JPWO2018105122A1 - 教師データ候補抽出プログラム、教師データ候補抽出装置、及び教師データ候補抽出方法 - Google Patents
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Abstract
Description
なお、本発明の教師データ候補抽出装置における制御手段の各部が行う制御は、本発明の教師データ候補抽出方法を実施することと同義であるので、本発明の教師データ候補抽出装置の説明を通して本発明の教師データ候補抽出方法の詳細についても明らかにする。また、本発明の教師データ候補抽出プログラムは、ハードウェア資源として教師データ候補抽出装置などのコンピュータを用いることにより教師データ候補抽出装置として実現させることから、本発明の教師データ候補抽出装置の説明を通して本発明の教師データ候補抽出プログラムの詳細についても明らかにする。
教師データとは、人工知能の機械学習のうち、入力と出力を事前に与えられ、その相関性を人工知能が学習するための「教師あり学習(Supervised Learning)」に用いるデータである。
本実施例では、図2に示すような、移動体としての車両に備え付けたカメラにより撮影した無数の道路周辺画像の中から、道路に分岐があることを示す案内標識(以下、「分岐案内標識」と称することもある)の画像を、深層学習技術を用いた人工知能により識別させるための教師データの候補を抽出する例を説明する。
なお、本実施例における教師データとは、分岐案内標識の画像を含む道路周辺画像である。また、教師データ候補とは、教師データ候補抽出装置が抽出する画像の情報であり、ユーザによる確認がなされていない教師データの前段階のものである。
画像情報とは、道路周辺画像の情報であり、例えば、車両に搭載したカメラが取得した画像の情報である。また、移動情報は、車両における、位置、時刻、及び速度の情報を含む情報であり、いわゆるプローブデータであって、例えば、トラックが搭載するデジタルタコグラフが1秒ごとに取得する情報である。
図3は、移動情報管理サーバ200の機能構成の一例を示す説明図である。図3に示すように、移動情報管理サーバ200は、通信手段210と、制御手段220と、記憶手段230とを有する。
移動情報管理サーバ200は、移動体としての車両400a、400b、400cにそれぞれ搭載される移動情報取得端末から画像情報及び移動情報を日々受信する装置である。
制御手段220は、通信手段210により、受信した各車両の移動情報を教師データ候補抽出装置100に送信する。
本実施例では、移動体を車両として説明するが、これに限定することなく、自転車などであってもよい。
本実施例では、移動情報取得端末をデジタルタコグラフとしたが、これに限定することなく、デジタルタコグラフの機能と同様の機能を有するカーナビゲーションシステムなどでもよい。
「時刻の情報」は、GPSユニット及び速度センサを同期させて位置の情報及び速度の情報を取得した時刻の情報である。
「位置の情報」は、GPSユニットにより測定された経度緯度の情報である。
「速度の情報」は、車軸に設置された速度センサにより測定された速度の測定結果である。
「加速度の情報」は、車両に設置された加速度センサにより測定された速度の測定結果である。
なお、本実施例では、5種の移動情報、即ち、端末ID、時刻の情報、位置の情報、速度の情報、及び加速度の情報を用いる例で説明したが、これに限定するものではない。
図5は、移動情報管理サーバ200のハードウェア構成の一例を示す説明図である。図5に示すように、移動情報管理サーバ200は、通信手段210と、制御手段220と、記憶手段230と、入力手段240と、出力手段250と、ROM(Read Only Memory)260と、RAM(Random Access Memory)270とを有する。なお、移動情報管理サーバ200の各手段は、バス280を介してそれぞれ通信可能に接続されている。
制御手段220としては、例えば、CPU(Central Processing Unit)などが挙げられる。
記憶手段230は、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブなどのほか、CD(Compact Disc)ドライブ、DVD(Digital Versatile Disc)ドライブ、BD(Blu−ray(登録商標) Disc)ドライブなどの可搬記憶装置を有してもよい。また、記憶手段230は、ネットワーク上のコンピュータ群であるクラウドの一部であってもよい。
<教師データ候補抽出装置の機能構成>
図6は、教師データ候補抽出装置100の機能構成の一例を示す説明図である。図6に示すように、教師データ候補抽出装置100は、通信手段110と、記憶手段120と、制御手段130と、入力手段140と、出力手段150とを有する。
通信手段110は、制御手段130の指示に基づき、移動情報管理サーバ200の制御手段220に移動情報を送信するように指示を出力し、移動情報管理サーバ200から移動情報を受信する。
移動情報を受信する際に、発生源を特定するため、受信する際に公知の電子署名技術等を用いて、正しい情報作成者であること、及び情報の改ざんが行われていないことの少なくともいずれかを確認することが好ましく、情報の授受期限についても管理し、所定の期限経過後の情報は受け付けないことが更に好ましい。
