JP7111397B1 - Program, method and information processing device - Google Patents
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Abstract
【課題】より正確な建物の被災棟数の情報を推定するためのプログラム、方法及び情報処理装置を提供する。【解決手段】プロセッサと、メモリと、を備えるコンピュータに実行させるプログラムであって、コンピュータは、記憶部に、第２エリアについて推定された建物棟数情報を記憶する。第２エリアの建物棟数情報は、第２エリアとは異なる第１エリアの人口分布又は夜間光の情報の少なくとも何れかと第１エリアの建物棟数情報とに基づいて作成される計算式及び第２エリアの人口分布の情報又は夜間光の情報に基づいて推定される。プログラムは、コンピュータのプロセッサに、第２エリアの気象情報を取得するステップと、第２エリアの気象情報と第２エリアについて推定された建物棟数情報とに基づいて、第２エリアにおける建物の被災棟数の情報を推定するステップと、を実行させる。【選択図】図９A program, method, and information processing apparatus for estimating more accurate information on the number of damaged buildings. A program to be executed by a computer having a processor and a memory, wherein the computer stores building number information estimated for a second area in a storage unit. The building number information of the second area is a calculation formula created based on at least one of the population distribution or nighttime light information of the first area different from the second area and the building number information of the first area, and the It is estimated based on the information of population distribution of two areas or the information of night light. The program instructs the processor of the computer to acquire weather information of the second area, and based on the weather information of the second area and the number of buildings estimated for the second area, damage to buildings in the second area. and a step of estimating information on the number of buildings. [Selection drawing] Fig. 9
Description
本開示は、プログラム、方法及び情報処理装置に関する。 The present disclosure relates to programs, methods, and information processing apparatuses.
近年、世界各地で台風、ハリケーンを含めた熱帯低気圧による強風や豪雨等の気象災害が増加しており、このような気象災害における被害予測を行うための技術が求められている。 In recent years, meteorological disasters such as strong winds and heavy rain caused by tropical cyclones including typhoons and hurricanes have been increasing in various parts of the world, and techniques for predicting damage in such meteorological disasters are required.
災害の発生に対処するため、災害発生時の被災人口を予測する技術として、事前に定義した人口密度などのデータをもとに、災害発生時の被災人口や物的被害をグリッドセルで予測することを主題とした技術はある（下記の特許文献１）。被災人口を予測することで、あらゆる種類の自動警報システムおよび損害補償システム（例えば保険および再保険産業など）のための情報を生成できる。
In order to deal with the occurrence of disasters, as a technology to predict the affected population when a disaster occurs, based on data such as pre-defined population density, the affected population and property damage are predicted in grid cells when a disaster occurs. There is a technique with the theme of this (
各種データが充実している場合、災害発生に伴って、各種データに基づいて様々な対処を実行することができる。
例えば、地方自治体や事業所は、建物の被災棟数の情報に基づいて、その災害に対処するための施策の規模の決定や種々の推定を行う場合がある。例えば、地方自治体は、被災前に、救援人員の手配、救援物資の供給等にかかる推定を行うことができる。保険業務を行う事業者は、災害発生に伴う保険金の見積もりを被災前後で行うことができる。車両などの商品を販売する事業者であれば、被災前に、災害の規模感に応じて、屋外等に置かれた商品を予め被災を免れる場所に移動させて被害を回避する等の措置をとることができる。また、地方自治体は、被災後において、より詳細な建物の被災棟数の情報に基づいて、被災者や被災エリアの救援（例えば、インフラ復旧のための人的・物的リソース、被災者への物品の供給など）を行うことができる。
When various types of data are substantial, various countermeasures can be executed based on various types of data in accordance with the occurrence of a disaster.
For example, local governments and business establishments may determine the scale of measures to deal with the disaster and make various estimations based on the information on the number of damaged buildings. For example, local governments can estimate the arrangement of relief personnel, the supply of relief supplies, etc. before a disaster strikes. Businesses engaged in insurance business can estimate the insurance money associated with the occurrence of a disaster before and after the disaster. If you are a business that sells products such as vehicles, take measures before a disaster, such as moving products placed outdoors to a place where you can avoid damage, depending on the scale of the disaster. can take In addition, after a disaster, local governments will use more detailed information on the number of damaged buildings to provide relief to victims and affected areas (e.g., human and material resources for infrastructure restoration, and assistance to victims). supply of goods, etc.).
また、災害が発生し被災をした場合、例えば建物が倒壊してしまう、家屋が流されてしまうなど被災地での被害の規模が大きくなるほど、復旧に向けた被災者の人的、心理的、金銭的な負担などが大きくなってしまう。そのため、被災の規模感を可視化しつつ、被災地・被災者などへの寄付が行われる環境をよりいっそう充実化させることも重要である。 In addition, when a disaster strikes and causes damage, the greater the scale of the damage in the affected area, for example, the collapse of buildings and the washing away of houses, the greater the human, psychological, The financial burden will increase. Therefore, it is important to further enhance the environment in which donations are made to disaster areas and victims, while visualizing the scale of the disaster.
災害による建物の被災棟数を予測するには、その地域における建物の総数となる統計情報が必要である。 In order to predict the number of buildings damaged by a disaster, statistical information representing the total number of buildings in that area is required.
しかしながら、多くの国（または国の一部の地域、国をまたいだ広範な地域）において、建物の現況調査は不十分であり、必ずしも統計情報が充実しているとは言えない状態である。そのため、これら統計情報の過不足により、国によって被害予測の精度にばらつきがあることが課題となっていた。 However, in many countries (or in some regions of the country, or in a wide range of regions across the country), surveys of current building conditions are insufficient, and statistical information is not necessarily sufficient. Therefore, there was a problem that the accuracy of damage prediction varies from country to country due to the excess or deficiency of these statistical information.
したがって、各種データが充実しているとは限らない世界各国においても、災害発生時の被害予測をするための、より正確な建物の被災棟数の情報を推定するための技術が求められている。 Therefore, even in countries around the world where various types of data are not always available, there is a need for technology to estimate the number of damaged buildings more accurately in order to predict damage when a disaster strikes. .
本開示に示す一実施形態によると、プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータに実行させるプログラムが提供される。コンピュータは、記憶部に、第２エリアについて推定された建物棟数情報を記憶するように構成されており、第２エリアの前記建物棟数情報は、第２エリアとは異なる第１エリアの人口分布または夜間光の情報と第１エリアの建物棟数情報とに基づいて作成される計算式、および、第２エリアの人口分布の情報または夜間光の情報に基づいて推定され、プログラムは、コンピュータのプロセッサに、第２エリアの気象情報を取得するステップと、第２エリアの気象情報と第２エリアについて推定された建物棟数の情報とに基づいて、第２エリアにおける建物被災棟数の情報を推定するステップと、を実行させる。 According to one embodiment shown in the present disclosure, there is provided a program to be executed by a computer having a processor and memory. The computer is configured to store the estimated building number information for the second area in the storage unit, and the building number information for the second area is the population of the first area different from the second area. Calculation formula created based on distribution or nighttime light information and building number information in the first area, and estimation based on population distribution information or nighttime light information in the second area, the program is a computer information on the number of damaged buildings in the second area based on the step of acquiring weather information on the second area and the information on the number of buildings estimated for the second area and the weather information on the second area, estimating and causing to be performed.
当該第１エリアの人口分布または夜間光の情報として、世界各国の人口分布の情報または人工衛星が撮影した夜間光の情報を用いてもよい。 As the population distribution or nighttime light information of the first area, information on population distribution in countries around the world or information on nighttime light captured by an artificial satellite may be used.
本開示によれば、より正確な建物の被災棟数の情報を推定するための技術を提供する。 According to the present disclosure, a technique for estimating more accurate information on the number of damaged buildings is provided.
以下、図面を参照しつつ、本開示の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。 Hereinafter, embodiments of the present disclosure will be described with reference to the drawings. In the following description, the same parts are given the same reference numerals. Their names and functions are also the same. Therefore, detailed description thereof will not be repeated.
