JP2019125251A - 情報処理装置、データ構造、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
情報処理装置は、一以上のプロセッサにより実現される。情報処理装置は、ある時刻tに観測された観測値を画素値とした画像データ(以下、実画像データと称する)を取得する。観測値は、例えば、ある地点における人の混雑の程度を示す値、すなわち混雑度である。観測値が混雑度である場合、実画像データは、混雑度の大きさに応じて、色相や彩度、明度(輝度)といった色のパラメータを画素値としたヒートマップで表されてよい。実画像データは、「第1の画像データ」または「第1の多次元配列データ」の一例である。
[全体構成]
図1は、第1実施形態における情報処理装置200を含む情報処理システム1の一例を示す図である。第1実施形態における情報処理システム1は、例えば、一以上の端末装置10と、情報提供装置100と、情報処理装置200とを備える。これらの装置は、ネットワークNWを介して接続される。
図2は、第1実施形態における情報提供装置100の構成の一例を示す図である。図示のように、情報提供装置100は、例えば、情報提供装置側通信部102と、情報提供装置側制御部110と、情報提供装置側記憶部130とを備える。
図4は、第1実施形態における情報処理装置200の構成の一例を示す図である。図示のように、情報処理装置200は、例えば、情報処理装置側通信部202と、情報処理装置側制御部210と、情報処理装置側記憶部230とを備える。
以下、フローチャートに即して、情報処理装置側制御部210の運用時の一連の処理の流れを説明する。「運用時」とは、学習処理部212によってある程度学習された学習モデルを利用する状態である。図5は、情報処理装置側制御部210による運用時の一連の処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理は繰り返し行われてよい。
以下、情報処理装置200の学習時の一連の処理の流れをフローチャートに即して説明する。「学習時」とは、運用時に利用される学習モデル、すなわちプレドネット300を学習させる状態である。図12は、情報処理装置200による学習時の一連の処理の流れを示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われてよい。
以下、第2実施形態について説明する。上述した第1実施形態では、プレドネット300に入力される実画像データxが、地図の各座標に対して混雑度が対応付けられた3次元のテンソルデータであるものとして説明した。これに対して、第2実施形態では、プレドネット300に入力される実画像データxが、4次元以上のテンソルデータである点で上述した第1実施形態と相違する。以下、第1実施形態との相違点を中心に説明し、第1実施形態と共通する点については説明を省略する。なお、第2実施形態の説明において、第1実施形態と同じ部分については同一符号を付して説明する。
上述した実施形態の情報提供装置100および情報処理装置200は、例えば、図14に示すようなハードウェア構成により実現される。図14は、実施形態の情報提供装置100および情報処理装置200のハードウェア構成の一例を示す図である。
Claims (13)
- ある時刻tに観測された観測値を画素値とした第1の画像データを取得する取得部と、
前記第1の画像データを用いた機械学習によって得られた学習モデルに基づいて、前記取得部により取得された前記第1の画像データから、前記時刻tよりも将来の時刻t+nに観測されることが予測される観測値を画素値とした第2の画像データを生成する学習処理部と、
を備え、
前記機械学習は、ある対象の時刻に観測された観測値を画素値とした前記第1の画像データと、前記対象の時刻に観測されることが予測される観測値を画素値とした前記第2の画像データとの比較に基づく機械学習である、
情報処理装置。 - 前記機械学習は、深層学習を含む、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記学習モデルは、プレドネットである、
請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、更に、前記時刻t+nに観測された観測値を画素値とした第1の画像データを取得し、
前記学習処理部は、前記時刻t+nに観測された観測値を画素値とした第1の画像データが前記取得部により取得された場合、前記学習モデルに基づいて、前記第1の画像データから、前記時刻t+nよりも将来の時刻t+knに観測されることが予測される観測値を画素値とした新たな第2の画像データを生成する、
請求項1から3のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記学習処理部は、前記学習モデルに基づいて、前記時刻t+nに観測されることが予測される観測値を画素値とした第2の画像データから、前記時刻t+nよりも将来の時刻t+knに観測されることが予測される観測値を画素値とした新たな第2の画像データを生成する、
請求項1から4のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記第1の画像データには、更に、前記観測値の観測時刻が要素として付加されている、
請求項1から5のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記観測値は、人の混雑の程度を示す混雑度である、
請求項1から6のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記学習処理部は、
前記対象の時刻に観測されることが予測される観測値を画素値とした前記第2の画像データと、前記対象の時刻よりも前の時刻の前記第1の画像データとの和を導出し、
前記導出した和と、前記対象の時刻に観測された観測値を画素値とした前記第1の画像データとの差分に基づく機械学習によって前記学習モデルのパラメータを決定する、
請求項1から7のうちいずれか1項に記載の情報処理装置。 - ある時刻tに観測された観測値を一つの配列として含む第1の多次元配列データを取得する取得部と、
前記第1の多次元配列データを用いた機械学習によって得られた学習モデルに基づいて、前記取得部により取得された前記第1の多次元配列データから、前記時刻tよりも将来の時刻t+nに観測されることが予測される観測値を一つの配列として含む第2の多次元配列データを生成する学習処理部と、
を備え、
前記機械学習は、ある対象の時刻に観測された観測値を一つの配列として含む前記第1の多次元配列データと、前記対象の時刻に観測されることが予測される観測値を一つの配列として含む前記第2の多次元配列データとの比較に基づく機械学習である、
情報処理装置。 - ある時刻tに観測された観測値を一つの配列として含む第1の多次元配列データと、前記時刻tよりも将来の時刻t+nに観測されることが予測される観測値を一つの配列として含む第2の多次元配列データとの和に基づいて決定されたパラメータを含む、
データ構造。 - 前記和と、前記時刻t+nに観測された観測値を一つの配列として含む第1の多次元配列データとの差分に基づいて決定された前記パラメータを含む、
請求項10に記載のデータ構造。 - コンピュータが、
ある時刻tに観測された観測値を画素値とした第1の画像データを取得し、
前記第1の画像データを用いた機械学習によって得られた学習モデルに基づいて、前記取得した前記第1の画像データから、前記時刻tよりも将来の時刻t+nに観測されることが予測される観測値を画素値とした第2の画像データを生成し、
前記機械学習は、ある対象の時刻に観測された観測値を画素値とした前記第1の画像データと、前記対象の時刻に観測されることが予測される観測値を画素値とした前記第2の画像データとの比較に基づく機械学習である、
情報処理方法。 - コンピュータに、
ある時刻tに観測された観測値を画素値とした第1の画像データを取得する処理と、
前記第1の画像データを用いた機械学習によって得られた学習モデルに基づいて、前記取得した前記第1の画像データから、前記時刻tよりも将来の時刻t+nに観測されることが予測される観測値を画素値とした第2の画像データを生成する処理と、
を実行させるためのプログラムであって、
前記機械学習は、ある対象の時刻に観測された観測値を画素値とした前記第1の画像データと、前記対象の時刻に観測されることが予測される観測値を画素値とした前記第2の画像データとの比較に基づく機械学習である、
プログラム。
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