JP7032714B2

JP7032714B2 - 地図変換装置、学習装置、地図変換方法、学習方法、およびプログラム

Info

Publication number: JP7032714B2
Application number: JP2018025679A
Authority: JP
Inventors: 修大川内
Original assignee: OMI CO., LTD.
Current assignee: OMI CO., LTD.
Priority date: 2018-02-16
Filing date: 2018-02-16
Publication date: 2022-03-09
Anticipated expiration: 2038-02-16
Also published as: JP2019144287A

Description

本発明は、地図情報を変換する地図変換装置等に関するものである。

従来、地図を鳥瞰図として表示することができるナビゲーションシステムがあった。本システムは、視点の位置の入力を受け付け、現在地および目的地の座標と視点位置とをもとに、透視変換後の２地点の描画位置があらかじめ定められた位置になるように、投射平面を決定する、または、縮尺率の入力を受け付け、上記２地点の座標と縮尺率とをもとに、透視変換後の上記２地点の描画位置があらかじめ定められた位置になり、描画の縮尺率が上記入力された縮尺率になるように、視点位置および上記投射平面を決定する、あるいは、投射角度の入力を受け付け、投射角度と視点位置とをもとに、投射平面を決定する、ことにより投射平面に地図データを透視変換して鳥瞰図を得るシステムであった（特許文献１参照）。

特開２００３－３６０２２号公報

しかしながら、従来技術においては、第一種の地図から第一種とは異なる種類の第二種の地図を適切に生成できなかった。

また、従来技術においては、視点の位置、縮尺率、投射角度等の入力を行わずに、第一種の地図から第一種とは異なる種類の第二種の地図を適切に生成できなかった。

本第一の発明の地図変換装置は、第一種の地図の一部分から第二種の地図の一部分を生成するための情報である生成情報が格納される生成情報格納部と、第一種の地図を受け付ける受付部と、受付部が受け付けた第一種の地図を分割し、地図の部分である２以上の第一種地図部分を取得する分割部と、２以上の各第一種地図部分から、生成情報を用いて、第二種の地図の部分である２以上の第二種地図部分を取得する変換部と、２以上の第二種地図部分を用いて第二種の地図を取得する合成部と、合成部が取得した第二種の地図を出力する出力部とを具備する地図変換装置である。

かかる構成により、第一種の地図から第一種とは異なる種類の第二種の地図を適切に生成できる。

また、本第二の発明の地図変換装置は、第一の発明に対して、受付部が受け付けた第一種の地図から文字の部分を検知し、文字を取得する文字取得部と、第一種の地図から文字取得部が検知した文字の部分を切り抜く文字切除部とをさらに具備し、分割部は、文字切除部が文字の部分を切り抜いた後の第一種の地図を分割し、２以上の第一種地図部分を取得し、合成部は、２以上の第二種地図部分と文字取得部が取得した文字とを用いて第二種の地図を取得する地図変換装置である。

また、本第三の発明の地図変換装置は、第二の発明に対して、分割部は、文字切除部が文字の部分を切り抜いた後の第一種の地図のうち、文字切除部が切り抜いた領域を除く領域を分割し、２以上の第一種地図部分を取得し、合成部は、２以上の第二種地図部分を合成し、切り抜かれた領域に対応する領域であり、第二種の地図の領域に、文字取得部が取得した文字を配置し、第二種の地図を取得する地図変換装置である。

かかる構成により、第一種の地図から第一種とは異なる種類の第二種の地図をより適切に生成できる。

また、本第四の発明の地図変換装置は、第二または第三の発明に対して、合成部は、予め決められた属性値を有する文字を配置し、第二種の地図を取得する地図変換装置である。

また、本第五の発明の地図変換装置は、第一から第四いずれか１つの発明に対して、生成情報は、第一種の地図の一部分である第一種地図部分と第一種の地図と同じ領域の第二種の地図の一部分である第二種地図部分との組を複数組機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器である地図変換装置である。

また、本第六の発明の地図変換装置は、第一から第四いずれか１つの発明に対して、第二種の地図は、鳥瞰図であり、生成情報は、第一種の地図の一部分である第一種地図部分と第一種の地図と同じ領域の第二種の地図の一部分である第二種地図部分と第二種の地図の特徴量であり鳥瞰図に関する特徴量の集合を複数、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器である地図変換装置である。

かかる構成により、第一種の地図から第一種とは異なる鳥瞰図の地図を適切に生成できる。

また、本第七の発明の地図変換装置は、第一から第四いずれか１つの発明に対して、生成情報格納部には、画像である第一種地図部分または第一種地図部分の１以上の特徴量である見出情報に対応付いている２以上の生成情報が格納され、生成情報は、画像である第一種地図部分から画像である第二種地図部分を取得するための情報であり、変換部は、２以上の各第一種地図部分から１以上の特徴量を取得し、１以上の特徴量に最も近似する見出情報を決定し、見出情報に対応付いている生成情報を用いて、２以上の各第一種地図部分から２以上の第二種地図部分を取得する地図変換装置である。

また、本第八の発明の地図変換装置は、第一から第七いずれか１つの発明に対して、生成情報格納部には、第一種の地図の種類を示す第一種類情報と第二種の地図の種類を示す第二種類情報とに対応付けて２以上の生成情報が格納され、変換部は、受付部が受け付けた第一種の地図の第一種類情報と、変換する地図の種類を示す第二種類情報とを取得し、当該第一種類情報と第二種類情報とに対応する生成情報を用いて、２以上の各第一種地図部分から、２以上の第二種地図部分を取得する地図変換装置である。

かかる構成により、適切な生成情報を用いることにより、精度の高い第二種の地図を生成できる。

また、本第九の発明の学習装置は、第一種の地図と第一種の地図と同じ領域の第二種の地図とが格納される地図格納部と、第一種の地図を分割し、２以上の第一種地図部分を取得し、第二種の地図を分割し、２以上の第二種地図部分を取得する分割部と、２以上の各第一種地図部分を入力とし、２以上の各第二種地図部分を出力とする学習器を、機械学習のアルゴリズムにより取得する学習部と、学習器を蓄積する蓄積部とを具備する学習装置である。

かかる構成により、第一種の地図から第一種とは異なる種類の第二種の地図を適切に生成するための学習器を取得できる。

また、本十第の発明の学習装置は、第九の発明に対して、第一種の地図から文字の部分を検知し、第二種の地図から文字の部分を検知する文字取得部と、第一種の地図から文字取得部が検知した文字の部分を切り抜き、第二種の地図から文字取得部が検知した文字の部分を切り抜く文字切除部とをさらに具備し、分割部は、文字切除部が文字の部分を切り抜いた後の第一種の地図を分割し、２以上の第一種地図部分を取得し、文字切除部が文字の部分を切り抜いた後の第二種の地図を分割し、２以上の第二種地図部分を取得する学習装置である。

また、本十一第の発明の学習装置は、第十の発明に対して、分割部は、文字切除部が文字の部分を切り抜いた後の第一種の地図の領域と、文字切除部が文字の部分を切り抜いた後の第二種の地図の領域の中で、対応する領域のみを使用して、２以上の第一種地図部分を取得し、かつ２以上の第二種地図部分を取得する学習装置である。

かかる構成により、第一種の地図から第一種とは異なる種類の第二種の地図をより適切に生成するための学習器を取得できる。

また、本第十二の発明の学習装置は、第九から第十一いずれか１つの発明に対して、鳥瞰図の１以上の特徴量を受け付ける受付部をさらに具備し、学習部は、２以上の各第一種地図部分と１以上の特徴量とを入力とし、２以上の各第二種地図部分を出力とする学習器を、機械学習のアルゴリズムにより取得する学習装置である。