＜第１の実施の形態＞
＜１ システム１の全体構成＞
システム１は、災害により予想される建物の被災棟数情報を予測するためのシステムである。図１は、システム１の全体の構成を示す図である。
<First Embodiment>
<1 Overall configuration of
The
図１に示すように、システム１は、複数の端末装置（図１では端末装置１０Ａおよび端末装置１０Ｂを示している。以下、総称して「端末装置１０」ということもある）と、サーバ２０とを含む。端末装置１０とサーバ２０とは、ネットワーク８０を介して通信接続する。
As shown in FIG. 1, a
端末装置１０は、システム１を利用する各ユーザが操作する装置である。端末装置１０は、据え置き型のＰＣ（Personal Computer）、ラップトップＰＣ、または、移動体通信システムに対応したスマートフォン、タブレット等の携帯端末などにより実現される。
The
図１に端末装置１０Ｂとして示すように、端末装置１０は、通信ＩＦ（Interface）１２と、入力装置１３と、出力装置１４と、メモリ１５と、記憶部１６と、プロセッサ１９とを備える。
As shown as
端末装置１０は、ネットワーク８０を介してサーバ２０と通信可能に接続される。端末装置１０は、５Ｇ、ＬＴＥ（Long Term Evolution）などの通信規格に対応した無線基地局８１、ＩＥＥＥ（Institute of Electrical and Electronics Engineers）８０２．１１などの無線ＬＡＮ（Local Area Network）規格に対応した無線ＬＡＮルータ８２等の通信機器と通信することによりネットワーク８０に接続される。
The
通信ＩＦ１２は、端末装置１０が外部の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。入力装置１３は、ユーザからの入力操作を受け付けるための入力装置（例えば、タッチパネル、タッチパッド、マウス等のポインティングデバイス、キーボード等）である。出力装置１４は、ユーザに対し情報を提示するための出力装置（ディスプレイ、スピーカ等）である。メモリ１５は、プログラム、および、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリである。記憶部１６は、データを保存するための記憶装置であり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）である。プロセッサ１９は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路などにより構成される。
The
サーバ２０は、災害により予想される建物の被害予測をするための装置である。サーバ２０は、ネットワーク８０に接続されたコンピュータである。
The
図１に示すように、サーバ２０は、通信ＩＦ２２と、入出力ＩＦ２３と、メモリ２５と、ストレージ２６と、プロセッサ２９とを備える。
As shown in FIG. 1, the
通信ＩＦ２２は、サーバ２０が外部の装置と通信するため、信号を入出力するためのインタフェースである。入出力ＩＦ２３は、ユーザからの入力操作を受け付けるための入力装置、および、ユーザに対し情報を提示するための出力装置とのインタフェースとして機能する。メモリ２５は、プログラム、および、プログラム等で処理されるデータ等を一時的に記憶するためのものであり、例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性のメモリである。ストレージ２６は、データを保存するための記憶装置であり、例えばフラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）である。プロセッサ２９は、プログラムに記述された命令セットを実行するためのハードウェアであり、演算装置、レジスタ、周辺回路などにより構成される。
The
＜１．１ 端末装置１０の構成＞
図２は、実施の形態１のシステム１を構成する端末装置１０のブロック図である。図２に示すように、端末装置１０は、複数のアンテナ（アンテナ１１１、アンテナ１１２）と、各アンテナに対応する無線通信部（第１無線通信部１２１、第２無線通信部１２２）と、操作受付部１３０（タッチ・センシティブ・デバイス１３１およびディスプレイ１３２を含む）と、音声処理部１４０と、マイク１４１と、スピーカ１４２と、位置情報センサ１５０と、カメラ１６０と、記憶部１７０と、制御部１８０と、を含む。端末装置１０は、図２では特に図示していない機能及び構成（例えば、電力を保持するためのバッテリー、バッテリーから各回路への電力の供給を制御する電力供給回路など）も有している。図２に示すように、端末装置１０に含まれる各ブロックは、バス等により電気的に接続される。
<1.1 Configuration of
FIG. 2 is a block diagram of the
アンテナ１１１は、端末装置１０が発する信号を電波として放射する。また、アンテナ１１１は、空間から電波を受信して受信信号を第１無線通信部１２１へ与える。
The
アンテナ１１２は、端末装置１０が発する信号を電波として放射する。また、アンテナ１１２は、空間から電波を受信して受信信号を第２無線通信部１２２へ与える。
The
第１無線通信部１２１は、端末装置１０が他の無線機器と通信するため、アンテナ１１１を介して信号を送受信するための変復調処理などを行う。第２無線通信部１２２は、端末装置１０が他の無線機器と通信するため、アンテナ１１２を介して信号を送受信するための変復調処理などを行う。第１無線通信部１２１と第２無線通信部１２２とは、チューナー、ＲＳＳＩ（Received Signal Strength Indicator）算出回路、ＣＲＣ（Cyclic Redundancy Check）算出回路、高周波回路などを含む通信モジュールである。第１無線通信部１２１と第２無線通信部１２２とは、端末装置１０が送受信する無線信号の変復調や周波数変換を行い、受信信号を制御部１８０へ与える。
The first
操作受付部１３０は、ユーザの入力操作を受け付けるための機構を有する。具体的には、操作受付部１３０は、タッチスクリーンとして構成され、タッチ・センシティブ・デバイス１３１と、ディスプレイ１３２とを含む。
The
タッチ・センシティブ・デバイス１３１は、端末装置１０のユーザの入力操作を受け付ける。タッチ・センシティブ・デバイス１３１は、例えば静電容量方式のタッチパネルを用いることによって、タッチパネルに対するユーザの接触位置を検出する。タッチ・センシティブ・デバイス１３１は、タッチパネルにより検出したユーザの接触位置を示す信号を入力操作として制御部１８０へ出力する。
The touch-sensitive device 131 receives input operations of the user of the
ディスプレイ１３２は、制御部１８０の制御に応じて、画像、動画、テキストなどのデータを表示する。ディスプレイ１３２は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）や有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイによって実現される。
The
音声処理部１４０は、音声信号の変復調を行う。音声処理部１４０は、マイク１４１から与えられる信号を変調して、変調後の信号を制御部１８０へ与える。また、音声処理部１４０は、音声信号をスピーカ１４２へ与える。音声処理部１４０は、例えば音声処理用のプロセッサによって実現される。マイク１４１は、音声入力を受け付けて、当該音声入力に対応する音声信号を音声処理部１４０へ与える。スピーカ１４２は、音声処理部１４０から与えられる音声信号を音声に変換して当該音声を端末装置１０の外部へ出力する。
The
位置情報センサ１５０は、端末装置１０の位置を検出するセンサであり、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）モジュールである。ＧＰＳモジュールは、衛星測位システムで用いられる受信装置である。衛星測位システムでは、少なくとも３個または４個の衛星からの信号を受信し、受信した信号に基づいて、ＧＰＳモジュールが搭載される端末装置１０の現在位置を検出する。
The
カメラ１６０は、受光素子により光を受光して、撮影画像として出力するためのデバイスである。カメラ１６０は、例えば、カメラ１６０から撮影対象までの距離を検出できる深度カメラである。
The
記憶部１７０は、例えばフラッシュメモリ等により構成され、端末装置１０が使用するデータおよびプログラムを記憶する。記憶部１７０は、ユーザ情報１７１と、気象情報１７２と、被災棟数情報１７３と、撮影要件情報１７４と、投稿動画情報１７５と、を記憶する。
The
ユーザ情報１７１は、端末装置１０によりシステム１を利用しているユーザの情報である。ユーザ情報１７１としては、ユーザを識別する情報（ユーザＩＤ）等が含まれる。例えば、ユーザ情報１７１は、ユーザがシステム１を利用するために所定のアプリケーションを端末装置１０にインストールしたときに登録した情報である。
The
ユーザＩＤとしては、災害情報を含む気象情報を配信するアプリケーションにおいてユーザに発行されるユーザＩＤであるとしてもよい。 The user ID may be a user ID issued to the user in an application that distributes weather information including disaster information.
ユーザＩＤとしては、メール、ビデオ通話、カレンダー、ストレージ、ドキュメント作成、スプレッドシート作成、ニュース配信など様々な機能をＳａａＳ（Software as a Service）等の形式で提供するビジネス用サービス（個人向けを含むこととしてもよい）のユーザアカウントであるとしてもよい。気象情報を配信するアプリケーションにおいて、当該ユーザアカウントの情報を用いることとしてもよく、ユーザのカレンダー等の情報を読み込んで表示することとしてもよい。また、当該ビジネス用サービスにおいて、ニュース配信の一部として、気象情報の配信を含むこととしてもよい。 As a user ID, business services (including personal use) that provide various functions such as email, video call, calendar, storage, document creation, spreadsheet creation, news distribution, etc. in the form of SaaS (Software as a Service) ) user account. In an application that distributes weather information, the information of the user account may be used, or information such as the user's calendar may be read and displayed. Further, in the business service, delivery of weather information may be included as part of news delivery.
