JP6731680B2 - 情報処理装置、情報処理プログラム、および情報処理方法 - Google Patents
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Description
廃棄物が貯留されるごみピット内の映像を撮像することにより得られる過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされた教師データを学習済みの識別アルゴリズムを用いて、前記ごみピット内の新たな画像データを入力として前記ごみピット内に貯留されている廃棄物の種類を識別する種類識別部を備える。
本発明の第1の態様に係る情報処理装置は、
廃棄物が貯留されるごみピット内を撮像した過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされた教師データを学習することにより、前記識別アルゴリズムを生成する識別アルゴリズム生成部をさらに備えてもよい。
前記識別アルゴリズムは、線形回帰、ボルツマンマシン、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ベイジアンネットワーク、スパース回帰、決定木、ランダムフォレストを用いた統計的推定、強化学習、深層学習、のうちの1つまたは2つ以上を含む。
前記画像データは、RGBカメラにより撮像された廃棄物の形状および色彩画像データ、近赤外線カメラにより撮像された廃棄物の近赤外線画像データ、3DカメラまたはRGB−Dカメラにより撮像された廃棄物の3次元画像データ、のうちの1つまたは2つ以上を含む。
前記廃棄物の種類は、ごみ袋未破袋ごみ、紙ごみ、剪定枝、布団、汚泥、粗大破砕ごみ、段ボール、麻袋、紙袋、底ごみ、のうちの1つまたは2つ以上を含む。
前記種類識別部の識別結果に基づいて廃棄物処理プラントの制御を行うプラント制御部と、
をさらに備える。
前記プラント制御部は、前記廃棄物の攪拌または搬送を行うクレーンを制御するクレーン制御装置に前記種類識別部の識別結果を送信するクレーン制御部、前記廃棄物の燃焼を制御する燃焼制御装置に前記種類識別部の識別結果を送信する燃焼制御部、のうちの一方または両方を含む。
前記識別アルゴリズムは、前記ごみピット内の映像を撮像することにより得られる画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされるとともに前記廃棄物以外の識別対象物が種類別にラベリングされた教師データを学習済みであり、
前記種類識別部は、前記ごみピット内の新たな画像データを入力として前記識別アルゴリズムを利用して前記ごみピット内に貯留されている廃棄物の種類とともに廃棄物以外の識別対象物の種類を識別する。
前記廃棄物以外の識別対象物の種類は、廃棄物処理プラントの梁、ごみピットの側壁、ごみピット内に貯留されている廃棄物の山の崖、前記廃棄物の攪拌または搬送を行うクレーン、のうちの1つまたは2つ以上を含む。
前記廃棄物以外の識別対象物の種類は、廃棄物処理プラントの梁、ごみピットの側壁、ごみピット内に貯留されている廃棄物の山の崖、前記廃棄物の攪拌または搬送を行うクレーン、廃棄物処理プラントの壁、柱、床、窓、天井、扉、階段、ガーダー、歩廊、ごみピットの仕切り壁、ごみ投入ホッパ、搬入扉、作業員、搬入車両、のうちの1つまたは2つ以上を含む。
前記種類識別部の識別結果に基づいて前記ごみピット内へ投入された異常物を検知する異物投入検知部と、
をさらに備える。
前記異物投入検知部は、前記廃棄物が貯留されるごみピット内に投入された異常物を検知する異物検知装置に前記種類識別部の識別結果を送信する。
前記種類識別部の識別結果に基づいて前記ごみピット内への作業員または搬送車両の転落を検知する転落検知部と、
をさらに備える。
前記転落検知部は、前記廃棄物が貯留されるごみピット内に作業員や搬入車両が存在することを検知する転落検知装置に前記種類識別部の識別結果を送信する。
前記廃棄物の種類は、ごみ袋未破袋ごみ、紙ごみ、剪定枝、布団、汚泥、粗大破砕ごみ、段ボール、麻袋、紙袋、底ごみ、木屑、繊維ごみ、衣類ごみ、プラスチックごみ、動物性残渣、動物死体、厨芥ごみ、草木、土、医療ごみ、焼却灰、自転車、たんす、ベッド、棚、机、椅子、農業系ビニール類、ペットボトル、発泡スチロール、肉骨粉、農作物、陶器、ガラスくず、金属くず、がれき類、コンクリートくず、畳、竹、わら、活性炭、のうちの1つまたは2つ以上を含む。
コンピュータを、