かかる構成により、第一種の地図から第一種とは異なる鳥瞰図の地図を適切に生成するための学習器を取得できる。

本発明による地図変換装置によれば、第一種の地図から第一種とは異なる種類の第二種の地図を生成できる。

実施の形態１における地図変換装置Ａのブロック図同地図変換装置Ａの動作について説明するフローチャート実施の形態２における地図変換装置Ｂのブロック図同地図変換装置Ｂの動作について説明するフローチャート実施の形態３における学習装置Ｃのブロック図同学習装置Ｃの動作について説明するフローチャート上記実施の形態における学習対象の情報の例を示す図同入力された第一種地図の例を示す図同出力された第二種地図の例を示す図同学習対象の情報の例を示す図同入力された第一種地図の例を示す図同学習対象の情報の例を示す図同コンピュータシステムの概観図同コンピュータシステムのブロック図

以下、地図変換装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。

（実施の形態１）

本実施の形態において、受け付けた第一種の地図を分割し、２以上の第一種地図部分を取得し、第一種の地図の一部分から第二種の地図の一部分を生成するための生成情報を用いて、各第一種地図部分から第二種地図部分を取得し、２以上の第二種地図部分を合成して第二種の地図を生成し、出力する地図変換装置について説明する。なお、実施の形態１において、生成情報は、後述する学習器、または後述する学習器と地図の特徴量である。

また、本実施の形態において、地図変換の前処理として、受け付けた第一種の地図から文字列の部分を除く処理を行い、後処理として、除いた文字列を第二種の地図に配置する地図変換装置について説明する。

また、本実施の形態において、第一種の地図を分割する場合に、切り抜かれた文字列の部分を用いずに分割する地図変換装置について説明する。

さらに、本実施の形態において、第二種の地図で用いる文字の属性値を採用した文字を第二種の地図に配置する地図変換装置について説明する。なお、文字の属性値の情報は、例えば、予め格納されている。

図１は、本実施の形態における地図変換装置Ａのブロック図である。地図変換装置Ａは、格納部１、受付部２、処理部３、および出力部４を備える。格納部１は、生成情報格納部１１を備える。処理部３は、文字取得部３１、文字切除部３２、分割部３３、変換部３４、および合成部３５を備える。

格納部１には、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、後述する生成情報、第二種の地図で用いる文字の属性値を特定する情報である。

生成情報格納部１１には、１または２以上の生成情報が格納される。生成情報とは、第一種の地図の一部分から第二種の地図の一部分を生成するための情報である。なお、第一種の地図の種類、第二種の地図の種類は、問わない。第一種の地図は、例えば、平面地図、デジタル標高地図、立体地図、鳥瞰図等である。第二種の地図は、第一種の地図とは異なる種類の地図であり、例えば、鳥瞰図、平面地図、デジタル写真標高地図、立体地図である。ただし、第一種の地図の領域および第二種の地図の領域は、通常、同じである。

なお、第一種の地図、第二種の地図は、例えば、ビットマップであるが、ベクトルデータ、ビットマップとベクトルデータとの組み合わせでも良く、そのデータ構造は問わない。また、ビットマップは、ｊｐｅｇ、ｇｉｆ、ｂｍｐ等、そのデータ形式は問わないことは言うまでもない。

実施の形態１における生成情報は、第一種の地図の一部分である第一種地図部分と第一種の地図と同じ領域の第二種の地図の一部分である第二種地図部分との組を、複数組、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器である。機械学習のアルゴリズムとは、例えば、深層学習、決定木、ランダムフォレスト、ＳＶＭ等、問わない。

生成情報は、第一種の地図の一部分である第一種地図部分と第一種の地図と同じ領域の第二種の地図の一部分である第二種地図部分と第二種の地図の特徴量であり鳥瞰図に関する特徴量の集合を複数、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器であっても良い。鳥瞰図に関する特徴量の集合は、鳥瞰図に関する１または２以上の特徴量である。鳥瞰図に関する特徴量の集合は、特徴量ベクトルと言っても良い。鳥瞰図に関する特徴量は、例えば、視点の位置を示す位置情報、投射角度である。

なお、１以上の各生成情報は、第一種類情報と第二種類情報とに対応付けられていても良い。また、１以上の各生成情報は、第一種類情報と第二種類情報と鳥瞰図の特徴量（例えば、投影角度）とに対応付けられていても良い。第一種類情報とは、第一種の地図の種類を示す情報である。第二種類情報とは、第二種の地図の種類を示す情報である。

なお、学習器を生成する学習装置について、実施の形態３で説明する。

受付部２は、各種の指示や情報を受け付ける。各種の指示や情報とは、例えば、第一種の地図、動作の開始指示である。受付部２は、第一種の地図とともに、第一種の地図の第一種類情報と第二種類情報とを受け付けても良い。受付部２は、投射角度等の鳥瞰図の特徴量を受け付けても良い。

ここで、受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。

各種の指示や情報の入力手段は、タッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。受付部２は、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。

処理部３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、文字取得部３１、文字切除部３２、分割部３３、変換部３４、合成部３５等が行う処理である。各種の処理とは、例えば、受け付けられた第一種の地図をビットマップ化する処理である。なお、かかる場合、第一種の地図はビットマップではなく、例えば、ラスターデータである。各種の処理とは、例えば、受付部２が受け付けた第一種の地図の種類である第一種類情報を取得する処理である。なお、第一種類情報と第一種の地図との多数の組を機械学習により学習しておけば、受付部２が受け付けた第一種の地図を入力し、第一種類情報を取得することは、公知の機械学習のアルゴリズムにより可能である。

文字取得部３１は、受付部２が受け付けた第一種の地図から文字の部分を検知し、文字を取得する。文字取得部３１は、受付部２が受け付けた第一種の地図から文字の部分を検知し、１または２以上の文字列を取得することは好適である。なお、文字列は、通常、２以上の文字であるが、１つの文字でも良い。文字列は、例えば、地名、名勝等である。文字取得部３１は、受付部２が受け付けた第一種の地図から文字の部分を検知し、文字列と当該文字列の属性値とを取得することは好適である。文字列の属性値は、例えば、文字のサイズ、文字の色、フォント等である。文字取得部３１は、第一種の地図に対して文字認識処理を行い、文字の部分を検知し、文字コードと、当該文字コードに対応する領域情報を取得する。文字取得部３１は、第一種の地図に対して文字認識処理を行い、文字の部分を検知し、文字コードと、文字の属性値と、当該文字の部分に対応する領域情報を取得する。なお、文字の画像から文字属性値（サイズ、色、フォント等）を取得する技術は公知技術であるので詳細な説明は省略する。

領域情報は、第一種の地図の中の相対的な領域を示す情報である。領域情報は、例えば、第一種の地図の中の相対的な位置を示す座標値（ｘ，ｙ）である。領域情報は、例えば、文字の領域の中の左上座標と右下座標、文字の領域の中の左上座標と文字サイズ、または文字の領域の中の左上座標と幅と高さ等である。なお、文字認識処理は公知技術であるので、詳細な説明を省略する。また、文字を取得することは、通常、文字コードを取得することであるが、文字の画像を取得することでも良い。

文字切除部３２は、第一種の地図から文字取得部３１が検知した文字の部分を切り抜く。文字切除部３２は、第一種の地図から文字の領域部分を切り抜いて、切り抜き後の第一種の地図を取得する。文字の部分を切り抜く処理は、文字の部分に文字以外の情報を上書きする処理でも良い。文字の部分を切り抜く処理は、結果として、文字が表出しなければ良い。文字切除部３２は、文字取得部３１が検知した文字の部分を、当該部分の周辺の画素値を用いて、補間し、文字が無い第一種の地図を構成することは好適である。着目する画素の周辺の１または２以上の画素の画素値を用いて、着目する画素の画素値を決定する処理は公知技術であるので詳細な説明を省略する。

分割部３３は、受付部２が受け付けた第一種の地図を分割し、２以上の第一種地図部分を取得する。第一種地図部分は、第一種の地図の部分の情報であれば良い。第一種地図部分は、通常、ビットマップであるが、ラスターデータ等でも良く、そのデータタイプは問わない。

分割部３３は、文字切除部３２が文字の部分を切り抜いた後の第一種の地図を分割し、２以上の第一種地図部分を取得することは好適である。

分割部３３は、文字切除部３２が文字の部分を切り抜いた後の第一種の地図のうち、文字切除部３２が切り抜いた領域を除く領域を分割し、２以上の第一種地図部分を取得することは好適である。
また、分割部３３が第一種の地図を分割する際の分割のサイズ、分割のアルゴリズムは問わない。つまり、第一種地図部分のサイズは問わない。ただし、第一種地図部分は、通常、２画素以上である。また、分割部３３が第一種の地図を分割する際の分割のサイズ、分割のアルゴリズムは、予め決められていることは好適である。