ユーザＩＤとしては、ユーザが所定のサービスを利用する際に、当該サービスを提供する事業者のコンピュータが発行するユーザＩＤが含まれる。例えば、端末装置１０において、気象情報をユーザに通知する気象アプリケーション、メッセンジャーアプリケーション、決済アプリケーション等のアプリケーションをユーザがインストールしたとする。これらアプリケーションにおけるサービスを提供する事業者のサーバ装置が、ユーザＩＤを発行する。例えば、サーバ装置が、端末装置１０の識別情報、ユーザの本人確認を経て（例えば、免許証など本人確認書類を用いて本人確認を行う）発行される情報（電話番号など）等と関連付けて、各アプリケーションにおけるユーザＩＤを発行する。端末装置１０は、これら各アプリケーションでユーザに発行されるユーザＩＤを、ユーザ情報１７１として保持することとしてもよい。
The user ID includes a user ID issued by the computer of the business that provides the service when the user uses a predetermined service. For example, assume that a user has installed an application such as a weather application, a messenger application, or a payment application that notifies the user of weather information in the
気象情報１７２は、ユーザの端末装置１０に表示させる天気・気圧・風向・風速・気温・湿度など大気の状態に関する情報と、大雨、強風、雷などの気象災害に関する情報を含む。端末装置１０は、ネットワークを介して、ユーザの現在地又はユーザが指定したエリアの気象情報１７２をサーバ２０から受信する。
The
被災棟数情報１７３は、ユーザの端末装置１０に表示させる情報であって、ユーザの現在地が含まれるエリア又はユーザが指定したエリアにおける建物の被災棟数を推定した情報である。当該被災棟数情報１７３はサーバ２０において推定された情報である。端末装置１０は、ネットワークを介して、サーバ２０から被災棟数情報１７３を受信する。なお、被災棟数情報１７３は端末装置１０において推定されてもよい。この場合、端末装置１０は、サーバ２０において被災棟数情報を推定するための処理と同様の処理を行う。
The damaged
例えば、端末装置１０は、災害により被災した後の地域において、カメラにより、被災した地域の景観、建物、道路インフラ等を撮影する操作をユーザから受け付ける。これにより、例えば被災した直後の状況等を動画等により記録することができる。
For example, the
また、例えば、端末装置１０は、気象情報により災害の発生が予測される地域において（すなわち、災害により被災する前のタイミングにおいて）、撮影する操作をユーザから受け付ける。これにより、例えば、被災前の状況として、強風、豪雨の影響（例えば、建物の周囲の木々などの揺れの度合い、増水の状況など）を記録することができる。
In addition, for example, the
端末装置１０は、撮影要件情報１７４を、ユーザがシステム１を利用するために所定のアプリケーションを端末装置１０にインストールしたときに、ネットワークを介してサーバ２０から取得することとしてもよい。
The
例えば、撮影要件情報１７４には、被災状況を適切に記録するための情報を含む。具体的には、撮影要件情報１７４は、被写体を撮影する構図の情報、被写体を撮影する時間の長さの情報を含む。撮影要件情報１７４は、ユーザがシステム１を利用するために所定のアプリケーションを起動した際に表示される情報であって、所定時間以上建物の全体像が映るように動画を撮影する旨の情報が含まれる。
For example, the
撮影要件情報１７４は、ユーザの端末装置１０において静止画または動画を撮影する場合に、ユーザによる動画撮影を適切にまたは安全に行わせるための情報である。
The
また、例えば、撮影要件情報１７４は、災害により被災した後の地域において、被災した建物のうち、災害の種類に応じて被災の可能性が高い部分を優先的に撮影する旨の情報が含まれる。具体的に、被災の可能性が高い部分として、以下を含みうる。
・ 強風によって被害が発生する可能性が高い部分：
例えば、台風等の強風による被災であれば、建物の屋根周辺、窓など
・ 水害（大雨・洪水など）によって被害が発生する可能性が高い部分：
大雨等の水害による被災であれば、建物の一定以下の高さ（１階部分など）の、浸水する可能性が高い部分。
洪水発生時に、建物に浸水したことを示す痕跡。例えば、一定の高さに沿って、浸水時に付着した土砂が付着している、壁面の色が異なっているなどの痕跡が残りうる。浸水したことの痕跡は、その痕跡の位置（高さ）により、洪水の規模感、建物が被災した程度を推定しうる情報としても用いることができる。
また、撮影要件情報１７４は、災害の規模感を推定しうる部分を優先的に撮影する旨の情報が含まれる。具体的には、以下を含みうる。
・ 強風の場合、その規模感を推定しうる情報。例えば、建物の周辺で揺れる対象（樹木などの自然物、道路標識などの人工物）を優先的に撮影する旨の情報。風によって揺れる程度に応じて、強風の規模感を推定しうる。
・ 建物の周辺の河川や堤防を優先的に撮影する旨の情報。例えば、河川や堤防の状況を撮影することで、洪水が発生しうる箇所、洪水の規模感を推定しうる。
In addition, for example, the photographing
・ Areas that are likely to be damaged by strong winds:
For example, if the damage is caused by strong winds such as a typhoon, the area around the roof of the building, windows, etc.
Areas below a certain height (first floor, etc.) that are likely to be flooded if they are damaged by flooding such as heavy rain.
Traces indicating that the building was submerged during a flood. For example, along a certain height, traces such as dirt adhered during flooding and a different wall color may remain. Traces of flooding can also be used as information that can be used to estimate the scale of the flood and the degree of damage to buildings, depending on the position (height) of the traces.
Further, the
・In the case of strong winds, information that can be used to estimate their scale. For example, information indicating that objects (natural objects such as trees and artificial objects such as road signs) that sway around buildings should be preferentially photographed. The scale of the strong wind can be estimated according to the degree of shaking by the wind.
・ Information to the effect that rivers and embankments around the building will be preferentially photographed. For example, by photographing the conditions of rivers and embankments, it is possible to estimate the locations where floods may occur and the scale of the floods.
また、例えば、撮影要件情報１７４には、ユーザが安全に配慮して動画を撮影するための情報を含む。例えば、撮影要件情報１７４は、ユーザの現在地周辺で気象災害が発生している場合、ユーザに安全な場所から撮影を行う旨の情報を含む。具体的に、例えば、台風等の強風による被災であれば、建物内から撮影を行う旨の情報を含む。また、大雨等の水害による被災であれば、建物の２階以上から撮影を行う旨の情報を含む。また、撮影要件情報１７４は、ユーザの撮影位置がもともと進入禁止であると設定されている範囲に近づいているまたは滞在している場合に、ユーザが当該進入禁止と設定されている範囲に侵入しないよう警告するための情報を含む。端末装置１０は、端末装置１０の位置情報（位置情報センサ１５０等により出力される情報）と、予め定められた進入禁止エリアの情報（例えば、地図情報に基づき、進入禁止エリアを判別する）とに基づいて、ユーザに対し警告を表示する。
Also, for example, the
撮影要件情報１７４は、気象情報の予測結果に基づき、ユーザの撮影位置が危険になると推定される場合に（例えば、台風等の影響により、地域の防災警戒レベルが一定以上になると推定される、または、避難指示が発令されている場合など）、今後気象情報の変化により危険になるエリアに立ち入らず退避するよう警告するための情報が含まれる。撮影要件情報１７４において、ユーザに警告を表示する条件となる気象情報の情報（予測される風速と比較する閾値、予測される雨量と比較する閾値等の情報、または、地域に発令される警戒レベルの情報等）を含む。
The
端末装置１０は、撮影要件情報１７４に基づく情報について、カメラの撮影結果を解析することにより、拡張現実（Augmented Reality）機能により各種オブジェクトを撮影画像に重畳させることで表示することとしてもよい。
The
例えば、端末装置１０は、被災地において被災した後において、被災した建物のうち、災害の種類に応じて被災の可能性が高い部分を、撮影画像に基づいて特定する。具体的には、端末装置１０は、配信されている気象情報などから災害の種類の情報を取得して、当該災害の種類に応じて（例えば、強風であるか、洪水であるか等）、撮影画像において特定の物体、建物の一部を抽出する（例えば、強風の場合に、建物の屋根を特定する）。端末装置１０は、撮影画像において、当該特定の物体、建物の一部等について抽出した結果と関連付けて、ユーザに撮影要件を提示する（例えば、撮影画像における建物の屋根の部分と関連付けて、屋根を含めて撮影することを促すオブジェクトを表示する）。これにより、ユーザが撮影要件情報１７４に示される要件に従って撮影を行うことがよりいっそう容易となる。
For example, after a disaster strikes in a disaster area, the
投稿動画情報１７５は、ユーザが端末装置１０を利用して、所定のエリアに含まれる建物等を撮影した動画である。サーバ２０は、当該動画を、ネットワークを介して取得し、投稿動画として記憶する。
The posted moving
