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公開番号2025127878
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-02
出願番号2024024865
出願日2024-02-21
発明の名称システム
出願人いすゞ自動車株式会社
代理人弁理士法人鷲田国際特許事務所
主分類G08B 25/00 20060101AFI20250826BHJP(信号)
要約【課題】異常検知および異常事象の把握を迅速に行うことが可能なシステムを提供する。
【解決手段】システムは、画像として捉えられた事象をキャプションとして生成する訓練がされた画像キャプション生成モデルと、正常事象を捉えた画像を画像キャプション生成モデルに入力して生成されたキャプションを学習データとし、キャプションが異常事象を示しているか否かの判定を行う訓練がされた異常検知モデルと、を備え、画像キャプション生成モデルは、画像が入力された場合、入力された入力画像に対するキャプションを生成し、異常検知モデルは、入力画像に対するキャプションに基づいて、入力画像として捉えられた事象が異常事象であるか否を判定し、入力画像として捉えられた事象が異常事象であると判定する場合、入力画像に対するキャプションを出力する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
画像として捉えられた事象をキャプションとして生成する訓練がされた画像キャプション生成モデルと、正常事象を捉えた画像を前記画像キャプション生成モデルに入力して生成された前記キャプションを学習データとし、前記キャプションが異常事象を示しているか否かの判定を行う訓練がされた異常検知モデルと、
を備え、
前記画像キャプション生成モデルは、画像が入力された場合、入力された入力画像に対するキャプションを生成し、
前記異常検知モデルは、前記入力画像に対する前記キャプションに基づいて、前記入力画像として捉えられた事象が異常事象であるか否を判定し、前記入力画像として捉えられた事象が異常事象であると判定する場合、前記入力画像に対する前記キャプションを出力する、
システム。
続きを表示（約 630 文字）【請求項２】
前記画像キャプション生成モデルは、
前記入力画像に基づいて言語特徴量を抽出する言語特徴量抽出モデルと、
抽出された前記言語特徴量をテキストに変換する特徴量テキスト変換モデルと、
を有し、
変換された前記テキストをキャプションとして出力する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記言語特徴量抽出モデルは、画像が入力された場合、入力された入力画像に対する言語特徴量を抽出し、
前記異常検知モデルは、前記入力画像に対する前記言語特徴量に基づいて、前記入力画像として捉えられた事象が異常事象であるか否を判定し、前記入力画像として捉えられた事象が異常事象であると判定する場合、前記言語特徴量を前記特徴量テキスト変換モデルに入力して、得られたテキストをキャプションとして出力する、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記異常検知モデルは、前記入力画像に対する前記キャプションに基づいて、前記入力画像として捉えられた事象が異常事象であると判定する場合、当該判定への寄与度が高いキーワードをさらに出力する、
請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記入力画像は、前記事象を捉えた複数のフレームが時間方向に並べられた時系列データを含む、
請求項１から３のいずれか一項に記載のシステム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、システムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、データにラベルを設定しないで、正常な学習データのみを用いて機械学習モデルを作成し、学習した正常データとの差分である特徴差から異常を判断する、ラベルなしの異常検知方法が知られている。
【０００３】
また、特許文献１には、ユーザーによりラベル付けされた骨格データを用いて、機械学習モデルに学習させることで、異常姿勢を検出するラベルありの手法が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、観測対象エリアを撮像したフレーム画像が入力される画像入力部と、観測対象エリアを撮像したフレーム画像を含む学習データを用いた機械学習によって構築された検知モデルによって、画像入力部に入力されたフレーム画像に撮像されているオブジェクトを検知する検知部と、検知部により検知されたオブジェクトに基づいて、観測対象エリア内で異常事象が発生しているかどうかを判定する判定部と、判定部が観測対象エリア内で異常事象が発生していると判定した場合、その旨を出力する出力部と、検知部によって検知されたオブジェクトを記憶する記憶部と、記憶部に記憶されているオブジェクトについて、そのオブジェクトが検知された場合に、観測対象エリア内で異常事象が発生していると判定するかどうかを示す分別情報の設定を受け付ける設定受付部と、を備え、設定受付部は、分別情報として、記憶部に記憶されているオブジェクトについて、そのオブジェクトが検知された場合に、観測対象エリア内で異常事象が発生していると判定するかどうかを示すラベル付けの受付が行われる、異常検知装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２２－０５５０７７号公報
特開２０２３－０５０４５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、ユーザーは、機械学習モデルが異常と判定したデータの具体的な異常事象が把握できないため、対応検討のための画像確認が必要になるという問題がある。
【０００７】
また、特許文献１に記載された異常姿勢を検出する手法や、特許文献２に記載された異常検知装置においては、ユーザーによるラベル付けの手間が発生するという問題がある。
【０００８】
本開示の目的は、異常検知および異常事象の把握を迅速に行うことが可能なシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の目的を達成するため、本開示におけるシステムは、
画像として捉えられた事象をキャプションとして生成する訓練がされた画像キャプション生成モデルと、正常事象を捉えた画像を前記画像キャプション生成モデルに入力して生成された前記キャプションを学習データとし、前記キャプションが異常事象を示しているか否かの判定を行う訓練がされた異常検知モデルと、
を備え、
前記画像キャプション生成モデルは、画像が入力された場合、入力された入力画像に対するキャプションを生成し、
前記異常検知モデルは、前記入力画像に対する前記キャプションに基づいて、前記入力画像として捉えられた事象が異常事象であるか否を判定し、前記入力画像として捉えられた事象が異常事象であると判定する場合、前記入力画像に対する前記キャプションを出力する。
【発明の効果】
【００１０】
本開示によれば、異常検知および異常事象の把握を迅速に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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