JP7390581B2 - 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム - Google Patents
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Description
赤外線撮像装置で撮像した焼却炉内の赤外線撮像データに対して、燃焼状態を判断する要素となる少なくとも1つの第1評価軸における分類ラベルが付与されることにより生成された第1教師データを機械学習した第1学習済みモデルを用いて、焼却炉内の新たな赤外線撮像データを入力として前記第1評価軸での評価を行う第1画像解析部と、
前記第1評価軸での評価結果に基づいて現在の燃焼状態を判定する燃焼状態判定部と、
を備える。
前記第1評価軸は、被燃焼物の量、被燃焼物の質、被燃焼物の種類、被燃焼物の温度、燃焼ガス発生量(CO等)、焼却炉の壁の温度、のうちの少なくとも1つを含む。
前記赤外線撮像データは、60秒以内の動画像データである。
前記赤外線撮像データは、5秒以上の動画像データである。
前記分類ラベルは、あらかじめ定められた分類項目のうちどれに該当するかを示すラベルと、複数の赤外線撮像データの間での相対的な順序、のうち少なくとも一方である。
前記第1画像解析部は、焼却炉内の赤外線撮像データと、施設内に設置されたセンサから得られるプロセスデータおよび/または当該プロセスデータから演算により得られる演算量との組み合わせに対して、前記第1評価軸における分類ラベルが付与されることにより生成された第1教師データを機械学習した第1学習済みモデルを用いて、前記焼却炉内の新たな赤外線撮像データと、新たなプロセスデータおよび/または当該プロセスデータから演算により得られる演算量との組み合わせを入力として前記第1評価軸での評価を行う。
前記プロセスデータは、前記赤外線撮像データの撮像時刻と前記センサの応答時刻との間のタイムラグを考慮したデータである。タイムラグは前記センサの応答速度、施設内での前記センサの設置位置、実験、シミュレーション、運転員の経験則に基づいて適宜決定されてよい。
前記第1画像解析部は、焼却炉内の赤外線撮像データに対して、燃焼状態を判断する要素となる2つ以上の前記第1評価軸の各々における分類ラベルが付与されることにより生成された第1教師データを機械学習した第1学習済みモデルを用いて、前記焼却炉内の新たな赤外線撮像データを入力として2つ以上の前記第1評価軸の各々での評価を行い、
前記燃焼状態判定部は、2つ以上の前記第1評価軸の各々での評価結果を、2つ以上の前記第1評価軸を座標軸とする予め定められた燃焼状態判定マップ上へマッピングすることにより、現在の燃焼状態を判定する。
可視光撮像装置で撮像した焼却炉内の可視光撮像データに対して、燃焼状態を判断する要素となる少なくとも1つの第2評価軸における分類ラベルが付与されることにより生成された第2教師データを機械学習した第2学習済みモデルを用いて、前記焼却炉内の新たな可視光撮像データを入力として前記第2評価軸での評価を行う第2画像解析部をさらに備え、
前記燃焼状態判定部は、前記第1評価軸および第2評価軸の各々での評価結果を、前記第1評価軸および第2評価軸を座標軸とする予め定められた燃焼状態判定マップ上へマッピングすることにより、現在の燃焼状態を判定する。
前記第2評価軸は、火炎状態、燃焼完結点の位置、燃焼完結点の形状、被燃焼物の量、被燃焼物の質、被燃焼物の種類、未燃物の量、焼却灰の量、のうちの少なくとも1つを含む。
前記燃焼状態判定部は、燃焼状態の判定結果を、施設内に設置されたセンサから得られるプロセスデータおよび/または当該プロセスデータから演算により得られる演算量に応じて補正する。
前記燃焼状態判定部は、燃焼状態の判定結果に応じてアラートの表示または発報を行う。
前記燃焼状態判定部の判定結果に基づいて、クレーン制御装置および/または燃焼制御装置へ操作指示を送信する指示部をさらに備える。
前記機械学習に用いられるアルゴリズムは、最尤分類法、ボルツマンマシン、ニューラルネットワーク(NN)、サポートベクターマシン(SVM)、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、ブースティング、強化学習、ディープラーニングのうちの少なくとも1つを含む。
赤外線撮像装置で撮像した焼却炉内の赤外線撮像データに対して、燃焼状態を判断する要素となる第1評価軸における分類ラベルが付与されることにより生成された第1教師データを機械学習することにより、前記第1学習済みモデルを生成するモデル構築部をさらに備える。
第13の態様に係る情報処理装置と、
前記情報処理装置から送信された操作指示に基づいて、廃棄物の攪拌または搬送を行うクレーンを制御する前記クレーン制御装置、および/または、焼却炉での廃棄物の燃焼を制御する前記燃焼制御装置と、
を備える。
