JP7383247B2 - 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
[情報処理システムの構成]
図1は、第1実施形態に係る情報処理システム1の構成の一例を示す図である。図示のように、情報処理システム1は、センサ10と、情報処理装置100とを備える。これらの装置は、ネットワークNWに接続される。ネットワークNWは、例えば、WAN(Wide Area Network)やLAN(Local Area Network)などである。複数のセンサ10-1~10-nのうちいずれかを区別しない場合、これらセンサ10-1~10-nをまとめてセンサ10と称して説明する。
図5は、第1実施形態に係る情報処理装置100の構成の一例を示す図である。図示のように、情報処理装置100は、例えば、通信部102と、表示部104と、制御部110と、記憶部130とを備える。
以下、フローチャートに即して情報処理装置100の一連の処理の流れを説明する。図6及び図7は、第1実施形態に係る情報処理装置100の一連の処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われてよい。
上述した第1実施形態では、センサ10が堆積物に対してレーザ光を照射するものとして説明したがこれに限られない。例えば、センサ10は、レーザ光に加えて、或いは代えて、電波を照射してもよい。この場合、透過部材16は、照射部12によって照射された電磁波に対して透過性を有する部材とすればよい。
以下、第2実施形態について説明する。上述した第1実施形態では、線形判別関数Zを用いて、ヒストグラムから得られた複数の統計量を基に堆積物の種類を判定するものとして説明した。これに対して、第2実施形態では、予め学習された分類器MDLを用いて堆積物の種類を判定する点で第1実施形態と相違する。以下、第1実施形態との相違点を中心に説明し、第1実施形態と共通する点については説明を省略する。なお、第2実施形態の説明において、第1実施形態と同じ部分については同一符号を付して説明する。
以下、分類器MDLを学習する学習装置200について説明する。学習装置200は、単一の装置であってもよいし、ネットワークNWを介して接続された複数の装置が互いに協働して動作するシステムであってもよい。すなわち、学習装置200は、分散コンピューティングやクラウドコンピューティングを利用したシステムに含まれる複数のコンピュータ(プロセッサ)によって実現されてもよい。
以下、フローチャートに即して制御部210の一連の処理の流れを説明する。図22は、第2実施形態に係る学習装置200の一連の処理の流れの一例を示すフローチャートである。本フローチャートの処理は、例えば、所定の周期で繰り返し行われてよい。また、学習装置200が、分散コンピューティングやクラウドコンピューティングを利用したシステムに含まれる複数のコンピュータによって実現される場合、本フローチャートの処理の一部または全部は、複数のコンピュータによって並列処理されてよい。
Claims (10)
- 堆積物に対して電磁波を照射する照射部と、
前記照射部によって前記堆積物に照射された前記電磁波の散乱波又は透過波を検出する検出部と、
前記検出部によって検出された前記散乱波又は前記透過波に基づく画像から、前記堆積物の種類を判定する判定部と、
前記画像から前記散乱波又は前記透過波の特徴量を算出する算出部と、を備え、
前記算出部は、
予め種類が判定済みである第1堆積物に合わせて決定された第1パラメータと、前記特徴量とに基づいて、第1マハラノビス距離を算出し、
予め種類が判定済みであり、前記第1堆積物と種類が異なる第2堆積物に合わせて決定された第2パラメータと、前記特徴量とに基づいて、第2マハラノビス距離を算出し、
前記判定部は、
前記第1マハラノビス距離と前記第2マハラノビス距離との比較結果に基づいて、前記堆積物の種類を判定する、
情報処理システム。 - 前記判定部は、
前記第1マハラノビス距離が前記第2マハラノビス距離よりも短い場合、前記堆積物が前記第1堆積物と判定し、
前記第1マハラノビス距離が前記第2マハラノビス距離よりも長い場合、前記堆積物が前記第2堆積物と判定する、
請求項1に記載の情報処理システム。 - 前記算出部は、算出した前記特徴量のヒストグラムから、互いに種類の異なる複数の統計量を算出し、
