JP2023157254A - 重量判定システムおよび重量判定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】簡易な構成で荷物の重量を判定可能で、しかも、広く適用可能な重量判定システムを提供する。【解決手段】荷物の種類ごとに、当該荷物の画像と重量を含む荷物情報を記憶する荷物情報記憶手段と、判定対象の荷物２を撮影するスマートフォン３と、スマートフォン３で撮影された撮影画像と荷物情報とに基づいて、判定対象の荷物２の重量を判定する管理サーバ４と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、トラックに荷物を積み込む際の荷物の重量などを判定する重量判定システムおよび重量判定プログラムに関する。

例えば、鉄塔材などの荷物をトラッククレーン（ユニック車）で積み込む際に、従来から、積荷重量が規定重量以下になるように作業員が数量調整する必要があった。また、ヘリコプターで荷物を輸送するのに先立って荷造りする際にも、各荷物の重量や総重量を確認しながら、輸送重量が規定重量以下になるように調整する必要があった。

また、クレーンが吊っている吊荷の表示用荷重の精度を向上させられる、という吊荷重演算装置が知られている（例えば、特許文献１参照。）。この装置は、クレーンの吊荷の荷重を特定するための情報を検出する検出部と、検出部により検出された値に基づいて吊荷重を算出する算出部と、ブーム長さを取得する取得部と、を有し、取得部によって取得されるブーム長さに応じた補正値により、吊荷重を補正するものである。

特開２０１９－１３７４７７号公報

ところで、トラッククレーンで荷物を積み込んだり、ヘリコプターで輸送するための荷造りをしたりする際に、従来、作業員が各荷物の重量を確認しながら、総重量が規定重量以下になるように調整しなければならず、労力と時間を要するばかりでなく、確認ミスによって重量オーバーするおそれがあった。また、特許文献１の装置では、吊荷の表示用荷重の精度を向上可能ではあるが、検出部や算出部、取得部などを備えなければならず、構成が複雑で、既存のトラッククレーンなどに適用するのは容易ではない。しかも、吊荷するクレーンにしか適用することができず、クレーンを使用しない荷造りなどには適用することができない。

そこで本発明は、簡易な構成で荷物の重量を判定可能で、しかも、広く適用可能な重量判定システムおよび重量判定プログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、請求項１の発明は、荷物の種類ごとに、当該荷物の画像と重量を含む荷物情報を記憶する荷物情報記憶手段と、判定対象の荷物を撮影する撮影手段と、前記撮影手段で撮影された撮影画像と前記荷物情報とに基づいて、前記判定対象の荷物の重量を判定する重量判定手段と、を備えることを特徴とする重量判定システムである。

この発明によれば、撮影手段で判定対象の荷物を撮影すると、その撮影画像と荷物情報記憶手段に記憶された荷物情報とに基づいて、重量判定手段によって判定対象の荷物の重量が判定される。

請求項２の発明は、請求項１に記載の重量判定システムにおいて、前記荷物情報記憶手段は、荷物の種類と大きさごとに前記荷物情報を記憶する、ことを特徴とする。

請求項３の発明は、請求項１または２に記載の重量判定システムにおいて、前記重量判定手段は、前記撮影画像と前記荷物情報が入力されると、前記判定対象の荷物の重量が出力されるように、過去の実績データに基づいて機械学習された重量判定用学習モデルを用いる、ことを特徴とする。

請求項４の発明は、請求項１から３に記載の重量判定システムにおいて、前記重量判定手段は、前記判定対象の荷物の重量が所定の規定重量を超える場合に警報を出力する、ことを特徴とする。

請求項５の発明は、請求項１から４に記載の重量判定システムにおいて、前記重量判定手段は、複数の前記判定対象の荷物の重量を順次判定し、その総重量が所定の規定総重量を超える場合に警報を出力する、ことを特徴とする。

請求項６の発明は、コンピュータを、荷物の種類ごとに、当該荷物の画像と重量を含む荷物情報を記憶する荷物情報記憶手段と、判定対象の荷物が撮影された撮影画像と前記荷物情報とに基づいて、前記判定対象の荷物の重量を判定する重量判定手段、として機能させることを特徴とする重量判定プログラムである。

