JP2018019331A - 気象ファクシミリ装置 - Google Patents

Abstract

【課題】気象情報をより適正に認識可能にする気象ファクシミリ装置を提供する。
【解決手段】 放送局から受信した気象情報を示すファクシミリ信号を画像解析して、文字を認識する文字認識部３３と、文字認識部３３で認識された文字を出力する警報部３５と、を備える。警報部３５は、文字認識部３３で認識された文字列が予め登録された重要文字列と一致する場合に、該文字列を強調して出力する。
【選択図】 図１

Description

この発明は、気象情報を示すファクシミリ信号を受信して出力する気象ファクシミリ装置に関し、特に、気象情報をより適正に認識可能にする気象ファクシミリ装置に関する。

気象ファクシミリ装置は、図７に示すように、放送局（外部）からの台風情報や気象図などの気象情報を示すファクシミリ信号を、アンテナ２１を介して受信機２２で受信し、受信機２２からの電気信号を復調部２３で復調する。そして、復調部２３で復調した白黒ドット情報を印刷手段２４から紙に印刷・出力するとともに、白黒ドット情報を電気信号変換手段２５で電気信号に変換して、電子計算機３０上に画像を表示・出力するものである。このような気象ファクシミリ装置において、良好な画像を出力するために、ファクシミリ放送のＳ／Ｎ比を簡便に判定する技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。

この技術は、画像信号に含まれる白信号と黒信号の割合から、または、画像信号の平均レベル(白レベル)の値から、受信した天気図の画像信号にどの程度のノイズが含まれているか、によって画質をチェックする。そして、この画質に基づき、もしくはこの画質と受信信号の強度とに基づいて、受信放送のＳ／Ｎ比を判定するものである。

特開平０７−２９７９６８号公報

ところで、気象ファクシミリ装置では、通信路に短波の周波数の周波数変調を用いるため、フェージングなどの影響を受けやすい。このため、ファクシミリ信号を認識する精度が悪くなり、その結果、船員などが気象情報を適正に認識できないおそれがあった。また、従来の気象ファクシミリ装置では、受信したファクシミリ信号をすべてそのまま一様に出力するだけであるため、台風情報などの重要な気象情報が含まれている場合であっても、重要な気象情報を船員などが適正に認識できない（船員などに注意喚起できない）おそれがあった。

そこでこの発明は、気象情報をより適正に認識可能にする気象ファクシミリ装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために請求項１に記載の発明は、放送局から受信した気象情報を示すファクシミリ信号を、受信状態を加味して画像解析し、文字を認識する文字認識手段と、前記文字認識手段で認識された文字を出力する出力手段と、を備えることを特徴とする気象ファクシミリ装置である。

この発明によれば、放送局から気象情報を示すファクシミリ信号を受信すると、文字認識手段によってファクシミリ信号が受信状態を加味して画像解析されて文字が認識され、認識された文字が出力手段によって出力される。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の気象ファクシミリ装置において、前記出力手段は、前記文字認識手段で認識された文字列が予め登録された重要文字列と一致する場合に、該文字列を強調して出力する、ことを特徴とする。

請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載の気象ファクシミリ装置において、前記文字認識手段は、前記ファクシミリ信号から一文字分毎のドットフォントデータを生成し、該ドットフォントデータと予め登録された各文字のドットフォントデータとに基づいて文字を認識する、ことを特徴とする。

請求項４に記載の発明は、請求項１〜３に記載の気象ファクシミリ装置において、前記文字認識手段は、上下のドットデータの受信感度を比較することでノイズ部を判断する、ことを特徴とする。

請求項１に記載の発明によれば、ファクシミリ信号をそのまま画像として出力するのではなく、ファクシミリ信号から文字を認識してその文字を出力する。このため、フェージングなどの影響がある場合でも、文字を正確・適正に認識して、その文字を明瞭・適正に出力することができ、船員などが気象情報をより適正に認識することが可能となる。

請求項２に記載の発明によれば、ファクシミリ信号から認識された文字列が重要文字列と一致する場合には、その文字列が強調されて出力されるため、台風情報などの重要な気象情報を船員などが適正に認識する（船員などに注意喚起する）ことが可能となる。

請求項３に記載の発明によれば、ファクシミリ信号から生成した一文字分毎のドットフォントデータと、予め登録された各文字のドットフォントデータとに基づいて文字を認識するため、ファクシミリ信号中の文字をより正確・適正に認識することが可能となる。例えば、ニューラルネットワークを用いることで、認識精度を高めることが可能となり、その結果、フェージングなどの影響がある場合でも、気象情報をより適正に認識することが可能となる。

