JPWO2021199111A5 - 巡回ルート作成装置、巡回ルート作成方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、違法に放置された物体、例えば、放置車両の確認業務における巡回ルートを作成するための、巡回ルート作成装置、及び巡回ルート作成方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。

本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、放置物体の確認業務における巡回ルートの策定を可能にし得る、巡回ルート作成装置、巡回ルート作成方法、及びプログラムを提供することにある。

更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータによって、放置物体の確認業務を行う監視員の巡回ルートを作成するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
過去に放置物体が確認された場所を示す位置情報、及び過去に前記放置物体が確認された時刻を示す時刻情報に基づいて、過去における監視員の巡回ルートを推測する、巡回ルート推測ステップと、
推測された前記過去における監視員の巡回ルート、過去に放置物体が確認された場所を示す位置情報、及び過去に前記放置物体が確認された時刻を示す時刻情報に基づいて、予め設定されたエリアでの、設定された時間帯における、巡回ルートを作成する、巡回ルート作成ステップと、
実行させる、ことを特徴とする。

（付記７）
コンピュータによって、放置物体の確認業務を行う監視員の巡回ルートを作成するためのプログラムであって、
前記コンピュータに、
過去に放置物体が確認された場所を示す位置情報、及び過去に前記放置物体が確認された時刻を示す時刻情報に基づいて、過去における監視員の巡回ルートを推測する、巡回ルート推測ステップと、
推測された前記過去における監視員の巡回ルート、過去に放置物体が確認された場所を示す位置情報、及び過去に前記放置物体が確認された時刻を示す時刻情報に基づいて、予め設定されたエリアでの、設定された時間帯における、巡回ルートを作成する、巡回ルート作成ステップと、
実行させる、プログラム。

（付記８）
付記７に記載のプログラムであって、
前記巡回ルート作成ステップにおいて、
推測された前記過去における監視員の巡回ルート、過去に放置物体が確認された場所を示す位置情報、及び過去に前記放置物体が確認された時刻を示す時刻情報の関係を、分岐式と目的関数とで示した、機械学習モデルに、前記巡回ルートの作成対象となるエリアと時間帯と入力して、前記巡回ルートを作成する、
ことを特徴とするプログラム。

（付記９）
付記８に記載のプログラムであって、
前記機械学習モデルが、更に、過去に放置物体が確認された場所の天候を示す天候情報、その場所における道路の状況を示す道路状況情報、及びその場所で実施されているイベントを特定するイベント情報のうち少なくとも１つを更に含む前記関係を、前記分岐式と前記目的関数とで示しており、
前記巡回ルート作成ステップにおいて、前記機械学習モデルに、前記巡回ルートの作成対象となるエリアと時間帯とに加えて、最新の天候情報、最新の道路状況情報、最新のイベント情報のうち少なくとも１つを入力して、前記巡回ルートを作成する、
ことを特徴とするプログラム。

Claims (9)