請求項７の発明は、請求項６に記載の重量判定プログラムにおいて、前記荷物情報記憶手段は、荷物の種類と大きさごとに前記荷物情報を記憶する、ことを特徴とする。

請求項８の発明は、請求項６または７に記載の重量判定プログラムにおいて、前記重量判定手段は、前記撮影画像と前記荷物情報が入力されると、前記判定対象の荷物の重量が出力されるように、過去の実績データに基づいて機械学習された重量判定用学習モデルを用いる、ことを特徴とする。

請求項９の発明は、請求項６から８に記載の重量判定プログラムにおいて、前記重量判定手段は、前記判定対象の荷物の重量が所定の規定重量を超える場合に警報を出力する、ことを特徴とする。

請求項１０の発明は、請求項６から９に記載の重量判定プログラムにおいて、前記重量判定手段は、複数の前記判定対象の荷物の重量を順次判定し、その総重量が所定の規定総重量を超える場合に警報を出力する、ことを特徴とする。

請求項１および請求項６に記載の発明によれば、判定対象の荷物の撮影画像と予め記憶された荷物の画像および重量とに基づいて、判定対象の荷物の重量が判定されるため、簡易な構成で判定対象の荷物の重量を判定することが可能となる。すなわち、判定対象の荷物の重量を１つずつ測ったり、多様な機器を備えたりすることなく、判定対象の荷物を撮影するだけで、判定対象の荷物の重量を判定することが可能となる。しかも、判定対象の荷物を撮影するだけでよいため、多様なシーン・場面で広く適用することが可能となる。

請求項２および請求項７に記載の発明によれば、荷物の種類と大きさごとに画像と重量が予め記憶されているため、判定対象の荷物の種類だけではなく大きさも考慮して、判定対象の荷物の重量をより適正に判定することが可能となる。

請求項３および請求項８に記載の発明によれば、機械学習された重量判定用学習モデルを用いて判定対象の荷物の重量が出力されるため、判定対象の荷物の重量をより適正に判定することが可能となる。

請求項４および請求項９に記載の発明によれば、判定対象の荷物の重量が所定の規定重量を超える場合に警報が出力されるため、所定の規定重量を超える荷物の吊り上げやコンベア移送などを未然に防止して、安全を確保することが可能となる。つまり、確認ミスによる重量オーバーを確実に防止することが可能となる。

請求項５および請求項１０に記載の発明によれば、複数の判定対象の荷物の重量を順次判定して、その総重量が所定の規定総重量を超える場合に警報が出力されるため、所定の規定総重量を超える荷物のトラックへの積み込みや輸送などを未然に防止して、安全を確保することが可能となる。つまり、確認ミスによる総重量オーバーを確実に防止することが可能となる。

この発明の実施の形態に係る重量判定システムを示す概略構成図である。 図１の重量判定システムのスマートフォンの第１の案内画面を示す図である。 図１の重量判定システムのスマートフォンの第２の案内画面（ａ）と第３の案内画面（ｂ）を示す図である。 図１の重量判定システムのスマートフォンの第４の案内画面を示す図である。 図１の重量判定システムのスマートフォンの第５の案内画面を示す図である。 図１の重量判定システムの管理サーバを示す概略構成ブロック図である。 図６の管理サーバの荷物情報データベースのデータ構成図である。 図７の荷物情報データベースに記憶された第１の画像例（ａ）と第２の画像例（ｂ）を示す図である。 図６の管理サーバの重量判定用学習モデルの概略構成を示す機能ブロック図である。