また、分割部３３は、通常、相対的位置情報に対応付けて、第一種地図部分を取得する。なお、相対的位置情報は、第一種地図部分の第一種の地図全体の中の相対的な位置を示す情報である。相対的位置情報は、例えば、座標値（ｘ，ｙ）、第一種地図部分に対応するブロックを識別するブロックＩＤ、相対的位置情報の領域を特定する情報（例えば、左上座標と右下座標）である。

変換部３４は、２以上の各第一種地図部分から、生成情報を用いて、第二種地図部分を取得する。第二種地図部分は、第二種の地図の部分である。

変換部３４は、受付部２が受け付けた第一種の地図の第一種類情報と、変換する地図の種類を示す第二種類情報とを取得し、当該第一種類情報と第二種類情報とに対応する生成情報を用いて、２以上の各第一種地図部分から、２以上の第二種地図部分を取得することは好適である。

変換部３４は、受付部２が受け付けた第一種の地図の第一種類情報と、変換する地図の種類を示す第二種類情報と鳥瞰図の特徴量（例えば、投影角度、視点位置）とを取得し、当該第一種類情報と第二種類情報とに対応する生成情報を用いて、２以上の各第一種地図部分から、２以上の第二種地図部分を取得することは好適である。なお、視点位置は、例えば、地図上における相対的な座標値（ｘ，ｙ，ｚ）であるが、視点の位置を特定する情報であれば何でも良い。

なお、第二種類情報と鳥瞰図の特徴量とは、通常、受付部２が受け付けた情報である。第一種類情報は、受付部２が受け付けた情報または処理部３が受付部２が受け付けた第一種の地図から自動取得した情報である。また、第一種類情報と第二種類情報と鳥瞰図の特徴量は、格納部１に格納されていても良い。

以下、変換部３４の第一および第二の動作例について説明する。まず、第一の動作例について説明する。変換部３４は、例えば、画像である第一種地図部分から１以上の特徴量を抽出し、特徴量ベクトルを構成する。次に、変換部３４は、１以上の特徴量を学習器である生成情報に適用し、機械学習のアルゴリズムにより、第二種地図部分を取得する。変換部３４は、かかる処理を、２以上の各第一種地図部分ごとに行う。なお、１以上の特徴量は、例えば、画素値、輝度、アクティビティ、時空間相関、動きベクトル、周波数分布、第一種地図部分の画素値分布、複数の画素値（例えば、周辺の隣接する複数の画素の画素値、隣接しない予め決められた位置関係にある複数の画素の画素値）の演算値（例えば、平均値、差、和など）等である。また、アクティビティとは、例えば、複数の画素の最大値および最小値、ダイナミックレンジ（ＤＲ）、複数の画素の間の差分値などである。複数の画素の間の差分値は、例えば、空間内の複数画素間の差分値である。

次に、変換部３４の第二の動作例について説明する。変換部３４は、例えば、第一種地図部分を学習器である生成情報に適用し、機械学習のアルゴリズムにより、第二種地図部分を取得する。変換部３４は、かかる処理を、２以上の各第一種地図部分ごとに行う。

なお、変換部３４は、第一種地図部分から取得された第二種地図部分を、当該第一種地図部分と対になる相対的位置情報に対応付ける。

合成部３５は、２以上の第二種地図部分を用いて第二種の地図を取得する。合成部３５は、２以上の第二種地図部分を合成し、第二種の地図を取得する。合成部３５は、例えば、２以上の各第二種地図部分に対応付いている相対的位置情報が示す位置に、２以上の各第二種地図部分を配置し、第二種の地図を取得する。

合成部３５は、例えば、２以上の第二種地図部分と文字取得部３１が取得した文字とを用いて第二種の地図を取得する。

合成部３５は、例えば、２以上の第二種地図部分を合成し、切り抜かれた領域に対応する領域であり、第二種の地図の領域に、文字取得部３１が取得した文字を配置し、第二種の地図を取得する。なお、切り抜かれた領域に対応する領域とは、切り抜かれた第一種地図の領域に対応する第二種地図の領域である。

合成部３５は、例えば、２以上の各第二種地図部分に対応付いている相対的位置情報が示す位置に、２以上の各第二種地図部分を配置し、かつ文字取得部３１が取得した文字を、文字に対応する領域情報が示す領域に配置する。

合成部３５は、例えば、文字取得部３１が取得した文字コードを、予め決められた属性値にし、当該文字に対応する領域情報が示す領域に配置し、第二種の地図を取得する。予め決められた属性値は、文字の属性値であり、例えば、フォント、文字色、文字の大きさである。また、予め決められた属性値は、例えば、格納部１に予め格納されている。

出力部４は、合成部３５が取得した第二種の地図を出力する。なお、出力とは、ここでは、例えば、記録媒体への蓄積であるが、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念と考えても良い。

格納部１、および生成情報格納部１１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

格納部１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部１等で記憶されるようになってもよい。

処理部３、文字取得部３１、文字切除部３２、分割部３３、変換部３４、合成部３５、および出力部４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

出力部４は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現されても良い。出力部４は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。

次に、地図変換装置Ａの動作について、図２のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ２０１）受付部２は、第一種の地図を受け付けたか否かを判断する。第一種の地図を受け付けた場合はステップＳ２０２に行き、第一種の地図を受け付けなかった場合はステップＳ２０１に戻る。

（ステップＳ２０２）文字取得部３１は、受付部２が受け付けた第一種の地図から、１または２以上の文字列の部分を検知する。

（ステップＳ２０３）文字取得部３１は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ２０４）文字取得部３１は、ステップＳ２０２で検知した文字列のうち、ｉ番目の文字列が存在するか否かを判断する。ｉ番目の文字列が存在する場合はステップＳ２０５に行き、ｉ番目の文字列が存在しない場合はステップＳ２１０に行く。

（ステップＳ２０５）文字取得部３１は、ｉ番目の文字列の各文字の文字コードを取得する。つまり、文字取得部３１は、ｉ番目の文字列の文字コードを取得する。

（ステップＳ２０６）文字取得部３１は、ｉ番目の文字列の領域情報を取得する。なお、領域情報は、例えば、第一種の地図の中のｉ番目の文字列の領域を特定する情報である。

（ステップＳ２０７）文字取得部３１は、ｉ番目の文字列の各文字の文字コードとｉ番目の文字列の領域情報とを対応付けて、図示しないバッファまたは格納部１に一時蓄積する。

（ステップＳ２０８）文字切除部３２は、ステップＳ２０１で受け付けられた第一種の地図から、ｉ番目の文字列の部分を切り抜く。

（ステップＳ２０９）文字取得部３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２０４に戻る。

（ステップＳ２１０）分割部３３は、ステップＳ２０８での切り抜きの処理が行われた後の第一種の地図を分割し、２以上の第一種地図部分を取得する。そして、分割部３３は、２以上の各第一種地図部分を、当該各第一種地図部分の相対的な位置を示す相対的位置情報または領域を特定する領域情報に対応付けて、図示しないバッファまたは格納部１に一時蓄積する。

（ステップＳ２１１）変換部３４は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ２１２）変換部３４は、ｊ番目の第一種地図部分が存在するか否かを判断する。ｊ番目の第一種地図部分が存在する場合はステップＳ２１３に行き、ｊ番目の第一種地図部分が存在しない場合はステップＳ２１６に行く。

（ステップＳ２１３）変換部３４は、ｊ番目の第一種地図部分に対して変換処理を行い、第二種地図部分を取得する。なお、変換処理の詳細については上述したので、ここでの説明は省略する。

（ステップＳ２１４）変換部３４は、ステップＳ２１３で取得した第二種地図部分を、ｊ番目の第一種地図部分に対応付いている相対的位置情報または領域情報と対にして、図示しないバッファまたは格納部１に一時蓄積する。

