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公開番号2025154827
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-10
出願番号2024058037
出願日2024-03-29
発明の名称対象物分別システム、対象物分別方法及び対象物分別プログラム
出願人個人
代理人弁理士法人白坂
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20251002BHJP(計算;計数)
要約【課題】
本発明は、対象物分別システムにおいて、新しい種類の対象物でも高い精度で分別することができるようにした対象物分別システムを提供することを目的としている。
【解決手段】
撮像された対象物の写真を取得する写真取得部と、学習用画像データと、前記学習用画像データに含まれている対象物の種類を示す情報との対応関係を予め機械学習した学習モデルを介して、前記写真に含まれる対象物が廃棄物としての種類を示す度合いを算出する算出部と、前記度合いと前記写真と併せて出力する出力部と、を備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
撮像された対象物の写真を取得する写真取得部と、
学習用画像データと、前記学習用画像データに含まれている対象物の種類を示す情報との対応関係を予め機械学習した学習モデルを介して、前記写真に含まれる対象物が廃棄物としての種類を示す度合いを算出する算出部と、
前記度合いと前記写真と併せて出力する出力部と、を備える
対象物分別システム。
続きを表示（約 820 文字）【請求項２】
前記対象物分別システムは、
入力された評価用文章テキストを事前に学習した大規模言語モデルを介して、前記度合いに基づく評価データを生成する生成部、を更に備える
ことを特徴とする請求項１に記載の対象物分別システム。
【請求項３】
対象物分別システムは、
前記写真と類似している画像を類似画像として取得し、前記類似画像に含まれる対象物の販売価格帯をインターネット上で検索する価格検索部と、
前記販売価格帯を示す金額を点数に換算する換算部と、を更に備える
ことを特徴とする請求項１に記載の対象物分別システム。
【請求項４】
前記生成部は、
前記対象物を所有する所有者の身分を識別する識別コードを生成して前記対象物の写真に紐づける
ことを特徴とする請求項２に記載の対象物分別システム。
【請求項５】
コンピュータが、
撮像された対象物の写真を取得する写真取得ステップと、
学習用画像データと、前記学習用画像データに含まれている対象物の種類を示す情報との対応関係を予め機械学習した学習モデルを介して、前記写真に含まれる対象物が廃棄物としての種類を示す度合いを算出する算出ステップと、
前記度合いと前記写真と併せて出力する出力ステップと、を実行する
対象物分別方法。
【請求項６】
コンピュータに、
撮像された対象物の写真を取得する写真取得機能と、
学習用画像データと、前記学習用画像データに含まれている対象物の種類を示す情報との対応関係を予め機械学習した学習モデルを介して、前記写真に含まれる対象物が廃棄物としての種類を示す度合いを算出する算出機能と、
前記度合いと前記写真と併せて出力する出力機能と、を実行させる
対象物分別プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、廃棄物の写真を取得して廃棄物の種類を判定し、リサイクル点数及びコメントを生成する対象物分別システムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、廃棄物のリサイクルの還元プロセスが不透明であり、特に、不法投棄や廃棄物処理費の高騰をするとともに、カーボンニュートラルに対する意識が更なる重要になっていく。そこで、廃棄物を適切に分別システムが求められている。
【０００３】
特許文献１に開示された廃棄物選別システム及びその方法は、廃棄物の搬送手段、写真取得手段、表示手段、素材情報の判別手段及びシステム制御手段が設けられている。廃棄物に含まれた素材情報によりその廃棄物の種類を判定することができる。
【０００４】
特許文献２に開示された廃棄物履歴管理システムは、廃棄物データを効率よく管理して分析する方法が開示されており、廃棄物履歴を管理することで、廃棄物の比較や分析が可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特許５９６９６８５号公報
特開２０２３－１７１９７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は従来の対象物分別システムでは、対象物の種類を示す情報を予めプログラムに組み込んでいたため、新しい種類の対象物が出現した場合には、その種類を認識することができなかった。本発明は、機械学習によって対象物の種類を示す情報と学習用画像データとの対応関係を予め学習することで、新しい種類の対象物でも高い精度で分別することができるようにした対象物分別システムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一つの実施態様としては、撮像された対象物の写真を取得する写真取得部と、学習用画像データと、学習用画像データに含まれている対象物の種類を示す情報との対応関係を予め機械学習した学習モデルを介して、写真に含まれる対象物が廃棄物としての種類を示す度合いを算出する算出部と、度合いと写真と併せて出力する出力部と、を備える。
【０００８】
上記の対象物分別システムにおいて、入力された評価用文章テキストを事前に学習した大規模言語モデルを介して、度合いに基づく評価データを生成する生成部、を更に備えることとしてもよい。
上記の対象物分別システムにおいて、写真と類似している画像を類似画像として取得し、類似画像の販売価格帯をインターネット上で検索する価格検索部と、販売価格帯を示す金額を点数に換算する換算部と、を更に備えることとしてもよい。
生成部は、対象物を所有する所有者の身分を識別する識別コードを生成して対象物の写真に紐づけることとしてもよい。
【０００９】
コンピュータが、撮像された対象物の写真を取得する写真取得ステップと、学習用画像データと、学習用画像データに含まれている対象物の種類を示す情報との対応関係を予め機械学習した学習モデルを介して、写真に含まれる対象物が廃棄物としての種類を示す度合いを算出する算出ステップと、度合いと写真と併せて出力する出力ステップと、を実行する対象物分別方法である。
【００１０】
コンピュータに、撮像された対象物の写真を取得する写真取得機能と、学習用画像データと、学習用画像データに含まれている対象物の種類を示す情報との対応関係を予め機械学習した学習モデルを介して、写真に含まれる対象物が廃棄物としての種類を示す度合いを算出する算出機能と、度合いと写真と併せて出力する出力機能と、を実行させる対象物分別プログラムである。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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