JP2020191086A - 計量メータ・設置機器情報管理システム、計量メータ・設置機器情報管理方法及び計量メータ・設置機器情報管理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】機器に表示された文字情報の確認又は入力作業にかかる工数を軽減する計量メータ・設置機器情報管理システムを提供する。【解決手段】計量メータ・設置機器情報管理システム１は、機器に表示された文字情報を撮影し、撮影した画像データを送信する携帯端末１０に通信回線６により接続する管理サーバ７を備える計量メータ・設置機器情報管理システムであって、管理サーバは、通信回線を介して携帯端末から送信された画像データを受信する通信部と、通信部により受信した画像データと入力データとを記憶する記憶部２５と、記憶部に記憶された画像データから文字情報を、機械学習による物体検出技術と光学文字認識技術とを用いて解析し、解析データとして読み取る画像解析部５５と、記憶部に記憶された入力データと画像解析部により読み取られた解析データとを比較して異なる場合に、比較結果を出力する比較検証部４５と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、計量メータ・設置機器情報管理システム、計量メータ・設置機器情報管理方法及び計量メータ・設置機器情報管理プログラムに係り、特に、建物に設備された機器から文字情報を読み取り管理する計量メータ・設置機器情報管理システム、計量メータ・設置機器情報管理方法及び計量メータ・設置機器情報管理プログラムに関する。

電気、ガス、水道、通信といったインフラに関する事業では、資源の使用量に対して課金するシステムとなっており、資源の使用量は計量メータで管理されている。通常の検針方法では、まず、事業者から検針業務を委託された検針者（作業者）が現地に行き、目視で計量メータの値（指針値）を確認する。検針者は、計量メータの指針値や計器番号などの検針データと、カメラ付きの携帯端末で撮影した計量メータの画像を携帯端末でクラウド上のデータ管理サーバにアップロードする。検針データは、検針者の目視による確認と手入力により入力されるため、誤っている場合がある。そのため、管理者はデータ管理サーバにアップロードされた検針データに誤りがないかを確認するため、管理者用端末でデータ管理サーバにアクセスし、検針者によりアップロードされた計量メータの画像と検針データとをすべて比較して再確認する。日々データ管理サーバにアップロードされるデータは多量であるため、従来の検針方法及び検針システムでは管理者による確認作業に工数がかかるという課題があった。

また、計量メータやそれに付属する通信機器は、検満時や故障時等の交換作業の観点から製造番号等の個体識別番号で管理されている。個体識別番号を管理する場合、事業者から通信機器の設置・交換を委託された作業者が現地に行き、設置・交換した後、通信機器の製造番号（個体識別番号）等の個体識別データと通信機器の画像を携帯端末によりクラウド上のデータ管理サーバにアップロードされる。従来、個体識別データは作業者の目視による確認と手入力により入力されるため、入力されたデータが誤っている場合があった。また、通信機器の個体識別データと通信機器の画像の値が一致していたとしても、委託された計器番号とは異なる計量メータに誤って通信機器を設置してしまう場合があった。そのため、管理者はデータ管理サーバにアップロードされた個体識別データに誤りがないかを確認するため、管理用端末でデータ管理サーバにアクセスし、作業者によりアップロードされた個体識別データの画像と個体識別データとを全て比較して再確認していた。なお、通信機器の個体識別データは、作業員が入力する場合と管理者がクラウド上のデータ管理サーバにアップロードされた通信機器の画像をもとに入力する場合とがある。上述の検針システムと同様、日々データ管理サーバにアップロードされるデータは多量であるため、従来の通信機器の管理方法及び管理システムでは管理者による入力作業及び確認作業に工数がかかるという課題があった。

特許文献１に開示された検針方法及び検針システムは、検針コストを削減すると共に、需要家による計量メータの数値の報告間違いの発見を容易化又は報告間違いの発生を防止することを目的とするものである。この検針システムは、計量メータの表示部をカメラで撮影して得られる画像データを管理センタに送信し、管理センタで送信された画像データを数値データ変換手段により数値データへ変換して計量データを検針値（指針値）として格納する機能を有する。

特開２００９−３７２７９号公報

計量メータの指針値又は通信機器の個体識別番号等を携帯端末等のカメラで撮影して画像データを得る場合、計量メータ又は通信機器の設置位置によっては計量メータ又は通信機器を正面から撮影できない場合がある。また、作業者が撮影するため、常に指針値又は個体識別番号等が同じ位置、同じ大きさになるよう撮影することは難しく、また、指針値又は個体識別番号等が傾いて撮影される場合もある。指針値や計器番号（検針データ）又は個体識別番号が傾いた画像データを数値データへ変換すると誤変換を起こし、誤った数値が登録される可能性があった。そのため、依然として画像データと登録されたデータとを管理者が目視により比較して確認する作業が必要であった。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、計量メータ及び通信機器等の機器に表示された検針データ及び個体識別番号等の文字情報の確認作業にかかる工数を軽減する計量メータ・設置機器情報管理システム、計量メータ・設置機器情報管理方法及び計量メータ・設置機器情報管理プログラムを提供することである。また、別の目的では、画像データから文字情報を精度よく読み取る計量メータ・設置機器情報管理システム、計量メータ・設置機器情報管理方法及び計量メータ・設置機器情報管理プログラムを提供する。

前記課題は、本発明の計量メータ・設置機器情報管理システムによれば、機器に表示された文字情報を撮影し、撮影した画像データを送信する携帯端末に通信回線により接続する管理サーバを備える計量メータ・設置機器情報管理システムであって、前記管理サーバは、前記通信回線を介して前記携帯端末から送信された前記画像データを受信する通信部と、該通信部により受信した前記画像データと入力データとを記憶する記憶部と、該記憶部に記憶された前記画像データから前記文字情報を、機械学習による物体検出技術と光学文字認識技術を用いて解析し、解析データとして読み取る画像解析部と、前記記憶部に記憶された前記入力データと前記画像解析部により読み取られた前記解析データとを比較して異なる場合に、比較結果を出力する比較検証部と、を備えることにより解決される。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理システムについて好適な構成を述べると、前記入力データは、前記携帯端末の入力部により入力され、前記管理サーバに送信される文字情報のデータであり、前記管理サーバの前記通信部は、前記通信回線を介して前記入力データを受信するとよい。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理システムについて好適な構成を述べると、前記機器には文字情報とは別に識別コードが表示されていて、前記画像データには前記識別コードが含まれており、前記管理サーバは、前記画像データに含まれる前記識別コードを読み取る識別コード読取部を備え、前記画像データの前記識別コードが前記識別コード読取部により読み取り可能である場合は、前記識別コード読取部により読み取り、読み取った結果を前記入力データとして記憶部に記憶し、前記識別コードが前記識別コード読取部により読み取れない場合は、前記画像解析部により、前記物体検出技術を用いて前記識別コードを解析した後、前記識別コード読取部により読み取り、読み取った結果を前記入力データとして記憶部に記憶するとよい。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理システムについて好適な構成を述べると、前記識別コードは、一次元コード又は二次元コードであるとよい。
また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理システムについて好適な構成を述べると、前記比較検証部は、前記機器に関する前記入力データが記憶されておらず前記画像データのみが記憶されている場合、前記画像解析部により読み取られた解析データを、前記比較結果として出力するとよい。

以上のように構成された本発明の計量メータ・設置機器情報管理システムでは、管理サーバが、機器を撮影した画像データから文字情報を解析データとして読み取り、入力データとを比較して異なる場合に、比較結果を出力する。管理者は比較結果を参照して不一致なデータだけを確認・修正を行えばよく、機器の文字情報の確認作業にかかる工数を軽減させることができる。また、機械学習による物体検出技術を用いて画像データを解析するため、携帯端末で作業者が撮影した画像からでも、高い精度で文字情報を読み取ることができる。そのため解析の間違いが減少することから、入力データと解析データの一致率が高くなり、管理者による確認作業にかかる工数を軽減することが可能になる。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理システムについて好適な構成を述べると、前記画像解析部は、物体検出技術により、前記画像データから前記文字情報が表示された領域を抽出して、前記領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させるとよい。
上記の構成により、画像解析部は、検針データが画像データの任意の位置にあっても、物体検出技術によりその位置を特定することができるため、より高い精度で文字情報を読み取ることができる。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理システムについて好適な構成を述べると、前記画像解析部は、前記画像データを、超解像技術を用いてより高い解像度の画像データに変換した後、物体検出技術により、前記より高い解像度の画像データから前記文字情報が表示された領域を抽出して、該領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させるとよい。
上記の構成により、画像解析部は、画像データをより高い解像度の画像データに変換することで、低い解像度で撮影された場合や、画像にノイズが含まれている場合であってもノイズが低減されるため、例えば領域をより高い精度で抽出して文字情報を読み取ることができる。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理システムについて好適な構成を述べると、前記画像解析部は、物体検出技術により抽出された前記領域の画像データを、超解像技術を用いてより高い解像度の画像データに変換した後、前記領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させるとよい。
上記の構成により、画像解析部は、超解像技術を用いてより高い解像度の画像データに変換した後、値を読み取るため、低い解像度で撮影された場合や、画像にノイズが含まれている場合であってもノイズが低減されるため、より高い精度で文字情報を読み取ることができる。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理システムについて好適な構成を述べると、前記機器は計量メータであり、前記文字情報は前記計量メータに表示された検針データであるとよい。
また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理システムについて好適な構成を述べると、前記機器は通信機器であり、前記文字情報は前記通信機器に表示された個体識別データであるとよい。

また、前述した課題は、本発明の計量メータ・設置機器情報管理方法によれば、機器に表示された文字情報を撮影して、撮影した画像データを送信する携帯端末に通信回線により接続されている管理サーバであって、通信部と記憶部と画像解析部と比較検証部とを有する管理サーバを用いた前記の計量メータ・設置機器情報管理方法であって、前記管理サーバの前記通信部が、前記通信回線を介して前記携帯端末から送信された前記画像データを受信し、前記管理サーバの前記記憶部が前記画像データと入力データとを記憶するデータ登録ステップと、前記管理サーバの前記画像解析部が、前記記憶部に記憶された前記画像データから、前記文字情報を機械学習による物体検出技術と光学文字認識技術とを用いて解析し、解析データとして読み取るデータ解析ステップと、前記管理サーバの前記比較検証部が、前記記憶部に記憶された前記入力データと前記画像解析部により解析された前記解析データとを比較して、異なる場合に比較結果を出力する、比較検証ステップと、管理者が前記比較結果を参照して、前記管理サーバの前記記憶部に記憶された前記入力データを修正する修正ステップと、を含むことにより解決される。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理方法について好適な構成を述べると、前記入力データは、前記携帯端末の入力部により入力され、前記管理サーバに送信される文字情報のデータであり、前記データ登録ステップにて前記管理サーバの前記通信部は、前記通信回線を介して前記入力データを受信するとよい。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理方法について好適な構成を述べると、前記機器には文字情報とは別に識別コードが表示されていて、前記画像データには前記識別コードが含まれており、前記管理サーバは、前記画像データに含まれる前記識別コードを読み取る識別コード読取部を備え、前記データ解析ステップにおいて、前記画像データの前記識別コードが前記識別コード読取部により読み取り可能である場合は、前記識別コード読取部により読み取り、読み取った結果を前記入力データとして記憶部に記憶し、前記識別コードが前記識別コード読取部により読み取れない場合は、前記画像解析部により、前記物体検出技術を用いて前記識別コード解析した後、前記識別コード読取部により読み取り、読み取った結果を前記入力データとして記憶部に記憶するとよい。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理方法について好適な構成を述べると、前記識別コードは、一次元コード又は二次元コードであるとよい。
また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理方法について好適な構成を述べると、前記比較検証ステップにおいて、前記比較検証部は、前記機器に関する前記入力データが記憶されておらず前記画像データのみが記憶されている場合、前記画像解析部により読み取られた解析データを、前記比較結果として出力するとよい。