以下、この発明を図示の実施の形態に基づいて説明する。

図１は、この発明の実施の形態に係る重量判定システム１を示す概略構成図である。この重量判定システム１は、判定対象の荷物２の重量を判定するシステムであり、荷物２の重量の判定シーン・場面を問わないが、この実施の形態では、複数の判定対象の荷物２をトラックＴに積み込む際に、荷物２の重量を判定する場合を例にして、主として以下に説明する。これに対して、ヘリコプターで複数の判定対象の荷物２を輸送するために荷造りする場合や、フォークリフトで１つの判定対象の荷物２を運ぶ場合、あるいは、判定対象の荷物２をホイストで吊り上げる場合、判定対象の荷物２をコンベアで移送する場合などにも適用することができる。

ここで、判定対象の荷物２を指す場合には、符号「２」を付し、判定対象の荷物２の重量を判定する際に参考とする荷物（参考荷物）を指す場合には、符号を付さないこととする。また、この実施の形態では、判定対象の荷物２が鉄塔の構成部材の場合について主として説明するが、その他の荷物であってもよいことは勿論である。

重量判定システム１は、主として撮影手段として機能するスマートフォン３と、主として荷物情報記憶手段および重量判定手段として機能する管理サーバ４と、を備え、１つの管理サーバ４に対して複数のスマートフォン３を備えることが可能である。すなわち、後述するような重量判定要求を複数のスマートフォン３から管理サーバ４に送信して、管理サーバ４から複数のスマートフォン３に対して判定結果を返信可能となっている。

スマートフォン３は、既製・既存の多機能携帯端末と同等の構成でカメラ機能（撮影手段）やタッチパネル（表示部および入力部）を備え、作業員Ｍなどが携帯し、判定対象の荷物２を撮影して管理サーバ４に送信する。このように、この実施の形態では、作業員Ｍがスマートフォン３を持って撮影する場合について説明するが、カメラ機能と通信機能を備えた装置を設置して、判定対象の荷物２を自動的に撮影して管理サーバ４に送信するようにしてもよい。また、判定対象の荷物２を撮影した撮影画像は、静止画でも動画でもよいが、この実施の形態では、主として静止画の場合について説明する。

また、このスマートフォン３には、判定対象の荷物２の撮影や撮影画像の送信などを画面上（タッチパネル上）で案内するための、アプリケーション・プログラムである重量判定アプリがインストールされている。この重量判定アプリは、所定の操作を行うと起動され、まず、図２に示すような第１の案内画面（ログイン画面）をタッチパネルに表示する。この第１の画面には、規定総重量を入力する入力欄が設けられ、この入力欄にトラックＴに積み込める最大重量である規定総重量が入力されて、画面上の「重量判定開始」ボタンが押下されると、重量判定開始の旨を管理サーバ４に送信してカメラを作動する。

このように、この実施の形態では、スマートフォン３で規定総重量を入力、設定するようになっているが、重量の判定シーンや使用するトラックＴなどに応じて、管理サーバ４において予め設定、登録するようにしてもよい。また、重量の判定シーンなどに応じて、規定総重量に加えて規定重量（規定個別重量）を入力できるようにしてもよい。この規定重量は、１つの判定対象の荷物２の上限重量であり、例えば、トラックＴのクレーン（ユニック）Ｔ１で吊ることができる荷重の上限である。

続いて、図３（ａ）の第２の案内画面に示すように、カメラで判定対象の荷物２が撮影されると、図３（ｂ）の第３の案内画面をタッチパネルに表示する。ここで、荷物２の撮影は、どのような状態であってもよく、例えば、図３（ａ）に示すように、クレーンＴ１で吊られた状態であってもよく、あるいは、クレーンＴ１で吊られる前の状態であってもよい。

第３の案内画面には、撮影画像と、「重量判定する」ボタン、「再撮影する」ボタンなどが表示されている。そして、「再撮影する」ボタンが押下されると、図３（ａ）の第２の案内画面に戻り、判定対象の荷物２の再撮影（撮影のやり直し）が可能となる。一方、「重量判定する」ボタンが押下されると、入力された上記の規定総重量（規定重量が入力された場合には、規定重量も）と、判定対象の荷物２の撮影画像と、スマートフォン３の識別情報（ＩＰアドレス）などを含む重量判定要求を管理サーバ４に送信する。