請求項４に記載の発明によれば、上下のドットデータを比較してノイズ部が判断されるため、ノイズがあっても精度高く文字を認識することが可能となる。

この発明の実施の形態１に係る気象ファクシミリ装置を示す概略構成ブロック図である。 この発明の実施の形態におけるファクシミリ信号のドットフォントデータ化の第１の例を示す図である。 この発明の実施の形態におけるファクシミリ信号のドットフォントデータ化の第２の例を示す図である。 この発明の実施の形態におけるニューラルネットワークを示す概念図である。 この発明の実施の形態におけるノイズ検知の第１の例（ａ）と第２の例（ｂ）を示す図である。 この発明の実施の形態２に係る気象ファクシミリ装置を示す概略構成ブロック図である。 従来の気象ファクシミリ装置を示す概略構成ブロック図である。

以下、この発明を図示の実施の形態に基づいて説明する。

（実施の形態１）
図１〜図４は、この実施の形態を示し、図１は、この実施の形態に係る気象ファクシミリ装置１を示す概略構成ブロック図である。この気象ファクシミリ装置１は、放送局（外部）から受信した台風情報や気象図などの気象情報を出力する装置であり、この実施の形態では、船舶に搭載され、印刷手段２４で紙に印刷・出力するとともに、電子計算機（コンピュータ）３のディスプレイに表示・出力する。

すなわち、第１に、通常のファクシミリ機と同様に、放送局から送信される気象情報を示すファクシミリ信号を、アンテナ２１を介して受信機２２で受信し、受信機２２から出力された電気信号を復調部２３で復調する。そして、復調部２３で復調された白黒ドット情報をそのまま印刷手段２４から紙に出力する。

一方、復調部２３からの白黒ドット情報を電気信号変換手段２５で電気信号に変換して、電子計算機３に伝送する。電子計算機３は、主として、一時保存部３１と、受信良否判定部３２と、文字認識部（文字認識手段）３３と、抽出部３４と、警報部（出力手段）３５と、を備える。

一時保存部３１は、電気信号変換手段２５からの電気信号を一時的に保存・記憶するメモリ（記憶部）である。すなわち、文字認識部３３において文字を認識できるだけの電気信号（画像データ）を、一時的に蓄積するメモリである。従って、電気信号は、後述する警報部３５からすぐには出力されずに、所定時間遅れて文字一行ごとに出力される。

受信良否判定部３２は、文字認識部３３で文字を認識できるだけの電気信号が、一時保存部３１に保存されたか否か（放送局から文字一行分を受信したか否か）を監視し、当該電気信号が受信されたときの受信状態を判定する。例えば、図２、図３に示すように、横書きの英文字が連続的に複数行記載された気象情報（ファクシミリ信号）の場合、対象の一行の受信良否・受信感度を一行前と比較して判定したり、受信回路における信号のレベルからハード的に判定したりしてもよい。

また、受信良否判定部３２において、次のようにしてノイズを認識してもよい。すなわち、一行前と一行後のドットの濃度（受信感度）を、例えば０．０〜１．０の数値で表し、前後の２乗誤差を計算し、予め定めた閾値を超えたか否かを判定する。また、そのドットが、文字を跨ぐか否かで認識精度を高める。例えば、「Ｔ」の文字が連続する場合、「Ｔ」の横線部とその一行下の差が大きくなり、上記の２乗誤差が大きくなってしまう。そこで、上記一行の２乗誤差が閾値を超えかつ黒ドットが一文字の領域を跨ぐときに、ノイズと判定することができる。

また、対象の一行に対して一行前の受信信号レベルを参照し、低い場合には横に線が入っている可能性が高く、その場合、横線は一行全体の場合もあるし、部分的な場合もある。そして、一行について横線があると判断・検知した場合には、グレイ（未確定）データへの置換の処理を行う。ここで、一行についてとは、一行全体を見渡し、複数の文字の枠に渡って線が入っているか否かを判断するものである。

例えば、図５（ａ）に示す場合、横線Ｌ１、Ｌ２は、文字間を跨ぐため、文字を構成するドットではなくノイズであると判断する。一方、図５（ｂ）に示す場合、横線Ｌ３は、文字間を跨ぐためノイズと判断するが、横線Ｌ４は、濃い黒ドットが文字ドットとつながっているため、ノイズとは判断しない。一方、横線Ｌ５は、薄い黒ドットが文字ドットから離れて独立しているため、ノイズであると判断する。ノイズと判断したドットは、グレイデータへの置換を行う。

さらに、ノイズによっては白が黒に変わるだけではなく、黒が白に変わる可能性もあり、黒のドットの領域の面積を測り、小さいものはノイズと判定してもよい。また、２乗誤差が閾値を超える場合でかつ横線の連続が１文字＋αである場合、つまり、２乗誤差が閾値を超える場合でかつ黒のドットの面積がある値より小さい場合、ノイズと認識しグレイデータへの置換を行うようにしてもよい。

