JP7009527B2 - 情報処理装置及び端末装置 - Google Patents
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Description
〔1-1.情報処理システムが示す情報処理の一例〕
図1を用いて、第1の実施形態に係る情報処理システム1が実行する情報処理の一例について説明する。図1は、第1の実施形態に係る情報処理システム1が実行する情報処理の一例を示す図である。
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報処理装置10の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理装置10の構成例を示す図である。図2に示すように、情報処理装置10は、通信部20と、記憶部30と、制御部40とを有する。
通信部20は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部20は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、端末装置100と、所望者端末200との間で情報の送受信を行う。
記憶部30は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部30は、ポリシ情報データベース31と、モデルデータベース32とを有する。
第1の実施形態に係るポリシ情報データベース31は、各種ポリシ情報を記憶する。ここで、図3に、第1の実施形態に係るポリシ情報データベース31の一例を示す。図3に示した例では、ポリシ情報データベース31は、「ポリシID(Identifier)」、「解析台数」、「解析日時」、「解析位置」、「移動状況」といった項目を有する。
第1の実施形態に係るモデルデータベース32は、各種モデルに関する情報を記憶する。ここで、図4に、第1の実施形態に係るモデルデータベース32の一例を示す。図4に示した例では、モデルデータベース32は、「モデルID」、「認識対象」、「モデルデータ」といった項目を有する。
制御部40は、コントローラ(Controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置10内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部40は、コントローラであり、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
受付部41は、各種情報を受付ける。受付部41は、ポリシ情報を所望者端末200から受付ける。例えば、受付部41は、ポリシ情報として、車両の台数、日時、位置情報、車両の移動状況、天候に関する情報又は照度に関する情報等に関する情報を受付ける。
選択部42は、各種モデルを選択する。具体的には、選択部42は、所定の事象を検知する検知部による検知結果を解析する複数の解析器から、いずれかの解析器を選択する。より具体的には、選択部42は、解析結果を所望する所望者が予め設定したポリシ情報に基づいて、複数の解析器からいずれかの解析器を選択する。
送信部43は、各種情報を送信する。具体的には、送信部43は、選択された解析器を、検知部を有する端末装置100に送信する。より具体的には、送信部43は、所定の移動体に設置された端末装置100に対して、選択された解析器を送信する。
解析結果取得部44は、各種情報を取得する。具体的には、解析結果取得部44は、端末装置100が送信部43により送信した解析器を用いて検知結果を解析した解析結果を、端末装置100から取得する。
解析結果提供部45は、各種情報を提供する。解析結果提供部45は、識別結果を所望者端末200に提供する。例えば、解析結果提供部45は、道路路面のひび割れが線状であり、道路路面のひび割れがひび割れの度合い「大」であるといった識別結果と、標識が90度に折れており、破損度合いが「大」であるといった識別結果とを所望者端末200に提供する。
更新部46は、取得した解析結果を用いて、送信された解析器を更新する。例えば、撮影装置により撮影された画像に含まれる認識対象が、実際は、道路路面のひび割れが線状であり、道路路面のひび割れがひび割れの度合い「小」であるものとする。この場合、図1の例では、更新部46は、所定の閾値が「0.5」であるときに、信頼度が「0.8」であり、所定の閾値以上であるが、実際の認識対象と識別結果とが同一ではないため、道路路面のひび割れ等のクラックに関するモデルM1の再学習を行う。例えば、更新部46は、モデルM1に対して、画像と、道路路面のひび割れが線状であり、道路路面のひび割れがひび割れの度合い「小」であるといった利用者による識別結果とを再学習させることで、モデルM1の更新を行う。
また、図2を用いて、実施形態に係る端末装置100の構成について説明する。図2は、実施形態に係る端末装置100の構成例を示す図である。図2に示すように、端末装置100は、検知部110と、入出力部113と、通信部120と、記憶部130と、制御部140とを有する。
検知部110は、カメラ111と、ジャイロセンサ112とを有する。例えば、検知部110は、所定の間隔(例えば、1分)毎に、画像を撮影する。また、検知部110は、所定の期間(例えば、10時間や、常時)、動画像を撮影する。また、例えば、カメラ111は、各種カメラであってもよい。例えば、カメラ111は、深度カメラ又は赤外線カメラ等であってもよい。
