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公開番号2025125989
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-08-28
出願番号2024022320
出願日2024-02-16
発明の名称学習装置、学習方法、推定装置、推定方法、推定プログラム、および推定システム
出願人大成建設株式会社,国立大学法人東海国立大学機構,独立行政法人国立高等専門学校機構
代理人弁理士法人磯野国際特許商標事務所
主分類G01C 13/00 20060101AFI20250821BHJP(測定;試験)
要約【課題】波高の長期的な観測が容易である学習装置、学習方法、学習プログラム、推定装置、推定方法、推定プログラム、学習システム、および推定システムを提供する。
【解決手段】海上のある地点における任意の時点の波高を推定可能に学習する学習装置4Aであって、前記地点に関連する海岸を撮影した画像データと、前記地点における波高の推定データと、前記地点における波高の観測データとを含む学習データを取得する学習データ取得部33と、前記学習データをまとめた学習用のデータセットを用いて、第1学習器を機械学習させる学習処理部34とを備える。学習処理部34は、前記海岸を撮影した前記時点での画像データと、前記地点における前記時点での波高の第1推定データとを入力することによって、前記地点における前記時点での波高の第2推定データを出力するように前記第1学習器を学習させる。
【選択図】図2A
特許請求の範囲【請求項１】
海上のある地点における任意の時点の波高を推定可能に学習する学習装置であって、
前記地点に関連する海岸を撮影した画像データと、前記地点における波高の推定データと、前記地点における波高の観測データとを含む学習データを取得する学習データ取得部と、
前記学習データをまとめた学習用のデータセットを用いて、第１学習器を機械学習させる学習処理部と、を備え、
前記学習処理部は、前記海岸を撮影した前記時点での画像データと、前記地点における前記時点での波高の第１推定データとを入力することによって、前記地点における前記時点での波高の第２推定データを出力するように前記第１学習器を学習させる、
ことを特徴とする学習装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記学習データに含まれる推定データは、前記地点を含む範囲の風速データを入力することによって、前記地点における波高の推定データを出力するように学習された第２学習器によって求められたものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
前記学習データに含まれる推定データは、一つまたは複数の波浪推算モデルを用いて求められたものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
【請求項４】
前記学習データに含まれる推定データは、浅海を対象にした第１波浪推算モデルと、深海を対象にした第２波浪推算モデルとのカップリングによって求められたものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
【請求項５】
前記画像データは、前記海岸のオルソモザイク画像である、ことを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
【請求項６】
コンピュータが、海上のある地点における任意の時点の波高を推定可能に学習する学習方法であって、
前記地点に関連する海岸を撮影した画像データと、前記地点における波高の推定データと、前記地点における波高の観測データとを含む学習データを取得する学習データ取得工程と、
前記学習データをまとめた学習用のデータセットを用いて、第１学習器を機械学習させる学習処理工程と、を有し、
前記学習処理工程では、前記海岸を撮影した前記時点での画像データと、前記地点における前記時点での波高の第１推定データとを入力することによって、前記地点における前記時点での波高の第２推定データを出力するように前記第１学習器を学習させる、
ことを特徴とする学習方法。
【請求項７】
海上のある地点における任意の時点の波高を推定する推定装置であって、
学習済みの第１学習器に対して、前記地点に関連する海岸を撮影した前記時点での画像データと、前記地点における前記時点での波高の第１推定データとを入力することによって、前記地点における前記時点での波高の第２推定データを出力する推定処理部を備え、
学習済みの前記第１学習器は、前記海岸を撮影した画像データと、前記地点における波高の推定データと、前記地点における波高の観測データとを含む学習データをまとめた学習用のデータセットを用いて学習させたものである、
ことを特徴とする推定装置。
【請求項８】
コンピュータが、海上のある地点における任意の時点の波高を推定する推定方法であって、
学習済みの第１学習器に対して、前記地点に関連する海岸を撮影した前記時点での画像データと、前記地点における前記時点での波高の第１推定データとを入力することによって、前記地点における前記時点での波高の第２推定データを出力する推定処理工程を有し、
学習済みの前記第１学習器は、前記海岸を撮影した画像データと、前記地点における波高の推定データと、前記地点における波高の観測データとを含む学習データをまとめた学習用のデータセットを用いて学習させたものである、
ことを特徴とする推定方法。
【請求項９】
海上のある地点における任意の時点の波高を推定する推定プログラムであって、
コンピュータを、
学習済みの第１学習器に対して、前記地点に関連する海岸を撮影した前記時点での画像データと、前記地点における前記時点での波高の第１推定データとを入力することによって、前記地点における前記時点での波高の第２推定データを出力する推定処理部として機能させるものであり、
学習済みの前記第１学習器は、前記海岸を撮影した画像データと、前記地点における波高の推定データと、前記地点における波高の観測データとを含む学習データをまとめた学習用のデータセットを用いて学習させたものである、
ことを特徴とする推定プログラム。
【請求項１０】
請求項７に記載の推定装置と、
推定データ用の前記画像データを撮影する撮影装置と、を備える、
ことを特徴とする推定システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、海上の波高に関する学習装置、学習方法、推定装置、推定方法、推定プログラム、および推定システムに関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
海岸管理において、波浪情報を把握することは重要である。従来、波浪に関する技術として、特許文献１に記載された技術が存在する。特許文献１に係る技術は、水上に設置した浮標を撮影した画像に基づき、波浪の進行方向に加えて波浪の周期と波高と水位の時間変動とのうち少なくとも１つを推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－１２４３８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載される技術は、水上に浮標を設置しなければならないため、場所や時期によっては浮標を用いた波浪観測が難しい場合がある。
【０００５】
このような観点から、本発明は、波高の長期的な観測が容易である学習装置、学習方法、推定装置、推定方法、推定プログラム、および推定システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る学習装置は、海上のある地点における任意の時点の波高を推定可能に学習する装置である。この学習装置は、学習データ取得部と、学習処理部とを備える。
学習データ取得部は、前記地点に関連する海岸を撮影した画像データと、前記地点における波高の推定データと、前記地点における波高の観測データとを含む学習データを取得する。学習処理部は、前記学習データをまとめた学習用のデータセットを用いて、第１学習器を機械学習させる。
前記学習処理部は、前記海岸を撮影した前記時点での画像データと、前記地点における前記時点での波高の第１推定データとを入力することによって、前記地点における前記時点での波高の第２推定データを出力するように前記第１学習器を学習させる。
【０００７】
本発明に係る学習装置を用いることで、海上に浮標を設置せずとも波高の推定が可能になる。そのため、場所、時間を問わず容易に波高の観測が可能である。特に、長期間の観測が容易である。
【０００８】
前記学習データに含まれる推定データは、前記地点を含む範囲の風速データを入力することによって、前記地点における波高の推定データを出力するように学習された第２学習器によって求められたものであってよい。
このようにすると、画像には映らない沖の波高を推定可能であり、推定精度が高い。また、数値計算による手法と比較して、大幅に計算時間を削減できる。
【０００９】
前記学習データに含まれる推定データは、一つまたは複数の波浪推算モデルを用いて求められたものであってよい。
また、前記学習データに含まれる推定データは、浅海を対象にした第１波浪推算モデルと、深海を対象にした第２波浪推算モデルとのカップリングによって求められたものであってよい。
このようにすると、画像には映らない沖の波高を推定可能であり、推定精度が高い。
【００１０】
前記画像データは、前記海岸のオルソモザイク画像であるのがよい。
このようにすると、波高の推定精度が高くなる。
（【００１１】以降は省略されています）

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