CN111164012A - 维护用设备控制系统、维护用设备控制方法以及程序 - Google Patents

维护用设备控制系统、维护用设备控制方法以及程序 Download PDF

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Abstract

本发明所要解决的问题在于，解析由无人机的摄像机拍摄的图像，来判定被拍摄体的不良，并以对于判定为不良的被拍摄体在精确位置进行维护的方式控制维护用设备。作为解决方式，本发明提供一种维护用设备控制系统，其控制维护用设备来进行维护，所述维护用设备控制系统具备：图像获取单元，获取由无人机拍摄的图像；不良判定单元，解析所述图像，来判定被拍摄体的不良；位置推测单元，推测所述被判定为不良的被拍摄体的位置；以及设备控制单元，以维护位于所述所推测的位置的被拍摄体的不良的方式控制所述维护用设备。

Description

维护用设备控制系统、维护用设备控制方法以及程序
技术领域
本发明涉及一种控制维护用设备来进行维护的维护用设备控制系统、维护用设备控制方法以及程序。
背景技术
近年来，从效率化等观点来看，利用无人机的维护的技术正在进步。例如，已提供了一种即使操作员不前往现场也能进行设置于施设内的设备的检验的使用无人驾驶飞行器的施设内点检系统(专利文献1)。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2017－154577号公报
发明内容
发明所要解决的问题
但是，在专利文献1的装置中，存在对检测对象的装置的不良进行检测，却无法在精确位置进行维护的问题。即，无法仅提取不良部分进行维护，而不是针对对象整体进行全面的维护。
本发明鉴于上述问题，其目的在于提供一种解析由无人机的摄像机拍摄的图像，来判定被拍摄体的不良，并以对于判定为不良的被拍摄体在精确位置(pinpoint)进行维护的方式控制维护用设备的维护用设备控制系统、维护用设备控制方法以及程序。
用于解决问题的方案
在本发明中，提供如下的解决方式。
第一特征的发明提供一种维护用设备控制系统，其控制维护用设备来进行维护，所述维护用设备控制系统具备：图像获取单元，获取由无人机拍摄的图像；不良判定单元，解析所述图像，来判定被拍摄体的不良；位置推测单元，推测所述被判定为不良的被拍摄体的位置；以及设备控制单元，以维护位于所述所推测的位置的被拍摄体的不良的方式控制所述维护用设备。
第一特征的发明提供一种维护用设备控制方法，其控制维护用设备来进行维护，所述维护用设备控制方法具备：图像获取步骤，获取由无人机拍摄的图像；不良判定步骤，解析所述图像，来判定被拍摄体的不良；位置推测步骤，推测所述被判定为不良的被拍摄体的位置；以及设备控制步骤，以维护位于所述所推测的位置的被拍摄体的不良的方式控制所述维护用设备。
第一特征的发明提供一种程序，用于执行：图像获取步骤，获取由无人机拍摄的图像；不良判定步骤，解析所述图像，来判定被拍摄体的不良；位置推测步骤，推测所述被判定为不良的被拍摄体的位置；以及设备控制步骤，以维护位于所述所推测的位置的被拍摄体的不良的方式控制所述维护用设备。
发明效果
能对于不良的被拍摄体在精确位置进行维护。
附图说明
图1是维护用设备控制系统的概要图。
图2是被判定为不良的轨道的例子。
具体实施方式
以下，对用于实施本发明的最佳方式进行说明。需要说明的是，这仅是一个例子，本发明的技术范围并不限定于此。
本发明的维护用设备控制系统是控制维护用设备来针对对象进行维护的系统。
基于图1对本发明的优选实施方式的概要进行说明。图1是作为本发明的优选实施方式的维护用设备控制系统的概要图。
如图1所示，维护用设备控制系统具备由控制部读取规定的程序来实现的图像获取单元、不良判定单元、位置推测单元以及维护用设备控制单元。此外虽然未图示，但同样也可以具备无人机控制单元。这些可以是应用程序型、云(cloud)型或其他。上述的各单元可以由单独的计算机来实现，也可以由两台以上的计算机(例如，像服务器和终端那样的情况)来实现。
图像获取单元获取由无人机的摄像机拍摄的图像。图像可以是动态影像也可以是静态影像。摄像机只要是无人机所具备的摄像机即可，无论是数码摄像机还是智能手机的摄像机都可以。为了实时地进行维护，优选实时的图像。
判定单元解析图像来判定被拍摄体的不良。可以通过机器学习来提高图像解析的精度。例如，将过去图像作为教师数据进行机器学习。例如如图2所示，可以进行图像解析，来判定轨道的不良。当然，不限于轨道，也可以判定建筑物、道路、终端等的不良。例如，与现场操作员在轨道的附近一边步行一边判定不良的情况相比，通过解析由无人机拍摄的图像来判定不良，会实现大幅的效率化。
此外，也可以是，不良判定单元解析图像，来在尺寸满足规定的条件的情况下，判定为被拍摄体不良。例如，当轨道的尺寸比基准值大或小时，存在脱轨的可能而危险。在该情况下，判定为轨道不良。
