JP2020101899A - コンピュータプログラム、学習モデル、推定装置、収容器及びサーバ装置 - Google Patents
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Abstract
Description
(実施の形態1)
図1は実施の形態1に係る推定装置1を説明する模式的説明図である。実施の形態1に係る推定装置1は、例えば、集合住宅、店舗、自動販売機、駅、病院、学校、イベント会場等に設置されるゴミ箱2に対して設けられており、ゴミ箱2に収容されている廃棄物の量を推定し、推定結果を出力する機能を有する。ここで、ゴミ箱2は収容器の一例である。
実施の形態2では、廃棄物の種別を推定する構成について説明する。
推定装置1において用いられる学習モデル131,132は、推定装置1と通信可能に接続されるサーバ装置3にて生成される。実施の形態3では、サーバ装置3にて学習モデル131,132を生成する構成について説明する。
図9は学習モデル131の生成手順を説明するフローチャートである。サーバ装置3の制御部31は、入力部33又は通信部34を通じて、学習モデル131を学習するための教師データを取得する(ステップS301)。教師データは、例えば、ゴミ箱2の内部を撮像する撮像センサ111からの画像データと、撮像した際にゴミ箱2の内部に収容されていた廃棄物の量を示すラベルデータとを含む。学習モデル131を生成する初期段階では、教師データは、例えば運営事業者等によって用意されたものが設定される。また、学習が進めば、学習モデル131による推定結果を用いて、教師データを設定する構成としてもよい。この場合、学習モデル131への入力(画像データ)と、推定結果として得られるラベルデータとを、教師データとして設定することができる。
実施の形態4では、サーバ装置3から学習モデル131,132をダウンロードすることによって、推定装置1が備える学習モデル131,132を更新する形態について説明する。サーバ装置3を含むネットワーク構成は、実施の形態3と同様であるから、その説明を省略することとする。
実施の形態5では、サーバ装置3が推定装置1による推定結果を取得し、取得した推定結果に基づき廃棄物の回収指示を与える構成ついて説明する。
11 入力部
12 制御部
13 記憶部
14 出力部
15 通信部
110 センサユニット
131,132 学習モデル
140 表示装置
M1 記録媒体
Claims (23)
- コンピュータに、
廃棄物を収容する収容器内の状態を検知する検知センサからの出力データと、前記収容器内の廃棄物の量を示すラベルデータとを含む教師データを取得し、
取得した教師データに基づき、前記検知センサの出力データから前記収容器内の廃棄物の量を推定する処理に用いられる学習モデルを生成する
処理を実行させるためのコンピュータプログラム。 - 前記出力データと、前記収容器内の廃棄物の種別を示すラベルデータとを含む第2の教師データを取得し、
取得した第2の教師データに基づき、前記検知センサが出力する出力データから前記収容器内の廃棄物の種別を推定する処理に用いられる第2の学習モデルを生成する
処理を実行させるための請求項1に記載のコンピュータプログラム。 - 前記検知センサは、撮像センサ、重量センサ、測距センサ、臭気センサ、赤外線センサ、静電容量センサ、温度センサ、湿度センサ、及び照度センサのうち、少なくとも1つを含む
請求項1又は請求項2に記載のコンピュータプログラム。 - コンピュータに、
前記廃棄物の種別に応じて複数の学習モデルを生成する
処理を実行させるための請求項1に記載のコンピュータプログラム。 - コンピュータに、
前記収容器の種別に応じて複数の学習モデルを生成する
処理を実行させるための請求項1に記載のコンピュータプログラム。 - コンピュータに、
前記教師データを再取得し、
再取得した教師データに基づき、生成済みの学習モデルを再学習する
処理を実行させるための請求項1から請求項5の何れか1つに記載のコンピュータプログラム。 - コンピュータに、
廃棄物を収容する収容器内の状態を検知する検知センサからの出力データと、前記収容器内の廃棄物の量を示すラベルデータとを含む教師データに基づき、前記出力データと前記廃棄物の量との関係を学習した学習モデルへ、新たに取得した前記検知センサからの出力データを入力し、
前記学習モデルから前記収容器内の廃棄物の量に係る推定結果を取得する
処理を実行させるためのコンピュータプログラム。 - 廃棄物を収容する収容器内の状態を検知する検知センサからの出力データが入力される入力層、