次に、後述するようにして管理サーバ４で判定対象の荷物２の重量が判定されて、管理サーバ４から総重量以下の判定結果を受信すると、図４の第４の案内画面をタッチパネルに表示する。この判定結果には、重量判定要求が送信された判定対象の荷物２の重量（直前の荷物重量）と、「重量判定開始」ボタンが押下されてから判定されたすべての判定対象の荷物２の累積重量（総重量）と、この総重量を規定総重量から減算したこれから積載可能な重量（残重量）とが含まれる。そして、第４の案内画面には、これらの直前の荷物重量、総重量および残重量と、「重量判定を続ける」ボタン、「終了する」ボタンなどが表示されている。

そして、「重量判定を続ける」ボタンが押下されると、カメラを作動して図３（ａ）の第２の案内画面に戻って、次の判定対象の荷物２の撮影が可能となり、上記のような処理を繰り返す。また、「終了する」ボタンが押下されると、重量判定終了の旨を管理サーバ４に送信して重量判定アプリを終了する。

一方、管理サーバ４から総重量オーバーの判定結果を受信すると、図５の第５の案内画面をタッチパネルに表示する。この判定結果には、直前の荷物重量と総重量と規定総重量とが含まれ、第５の案内画面には、これらの直前の荷物重量、総重量および規定総重量と、「警報 規定総重量をオーバーしました！」という警報表示と、「終了する」ボタンなどが表示されている。すなわち、複数の判定対象の荷物２の重量を順次判定し、その総重量が所定の規定総重量を超える場合に、警報を出力するものである。さらに、このような表示と同時に、警報音を出力する。これにより、作業員Ｍなどは、総重量オーバーで直前の荷物２をトラックＴに積み込めないことがわかる。そして、「終了する」ボタンが押下されると、重量判定終了の旨を管理サーバ４に送信して重量判定アプリを終了する。

ここで、上記のようにして規定重量が入力された場合、後述するように、１つの判定対象の荷物２の重量を判定するごとに、その重量が規定重量以下であるか否かが判定され、規定重量より大きい場合には、管理サーバ４から重量オーバーの判定結果を受信する。この場合も、同様な警報を出力する。このように、判定対象の荷物２の重量が所定の規定重量を超える場合にも、警報を出力する。この際、第４の案内画面と同様な「重量判定を続ける」ボタンと、「終了する」ボタンをタッチパネルに表示し、次の判定対象の荷物２の重量判定や重量判定アプリの終了が可能となる。

管理サーバ４は、管理センタＣに配設され、判定対象の荷物２の重量を判定したりするためのサーバ・コンピュータであり、図４に示すように、主として、記憶部４１と、通信部４２と、重量判定タスク（重量判定手段）４３と、学習タスク４４と、これらを制御などする中央処理部４５と、を備える。ここで、この実施の形態では、判定対象の荷物２の重量を管理サーバ４で判定する場合について説明するが、スマートフォン３つまり撮影装置で判定してもよく、この場合には、管理サーバ４を不要にすることが可能である。

記憶部４１は、主として、荷物情報データベース（荷物情報記憶手段）４１１と、重量判定用学習モデル４１２と、重量判定用実績データベース４１３と、を備える。ここでは、荷物情報データベース４１１について説明し、重量判定用学習モデル４１２と重量判定用実績データベース４１３については後述する。

荷物情報データベース４１１は、参考荷物の種類と大きさごとに、当該参考荷物の画像と重量を含む荷物情報を記憶するデータベースである。すなわち、判定対象の荷物２の重量を判定する際に参考とする参考荷物に関する情報を予め記憶するデータベースであり、図７に示すように、荷物ＩＤ４１１１ごとに、種類４１１２、サイズ４１１３、画像４１１４、重量４１１５およびその他４１１６が記憶されている。