廃棄物が貯留されるごみピット内の映像を撮像することにより得られる過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされた教師データを学習済みの識別アルゴリズムを用いて、前記ごみピット内の新たな画像データを入力として前記ごみピット内に貯留されている廃棄物の種類を識別する種類識別部として機能させる。
本発明の第15の態様に係る情報処理プログラムは、
前記コンピュータを、さらに、
廃棄物が貯留されるごみピット内を撮像した過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされた教師データを学習することにより、前記識別アルゴリズムを生成する識別アルゴリズム生成部として機能させてもよい。
廃棄物が貯留されるごみピット内の映像を撮像することにより得られる過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされた教師データを学習済みの識別アルゴリズムを用いて、前記ごみピット内の新たな画像データを入力として前記ごみピット内に貯留されている廃棄物の種類を識別するステップを含む。
本発明の第16の態様に係る情報処理方法は、
廃棄物が貯留されるごみピット内を撮像した過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされた教師データを学習することにより、前記識別アルゴリズムを生成するステップをさらに含んでもよい。
廃棄物が貯留される廃棄物貯留場所内の映像を撮像することにより得られる過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされた教師データを学習済みの識別アルゴリズムを用いて、前記廃棄物貯留場所内の新たな画像データを入力として前記廃棄物貯留場所内に貯留されている廃棄物の種類を識別する種類識別部を備える。
本発明の第17の態様に係る情報処理装置は、
廃棄物が貯留される廃棄物貯留場所内を撮像した過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされた教師データを学習することにより、前記識別アルゴリズムを生成する識別アルゴリズム生成部をさらに備えてもよい。
コンピュータを、
廃棄物が貯留される廃棄物貯留場所内の映像を撮像することにより得られる過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされた教師データを学習済みの識別アルゴリズムを用いて、前記廃棄物貯留場所内の新たな画像データを入力として前記廃棄物貯留場所内に貯留されている廃棄物の種類を識別する種類識別部として機能させる。
本発明の第18の態様に係る情報処理プログラムは、
前記コンピュータを、さらに、
廃棄物が貯留される廃棄物貯留場所内を撮像した過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされた教師データを学習することにより、前記識別アルゴリズムを生成する識別アルゴリズム生成部として機能させてもよい。
廃棄物が貯留される廃棄物貯留場所内の映像を撮像することにより得られる過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされた教師データを学習済みの識別アルゴリズムを用いて、前記廃棄物貯留場所内の新たな画像データを入力として前記廃棄物貯留場所内に貯留されている廃棄物の種類を識別するステップを含む。
本発明の第19の態様に係る情報処理方法は、
廃棄物が貯留される廃棄物貯留場所内を撮像した過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされた教師データを学習することにより、前記識別アルゴリズムを生成するステップをさらに含んでもよい。
2 燃焼装置
3 ごみピット
4 ホッパ
5 クレーン
6 撮像装置
10 情報処理装置
11 制御部
11a 識別アルゴリズム生成部
11b 画像データ取得部
11c 種類識別部
11d プラント制御部
11e 転落検知部
11f 異物投入検知部
12 記憶部
12a 識別アルゴリズム
12b 画像データ
13 通信部
14 表示部
20 燃焼制御装置
21 プラットホーム
22 搬送車両
50 クレーン制御装置
100 廃棄物処理プラント
Claims (18)