（ステップＳ２１５）変換部３４は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１２に戻る。

（ステップＳ２１６）合成部３５は、２以上の第二種地図部分を合成し、第二種の地図を取得する。つまり、合成部３５は、２以上の各第二種地図部分と対になる相対的位置情報または領域情報が示す位置に各第二種地図部分を配置し、第二種の地図を取得する。また、合成部３５は、ステップＳ２０７で文字取得部３１により蓄積された１以上の各文字コード列に対応する文字列を、対応する領域情報に対する位置に配置することは好適である。この場合、合成部３５は、予め決められた文字の属性値の文字列を配置することは好適である。

（ステップＳ２１７）出力部４は、ステップＳ２１６で取得された第二種の地図を、図示しないバッファまたは格納部１に一時蓄積する。処理を終了する。

以上、本実施の形態によれば、第一種の地図から第一種とは異なる種類の第二種の地図を適切に生成できる。

なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における地図変換装置Ａを実現するソフトウェアは、例えば、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、第一種の地図の一部分から第二種の地図の一部分を生成するための情報である生成情報が格納される生成情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、第一種の地図を受け付ける受付部と、前記受付部が受け付けた第一種の地図を分割し、当該地図の部分である２以上の第一種地図部分を取得する分割部と、前記２以上の各第一種地図部分から、前記生成情報を用いて、第二種の地図の部分である２以上の第二種地図部分を取得する変換部と、前記２以上の第二種地図部分を用いて第二種の地図を取得する合成部と、前記合成部が取得した第二種の地図を出力する出力部として機能させるためのプログラムである。

また、上記プログラムにおいて、前記生成情報は、第一種の地図の一部分である第一種地図部分と当該第一種の地図と同じ領域の第二種の地図の一部分である第二種地図部分との組を複数組機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器であることは好適である。

（実施の形態２）

本実施の形態において、実施の形態１との違いは、機械学習のアルゴリズムを用いずに、第一種の地図から第二種の地図を取得する点である。

本実施の形態において、受け付けた第一種の地図を分割し、第一種の地図の一部分と第二種の地図の一部分との対応を取るための情報である生成情報を用いて、第一種の地図から第二種の地図を取得する。

図３は、本実施の形態における地図変換装置Ｂのブロック図である。地図変換装置Ｂは、格納部５、受付部２、処理部６、および出力部４を備える。格納部５は、生成情報格納部５１を備える。処理部６は、文字取得部３１、文字切除部３２、分割部３３、変換部６４、および合成部３５を備える。

格納部５には、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、後述する生成情報、文字の属性値である。

生成情報格納部５１は、１または２以上の生成情報が格納される。生成情報は、第一種の地図の一部分である第一種地図部分から第二種の地図の一部分である第二種地図部分を生成するための情報である。生成情報は、画像である第一種地図部分から画像である第二種地図部分を取得するための情報である。生成情報は、例えば、画像を変換する演算式である。生成情報は、例えば、第一種地図部分と第二種地図部分との対の情報である。生成情報は、例えば、第一種地図部分の特徴量ベクトルと第二種地図部分との対の情報である。生成情報は、例えば、第二種地図部分である。

生成情報格納部５１には、見出情報に対応付いている２以上の生成情報が格納されていることは好適である。見出情報は、画像である第一種地図部分または第一種地図部分の１以上の特徴量である。ここでの生成情報は、例えば、第二種地図部分、第二種地図部分の特徴量ベクトル、または画像を変換する演算式である。なお、演算式は、予め格納されている演算式に与える１以上のパラメータでも良い。

処理部６は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、変換部６４等が行う処理である。

変換部６４は、２以上の各第一種地図部分から、生成情報を用いて、第二種の地図の部分である２以上の第二種地図部分を取得する。

変換部６４は、例えば、２以上の各第一種地図部分から１以上の特徴量を取得し、１以上の特徴量に最も近似する見出情報を決定し、当該見出情報に対応付いている生成情報を用いて、２以上の各第一種地図部分から、第一種地図部分に対応する第二種地図部分を取得する。

格納部５、および生成情報格納部５１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

格納部５等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部５等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部５等で記憶されるようになってもよい。

処理部６、および変換部６４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部６等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

次に、地図変換装置Ｂの動作について、図４のフローチャートを用いて説明する。図４のフローチャートにおいて、図２のフローチャートと同一のステップについて説明を省略する。

（ステップＳ４１３）変換部６４は、ｊ番目の第一種地図部分から１以上の特徴量を取得し、特徴量ベクトルを構成する。次に、変換部６４は、当該特徴量ベクトルに最も近似する見出情報（ここでは、特徴量ベクトル）を、生成情報格納部５１の見出情報から決定する。次に、変換部６４は、決定した見出情報と対になる生成情報を生成情報格納部５１から取得する。次に、変換部６４は、当該取得した生成情報を用いて、第一種地図部分を変換し、第二種地図部分を取得する。

なお、本実施の形態における地図変換装置Ｂを実現するソフトウェアは、例えば、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、第一種の地図の一部分から第二種の地図の一部分を生成するための情報である生成情報が格納される生成情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、第一種の地図を受け付ける受付部と、前記受付部が受け付けた第一種の地図を分割し、当該地図の部分である２以上の第一種地図部分を取得する分割部と、前記２以上の各第一種地図部分から、前記生成情報を用いて、第二種の地図の部分である２以上の第二種地図部分を取得する変換部と、前記２以上の第二種地図部分を用いて第二種の地図を取得する合成部と、前記合成部が取得した第二種の地図を出力する出力部として機能させるためのプログラムである。

また、上記プログラムにおいて、前記生成情報格納部には、画像である第一種地図部分または当該第一種地図部分の１以上の特徴量である見出情報に対応付いている２以上の生成情報が格納され、前記生成情報は、画像である第一種地図部分から画像である第二種地図部分を取得するための情報であり、前記変換部は、前記２以上の各第一種地図部分から１以上の特徴量を取得し、当該１以上の特徴量に最も近似する見出情報を決定し、当該見出情報に対応付いている生成情報を用いて、前記２以上の各第一種地図部分から２以上の第二種地図部分を取得するものとして、コンピュータを機能させるプログラムであることは好適である。

（実施の形態３）

本実施の形態において、実施の形態１で説明した地図変換装置Ａが使用する生成情報を取得する学習装置について説明する。

図５は、本実施の形態における学習装置Ｃのブロック図である。学習装置Ｃは、格納部７、受付部２、処理部８、および出力部９を備える。格納部７は、地図格納部７１を備える。処理部８は、文字取得部３１、文字切除部３２、分割部８３、および学習部８６を備える。出力部９は、蓄積部９１を備える。

格納部７には、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、後述する地図情報、鳥瞰図の１以上の特徴量である。ここでの特徴量は、例えば、投射角度、視点位置である。

地図格納部７１には、第一種の地図と、当該第一種の地図と同じ領域の第二種の地図とが、対応付けて格納される。第一種の地図と第二種の地図の大きさ、縮尺等は同じでなくても良い。なお、同じ領域とは、完全に同一の領域であることは好適であるが、閾値以上の割合の領域が同じであることでも良い。また、ここでの閾値は、「９０％」など、大きい値である方が好適である。

地図格納部７１には、通常、第一種の地図と第二種の地図との組が、２組以上、格納される。第一種の地図と第二種の地図との組に、１以上の特徴量が対応付いていることは好適である。

受付部２は、鳥瞰図の１以上の特徴量を受け付ける。なお、ここで、受け付けとは、格納部７からの読み出しでも良い。

１以上の特徴量の入力手段は、タッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。受付部２は、タッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。

処理部８は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、文字取得部３１、文字切除部３２、分割部８３、学習部８６が行う処理である。

分割部８３は、第一種の地図を分割し、２以上の第一種地図部分を取得する。また、分割部８３は、第二種の地図を分割し、２以上の第二種地図部分を取得する。なお、第一種の地図と第二種の地図は、地図格納部７１に格納されている地図情報である。分割部８３は、同じ領域の第一種地図部分と第二種地図部分とを対応付ける。