荷物ＩＤ４１１１には、当該参考荷物および荷物情報の識別情報が記憶され、種類４１１２には、当該参考荷物の種類が記憶されている。例えば、鉄塔の主柱材、斜材、水平材などが記憶され、その際、材料の種類、例えば、山形鋼、中空鋼管、コンクリート充填鋼管など記憶されている。サイズ４１１３には、当該参考荷物の大きさ、寸法が記憶され、画像４１１４には、当該参考荷物の画像が記憶されている。例えば、図８（ａ）に示すように、山形鋼から成る鉄塔の主柱材の画像や、図８（ｂ）に示すように、中空鋼管材から成る鉄塔の主柱材の画像が記憶されている。

ここで、画像は、後述する重量判定タスク４３において判定対象の荷物２の重量を判定しやすい画像であり、例えば、判定対象の荷物２の撮影画像と同様な状態（想定される撮影時の荷物２の状態で、例えば、クレーンＴ１で吊られた状態や吊られる前の状態）の画像が記憶され、また、その数は１つでも複数でもよい。重量４１１５には、当該参考荷物の重量が記憶されている。すなわち、上記のような参考荷物の種類、サイズ、画像における参考荷物の重量が記憶されている。このように、荷物情報データベース４１１には、判定対象の荷物２に関連する荷物（参考荷物）に関する情報が記憶されている。

通信部４２は、外部と通信するためのインターフェイスであり、例えば、各スマートフォン３から重量判定要求を受信したり、各スマートフォン３に判定結果を送信したりする。

重量判定タスク４３は、スマートフォン３で撮影された撮影画像と荷物情報データベース４１１の荷物情報とに基づいて、判定対象の荷物２の重量を判定・推定するタスク・プログラムである。すなわち、スマートフォン３から重量判定要求を受信すると起動され、重量判定要求に含まれる判定対象の荷物２の撮影画像を画像解析して、荷物情報データベース４１１に記憶されている各荷物ＩＤ４１１１の画像４１１４と比較することで、重量４１１５に基づいて判定対象の荷物２の重量を判定する。

具体的には、判定対象の荷物２の撮影画像と一致・近似している画像の画像４１１４を割り出し、この画像４１１４の重量４１１５の重量から判定対象の荷物２の重量を判定する。この際、判定対象の荷物２の撮影画像から荷物２の大きさを割り出し、その大きさがサイズ４１１３の大きさよりも小さい場合には、その差分だけ重量４１１５の重量から差し引いたり、判定対象の荷物２の大きさがサイズ４１１３の大きさよりも大きい場合には、その差分だけ重量４１１５の重量に加算したりして、判定対象の荷物２の重量を判定する。

このような重量判定タスク４３は、判定対象の荷物２の撮影画像と参考荷物の荷物情報が入力されると、判定対象の荷物２の重量が出力されるように、過去の実績データに基づいて機械学習された重量判定用学習モデル４１２を用いる。この重量判定用学習モデル４１２は、学習タスク４４によって作成される。

すなわち、学習タスク４４は、重量判定用実績データベース４１３に記録・蓄積されている過去の実績データを用いて、ニューラルネットワーク等の公知の機械学習アルゴリズムにより重量判定用学習モデル４１２を作成する。この重量判定用実績データベース４１３は、入力情報としての判定対象の荷物２の撮影画像と荷物情報データベース４１１の荷物情報に基づいて、画像解析や重量判定の専門家・経験者などが判定した判定対象の荷物２の重量と、実際に判定対象の荷物２の重量を計測した結果を含む実績データが記録・蓄積されているデータベースである。なお、過去の実績データには、実際の判定対象の荷物２の撮影画像と荷物情報データベース４１１の荷物情報と、画像解析の専門家などが実際に判定した重量や実際に計測した重量とに基づいて作成されたデータの他、事前訓練などで作成されたデータなどが含まれる。

この学習タスク４４は、図９に示すように、ニューラルネットワークを利用した機械学習・深層学習を用い、重量判定用実績データベース４１３に記録されている実績データに基づいて、例えば、判定対象の荷物２の撮影画像と荷物情報データベース４１１の荷物情報を入力層、判定対象の荷物２の重量を出力層、入力層から出力層への解析処理を中間層とするニューラルネットワークを作成する。そして、学習タスク４４は、重量判定用学習モデル４１２の実績データを学習データとして用いて、中間層における各種パラメータについて学習を行う。すなわち、学習タスク４４は、判定対象の荷物２の撮影画像と荷物情報データベース４１１の荷物情報に基づいて、判定対象の荷物２の重量が適正に判定されるように、中間層における各種パラメータの学習を行う。