赤外線撮像装置で撮像した焼却炉内の赤外線撮像データに対して、燃焼状態を判断する要素となる少なくとも1つの第1評価軸における分類ラベルが付与されることにより生成された第1教師データを機械学習した第1学習済みモデルを用いて、前記焼却炉内の新たな赤外線撮像データを入力として前記第1評価軸での評価を行うステップと、
前記第1評価軸での評価結果に基づいて現在の燃焼状態を判定するステップと、
を含む。
赤外線撮像装置で撮像した焼却炉内の赤外線撮像データに対して、燃焼状態を判断する要素となる少なくとも1つの第1評価軸における分類ラベルが付与されることにより生成された第1教師データを機械学習した第1学習済みモデルを用いて、前記焼却炉内の新たな赤外線撮像データを入力として前記第1評価軸での評価を行うステップと、
前記第1評価軸での評価結果に基づいて現在の燃焼状態を判定するステップと、
を実行させる。
図1は、第1の実施形態に係る焼却施設1の構成を示す概略図である。
次に、図5~7を参照し、第2の実施形態について説明する。図5は、第2の実施形態に係る焼却施設1の構成を示す概略図である。
次に、図8~10を参照し、第3の実施形態について説明する。図8は、第3の実施形態に係る焼却施設1の構成を示す概略図である。
2 ボイラ
3 ごみピット
4 ホッパ
5 クレーン
6 焼却炉
71 赤外線撮像装置
72 可視光撮像装置
10 情報処理装置
11 通信部
12 制御部
12a1 第1撮像データ取得部
12a2 第2撮像データ取得部
12b1 第1教師データ生成部
12b2 第2教師データ生成部
12c1 第1モデル構築部
12c2 第2モデル構築部
12d1 第1画像解析部
12d2 第2画像解析部
12e 燃焼状態判定部
12f 指示部
12g プロセスデータ取得部
13 記憶部
13a1 第1アルゴリズム
13a2 第2アルゴリズム
13b1 第1撮像データ
13b2 第2撮像データ
13c1 第1教師データ
13c2 第2教師データ
13d 燃焼状態判定マップ
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
Claims (21)
- 焼却炉内の撮像データに対して、燃焼状態を判断する要素となる少なくとも1つの第1評価軸における分類ラベルが付与されることにより生成された第1教師データを機械学習した第1学習済みモデルを用いて、焼却炉内の新たな撮像データを入力として前記第1評価軸での評価を行う第1画像解析部と、
前記第1評価軸での評価結果に基づいて現在の燃焼状態を判定する燃焼状態判定部と、
を備えたことを特徴とする情報処理装置。 - 前記撮像データは、赤外線撮像装置で撮像した焼却炉内の赤外線撮像データである、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記第1評価軸は、被燃焼物の量、被燃焼物の質、被燃焼物の種類、被燃焼物の温度、燃焼ガス発生量、焼却炉の壁の温度のうちの少なくとも1つを含む、
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記撮像データは、可視光撮像装置で撮像した焼却炉内の可視光撮像データである、
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記第1評価軸は、火炎状態、燃焼完結点の位置、燃焼完結点の形状、被燃焼物の量、被燃焼物の質、被燃焼物の種類、未燃物の量、焼却灰の量のうちの少なくとも1つを含む、
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記撮像データは、60秒以内の動画像データである、
ことを特徴とする請求項1~5のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記撮像データは、5秒以上の動画像データである、
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。 - 前記分類ラベルは、あらかじめ定められた複数の分類項目のうちどれに該当するかを示すラベルと、複数の撮像データの間での相対的な順序、のうち少なくとも一方である、
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。 - 前記第1画像解析部は、焼却炉内の撮像データと、施設内に設置されたセンサから得られるプロセスデータおよび/または当該プロセスデータから演算により得られる演算量との組み合わせに対して、前記第1評価軸における分類ラベルが付与されることにより生成された第1教師データを機械学習した第1学習済みモデルを用いて、前記焼却炉内の新たな撮像データと、新たなプロセスデータおよび/または当該プロセスデータから演算により得られる演算量との組み合わせを入力として前記第1評価軸での評価を行う、
ことを特徴とする請求項1~8のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記プロセスデータは、前記撮像データの撮像時刻と前記センサの応答時刻との間のタイムラグを考慮したデータであり、