1. 放置物体の確認業務を行う監視員の巡回ルートを作成するための装置であって、
   過去に放置物体が確認された場所を示す位置情報、及び過去に前記放置物体が確認された時刻を示す時刻情報に基づいて、過去における監視員の巡回ルートを推測する、巡回ルート推測部と、
   推測された前記過去における監視員の巡回ルート、過去に放置物体が確認された場所を示す位置情報、及び過去に前記放置物体が確認された時刻を示す時刻情報に基づいて、予め設定されたエリアでの、設定された時間帯における、巡回ルートを作成する、巡回ルート作成部と、
   を備えている、ことを特徴とする巡回ルート作成装置。
2. 請求項１に記載の巡回ルート作成装置であって、
   前記巡回ルート作成部が、
   推測された前記過去における監視員の巡回ルート、過去に放置物体が確認された場所を示す位置情報、及び過去に前記放置物体が確認された時刻を示す時刻情報の関係を、分岐式と目的関数とで示した、機械学習モデルに、前記巡回ルートの作成対象となるエリアと時間帯と入力して、前記巡回ルートを作成する、
   ことを特徴とする巡回ルート作成装置。
3. 請求項２に記載の巡回ルート作成装置であって、
   前記機械学習モデルが、更に、過去に放置物体が確認された場所の天候を示す天候情報、その場所における道路の状況を示す道路状況情報、及びその場所で実施されているイベントを特定するイベント情報のうち少なくとも１つを更に含む前記関係を、前記分岐式と前記目的関数とで示しており、
   前記巡回ルート作成部が、前記機械学習モデルに、前記巡回ルートの作成対象となるエリアと時間帯とに加えて、最新の天候情報、最新の道路状況情報、最新のイベント情報のうち少なくとも１つを入力して、前記巡回ルートを作成する、
   ことを特徴とする巡回ルート作成装置。
4. 放置物体の確認業務を行う監視員の巡回ルートを作成するための方法であって、
   過去に放置物体が確認された場所を示す位置情報、及び過去に前記放置物体が確認された時刻を示す時刻情報に基づいて、過去における監視員の巡回ルートを推測し、
   推測された前記過去における監視員の巡回ルート、過去に放置物体が確認された場所を示す位置情報、及び過去に前記放置物体が確認された時刻を示す時刻情報に基づいて、予め設定されたエリアでの、設定された時間帯における、巡回ルートを作成する、
   ことを特徴とする巡回ルート作成方法。
5. 請求項４に記載の巡回ルート作成方法であって、
   巡回ルートの作成において、
   推測された前記過去における監視員の巡回ルート、過去に放置物体が確認された場所を示す位置情報、及び過去に前記放置物体が確認された時刻を示す時刻情報の関係を、分岐式と目的関数とで示した、機械学習モデルに、前記巡回ルートの作成対象となるエリアと時間帯と入力して、前記巡回ルートを作成する、
   ことを特徴とする巡回ルート作成方法。
6. 請求項５に記載の巡回ルート作成方法であって、
   前記機械学習モデルが、更に、過去に放置物体が確認された場所の天候を示す天候情報、その場所における道路の状況を示す道路状況情報、及びその場所で実施されているイベントを特定するイベント情報のうち少なくとも１つを更に含む前記関係を、前記分岐式と前記目的関数とで示しており、
   巡回ルートの作成において、前記機械学習モデルに、前記巡回ルートの作成対象となるエリアと時間帯とに加えて、最新の天候情報、最新の道路状況情報、最新のイベント情報のうち少なくとも１つを入力して、前記巡回ルートを作成する、
   ことを特徴とする巡回ルート作成方法。
7. コンピュータによって、放置物体の確認業務を行う監視員の巡回ルートを作成するためのプログラムであって、
   前記コンピュータに、
   過去に放置物体が確認された場所を示す位置情報、及び過去に前記放置物体が確認された時刻を示す時刻情報に基づいて、過去における監視員の巡回ルートを推測させ、
   推測された前記過去における監視員の巡回ルート、過去に放置物体が確認された場所を示す位置情報、及び過去に前記放置物体が確認された時刻を示す時刻情報に基づいて、予め設定されたエリアでの、設定された時間帯における、巡回ルートを作成させる、
   プログラム。
8. 請求項７に記載のプログラムであって、
   巡回ルートの作成において、
   推測された前記過去における監視員の巡回ルート、過去に放置物体が確認された場所を示す位置情報、及び過去に前記放置物体が確認された時刻を示す時刻情報の関係を、分岐式と目的関数とで示した、機械学習モデルに、前記巡回ルートの作成対象となるエリアと時間帯と入力して、前記巡回ルートを作成する、
   ことを特徴とするプログラム。
9. 請求項８に記載のプログラムであって、
   前記機械学習モデルが、更に、過去に放置物体が確認された場所の天候を示す天候情報、その場所における道路の状況を示す道路状況情報、及びその場所で実施されているイベントを特定するイベント情報のうち少なくとも１つを更に含む前記関係を、前記分岐式と前記目的関数とで示しており、
   巡回ルートの作成において、前記機械学習モデルに、前記巡回ルートの作成対象となるエリアと時間帯とに加えて、最新の天候情報、最新の道路状況情報、最新のイベント情報のうち少なくとも１つを入力して、前記巡回ルートを作成する、
   ことを特徴とするプログラム。