制御部１８０は、記憶部１７０に記憶されるプログラムを読み込んで、プログラムに含まれる命令を実行することにより、端末装置１０の動作を制御する。制御部１８０は、例えば予め端末装置１０にインストールされているアプリケーションである。制御部１８０は、プログラムに従って動作することにより、入力操作受付部１８１と、送受信部１８２と、データ処理部１８３と、通知制御部１８４としての機能を発揮する。
The
入力操作受付部１８１は、タッチ・センシティブ・デバイス１３１等の入力装置に対するユーザの入力操作を受け付ける処理を行う。入力操作受付部１８１は、タッチ・センシティブ・デバイス１３１に対してユーザが指などを接触させた座標の情報に基づき、ユーザの操作がフリック操作であるか、タップ操作であるか、ドラッグ（スワイプ）操作であるか等の操作の種別を判定する。
The input
送受信部１８２は、端末装置１０が、サーバ２０等の外部の装置と、通信プロトコルに従ってデータを送受信するための処理を行う。
The transmission/
データ処理部１８３は、端末装置１０が入力を受け付けたデータに対し、プログラムに従って演算を行い、演算結果をメモリ等に出力する処理を行う。例えば、データ処理部１８３は、ユーザによる投稿動画の撮影が撮影要件情報１７４に基づいて行われているかを判定する処理を行う。
The
通知制御部１８４は、ユーザに対し情報を提示する処理を行う。通知制御部１８４は、表示画像をディスプレイ１３２に表示させる処理、音声をスピーカ１４２に出力させる処理、振動をカメラ１６０に発生させる処理等を行う。例えば、データ処理部１８３は、ユーザの気象情報および被災棟数情報をディスプレイ１３２に表示するための処理を行う。
The
＜１．２ サーバ２０の機能的な構成＞
図３は、サーバ２０の機能的な構成を示す図である。図３に示すように、サーバ２０は、通信部２０１と、記憶部２０２と、制御部２０３としての機能を発揮する。
<1.2 Functional Configuration of
FIG. 3 is a diagram showing a functional configuration of the
通信部２０１は、サーバ２０が外部の装置と通信するための処理を行う。
The
記憶部２０２は、サーバ２０が使用するデータ及びプログラムを記憶する。また、記憶部２０２は、ユーザ情報ＤＢ（データベース）２８１と、気象情報ＤＢ２８２、人口分布情報ＤＢ２８３、夜間光情報ＤＢ２８４、建物棟数情報ＤＢ２８５、被災棟数情報ＤＢ２８６、投稿動画情報ＤＢ２８７、および、衛星画像情報ＤＢ２８８を記憶する。
The
ユーザ情報ＤＢ２８１は、システム１における各ユーザの情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。
気象情報ＤＢ２８２は、ユーザの端末装置１０に表示させる天気予報の情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。
The
人口分布情報ＤＢ２８３は、サーバ２０において建物棟数を推定するために利用する人口分布情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。
The population
夜間光情報ＤＢ２８４は、サーバ２０において建物棟数を推定するために利用する夜間光情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。
The nighttime
建物棟数情報ＤＢ２８５は、サーバ２０において、災害発生時に、被災棟数を推定するために利用する建物棟数情報を保持するためのデータベースである。また、建物棟数情報ＤＢ２８５は、サーバ２０において推定された建物棟数情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。
The building
被災棟数情報ＤＢ２８６は、サーバ２０において推定された被災棟数情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。
The damaged building
投稿動画情報ＤＢ２８７は、サーバ２０において被災棟数情報を補正するための投稿動画情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。
The posted moving
衛星画像情報ＤＢ２８８は、サーバ２０において被災棟数情報を補正するための衛星画像情報を保持するためのデータベースである。詳細は後述する。
The satellite
制御部２０３は、サーバ２０のプロセッサがプログラムに従って処理を行うことにより、各種モジュールとして示す機能を発揮する。制御部２０３は、送受信制御モジュール２０３a、送信制御モジュール２０３ｂ、人口分布情報取得モジュール２０３ｃ、夜間光情報取得モジュール２０３ｄ、建物棟数情報取得モジュール２０３ｅ、気象情報取得モジュール２０３ｆ、投稿動画取得モジュール２０３ｇ、衛星画像取得モジュール２０３ｈ、関係式作成モジュール２０３ｉ、建物棟数推定モジュール２０３ｊ、被災棟数推定モジュール２０３ｋ、補正モジュール２０３ｌ、および、表示制御モジュール２０３ｍとしての機能を発揮する。
The
送受信制御モジュール２０３aは、サーバ２０が外部の装置から通信プロトコルに従って信号を送受信する処理を制御する。
The transmission/
送信制御モジュール２０３ｂは、サーバ２０が外部の装置に対し通信プロトコルに従って信号を送信する処理を制御する。
The
人口分布情報取得モジュール２０３ｃは、サーバ２０がネットワークを介して、所定のエリアの建物棟数を推定するための人口分布に関する情報を取得する処理を制御する。サーバ２０は、人口分布に関する情報を、以下のような態様で、地理範囲と関連付けて人口の情報として保持しうる。
・ 行政区画単位と関連付けた人口の情報
・ 地理範囲を所定の幅により規定したメッシュを単位として、メッシュと関連付けた人口の情報
The population distribution
- Population information associated with administrative division units - Population information associated with meshes in units of meshes in which the geographic range is defined by a predetermined width
例えば、人口分布情報取得モジュール２０３ｃは、アプリケーションプログラミングインタフェース（API、Application Programming Interface）により、人口分布に関して情報公開されているデータベース（例えば、European Commissionなどの機関が構築した人口分布図ＤＢ）から、システム１の管理者が指定したエリアの人口分布に関する情報を取得する。これら人口分布に関する情報は、国による調査などによって集計されていることがある。例えば、行政機関が、行政区画単位（市区町村など）で人口を集計し、公開していることがある。
For example, the population distribution
例えば、人口分布情報取得モジュール２０３ｃは、行政区画単位で人口の情報を取得し、取得した人口の情報を、所定の幅のメッシュを単位とした人口の情報に変換することとしてもよい。例えば、人口分布情報取得モジュール２０３ｃは、市区町村のような行政区画単位の地理範囲についてメッシュで区切った場合にメッシュによって占められる範囲と、当該市区町村ごとの人口分布の情報とに基づいて、各メッシュの人口の分布を推定することとしてもよい。例えば、市区町村の面積と、各メッシュの面積とに基づいて、メッシュの数が定まる。人口分布情報取得モジュール２０３ｃは、このメッシュのうち、人が居住する範囲のメッシュを抽出することとしてもよい。行政区画の地理範囲のうち、人が居住する範囲のメッシュを抽出することとしては、以下が含まれうる。
・ 例えば、都市計画法などの規定に基づき、人が居住する地域と定められている地理範囲を抽出する
・ 農用地区域と定められている範囲は、人が居住する範囲とはしないこととしてもよい
・ 平野部であるか山間部であるか等の地理的条件に基づき、人が居住する範囲のメッシュを抽出する。例えば、山間部で傾斜が大きい範囲については人が居住する可能性は低いとしてもよい。
For example, the population distribution
・ For example, based on the provisions of the City Planning Act, etc., extract the geographical range that is defined as an area where people live.・ Based on geographical conditions such as whether the area is a plain or a mountainous area, the mesh of the area inhabited by people is extracted. For example, it may be assumed that the possibility of people living in a mountainous area with a large slope is low.
以上のように、人口分布情報取得モジュール２０３ｃは、行政区画単位の地理範囲のうち、人が居住する範囲のメッシュを抽出し、抽出したメッシュと、当該行政区画単位の人口の情報戸に基づいて、各メッシュの人口の情報を推定しうる。
As described above, the population distribution
夜間光情報取得モジュール２０３ｄは、サーバ２０がネットワークを介して、所定のエリアの建物棟数を推定するための夜間光に関する情報を取得する処理を制御する。
The night light
例えば、夜間光情報取得モジュール２０３ｄは、アプリケーションプログラミングインタフェース（API、Application Programming Interface）により、夜間光に関して情報公開されているデータベース（例えば、アメリカ航空宇宙局などの宇宙開発にかかわる機関により管理されている、人工衛星から撮影した夜間光の画像ＤＢ）から、システム１の管理者が指定したエリアの夜間光に関する情報を取得する。
For example, the night light
夜間光に関する情報としては、人工衛星が撮影した画像の撮影範囲（地理範囲）の情報と、当該画像における光の位置、光の強度の情報が含まれる。これら画像における光の位置は、光を発する建物の位置と関連しうる。また、画像における光の強度は、建物における人口の集中度合い（密度）と関連しうる。 The information on nighttime light includes information on the shooting range (geographical range) of the image taken by the satellite, and information on the position and intensity of light in the image. The position of the light in these images can be related to the position of the building emitting the light. Also, the intensity of light in an image can be related to the degree of population concentration (density) in a building.