此外，也可以是，不良判定单元解析图像，来在颜色满足规定的条件的情况下，判定为被拍摄体不良。例如，当轨道的颜色比基准值淡或浓时，当由于生锈而轨道破损时，存在脱轨的可能而危险。在该情况下，判定为轨道不良。
此外，也可以是，不良判定单元解析图像，来在形状满足规定的条件的情况下，判定为被拍摄体不良。例如，当轨道的尺寸比基准值大或小时，存在脱轨的可能而危险。在该情况下，判定为轨道不良。
位置推测单元推测判定为不良的被拍摄体的位置。能够根据无人机所具备的GPS、或无人机上的拍摄高度、拍摄角度、拍摄朝向来推测被判定为不良的被拍摄体的位置。例如，在拍摄高度H、拍摄角度θ的情况下，被判定为培育不良的被拍摄体的位置成为在GPS的纬度经度上考虑拍摄朝向而加入了Htanθ的纬度经度。
维护用设备控制单元以维护位于所推测的位置的被拍摄体的不良的方式控制维护用设备。例如，以维护位于所推测的位置的轨道的方式控制轨道的维护用设备。例如，可以以维护位于所推测的位置的轨道的方式控制维护专用无人机。将拍摄专用无人机和维护专用无人机分开使用，由此能够进行高效的维护。
无人机控制单元以使无人机再次飞行至所推测的位置并再次拍摄的方式进行控制。例如，不是不存在不良的判定为误判定的可能性，因此为了照顾(care)误判定，而使无人机再次飞行并再次拍摄。解析再次拍摄的图像，由此能够进行不良的判定的双重检查(check)。
[动作的说明]
接着，对维护用设备控制方法进行说明。本发明的维护用设备控制方法是控制维护用设备来维护不良的被拍摄体的方法。
维护用设备控制方法具备图像获取步骤、不良判定步骤、位置推测步骤以及维护用设备控制步骤。此外，还可以具备无人机控制步骤。
在图像获取步骤中，获取由无人机的摄像机拍摄的图像。图像可以是动态影像也可以是静态影像。摄像机只要是无人机所具备的摄像机即可，无论是数码摄像机还是智能手机的摄像机都可以。为了实时地进行维护，优选实时的图像。
在判定步骤中，解析图像，来判定被拍摄体的不良。可以通过机器学习来提高图像解析的精度。例如，将过去图像作为教师数据进行机器学习。例如如图2所示，可以进行图像解析，来判定轨道的不良。当然，不限于轨道，也可以判定建筑物、道路、终端等的不良。例如，与现场操作员在轨道的附近一边步行一边判定不良的情况相比，通过解析由无人机拍摄的图像来判定不良，会实现大幅的效率化。
此外，也可以是，在不良判定步骤中，解析图像，来在尺寸满足规定的条件的情况下，判定为被拍摄体不良。例如，当轨道的尺寸比基准值大或小时，存在脱轨的可能而危险。在该情况下，判定为轨道不良。
此外，也可以是，在不良判定步骤中，解析图像，来在颜色满足规定的条件的情况下，判定为被拍摄体不良。例如，当轨道的颜色比基准值淡或浓时，当由于生锈而轨道破损时，存在脱轨的可能而危险。在该情况下，判定为轨道不良。
此外，也可以是，在不良判定步骤中，解析图像，来在形状满足规定的条件的情况下，判定为被拍摄体不良。例如，当轨道的尺寸比基准值大或小时，存在脱轨的可能而危险。在该情况下，判定为轨道不良。
在位置推测步骤中，推测判定为不良的被拍摄体的位置。能够根据无人机所具备的GPS、或无人机上的拍摄高度、拍摄角度、拍摄朝向来推测被判定为不良的被拍摄体的位置。例如，在拍摄高度H、拍摄角度θ的情况下，被判定为培育不良的被拍摄体的位置成为在GPS的纬度经度上考虑拍摄朝向而加入了Htanθ的纬度经度。
在维护用设备控制步骤中，以维护位于所推测的位置的被拍摄体的不良的方式控制维护用设备。例如，以维护位于所推测的位置的轨道的方式控制轨道的维护用设备。例如，可以以维护位于所推测的位置的轨道的方式控制维护专用无人机。将拍摄专用无人机和维护专用无人机分开使用，由此能够进行高效的维护。
在无人机控制步骤中，以使无人机再次飞行至所推测的位置并再次拍摄的方式进行控制。例如，不是不存在不良的判定为误判定的可能性，因此为了照顾误判定，而使无人机再次飞行并再次拍摄。解析再次拍摄的图像，由此能够进行不良的判定的双重检查。
上述的单元、功能通过由计算机(包括CPU、信息处理装置、各种终端)读取规定的程序并执行来实现。程序例如可以是安装于计算机中的应用程序，也可以是从计算机经由网络提供的SaaS(Software as a Service：软件即服务)方式，还可以例如以记录于软盘、CD(CD－ROM等)、DVD(DVD－ROM、DVD－RAM等)等计算机可读取的记录介质的方式进行提供。在该情况下，计算机从此记录介质读取程序并传输、存储至内部存储装置或外部存储装置来执行。此外，也可以将此程序预先记录于例如磁盘、光盘、光磁盘等存储装置(记录介质)，从此存储装置经由通信线路提供至计算机。
作为上述的机器学习的具体的算法可以利用最邻近法、朴素贝叶斯法、决策树、支持向量机以及强化学习等。此外，也可以是利用神经网络自己生成用于学习的特征量的深度学习(Deep learning)。
以上，针对本发明的实施方式进行了说明，但本发明并不限定于上述的这些实施方式。此外，记载于本发明的实施方式的效果只不过是列举了根据本发明产生的最优选的效果，根据本发明产生的效果并不限定于本发明的实施方式所记载效果。