このようにして判定対象の荷物２の重量を判定すると、スマートフォン３で「重量判定開始」ボタンが押下されてから判定されたすべての判定対象の荷物２の累積重量（総重量）を算出し、この総重量がスマートフォン３から受信した規定総重量を超えるか否かを判定する。そして、規定総重量を超えない場合には、直前の判定対象の荷物２の重量（直前の荷物重量）と、上記の総重量と、総重量を規定総重量から減算したこれから積載可能な重量（残重量）と、を含む総重量以下の判定結果をスマートフォン３に送信する。一方、規定総重量を超える場合には、直前の荷物重量と総重量と規定総重量を含む総重量オーバーの判定結果をスマートフォン３に送信（警報を出力）する。

さらに、スマートフォン３において上記のような規定重量が入力された場合、１つの判定対象の荷物２の重量を判定するごとに、その重量が規定重量以下であるか否かを判定する。そして、規定重量を超える場合には、判定した重量を含む重量オーバーの判定結果をスマートフォン３に送信（警報を出力）する。

このような構成の重量判定システム１によって判定対象の荷物２を判定するには、スマートフォン３で判定対象の荷物２を撮影して、その撮影画像を管理サーバ４に送信すればよい。例えば、複数の判定対象の荷物２をトラックＴに積み込む際に、スマートフォン３の重量判定アプリを起動して、タッチパネルに表示された案内画面に従って順次、判定対象の荷物２を撮影したり、撮影画像を管理サーバ４に送信したりすればよい。これにより、管理サーバ４において複数の判定対象の荷物２の重量が順次判定され、各判定対象の荷物２の重量や総重量、残重量などを含む判定結果がスマートフォン３に送信されて表示される。

以上のように、この重量判定システム１によれば、判定対象の荷物２の撮影画像と予め記憶された参考荷物の画像および重量とに基づいて、判定対象の荷物２の重量が判定されるため、簡易な構成で判定対象の荷物２の重量を判定することが可能となる。すなわち、判定対象の荷物２の重量を１つずつ測ったり、多様な機器を備えたりすることなく、判定対象の荷物２を撮影するだけで、判定対象の荷物２の重量を判定することが可能となる。しかも、判定対象の荷物２を撮影するだけでよいため、多様なシーン・場面で広く適用することが可能となる。

また、参考荷物の種類と大きさごとに画像と重量が予め記憶されているため、判定対象の荷物２の種類だけではなく大きさも考慮して、判定対象の荷物２の重量をより適正に判定することが可能となる。

さらに、機械学習された重量判定用学習モデル４１２を用いて判定対象の荷物２の重量が出力されるため、判定対象の荷物２の重量をより適正に判定することが可能となる。

そして、判定対象の荷物２の重量が所定の規定重量を超える場合に警報が出力されるため、所定の規定重量を超える荷物２の吊り上げやコンベア移送などを未然に防止して、安全を確保することが可能となる。つまり、確認ミスによる重量オーバーを確実に防止することが可能となる。

さらに、複数の判定対象の荷物２の重量を順次判定して、その総重量が所定の規定総重量を超える場合に警報が出力されるため、所定の規定総重量を超える荷物２のトラックＴへの積み込みや輸送などを未然に防止して、安全を確保することが可能となる。つまり、確認ミスによる総重量オーバーを確実に防止することが可能となる。

また、判定対象の荷物２の撮影や撮影画像の送信などをタッチパネル上で案内する重量判定アプリがスマートフォン３に備わっているため、画面の案件に従って誰でも容易かつ適正に、判定対象の荷物２の撮影や撮影画像の送信などを行うことが可能となる。