入出力部113は、利用者からの各種操作を受け付ける。例えば、入出力部113は、タッチパネル機能により表示面を介して利用者からの各種操作を受け付けてもよい。また、入出力部113は、端末装置100に設けられたボタンや、端末装置100に接続されたキーボードやマウスからの各種操作を受け付けてもよい。
通信部120は、例えば、NIC等によって実現される。そして、通信部120は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、情報処理装置10と、所望者端末200との間で情報の送受信を行う。
記憶部130は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部130は、配布モデル131を有する。配布モデル131は、情報処理装置10から送信されたモデルを記憶する。
制御部140は、コントローラであり、例えば、CPUやMPU等によって、端末装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部140は、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
第1アプリケーション141は、各種アプリケーションを実行する。例えば、第1アプリケーション141は、端末装置100のOS(Operating System)を実行してもよい。例えば、第1アプリケーション141は、ドライブレコーダや、カーナビゲーションシステムに関するアプリケーションを実行する。なお、第1アプリケーション141は、上記例に限定されず、如何なるアプリケーションを実行してもよい。
センサ情報取得部1421は、各種センサ情報を取得する。センサ情報取得部1421は、検知部110によって撮影された認識対象の画像を取得する。例えば、センサ情報取得部1421は、検知部110によって撮影された道路路面のひび割れ画像を取得する。例えば、センサ情報取得部1421は、検知部110によって撮影された道路上の破損された標識の画像を取得する。
モデル取得部1422は、各種モデルに関する情報を取得する。モデル取得部1422は、選択されたモデルを情報処理装置10から取得する。例えば、図1の例では、モデル取得部1422は、道路路面のひび割れ等のクラックに関するモデルM1を情報処理装置10から取得する。例えば、図1の例では、モデル取得部1422は、道路上の標識の破損状態に関するモデルM2を情報処理装置10から取得する。
解析部1423は、取得されたモデルを用いて、各種解析を行う。解析部1423は、取得されたモデルを用いて、モデルと対応する撮影対象の状態を識別する。例えば、図1の例では、解析部1423は、道路路面のひび割れ等のクラックに関するモデルM1を用いて、撮影された道路路面のひび割れ状態を識別する。例えば、解析部1423は、ひび割れ度合いが「大」、「中」、「小」といった3段階の評価である場合に、道路路面のひび割れ状態として、道路路面のひび割れが線状であり、ひび割れ度合いが「大」であると識別する。このとき、解析部1423は、かかる識別結果の信頼度を算出してもよい。
送信部1424は、各種情報を送信する。送信部1424は、識別結果を情報処理装置10に送信する。例えば、図1の例では、送信部1424は、道路路面のひび割れが線状であり、道路路面のひび割れがひび割れの度合い「大」であるといった識別結果を情報処理装置10に送信する。このとき、送信部1424は、かかる識別結果とともに、信頼度を情報処理装置10に送信してもよい。例えば、送信部1424は、識別結果とともに、信頼度「0.3」を情報処理装置10に送信してもよい。
次に、図5を用いて、実施形態に係る情報処理装置10が実行する情報処理の手順について説明する。図5は、実施形態に係る情報処理装置10が実行する情報処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
〔2-1.情報処理システムが示す情報処理の一例〕
次に、第2の実施形態について説明する。上述してきた第1の実施形態では、情報処理装置10が所望者端末200から取得されたポリシ情報に基づいて、端末装置100に対して配信するモデルを選択する処理の一例を説明した。第2の実施形態では、情報処理装置10Aが、所定の事象を検知する検知部を有する端末装置100Aから、検知部による検知結果の特徴を示す特徴情報を取得し、かかる特徴情報に基づいて、検知結果を解析する複数の解析器から、いずれかの解析器を選択する処理の例を示す。
次に、図7を用いて、第2の実施形態に係る情報処理装置10Aの構成について説明する。図7は、第2の実施形態に係る情報処理装置10Aの構成例を示す図である。図7に示すように、情報処理装置10Aは、通信部20と、記憶部30と、制御部40Aとを有する。
制御部40Aは、コントローラであり、例えば、CPUやMPU等によって、情報処理装置10A内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部40Aは、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