文字認識部３３は、放送局から受信した示すファクシミリ信号を、受信良否判定部３２の上記処理により受信状態・受信感度を加味して画像解析し、文字を認識するものである。すなわち、文字一行分の電気信号が一時保存部３１に保存されたと、受信良否判定部３２が監視・判定すると起動され、一時保存部３１に保存された電気信号（画像データ）を画像解析して、一行分の文字を認識する。

この際、一時保存部３１の電気信号（ファクシミリ信号）から一文字分毎のドットフォントデータを生成し、該ドットフォントデータと予め登録された各文字のドットフォントデータとに基づいて、文字を認識する。すなわち、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、光学文字認識）などと同様に、まず、文字切り取り手段によって一文字分の電気信号（画像データ）を切り取り、図２に示すように、正規化手段によって複数の格子・ドットに分割し、各格子内が黒ドットか白ドットかによってドットフォントデータ（受信ドットフォントデータ）を生成する。図２では、文字「Ｔ」を受信した場合の受信ドットフォントデータを示す。

次に、予めメモリに記憶・登録された各文字の正規のドットフォントデータ（正規ドットフォントデータ）と、受信ドットフォントデータとを比較して、受信ドットフォントデータがどの正規ドットフォントデータに該当・近似するかを判定する。そして、当該電気信号（画像データ）が、該当する正規ドットフォントデータの文字であると、判定・認識する。

ここで、文字を判定・認識する手法として、この実施の形態では、ニューラルネットワークを利用する。すなわち、図４に示すように、「Ｉｎｐｕｔ Ｌａｙｅｒ」から受信ドットフォントデータを入力して出力された「Ｏｕｔｐｕｔ Ｌａｙｅｒ」と、教師信号との比較を行って誤差が少なくように学習させる。ここで、教師信号には、各文字に対応させたビット、つまり、文字にユニークなビットデータを与え、学習方法としては、バックプロパゲーション法、カオスニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、ディープランニング、あるいはこれらの組み合わせのいずれであってもよい。

このような学習を予め行うことで、例えば、図３（ａ）に示すように、フェージングやマルチパスなどによって、あるドット行の全幅にわたってノイズが入り、図３（ｂ）に示すような受信ドットフォントデータが生成されたとしても、ノイズ部Ｎの上下のドットデータから比較して、図３（ｃ）に示すように、ノイズ部Ｎをグレイ（未確定部）と判断する。この結果、ノイズがあっても文字「Ｔ」と判定・認識し、精度高く文字を認識することが可能となる。

このような文字の認識を、この実施の形態では、文字一行分の電気信号（ファクシミリ信号）に対して、文字毎（一文字分の電気信号毎）に行う。

抽出部３４は、文字認識部３３で認識された文字列のなかに、予め登録された重要文字列と一致する文字列があるか否かを検索・抽出するものである。すなわち、重要文字列とは、安全な航行を行うために船員などに注意を喚起する必要がある、重要な気象情報に関する文字列であり、例えば、「台風」や「暴風雨」などが含まれ、メモリに予め記憶されている。そして、このような重要文字列が、文字認識部３３で認識された文字群のなかに存在するか否かを検索して、存在する場合には、その文字列を抽出する。

警報部（出力手段）３５は、文字認識部３３で認識された文字を出力するものであり、この実施の形態では、ディスプレイと音声発生器で構成されている。そして、第１に、文字認識部３３で認識された文字を所定のフォント・書体でディスプレイに表示する。このように、この実施の形態では、文字認識部３３で認識された文字を電子計算機３の警報部（ディスプレイ）３５から出力する。

その際、文字認識部３３で認識された文字列が予め登録された重要文字列と一致する場合、つまり、抽出部３４で重要文字列が抽出された場合には、その文字列を強調して表示する。強調する方法としては、他の文字とは異なる色で表示したり、他の文字よりも大きく表示したりする。第２に、抽出部３４で重要文字列が抽出された場合には、音声発生器によってその文字列を音声で出力したり、警報音を発したりする。

このような構成の気象ファクシミリ装置１によれば、放送局から気象情報を示すファクシミリ信号を受信すると、白黒ドット情報（画像）がそのまま印刷手段２４から紙に印刷されるとともに、文字認識部３３で認識された文字が、所定のフォントで警報部３５のディスプレイに表示される。また、文字認識部３３で認識された文字群のなかに重要文字列が含まれている場合には、その文字列が強調して表示され、さらに、音声発生器によってその文字列が音声で出力されたりする。