分割部８３は、例えば、文字切除部３２が文字の部分を切り抜いた後の第一種の地図を分割し、２以上の第一種地図部分を取得する。また、分割部８３は、文字切除部３２が文字の部分を切り抜いた後の第二種の地図を分割し、２以上の第二種地図部分を取得する。

分割部８３は、例えば、文字切除部３２が文字の部分を切り抜いた後の第一種の地図の領域と、文字切除部３２が文字の部分を切り抜いた後の第二種の地図の領域の中で、対応する領域のみを使用して、２以上の第一種地図部分を取得し、かつ２以上の第二種地図部分を取得する。

なお、分割部８３が取得した第一種地図部分と第二種地図部分との組は、同じ領域の地図であり、対応付けられている。

学習部８６は、２以上の各第一種地図部分を入力とし、２以上の各第二種地図部分を出力とする学習器を、機械学習のアルゴリズムにより取得する。学習部８６は、分割部８３が取得した第一種地図部分と第二種地図部分との組、複数組を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習器を取得する。なお、かかる第一種地図部分と第二種地図部分とは、同じ領域の地図情報である。また、機械学習のアルゴリズムは、深層学習、決定木、ランダムフォレスト、ＳＶＭ等、問わない。

また、学習部８６は、例えば、組を構成する第一種地図部分と第二種地図部分について、当該第一種地図部分の入力があった場合に、当該第二種地図部分を正例とし、他の１以上の組の第二種地図部分を負例として用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習器を取得する。

学習部８６は、２以上の各第一種地図部分と１以上の特徴量とを入力とし、２以上の各第二種地図部分を出力とする学習器を、機械学習のアルゴリズムにより取得する。

学習部８６は、文字列を有さない第一種地図部分と、文字列を有さない第二種地図部分との組を用いて、機械学習のアルゴリズムにより学習器を取得することは好適である。

出力部９は、学習部８６が取得した学習器を出力する。ここでの出力とは、通常、蓄積であるが、他の装置への送信等でも良い。

蓄積部９１は、学習部８６が取得した学習器を蓄積する。

格納部７、および地図格納部７１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

格納部７等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部７等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部７等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部７等で記憶されるようになってもよい。

処理部８、分割部８３、学習部８６、出力部９、および蓄積部９１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部８等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

次に、学習装置Ｃの動作について、図６のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ６０１）処理部８は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ６０２）処理部８は、ｉ番目の地図の組が地図格納部７１に存在するか否かを判断する。ｉ番目の地図の組が存在する場合はステップＳ６０３に行き、存在しない場合はステップＳ６１３に行く。なお、地図の組は、同じ領域の第一種の地図と第二種の地図である。また、複数の各組に存在する第一種の地図は、通常、すべて同じ種類の地図である。また、複数の各組に存在する第二種の地図は、通常、すべて同じ種類の地図である。

（ステップＳ６０３）処理部８は、ｉ番目の地図の組に対応する１以上の特徴量を、格納部７から取得する。なお、ここで、１以上の特徴量を取得できない場合があっても良い。また、１以上の特徴量は、例えば、ｉ番目の地図の組に対応付けて格納されている。

（ステップＳ６０４）文字取得部３１は、ｉ番目の地図の組の第一種の地図から文字列の部分を検知する。文字切除部３２は、すべての文字列の部分を第一種の地図から切り抜き、切り抜き後の第一種の地図を得る。

（ステップＳ６０５）文字取得部３１は、ｉ番目の地図の組の第二種の地図から文字列の部分を検知する。文字切除部３２は、すべての文字列の部分を第二種の地図から切り抜き、切り抜き後の第二種の地図を得る。

（ステップＳ６０６）分割部８３は、ステップＳ６０４で取得された切り抜き後の第一種の地図を分割する。

（ステップＳ６０７）分割部８３は、ステップＳ６０５取得された切り抜き後の第二種の地図を分割する。

（ステップＳ６０８）学習部８６は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ６０９）学習部８６は、ｊ番目の第一種地図部分と第二種地図部分との組が存在するか否かを判断する。ｊ番目の組が存在する場合はステップＳ６１０に行き、存在しない場合はステップＳ６１２に行く。なお、ｊ番目を構成する第一種地図部分と第二種地図部分とは、同じ領域の地図である。

（ステップＳ６１０）学習部８６は、ｊ番目の第一種地図部分とｊ番目の第二種地図部分のいずれかまたは両方に空白部分（文字が切り抜かれた部分）が存在するか否かを判断する。空白部分が存在する場合はステップＳ６１２に行き、空白部分が存在しない場合はステップＳ６１１に行く。

（ステップＳ６１１）学習部８６は、ｊ番目の第一種地図部分と第二種地図部分との組を用いて、学習元情報を構成し、図示しないバッファに一時蓄積する。なお、学習元情報は、第一種地図部分を入力とし、第二種地図部分を出力とするための情報である。学習元情報は、例えば、第一種地図部分と第二種地図部分である。学習元情報は、例えば、第一種地図部分の１以上の特徴量と、第二種地図部分の１以上の特徴量である。学習元情報は、例えば、第一種地図部分と１以上の特徴量、および第二種地図部分である。学習元情報は、例えば、第一種地図部分の１以上の特徴量と当該第一の地図（鳥瞰図）の１以上の特徴量、および第二種地図部分の１以上の特徴量である。

（ステップＳ６１２）学習部８６は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ６０９に戻る。

（ステップＳ６１３）処理部８は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ６０２に戻る。

（ステップＳ６１４）学習部８６は、バッファに一時蓄積した２以上の学習元情報を学習し、学習器を取得する。

（ステップＳ６１５）蓄積部９１は、ステップＳ６１４で取得された学習器を格納部７に蓄積する。処理を終了する。

なお、図６のフローチャートにおいて、地図から文字を切り抜かずに、学習しても良い。また、図６のフローチャートにおいて、ステップＳ６１０は無くても良い。つまり、学習部８６は、空白部分が第一種地図部分、第二種地図部分をも用いて、学習器を取得しても良い。

以上、本実施の形態によれば、第一種の地図から第一種とは異なる種類の第二種の地図を生成するための学習器を取得できる。

なお、本実施の形態における学習装置Ｃを実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、第一種の地図と当該第一種の地図と同じ領域の第二種の地図とが格納される地図格納部にアクセス可能なコンピュータを、前記第一種の地図を分割し、２以上の第一種地図部分を取得し、前記第二種の地図を分割し、２以上の第二種地図部分を取得する分割部と、前記２以上の各第一種地図部分を入力とし、前記２以上の各第二種地図部分を出力とする学習器を、機械学習のアルゴリズムにより取得する学習部と、前記学習器を蓄積する蓄積部として機能させるためのプログラムである。

以下、上記実施の形態に関して、３つの実施例について説明する。実施例１は、上空から写した写真画像と鳥瞰図との対応を学習装置Ｃが学習し、地図変換装置Ａが写真画像から鳥瞰図を取得する例である。なお、学習する写真画像と鳥瞰図の組は、同じ領域の写真画像と鳥瞰図であることは言うまでもない。

また、実施例２は、トレース平面図と鳥瞰図との対応を学習装置Ｃが学習し、地図変換装置Ａがトレース平面図から鳥瞰図を取得する例である。なお、学習するトレース平面図と鳥瞰図の組は、同じ領域のトレース平面図と鳥瞰図であることは言うまでもない。

実施例３は、写真画像とトレース平面図との対応を学習装置Ｃが学習し、地図変換装置Ａが写真画像からトレース平面図を取得する例である。なお、学習する写真画像とトレース平面図の組は、同じ領域の写真画像とトレース平面図であることは言うまでもない。
（実施例１）

今、写真画像と当該写真画像の対象地域と同一の地域の鳥瞰図との多数のセットが地図格納部７１に格納されている。また、各鳥瞰図には、投射角度が対応付いている、とする。

かかる状況において、学習装置Ｃの処理部８は、各セットの写真画像から文字列の領域を認識し、当該文字列を消去する。また、処理部８は、各セットの鳥瞰図から文字列の領域を認識し、当該文字列を消去する。