夜間光に関する情報として、人工衛星が撮影した画像の品質の情報を含むこととしてもよい。例えば、夜間光を撮影した画像の品質として、以下を含みうる。
・ 画像の解像度の情報
・ 夜間光を撮影するカメラの受光感度の情報
The information about nighttime light may include information about the quality of images taken by artificial satellites. For example, image quality captured in night light may include:
・ Information on image resolution ・ Information on light reception sensitivity of cameras that capture night light
例えば、夜間光を撮影した画像の解像度が高いほど、より小さい地理範囲を対象とした夜間光の情報を取得しうる。また、夜間光を撮影した場合の夜間光の受光感度が高いほど、光の強度をより多くの段階の情報量で取得しうる。 For example, a higher resolution nightlight image may capture nightlight information for a smaller geographic area. In addition, the higher the light receiving sensitivity of the night light when photographing the night light, the more levels of the information amount of the light intensity can be obtained.
建物棟数情報取得モジュール２０３ｅは、サーバ２０がネットワークを介して、所定のエリアの建物棟数を推定するための計算式を作成するための建物棟数に関する情報を取得する処理を制御する。
The building number information acquisition module 203e controls the process of acquiring information on the number of buildings for creating a calculation formula for estimating the number of buildings in a predetermined area by the
例えば、建物棟数情報取得モジュール２０３ｅは、アプリケーションプログラミングインタフェース（API、Application Programming Interface）により、建物棟数に関して情報公開されているデータベースから、システム１の管理者が指定したエリアの建物棟数に関する情報を取得する。例えば、衛星画像または航空写真に基づき、建物と推定される範囲を特定するための機械学習アルゴリズムにより、一定範囲ごとの建物棟数を推定した結果を蓄積したデータベース（一部の地域）から、建物棟数の情報を取得する。
For example, the building number information acquisition module 203e uses an application programming interface (API) to extract information on the number of buildings in an area designated by the administrator of the
例えば、当該データベースでは、衛星画像または航空写真のうち、建物と推定される形状（建物全体の形状、建物の屋根の形状）を特定する学習済みモデルを用いて、コンピュータがこれら衛星画像または航空写真に含まれる建物を特定した結果の情報を蓄積させている。当該コンピュータは、例えば、衛星画像または航空写真により撮影されている範囲に基づいて、緯度経度の情報、一定距離のメッシュで区切られた範囲、または、行政区画で規定された地理範囲（都市単位、区画単位、町村単位など）等の情報と関連付けて、建物棟数の情報をデータベースとして蓄積させている。 For example, in the database, a computer uses a trained model that identifies the estimated shape of a building (the shape of the entire building, the shape of the roof of the building) from satellite images or aerial photographs, Accumulates information on the results of identifying buildings included in The computer, for example, based on the range taken by satellite images or aerial photographs, latitude and longitude information, the range separated by a mesh of a certain distance, or the geographic range defined by the administrative division (city unit, Information on the number of buildings is stored as a database in association with information such as units of blocks, units of towns and villages, etc.).
気象情報取得モジュール２０３ｆは、サーバ２０がネットワークを介して、ユーザに表示させるための気象情報を取得する処理を制御する。例えば、気象情報取得モジュール２０３ｆは、アプリケーションプログラミングインタフェース（API、Application Programming Interface）により、気象情報を公開するデータベースから、逐次、気象情報を受信して蓄積する。気象情報取得モジュール２０３ｆは、ユーザが指定した日時と地点の気象情報を取得して、当該ユーザの端末装置１０へ応答する。
The weather
気象情報取得モジュール２０３ｆは、地理範囲を一定距離のメッシュで区切った範囲ごとに、気象情報の予測結果（気温、風速、雨量など）を取得する。気象情報ごとに（例えば、風速の予測結果であるか、気温の予測結果であるか等）、メッシュの範囲が異なりうる。気象情報取得モジュール２０３ｆは、行政区画単位で気象情報の予測結果を取得する。
The weather
気象情報取得モジュール２０３ｆは、各地域の気象情報、台風などの災害発生時には当該災害の要因についての予測情報（例えば台風であれば勢力、進路の予測結果など）を、気象情報を提供するサーバ等から取得する。
The weather
投稿動画取得モジュール２０３ｇは、サーバ２０がネットワークを介して、ユーザが投稿したコンテンツとしての投稿動画に関する情報を取得する処理を制御する。端末装置１０は、当該投稿動画に関する情報を解析することにより、動画により撮影されている地域の建物棟数の推定結果のデータと、当該地域において災害が発生する前後での被災棟数の推定結果のデータとを補正する。サーバ２０は、ユーザが投稿したコンテンツとして、静止画を取得することとしてもよい。
The posted moving
サーバ２０は、投稿動画そのものを取得することとしてもよいし、投稿動画を別の装置によって解析した解析結果を取得することとしてもよい。例えば、サーバ２０がＳＮＳ等に投稿された投稿動画に関する情報を取得する場合に、ＳＮＳ等を運営する事業者が、投稿動画の解析自体を行い、その解析結果をサーバ２０が取得することがあり得る。
The
サーバ２０は、投稿動画が撮影された位置の情報と関連付けて、当該投稿動画を取得する。例えば、サーバ２０は、投稿動画を撮影したユーザの端末装置１０の位置情報を受け付けて、当該投稿動画の情報を保持することとしてもよい。また、サーバ２０は、撮影された投稿動画に関連付けられている撮影位置の情報を保持することとしてもよい。
The
サーバ２０が投稿動画を取得する経路として、例えば、投稿動画取得モジュール２０３ｇは、アプリケーションプログラミングインタフェース（API、Application Programming Interface）により、所定のアプリケーションから送信される投稿動画を受け付ける。投稿動画取得モジュール２０３ｇは、動画投稿サイトまたはＳＮＳ（Social Networking Service）から、指定した日時とエリアの動画データを取得することとしてもよい。
As a path through which the
投稿動画に撮影位置の情報が関連付けられることとして、以下があり得る。
・ 投稿動画のメタデータとして、撮影位置の情報が、当該撮影を行った端末装置１０により埋め込まれている。サーバ２０が、投稿動画のメタデータから、撮影位置の情報を取得する
・ ユーザが投稿動画をＳＮＳ等に投稿する際、投稿動画とともにテキスト等（ハッシュタグを含む）を入力している場合がある。サーバ２０が、投稿動画に関連付けられる当該テキスト等を解析して、撮影位置に相当する文言を抽出する
The following are possible cases in which the posted moving image is associated with the shooting position information.