上記の計量メータ・設置機器情報管理方法によれば、機器を撮影した画像データから文字情報を解析データとして読み取り、解析データと入力データとを比較して異なる場合に、比較結果を出力する。管理者は比較結果を参照して不一致なデータだけを確認・修正を行えばよく、機器の文字情報の確認作業にかかる工数を軽減することができる。また、機械学習による物体検出技術を用いて画像データを解析するため、携帯端末で作業者が撮影した画像からでも、高い精度で文字情報を読み取ることができる。解析の間違いが減少することから、入力データと解析データの一致率が高くなり、管理者による確認作業にかかる工数を軽減することが可能になる。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理方法について好適な構成を述べると、前記データ解析ステップは、前記画像解析部が、物体検出技術により、前記画像データから前記文字情報が表示された領域を抽出して、前記領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させるステップを含むとよい。
上記の構成により、画像解析部は、文字情報が画像データの任意の位置にあっても、物体検出技術によりその位置を特定することができるため、より高い精度で文字情報を読み取ることができる。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理方法について好適な構成を述べると、前記データ解析ステップは、前記画像解析部が、前記画像データを、超解像技術を用いてより高い解像度の画像データに変換した後、物体検出技術により、前記より高い解像度の画像データから前記文字情報が表示された領域を抽出して、該領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させるステップを含むとよい。
上記の構成により、画像解析部が画像データをより高い解像度の画像データに変換することで、低い解像度で撮影された場合や、画像にノイズが含まれている場合であってもノイズが低減されるため、例えば領域をより高い精度で抽出して文字情報を読み取ることができる。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理方法について好適な構成を述べると、前記データ解析ステップは、物体検出技術により抽出された前記領域の画像データを、超解像技術を用いてより高い解像度の画像データに変換した後、前記領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させるステップを含むとよい。
上記の構成により、画像解析部は、超解像技術を用いてより高い解像度の画像データに変換した後、値を読み取るため、低い解像度で撮影された場合や、画像にノイズが含まれている場合であってもノイズが低減されるため、より高い精度で文字情報を読み取ることができる。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理方法について好適な構成を述べると、前記機器は計量メータであり、前記文字情報は前記計量メータに表示された検針データであるとよい。
また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理方法について好適な構成を述べると、前記機器は通信機器であり、前記文字情報は前記通信機器に表示された個体識別データであるとよい。

また、前述した課題は、本発明の計量メータ・設置機器情報管理プログラムによれば、機器に表示された文字情報を撮影して、撮影した画像データを送信する携帯端末に通信回線により接続されている管理サーバであって、通信部と記憶部と画像解析部と比較検証部とを有する管理サーバによってプログラムとして実行される前記機器の計量メータ・設置機器情報管理プログラムであって、前記管理サーバの前記通信部が、前記通信回線を介して前記携帯端末から送信された前記画像データを受信し、前記管理サーバの前記記憶部が前記画像データと入力データとを記憶するデータ登録ステップと、前記管理サーバの前記画像解析部が、前記記憶部に記憶された前記画像データから、前記文字情報を機械学習による物体検出技術と光学文字認識技術とを用いて解析し、解析データとして読み取るデータ解析ステップと、前記管理サーバの前記比較検証部が、前記記憶部に記憶された前記入力データと前記画像解析部により解析された前記解析データとを比較して、異なる場合に比較結果を出力する、比較検証ステップと、を含むことにより解決される。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理プログラムについて好適な構成を述べると、前記入力データは、前記携帯端末の入力部により入力され、前記管理サーバに送信される文字情報のデータであり、前記データ登録ステップにて前記管理サーバの前記通信部は、前記通信回線を介して前記入力データを受信するとよい。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理プログラムについて好適な構成を述べると、前記機器には文字情報とは別に識別コードが表示されていて、前記画像データには前記識別コードが含まれており、前記管理サーバは、前記画像データに含まれる前記識別コードを読み取る識別コード読取部を備え、前記データ解析ステップにおいて、前記画像データの前記識別コードが前記識別コード読取部により読み取り可能である場合は、前記識別コード読取部により読み取り、読み取った結果を前記入力データとして記憶部に記憶し、前記識別コードが前記識別コード読取部により読み取れない場合は、前記画像解析部により、前記物体検出技術を用いて前記識別コード解析した後、前記識別コード読取部により読み取り、読み取った結果を前記入力データとして記憶部に記憶するとよい。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理プログラムについて好適な構成を述べると、前記識別コードは、一次元コード又は二次元コードであるとよい。
また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理プログラムについて好適な構成を述べると、前記比較検証ステップにおいて、前記比較検証部は、前記機器に関する前記入力データが記憶されておらず前記画像データのみが記憶されている場合、前記画像解析部により読み取られた解析データを、前記比較結果として出力するとよい。

上記の計量メータ・設置機器情報管理プログラムによれば、機器を撮影した画像データから文字情報を解析データとして読み取り、解析データと作業者が入力した入力データとを比較して異なる場合に、管理サーバが比較結果を出力する。管理者は比較結果を参照して不一致なデータだけを確認・修正を行えばよく、機器の文字情報の確認作業にかかる工数を軽減することができる。また、機械学習による物体検出技術を用いて画像データを解析するため、携帯端末で作業者が撮影した画像からでも、高い精度で文字情報を読み取ることができる。解析の間違いが減少することから、入力データと解析データの一致率が高くなり、管理者による確認作業にかかる工数を軽減することが可能になる。
また、作業者又は識別コード部によるデータ入力を実施していない場合は、画像解析部が機器を撮影した画像データから文字データを解析データとして読み取り、それらの結果を出力することができる。そのため、管理者による入力作業にかかる工数も軽減することが可能になる。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理プログラムについて好適な構成を述べると、前記データ解析ステップは、前記画像解析部が、物体検出技術により、前記画像データから前記文字情報が表示された領域を抽出して、前記領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させるステップを含むとよい。
上記の構成により、画像解析部は、文字情報が画像データの任意の位置にあっても、物体検出技術によりその位置を特定することができるため、より高い精度で検針データを読み取ることができる。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理プログラムについて好適な構成を述べると、前記データ解析ステップは、前記画像解析部が、前記画像データを、超解像技術を用いてより高い解像度の画像データに変換した後、物体検出技術により、前記より高い解像度の画像データから前記文字情報が表示された領域を抽出して、該領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させるステップを含むとよい。
上記の構成により、画像解析部が画像データをより高い解像度の画像データに変換することで、低い解像度で撮影された場合や、画像にノイズが含まれている場合であってもノイズが低減されるため、例えば領域をより高い精度で抽出して読み取ることができる。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理プログラムについて好適な構成を述べると、前記データ解析ステップは、物体検出技術により抽出された前記領域の画像データを、超解像技術を用いてより高い解像度の画像データに変換した後、前記領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させるステップを含むとよい。
上記の構成により、画像解析部は、超解像技術を用いてより高い解像度の画像データに変換した後、値を読み取るため、低い解像度で撮影された場合や、画像にノイズが含まれている場合であっても、ノイズが低減されるため、より高い精度で文字情報を読み取ることができる。

また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理プログラムについて好適な構成を述べると、前記機器は計量メータであり、前記文字情報は前記計量メータに表示された検針データであるとよい。
また、本発明の計量メータ・設置機器情報管理プログラムについて好適な構成を述べると、前記機器は通信機器であり、前記文字情報は前記通信機器に表示された個体識別データであるとよい。

本発明の計量メータ・設置機器情報管理システム、計量メータ・設置機器情報管理方法及び計量メータ・設置機器情報管理プログラムによれば、作業者が入力するか又は識別コードから読み取った文字情報の入力データと画像データから解析した読み取った解析データとを比較して不一致な場合のみ、管理者は確認するため、機器の文字情報の確認作業にかかる工数を軽減することが可能になる。また、画像データから文字情報を読み取る際、物体検出技術を用いて画像データを解析するため、高い精度で文字情報を読み取ることができ、解析ミスにより入力データと不一致になる場合が減少し、管理者の確認作業にかかる工数を軽減することが可能となる。また、作業者又は識別コード読取部のコード読取部によるデータ入力を実施していない場合は、画像解析部が機器を撮影した画像データから文字情報を解析データとして読み取り、それらの結果を出力することができる。そのため、管理者による入力作業にかかる工数も軽減することが可能になる。

また、従来の光学文字認識技術（ＯＣＲ）だけでは、画像データから読める文字と読めない文字があった。本発明の計量メータ・設置機器情報管理システム、計量メータ・設置機器情報管理方法及び計量メータ・設置機器情報管理プログラムでは、物体検出技術等のＡＩ技術とＯＣＲとを併用することにより、画像や読み取る値毎にＡＩ技術とＯＣＲの精度の高低を事前に割り出し、値によって、より精度の高い方の値を選択・組み合わせている。値に応じてどちらを優先するか決定し補完し合うことにより、より高い精度で文字情報を読み取ることを実現している。

