JP6891628B2 - ゴミ収集区間識別装置、ゴミ収集区間識別方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
ゴミ清掃車に搭載されたモーションセンサにより収集されたセンサデータから、前記ゴミ清掃車の振動に基づく周波数に関する特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記特徴量に基づいて、前記ゴミ清掃車の回転板が動作中の時間を前記ゴミ収集区間として識別する識別手段と
を備えることを特徴とするゴミ収集区間識別装置が提供される。
本実施の形態では、ゴミ清掃車に搭載したモーションセンサを用いて、ゴミ清掃車の走行中の振動とゴミをかき入れる回転板動作中の車の振動の変化を検出して、回転板の動作時間をゴミ収集区間として識別する。そして、ゴミ清掃車の回転板の動作時間(回転回数)とゴミの量には比例の関係があると考え、焼却所などで計測したゴミの重量を各地区でゴミの回転板の動作時間で按分することで、各地区のゴミ量を推定する。
<システム構成>
図2に、第1の実施の形態におけるシステム構成図を示す。図2に示すように、第1の実施の形態におけるシステムは、ゴミ清掃車に搭載される車載装置10と、車載装置10にネットワークを介して接続されるゴミ量推定装置20とを有する。
ゴミ清掃車に搭載された車載装置10におけるセンサ11が、データを収集し、センサデータ送信部12が、センサ11により収集されたデータをゴミ量推定装置20に送信する。ゴミ量推定装置20におけるセンサデータ受信部21が当該データを受信し、受信したデータをセンサデータ格納部22に格納する。
ゴミ量推定装置20におけるセンサデータ前処理部23は、取得したセンサデータを一定のデータ数毎に時間ウィンドウで区切る(ステップS2)。ウィンドウ長をwとする。時間ウィンドウは一定のデータ数ずつ重ねてスライドさせて次の時間ウィンドウとする。スライド幅をsとする。時間ウィンドウ単位で特徴量ベクトルが生成される。
ここで、データの学習について説明する。データの学習は、ゴミ量推定を行う前に、事前に行っておくものである。学習に関しては、ゴミ量推定装置20が実施してもよいし、ゴミ量推定装置20以外の装置が実施してもよい。ここでは、ゴミ量推定装置20が下記の学習を実施するものとする。なお、これまでに説明したステップS4までで得られた特徴量ベクトルは、学習が既に済んだ後の、ゴミ量推定のためのものであるが、学習においてもステップS4までで得られる特徴量ベクトルと同様の特徴量ベクトルを使用するので、ここでは、便宜上、ステップS4の後に、データの学習方法を説明している。
ゴミ収集イベント検出部25は、上記のようにして作成された識別モデル(分類器)を用いて、モーションセンサデータがゴミ収集区間(つまり、回転中)に対応しているかを分類する(ステップS6)。すなわち、ゴミ収集イベント検出部25は、特徴量ベクトルを時間ウィンドウ毎に分類器に入力し、当該特徴量ベクトルが"回転中"に分類された場合に、当該特徴量ベクトルに対応する時間ウィンドウの時間はゴミ収集区間であると判断する。
次に、推定ゴミ量算出部27が、位置別のゴミの重量を、計測したデータを用いて推定する。
情報出力部28は、推定ゴミ量算出部27により算出された推定ゴミ量を出力する。出力の内容は、特に限定されないが、例えば、位置毎あるいは地区毎の推定ゴミ量である。また、推定した位置別のゴミ量は大きく分けて以下の2つの用途(1)、(2)に使用することを想定していることから、情報出力部28は、以下の2つの用途のいずれかに対応する情報、あるいは、以下の2つの用途のそれぞれに対応する情報を出力してもよい。
ゴミ量の経年変化による将来予測や、季節変動は、自治体におけるゴミ収集業務計画を策定する上で重要なデータとなり得る。従来技術における車毎に地区を当てはめて合算する方法では、自治会単位のような細かな地区別で集計することは困難であった。提案手法を用いることにより、情報出力部28は、自治会単位のような細かな地区別のゴミ量を蓄積することで、詳細な経年変化や季節変動によるゴミ量の変動データを算出し、出力することが可能である。つまり、詳細に将来のゴミ量を予測することができるようになる。こういった情報は自治体や自治体からゴミ収集業務を委託された業者が、ゴミ収集の計画を策定する上で重要である。