- 廃棄物が貯留されるごみピット内の映像を撮像することにより得られる過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされるとともに前記廃棄物以外の識別対象物が種類別にラベリングされた教師データを学習済みの識別アルゴリズムを用いて、前記ごみピット内の新たな画像データを入力として前記ごみピット内に貯留されている廃棄物の種類とともに廃棄物以外の識別対象物の種類を識別する種類識別部を備え、
前記廃棄物以外の識別対象物の種類は、廃棄物処理プラントの梁、ごみピットの側壁、ごみピット内に貯留されている廃棄物の山の崖、前記廃棄物の攪拌または搬送を行うクレーン、のうちの1つまたは2つ以上を含む、
ことを特徴とする情報処理装置。 - 前記識別アルゴリズムは、線形回帰、ボルツマンマシン、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン、ベイジアンネットワーク、スパース回帰、決定木、ランダムフォレストを用いた統計的推定、強化学習、深層学習、のうちの1つまたは2つ以上を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記画像データは、RGBカメラにより撮像された廃棄物の形状および色彩画像データ、近赤外線カメラにより撮像された廃棄物の近赤外線画像データ、3DカメラまたはRGB−Dカメラにより撮像された廃棄物の3次元画像データ、のうちの1つまたは2つ以上を含む、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記廃棄物の種類は、ごみ袋未破袋ごみ、紙ごみ、剪定枝、布団、汚泥、粗大破砕ごみ、段ボール、麻袋、紙袋、底ごみ、のうちの1つまたは2つ以上を含む、
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記種類識別部の識別結果に基づいて廃棄物処理プラントの制御を行うプラント制御部をさらに備えた
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記プラント制御部は、前記廃棄物の攪拌または搬送を行うクレーンを制御するクレーン制御装置に前記種類識別部の識別結果を送信するクレーン制御部、前記廃棄物の燃焼を制御する燃焼制御装置に前記種類識別部の識別結果を送信する燃焼制御部、のうちの一方または両方を含む、
ことを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記廃棄物以外の識別対象物の種類は、廃棄物処理プラントの梁、ごみピットの側壁、ごみピット内に貯留されている廃棄物の山の崖、前記廃棄物の攪拌または搬送を行うクレーン、廃棄物処理プラントの壁、柱、床、窓、天井、扉、階段、ガーダー、歩廊、ごみピットの仕切り壁、ごみ投入ホッパ、搬入扉、作業員、搬入車両、のうちの1つまたは2つ以上を含む、
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記種類識別部の識別結果に基づいて前記ごみピット内へ投入された異常物を検知する異物投入検知部と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項1〜7のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記異物投入検知部は、前記廃棄物が貯留されるごみピット内に投入された異常物を検知する異物検知装置に前記種類識別部の識別結果を送信する、
ことを特徴とする請求項8に記載の情報処理装置。 - 前記種類識別部の識別結果に基づいて前記ごみピット内への作業員または搬送車両の転落を検知する転落検知部と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項1〜9のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記転落検知部は、前記廃棄物が貯留されるごみピット内に作業員や搬入車両が存在することを検知する転落検知装置に前記種類識別部の識別結果を送信する、
ことを特徴とする請求項10に記載の情報処理装置。 - 前記廃棄物の種類は、ごみ袋未破袋ごみ、紙ごみ、剪定枝、布団、汚泥、粗大破砕ごみ、段ボール、麻袋、紙袋、底ごみ、木屑、繊維ごみ、衣類ごみ、プラスチックごみ、動物性残渣、動物死体、厨芥ごみ、草木、土、医療ごみ、焼却灰、自転車、たんす、ベッド、棚、机、椅子、農業系ビニール類、ペットボトル、発泡スチロール、肉骨粉、農作物、陶器、ガラスくず、金属くず、がれき類、コンクリートくず、畳、竹、わら、活性炭、のうちの1つまたは2つ以上を含む、
ことを特徴とする請求項1〜11のいずれかに記載の情報処理装置。 - コンピュータを、