第一実施形態に係る検針システムの構成を示す概念図である。 第一実施形態に係る検針システムを構成する各装置の基本構成を示すブロック図である。 検針システム・個体識別番号記録・誤設置防止システムを用いてデータを登録する処理の流れ図である。 計量メータを撮影した画像データから数値を読み取る場合の一例を示す図である。 計量メータを拡大して撮影した画像データから数値を読み取る場合の一例を示す図であり、（ａ）は画像データ全体を示す図、（ｂ）は指針値を示す第一領域を抽出した状態を示す図、（ｃ）は計器番号を示す第二領域を抽出した状態を示す図である。 計量メータが傾斜して撮影された画像から数値を読み取る場合の一例を示す図であり、（ａ）は画像データ全体を示す図、（ｂ）は指針値を示す第一領域を抽出した状態を示す図、（ｃ）は計器番号を示す第二領域を抽出した状態を示す図である。 画像解析サーバによる画像解析処理の流れ図である。 第二実施形態に係る個体識別番号記録・誤設置防止システムの構成を示す概念図である。 第二実施形態に係る個体識別番号記録・誤設置防止システムを構成する各装置の基本構成を示すブロック図である。 通信機器を撮影した画像データから数値を読み取る場合の一例を示す図であり、（ａ）は画像データ全体を示す図、（ｂ）は個体識別番号を示す領域を抽出した状態を示す図であり、（ｃ）は一次元コードを示す領域を抽出・拡大した状態を示す図、 通信機器を撮影した画像データから数値を読み取る場合の一例を示す図であり、（ａ）は画像データ全体を示す図、（ｂ）は二次元コードを示す領域を抽出・拡大した状態を示す図である。 画像解析サーバによる画像解析処理の流れ図である。 画像解析サーバによる識別コード画像抽出処理の流れ図である。 識別コード読取サーバによるコード読取処理の流れ図である。 バッチサーバによる比較検証処理の流れ図である。 バッチサーバによる検証処理の流れ図である。

以下、本発明の実施形態（以下、本実施形態）について説明する。なお、以下に説明する実施形態は、本発明の理解を容易にするための一例に過ぎず、本発明を限定するものではない。すなわち、本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることは勿論である。
また、以下の説明において本発明の計量メータ・設置機器情報管理システム及び計量メータ・設置機器情報管理方法の第一実施形態である検針システム及び検針方法並びに第二実施形態である個体識別番号記録・誤設置防止システム及び個体識別番号記録・誤設置防止方法について説明するが、かかる検針方法及び個体識別番号記録・誤設置防止方法をコンピュータにより実行可能なプログラムとして実施するようにしても良いし、あるいは、該プログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録するようにしても良いことは言うまでもない。

＜＜第一実施形態＞＞
第一実施形態である検針システム１について、図１から図７を用いて説明する。検針システム１は、イントラネット２に構築された、管理者用端末３０と、バッチサーバ４０と、画像解析サーバ５０とを備える。管理者用端末３０と、バッチサーバ４０、画像解析サーバ５０は、イントラネット２のゲートウェイ３を介して、インターネット４に接続される。
検針システム１は、検針データ等を管理するデータ管理サーバ２０を備え、データ管理サーバ２０は、計量メータ５を検針する検針者（作業者）が用いる携帯端末１０にインターネット４を介して接続している。データ管理サーバ２０と、管理者用端末３０、バッチサーバ４０及び画像解析サーバ５０はインターネット４を介して接続されている。イントラネット２及びインターネット４は通信回線６に対応する。検針システム１はイントラネット２又はインターネット４のうちいずれか一方により構築されてもよい。また、データ管理サーバ２０、管理者用端末３０、バッチサーバ４０、画像解析サーバ５０をまとめて管理サーバ群７（管理サーバの一例）と称する。

ゲートウェイ３には、ＮＡＰＴ（Network Address Port Translation）、プロキシ、ファイヤーウォール等、イントラネット２からインターネット４に接続するために必要な機器が含まれる。なお、画像解析サーバ５０とバッチサーバ４０とは一台のコンピュータ上に構築されてもよい。また、本実施形態の検針システム１では、画像解析サーバ５０とバッチサーバ４０とがイントラネット２に設けられているが、管理者用端末３０、バッチサーバ４０及び画像解析サーバ５０は、データ管理サーバ２０と同一のコンピュータ上に構築されてもよい。すなわち、管理サーバ群７は一台のコンピュータ上に管理サーバとして構築されてもよく、ネットワーク構成については、図１に示す構成に限定されるものではない。

携帯端末１０は、検針者（作業者）が使用する通信可能な携帯電話・スマートフォン・タブレット端末等であり、計量メータ５を撮影する撮像部としてのカメラ１６を備える。携帯端末１０はノートパソコンとデジタルカメラとを組み合わせたものであってもよい。また、携帯端末１０は、データ管理サーバ２０と通信し、撮像した画像データを送信するための通信処理部１４と、検針者が検針データ２７（例えば指針値及び計器番号を含む）を入力する入力部１２と、カメラ１６により撮影した画像データ（計器画像２６）を表示すると共に、検針データ２７を入力する際に検針データ２７を表示する画面表示部１５と、制御部１１と、を備える。携帯端末１０は、具体的にはＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性記憶部（図示しない）、ハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶部（図示しない）、通信ネットワークに接続されるネットワークインターフェース等（通信処理部１４）を有している。ＣＰＵは制御部１１に該当し、制御部１１は、入力部１２、通信処理部１４、画面表示部１５及びカメラ１６を制御する。入力部１２はテンキー、キーボード、タッチパネル又はマウスであり、検針者が検針データを入力・修正したり、計量メータの画像に記載されておらず読み取ることができない情報、例えば顧客の名前及び電話番号等を入力したりする際にも使用される。なお、携帯端末１０は一台に限らず複数用意され、複数の検針者が使用するが、ここでは一台の携帯端末１０を使用する場合について説明する。

データ管理サーバ２０は、複数の携帯端末１０から日々受信する計量メータの検針データ及び計量メータの画像データ等を管理するサーバである。データ管理サーバ２０は、制御部２１と、携帯端末１０、管理者用端末３０及びバッチサーバ４０とデータを送受信するための通信処理部２４（通信部）と、を備える。また、携帯端末１０から送信され検針データ及び画像データ等を格納するデータベース２５（記憶部）と、データベース２５からデータを抽出したり、データベース２５に格納されたデータを編集したりするための入出力処理部２２と、を備える。データ管理サーバ２０は、具体的にはＣＰＵ、ＲＡＭ等の揮発性記憶部（図示しない）、ハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶部（データベース２５が記憶される）を備え、通信回線６に接続するためのネットワークインターフェース（通信処理部２４）等を有している。制御部２１が通信処理部２４やデータベース２５等を制御する。

データベース２５には、検針者が計量メータを撮影した画像データである計器画像２６（画像データ）、検針者が携帯端末１０により手入力した検針データ２７（入力データ）、顧客の番号等の顧客情報２８、検針を行った検針者（作業者）の情報である作業者情報２９が格納されていて、それぞれの情報がテーブルにより管理されている。

管理者用端末３０は、制御部３１、入力部３２、出力部３３、通信処理部３４（通信部）及び画像表示部３５から構成される。通信処理部３４は、データ管理サーバ２０及びバッチサーバ４０と通信を行う。画像表示部３５は、管理者がデータ管理サーバ２０のデータやバッチサーバ４０上の結果ファイル４６を確認するために、それらのデータを表示するためのモニター装置である。管理者は、バッチサーバ４０に保存された結果ファイル４６のデータがあれば入力部３２を用いて、データ管理サーバ２０に登録されている検針データ２７の訂正を行う。出力部３３は、例えばデータ管理サーバ２０から送信された、顧客情報２８や作業者情報２９を帳票データとしてファイルに出力する。管理者用端末３０は、具体的にはＣＰＵ、ＲＡＭ等の揮発性記憶部（図示しない）、ハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶部（図示しない）を備え、通信回線６に接続するためのネットワークインターフェース（通信処理部３４）を有している。制御部３１はＣＰＵであり、入力部３２、出力部３３、通信処理部３４及び画像表示部３５を制御する。

バッチサーバ４０は、制御部４１、入力部４２、出力部４３、通信処理部４４（通信部）、比較検証部４５とから構成される。バッチサーバ４０も、具体的にはＣＰＵ、ＲＡＭ等の揮発性記憶部（図示しない）、ハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶部を備え、通信回線６に接続するためのネットワークインターフェース（通信処理部４４）等を有している。制御部４１が通信処理部４４や比較検証部４５を制御する。比較検証部４５は例えばソフトウェアにより実現され制御部４１であるＣＰＵにより実行される。

通信処理部４４は、画像解析サーバ５０、データ管理サーバ２０及び管理者用端末３０と通信を行う。入力部４２は、データ管理サーバ２０からデータを抽出する範囲等を管理者用端末３０から受け付ける。比較検証部４５は、画像解析サーバ５０から受信した解析結果を比較検証する。出力部４３は、データ管理サーバ２０から取得した検針データ２７と計器画像２６の画像とを画像解析サーバ５０に送り、比較検証部４５が比較検証した結果を結果ファイル４６として出力する。出力部４３により出力された結果ファイル４６は、管理者用端末３０から参照される。

画像解析サーバ５０は、検針者が撮影した計量メータの画像データ（計器画像２６）を解析して、指針値及び計器番号等を読み取りテキストデータ化する装置である。画像解析サーバ５０は、制御部５１と、通信処理部５４（通信部）と、画像解析部５５とを備える。通信処理部５４は、バッチサーバ４０と通信し、バッチサーバ４０から計量メータの画像データを受信する。また、画像解析部５５により解析した結果をバッチサーバ４０に送信する。画像解析部５５は、受信した画像データを解析し、指針値及び計器番号等を読み取る。本実施形態の画像解析部５５は、機械学習による物体検出技術及び超解像技術並びにＯＣＲ（光学文字認識技術）を適用して、画像データを解析し、指針値及び計器番号等を読み取る。

画像解析サーバ５０は、具体的にはＣＰＵ、ＲＡＭ等の揮発性記憶部（図示しない）、ハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶部（図示しない）を備え、通信回線６に接続するためのネットワークインターフェース（通信処理部５４）を有している。制御部５１はＣＰＵに該当し、通信処理部５４及び画像解析部５５を制御する。画像解析部５５はソフトウェアにより実現されＣＰＵ、又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）により実行されるが、ハードウェアにより実現されてもよい。

本実施形態の検針システム１で用いられる通信回線６は、図１に示すようにインターネット４とイントラネット２とを組み合わせて構築されている。上述したように、本実施形態では、管理者用端末３０、バッチサーバ４０及び画像解析サーバ５０をイントラネット２に配置し、携帯端末１０、データ管理サーバ２０はインターネット４に接続している。これは一例であり、ネットワーク構成はこれに限定されず、他の構成、例えば管理者用端末３０をインターネット４に直接接続してもよい。

次に図３を用いて、データ管理サーバ２０に携帯端末１０から送信されたデータを再確認する際の、管理者側の処理について説明する。

なお、あらかじめデータ管理サーバ２０には、検針者が携帯端末１０を用いて計量メータに表示された指針値及び計器番号（検針データ２７）を送信するデータ送信処理と、撮影された画像データ（計器画像２６）と検針者により入力された検針データ２７をデータベース２５（記憶部）に登録する、すなわちデータベース２５が検針データ２７と画像データを記憶するデータ登録処理（データ登録ステップ）と、は実施されているものとする。

