JP2019136664A - 水質分析装置及び水質分析方法 - Google Patents
水質分析装置及び水質分析方法 Download PDFInfo
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Abstract
Description
図1は、本実施形態に係る水質分析装置の構成を示すブロック図である。図1に示す水質分析装置100は、データ蓄積部101と、色相分析部110と、浮遊物分析部120とを備える。
実施形態1では、色相分析部及び浮遊物分析部を備える水質分析装置を説明したが、本発明に係る水質分析装置は、これに限定されるものではなく、更に移動体分析部を備える構成とすることも可能である。
図6は、本実施形態に係る水質分析装置の前提となる移動体分析部の構成を示すブロック図である。図6に示す移動体分析部210は、画像加工部211と、フロー推定部212と、統計量算出部213とを備える。移動体分析部210は、データ蓄積部201のデータを供給可能に構成されている。データ蓄積部201は、データ蓄積部101と同様に、沈殿池に設置されたカメラが取得した沈殿池の動画データを蓄積する。データ蓄積部201は、半導体メモリ及び磁気ディスク等の記録媒体により実現することができる。画像加工部211は、データ蓄積部201の動画データをグレースケール変換し、複数のグレースケール画像データに加工する。フロー推定部212は、物体の動きをベクトル表示するオプティカル・フロー(Optical Flow)によって移動体のフローを推定する。この移動体は、スカム及びフロックである。ここで、オプティカル・フロー(Optical Flow)の計算アルゴリズムには、画素全体の移動体を解析する、密なオプティカル・フロー(Dense Optical Flow)を用いる。密なオプティカル・フロー(Dense Optical Flow)には、Gunnar Farneback法、TV−L1法、Brox法を例示することができる。統計量算出部213は、フロー推定部212によって得られた速度及び移動方向の情報から統計量を算出する。一般に、スカム及びフロックは、処理水そのものと比較して、乱雑な方向及び速度で移動するため、算出した統計量によりスカム及びフロックの有無を評価することが可能となる。画像加工部211、フロー推定部212及び統計量算出部213は、MPU(Micro-Processing Unit)及びCPU(Central Processing Unit)等のプロセッサにより実現することができる。
101 データ蓄積部
110 色相分析部
111 第1の画像加工部
112 第1の畳み込みAE学習部
113 第1の畳み込みAEパラメータ記憶部
114 第1の特徴量抽出部
115 第1のクラスタリング部
116 第1のクラスタリングパラメータ記憶部
117 第1のクラスタ分類部
118 第1の特徴空間描画部
119 第1の学習要否判定部
120 浮遊物分析部
121 第2の画像加工部
122 第2の畳み込みAE学習部
123 第2の畳み込みAEパラメータ記憶部
124 第2の特徴量抽出部
125 第2のクラスタリング部
126 第2のクラスタリングパラメータ記憶部
127 第2のクラスタ分類部
128 第2の特徴空間描画部
129 第2の学習要否判定部
130 移動体分析部
131 第3の画像加工部
132 第3の畳み込みAE学習部
133 第3の畳み込みAEパラメータ記憶部
134 第3の特徴量抽出部
135 第3のクラスタリング部
136 第3のクラスタリングパラメータ記憶部
137 第3のクラスタ分類部
138 第3の特徴空間描画部
139 第3の学習要否判定部
140 フロー推定部
201 データ蓄積部
210 移動体分析部
211 画像加工部
212 フロー推定部
213 統計量算出部
Claims (3)
- 沈殿池の画像データについて畳み込みAEを学習して前記沈殿池の色相の特徴量を抽出し、該色相の特徴量からクラスタリングにより前記画像データを色相のクラスタに分類して色相の特徴空間及びクラスタ分布を描画する色相分析部と、
前記画像データについて畳み込みAEを学習して前記沈殿池の浮遊物の特徴量を抽出し、該浮遊物の特徴量からクラスタリングにより前記画像データを浮遊物のクラスタに分類して浮遊物の特徴空間及びクラスタ分布を描画する浮遊物分析部とを備える水質分析装置。 - 前記画像データについて畳み込みAEを学習して前記沈殿池の移動体の特徴量を抽出し、該移動体の特徴量からクラスタリングにより前記画像データを移動体のクラスタに分類して移動体の特徴空間及びクラスタ分布を描画する移動体分析部を備える請求項1に記載の水質分析装置。
- 各々が、少なくとも画像加工部と、畳み込みAE学習部と、畳み込みAEパラメータ記憶部と、特徴量抽出部と、クラスタリング部と、クラスタリングパラメータ記憶部と、クラスタ分類部と、特徴空間描画部とを含む、色相分析部及び浮遊物分析部を備える水質分析装置の水質分析方法であって、
前記画像加工部が、沈殿池の画像データを加工すること、
前記畳み込みAE学習部が、加工した前記画像データについて畳み込みAE学習を要する場合には前記画像データについて畳み込みAE学習を行うこと、
前記畳み込みAEパラメータ記憶部が、前記畳み込みAE学習により得られた畳み込みAEパラメータを記憶すること、
前記特徴量抽出部が、前記畳み込みAEパラメータを適用したエンコーダに、加工した前記画像データから特徴量抽出を行うこと、
前記クラスタリング部が、加工した前記画像データについてクラスタリングを要する場合には前記画像データについてクラスタリングを行うこと、
前記クラスタリングパラメータ記憶部が、前記クラスタリングにより得られたクラスタリングパラメータを記憶すること、
前記クラスタ分類部が、特徴量抽出を行った前記画像データをクラスタに分類すること、
前記特徴空間描画部が、クラスタ分類された前記画像データによる特徴空間及びクラスタ分布を描画することを含む水質分析方法。
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