なお、通信手段110は、移動情報を随時受信してもよく、ユーザが手動で移動情報取得端末、及び/又は移動情報管理サーバ200から収集してもよい。
記憶手段120は、収集情報データベース121(以下、データベースをDBと称する)と、算出結果DB122と、教師データ候補DB123とを有する。各DBに格納される情報などについては、制御手段130の説明で述べる。
また、記憶手段120は、制御手段130の指示に基づき、教師データ候補抽出装置100にインストールされた各種プログラムや、プログラムを実行することにより生成されるデータ等を記憶する。
制御手段130は、収集部131と、生成部132と、抽出部133とを有する。
また、制御手段130は、記憶手段120に記憶された各種プログラムを実行し、教師データ候補抽出装置100全体を制御する。
収集部131は、移動情報管理サーバ200の制御手段に指示を送信し、移動情報管理サーバ200から画像情報及び移動情報を送信させて収集する。収集部131は、収集した画像情報及び移動情報を収集情報DBに一旦格納する。
また、収集部131は、対象とする道路を100mごとの区間に予め分割しておき、位置の情報に基づいて移動情報を区間ごとに割り振る。次に、収集部131は、道路区間ごとに速度及び加速度における平均及び標準偏差、並びに、通行量をそれぞれ算出し、算出した結果を算出結果DB122に格納する。
なお、本実施例では、収集部131が移動情報管理サーバ200の制御手段220に指示を出力して、移動情報管理サーバ200からネットワーク300を介して移動情報を送信させるようにしたが、これに限定することなく、収集部131が指示を出力しなくても移動情報管理サーバ200が移動情報を送信するようにしてもよく、移動情報管理サーバ200は、複数存在してもよい。また、収集部131は、車両から画像情報、並びに、位置、時刻、及び速度の情報を含む移動情報を直接収集するようにしてもよい。
生成部132は、画像情報ごとに、画像情報を取得した際の移動情報をそれぞれ対応付けした画像データ群を生成する。
なお、画像情報ごとに移動情報を対応付ける方法としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができ、例えば、画像情報に撮影した位置の情報を含むようにし、撮影した位置に近い移動情報を画像情報に対応付ける方法などが挙げられる。
抽出部133は、分岐案内標識の設置位置を含む4つの道路区間において、分岐案内標識が示す道路の分岐により通行量が変化する移動情報の特徴と、一致又は類似する移動情報の特徴を備える4つの道路区間の位置に対応付けられた画像情報を、画像データ群から教師データ候補として抽出する。即ち、抽出部133は、画像データ群のうち、受け付けた位置を含む所定の範囲の位置を有する移動情報に含まれる時刻又は速度の特徴と、一致又は類似する時刻又は速度の特徴を備える移動情報と対応付けられた1以上の画像情報を、画像データ群から教師データ候補として抽出する。
まず、既知の分岐案内標識の設置位置の指定をユーザから受け付けると、制御手段130は、算出結果DB122に格納された移動情報の算出結果に基づき、出力手段150に指示して、図8に示すような表を表示する。
なお、分岐案内標識の設置位置の指定は、道路標識設置基準に基づいてユーザから受け付けるようにしてもよい。
なお、本実施例では、分岐案内標識より手前側の道路では道路に分岐がなく、通行量は変化しにくいことから、分岐案内標識の設置位置を含む道路区間を先頭にすることが好ましい。
また、「移動情報の特徴」のデータ数としては、特に制限はなく、目的に応じて適宜選択することができるが、50以上が好ましい。
更に、本実施例では、既知の分岐案内標識の設置位置の指定をユーザから受け付けるようにしたが、これに限定することなく、必要とする教師データが備える「移動情報の特徴」が既知であれば、分岐案内標識の設置位置の指定を受け付けずに、「移動情報の特徴」の指定を受け付けるようにしてもよい。
なお、誤差率は、次式、誤差率=((対象データの値)−(「移動情報の特徴」の値))×100)/「移動情報の特徴」の値、により算出することができる。
また、抽出した対象データのうちG’−0の道路区間に対応付けた画像情報、即ち、G’−0の道路区間で撮影した画像が、分岐案内標識を含む道路周辺画像である可能性が高いことから、G’−0の道路区間で撮影した画像を教師データ候補として抽出する。その後、抽出した教師データ候補は、ユーザが目視により確認した後、教師データとして用いるようにしてもよい。
なお、分岐案内標識が設置されている設置位置、画像情報を抽出したい地域及び期間の指定は、緯度経度などの数値による入力であってもよく、ディスプレイなどの画面上に表示された道路地図上において、分岐案内標識が設置されている設置位置を指定したり、画像情報を抽出したい地域を指定したりしてもよい。
また、入力手段140は、分岐案内標識が設置されている設置位置、画像情報を抽出したい地域及び期間の指定を受け付けるほか、その他の各種情報を入力することができる。