管理者は、入力部３２を介して管理者用端末３０にバッチサーバ４０にデータを処理（例えば画像解析）させる期間である開始日と終了日を検索条件として指定する（Ｓ１０１）。管理者用端末３０は指定された検索条件をバッチサーバ４０に送信する（Ｓ１０２）。管理者はバッチサーバ４０が結果ファイル４６を出力（Ｓ１１６）するまで待機する。

バッチサーバ４０は、管理者用端末３０から検索条件を受信する（Ｓ１０３）。データ管理サーバ２０に対して、検索条件に該当するデータ（画像データ及び検針者が手入力した検針データ）の取得要求を行う（Ｓ１０４）。

データ管理サーバ２０はバッチサーバ４０からデータ取得要求を受信すると（Ｓ１０５）、データベース２５から検索条件に該当するデータを検索する（Ｓ１０６）。そして、データ管理サーバ２０は、検索条件に該当するデータをバッチサーバ４０に送信する（Ｓ１０７）。送信するデータには、計量メータ５を撮影した計器画像２６、検針データ２７、顧客情報２８、作業者情報２９のテキストデータが含まれる。

バッチサーバ４０は、データ管理サーバ２０からデータを受信する（Ｓ１０８）。そしてバッチサーバ４０は受信したデータをメモリに記憶するか、又はファイルとして保存する（Ｓ１０９）。次に、バッチサーバ４０は、記憶したデータ又はファイルに含まれる計量メータの画像データ（計器画像２６）を、画像解析サーバ５０に送信する（Ｓ１１０）。

画像解析サーバ５０はバッチサーバ４０から計器画像２６を受信する（Ｓ１１１）。次に、画像解析部５５が、計器画像２６から計量メータの指針値や計器番号（検針データ２７）を解析して、テキスト化する（Ｓ１１２、データ解析ステップ）。解析する際、画像解析サーバ５０は、機械学習による物体検出技術及び超解像技術を適用して、計器画像２６を解析する。画像解析サーバ５０は、テキスト化したデータをバッチサーバ４０に送信する（Ｓ１１３）。

バッチサーバ４０は画像解析サーバ５０から送信されたテキストデータを受信する（Ｓ１１４）。そして、バッチサーバ４０は、比較検証部４５により、Ｓ１０９で保存したテキストデータ（検針者により手入力された入力データ）とＳ１１４で受信したデータ（解析データ）とを比較検証する（Ｓ１１５、比較検証ステップ）。比較検証した結果、検針者が入力した入力データと、画像解析サーバ５０による解析データが異なる場合、結果ファイル４６（比較結果）に異常フラグを立て、保存する。検針者が入力した入力データと解析データとが同じ場合は結果ファイル４６にフラグを立てずに保存する（Ｓ１１６）。

管理者は、管理者用端末３０により、バッチサーバ４０に保存された結果ファイル４６を取得する（Ｓ１１７）。管理者は、管理者用端末３０を用いて、異常フラグが立ったデータと同じデータをデータ管理サーバ２０から取得する。管理者は目視により、結果ファイル４６とデータ管理サーバ２０から取得したデータとを比較して、データの確認を行う（Ｓ１１８）。比較した結果、検針者が入力した入力データに誤りがあった場合、管理者は、データ管理サーバ２０に格納されている、誤りがあると確認された計量メータの検針データ２７の修正を行う。管理者の指示により管理者用端末３０はデータ変更要求をデータ管理サーバ２０に送信する（Ｓ１１９、修正ステップ）。

データ管理サーバ２０は管理者用端末３０からのデータ変更要求を受信（Ｓ１２０）した後、データベース２５を変更する（Ｓ１２１）。

従来、管理者は、検針者が入力したすべてのデータと撮影した画像データとを比較して確認していたが、検針システム１では、管理者は結果ファイル４６に異常フラグが立てられた計量メータの検針データ２７のみを画像データ（計器画像２６）と比較して検証すればよい。そのため、確認に必要な工程を大幅に削減することができる。

次に、計量メータを撮影した画像データ（計器画像２６）から指針値及び計器番号を読み取る方法について説明する。従来、ＯＣＲ（光学的文字認識装置）を用いて画像が含まれる線の形状等のパターンを解析して、文字や数字、記号に相当するものを発見して文字データとして出力することが行われている。図４に計測メータを撮影した画像データの一例を示す。画像フレーム６０内に計量メータ５の画像が含まれる。ＯＣＲでは、図４に示すように画像フレーム６０の左上端を原点（０，０）とし、横軸をＸ座標、縦軸をＹ座標とすることが多い。点線四角枠で示す第一領域６１（領域の一例）は、計量メータ５の指針値を表示する領域であり、点線四角枠で示す第二領域６２（領域の一例）は、計器番号を表示する領域である。画像データからテキストデータを読み取る場合、従来のＯＣＲでは、指針値の第一領域６１の矩形座標（左座標６１Ｌ、上側座標６１Ｔ、右座標６１Ｒ、底辺座標６１Ｂ）、計器番号を示す第二領域６２の矩形座標（左座標６２Ｌ、上側座標６２Ｔ、右座標６２Ｒ、底辺座標６２Ｂ）の位置は固定されている必要があった。

そのため、検針者は、第一領域６１に指針値が収まるように、また第二領域６２に計器番号が収まるように撮影しなければならなかった。しかしながら、計量メータ５が設置された場所によっては障害物によって正面から撮影することが困難である場合がある。また、手でもって撮影するスマートフォン等の携帯端末１０では、計量メータ５を常に同じ位置、大きさで撮影することは困難である。本実施形態の検針システム１おいても従来のＯＣＲを用いて指針値及び計器番号の文字情報の読み取りを行うものの上記の課題により正確に読み取れない場合がった。

本実施形態の画像解析サーバ５０では、計量メータ５の指針値及び計器番号の読み取りに、機械学習（ディープラーニング）による物体検出技術及び超解像技術並びにＯＣＲを使用する。

まず、物体検出技術について説明する。物体検出技術（物体検出アルゴリズムとも呼ばれる）とは、画像中に映っている物体、例えば歩行者や車、バイクなどが画像中のどこに映っているかを予測するものである。物体検出を行うＡＩ（人工知能）を備えたサーバに対して画像を与えると、検出したい物体のカテゴリ（歩行者、車、バイクなど）と物体が写っている座標を得ることができる。物体検出を行う物体検出技術としては、ＳＳＤ（Single Shot Multibox Detector）、ＹＯＬＯ（You Only Look Once）等がある。本発明では、計量メータ５の指針値及び計器番号などを物体の一つとして画像解析サーバ５０に搭載されたＡＩに学習させる。

次に超解像技術について説明する。超解像技術（超解像アルゴリズム、スーパーレゾリューション（ＳＲ）とも呼ばれる）とは、小さな画像を機械学習により高解像度の画像に変換する技術である。小さな画像をバイリニア法などの一般的な画像拡大アルゴリズムを使用した場合、拡大した画像は荒い画像になってしまう。また、計量メータ５の撮影時のブレやガラスの傷などのノイズが入ることもある。超解像技術を使用して画像を拡大すると、小さく撮影された計器番号の第二領域６２でも精細な画像でかつ、ノイズが除去された高精細な画像に拡大することができる。本実施形態の画像解析サーバ５０では、計量メータ５を撮影した画像データを超解像技術で拡大し、より高精細（高解像度）となった画像データから、小さく映る傾向にある指針値や計器番号の第一領域６１及び第二領域６２を特定し、ＯＣＲにより数値を読み取ることにより精度の向上を図る。なお、計量メータ５を撮影した画像データの解像度が十分に高く、ノイズも少ない場合は、超解像技術を用いることなく読み取っても構わない。

本実施形態では、物体検出技術を用いることで、従来のＯＣＲのみで読み取る際に問題であった、読み取り位置を固定しなければならない問題を解消した。超解像技術及び物体検出技術により画像解析サーバ５０は、指針値の第一領域６１と計器番号の第二領域６２の矩形座標（左座標６１Ｌ，６２Ｌ、上側座標６１Ｔ，６２Ｔ、右座標６１Ｒ，６２Ｒ、底辺座標６１Ｂ，６２Ｂ）を探し出すことができるため、画像フレーム６０内で計量メータ５の大きさや撮影位置が異なっていたり、多少の傾きがあったりしても、指針値や計器番号が示された位置を特定することができる。

画像解析サーバ５０は、さらに指針値の第一領域６１及び計器番号の第二領域６２を特定した後、数値や記号の位置（６１−１〜６１−１０，６２−１〜６２−１０）を特定する。物体検出技術及び超解像技術により指針値及び計器番号の大きさ又は向きが画像毎に異なっていても、読み出す数値の位置を物体検出技術及び超解像技術により特定して、物体検出技術又はＯＣＲで読み取るため、従来のＯＣＲのみでは読み取れなかった数値を読み取ることができる。

図５（ａ）は画像解析サーバ５０により読み取ることができる計量メータ５の撮影画像の一例である。図５（ａ）の計量メータ５は、図４に示された計量メータ５と比較して大きく撮影されている。具体的には画像フレーム６０に計量メータ５の上辺と下辺が一致するよう撮影されている。画像解析サーバ５０は、計量メータ５の指針値の第一領域６１と計器番号の第二領域６２とを拡大した状態で捉える。そして、図５（ｂ）、図５（ｃ）に示すように捉えた指針値の第一領域６１と計器番号の第二領域６２とを切り出し文字や数値を読み取る。
なお、図５（ａ）では、計量メータ５が拡大された画像から、数値を読み取っていたが、計量メータ５が縮小された画像からも同様に、読み取ることが可能である。

図６（ａ）は画像解析サーバ５０により読み取ることができる計量メータ５の撮影画像の別例である。図６（ａ）では、計量メータ５は画像フレーム６０に対して傾いた状態で撮影されている。画像解析サーバ５０に搭載されたＡＩにより、傾いた計量メータの画像でも、計量メータの指針値の第一領域６１と計器番号の第二領域６２を捉え、捉えた指針値の第一領域６１と計器番号の第二領域６２を特定しながらその中の数値を読むことができる。

また、画像解析サーバ５０は、計量メータ５が拡大かつ傾斜した状態、又は、縮小かつ傾斜した状態で撮影されても、捉えた指針値の第一領域６１と計器番号の第二領域６２を特定しながらその中の数値を読むことができる。

