JP2023168193A - 学習モデル - Google Patents
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Abstract
Description
経年減点補正率とは、家屋建築後の年数の経過によって生ずる損耗の状況による減価等をあらわしたもので、種類・構造によって異なり、0.2が下限である。
従来、家屋の間取り図を入力して家屋評価計算を行う家屋評価計算処理装置として、例えば以下に示す特許文献1及び特許文献2に記載の発明が知られている。
その結果、評点補正を含めた家屋の評点数計算に必要な作業時間を大幅に短縮できることから、より効率的な処理が実現できる。
さらに、重複する説明は、適宜簡略化あるいは省略する。
また、本実施形態において「~」の記号を用いて数値範囲を表す場合があるが、「~」の前後に記載される数値は当該数値範囲に含まれる。
(実施形態1)
[学習モデル]
中間層は、加工建物図面の画像に関する情報および加工建物情報に関する情報等を抽出する複数のニューロンを有し、抽出した情報を出力層に受け渡す。
出力層は、図3に示すように、中間層から出力された画像特徴量等に基づいて、評価基礎建物図面および評価基礎建物情報を出力する。
加工建物情報は、加工建物構成要素および加工建築設備に関する詳細情報を含む。
図9に示す加工建物図面を、加工建物構成要素ごと、加工建築設備ごとに分解したものを図10および図11に示す。
[加工図面生成処理]
図12は、図14に示す情報処理装置1が備える制御部10による建物図面および建物情報の加工処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
[学習モデル生成方法]
図13は、情報処理装置1が備える制御部10による学習モデル62の生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
図14に示す制御部10は、建物図面および建物情報をそれぞれ加工処理した加工建物図面および加工建物情報を教師データとして取得する(S11)。
[セマンティックセグメンテーション]
本発明の実施形態1に係る機械学習モデルには、セマンティックセグメンテーションを使用することが可能である。
[情報処理装置]
図14は、本発明の実施形態1に係る情報処理装置1の概略構成を示すブロック図である。
本発明の実施形態1に係る情報処理装置1は、パーソナルコンピュータとし、以下に説明する。
以下、本発明の実施形態1では、建物図面および建物情報を読み込んだ際に、家屋評価に必要な情報(家屋評価データ)を取得する場合につき説明する。
図14に示すように、情報処理装置1は、制御部10、主記憶部50、通信部30、入力部40、出力部20、補助記憶部60および表示部70を備える。
部屋特定部16は、境界線、評価基礎建物図面および評価基礎建物情報に基づいて、部屋の種類および部屋のサイズを含む部屋の詳細情報を特定する。
補正項目及び補正係数は、各部分別に標準とされている施工量等に対し、評価対象家屋の施工量等が相違している場合において、補正係数によって補正する。
[情報処理方法]
図17は、本発明の実施の形態1に係る情報処理装置1により、家屋評価に必要なデータを出力する処理手順の一例を示すフローチャート図である。
10 制御部
11 読み込み部
12 加工部
13 教師データ取得部
14 評価基礎情報取得部
15 境界特定部
16 部屋特定部
17 補正部
18 壁特定部
19 評価情報取得部
20 出力部
30 通信部
40 入力部
50 主記憶部
60 補助記憶部
61 図面/情報DB
62 学習モデル
63 プログラム
70 表示部
151 壁輪郭抽出部
152 線分変換部
153 壁抽出部
154 境界決定部
161 区画特定部
162 部屋識別部
N ネットワーク
Claims (2)
- 建物図面および建物情報を備える入力データと、前記建物図面に加工を施した加工建物図面および前記建物情報に加工を施した加工建物情報を備える教師データとを入力する入力層と、
前記教師データに基づいて、評価基礎建物図面および評価基準建物情報を出力する出力層と、
前記入力層に前記建物図面、前記建物情報、前記加工建物図面および前記加工建物情報が入力されると、前記出力層からの出力結果である前記評価基礎建物図面および前記評価基礎建物情報と正解値である前記加工建物図面および前記加工建物情報との損失が小さくなるようパラメータが学習される中間層とを備え、
前記建物図面は、建物構成要素および建築設備の少なくともいずれかを備え、
前記建物情報は、前記建物構成要素および前記建築設備に関する詳細情報であり、
前記加工建物図面は、前記建物構成要素および前記建築設備それぞれに対してラベル付けおよび着色を行う加工を施した加工建物構成要素および加工建築設備の少なくともいずれかを備え、
前記加工建物情報は、前記加工建物構成要素および前記加工建築設備に関する詳細情報であり、
前記建物図面および前記建物情報が入力層に入力された場合に、前記中間層による演算を経て、前記加工建物図面および前記加工建物情報とそれぞれ同一の前記評価基礎建物図面および前記評価基礎建物情報を前記出力層から出力するようにコンピュータを機能させることを特徴とする学習モデル。 - 前記評価基礎建物図面および前記評価基礎建物情報と前記加工建物図面および前記加工建物情報との比較は、それぞれの情報において各ピクセルごとのラベル情報および色情報であることを特徴とする請求項1に記載の学習モデル。
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