図12は、教師データ候補抽出装置100のハードウェア構成の一例を示す説明図である。図12に示すように、教師データ候補抽出装置100は、通信手段110と、記憶手段120と、制御手段130と、入力手段140と、出力手段150と、ROM160と、RAM170とを有する。なお、教師データ候補抽出装置100の各手段は、バス180を介してそれぞれ通信可能に接続されている。
なお、本実施例では、通信手段110は制御手段130の指示に基づき移動情報を受信するとしたが、ネットワーク300を介して移動情報管理サーバ200から移動情報を送信する指示を出力してもよい。
教師データ候補抽出装置100が移動情報を収集し、「移動情報の特徴」が選定されるまでの制御について、図13に示すフローチャートにしたがい、図6を参照しながら説明する。
教師データ候補抽出装置100が教師データ候補を抽出するまでの制御について、図14に示すフローチャートにしたがい、図6を参照しながら説明する。
なお、ステップS203から移行した場合は、以前設定した連続区間とは異なる新たに連続区間を設定すると処理をS203に移行させる。
なお、本実施例では、道路情報掲示板を視認した前後の速度変化が重要であるため、道路情報掲示板の設置位置より前の道路区間を先頭にし、道路情報掲示板の設置位置より前の道路区間を含むようにすることが好ましい。
110 通信手段
120 記憶手段
130 制御手段
131 収集部
132 生成部
133 抽出部
140 入力手段
150 出力手段
Claims (7)
- 人工知能の機械学習に用いる教師データの候補を抽出するプログラムであって、
移動体が移動して取得した、画像情報、並びに、位置、時刻、及び速度の情報を含む移動情報を収集し、
前記画像情報ごとに、前記画像情報を取得した際の前記移動情報をそれぞれ対応付けした画像データ群を生成し、
位置の指定を受け付けると、
前記画像データ群のうち、受け付けた前記位置を含む所定の範囲の位置を有する移動情報に含まれる時刻又は速度の特徴と、一致又は類似する時刻又は速度の特徴を備える移動情報と対応付けられた1以上の前記画像情報を、前記画像データ群から教師データ候補として抽出する、
処理をコンピュータに実行させること特徴とする教師データ候補抽出プログラム。 - 前記移動体が、車両であり、
受け付けた前記位置が、道路標識、道路標示、及び道路情報掲示板の少なくともいずれかの表示物が設置されている位置であり、
前記移動情報の特徴が、前記表示物の表示内容に応じた前記移動情報に含まれる速度の変化である請求項1に記載の教師データ候補抽出プログラム。 - 前記教師データ候補として抽出する前記画像情報が、前記表示物を撮影した画像の情報である請求項2に記載の教師データ候補抽出プログラム。
- 人工知能の機械学習に用いる教師データの候補を抽出するプログラムであって、
移動体が移動して取得した、画像情報、並びに、位置、時刻、及び速度の情報を含む移動情報を収集し、
前記画像情報ごとに、前記画像情報を取得した際の前記移動情報をそれぞれ対応付けした画像データ群を生成し、
必要とする教師データが備える前記移動情報に含まれる時刻又は速度の特徴と、一致又は類似する時刻又は速度の特徴を備える移動情報と対応付けられた1以上の前記画像情報を、前記画像データ群から教師データ候補として抽出する、
処理をコンピュータに実行させること特徴とする教師データ候補抽出プログラム。 - 人工知能の機械学習に用いる教師データの候補を抽出する装置であって、
移動体が移動して取得した、画像情報、並びに、位置、時刻、及び速度の情報を含む移動情報を収集する収集部と、
前記画像情報ごとに、前記画像情報を取得した際の前記移動情報をそれぞれ対応付けした画像データ群を生成する生成部と、
位置の指定を受け付ける入力手段と、
前記画像データ群のうち、受け付けた前記位置を含む所定の範囲の位置を有する移動情報に含まれる時刻又は速度の特徴と、一致又は類似する時刻又は速度の特徴を備える移動情報と対応付けられた1以上の前記画像情報を、前記画像データ群から教師データ候補として抽出する抽出部と、
を有すること特徴とする教師データ候補抽出装置。 - 人工知能の機械学習に用いる教師データの候補を抽出する方法であって、
移動体が移動して取得した、画像情報、並びに、位置、時刻、及び速度の情報を含む移動情報を収集する収集工程と、
前記画像情報ごとに、前記画像情報を取得した際の前記移動情報をそれぞれ対応付けした画像データ群を生成する生成工程と、
位置の指定を受け付ける入力工程と、
前記画像データ群のうち、受け付けた前記位置を含む所定の範囲の位置を有する移動情報に含まれる時刻又は速度の特徴と、一致又は類似する時刻又は速度の特徴を備える移動情報と対応付けられた1以上の前記画像情報を、前記画像データ群から教師データ候補として抽出する抽出工程と、
を含むこと特徴とする教師データ候補抽出方法。 - 人工知能の機械学習に用いる教師データの候補を抽出するプログラムであって、
データ群のデータごとに、前記データと関連する関連情報をそれぞれ対応付けし、
必要とする教師データが備える前記関連情報の特徴と、一致又は類似する前記関連情報の特徴を備えるデータを、前記データ群から教師データ候補として抽出する、
処理をコンピュータに実行させること特徴とする教師データ候補抽出プログラム。
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