図７を用いて、画像解析サーバ５０が画像データから指針値及び計器番号を読み取る方法について説明する。図７は、画像解析サーバ５０で指針値等を読み取る流れ図である。画像解析サーバ５０はバッチサーバ４０から計量メータ５の画像データ（計器画像２６）を受信する（Ｓ２０１）。画像データを受信すると、画像解析サーバ５０の画像解析部５５が受信した画像データを拡大する（Ｓ２０２）。画像データを拡大するのは、受信したままの状態の画像の場合、計量メータが小さく、画像データを拡大した後に読み取った方が指針値や計器番号の領域の読み取り精度が高くなるからである。この拡大時に、一般的な画像拡大法ではなく、機械学習による超解像技術（ＳＲ）を用いて画像を拡大する。通常、指針値や計器番号はガラスに覆われていることが多く、ガラス面の傷や光の当たり方によって画像データにノイズが入りやすい。ＳＲを用いて画像データを高精細にすることで指針値や計器番号の領域を読み取りやすくする。次に、画像を拡大した後、画像解析部５５が物体検出技術（物体検出アルゴリズム）を用いて、指針値の第一領域６１及び計器番号の第二領域６２を特定する（Ｓ２０３）。

指針値を特定した際の第一領域６１を図５（ｂ）及び図６（ｂ）に示す。計器番号を特定した際の第二領域６２を図５（ｃ）及び図６（ｃ）に示す。

第一領域６１及び第二領域６２を特定した後、画像解析サーバ５０はまず、指針値を示す第一領域６１の画像データだけを切り出す（Ｓ２０４）。次に、第一領域６１の画像データを切り出した後、画像解析部５５は指針値の位置を読み取る（Ｓ２０５）。次に、ＯＣＲと物体検出技術とを用いて指針値の値を読み取る（Ｓ２０６）

次に画像解析部５５は、計器番号を示す第二領域６２の画像データを切り出す（Ｓ２０７）。次に、画像解析部５５は、切り出した計器番号の画像データから計器番号の位置を読み取る（Ｓ２０８）。次に、ＯＣＲと物体検出技術とを用いて計器番号の値を読み取る。画像解析部５５は、ＯＣＲと物体検出技術とで読み取った検針値及び計器番号の値から精度の高い方の値を抽出・組み合わせたものを、バッチサーバ４０に送信する（Ｓ２１０）。

なお、本実施形態では、画像解析部５５は、超解像技術を用いて画像データを拡大した後、物体検出技術を用いて指針値や計器番号の領域を特定して、指針値及び計器番号を読み取っていた。これは一例であり、画像解析部５５は、受け取った画像データから物体検出技術を用いて、指針値や計器番号の領域を特定した後、特定された領域の画像データを、超解像技術を用いて拡大し、拡大した画像データから指針値及び計器番号を読み取ってもよい。先に物体検出技術により領域が特定されることから、超解像技術を適用する画像データの範囲が削減されるため処理時間を短くすることができる。

画像解析サーバ５０の画像解析部５５は、物体検出技術と超解像技術とを用いることで、検針者が携帯端末１０で撮影した計量メータ５の画像データからでも、高精度で指針値及び計器番号の数値を読み取ることができる。読み取りミスにより、管理者が再度確認するデータの数が減少することから、確認作業にかかる工数を軽減することができる。

＜＜第二実施形態＞＞
第二実施形態である個体識別番号記録・誤設置防止システム１Ａについて、図８から図１６を用いて説明する。個体識別番号記録・誤設置防止システム１Ａは、例えば計量メータ５に通信機器８を設置又は交換した際に、予め決められた計量メータ等の設置対象に通信機器８が正しく取り付けられたか否かを管理するためのシステムである。なお、個体識別番号記録・誤設置防止システム１Ａは、第一実施形態の検針システム１と同様、本発明の計量メータ・設置機器情報管理システムの一実施形態であり、検針システム１と同様の機能を有する構成要素については同じ符号を付して、その詳細な説明を省略する場合がある。

個体識別番号記録・誤設置防止システム１Ａは、イントラネット２に構築された、管理者用端末３０と、バッチサーバ４０と、画像解析サーバ５０と、識別コード読取サーバ７０とを備える。管理者用端末３０、バッチサーバ４０、画像解析サーバ５０及び識別コード読取サーバ７０は、イントラネット２のゲートウェイ３を介して、インターネット４に接続される。
個体識別番号記録・誤設置防止システム１Ａは、個体識別データ等を管理するデータ管理サーバ２０Ａを備え、データ管理サーバ２０Ａは、通信機器８を設置・交換する作業者が用いる携帯端末１０にインターネット４を介して接続している。データ管理サーバ２０Ａと、管理者用端末３０、バッチサーバ４０及び画像解析サーバ５０、識別コード読取サーバ７０はインターネット４を介して接続されている。イントラネット２及びインターネット４は通信回線６に対応する。個体識別番号記録・誤設置防止システム１Ａはイントラネット２又はインターネット４のうちいずれか一方により構築されてもよい。また、データ管理サーバ２０Ａ、管理者用端末３０、バッチサーバ４０、画像解析サーバ５０、識別コード読取サーバ７０をまとめて管理サーバ群７Ａ（管理サーバの一例）と称する。

なお、画像解析サーバ５０とバッチサーバ４０と識別コード読取サーバ７０とは一台のコンピュータ上に構築されてもよい。また、本実施形態の検針・個体識別番号記録・誤設置防止システム１Ａでは、画像解析サーバ５０とバッチサーバ４０と識別コード読取サーバ７０とがイントラネット２に設けられているが、管理者用端末３０、バッチサーバ４０、画像解析サーバ５０及び識別コード読取サーバ７０は、データ管理サーバ２０Ａと同一のコンピュータ上に構築されてもよい。すなわち、管理サーバ群７Ａは一台のコンピュータ上に管理サーバとして構築されてもよく、ネットワーク構成については、図８に示す構成に限定されるものではない。

携帯端末１０は、通信機器８を撮影する撮像部としてのカメラ１６を備える。また、携帯端末１０は、データ管理サーバ２０Ａと通信し、撮像した画像データを送信するための通信処理部１４と、作業者が個体識別データ２３を入力する入力部１２と、カメラ１６により撮影した画像データ（通信機器画像２６Ａ）を表示すると共に、個体識別データ２３を入力する際に個体識別データ２３を表示する画面表示部１５と、制御部１１と、を備える。携帯端末１０は、具体的にはＣＰＵ、ＲＡＭ等の揮発性記憶部（図示しない）、ハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶部（図示しない）、通信ネットワークに接続されるネットワークインターフェース等（通信処理部１４）を有している。ＣＰＵは制御部１１に該当し、制御部１１は、入力部１２、通信処理部１４、画面表示部１５及びカメラ１６を制御する。入力部１２はテンキー、キーボード、タッチパネル又はマウスであり、作業者が個体識別データ２３を入力・修正したり、通信機器の画像に記載されておらず読み取ることができない情報、例えば顧客の名前及び電話番号等を入力したりする際にも使用される。なお、検針システム１と同様、携帯端末１０は一台に限らず複数用意され、複数の検針者が使用するが、ここでは一台の携帯端末１０を使用する場合について説明する。

データ管理サーバ２０Ａは、複数の携帯端末１０から日々受信する通信機器８の個体識別データ２３及び通信機器８の画像データ等を管理するサーバである。データ管理サーバ２０Ａは、制御部２１と、携帯端末１０、管理者用端末３０及びバッチサーバ４０とデータを送受信するための通信処理部２４（通信部）と、を備える。また、携帯端末１０から送信され個体識別データ及び画像データ等を格納するデータベース２５Ａ（記憶部）と、データベース２５Ａからデータを抽出したり、データベース２５Ａに格納されたデータを編集したりするための入出力処理部２２と、を備える。データ管理サーバ２０Ａは、具体的にはＣＰＵ、ＲＡＭ等の揮発性記憶部（図示しない）、ハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶部（データベース２５Ａが記憶される）を備え、通信回線６に接続するためのネットワークインターフェース（通信処理部２４）等を有している。制御部２１が通信処理部２４やデータベース２５Ａ等を制御する。

データベース２５Ａには、作業者が通信機器８を撮影した画像データである通信機器画像２６Ａ（画像データ）、作業者が携帯端末１０により手入力又は識別コード読取サーバ７０のコード読取部７５が入力した個体識別データ２３（入力データ）、顧客の番号や計器番号等の顧客情報２８、設置交換作業を行った作業者の情報である作業者情報２９が格納されていて、それぞれの情報がテーブルにより管理されている。

管理者用端末３０は、制御部３１、入力部３２、出力部３３、通信処理部３４（通信部）及び画像表示部３５から構成される。通信処理部３４は、データ管理サーバ２０Ａ及びバッチサーバ４０と通信を行う。画像表示部３５は、管理者がデータ管理サーバ２０Ａのデータやバッチサーバ４０上の結果ファイル４６を確認するために、それらのデータを表示するためのモニター装置である。管理者は、バッチサーバ４０に保存された結果ファイル４６のデータがあれば入力部３２を用いて、データ管理サーバ２０Ａに登録されている個体識別データ２３又は通信機器画像２６Ａの訂正を行う。出力部３３は、例えばデータ管理サーバ２０Ａから送信された、顧客情報２８や作業者情報２９やバッチサーバ４０の結果ファイル４６を帳票データとしてファイルに出力する。管理者用端末３０は、具体的にはＣＰＵ、ＲＡＭ等の揮発性記憶部（図示しない）、ハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶部（図示しない）を備え、通信回線６に接続するためのネットワークインターフェース（通信処理部３４）を有している。制御部３１はＣＰＵであり、入力部３２、出力部３３、通信処理部３４及び画像表示部３５を制御する。

バッチサーバ４０は、制御部４１、入力部４２、出力部４３、通信処理部４４（通信部）及び比較検証部４５とから構成される。バッチサーバ４０も、具体的にはＣＰＵ、ＲＡＭ等の揮発性記憶部（図示しない）、ハードディスクやフラッシュメモリ等の不揮発性記憶部を備え、通信回線６に接続するためのネットワークインターフェース（通信処理部４４）等を有している。制御部４１が通信処理部４４や比較検証部４５を制御する。比較検証部４５は例えばソフトウェアにより実現され制御部４１であるＣＰＵにより実行される。

通信処理部４４は、画像解析サーバ５０、データ管理サーバ２０Ａ及び管理者用端末３０と通信を行う。入力部４２は、データ管理サーバ２０Ａからデータを抽出する範囲等を管理者用端末３０から受け付ける。比較検証部４５は、画像解析サーバ５０から受信した解析結果を比較検証する。出力部４３は、データ管理サーバ２０Ａから取得した個体識別データ２３と通信機器画像２６Ａの画像とを画像解析サーバ５０に送り、比較検証部４５が比較検証した結果を結果ファイル４６として出力する。出力部４３により出力された結果ファイル４６は、管理者用端末３０から参照される。