特徴量取得部47は、各種特徴量を取得する。具体的には、特徴量取得部47は、所定の事象を検知する検知部を有する端末装置100Aから、検知部による検知結果の特徴を示す特徴情報を取得する。例えば、特徴量取得部47は、撮影された道路路面のひび割れを含む画像を画像解析等の従来技術を用いて解析することで抽出された特徴量であって、道路路面のひび割れに関する特徴量を端末装置100Aから取得する。
選択部42は、特徴情報に基づいて、検知結果を解析する複数の解析器から、いずれかの解析器を選択する。例えば、図6の例では、選択部42は、道路路面のひび割れに関する特徴量に基づいて、道路路面のひび割れ等のクラックに関するモデルM1を選択する。
また、図7を用いて、第2の実施形態に係る端末装置100Aの構成について説明する。図7は、第2の実施形態に係る端末装置100Aの構成例を示す図である。図7に示すように、端末装置100Aは、検知部110と、入出力部113と、通信部120と、記憶部130と、制御部140とを有する。また、図7に示すように、制御部140は、第1アプリケーション141と、第2アプリケーション142Aとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。また、第2アプリケーション142Aは、センサ情報取得部1421と、モデル取得部1422Aと、解析部1423と、送信部1424とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部140の内部構成は、図7に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部140が有する各処理部の接続関係は、図7に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
モデル取得部1422Aは、各種モデルに関する情報を取得する。モデル取得部1422Aは、選択されたモデルを情報処理装置10Aから取得する。例えば、図6の例では、モデル取得部1422Aは、道路路面のひび割れ等のクラックに関するモデルM1を情報処理装置10Aから取得する。
次に、図8を用いて、第2の実施形態に係る情報処理装置10Aが実行する情報処理の手順について説明する。図8は、第2の実施形態に係る情報処理装置10Aが実行する情報処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
〔3-1.情報処理システムが示す情報処理の一例〕
次に、第3の実施形態について説明する。上述してきた第1の実施形態では、情報処理装置10が所望者端末200から取得されたポリシ情報に基づいて、端末装置100に対して配信するモデルを選択する処理の一例を説明した。第3の実施形態では、端末装置100Bが検知結果に基づいて、所定の外部装置が保持する複数の解析器から、検知結果の解析に用いる解析器を選択する処理の例を示す。
次に、図10を用いて、第3の実施形態に係る情報処理装置10Bの構成について説明する。図10は、第3の実施形態に係る情報処理装置10Bの構成例を示す図である。図10に示すように、情報処理装置10Bは、通信部20と、記憶部30と、制御部40Bとを有する。
制御部40Bは、コントローラであり、例えば、CPUやMPU等によって、情報処理装置10B内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部40Bは、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
また、図10を用いて、第3の実施形態に係る端末装置100Bの構成について説明する。図10は、第3の実施形態に係る端末装置100Bの構成例を示す図である。図10に示すように、端末装置100Bは、検知部110と、入出力部113と、通信部120と、記憶部130と、制御部140とを有する。
記憶部130は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部130は、配布モデル131と、モデルインデックス132とを有する。モデルインデックス132は、モデルデータベース32に記憶されるモデルIDを記憶する。なお、モデルインデックス132は、モデルデータベース32に記憶されるポリシIDと、ポリシ情報とを記憶してもよい。
図10に示すように、制御部140は、第1アプリケーション141と、第2アプリケーション142Bとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。また、第2アプリケーション142Bは、センサ情報取得部1421と、選択部1425と、モデル取得部1422Bと、解析部1423と、送信部1424とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部140の内部構成は、図10に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部140が有する各処理部の接続関係は、図10に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
選択部1425は、各種モデルを選択する。具体的には、選択部1425は、検知結果に基づいて、所定の外部装置が保持する複数の解析器から、検知結果の解析に用いる解析器を選択する。