次に、分割部８３は、文字列が切り抜かれた各写真画像を分割し、多数の第一種地図部分を取得する。また、分割部８３は、文字列が切り抜かれた各鳥瞰図を分割し、多数の第二種地図部分を取得する。なお、分割部８３は、同一の領域の第一種地図部分と第二種地図部分とを対応付けて取得する。

次に、学習部８６は、対応付いている第一種地図部分と第二種地図部分の両方が空白部分（文字が切り抜かれた部分）を含まないか否かを判断する。そして、両方が空白部分を含まない第一種地図部分と第二種地図部分の組を取得する。学習部８６が取得した第一種地図部分と第二種地図部分の組の集合は、例えば、図７である。

次に、学習部８６は、図７の組（レコード）ごとに、第一種地図部分の特徴量と第二種地図部分の特徴量とを取得し、図示しないバッファに一時蓄積する。なお、第二種地図部分の特徴量は、鳥瞰図に対応付いている投射角度を含むとする。

次に、学習部８６は、バッファに一時蓄積した第一種地図部分の特徴量と、第二種地図部分の特徴量とを学習元情報として、機械学習のアルゴリズムにより学習し、学習器Ｌ１を構成し、格納部７に蓄積する。以上により、学習フェーズが完了する。

次に、ユーザは、図８の写真画像および投射角度（ここでは、例えば、「ｘ」）を、地図変換装置Ａに与える。なお、地図変換装置Ａの生成情報格納部１１には、学習装置Ｃが取得した学習器Ｌ１が格納されている、とする。

次に、地図変換装置Ａの受付部２は、第一種の地図である図８の写真画像を受け付ける。次に、文字取得部３１は、受付部２が受け付けた第一種の地図から、１または２以上の文字列の部分を検知する。なお、図８の写真画像には、一部、人手で入力された文字列が記載されている。

次に、文字取得部３１は、検知した各文字列の文字コードを取得する。そして、各文字列の各文字の文字コードの相対的な位置を示す領域情報（通常、座標値）を取得し、文字コード列に対応付けて、バッファに蓄積する。

次に、文字切除部３２は、受け付けられた図８の地図から、各文字列の部分を切り抜く。

次に、分割部３３は、切り抜きの処理が行われた後の図８の地図を分割し、２以上の第一種地図部分を取得する。なお、第一種地図部分は空白部分を含まないことが好適である。

次に、変換部３４は、各第一種地図部分の１または２以上の特徴量を取得する。変換部３４は、各第一種地図部分から取得した１以上の特徴量と投射角度「ｘ」とを学習器Ｌ１に適用し、第一種地図部分ごとに、第二種地図部分の１または２以上の特徴量を取得する。

なお、変換部３４は、第一種地図の種類情報「写真画像」と第二種地図の種類情報「鳥瞰図」とに対応する学習器を生成情報格納部１１から選択し、使用しても良い。また、変換部３４は、第一種地図の種類情報「写真画像」と第二種地図の種類情報「鳥瞰図」と投射角度「ｙ」とに対応する学習器を生成情報格納部１１から選択し、使用しても良い。第一種地図の種類情報「写真画像」は、処理部３が自動認識しても良いし、ユーザにより入力され、受付部２が受け付けても良い。また、第二種地図の種類情報「鳥瞰図」と投射角度「ｘ」とは、通常、ユーザにより入力され、受付部２が受け付ける。

次に、変換部３４は、第一種地図部分ごとに、第二種地図部分の１または２以上の特徴量から、第二種地図部分を構成する。なお、画像の１または２以上の特徴量から画像を構成する処理は公知技術であるので、詳細な説明は省略する。

次に、合成部３５は、取得した第二種地図部分を、対応する第一種地図部分の位置に基づいて合成する。また、合成部３５は、合成した地図に対して、文字取得部３１により蓄積された１以上の各文字コード列に対応する文字列を、対応する領域情報に対する位置に配置する。以上により、図８の写真画像および投射角度「ｘ」に対応する鳥瞰図の地図を取得できた。

次に、出力部４は、取得された鳥瞰図の地図（第二種地図）を、図示しないバッファまたは格納部１に一時蓄積する。かかる地図は、図９である。
（実施例２）

今、トレース平面図と当該トレース平面図の対象地域と同一の地域の鳥瞰図との多数のセットが地図格納部７１に格納されている。また、各鳥瞰図には、投射角度が対応付いている。

かかる状況において、学習装置Ｃの処理部８は、各トレース平面図から文字列の領域を認識し、当該文字列を消去する。また、処理部８は、各鳥瞰図から文字列の領域を認識し、当該文字列を消去する。

次に、分割部８３は、文字列が切り抜かれた各トレース平面図を分割し、第一種地図部分を取得する。また、分割部８３は、文字列が切り抜かれた各鳥瞰図を分割し、第二種地図部分を取得する。なお、分割部８３は、同一の領域の第一種地図部分と第二種地図部分とを対応付けて取得する。

次に、学習部８６は、対応付いている第一種地図部分と第二種地図部分の両方が空白部分（文字が切り抜かれた部分）を含まないか否かを判断する。そして、両方が空白部分を含まない第一種地図部分と第二種地図部分の組を取得する。学習部８６が取得した第一種地図部分と第二種地図部分の組の集合は、例えば、図１０である。

次に、学習部８６は、図１０の組ごとに、第一種地図部分の特徴量と第二種地図部分の特徴量とを取得し、図示しないバッファに一時蓄積する。なお、第二種地図部分の特徴量は、鳥瞰図に対応する投射角度を含むとする。

次に、学習部８６は、バッファに一時蓄積した第一種地図部分の特徴量と、第二種地図部分の特徴量とを学習元情報として、機械学習のアルゴリズムにより学習し、学習器Ｌ２を構成し、格納部７に蓄積する。以上により、学習フェーズが完了する。

次に、ユーザは、図１１のトレース平面図および投射角度（ここでは、例えば、「ｙ」）を、地図変換装置Ａに与える。なお、地図変換装置Ａの生成情報格納部１１には、学習装置Ｃが取得した学習器Ｌ２が格納されている、とする。

次に、地図変換装置Ａの受付部２は、第一種の地図である図１１のトレース平面図を受け付ける。次に、文字取得部３１は、受付部２が受け付けた第一種の地図から、１または２以上の文字列の部分を検知する。

次に、文字切除部３２は、受け付けられた図１１の地図から、各文字列の部分を切り抜く。

次に、分割部３３は、切り抜きの処理が行われた後の図１１の地図を分割し、２以上の第一種地図部分を取得する。なお、第一種地図部分は空白部分を含まないことが好適である。

次に、変換部３４は、各第一種地図部分の１または２以上の特徴量を取得する。変換部３４は、各第一種地図部分から取得した１以上の特徴量と投射角度「ｙ」とを学習器Ｌ２に適用し、第一種地図部分ごとに、第二種地図部分の１または２以上の特徴量を取得する。

なお、変換部３４は、第一種地図の種類情報「トレース平面図」と第二種地図の種類情報「鳥瞰図」とに対応する学習器を生成情報格納部１１から選択し、使用しても良い。また、変換部３４は、第一種地図の種類情報「トレース平面図」と第二種地図の種類情報「鳥瞰図」と投射角度「ｙ」とに対応する学習器を生成情報格納部１１から選択し、使用しても良い。第一種地図の種類情報「トレース平面図」は、処理部３が自動認識しても良いし、ユーザにより入力され、受付部２が受け付けても良い。また、第二種地図の種類情報「鳥瞰図」と投射角度「ｘ」とは、通常、ユーザにより入力され、受付部２が受け付ける。

次に、変換部３４は、第一種地図部分ごとに、第二種地図部分の１または２以上の特徴量から第二種地図部分を構成する。

次に、合成部３５は、取得した第二種地図部分を、対応する第一種地図部分の位置に基づいて合成する。また、合成部３５は、合成した地図に対して、文字取得部３１により蓄積された１以上の各文字コード列に対応する文字列を、対応する領域情報に対する位置に配置する。以上により、図１１のトレース平面図および投射角度「ｘ」に対応する鳥瞰図の地図を取得できた。