画像解析サーバ５０は、作業者が撮影した通信機器８の画像データ（通信機器画像２６Ａ）を解析して、個体識別番号等を読み取りテキストデータ化する装置である。画像解析サーバ５０は、制御部５１と、通信処理部５４（通信部）と、画像解析部５５とを備える。通信処理部５４は、バッチサーバ４０と通信し、バッチサーバ４０から通信機器８の画像データを受信する。また、画像解析部５５により解析した結果をバッチサーバ４０に送信する。画像解析部５５は、受信した画像データを解析し、個体識別番号等を読み取る。第二実施形態の画像解析部５５は、機械学習による物体検出技術及び超解像技術、ＯＣＲ（光学文字認識）を適用して、画像データを解析し、通信機器の個体識別番号等を読み取る。

識別コード読取サーバ７０（識別コード読取部）は、作業者が撮影した通信機器８の画像データ（通信機器画像２６Ａ）に示された識別コードから、個体識別番号を読み取りテキストデータ化する装置である。識別コード読取サーバ７０は、制御部７１と、通信処理部７４（通信部）とを備える。識別コード読取サーバ７０は、バッチサーバ４０又は画像解析サーバ５０から通信機器８の画像データを受信する。識別コード読取サーバ７０は、受信した画像データの識別コード（バーコード等の一次元コードやＱＲコード（登録商標）等の二次元コード）から、個体識別データ２３をテキストデータとして読み取る。読み取った個体識別番号のデータをバッチサーバ４０に送信する。

個体識別番号記録・誤設置防止システム１Ａで用いられる通信回線６は、図９に示すようにインターネット４とイントラネット２とを組み合わせて構築されている。上述したように、管理者用端末３０、バッチサーバ４０、画像解析サーバ５０及び識別コード読取サーバ７０をイントラネット２に配置し、携帯端末１０、データ管理サーバ２０Ａはインターネット４に接続している。これは一例であり、ネットワーク構成はこれに限定されず、他の構成、例えば管理者用端末３０をインターネット４に直接接続してもよい。

次に図３を用いて、データ管理サーバ２０Ａに携帯端末１０から送信されたデータを再確認する際の、管理者側の処理について説明する。

なお、あらかじめデータ管理サーバ２０Ａには、作業者が携帯端末１０を用いて通信機器８の個体識別番号（個体識別データ２３）を送信するデータ送信処理と、撮影された画像データ（通信機器画像２６Ａ）と作業者又は識別コード読取サーバ７０のコード読取部７５により入力された個体識別データ２３をデータベース２５Ａ（記憶部）に登録する、すなわちデータベース２５Ａが個体識別データ２３と画像データを記憶するデータ登録処理（データ登録ステップ）と、は実施されているものとする。

管理者は、入力部３２を介して管理者用端末３０にバッチサーバ４０にデータを処理（例えば画像解析）させる期間である開始日と終了日を検索条件として指定する（Ｓ１０１）。管理者用端末３０は指定された検索条件をバッチサーバ４０に送信する（Ｓ１０２）。管理者はバッチサーバ４０が結果ファイル４６を出力（Ｓ１１６）するまで待機する。

バッチサーバ４０は、管理者用端末３０から検索条件を受信する（Ｓ１０３）。データ管理サーバ２０Ａに対して、検索条件に該当するデータ（画像データ及び作業者が手入力した個体識別データ２３）の取得要求を行う（Ｓ１０４）。

データ管理サーバ２０Ａはバッチサーバ４０からデータ取得要求を受信すると（Ｓ１０５）、データベース２５Ａから検索条件に該当するデータを検索する（Ｓ１０６）。そして、データ管理サーバ２０Ａは、検索条件に該当するデータをバッチサーバ４０に送信する（Ｓ１０７）。送信するデータには、通信機器８を撮影した通信機器画像２６Ａ、個体識別データ２３、顧客情報２８、作業者情報２９のテキストデータが含まれる。

バッチサーバ４０は、データ管理サーバ２０Ａからデータを受信する（Ｓ１０８）。そしてバッチサーバ４０は受信したデータをメモリに記憶するか、又はファイルとして保存する（Ｓ１０９）。次に、バッチサーバ４０は、記憶したデータ又はファイルに含まれる通信機器の画像データ（通信機器画像２６Ａ）を、画像解析サーバ５０に送信する（Ｓ１１０）。

画像解析サーバ５０はバッチサーバ４０から計器画像２６を受信する（Ｓ１１１）。次に、画像解析部５５が、通信機器画像２６Ａから個体識別データ２３を解析して、テキスト化する（Ｓ１１２、データ解析ステップ）。解析する際、画像解析サーバ５０は、機械学習による物体検出技術及び超解像技術、ＯＣＲ（光学文字認識）を適用して、通信機器画像２６Ａを解析する。画像解析サーバ５０は、テキスト化したデータをバッチサーバ４０に送信する（Ｓ１１３）。

バッチサーバ４０は画像解析サーバ５０から送信されたテキストデータを受信する（Ｓ１１４）。そして、バッチサーバ４０は、比較検証部４５により、Ｓ１０９で保存したテキストデータ（作業者により手入力又は識別コード読取サーバ７０のコード読取部７５により入力された入力データ）とＳ１１４で受信したデータ（解析データ）とを比較検証する（Ｓ１１５、比較検証ステップ）。比較検証した結果、作業者又は識別コード読取サーバ７０のコード読取部７５が入力した入力データと、画像解析サーバ５０による解析データが異なる場合、結果ファイル４６（比較結果）に異常フラグを立て、保存する。作業者又は識別コード読取サーバ７０のコード読取部７５が入力した入力データと解析データとが同じ場合は結果ファイル４６にフラグを立てずに保存する（Ｓ１１６）。

管理者は、管理者用端末３０により、バッチサーバ４０に保存された結果ファイル４６を取得する（Ｓ１１７）。管理者は、管理者用端末３０を用いて、異常フラグが立ったデータと同じデータをデータ管理サーバ２０Ａから取得する。管理者は目視により、結果ファイル４６とデータ管理サーバ２０Ａから取得したデータとを比較して、データの確認を行う（Ｓ１１８）。比較した結果、作業者又は識別コード読取サーバ７０のコード読取部７５により入力した入力データ又は作業者が登録した画像データに誤りがあった場合、管理者は、データ管理サーバ２０Ａに格納されている、誤りがあると確認された通信機器８の個体識別データ２３又は通信機器画像２６Ａの修正を行う。管理者の指示により管理者用端末３０はデータ変更要求をデータ管理サーバ２０Ａに送信する（Ｓ１１９、修正ステップ）。管理者の確認の結果、通信機器８の設置間違いがあると確認された場合は、通信機器８の設置のやり直しを作業者に指示する。

データ管理サーバ２０Ａは管理者用端末３０からのデータ変更要求を受信（Ｓ１２０）した後、データベース２５Ａを変更する（Ｓ１２１）。

従来、管理者は、作業者が入力したすべてのデータと撮影した画像データとを比較して確認していたが、個体識別番号記録・誤設置防止システム１Ａでは、管理者は結果ファイル４６に異常フラグが立てられた通信機器８の個体識別データ２３のみを画像データ（通信機器画像２６Ａ）と比較して検証すればよい。そのため、確認に必要な工程を大幅に削減することができる。

次に、通信機器８を撮影した画像データ（通信機器画像２６Ａ）から個体識別番号を読み取る方法について説明する。図１０に通信機器８を撮影した画像データの一例を示す。画像フレーム８０内に通信機器８の画像が含まれる。ＯＣＲでは、図１０に示すように画像フレーム８０の左上端を原点（０，０）とし、横軸をＸ座標、縦軸をＹ座標とすることが多い。点線四角枠で示す領域８２（領域の一例）は、個体識別番号を文字情報で表示する領域である。点線四角枠で示す識別コード領域８３（領域の一例）は、通信機器８の個体識別番号を一次元コード（バーコード）で表示する領域であり、画像データからテキストデータを読み取る場合、従来のＯＣＲでは、個体識別番号を示す領域８２の矩形座標（左座標８２Ｌ、上側座標８２Ｔ、右座標８２Ｒ、底辺座標８２Ｂ）、及び一次元コードを含む識別コード領域８３の矩形座標（左座標８３Ｌ、上側座標８３Ｔ、右座標８３Ｒ、底辺座標８３Ｂ）の位置は固定されている必要があった。

そのため、作業者は、領域８２に個体識別番号が収まるように、また識別コード領域８３に一次元コードが収まるように撮影しなければならなかった。しかしながら、計量メータ５と同様に通信機器８が設置された場所によっては障害物によって正面から撮影することが困難である場合がある。また、手でもって撮影するスマートフォン等の携帯端末では、通信機器８を常に同じ位置、大きさで撮影することは困難である。

第二実施形態の画像解析サーバ５０では、通信機器８の個体識別番号の読み取りに、機械学習（ディープラーニング）による物体検出技術及び超解像技術とＯＣＲを使用する。物体検出技術及び超解像技術については第一実施形態の画像解析サーバ５０と同様である。第二実施形態では、通信機器８の識別コード及び個体識別番号等を物体の一つとして画像解析サーバ５０に搭載させたＡＩに学習させる。
また、第二実施形態の画像解析サーバ５０では、通信機器８を撮影した画像データを超解像技術で拡大し、より高精細（高解像度）となった画像データから、小さく映る傾向にある個体識別番号の領域８２を特定し、数値を読み取ることにより精度の向上を図る。なお、個体識別番号を撮影した画像データの解像度が十分に高く、ノイズも少ない場合は、超解像技術を用いることなく読み取っても構わない。

第二実施形態の個体識別番号記録・誤設置防止システム１Ａにおいても、物体検出技術を用いることで、従来のＯＣＲで読み取る際に問題であった、読み取り位置を固定しなければならない問題を解消した。超解像技術又は物体検出技術により画像解析サーバ５０は、個体識別番号の領域８２と識別コードの識別コード領域８３との矩形座標（左座標８２Ｌ，８３Ｌ、上側座標８２Ｔ，８３Ｔ、右座標８２Ｒ，８３Ｒ、底辺座標８２Ｂ，８３Ｂ）を探し出すことができるため、画像フレーム８０内で通信機器８の大きさや撮影位置が異なっていたり、多少の傾きがあったりしても、識別コードや個体識別番号が示された位置を特定することができる。

画像解析サーバ５０は、さらに個体識別番号の領域８２を特定した後、数値や記号の位置（８２−１〜８２−１０）を特定する。物体検出技術及び超解像技術により個体識別番号の大きさ又は向きが画像毎に異なっていても、読み出す数値又は位置を物体検出技術及び超解像技術により特定できるため、従来のＯＣＲでは読み取れなかった数値を読み取ることができる。

図１０（ｃ）に示される識別コードはバーコード等の一次元コードであるが、識別コードは一次元コードに限定されず、図１１（ａ）、（ｂ）に示すようにＱＲコード（登録商標）等の二次元コードであってもよい。
なお、図１０（ａ）では、通信機器８が拡大された画像から、数値を読み取っていたが、通信機器８が縮小された画像からも同様に、読み取ることが可能である。