モデル取得部1422Bは、各種モデルに関する情報を取得する。モデル取得部1422Bは、選択されたモデルを情報処理装置10Bから取得する。例えば、図9の例では、モデル取得部1422Bは、道路路面のひび割れ等のクラックに関するモデルM1を情報処理装置10Bから取得する。
次に、図11を用いて、第3の実施形態に係る情報処理装置10Bが実行する情報処理の手順について説明する。図11は、第3の実施形態に係る情報処理装置10Bが実行する情報処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
〔4-1.情報処理システムが示す情報処理の一例〕
次に、第4の実施形態について説明する。上述してきた第1の実施形態では、情報処理装置10が所望者端末200から取得されたポリシ情報に基づいて、端末装置100に対して配信するモデルを選択する処理の一例を説明した。第4の実施形態では、端末装置100Cが所定の条件に基づいて、検知部の検知結果を解析する複数の解析器から、いずれかの解析器を選択する処理の例を示す。
次に、図13を用いて、第4の実施形態に係る情報処理装置10Cの構成について説明する。図13は、第4の実施形態に係る情報処理装置10Cの構成例を示す図である。図13に示すように、情報処理装置10Cは、通信部20と、記憶部30と、制御部40Cとを有する。
制御部40Cは、コントローラであり、例えば、CPUやMPU等によって、情報処理装置10C内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部40Cは、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
また、図13を用いて、第4の実施形態に係る端末装置100Cの構成について説明する。図13は、第4の実施形態に係る端末装置100Cの構成例を示す図である。図13に示すように、端末装置100Cは、検知部110と、入出力部113と、通信部120と、記憶部130と、制御部140とを有する。
記憶部130は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部130は、ポリシ情報データベース133と、モデルデータベース134とを有する。なお、ポリシ情報データベース133は、第1の実施形態に係るモデルデータベース32と同一の構成を有するため、説明を省略する。また、モデルデータベース134は、第1の実施形態に係るモデルデータベース32と同一の構成を有するため、説明を省略する。
図13に示すように、制御部140は、第1アプリケーション141と、第2アプリケーション142Cとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。また、第2アプリケーション142Cは、センサ情報取得部1421と、選択部1425Cと、解析部1423と、送信部1424とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部140の内部構成は、図13に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部140が有する各処理部の接続関係は、図13に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
選択部1425Cは、各種モデルを選択する。具体的には、選択部1425Cは、所定の条件に基づいて、検知部の検知結果を解析する複数の解析器から、いずれかの解析器を選択する。
次に、図14を用いて、第4の実施形態に係る端末装置100Cが実行する情報処理の手順について説明する。図14は、第4の実施形態に係る端末装置100Cが実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。
〔5-1.情報処理システムが示す情報処理の一例〕
次に、第5の実施形態について説明する。上述してきた第1の実施形態では、情報処理装置10が所望者端末200から取得されたポリシ情報に基づいて、端末装置100に対して配信するモデルを選択する処理の一例を説明した。第5の実施形態では、情報処理装置10Dが、解析器に入力される特徴情報の種別を特定し、特定した種別を端末装置100D側へと送信することで、所定の事象を検知する検知部を有する端末装置100Dから、送信した種別に対応する特徴情報を取得する処理の例を示す。
次に、図16を用いて、第5の実施形態に係る情報処理装置10Dの構成について説明する。図16は、第5の実施形態に係る情報処理装置10Dの構成例を示す図である。図16に示すように、情報処理装置10Dは、通信部20と、記憶部30Dと、制御部40Dとを有する。
記憶部30Dは、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部30Dは、ポリシ情報データベース31と、モデルデータベース32と、特徴量データベース33とを有する。
第5の実施形態に係る特徴量データベース33は、各種特徴量の種別を記憶する。ここで、図17に、第5の実施形態に係る特徴量データベース33の一例を示す。図17に示した例では、特徴量データベース33は、「特徴量の種別ID」、「モデルID」「特徴量の種別」といった項目を有する。