- As metadata of the posted video, information about the shooting position is embedded by the
投稿動画取得モジュール２０３ｇは、ＳＮＳ等に投稿された投稿動画を収集する場合、投稿動画とともに入力されているテキスト等（ハッシュタグを含む）に基づいて、投稿動画を収集する範囲を設定してもよい。例えば、投稿動画取得モジュール２０３ｇは、ＳＮＳにおいて、災害に対応するキーワード等（例えば、台風に関するキーワードなど）により検索を行い、その検索結果から、投稿動画を収集することとしてもよい。
When collecting posted videos posted to SNS or the like, the posted
衛星画像取得モジュール２０３ｈは、サーバ２０がネットワークを介して、被災棟数のデータを補正するための衛星画像データを取得する処理を制御する。例えば、衛星画像取得モジュール２０３ｈは、アプリケーションプログラミングインタフェース（API、Application Programming Interface）により、人工衛星から撮影された可視光もしくは合成開口レーダの画像を公開するデータベースから、ユーザが指定した日時とエリアの衛星画像データを取得する。
The satellite
衛星画像を用いて被災棟数のデータを補正する方法として、以下が含まれ得る。
・ サーバ２０が、災害発生前と災害発生後の被災地の衛星画像を比較することにより、被害を受けている建物を特定する。これにより、サーバ２０が、衛星画像に基づいて、被災棟数のデータを補正する。
・ サーバ２０が、衛星画像を解析することにより、被害を受けている建物を特定する。例えば、サーバ２０において、被害を受けていない場合の建物の画像と、被害を受けている場合の建物の画像とを保持しておき、衛星画像を解析することにより、被害を受けている建物を特定する。
Methods for correcting data on the number of damaged buildings using satellite imagery may include:
- The
- The
サーバ２０は、以上のように投稿動画取得モジュール２０３ｇにより取得した投稿動画、衛星画像取得モジュール２０３ｈにより取得した衛星画像に基づいて、被災棟数のデータを補正している。
The
この他に、サーバ２０は、被災棟数のデータ、被害の程度のデータを補正するために、被災前後の航空写真、ドローンにより撮影された撮影データを用いることとしてもよい。
In addition, the
例えば、サーバ２０は、ドローンなどにより、被災地を様々な方向から撮影したデータに基づいて解析することにより被災地の３Ｄモデルを作成し（例えば、様々な観測点から撮影した静止画または動画の視差情報を解析することで、物体、空間、建物の３Ｄモデルを作成する）、作成された３Ｄモデルに基づいて、建物の被害状況を取得することとしてもよい。例えば、サーバ２０は、上記で作成された３Ｄモデルに基づいて、建物がどの程度被害を受けているのかを判定することとしてもよい。例えば、サーバ２０は、建物の形状に基づいて、建物で被害を受けている箇所を特定することとしてもよい。
For example, the
また、サーバ２０は、被災前後の被災地の３Ｄモデルに基づいて、被害の状況として、建物がもともと所在していた地点から流されてしまっているのかを判定することとしてもよい。
Moreover, the
関係式作成モジュール２０３ｉは、同一のエリアの人口分布情報（人口分布情報ＤＢ２８３）、夜間光情報（夜間光情報ＤＢ２８４）および建物棟数情報（建物棟数情報ＤＢ２８５）に基づいて、他のエリアの建物棟数を推定するための計算式を作成する処理を制御する。
Based on population distribution information (population distribution information DB 283), night light information (night light information DB 284), and building number information (building number information DB 285) of the same area, the relational
例えば、関係式作成モジュール２０３ｉは、予め建物棟数のデータベースに蓄積されているエリアの建物棟数の情報（建物棟数情報取得モジュール２０３ｅが取得する情報）と、当該エリアにおける人口分布の情報または夜間光の情報の少なくともいずれかとを用いて機械学習を行うことにより、人口分布の情報または夜間光の情報の入力に対して建物棟数を推定した結果を応答する学習済みモデルを生成する。これにより、建物棟数の情報がない地域においても、当該地域の人口分布の情報または夜間光の情報の少なくともいずれかに基づいて、建物棟数を推定することができる。
For example, the relational
具体的には、関係式作成モジュール２０３ｉは、予め建物棟数が判明している場合の当該建物棟数の情報と、当該建物棟数の情報と関連付けられている地理範囲の情報とに基づいて、当該地理範囲に対応する人口分布の情報または夜間光の情報の少なくともいずれかを取得する。これにより、関係式作成モジュール２０３ｉは、計算式として、上記の建物棟数を推定するための学習済みモデルを生成する。
Specifically, the relational
また、計算式を作成する方法として、以下のようにしてもよい。関係式作成モジュール２０３ｉは、予め建物棟数のデータベース等にある建物棟数情報を目的変数として、人口分布情報および夜間光情報を説明変数とした重回帰分析を用いて計算式（重回帰式）を作成してもよい。
Also, as a method of creating a calculation formula, the following may be used. The relational
建物棟数推定モジュール２０３ｊは、各エリアの人口分布情報または夜間光情報の少なくともいずれか、および、関係式作成モジュール２０３ｉが作成した計算式（上記の学習済みモデル、重回帰式など）に基づいて、各エリアの建物棟数を推定する処理を制御する。
The building
建物棟数推定モジュール２０３ｊは、以下のような地理範囲に基づいて、各地理範囲の建物棟数を推定することとしてもよい。
・ メッシュで規定される地理範囲
・ 行政区画単位
The number-of-
・ Geographical area defined by mesh ・ Administrative division unit
具体的には、建物棟数推定モジュール２０３ｊは、人口分布情報または夜間光情報のメッシュに基づいて、建物棟数を推定するメッシュを決定する。または、建物棟数推定モジュール２０３ｊは、建物棟数または被災棟数を推定するユーザから、メッシュの距離の幅の指定を受け付けて、当該指定された距離のメッシュに基づいて、各メッシュの建物棟数を推定する。建物棟数推定モジュール２０３ｊは、例えば、２５０ｍメッシュで建物棟数を推定する。
Specifically, the building
ユーザからメッシュの幅の指定を受け付けるために、以下のようにしてもよい。
・ 建物棟数または被災棟数を推定するユーザから、推定したい地理範囲の指定を受け付けつつ、メッシュの幅の設定に応じて推定に要する計算時間の見込みを当該ユーザに提示する。
To receive the specification of the mesh width from the user, the following may be done.
- While accepting the specification of the geographic range to be estimated from the user who estimates the number of buildings or the number of damaged buildings, the estimated calculation time required for estimation according to the setting of the mesh width is presented to the user.
上記のようにすることで、例えば被災棟数を推定したいユーザは、推定に要する計算時間の長短を考慮して、メッシュの幅を設定することができる。建物棟数推定モジュール２０３ｊは、建物棟数または被災棟数の推定をするユーザの情報に応じて（例えば、当該ユーザがどの事業会社で、どのような目的で被災棟数を推定するか等）、推定の対象とする地理範囲、メッシュの幅等を設定することとしてもよい。ユーザによってはメッシュの幅を小さくした状態で被災棟数を推定したいことがあり得る。
By doing so, for example, a user who wants to estimate the number of damaged buildings can set the width of the mesh in consideration of the calculation time required for the estimation. The number-of-
また、建物棟数推定モジュール２０３ｊは、行政区画単位により定められる地理範囲により、各エリアの建物棟数を推定することとしてもよい。例えば、建物棟数推定モジュール２０３ｊは、行政区画単位（都道府県、市区町村）で規定される地理範囲を特定し、当該地理範囲の人口分布または夜間光情報（例えば、夜間光の強度および夜間光が分布している範囲）の少なくともいずれかに基づいて（例えば、夜間光情報と、関係式作成モジュール２０３ｉにより生成される計算式とに基づいて）、当該行政区画単位の建物棟数を推定する。
Also, the building
ここで、建物棟数推定モジュール２０３ｊは、上記のメッシュに基づき推定された建物棟数に基づいて、行政区画単位の建物棟数を推定してもよい。例えば、建物棟数推定モジュール２０３ｊは、各行政区画単位を構成するメッシュを特定し、各メッシュについて推定される建物棟数を集計することにより、各行政区画単位の建物棟数を推定してもよい。
Here, the building
建物棟数推定モジュール２０３ｊは、これによって、建物棟数情報取得モジュール２０３ｅが建物棟数情報を取得できないエリアの建物棟数を推定し、建物棟数情報として建物棟数情報ＤＢ２８５に登録することが可能である。建物棟数推定モジュール２０３ｊは、指定したエリアの人口分布情報または夜間光情報の少なくともいずれかの情報と、計算式とに基づいて、指定したエリアの建物棟数を推定する処理を行う。
The building
被災棟数推定モジュール２０３ｋは、建物棟数推定モジュール２０３ｊが推定した建物棟数、および、気象情報取得モジュール２０３ｆが取得した気象情報に基づいて、各エリアにおける被災棟数情報を推定する処理を行う。被災棟数情報は、気象の影響を受け何らかの被害を受ける恐れのある建物棟数である。
The damaged building
被災棟数推定モジュール２０３ｋは、以下のような地理範囲に基づいて、各地理範囲の被災棟数を推定することとしてもよい。
・ メッシュで規定される地理範囲
・ 行政区画単位
The number-of-damaged-
・ Geographical area defined by mesh ・ Administrative division unit
例えば、被災棟数推定モジュール２０３ｋは、気象情報取得モジュール２０３ｆが取得した気象情報として、風速情報、降雨情報等に基づいて、被災棟数情報を推定する。被災棟数推定モジュール２０３ｋが被災棟数情報を推定することとして、以下を含みうる。
・ 被災棟数推定モジュール２０３ｋは、風速情報に示される風速が閾値を超える場合に、風による建物への被害が発生する、と推定する。
・ 被災棟数推定モジュール２０３ｋは、降水量の情報に示される、一定時間内の降水量（例えば、２４時間の累積の降水量）が閾値を超える場合に、降雨による建物への被害が発生する、と推定する。