図１２を用いて、画像解析サーバ５０が画像データから個体識別番号等を読み取る方法（個体識別番号読取処理）について説明する。図１２は、個体識別番号等を読み取る流れ図である。画像解析サーバ５０はバッチサーバ４０から通信機器８の画像データ（通信機器画像２６Ａ）を受信する(Ｓ３０１)。画像データを受信すると、画像解析サーバ５０の画像解析部５５が受信した画像データを拡大する(Ｓ３０２)。画像データを拡大するのは、受信したままの状態の画像の場合、計量メータ又は通信機器が小さく、画像データを拡大した後に読み取った方が個体識別番号の領域の読み取り精度が高くなるからである。この拡大時に、一般的な画像拡大法ではなく、機械学習による超解像技術（ＳＲ）を用いて画像を拡大する。次に、画像を拡大した後、画像解析部５５が物体検出技術（物体検出アルゴリズム）を用いて、個体識別番号の領域８２を特定する（Ｓ３０３）。個体識別番号を特定した際の領域８２を図１０（ｃ）及び図１１（ｃ）に示す。

個体識別番号の領域８２を特定した後、画像解析サーバ５０はまず、個体識別番号の領域８２の画像データだけを切り出す（Ｓ３０４）。領域８２の画像データを切り出した後、物体検出技術を用いて個体識別番号のそれぞれの位置８２−１〜８２−１０を読み取る（Ｓ３０５）。画像解析部５５は、ＯＣＲと物体検出技術とを用いて個体識別番号の値を読み取る（Ｓ３０６）。画像解析部５５は、ＯＣＲと物体検出技術とで読み取った個体識別番号の値から精度の高い方の値を抽出・組み合わせたものを、バッチサーバ４０に送信する（Ｓ３０７）。

なお、本実施形態では、画像解析部５５は、超解像技術を用いて画像データを拡大した後、物体検出技術を用いて個体識別番号の領域を特定して、個体識別番号を読み取っていた。これは一例であり、画像解析部５５は、受け取った画像データから物体検出技術を用いて、個体識別番号の領域を特定した後、特定された領域の画像データを、超解像技術を用いて拡大し、拡大した画像データから個体識別番号を読み取ってもよい。先に物体検出技術により領域が特定されることから、超解像技術を適用する画像データの範囲が削減されるため処理時間を短くすることができる。

画像解析部５５は、受け取った画像データから物体検出技術を用いて、識別コード（バーコード、ＱＲコード（登録商標））の識別コード領域８３を特定した後、該領域を拡大し、識別コード読取サーバ７０で個体識別番号を読み取っても良い。図１３を用いて画像解析サーバ５０による識別コードの画像抽出方法（識別コード画像抽出処理）について説明する。図１３は、画像解析サーバ５０による識別コードの画像を抽出する流れ図である。画像解析サーバ５０はバッチサーバ４０から通信機器８の画像データ（通信機器画像２６Ａ）を受信する（Ｓ４０１）。画像解析部５５が物体検出技術（物体検出アルゴリズム）を用いて、識別コードを示す識別コード領域８３を特定する（Ｓ４０３）。識別コードが一次元コードである場合の識別コード領域８３を図１０（ｃ）に、二次元コードである場合の識別コード領域８３Ａを図１１（ｂ）に示す。

識別コード領域８３を特定した後、画像解析サーバ５０はまず、識別コード領域８３の画像データだけを切り出す（Ｓ４０３）。識別コード領域８３の画像データを切り出した後、物体検出技術を用いて識別コード領域８３の画像を拡大する（Ｓ４０４）。画像解析部５５は、拡大した識別コード領域８３の拡大画像データを識別コード読取サーバ７０に送信する（Ｓ４０５）。

次に、図１４を用いて識別コード読取サーバ７０による識別コードを読み取る方法（識別コード読取処理）について説明する。図１４は、識別コード読取サーバ７０による識別コードを読み取る流れ図である。識別コード読取サーバ７０は、データ管理サーバ２０Ａから通信機器８の画像データ（通信機器画像２６Ａ）を受信する（Ｓ５０１）。識別コード読取サーバ７０は、受信した画像データから識別コードの値（個体識別番号）を読み取る（Ｓ５０２）。このとき、識別コードから値が読取可能か否かを判定する（Ｓ５０３）。値が読取可能である場合（Ｓ５０３でＹｅｓ）、識別コードから個体識別番号の値を読み取り（Ｓ５０８）、読み取った値をバッチサーバ４０に送信する（Ｓ５０９）。

識別コードから値を読み取ることができなかった場合（Ｓ５０３でＮｏ）、画像データを画像解析サーバ５０に送信し、図１３に示す識別コード画像抽出処理を行う。識別コード読取サーバは、識別コードの画像データを切り出し拡大した画像データを受信する（Ｓ５０４）。受信した画像データから識別コードの値を読み取り（Ｓ５０５）、読取可能か否かを判定する（Ｓ５０６）。識別コードの値が読取可能である場合（Ｓ５０６でＹｅｓ）、識別コード読取サーバ７０は識別コードから個体識別番号の値を読み取る（Ｓ５０８）。読み取った値をバッチサーバ４０に送信する（Ｓ５０８）。識別コードが読み取りできなかった場合、画像データを画像解析サーバ５０に送信し、図１２に示す個体識別番号の読取処理により文字情報から個体識別番号の値を読み取り（Ｓ５０７）、読み取った値をバッチサーバ４０に送信する（ｓ５０９）。このような処理により、識別コードだけでは読み取ることができなかった画像データからでも個体識別番号を読み取ることができるようになる。

ここで、バッチサーバ４０による比較検証処理について図１５を用いて説明する。図１５は、バッチサーバ４０による比較検証処理の流れ図である。バッチサーバ４０は、画像解析サーバ５０からＯＣＲのみを利用して解析した値Ａ（指針値、計器番号、個別識別番号等）を受信する（Ｓ６０１）。次に画像解析サーバ５０から物体検出技術と超解像度技術と用いて解析した、指針値、計器番号、個別識別番号等の値Ｂを受信する（Ｓ６０２）。次にデータ管理サーバ２０、２０Ａから、検針者又は作業者が入力した値Ｃ又は整合確認が必要な任意の値Ｃを受信する（Ｓ６０４）。バッチサーバ４０は、受信した値Ａ〜Ｃを比較する（Ｓ６０４）。

このとき、値Ｃと値Ａとが一致、又は、値Ｃと値Ｂとが一致した場合（Ｓ６０４でＹｅｓ）の場合、作業者による作業が正しく行われたと判断し、確認不要として結果ファイルに出力する。値Ｃと一致する値がない、すなわち値Ａ及び値Ｂが値Ｃと一致しない場合、検針者又は作業者の入力値若しくはアップロードした画像が間違っている可能性があると判断し、確認必要として結果ファイルに出力する。

次に、バッチサーバ４０による検証処理について図１６を用いて説明する。図１６は、バッチサーバ４０による検証処理の流れ図である。バッチサーバ４０は、画像解析サーバ５０から、ＯＣＲにより解析した指針値、計器番号、個別識別番号の値Ａを受信する（Ｓ７０１）。そして、値Ａが過去に読み取りを誤った値を含むか否かを判断する（Ｓ７０２）。値Ａが過去に読み取りを誤った値を含む場合（Ｓ７０２でＹｅｓ）、画像解析サーバから物体検出技術と超解像技術とにより解析した値Ｂを受信し、値Ｂを結果ファイルに出力する（Ｓ７０３）。値Ａが過去に読み取りを誤った値を含まない場合（Ｓ７０２でＮｏ）、値Ａを結果ファイル４６に出力する（Ｓ７０４）。

画像解析サーバ５０の画像解析部５５は、物体検出技術と超解像技術とを用いることで、携帯端末１０で撮影した通信機器８の画像データからでも、高精度で指針値・計器番号や個体識別番号の文字情報を読み取ることができる。読み取りミスにより、管理者が再度確認するデータの数が減少することから、確認作業にかかる工数を軽減することができる。
また、作業者又は識別コード読取サーバ７０のコード読取部７５によるデータ入力を実施していない場合は、画像解析サーバ５０が通信機器８を撮影した画像データから個体識別番号を解析データとして読み取り、バッチサーバ４０の出力部４３で出力を行うことができる。そのため、管理者による入力作業にかかる工数も軽減することが可能になる。

また、従来の光学文字認識技術（ＯＣＲ）だけでは、画像データから読める文字と読めない文字があった。検針システム１、個体識別番号記録・誤設置防止システム１Ａでは、物体検出技術等のＡＩ技術とＯＣＲとを併用することにより、画像や読み取る値毎にＡＩ技術とＯＣＲの精度の高低を事前に割り出し、値によって、より精度の高い方の値を選択・組み合わせている。値に応じてどちらを優先するか決定し補完し合うことにより、より高い精度で文字情報を読み取ることを実現している。

１ 検針システム（計量メータ・設置機器情報管理システム）
１Ａ 個体識別番号記録・誤設置防止システム（計量メータ・設置機器情報管理システム）
２ イントラネット
３ ゲートウェイ
４ インターネット
５ 計量メータ（機器）
６ 通信回線
７、７Ａ 管理サーバ群（管理サーバ）
８ 通信機器（機器）
１０ 携帯端末
１１ 制御部
１２ 入力部
１４ 通信処理部
１５ 画面表示部
１６ カメラ（撮像部）
２０、２０Ａ データ管理サーバ
２１ 制御部
２２ 入出力処理部
２３ 個体識別データ
２４ 通信処理部（通信部）
２５、２５Ａ データベース（記憶部）
２６ 計器画像（画像データ）
２６Ａ 通信機器画像（画像データ）
２７ 検針データ
２８ 顧客情報
２９ 作業者情報
３０ 管理者用端末
３１ 制御部
３２ 入力部
３３ 出力部
３４ 通信処理部
３５ 画像表示部
４０ バッチサーバ
４１ 制御部
４２ 入力部
４３ 出力部
４４ 通信処理部
４５ 比較検証部
４６ 結果ファイル（比較結果）
５０ 画像解析サーバ
５１ 制御部
５４ 通信処理部
５５ 画像解析部
６０、８０ 画像フレーム
６１ 第一領域（領域）
６２ 第二領域（領域）
８２ 領域
８３、８３Ａ 識別コード領域
７０ 識別コード読取サーバ（識別コード読取部）
７１ 制御部
７４ 通信処理部
７５ コード読取部

Claims (30)