制御部40Dは、コントローラであり、例えば、CPUやMPU等によって、情報処理装置10D内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部40Dは、コントローラであり、例えば、ASICやFPGA等の集積回路により実現される。
送信部43は、各種情報を送信する。具体的には、送信部43は、特定された特徴量の種別を端末装置100Dに送信する。例えば、図15の例では、送信部43は、特徴量の種別として、「道路路面のひび割れ」を端末装置100Dに送信する。
特定部48は、各種特徴量の種別を特定する。具体的には、特定部48は、検知結果を解析する複数の解析器から、いずれかの解析器に入力される特徴量の種別を特定する。例えば、図15の例では、特定部48は、特徴量データベース33を参照して、道路路面のひび割れ等のクラックに関するモデルM1に入力される特徴量の種別として、道路路面のひび割れを特定する。
特徴量取得部47Dは、各種特徴量を取得する。具体的には、特徴量取得部47Dは、所定の事象を検知する検知部を有する端末装置100Dから、検知部による検知結果の特徴を示す特徴量を取得する。例えば、特徴量取得部47Dは、撮影された道路路面のひび割れを含む画像を画像解析等の従来技術を用いて解析することで抽出された道路路面のひび割れの特徴量として、「20 cm」を端末装置100Dから取得する。
また、図16を用いて、第5の実施形態に係る端末装置100Dの構成について説明する。図16は、第5の実施形態に係る端末装置100Dの構成例を示す図である。図16に示すように、端末装置100Dは、検知部110と、入出力部113と、通信部120と、記憶部130と、制御部140とを有する。
記憶部130は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部130は、配布特徴量135を有する。配布特徴量135は、情報処理装置10Dから送信された特徴量の種別を記憶する。
図16に示すように、制御部140は、第1アプリケーション141と、第2アプリケーション142Dとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。また、第2アプリケーション142Dは、センサ情報取得部1421と、特徴量取得部1426と、解析部1423Dと、送信部1424とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部140の内部構成は、図16に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部140が有する各処理部の接続関係は、図16に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
特徴量取得部1426は、各種特徴量の種別を取得する。具体的には、特徴量取得部1426は、所定のモデルから特定された特徴量の種別を情報処理装置10Dから取得する。例えば、図15の例では、特徴量取得部1426は、特徴量の種別として、「道路路面のひび割れ」を情報処理装置10Dから取得する。
解析部1423Dは、各種解析を行う。具体的には、解析部1423Dは、画像から特徴量の種別に対応する特徴量を抽出する。例えば、解析部1423Dは、撮影された道路路面のひび割れを含む画像を画像解析等の従来技術を用いて解析することで、道路路面のひび割れの特徴量として、「20 cm」と抽出する。
送信部1424は、各種情報を送信する。具体的には、送信部1424は、特徴量を情報処理装置10Dに送信する。例えば、送信部1424は、道路路面のひび割れの特徴量として、「20 cm」を情報処理装置10Dに送信する。
次に、図18を用いて、第5の実施形態に係る情報処理装置10Dが実行する情報処理の手順について説明する。図18は、第5の実施形態に係る情報処理装置10Dが実行する情報処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
上述した情報処理装置10、10A、10B,10C,10Dは、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置10、10A、10B,10Cの他の実施形態について説明する。なお、以下では、情報処理装置10を例に挙げて説明する。
上記実施形態では、情報処理装置10は、画像から所定の撮影対象の状態を識別する解析器であって、それぞれ異なる撮影対象若しくは撮影対象の状態を識別する複数の解析器の中から、いずれかの解析器を選択する選択処理の一例を説明したが、上記選択処理に限定されない。具体的には、情報処理装置10は、所定の事象を検知する各種センサによる検知結果を解析する複数の解析器から、いずれかの解析器を選択してもよい。
また、上述してきた実施形態に係る情報処理装置10、10A、10B,10C,10D、端末装置100、100A、100B,100C,100D及び所望者端末200は、例えば図19に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。以下、情報処理装置10を例に挙げて説明する。図19は、情報処理装置10の機能を実現するコンピュータ1000の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ1000は、CPU1100、RAM1200、ROM(Read Only Memory)1300、HDD(Hard Disk Drive)1400、通信インターフェイス(I/F)1500、入出力インターフェイス(I/F)1600、及びメディアインターフェイス(I/F)1700を有する。