廃棄物が貯留されるごみピット内の映像を撮像することにより得られる過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされるとともに前記廃棄物以外の識別対象物が種類別にラベリングされた教師データを学習済みの識別アルゴリズムを用いて、前記ごみピット内の新たな画像データを入力として前記ごみピット内に貯留されている廃棄物の種類とともに廃棄物以外の識別対象物の種類を識別する種類識別部
として機能させる情報処理プログラムであって、
前記廃棄物以外の識別対象物の種類は、廃棄物処理プラントの梁、ごみピットの側壁、ごみピット内に貯留されている廃棄物の山の崖、前記廃棄物の攪拌または搬送を行うクレーン、のうちの1つまたは2つ以上を含む、
ことを特徴とする情報処理プログラム。 - 廃棄物が貯留されるごみピット内の映像を撮像することにより得られる過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされるとともに前記廃棄物以外の識別対象物が種類別にラベリングされた教師データを学習済みの識別アルゴリズムを用いて、前記ごみピット内の新たな画像データを入力として前記ごみピット内に貯留されている廃棄物の種類とともに廃棄物以外の識別対象物の種類を識別するステップを含み、
前記廃棄物以外の識別対象物の種類は、廃棄物処理プラントの梁、ごみピットの側壁、ごみピット内に貯留されている廃棄物の山の崖、前記廃棄物の攪拌または搬送を行うクレーン、のうちの1つまたは2つ以上を含む、
ことを特徴とする情報処理方法。 - 廃棄物が貯留される廃棄物貯留場所内の映像を撮像することにより得られる過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされるとともに前記廃棄物以外の識別対象物が種類別にラベリングされた教師データを学習済みの識別アルゴリズムを用いて、前記廃棄物貯留場所内の新たな画像データを入力として前記廃棄物貯留場所内に貯留されている廃棄物の種類とともに廃棄物以外の識別対象物の種類を識別する種類識別部を備え、
前記廃棄物以外の識別対象物の種類は、廃棄物処理プラントの梁、ごみピットの側壁、ごみピット内に貯留されている廃棄物の山の崖、前記廃棄物の攪拌または搬送を行うクレーン、のうちの1つまたは2つ以上を含む、
ことを特徴とする情報処理装置。 - コンピュータを、
廃棄物が貯留される廃棄物貯留場所内の映像を撮像することにより得られる過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされるとともに前記廃棄物以外の識別対象物が種類別にラベリングされた教師データを学習済みの識別アルゴリズムを用いて、前記廃棄物貯留場所内の新たな画像データを入力として前記廃棄物貯留場所内に貯留されている廃棄物の種類とともに廃棄物以外の識別対象物の種類を識別する種類識別部
として機能させる情報処理プログラムであって、
前記廃棄物以外の識別対象物の種類は、廃棄物処理プラントの梁、ごみピットの側壁、ごみピット内に貯留されている廃棄物の山の崖、前記廃棄物の攪拌または搬送を行うクレーン、のうちの1つまたは2つ以上を含む、
ことを特徴とする情報処理プログラム。 - 廃棄物が貯留される廃棄物貯留場所内の映像を撮像することにより得られる過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされるとともに前記廃棄物以外の識別対象物が種類別にラベリングされた教師データを学習済みの識別アルゴリズムを用いて、前記廃棄物貯留場所内の新たな画像データを入力として前記廃棄物貯留場所内に貯留されている廃棄物の種類とともに廃棄物以外の識別対象物の種類を識別するステップを含み、
前記廃棄物以外の識別対象物の種類は、廃棄物処理プラントの梁、ごみピットの側壁、ごみピット内に貯留されている廃棄物の山の崖、前記廃棄物の攪拌または搬送を行うクレーン、のうちの1つまたは2つ以上を含む、
ことを特徴とする情報処理方法。 - 廃棄物が貯留されるごみピット内を撮像した過去の画像データに前記廃棄物の種類がラベリングされるとともに前記廃棄物以外の識別対象物が種類別にラベリングされた教師データを学習することにより、前記識別アルゴリズムを生成する識別アルゴリズム生成部
をさらに備えたことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
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