・ サーバ２０において、災害の規模感に応じて、建物が被災する程度または割合を設定しておく。例えば、統計的に、台風などの災害の規模感（大きさ（風速が所定以上である範囲、半径）、強さ（風速）など）と、特定の地理範囲において当該災害により被災した被災棟数と、被災した内容（例えば台風であれば屋根が破壊された範囲等）との記録に基づいて、災害が発生した場合の建物が被災する程度または割合を設定しうる。
For example, the damaged building
- The number-of-damaged-
The number-of-damaged-
- In the
サーバ２０が、気象情報として予測される災害情報（台風、大雨など）に基づいて、災害が発生すると見込まれる地理範囲、または、災害発生後においては災害が発生したと見込まれる地理範囲を特定する。被災棟数推定モジュール２０３ｋは、災害が発生する前後において、災害が発生すると予測される地理範囲のメッシュの気象情報（災害の規模感の情報を含む）と、当該メッシュに対応する地理範囲における建物棟数の推定結果の情報と、上記の設定とに基づいて、各メッシュにおける被災棟数を推定することとしてもよい。
・ 被災棟数推定モジュール２０３ｋは、台風などの災害の規模感、当該災害によって被災した被災棟数の記録、被災した内容とに基づいて機械学習を行うことにより、学習済みモデルを生成することとしてもよい。当該学習済みモデルは、予測される気象情報（例えば、台風、大雨など）と、建物棟数の情報との入力に基づいて、被災棟数、被災の程度（例えば台風であれば屋根が破壊された建物の数。大雨であれば浸水した建物の数）の予測結果を出力する。
The
・ The module for estimating the number of damaged
気象情報として取得される災害情報として、風速情報、降水量の情報などが含まれうる。当該風速情報は、例えば１０キロメートルメッシュから数キロメートルのメッシュの情報として取得することが可能である。または、例えば、被災棟数推定モジュール２０３ｋは、気象情報取得モジュール２０３ｆが取得した２４時間の累計降水量の情報に基づいて、被災棟数情報を推定する。当該累計降水量の情報は、例えば数キロメートルのメッシュの情報として提供されていることがあり得る。メッシュの幅は、上記のように気象情報それぞれによって異なりうる。例えば、風速情報と累計降水量の情報とで、予測される気象情報のメッシュの幅が異なっていてもよい。風速情報のメッシュの幅は、累計降水量の情報のメッシュの幅よりも広いことがありうる。
Disaster information acquired as weather information may include wind speed information, precipitation information, and the like. The wind speed information can be obtained, for example, as information on a mesh of 10 kilometers to several kilometers. Alternatively, for example, the number-of-damaged-
建物棟数推定モジュール２０３ｊが推定した建物棟数情報のメッシュの幅と、気象情報取得モジュール２０３ｆが取得した気象情報のメッシュの幅とは異なっていてもよい。例えば、建物棟数情報のメッシュの幅と比較して、気象情報のメッシュの幅が大きい場合、被災棟数推定モジュール２０３ｋは、建物棟数推定モジュール２０３ｊが推定した建物棟数情報のメッシュに対して最も近いメッシュの気象情報を利用して、被災棟数を推定する。
The mesh width of the building number information estimated by the building
補正モジュール２０３ｌは、投稿動画取得モジュール２０３ｇまたは衛星画像取得モジュール２０３ｈが取得した情報に基づいて、被災棟数推定モジュール２０３ｋが推定した被災棟数情報を補正する処理を行う。
The correction module 203l corrects the information on the number of damaged buildings estimated by the number-of-damaged
当該被災棟数情報を補正する方法としては、以下が含まれうる。
（１）建物棟数を補正することで、被災棟数を補正
ある地理範囲における建物棟数の情報を、人口分布の情報または夜間光の情報によらず、他の情報に基づいて補正する。例えば、投稿動画取得モジュール２０３ｇによって取得される投稿動画等により、建物棟数の情報を補正する。例えば、投稿動画に示される地理範囲において、投稿動画に被写体として写る建物を特定することにより、当該地理範囲における建物棟数の情報を補正する。サーバ２０が、投稿動画等により補正した建物棟数の情報に基づいて、被災棟数推定モジュール２０３ｋが推定した被災棟数情報を補正する。
（２）建物の構造等の属性の情報に基づいて、被災棟数を補正
サーバ２０が、投稿動画に被写体として写る建物を特定して解析することにより、当該建物の構造（屋根の構造、屋根の形状、壁材の材質など）、建物の工法（鉄筋であるか、木造であるか、コンクリートの建物であるかなど）など、建物の属性の情報を推定する。サーバ２０は、これら人口分布の情報、夜間光の情報によっては判別し難い建物の属性の情報に基づいて、被災棟数推定モジュール２０３ｋが推定した被災棟数情報を補正する。例えば、建物の屋根の構造、屋根の形状等に応じて、被害の発生の確率、発生の程度を補正することとしてもよいし、鉄筋か木造かコンクリート造りであるかによって被害の発生の確率、発生の程度を補正することとしてもよい。例えば、コンクリート造りの建物は、被害が発生しにくいとして、被災棟数を少なく補正することがあり得る。
（３）気象情報取得モジュール２０３ｆにより取得される気象情報よりも、より狭い地理範囲の気象情報に基づいて、被災棟数を補正
気象情報を配信する装置から取得する気象情報のメッシュの幅が大きい場合、当該メッシュよりも狭い範囲では地形等により様々な気象条件になっていると想定される。そのため、投稿動画取得モジュール２０３ｇによって取得される投稿動画等を解析することにより、当該投稿動画で撮影されている範囲における風速、降水量等を解析して、よりピンポイントの範囲での気象情報を予測しうる。これにより、被災棟数の予測の精度を向上させうる。
Methods for correcting the information on the number of damaged buildings may include the following.
(1) Correcting the number of damaged buildings by correcting the number of buildings The information on the number of buildings in a certain geographic area is corrected based on other information, not based on population distribution information or nighttime light information. For example, the information on the number of buildings is corrected based on the posted video or the like acquired by the posted
(2) Correction of the number of damaged buildings based on attribute information such as building structure, etc. building attribute information, such as the shape of the building, the material of the wall material, etc.), and the construction method of the building (whether it is a reinforced concrete building, a wooden structure, a concrete building, etc.). The
(3) Correction of the number of damaged buildings based on the weather information of a narrower geographic area than the weather information acquired by the weather
例えば、補正モジュール２０３ｌは、建物棟数を推定した結果と、建物の属性の情報と、建物がある地理範囲において災害発生した記録とに基づいて、深層学習アルゴリズム等により学習済みモデルを作成しておく。補正モジュール２０３ｌは、当該学習済みモデルを用いて、ユーザによって投稿された投稿動画の解析結果等に基づいて、被災棟数情報を補正してもよい。 For example, the correction module 203l creates a learned model using a deep learning algorithm or the like based on the result of estimating the number of buildings, information on building attributes, and records of disasters occurring in a geographic area where the building is located. back. The correction module 203l may correct the information on the number of damaged buildings using the learned model based on the analysis result of the posted video posted by the user.
また、補正モジュール２０３１は、被災棟数推定モジュール２０３ｋが推定した被災棟数情報について、建物の属性の情報により補正をしてもよい。例えば、予め建物の属性の情報に補正の係数を設定しうる。
Further, the
表示制御モジュール２０３ｍは、ユーザの操作に応答して、端末装置１０に各種情報を表示させるための一連の処理を制御する。表示制御モジュール２０３ｍは、ユーザからの操作に基づいて、端末装置１０に被災棟数情報を提示するタイミングを任意に設定してもよい。具体的に、例えば、表示制御モジュール２０３ｍは、ユーザに登録されたエリアに気象災害が及ぶ１週間前から端末装置１０に被災棟数情報を提示することが可能である。
The
また、表示制御モジュール２０３ｍは、被災棟数情報が更新された場合、端末装置１０に更新された被災情報を提示し、当該被災棟数情報が更新されたことを通知する。
Further, when the information on the number of damaged buildings is updated, the
＜２ データ構造＞
以下に図４、図５、図６に示すサーバ２０が記憶するユーザ情報ＤＢ２８１と、気象情報ＤＢ２８２、人口分布情報ＤＢ２８３、夜間光情報ＤＢ２８４、建物棟数情報ＤＢ２８５、被災棟数情報ＤＢ２８６、投稿動画情報ＤＢ２８７、および、衛星画像情報ＤＢ２８８のデータ構造について説明する。なお、図４、図５、図６は、各データベースのデータ構造を示す図である。
<2 Data structure>
ユーザ情報データベース２８１は、端末装置１０を携帯するユーザに関する情報を記録するデータベースである。ユーザ情報データベース２８１のレコードのそれぞれは、項目「ユーザＩＤ」と、項目「現在地」と、項目「指定したエリア」と、を含む。ユーザ情報ＤＢ２８１は、ユーザの属性に関する情報を含む。
The
項目「ユーザＩＤ」は、ユーザそれぞれを識別する情報である。 The item "user ID" is information for identifying each user.