また、上記実施形態及び変形例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置10は、選択部42と、送信部43と、解析結果取得部44(取得部の一例)とを有する。選択部42は、所定の事象を検知する検知部110による検知結果を解析する複数の解析器から、いずれかの解析器を選択する。送信部43は、選択部42により選択された解析器を、検知部110を有する端末装置100に送信する。解析結果取得部44は、端末装置100が送信部43により送信した解析器を用いて検知結果を解析した解析結果を、端末装置100から取得する。
1、1A、1B、1C、1D 情報処理システム
10、10A、10B、10C、10D 情報処理装置
20 通信部
30、30D 記憶部
31 ポリシ情報データベース
32 モデルデータベース
33 特徴量データベース
40、40A、40B、40C、40D 制御部
41 受付部
42、42A 選択部
43 送信部
44 解析結果取得部
45 解析結果提供部
46 更新部
47、47D 特徴量取得部
48 特定部
100、101、102、103、100A、100B、100C、100D 端末装置
110 検知部
111 カメラ
112 ジャイロセンサ
113 入出力部
120 通信部
130 記憶部
131 配布モデル
132 モデルインデックス
133 ポリシ情報データベース
134 モデルデータベース
135 配布特徴量
140 制御部
141 第1アプリケーション
142、142A、142B、142C、142D 第2アプリケーション
1421 センサ情報取得部
1422、1422A、1422B モデル取得部
1423、1423D 解析部
1424 送信部
1425、1425C 選択部
1426 特徴量取得部
200 所望者端末
Claims (23)
- 所定の事象を検知する検知部による検知結果を解析する複数のモデルから、いずれかのモデルを選択する選択部と、
前記選択部により選択されたモデルを、前記検知部を有する端末装置に送信する送信部と、
前記端末装置が前記送信部により送信したモデルを用いて前記検知結果を解析した解析結果を、当該端末装置から取得する取得部と
を有し、
前記選択部は、前記解析結果を所望する所望者が予め設定したポリシ情報に基づいて、複数の前記モデルからいずれかのモデルを選択し、
前記選択部は、所定のモデルを用いた解析を行わせる端末装置の台数に応じて、複数の前記モデルの中から、前記端末装置に対して送信させるモデルを選択する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 道路に関する破損状況を検知する検知部による検知結果を解析する複数のモデルから、いずれかのモデルを選択する選択部と、
前記選択部により選択されたモデルを、前記検知部を有する端末装置に送信する送信部と、
前記端末装置が前記送信部により送信したモデルを用いて前記検知結果を解析した解析結果を、当該端末装置から取得する取得部と
を有することを特徴とする情報処理装置。 - 所定の事象を検知する検知部による検知結果を解析する複数のモデルから、いずれかのモデルを選択する選択部と、
前記選択部により選択されたモデルを、前記検知部を有する端末装置に送信する送信部と、
前記端末装置が前記送信部により送信したモデルを用いて前記検知結果を解析した解析結果を、当該端末装置から取得する取得部と
を有し、
前記選択部は、画像から所定の撮影対象の状態を識別するモデルであって、それぞれ異なる撮影対象若しくは当該撮影対象の状態を識別する複数のモデルの中から、いずれかのモデルを選択し、
前記送信部は、前記選択部により選択されたモデルを、前記検知部として撮影装置を有する端末装置であって、所定の移動体に設置された端末装置に送信し、
前記取得部は、前記送信部により送信されたモデルが前記撮影装置により撮影された画像から識別した識別結果を、前記解析結果として前記端末装置から取得する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 所定の事象を検知する検知部を有する端末装置から、当該検知部による検知結果の特徴を示す特徴情報を取得する取得部
を有し、
前記選択部は、前記特徴情報に基づいて、前記検知結果を解析する複数のモデルから、いずれかのモデルを選択する
ことを特徴とする請求項1又は3に記載の情報処理装置。 - 前記選択部は、前記解析結果を所望する所望者が予め設定したポリシ情報に基づいて、複数の前記モデルからいずれかのモデルを選択する
ことを特徴とする請求項2または3に記載の情報処理装置。 - 前記選択部は、前記検知結果が得られる時間帯に応じて、複数の前記モデルの中からいずれかのモデルを選択する
ことを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記選択部は、前記検知結果が得られた際における前記端末装置の位置に応じて、複数の前記モデルの中からいずれかのモデルを選択する
