JP2022132331A5 - - Google Patents

Claims (20)

1. ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する推定部を備え、
   前記推定部は、
   前記廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割し、ブロック毎に、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を出力データとして出力し、
   出力された廃棄物の質を表す値に応じた情報を、前記ブロックの各々に対応付けた推論マップを生成し、
   前記新たな画像のデータに変化がある度に、あるいは、一定期間毎に、前記推論マップを更新および／または記録する、
   ことを特徴とする装置。
2. 前記推定部は、出力された廃棄物の質を表す値から、値の大きさに基づいて分類されたラベルと、値の大きさに基づいて求められた、焼却炉への投入適否を判定したフラグとのうちの少なくとも一方を抽出し、抽出されたラベルおよびフラグのうちの少なくとも一方を、前記ブロックの各々に対応付けることにより前記推論マップを生成する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の装置。
3. １つのブロックに対応する出力データが複数ある場合、前記推定部は、ブロック毎に、当該ブロックに対応する複数の出力データから、当該ブロックに示される前記ラベルおよび前記フラグのうちの少なくとも一方を抽出する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の装置。
4. 前記推定部は、さらに、
   過去に生成された前記推論マップに基づいて推論マップを３次元的に生成する、
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の装置。
5. 前記教師データを用いた学習によって、前記モデルを構築するモデル構築部
   をさらに備えたことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の装置。
6. 前記モデル構築部は、前記廃棄物を撮像した新たな画像とそれに対応するプロセスデータを用いて定期的に追加学習または再学習する機能を有する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の装置。
7. 前記装置は、さらに
   前記推論マップに基づいて、クレーンの制御を行うクレーン制御装置に対する指示、あるいは焼却炉の制御を行う燃焼制御装置に対する指示のうち少なくとも一方を生成する指示部を備える、請求項１から６のいずれか１項に記載の装置。
8. 前記クレーン制御装置に対する指示は、クレーンに対し前記ごみピット内の廃棄物を移動させる指示であり、前記燃焼制御装置に対する指示は、焼却炉に投入された廃棄物を燃焼させるのに必要な指示である、請求項７に記載の装置。
9. 前記教師データは、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像を複数のブロックに分割し、分割されたブロック毎に取得された、当該画像に対応する廃棄物処理プラントのプロセスデータから生成される、
   ことを特徴とする、請求項１から８のいずれか１項に記載の装置。
10. 前記プロセスデータは、前記廃棄物処理プラントの運転履歴に基づいて収集される廃棄物の特性を示すデータと、廃棄物処理プラントの運転履歴を元に作業者が廃棄物の質を分類したラベルとのうち少なくとも一方を備える、
    ことを特徴とする請求項９に記載の装置。
11. 前記廃棄物の質を表す値は、前記廃棄物の燃えやすさを示す指標である、請求項１から１０のいずれか１項に記載の装置。
12. 前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた前記教師データを生成する、教師データ生成部
    をさらに備えたことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の装置。
13. 廃棄物処理プラントシステムであって、
    クレーンの制御を行うクレーン制御装置と、
    焼却炉の制御を行う燃焼制御装置と、
    ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割することによって得られた、ブロック毎の新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を、各前記ブロックに対応付けた推論マップを生成する推定部と、
    前記推論マップに基づいて、前記クレーン制御装置に対する指示、あるいは前記燃焼制御装置に対する指示のうち少なくとも一方を生成する指示部と
    を備え、
    前記推定部は、過去に生成された前記推論マップに基づいて推論マップを３次元的に生成する、
    ことを特徴とするシステム。
14. ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する推定ステップを含み、
    前記推定ステップでは、
    前記廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割し、ブロック毎に、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を出力データとして出力し、
    出力された廃棄物の質を表す値を、前記ブロックの各々に対応付けた推論マップを生成し、さらに、
    前記推定ステップでは、過去に生成された前記推論マップに基づいて推論マップを３次元的に生成する、
    ことを特徴とする方法。
15. 請求項１４に記載の方法を、廃棄物処理プラントに備えられたプロセッサに実行させるためのプログラム。
16. 請求項１４に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
17. 廃棄物処理プラントシステムであって、
    クレーンの制御を行うクレーン制御装置と、
    焼却炉の制御を行う燃焼制御装置と、
    ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割することによって得られた、ブロック毎の新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値に応じた情報を、各前記ブロックに対応付けた推論マップを生成する推定部と、
    前記推論マップに基づいて、前記クレーン制御装置に対する指示、あるいは前記燃焼制御装置に対する指示のうち少なくとも一方を生成する指示部と
    を備え、
    前記推定部は、前記新たな画像のデータに変化がある度に、あるいは、一定期間毎に、前記推論マップを更新および／または記録する、
    ことを特徴とするシステム。
18. ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した画像に対応付けられた教師データを用いた学習によって構築されたモデルに、前記ごみピット内に貯留される廃棄物を撮像した新たな画像のデータを入力して、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を取得する推定ステップを含み、
    前記推定ステップでは、
    前記廃棄物を撮像した新たな画像を複数のブロックに分割し、ブロック毎に、前記新たな画像に対応する廃棄物の質を表す値を出力し、
    出力された廃棄物の質を表す値に応じた情報を、前記ブロックの各々に対応付けた推論マップを生成し、
    前記推論マップは、前記新たな画像のデータに変化がある度に、あるいは、一定期間毎に更新および／または記録される、
    ことを特徴とする方法。
19. 請求項１８に記載の方法を、廃棄物処理プラントに備えられたプロセッサに実行させるためのプログラム。
20. 請求項１８に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。