以上、この発明の実施の形態を詳述してきたが、具体的な構成はこの実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても、この発明に含まれる。例えば、上記の実施の形態では、判定対象の荷物２が鉄塔の構成部材である場合について主として説明したが、その他の物であってもよいことは勿論である。また、複数の判定対象の荷物２を同時に撮影してもよく、この場合、撮影画像に含まれる各荷物２の重量をそれぞれ判定すればよい。

一方、次のような重量判定プログラムを汎用のコンピュータにインストールすることで、上記のような管理サーバ４および重量判定計システム１を構成してもよい。すなわち、コンピュータを、荷物の種類と大きさごとに、当該荷物の画像と重量を含む荷物情報を記憶する荷物情報記憶手段（荷物情報データベース４１１）と、判定対象の荷物２が撮影された撮影画像と荷物情報とに基づいて、判定対象の荷物２の重量を判定する重量判定手段（重量判定タスク４３）、として機能させる重量判定プログラムであり、重量判定手段は、撮影画像と荷物情報が入力されると、判定対象の荷物２の重量が出力されるように、過去の実績データに基づいて機械学習された重量判定用学習モデル４１２を用い、重量判定手段は、判定対象の荷物２の重量が所定の規定重量を超える場合に警報を出力し、さらに、複数の判定対象の荷物２の重量を順次判定し、その総重量が所定の規定総重量を超える場合に警報を出力する。

１ 重量判定システム
２ 判定対象の荷物
３ スマートフォン（撮影手段）
４ 管理サーバ
４１１ 荷物情報データベース（荷物情報記憶手段）
４１２ 重量判定用学習モデル
４１３ 重量判定用実績データベース
４３ 重量判定タスク（重量判定手段）
Ｍ 作業員
Ｔ トラック

Claims (10)

1. 荷物の種類ごとに、当該荷物の画像と重量を含む荷物情報を記憶する荷物情報記憶手段と、
   判定対象の荷物を撮影する撮影手段と、
   前記撮影手段で撮影された撮影画像と前記荷物情報とに基づいて、前記判定対象の荷物の重量を判定する重量判定手段と、
   を備えることを特徴とする重量判定システム。
2. 前記荷物情報記憶手段は、荷物の種類と大きさごとに前記荷物情報を記憶する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の重量判定システム。
3. 前記重量判定手段は、前記撮影画像と前記荷物情報が入力されると、前記判定対象の荷物の重量が出力されるように、過去の実績データに基づいて機械学習された重量判定用学習モデルを用いる、
   ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載の重量判定システム。
4. 前記重量判定手段は、前記判定対象の荷物の重量が所定の規定重量を超える場合に警報を出力する、
   ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の重量判定システム。
5. 前記重量判定手段は、複数の前記判定対象の荷物の重量を順次判定し、その総重量が所定の規定総重量を超える場合に警報を出力する、
   ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の重量判定システム。
6. コンピュータを、
   荷物の種類ごとに、当該荷物の画像と重量を含む荷物情報を記憶する荷物情報記憶手段と、
   判定対象の荷物が撮影された撮影画像と前記荷物情報とに基づいて、前記判定対象の荷物の重量を判定する重量判定手段、
   として機能させることを特徴とする重量判定プログラム。
7. 前記荷物情報記憶手段は、荷物の種類と大きさごとに前記荷物情報を記憶する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の重量判定プログラム。
8. 前記重量判定手段は、前記撮影画像と前記荷物情報が入力されると、前記判定対象の荷物の重量が出力されるように、過去の実績データに基づいて機械学習された重量判定用学習モデルを用いる、
   ことを特徴とする請求項６または７のいずれか１項に記載の重量判定プログラム。
9. 前記重量判定手段は、前記判定対象の荷物の重量が所定の規定重量を超える場合に警報を出力する、
   ことを特徴とする請求項６から８のいずれか１項に記載の重量判定プログラム。
10. 前記重量判定手段は、複数の前記判定対象の荷物の重量を順次判定し、その総重量が所定の規定総重量を超える場合に警報を出力する、
    ことを特徴とする請求項６から９のいずれか１項に記載の重量判定プログラム。