ことを特徴とする請求項5または6に記載の情報処理装置。 - 前記選択部は、前記検知結果が得られた際における前記端末装置の移動状況に応じて、複数の前記モデルの中からいずれかのモデルを選択する
ことを特徴とする請求項5~7のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記選択部は、所定のモデルを用いた解析を行わせる端末装置の台数に応じて、複数の前記モデルの中から、前記端末装置に対して送信させるモデルを選択する
ことを特徴とする請求項5~8のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記選択部は、画像から所定の撮影対象の状態を識別するモデルであって、それぞれ異なる撮影対象若しくは当該撮影対象の状態を識別する複数のモデルの中から、いずれかのモデルを選択し、
前記送信部は、前記選択部により選択されたモデルを、前記検知部として撮影装置を有する端末装置に送信し、
前記取得部は、前記送信部により送信されたモデルが前記撮影装置により撮影された画像から識別した識別結果を、前記解析結果として前記端末装置から取得する
ことを特徴とする請求項2、4~9のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記選択部は、複数の前記モデルとして、所定の学習データが有する特徴を学習したモデルを圧縮した複数の圧縮モデルの中から、いずれかの圧縮モデルを選択する
ことを特徴とする請求項1~10のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記送信部は、所定の移動体に設置された端末装置に対して、前記選択部により選択されたモデルを送信する
ことを特徴とする請求項1または2、4~11のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記取得部が取得した解析結果を用いて、前記送信部により送信されたモデルを更新する更新部
を有することを特徴とする請求項1~12のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記選択部は、認識対象の画像を解析する複数のモデルから、時間帯、位置情報、移動体の移動状況、台数に応じて、いずれかのモデルを選択する、
ことを特徴とする請求項1~13のうちいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 所定の事象を検知する検知部による検知結果を解析する複数のモデルから、いずれかのモデルを選択する選択部と、
前記モデルに入力される検知結果の特徴を示す特徴情報の種別を特定する特定部と、
前記特定部により特定された特徴情報の種別を、前記検知部を有する端末装置に送信する送信部と、
前記端末装置が前記送信部により送信した特徴情報の種別に対応する特徴情報を、当該端末装置から取得する取得部と
を有し、
前記選択部は、前記検知結果を解析した解析結果を所望する所望者が予め設定したポリシ情報に基づいて、複数の前記モデルからいずれかのモデルを選択し、
前記選択部は、所定のモデルを用いた解析を行わせる端末装置の台数に応じて、複数の前記モデルの中から、前記端末装置に対して送信させるモデルを選択する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 所定の事象を検知する検知部と、
前記検知部の検知結果に基づいて、所定の外部装置が保持する複数のモデルから、当該検知結果の解析に用いるモデルを選択する選択部と、
前記所定の外部装置から、前記選択部が選択したモデルを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたモデルを用いて、前記検知結果を解析する解析部と、
前記解析部による解析結果を所定の情報処理装置に送信する送信部と
を有し、
前記選択部は、前記解析結果を所望する所望者が予め設定したポリシ情報に基づいて、複数の前記モデルからいずれかのモデルを選択し、
前記選択部は、所定のモデルを用いた解析を行わせる端末装置の台数に応じて、複数の前記モデルの中から、前記所定の外部装置から取得するモデルを選択する
ことを特徴とする端末装置。 - 所定の事象を検知する検知部と、
所定の条件に基づいて、前記検知部の検知結果を解析する複数のモデルから、いずれかのモデルを選択する選択部と、
前記選択部により選択されたモデルを用いて、前記検知結果を解析する解析部と、
前記解析部による解析結果を所定の情報処理装置に送信する送信部と
を有し、
前記選択部は、前記解析結果を所望する所望者が予め設定したポリシ情報に基づいて、複数の前記モデルからいずれかのモデルを選択し、
前記選択部は、所定のモデルを用いて解析を行う端末装置の台数に応じて、複数の前記モデルの中から、一のモデルを選択する
ことを特徴とする端末装置。 - 道路に関する破損状況を検知する検知部による検知結果を解析する複数のモデルから、いずれかのモデルを選択する選択部と、
前記モデルに入力される検知結果の特徴を示す特徴情報の種別を特定する特定部と、
前記特定部により特定された特徴情報の種別を、前記検知部を有する端末装置に送信する送信部と、
前記端末装置が前記送信部により送信した特徴情報の種別に対応する特徴情報を、当該端末装置から取得する取得部と
を有することを特徴とする情報処理装置。 - 道路に関する破損状況を検知する検知部と、