Claims (8)

1.一种维护用设备控制系统，其控制维护用设备来进行维护，所述维护用设备控制系统具备：
图像获取单元，获取由无人机拍摄的图像；
不良判定单元，解析所述图像，来判定被拍摄体的不良；
位置推测单元，推测所述被判定为不良的被拍摄体的位置；以及
设备控制单元，以维护位于所述所推测的位置的被拍摄体的不良的方式控制所述维护用设备。
2.根据权利要求1所述的维护用设备控制系统，其中，
所述不良判定单元解析所述图像，来在尺寸满足规定的条件的情况下，判定为被拍摄体不良。
3.根据权利要求1所述的维护用设备控制系统，其中，
所述不良判定单元解析所述图像，来在颜色满足规定的条件的情况下，判定为被拍摄体不良。
4.根据权利要求1所述的维护用设备控制系统，其中，
所述不良判定单元解析所述图像，来在形状满足规定的条件的情况下，判定为被拍摄体不良。
5.根据权利要求1所述的维护用设备控制系统，其中，
所述位置推测单元根据无人机的GPS、拍摄高度、拍摄角度以及拍摄朝向来推测所述被判定为不良的被拍摄体的位置。
6.根据权利要求1所述的维护用设备控制系统，具备：
无人机控制单元，以使无人机再次飞行至所述所推测的位置并再次拍摄的方式进行控制。
7.一种维护用设备控制方法，其控制维护用设备来进行维护，所述维护用设备控制方法具备：
图像获取步骤，获取由无人机拍摄的图像；
不良判定步骤，解析所述图像，来判定被拍摄体的不良；
位置推测步骤，推测所述被判定为不良的被拍摄体的位置；以及
设备控制步骤，以维护位于所述所推测的位置的被拍摄体的不良的方式控制所述维护用设备。
8.一种程序，用于使计算机执行：
图像获取步骤，获取由无人机拍摄的图像；
不良判定步骤，解析所述图像，来判定被拍摄体的不良；
位置推测步骤，推测所述被判定为不良的被拍摄体的位置；以及
设备控制步骤，以维护位于所述所推测的位置的被拍摄体的不良的方式控制所述维护用设备。
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