このように、この気象ファクシミリ装置１によれば、ファクシミリ信号をそのまま画像として印刷・出力するだけではなく、ファクシミリ信号から文字を認識してその文字を所定のフォントでディスプレイに表示・出力する。このため、フェージングなどの影響がある場合でも、文字を正確・適正に認識して、その文字を明瞭・適正に出力することができ、船員などが気象情報をより適正に認識することが可能となる。

しかも、ファクシミリ信号から生成した一文字分毎の受信ドットフォントデータと、予め登録された各文字の正規ドットフォントデータとに基づいて文字を認識するため、ファクシミリ信号中の文字をより正確・適正に認識することが可能となる。すなわち、上記のようなニューラルネットワークを用いることで、認識精度を高めることが可能となり、その結果、フェージングなどの影響がある場合でも、気象情報をより適正に認識することが可能となる。

また、ファクシミリ信号から認識された文字列が重要文字列と一致する場合には、その文字列が強調されて表示されたり、音声で出力されたりするため、台風情報などの重要な気象情報を船員などが適正に認識する（船員などに注意喚起する）ことが可能となる。

（実施の形態２）
図６は、この実施の形態に係る気象ファクシミリ装置１０を示す概略構成ブロック図である。この実施の形態では、文字認識部３３で認識された文字を印刷手段２４から出力する点で、実施の形態１と構成が異なり、実施の形態１と同等の構成については、同一符号を付することでその説明を省略する。

この実施の形態では、電気信号変換手段２５で変換された電気信号が、電子計算機３０に伝送されてそのまま電子計算機３０から表示・出力される。一方、復調部２３と印刷手段（出力手段）２４との間に、一時保存部３１と、受信良否判定部３２と、文字認識部３３と、抽出部３４と、警報部３５と、を備え、実施の形態１と同様に、文字認識部３３によってファクシミリ信号から文字が認識され、抽出部３４で重要文字列が検索・抽出される。

そして、文字認識部３３で認識された文字が、所定のフォント・書体で印刷手段２４から紙に印刷・印字される。この際、抽出部３４で重要文字列が抽出された場合には、警報部３５によってその文字列が強調されて（色や大きさなどが変えられて）印刷されるとともに、音声警報手段２６によってその文字列が音声で出力されたり、警報音が発せられたりする。

このように、この実施の形態では、文字認識部３３で認識された文字を印刷手段２４と音声警報手段２６から出力する。また、一時保存部３１、受信良否判定部３２、文字認識部３３、抽出部３４、警報部３５、印刷手段２４および音声警報手段２６が、ファクシミリ装置本体に組み込まれている。

このような実施の形態によれば、ファクシミリ信号から文字を認識してその文字を所定のフォントで印刷・印字するため、実施の形態１と同様に、フェージングなどの影響がある場合でも、文字を正確・適正に認識して、その文字を明瞭・適正に出力することができ、船員などが気象情報をより適正に認識することが可能となる。また、重要文字列が存在する場合には、その文字列が強調されて印字されたり、音声で出力されたりするため、台風情報などの重要な気象情報を船員などが適正に認識することが可能となる。一方、ファクシミリ信号から認識された文字が紙に印刷されるため、過去に印刷された気象情報や最新の気象情報を、船員などが適正かつ容易に確認することができ、利便性が高い。

以上、この発明の実施の形態について説明したが、具体的な構成は、上記の実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても、この発明に含まれる。例えば、上記の実施の形態では、ニューラルネットワークで文字を認識しているが、その他の手法で認識してもよい。また、文字認識部３３で認識された文字をそのまま所定のフォント・書体で出力しているだけであるが、認識した文字を加工して出力してもよい。例えば、放送局から受信した英語の気象情報を、日本語に自動翻訳して出力するようにしてもよい。

１、１０ 気象ファクシミリ装置
２４ 印刷手段（出力手段）
３、３０ 電子計算機
３１ 一時保存部
３２ 受信良否判定部（文字認識手段）
３３ 文字認識部（文字認識手段）
３４ 抽出部
３５ 警報部（出力手段）

Claims (4)

1. 放送局から受信した気象情報を示すファクシミリ信号を、受信状態を加味して画像解析し、文字を認識する文字認識手段と、
   前記文字認識手段で認識された文字を出力する出力手段と、
   を備えることを特徴とする気象ファクシミリ装置。
2. 前記出力手段は、前記文字認識手段で認識された文字列が予め登録された重要文字列と一致する場合に、該文字列を強調して出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の気象ファクシミリ装置。
3. 前記文字認識手段は、前記ファクシミリ信号から一文字分毎のドットフォントデータを生成し、該ドットフォントデータと予め登録された各文字のドットフォントデータとに基づいて文字を認識する、
   ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の気象ファクシミリ装置。
4. 前記文字認識手段は、上下のドットデータの受信感度を比較することでノイズ部を判断する、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の気象ファクシミリ装置。
   

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