1. 機器に表示された文字情報を撮影し、撮影した画像データを送信する携帯端末に通信回線により接続する管理サーバを備える計量メータ・設置機器情報管理システムであって、
   前記管理サーバは、
   前記通信回線を介して前記携帯端末から送信された前記画像データを受信する通信部と、
   該通信部により受信した前記画像データと入力データとを記憶する記憶部と、
   該記憶部に記憶された前記画像データから前記文字情報を、機械学習による物体検出技術と光学文字認識技術とを用いて解析し、解析データとして読み取る画像解析部と、
   前記記憶部に記憶された前記入力データと前記画像解析部により読み取られた前記解析データとを比較して異なる場合に、比較結果を出力する比較検証部と、を備えることを特徴とする計量メータ・設置機器情報管理システム。
2. 前記入力データは、前記携帯端末の入力部により入力され、前記管理サーバに送信される文字情報のデータであり、前記管理サーバの前記通信部は、前記通信回線を介して前記入力データを受信する、ことを特徴とする請求項１に記載の計量メータ・設置機器情報管理システム。
3. 前記機器には文字情報とは別に識別コードが表示されていて、前記画像データには前記識別コードが含まれており、
   前記管理サーバは、前記画像データに含まれる前記識別コードを読み取る識別コード読取部を備え、
   前記画像データの前記識別コードが前記識別コード読取部により読み取り可能である場合は、前記識別コード読取部により読み取り、読み取った結果を前記入力データとして記憶部に記憶し、前記識別コードが前記識別コード読取部により読み取れない場合は、前記画像解析部により、前記物体検出技術を用いて前記識別コードを解析した後、前記識別コード読取部により読み取り、読み取った結果を前記入力データとして記憶部に記憶することを特徴とする請求項１に記載の計量メータ・設置機器情報管理システム。
4. 前記識別コードは、一次元コード又は二次元コードであることを特徴とする請求項３に記載の計量メータ・設置機器情報管理システム。
5. 前記比較検証部は、前記機器に関する前記入力データが記憶されておらず前記画像データのみが記憶されている場合、前記画像解析部により読み取られた解析データを、前記比較結果として出力することを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の計量メータ・設置機器情報管理システム。
6. 前記画像解析部は、物体検出技術により、前記画像データから前記文字情報が表示された領域を抽出して、前記領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させることを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の計量メータ・設置機器情報管理システム。
7. 前記画像解析部は、前記画像データを、超解像技術を用いてより高い解像度の画像データに変換した後、物体検出技術により、前記より高い解像度の画像データから前記文字情報が表示された領域を抽出して、該領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させることを特徴とする請求項６に記載の計量メータ・設置機器情報管理システム。
8. 前記画像解析部は、物体検出技術により抽出された前記領域の画像データを、超解像技術を用いてより高い解像度の画像データに変換した後、前記領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させることを特徴とする請求項６に記載の計量メータ・設置機器情報管理システム。
9. 前記機器は計量メータであり、前記文字情報は前記計量メータに表示された検針データであることを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載の計量メータ・設置機器情報管理システム。
10. 前記機器は通信機器であり、前記文字情報は前記通信機器に表示された個体識別データであることを特徴とする請求項１から８のいずれか一項に記載の計量メータ・設置機器情報管理システム。
11. 機器に表示された文字情報を撮影して、撮影した画像データを送信する携帯端末に通信回線により接続されている管理サーバであって、通信部と記憶部と画像解析部と比較検証部とを有する管理サーバを用いた前記機器の計量メータ・設置機器情報管理方法であって、
    前記管理サーバの前記通信部が、前記通信回線を介して前記携帯端末から送信された前記画像データを受信し、前記管理サーバの前記記憶部が前記画像データと入力データとを記憶するデータ登録ステップと、
    前記管理サーバの前記画像解析部が、前記記憶部に記憶された前記画像データから、前記文字情報を機械学習による物体検出技術と光学文字認識技術とを用いて解析し、解析データとして読み取るデータ解析ステップと、
    前記管理サーバの前記比較検証部が、前記記憶部に記憶された前記入力データと前記画像解析部により解析された前記解析データとを比較して、異なる場合に比較結果を出力する、比較検証ステップと、
    管理者が前記比較結果を参照して、前記管理サーバの前記記憶部に記憶された前記入力データを修正する修正ステップと、を含むことを特徴とする計量メータ・設置機器情報管理方法。
12. 前記入力データは、前記携帯端末の入力部により入力され、前記管理サーバに送信される文字情報のデータであり、前記データ登録ステップにて前記管理サーバの前記通信部は、前記通信回線を介して前記入力データを受信する、ことを特徴とする請求項１１に記載の計量メータ・設置機器情報管理方法。
13. 前記機器には文字情報とは別に識別コードが表示されていて、前記画像データには前記識別コードが含まれており、
    前記管理サーバは、前記画像データに含まれる前記識別コードを読み取る識別コード読取部を備え、
    前記データ解析ステップにおいて、前記画像データの前記識別コードが前記識別コード読取部により読み取り可能である場合は、前記識別コード読取部により読み取り、読み取った結果を前記入力データとして記憶部に記憶し、前記識別コードが前記識別コード読取部により読み取れない場合は、前記画像解析部により、前記物体検出技術を用いて前記識別コード解析した後、前記識別コード読取部により読み取り、読み取った結果を前記入力データとして記憶部に記憶することを特徴とする請求項１１に記載の計量メータ・設置機器情報管理方法。
14. 前記識別コードは、一次元コード又は二次元コードであることを特徴とする請求項１３に記載の計量メータ・設置機器情報管理方法。
15. 前記比較検証ステップにおいて、前記比較検証部は、前記機器に関する前記入力データが記憶されておらず前記画像データのみが記憶されている場合、前記画像解析部により読み取られた解析データを、前記比較結果として出力することを特徴とする請求項１１から１４のいずれか一項に記載の計量メータ・設置機器情報管理方法。
16. 前記データ解析ステップは、前記画像解析部が、物体検出技術により、前記画像データから前記文字情報が表示された領域を抽出して、前記領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させるステップを含むことを特徴とする請求項１１から１５のいずれか一項に記載の計量メータ・設置機器情報管理方法。
17. 前記データ解析ステップは、前記画像解析部が、前記画像データを、超解像技術を用いてより高い解像度の画像データに変換した後、物体検出技術により、前記より高い解像度の画像データから前記文字情報が表示された領域を抽出して、該領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させるステップを含むことを特徴とする請求項１６に記載の計量メータ・設置機器情報管理方法。
18. 前記データ解析ステップは、前記画像解析部が、物体検出技術により抽出された前記領域の画像データを、超解像技術を用いてより高い解像度の画像データに変換した後、前記領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させるステップを含むことを特徴とする請求項１６に記載の計量メータ・設置機器情報管理方法。
19. 前記機器は計量メータであり、前記文字情報は前記計量メータに表示された検針データであることを特徴とする請求項１１から１８のいずれか一項に記載の計量メータ・設置機器情報管理方法。
20. 前記機器は通信機器であり、前記文字情報は前記通信機器に表示された個体識別データであることを特徴とする請求項１１から１８のいずれか一項に記載の計量メータ・設置機器情報管理方法。
21. 機器に表示された文字情報を撮影して、撮影した画像データを送信する携帯端末に通信回線により接続されている管理サーバであって、通信部と記憶部と画像解析部と比較検証部とを有する管理サーバによってプログラムとして実行される前記機器の計量メータ・設置機器情報管理プログラムであって、
    前記管理サーバの前記通信部が、前記通信回線を介して前記携帯端末から送信された前記画像データを受信し、前記管理サーバの前記記憶部が前記画像データと入力データとを記憶するデータ登録ステップと、
    前記管理サーバの前記画像解析部が、前記記憶部に記憶された前記画像データから、前記文字情報を機械学習による物体検出技術と光学文字認識技術とを用いて解析し、解析データとして読み取るデータ解析ステップと、
    前記管理サーバの前記比較検証部が、前記記憶部に記憶された前記入力データと前記画像解析部により解析された前記解析データとを比較して、異なる場合に比較結果を出力する、比較検証ステップと、を含むことを特徴とする計量メータ・設置機器情報管理プログラム。
22. 前記入力データは、前記携帯端末の入力部により入力され、前記管理サーバに送信される文字情報のデータであり、前記データ登録ステップにて前記管理サーバの前記通信部は、前記通信回線を介して前記入力データを受信する、ことを特徴とする請求項２１に記載の計量メータ・設置機器情報管理プログラム。
23. 前記機器には文字情報とは別に識別コードが表示されていて、前記画像データには前記識別コードが含まれており、
    前記管理サーバは、前記画像データに含まれる前記識別コードを読み取る識別コード読取部を備え、
    前記データ解析ステップにおいて、前記画像データの前記識別コードが前記識別コード読取部により読み取り可能である場合は、前記識別コード読取部により読み取り、読み取った結果を前記入力データとして記憶部に記憶し、前記識別コードが前記識別コード読取部により読み取れない場合は、前記画像解析部により、前記物体検出技術を用いて前記識別コード解析した後、前記識別コード読取部により読み取り、読み取った結果を前記入力データとして記憶部に記憶することを特徴とする請求項２１に記載の計量メータ・設置機器情報管理プログラム。
24. 前記識別コードは、一次元コード又は二次元コードであることを特徴とする請求項２３に記載の計量メータ・設置機器情報管理プログラム。
25. 前記比較検証ステップにおいて、前記比較検証部は、前記機器に関する前記入力データが記憶されておらず前記画像データのみが記憶されている場合、前記画像解析部により読み取られた解析データを、前記比較結果として出力することを特徴とする請求項２１から２４のいずれか一項に記載の計量メータ・設置機器情報管理プログラム。
26. 前記データ解析ステップは、前記画像解析部が、物体検出技術により、前記画像データから前記文字情報が表示された領域を抽出して、前記領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させるステップを含むことを特徴とする請求項２１から２５のいずれか一項に記載の計量メータ・設置機器情報管理プログラム。
27. 前記データ解析ステップは、前記画像解析部が、前記画像データを、超解像技術を用いてより高い解像度の画像データに変換した後、物体検出技術により、前記より高い解像度の画像データから前記文字情報が表示された領域を抽出して、該領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させるステップを含むことを特徴とする請求項２６に記載の計量メータ・設置機器情報管理プログラム。
28. 前記データ解析ステップは、前記画像解析部が、物体検出技術により抽出された前記領域の画像データを、超解像技術を用いてより高い解像度の画像データに変換した後、前記領域に示された値を光学文字認識技術と物体検出技術とにより前記解析データとして読み取り、両方の前記解析データから、精度の高い方の値を抽出・組み合わせて完成させるステップを含むことを特徴とする請求項２６に記載の計量メータ・設置機器情報管理プログラム。
29. 前記機器は計量メータであり、前記文字情報は前記計量メータに表示された検針データであることを特徴とする請求項２１から２８のいずれか一項に記載の計量メータ・設置機器情報管理プログラム。
30. 前記機器は通信機器であり、前記文字情報は前記通信機器に表示された個体識別データであることを特徴とする請求項２１から２８のいずれか一項に記載の計量メータ・設置機器情報管理プログラム。

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