前記出力データと前記収容器内の廃棄物の量を示すラベルデータとを含む教師データに基づき、前記出力データと前記廃棄物の量との関係を学習した中間層、及び
前記収容器内の廃棄物の量を示す推定結果を出力する出力層
を備え、
前記入力層に入力される前記検知センサからの出力データに基づき、前記中間層で演算し、前記廃棄物の量を示す推定結果を前記出力層から出力する処理に用いられる学習モデル。 - 廃棄物を収容する収容器内の状態を検知する検知センサからの出力データが入力される入力部と、
前記検知センサからの出力データと前記収容器内の廃棄物の量を示すラベルデータとを含む教師データを用いて、前記出力データと前記廃棄物の量との関係を学習した学習モデルと、
前記検知センサからの出力データを前記学習モデルに入力し、前記収容器内の廃棄物の量を推定する推定部と
を備える推定装置。 - 前記出力データと前記収容器内の廃棄物の種別を示すラベルデータとを含む第2の教師データを用いて、前記出力データと前記廃棄物の種別との関係を学習した第2の学習モデル
を備え、
前記推定部は、前記検知センサからの出力データを前記第2の学習モデルに入力し、前記収容器内の廃棄物の種別を推定する
請求項9に記載の推定装置。 - 前記検知センサは、撮像センサ、重量センサ、測距センサ、臭気センサ、赤外線センサ、静電容量センサ、温度センサ、湿度センサ、及び照度センサのうち、少なくとも1つを含む
請求項9又は請求項10に記載の推定装置。 - 前記推定部による推定結果を外部装置へ送信する送信部
を備える請求項9から請求項11の何れか1つに記載の推定装置。 - 前記推定部による推定結果に基づき、前記収容器に収容されている廃棄物の量又は種別が適性であるか否かを判断する判断部と、
前記収容器に収容されている廃棄物の量又は種別が適性でないと判断した場合、警報を出力する警報出力部と
を備える請求項9から請求項11の何れか1つに記載の推定装置。 - 前記判断部による判断結果を外部装置へ送信する送信部
を備える請求項13に記載の推定装置。 - 前記検知センサからの出力データと、前記収容器内の廃棄物の量又は種別を示すラベルデータとを含む教師データを取得する取得部と、
取得した教師データに基づき、前記学習モデルを再学習する学習部と
を備える請求項9から請求項14の何れか1つに記載の推定装置。 - 前記検知センサからの出力データと、前記収容器内の廃棄物の量又は種別を示すラベルデータとを含む教師データに基づき学習した更新用学習モデルを受信する受信部と、
前記学習モデルを、受信した前記更新用学習モデルに更新する更新部と
を備える請求項9から請求項15の何れか1つに記載の推定装置。 - 太陽電池を備え、
該太陽電池から供給される電力によって作動するように構成してある請求項9から請求項16の何れか1つに記載の推定装置。 - 廃棄物を収容する収容器本体と、
該収容器本体の内部の状態を検知する検知センサと、
該検知センサからの出力データと、前記収容器本体内の廃棄物の量を示すラベルデータとを含む教師データに基づき、前記出力データと前記廃棄物の量との関係を学習した学習モデルと、
前記検知センサからの出力データを前記学習モデルに入力し、前記収容器本体内の廃棄物の量を推定する推定部と、
該推定部による推定結果を外部装置へ送信する送信部と
を備える収容器。 - 収容器内の廃棄物の量又は種別を学習モデルを用いて推定し、前記収容器を特定する情報と、推定結果を示す情報とを送信する複数の推定装置と通信可能であり、
各推定装置から送信される情報を受信する受信部と、
該受信部にて受信した推定結果を示す情報を、収容器を特定する情報に関連付けて記憶する記憶部と
を備えるサーバ装置。 - 前記受信部にて受信した推定結果を示す情報に基づき、廃棄物の回収指示を出力する出力部
を備える請求項19に記載のサーバ装置。 - 前記受信部は、前記収容器内の廃棄物が回収されたことを示す情報を受信し、
受信した情報に基づき、収容器毎の廃棄物の回収履歴を前記記憶部に記憶させる
請求項19又は請求項20に記載のサーバ装置。 - 前記収容器を特定する情報は、前記収容器の位置情報を含み、
前記収容器の位置情報に基づき、前記収容器における廃棄物の量又は種別の情報を地図上に重畳した地図データを生成する地図データ生成部
を備える請求項19から請求項21の何れか1つに記載のサーバ装置。 - 各収容器内の廃棄物を回収するための回収経路を設定する経路設定部
を備える請求項19から請求項22の何れか1つに記載のサーバ装置。
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