次に、出力部４は、取得された鳥瞰図の地図を、図示しないバッファまたは格納部１に一時蓄積する。かかる地図は、図９である。
（実施例３）

今、写真地図と当該写真地図の対象地域と同一の地域のトレース平面図との多数のセットが地図格納部７１に格納されている。

かかる状況において、学習装置Ｃの処理部８は、各写真地図から文字列の領域を認識し、当該文字列を消去する。また、処理部８は、各トレース平面図から文字列の領域を認識し、当該文字列を消去する。

次に、分割部８３は、文字列が切り抜かれた各写真地図を分割し、第一種地図部分を取得する。また、分割部８３は、文字列が切り抜かれた各トレース平面図を分割し、第二種地図部分を取得する。なお、分割部８３は、同一の領域の第一種地図部分と第二種地図部分とを対応付けて取得する。

次に、学習部８６は、対応付いている第一種地図部分と第二種地図部分の両方が空白部分（文字が切り抜かれた部分）を含まないか否かを判断する。そして、両方が空白部分を含まない第一種地図部分と第二種地図部分の組を取得する。学習部８６が取得した第一種地図部分と第二種地図部分の組の集合は、例えば、図１２である。

次に、学習部８６は、図１２の組ごとに、第一種地図部分の特徴量と第二種地図部分の特徴量とを取得し、図示しないバッファに一時蓄積する。

次に、学習部８６は、機械学習のアルゴリズムにより、バッファに一時蓄積した第一種地図部分の特徴量と、第二種地図部分の特徴量とを学習元情報として、学習し、学習器Ｌ３を構成し、格納部７に蓄積する。以上により、学習フェーズが完了する。

次に、ユーザは、図８の写真地図を、地図変換装置Ａに与える。なお、地図変換装置Ａの生成情報格納部１１には、学習装置Ｃが取得した学習器Ｌ３が格納されている、とする。

次に、地図変換装置Ａの受付部２は、第一種の地図である図８の写真地図を受け付ける。次に、文字取得部３１は、受付部２が受け付けた第一種の地図から、１または２以上の文字列の部分を検知する。

次に、変換部３４は、各第一種地図部分の１または２以上の特徴量を取得する。変換部３４は、各第一種地図部分から取得した１以上の特徴量を学習器Ｌ３に適用し、第一種地図部分ごとに、第二種地図部分の１または２以上の特徴量を取得する。

なお、変換部３４は、第一種地図の種類情報「写真画像」と第二種地図の種類情報「トレース平面図」とに対応する学習器を生成情報格納部１１から選択し、使用しても良い。また、変換部３４は、第一種地図の種類情報「写真画像」と第二種地図の種類情報「トレース平面図」とに対応する学習器を生成情報格納部１１から選択し、使用しても良い。第一種地図の種類情報「写真画像」は、処理部３が自動認識しても良いし、ユーザにより入力され、受付部２が受け付けても良い。また、第二種地図の種類情報「トレース平面図」は、通常、ユーザにより入力され、受付部２が受け付ける。

次に、合成部３５は、取得した第二種地図部分を、対応する第一種地図部分の位置に基づいて合成する。また、合成部３５は、合成した地図に対して、文字取得部３１により蓄積された１以上の各文字コード列に対応する文字列を、対応する領域情報に対する位置に配置する。以上により、図１１のトレース平面図を取得できた。

次に、出力部４は、取得されたトレース平面図を、図示しないバッファまたは格納部１に一時蓄積する。かかる地図は、図１１である。

また、図１３は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の地図変換装置等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１３は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図１４は、システム３００のブロック図である。

図１３において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ－ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。

図１４において、コンピュータ３０１は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２等に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。

コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の地図変換装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。

プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の地図変換装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。

また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。

また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。

また、上記各実施の形態において、各処理は、単一の装置によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。

本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。

以上のように、本発明にかかる地図変換装置は、第一種の地図から第一種とは異なる種類の第二種の地図を生成できるという効果を有し、地図変換装置等として有用である。

Ａ、Ｂ地図変換装置
Ｃ学習装置
１、５、７格納部
２受付部
３、６、８処理部
４、９出力部
１１、５１生成情報格納部
３１文字取得部
３２文字切除部
３３、８３分割部
３４、６４変換部
３５合成部
７１地図格納部
８６学習部
９１蓄積部