前記タイムラグは前記センサの応答速度、施設内での前記センサの設置位置、実験、シミュレーション、運転員の経験則のうち少なくとも1つに基づいて決定される、
ことを特徴とする請求項9に記載の情報処理装置。 - 前記第1画像解析部は、焼却炉内の撮像データに対して、燃焼状態を判断する要素となる2つ以上の前記第1評価軸の各々における分類ラベルが付与されることにより生成された第1教師データを機械学習した第1学習済みモデルを用いて、前記焼却炉内の新たな撮像データを入力として2つ以上の前記第1評価軸の各々での評価を行い、
前記燃焼状態判定部は、2つ以上の前記第1評価軸の各々での評価結果を、2つ以上の前記第1評価軸を座標軸とする予め定められた燃焼状態判定マップ上へマッピングすることにより、現在の燃焼状態を判定する、
ことを特徴とする請求項1~10のいずれかに記載の情報処理装置。 - 可視光撮像装置で撮像した焼却炉内の可視光撮像データに対して、燃焼状態を判断する要素となる少なくとも1つの第2評価軸における分類ラベルが付与されることにより生成された第2教師データを機械学習した第2学習済みモデルを用いて、前記焼却炉内の新たな可視光撮像データを入力として前記第2評価軸での評価を行う第2画像解析部をさらに備え、
前記燃焼状態判定部は、前記第1評価軸および第2評価軸の各々での評価結果を、前記第1評価軸および第2評価軸を座標軸とする予め定められた燃焼状態判定マップ上へマッピングすることにより、現在の燃焼状態を判定する、
ことを特徴とする請求項2、3および請求項2を引用する請求項6~10のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記第2評価軸は、火炎状態、燃焼完結点の位置、燃焼完結点の形状、被燃焼物の量、被燃焼物の質、被燃焼物の種類、未燃物の量、焼却灰の量のうちの少なくとも1つを含む、
ことを特徴とする請求項12に記載の情報処理装置。 - 前記燃焼状態判定部は、燃焼状態の判定結果を、施設内に設置されたセンサから得られるプロセスデータおよび/または当該プロセスデータから演算により得られる演算量に応じて補正する、
ことを特徴とする請求項1~13のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記燃焼状態判定部は、燃焼状態の判定結果に応じてアラートの表示または発報を行う、
ことを特徴とする請求項1~14のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記燃焼状態判定部の判定結果に基づいて、クレーン制御装置および/または燃焼制御装置へ操作指示を送信する指示部をさらに備えた
ことを特徴とする請求項1~15のいずれかに記載の情報処理装置。 - 前記機械学習に用いられるアルゴリズムは、最尤分類法、ボルツマンマシン、ニューラルネットワーク(NN)、サポートベクターマシン(SVM)、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、ブースティング、強化学習、ディープラーニングのうちの少なくとも1つを含む、
ことを特徴とする請求項1~16のいずれかに記載の情報処理装置。 - 焼却炉内の撮像データに対して、燃焼状態を判断する要素となる少なくとも1つの第1評価軸における分類ラベルが付与されることにより生成された第1教師データを機械学習することにより、前記第1学習済みモデルを生成するモデル構築部をさらに備えた
ことを特徴とする請求項1~17のいずれかに記載の情報処理装置。 - 請求項16に記載の情報処理装置と、
前記情報処理装置から送信された操作指示に基づいて、廃棄物の攪拌または搬送を行うクレーンを制御する前記クレーン制御装置、および/または、焼却炉での廃棄物の燃焼を制御する前記燃焼制御装置と、
を備えたことを特徴とするシステム。 - コンピュータが実行する情報処理方法であって、
焼却炉内の撮像データに対して、燃焼状態を判断する要素となる少なくとも1つの第1評価軸における分類ラベルが付与されることにより生成された第1教師データを機械学習した第1学習済みモデルを用いて、前記焼却炉内の新たな撮像データを入力として前記第1評価軸での評価を行うステップと、
前記第1評価軸での評価結果に基づいて現在の燃焼状態を判定するステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータに、
焼却炉内の撮像データに対して、燃焼状態を判断する要素となる少なくとも1つの第1評価軸における分類ラベルが付与されることにより生成された第1教師データを機械学習した第1学習済みモデルを用いて、前記焼却炉内の新たな撮像データを入力として前記第1評価軸での評価を行うステップと、
前記第1評価軸での評価結果に基づいて現在の燃焼状態を判定するステップと、
を実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
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