前記検知部の検知結果に基づいて、所定の外部装置が保持する複数のモデルから、当該検知結果の解析に用いるモデルを選択する選択部と、
前記所定の外部装置から、前記選択部が選択したモデルを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたモデルを用いて、前記検知結果を解析する解析部と、
前記解析部による解析結果を所定の情報処理装置に送信する送信部と
を有することを特徴とする端末装置。 - 道路に関する破損状況を検知する検知部と、
所定の条件に基づいて、前記検知部の検知結果を解析する複数のモデルから、いずれかのモデルを選択する選択部と、
前記選択部により選択されたモデルを用いて、前記検知結果を解析する解析部と、
前記解析部による解析結果を所定の情報処理装置に送信する送信部と
を有することを特徴とする端末装置。 - 所定の事象を検知する検知部による検知結果を解析する複数のモデルから、いずれかのモデルを選択する選択部と、
前記モデルに入力される検知結果の特徴を示す特徴情報の種別を特定する特定部と、
前記特定部により特定された特徴情報の種別を、前記検知部を有する端末装置に送信する送信部と、
前記端末装置が前記送信部により送信した特徴情報の種別に対応する特徴情報を、当該端末装置から取得する取得部と
を有し、
前記選択部は、画像から所定の撮影対象の状態を識別するモデルであって、それぞれ異なる撮影対象若しくは当該撮影対象の状態を識別する複数のモデルの中から、いずれかのモデルを選択し、
前記送信部は、前記選択部により選択されたモデルを、前記検知部として撮影装置を有する端末装置であって、所定の移動体に設置された端末装置に送信し、
前記取得部は、前記送信部により送信されたモデルが前記撮影装置により撮影された画像から識別した識別結果を前記端末装置から取得する
ことを特徴とする情報処理装置。 - 所定の移動体に設置された端末装置であって、
所定の事象を検知する検知部と、
前記検知部の検知結果に基づいて、所定の外部装置が保持する複数のモデルから、当該検知結果の解析に用いるモデルを選択する選択部と、
前記所定の外部装置から、前記選択部が選択したモデルを取得する取得部と、
前記取得部により取得されたモデルを用いて、前記検知結果を解析する解析部と、
前記解析部による解析結果を所定の情報処理装置に送信する送信部と
を有し、
前記端末装置は、前記検知部として撮影装置を有し、
前記選択部は、画像から所定の撮影対象の状態を識別するモデルであって、それぞれ異なる撮影対象若しくは当該撮影対象の状態を識別する複数のモデルの中から、いずれかのモデルを選択し、
前記送信部は、前記モデルが前記撮影装置により撮影された画像から識別した識別結果を、前記解析結果として前記所定の情報処理装置に送信する
ことを特徴とする端末装置。 - 所定の移動体に設置された端末装置であって、
所定の事象を検知する検知部と、
所定の条件に基づいて、前記検知部の検知結果を解析する複数のモデルから、いずれかのモデルを選択する選択部と、
前記選択部により選択されたモデルを用いて、前記検知結果を解析する解析部と、
前記解析部による解析結果を所定の情報処理装置に送信する送信部と
を有し、
前記端末装置は、前記検知部として撮影装置を有し、
前記選択部は、画像から所定の撮影対象の状態を識別するモデルであって、それぞれ異なる撮影対象若しくは当該撮影対象の状態を識別する複数のモデルの中から、いずれかのモデルを選択し、
前記送信部は、前記モデルが前記撮影装置により撮影された画像から識別した識別結果を、前記解析結果として前記所定の情報処理装置に送信する
ことを特徴とする端末装置。
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2020020165A JP7009527B2 (ja) | 2020-02-07 | 2020-02-07 | 情報処理装置及び端末装置 |
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JP2021125151A JP2021125151A (ja) | 2021-08-30 |
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WO2019069958A1 (ja) | 2017-10-03 | 2019-04-11 | 日本電気株式会社 | サーバ装置、ニオイセンサデータ解析方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
JP2019087229A (ja) | 2017-11-02 | 2019-06-06 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理装置の制御方法及びプログラム |
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JP2019087229A (ja) | 2017-11-02 | 2019-06-06 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理装置の制御方法及びプログラム |
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