Claims

第一種の地図の一部分から第二種の地図の一部分を生成するための情報である生成情報が格納される生成情報格納部と、
第一種の地図を受け付ける受付部と、
前記受付部が受け付けた第一種の地図を分割し、当該地図の部分である２以上の第一種地図部分を取得する分割部と、
前記２以上の各第一種地図部分から、前記生成情報を用いて、第二種の地図の部分である２以上の第二種地図部分を取得する変換部と、
前記２以上の第二種地図部分を用いて第二種の地図を取得する合成部と、
前記合成部が取得した第二種の地図を出力する出力部とを具備し、
前記第二種の地図は、鳥瞰図であり、
前記生成情報は、
第一種の地図の一部分である第一種地図部分と当該第一種の地図と同じ領域の第二種の地図の一部分である第二種地図部分と当該第二種の地図の特徴量であり鳥瞰図に関する特徴量の集合を複数、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器である、地図変換装置。
第一種の地図の一部分から第二種の地図の一部分を生成するための情報である生成情報が格納される生成情報格納部と、
第一種の地図を受け付ける受付部と、
前記受付部が受け付けた第一種の地図を分割し、当該地図の部分である２以上の第一種地図部分を取得する分割部と、
前記２以上の各第一種地図部分から、前記生成情報を用いて、第二種の地図の部分である２以上の第二種地図部分を取得する変換部と、
前記２以上の第二種地図部分を用いて第二種の地図を取得する合成部と、
前記合成部が取得した第二種の地図を出力する出力部とを具備し、
前記生成情報格納部には、
画像である第一種地図部分または当該第一種地図部分の１以上の特徴量である見出情報に対応付いている２以上の生成情報が格納され、
前記生成情報は、
画像である第一種地図部分から画像である第二種地図部分を取得するための情報であり、
前記変換部は、
前記２以上の各第一種地図部分から１以上の特徴量を取得し、当該１以上の特徴量に最も近似する見出情報を決定し、当該見出情報に対応付いている生成情報を用いて、前記２以上の各第一種地図部分から２以上の第二種地図部分を取得する、地図変換装置。
前記受付部が受け付けた第一種の地図から文字の部分を検知し、当該文字を取得する文字取得部と、
前記第一種の地図から前記文字取得部が検知した文字の部分を切り抜く文字切除部とをさらに具備し、
前記分割部は、
前記文字切除部が文字の部分を切り抜いた後の第一種の地図を分割し、２以上の第一種地図部分を取得し、
前記合成部は、
前記２以上の第二種地図部分と前記文字取得部が取得した文字とを用いて第二種の地図を取得する請求項１または請求項２記載の地図変換装置。
前記分割部は、
前記文字切除部が文字の部分を切り抜いた後の第一種の地図のうち、前記文字切除部が切り抜いた領域を除く領域を分割し、２以上の第一種地図部分を取得し、
前記合成部は、
前記２以上の第二種地図部分を合成し、前記切り抜かれた領域に対応する領域であり、前記第二種の地図の領域に、前記文字取得部が取得した文字を配置し、第二種の地図を取得する請求項３記載の地図変換装置。
前記合成部は、
予め決められた属性値を有する文字を配置し、第二種の地図を取得する請求項３または請求項４記載の地図変換装置。
前記生成情報格納部には、
第一種の地図の種類を示す第一種類情報と第二種の地図の種類を示す第二種類情報とに対応付けて２以上の生成情報が格納され、
前記変換部は、
前記受付部が受け付けた第一種の地図の第一種類情報と、変換する地図の種類を示す第二種類情報とを取得し、当該第一種類情報と第二種類情報とに対応する生成情報を用いて、前記２以上の各第一種地図部分から、２以上の第二種地図部分を取得する請求項１から請求項５いずれか一項に記載の地図変換装置。
第一種の地図と当該第一種の地図と同じ領域の第二種の地図とが格納される地図格納部と、
前記第一種の地図から文字の部分を検知し、前記第二種の地図から文字の部分を検知する文字取得部と、
前記第一種の地図から前記文字取得部が検知した文字の部分を切り抜き、前記第二種の地図から前記文字取得部が検知した文字の部分を切り抜く文字切除部と、
前記文字切除部が文字の部分を切り抜いた後の第一種の地図を分割し、２以上の第一種地図部分を取得し、前記文字切除部が文字の部分を切り抜いた後の第二種の地図を分割し、２以上の第二種地図部分を取得する分割部と、
前記２以上の各第一種地図部分を入力とし、前記２以上の各第二種地図部分を出力とする学習器を、機械学習のアルゴリズムにより取得する学習部と、
前記学習器を蓄積する蓄積部とを具備する学習装置。
前記分割部は、
前記文字切除部が文字の部分を切り抜いた後の第一種の地図の領域と、前記文字切除部が文字の部分を切り抜いた後の第二種の地図の領域の中で、対応する領域のみを使用して、２以上の第一種地図部分を取得し、かつ２以上の第二種地図部分を取得する請求項７記載の学習装置。
鳥瞰図の１以上の特徴量を受け付ける受付部をさらに具備し、
前記学習部は、
前記２以上の各第一種地図部分と前記１以上の特徴量とを入力とし、前記２以上の各第二種地図部分を出力とする学習器を、機械学習のアルゴリズムにより取得する請求項７または請求項８記載の学習装置。
第一種の地図の一部分から第二種の地図の一部分を生成するための情報である生成情報が格納される生成情報格納部と、受付部と、分割部と、変換部と、合成部と、出力部とにより実現される地図変換方法であって、
前記受付部が、第一種の地図を受け付ける受付ステップと、
前記分割部が、前記受付ステップで受け付けられた第一種の地図を分割し、当該地図の部分である２以上の第一種地図部分を取得する分割ステップと、
前記変換部が、前記２以上の各第一種地図部分から、前記生成情報を用いて、第二種の地図の部分である２以上の第二種地図部分を取得する変換ステップと、
前記合成部が、前記２以上の第二種地図部分を用いて第二種の地図を取得する合成ステップと、
前記出力部が、前記合成ステップで取得された第二種の地図を出力する出力ステップとを具備し、
前記第二種の地図は、鳥瞰図であり、
前記生成情報は、
第一種の地図の一部分である第一種地図部分と当該第一種の地図と同じ領域の第二種の地図の一部分である第二種地図部分と当該第二種の地図の特徴量であり鳥瞰図に関する特徴量の集合を複数、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器である、地図変換方法。
第一種の地図の一部分から第二種の地図の一部分を生成するための情報である生成情報が格納される生成情報格納部と、受付部と、分割部と、変換部と、合成部と、出力部とにより実現される地図変換方法であって、
前記受付部が、第一種の地図を受け付ける受付ステップと、
前記分割部が、前記受付ステップで受け付けられた第一種の地図を分割し、当該地図の部分である２以上の第一種地図部分を取得する分割ステップと、
前記変換部が、前記２以上の各第一種地図部分から、前記生成情報を用いて、第二種の地図の部分である２以上の第二種地図部分を取得する変換ステップと、
前記合成部が、前記２以上の第二種地図部分を用いて第二種の地図を取得する合成ステップと、
前記出力部が、前記合成ステップで取得された第二種の地図を出力する出力ステップとを具備し、
前記生成情報格納部には、
画像である第一種地図部分または当該第一種地図部分の１以上の特徴量である見出情報に対応付いている２以上の生成情報が格納され、
前記生成情報は、
画像である第一種地図部分から画像である第二種地図部分を取得するための情報であり、
前記変換ステップにおいて、
前記２以上の各第一種地図部分から１以上の特徴量を取得し、当該１以上の特徴量に最も近似する見出情報を決定し、当該見出情報に対応付いている生成情報を用いて、前記２以上の各第一種地図部分から２以上の第二種地図部分を取得する、地図変換方法。
第一種の地図と当該第一種の地図と同じ領域の第二種の地図とが格納される地図格納部と、文字取得部と、文字切除部と、分割部と、学習部と、蓄積部とにより実現される学習方法であって、
前記文字取得部が、記第一種の地図から文字の部分を検知し、前記第二種の地図から文字の部分を検知する文字取得ステップと、
前記文字切除部が、前記第一種の地図から前記文字取得ステップで検知された文字の部分を切り抜き、前記第二種の地図から前記文字取得ステップで検知された文字の部分を切り抜く文字切除ステップと、
前記分割部が、前記文字切除ステップで文字の部分が切り抜かれた後の第一種の地図を分割し、２以上の第一種地図部分を取得し、前記文字切除ステップで文字の部分が切り抜かれた後の第二種の地図を分割し、２以上の第二種地図部分を取得する分割ステップと、
前記学習部が、前記２以上の各第一種地図部分を入力とし、前記２以上の各第二種地図部分を出力とする学習器を、機械学習のアルゴリズムにより取得する学習ステップと、
前記蓄積部が、前記学習器を蓄積する蓄積ステップとを具備する学習方法。
第一種の地図の一部分から第二種の地図の一部分を生成するための情報である生成情報が格納される生成情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、
第一種の地図を受け付ける受付部と、
前記受付部が受け付けた第一種の地図を分割し、当該地図の部分である２以上の第一種地図部分を取得する分割部と、
前記２以上の各第一種地図部分から、前記生成情報を用いて、第二種の地図の部分である２以上の第二種地図部分を取得する変換部と、
前記２以上の第二種地図部分を用いて第二種の地図を取得する合成部と、
前記合成部が取得した第二種の地図を出力する出力部として機能させるためのプログラムであって、
前記第二種の地図は、鳥瞰図であり、
前記生成情報は、
第一種の地図の一部分である第一種地図部分と当該第一種の地図と同じ領域の第二種の地図の一部分である第二種地図部分と当該第二種の地図の特徴量であり鳥瞰図に関する特徴量の集合を複数、機械学習のアルゴリズムにより学習し、取得された学習器である、プログラム。
第一種の地図の一部分から第二種の地図の一部分を生成するための情報である生成情報が格納される生成情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、
第一種の地図を受け付ける受付部と、
前記受付部が受け付けた第一種の地図を分割し、当該地図の部分である２以上の第一種地図部分を取得する分割部と、
前記２以上の各第一種地図部分から、前記生成情報を用いて、第二種の地図の部分である２以上の第二種地図部分を取得する変換部と、
前記２以上の第二種地図部分を用いて第二種の地図を取得する合成部と、
前記合成部が取得した第二種の地図を出力する出力部として機能させるためのプログラムであって、
前記生成情報格納部には、
画像である第一種地図部分または当該第一種地図部分の１以上の特徴量である見出情報に対応付いている２以上の生成情報が格納され、
前記生成情報は、
画像である第一種地図部分から画像である第二種地図部分を取得するための情報であり、
前記変換部は、
前記２以上の各第一種地図部分から１以上の特徴量を取得し、当該１以上の特徴量に最も近似する見出情報を決定し、当該見出情報に対応付いている生成情報を用いて、前記２以上の各第一種地図部分から２以上の第二種地図部分を取得するものとして、前記コンピュータを機能させるためのプログラム。
第一種の地図と当該第一種の地図と同じ領域の第二種の地図とが格納される地図格納部にアクセス可能なコンピュータを、
前記第一種の地図から文字の部分を検知し、前記第二種の地図から文字の部分を検知する文字取得部と、
前記第一種の地図から前記文字取得部が検知した文字の部分を切り抜き、前記第二種の地図から前記文字取得部が検知した文字の部分を切り抜く文字切除部と、
前記文字切除部が文字の部分を切り抜いた後の第一種の地図を分割し、２以上の第一種地図部分を取得し、前記文字切除部が文字の部分を切り抜いた後の第二種の地図を分割し、２以上の第二種地図部分を取得する分割部と、
前記２以上の各第一種地図部分を入力とし、前記２以上の各第二種地図部分を出力とする学習器を、機械学習のアルゴリズムにより取得する学習部と、
前記学習器を蓄積する蓄積部として機能させるためのプログラム。