前記判定部は、前記算出部によって算出された前記複数の統計量に基づいて、前記堆積物の種類を判定する、
請求項1又は2に記載の情報処理システム。 - 前記判定部は、
説明変数が第1統計量であり、目的変数が前記第1統計量と種類が異なる第2統計量である判別関数に対して、前記複数の統計量に含まれる前記第1統計量を入力し、
前記第1統計量を入力した前記判別関数によって出力された前記第2統計量と、前記複数の統計量に含まれる前記第2統計量との比較結果に基づいて、前記堆積物の種類を判定する、
請求項3に記載の情報処理システム。 - 前記判定部は、
物体に照射された電磁波の散乱波又は透過波に基づく画像から得られる統計量が入力されると、前記物体の種類を分類するように学習された分類器に対して、前記算出部によって算出された前記統計量を入力し、前記統計量を入力した前記分類器の出力結果に基づいて、前記堆積物の種類を判定する、
請求項3に記載の情報処理システム。 - 前記判定部は、更に、前記算出部によって算出された前記複数の統計量に基づいて、前記堆積物の厚さを判定する、
請求項3から5のうちいずれか一項に記載の情報処理システム。 - 前記判定部は、前記算出部によって算出された前記複数の統計量のうち、第1統計量が大きく、且つ前記第1統計量と種類が異なる第2統計量が小さくなるほど、前記堆積物の厚さが小さいと判定し、前記第1統計量が小さく、且つ前記第2統計量が大きくなるほど、前記堆積物の厚さが大きいと判定する、
請求項6に記載の情報処理システム。 - 堆積物に対して照射された電磁波の散乱波又は透過波に基づく画像を取得する取得部と、
前記取得部により取得された前記画像から、前記堆積物の種類を判定する判定部と、
前記画像から前記散乱波又は前記透過波の特徴量を算出する算出部と、を備え、
前記算出部は、
予め種類が判定済みである第1堆積物に合わせて決定された第1パラメータと、前記特徴量とに基づいて、第1マハラノビス距離を算出し、
予め種類が判定済みであり、前記第1堆積物と種類が異なる第2堆積物に合わせて決定された第2パラメータと、前記特徴量とに基づいて、第2マハラノビス距離を算出し、
前記判定部は、
前記第1マハラノビス距離と前記第2マハラノビス距離との比較結果に基づいて、前記堆積物の種類を判定する、
情報処理装置。 - コンピュータが、
堆積物に対して照射された電磁波の散乱波又は透過波に基づく画像を取得し、
取得した前記画像から、前記堆積物の種類を判定し、
前記画像から前記散乱波又は前記透過波の特徴量を算出し、
予め種類が判定済みである第1堆積物に合わせて決定された第1パラメータと、前記特徴量とに基づいて、第1マハラノビス距離を算出し、
予め種類が判定済みであり、前記第1堆積物と種類が異なる第2堆積物に合わせて決定された第2パラメータと、前記特徴量とに基づいて、第2マハラノビス距離を算出し、
前記第1マハラノビス距離と前記第2マハラノビス距離との比較結果に基づいて、前記堆積物の種類を判定する、
情報処理方法。 - コンピュータに、
堆積物に対して照射された電磁波の散乱波又は透過波に基づく画像を取得すること、
取得した前記画像から、前記堆積物の種類を判定すること、
前記画像から前記散乱波又は前記透過波の特徴量を算出すること、
予め種類が判定済みである第1堆積物に合わせて決定された第1パラメータと、前記特徴量とに基づいて、第1マハラノビス距離を算出すること、
予め種類が判定済みであり、前記第1堆積物と種類が異なる第2堆積物に合わせて決定された第2パラメータと、前記特徴量とに基づいて、第2マハラノビス距離を算出すること、
前記第1マハラノビス距離と前記第2マハラノビス距離との比較結果に基づいて、前記堆積物の種類を判定すること、
を実行させるためのプログラム。
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柴田 啓司 ほか,テクスチャ特徴量を用いた夜間道路映像の湿潤状態判別,電気学会論文誌C,2012年,Vol.132/No.9,1488-1493 |
竹内 和也 ほか,道路管理用カメラを用いた冬季の路面状態判別,電気学会論文誌C,2015年,Vol.135/No.7,第901-907頁 |
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