情報出力部28は、住民へ一定の時間毎のその地区のゴミの量を提示することとしてもよい。具体的には、例えば、情報出力部28が、Webサーバ機能(Webサイト提供)を持ち、一定の時間毎の地区毎のゴミの量を掲載したWebページを公開する。
次に、第2の実施の形態を説明する。第1の実施の形態では、ゴミ清掃車の車載装置でセンサデータを取得し、全てのデータ処理をゴミ量推定装置で行うのに対し、第2の実施の形態では、ゴミ収集イベントの検出までを車載装置で行い、それ以降の処理をゴミ量推定装置で行う。ゴミ量推定のための処理方法は、基本的に第1の実施の形態と第2の実施の形態とで同じである。以下、主に第1の実施の形態と異なる点について説明する。
以下、より具体的な例を実施例として説明する。
本発明の実施の形態に係る技術を用いることにより、スマートフォンなどにも搭載されるなど一般的になってきたモーションセンサを使って簡単にゴミ収集区間を識別できる。更に最近ではスマートフォンなどモーションセンサを用いて路面の劣化を検知するサービスが提供されつつあるため、これらのサービスと一つのハードウェアを使って同時にゴミ収集区間の識別が行える。ゴミ収集区間を識別できれば、細かな地区毎のゴミ収集量を推定できるようになり、以下のような効果(1)〜(3)が期待できる。
以上、説明したように、本実施の形態により、ゴミ収集区間を識別するゴミ収集区間識別装置であって、ゴミ清掃車に搭載されたモーションセンサにより収集されたセンサデータから特徴量を取得する特徴量取得手段と、前記特徴量に基づいて、前記ゴミ清掃車の回転板が動作中の時間を前記ゴミ収集区間として識別する識別手段とを備えることを特徴とするゴミ収集区間識別装置が提供される。
11 センサ
12 センサデータ送信部
20、40 ゴミ量推定装置
21 センサデータ受信
22 センサデータ格納部
23 センサデータ前処理部
24 特徴量ベクトル生成部
25 ゴミ収集イベント検出部
26 ゴミ重量データ格納部
27 推定ゴミ量算出部
28 情報出力部
31 ゴミ収集イベント送信部
41 ゴミ収集イベント受信部
100 ドライブ装置
101 記録媒体
102 補助記憶装置
103 メモリ装置
104 CPU
105 インタフェース装置
106 表示装置
107 入力装置
Claims (7)
- ゴミ収集区間を識別するゴミ収集区間識別装置であって、
ゴミ清掃車に搭載されたモーションセンサにより収集されたセンサデータから、前記ゴミ清掃車の振動に基づく周波数に関する特徴量を取得する特徴量取得手段と、
前記特徴量に基づいて、前記ゴミ清掃車の回転板が動作中の時間を前記ゴミ収集区間として識別する識別手段と
を備えることを特徴とするゴミ収集区間識別装置。 - 前記識別手段は、回転板が動作中の特徴量に基づく教師あり学習により作成された識別モデルを用いて前記識別を実行する
ことを特徴とする請求項1に記載のゴミ収集区間識別装置。 - 前記識別手段により識別された前記ゴミ収集区間と、当該ゴミ収集区間に対応する前記ゴミ清掃車の位置と、前記ゴミ清掃車により収集されたゴミの総重量とに基づいて、位置別のゴミ量を推定する推定ゴミ量算出手段
を更に備えることを特徴とする請求項1又は2に記載のゴミ収集区間識別装置。 - ゴミ収集区間を識別するゴミ収集区間識別装置が実行するゴミ収集区間識別方法であって、
ゴミ清掃車に搭載されたモーションセンサにより収集されたセンサデータから、前記ゴミ清掃車の振動に基づく周波数に関する特徴量を取得する特徴量取得ステップと、
前記特徴量に基づいて、前記ゴミ清掃車の回転板が動作中の時間を前記ゴミ収集区間として識別する識別ステップと
を備えることを特徴とするゴミ収集区間識別方法。 - 前記識別ステップにおいて、前記ゴミ収集区間識別装置は、回転板が動作中の特徴量に基づく教師あり学習により作成された識別モデルを用いて前記識別を実行する
ことを特徴とする請求項4に記載のゴミ収集区間識別方法。 - 前記識別ステップにより識別された前記ゴミ収集区間と、当該ゴミ収集区間に対応する前記ゴミ清掃車の位置と、前記ゴミ清掃車により収集されたゴミの総重量とに基づいて、位置別のゴミ量を推定する推定ゴミ量算出ステップ
を更に備えることを特徴とする請求項4又は5に記載のゴミ収集区間識別方法。 - コンピュータを、請求項1ないし3のうちいずれか1項に記載のゴミ収集区間識別装置における各手段として機能させるためのプログラム。
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