項目「現在地」は、ユーザの現在の位置情報を示す情報である。端末装置１０は、位置情報センサ１５０により検出した端末装置１０の位置を、ユーザの現在地として記録する。
The item “current location” is information indicating the current location information of the user. The
項目「指定したエリア」は、ユーザが指定したエリアを示す情報である。ユーザはあらかじめ１または複数のエリアを指定し登録しておくことが可能である。 The item "specified area" is information indicating an area specified by the user. The user can specify and register one or more areas in advance.
気象情報ＤＢ２８２は、外部システムやデータベース等から取得した気象に関する情報を連続的に記録する。気象情報ＤＢ２８２のレコードのそれぞれは、項目「エリア」と、項目「気象」とを含む。
The
項目「エリア」は、地理範囲を特定するための情報である。例えば、地理範囲として、地点の情報、地図上を一定距離ごとのメッシュで区切ったメッシュそれぞれの識別情報（例えば緯度経度の情報に基づいて、メッシュそれぞれを識別してもよい）、行政区画単位（都道府県、州、区市町村単位）の情報があり得る。 The item "area" is information for specifying a geographic range. For example, as a geographical range, point information, identification information for each mesh divided into meshes at regular intervals on the map (for example, each mesh may be identified based on latitude and longitude information), administrative division unit ( (prefectures, states, wards, towns and villages) may be available.
項目「気象」は、日時の情報と関連付けて、天気・気圧・風向・風速・気温・湿度など大気の状態に関する情報と、大雨、強風、雷などの気象災害に関する情報を含む。 The item "weather" includes information on atmospheric conditions such as weather, atmospheric pressure, wind direction, wind speed, temperature, and humidity, and information on meteorological disasters such as heavy rain, strong wind, and thunder, in association with date and time information.
人口分布情報ＤＢ２８３は、外部システムやデータベース等から取得した人口分布に関する情報を記録するデータベースである。人口分布情報ＤＢ２８３のレコードのそれぞれは、項目「エリア」と、項目「日付」と、項目「人口情報」とを含む。
The population
項目「エリア」は、地理範囲を特定するための情報である。 The item "area" is information for specifying a geographic range.
項目「日付」は、人口分布の情報が記録されたタイミングを示す情報であり、例えば、人口が集計されたタイミングの情報である。 The item "date" is information indicating the timing at which the population distribution information was recorded, for example, information on the timing at which the population was aggregated.
項目「人口情報」は、当該エリアに含まれる人口を示す情報である。例えば、国などの行政機関が調査によって地理範囲ごとの人口を集計していることがあり得る。地理範囲によっては、人口情報が統計情報として集計されていないこともあり得る。 The item "population information" is information indicating the population included in the area. For example, an administrative agency such as a country may collect populations for each geographic area through surveys. Depending on the geographic area, population information may not be aggregated as statistical information.
夜間光情報ＤＢ２８４は、外部システムやデータベース等から取得した夜間光に関する情報を記録するデータベースである。図５に示すように、夜間光情報ＤＢ２８４のレコードのそれぞれは、項目「エリア」と、項目「日時」と、項目「夜間光情報」と、を含む。
The night
項目「エリア」は、地理範囲を特定するための情報である。項目「エリア」において、例えば、人工衛星が撮影した撮影範囲の情報を含む。 The item "area" is information for specifying a geographic range. The item "area" includes, for example, information about the shooting range taken by the artificial satellite.
項目「日時」は、夜間光の情報が取得されたタイミングを示す。 The item "date and time" indicates the timing at which the nighttime light information was acquired.
項目「夜間光情報」は、当該地理範囲について、夜間に人工衛星または上空から撮影した画像を示す情報である。 The item "night light information" is information indicating an image of the geographic range taken at night from an artificial satellite or from the sky.
建物棟数情報ＤＢ２８５は、建物棟数推定モジュール２０３ｊが推定した建物棟数情報等を記録するデータベースである。建物棟数情報ＤＢ２８５のレコードのそれぞれは、項目「エリア」と、項目「日付」と、項目「建物棟数情報」と、を含む。
The building
項目「エリア」は、地理範囲を特定するための情報である。例えば、建物棟数推定モジュール２０３ｊが推定した建物棟数の情報を建物棟数情報ＤＢ２８５で保持する場合、推定にあたり用いた人口分布の情報または夜間光の情報の地理範囲を、当該項目「エリア」における地理範囲の情報としてもよい。
The item "area" is information for specifying a geographic range. For example, when the information on the number of buildings estimated by the number-of-
項目「日付」は、建物棟数情報を取得した日付を示す情報である。 The item "date" is information indicating the date when the building number information was acquired.
項目「建物棟数情報」は、当該地理範囲に含まれる建物棟数を示す情報である。なお、建物棟数情報ＤＢ２８５に登録される情報は、建物棟数情報取得モジュール２０３ｅが取得した情報、または、建物棟数推定モジュール２０３ｊが推定した情報の少なくともいずれかが含まれる。建物棟数情報ＤＢ２８５において、建物棟数情報取得モジュール２０３ｅが取得した情報と建物棟数推定モジュール２０３ｊが推定した情報とは区別して登録されてもよい。これによって、建物棟数推定モジュール２０３ｊにおける推定の精度が向上する。
The item "building number information" is information indicating the number of buildings included in the geographic range. Information registered in the building
被災棟数情報ＤＢ２８６は、被災棟数推定モジュール２０３ｋが推定した被災棟数情報等を記録するデータベースである。被災棟数情報ＤＢ２８６のレコードのそれぞれは、項目「エリア」と、項目「日付」と、項目「被災棟数」と、項目「気象情報」と、を含む。
The damaged building
項目「エリア」は、地理範囲を特定するための情報である。 The item "area" is information for specifying a geographic range.
項目「日付」は、被災棟数の情報を推定した日時を示す情報である。図示するように、サーバ２０は、予測される各時刻の気象情報と、各地理範囲の建物棟数の情報とに基づいて被災棟数推定モジュール２０３ｋによって推定される被災棟数の情報を、項目「日付」において保持する。
The item "date" is information indicating the date and time when the information on the number of damaged buildings was estimated. As shown in the figure, the
項目「被災棟数」は、被災棟数推定モジュール２０３ｋにより、当該地理範囲で当該日時に何らかの被害を受ける恐れがある、または、災害により被災した、と推定された建物棟数の情報である。
The item "number of damaged buildings" is information on the number of buildings estimated by the damaged building
項目「気象情報」は、被災棟数を推定する対象となった災害を特定する情報を示し、例えば、気象情報ＤＢ２８２の項目「気象」に含まれる情報である。なお、項目「被災棟数」に登録される情報は、補正モジュール２０３ｌにおいて補正された被災棟数情報を含むこととしてもよい。
The item “weather information” indicates information specifying a disaster for which the number of damaged buildings is estimated, and is information included in the item “weather” of the
投稿動画情報ＤＢ２８７は、投稿動画取得モジュール２０３ｇが外部システムやデータベース等から取得した投稿動画情報等を記録するデータベースである。図６に示すように、投稿動画情報ＤＢ２８７のレコードのそれぞれは、項目「エリア」と、項目「日時」と、項目「出所」と、項目「投稿動画情報」とを含む。
The posted moving
項目「エリア」は、地理範囲を特定するための情報である。項目「エリア」の情報は、例えば、投稿動画情報を取得した端末装置１０のＧＰＳモジュールに基づく情報である。
The item "area" is information for specifying a geographic range. The information in the item "area" is, for example, information based on the GPS module of the
項目「日時」は、投稿動画取得モジュール２０３ｇにおいて投稿動画が取得された日時を示す情報である。
The item "date and time" is information indicating the date and time when the posted video was acquired by the posted
項目「出所」は、サーバ２０において投稿動画を取得した取得元の情報を示す。例えば、項目「出所」は、ユーザが投稿動画を送信したアプリケーションを特定する情報を含む。項目「出所」は、ネットワークを介して、投稿動画を収集したウェブサイトを特定する情報を含む。
The item “source” indicates information on the acquisition source from which the posted video was acquired in the
項目「投稿動画情報」は、投稿動画取得モジュール２０３ｇが取得した投稿動画の情報である。
The item “posted video information” is information of the posted video acquired by the posted
衛星画像情報ＤＢ２８８は、衛星画像取得モジュール２０３ｈが外部システムやデータベース等から取得した衛星画像情報等を記録するデータベースである。衛星画像情報ＤＢ２８８のレコードのそれぞれは、項目「エリア」と、項目「日時」と、項目「衛星画像情報」とを含む。
The satellite
項目「エリア」は、地理範囲を特定するための情報である。例えば、人工衛星が撮影した衛星画像に、撮影範囲の情報が関連付けられており、サーバ２０が当該衛星画像の撮影画像の情報を抽出することで、衛星画像の地理範囲を特定する情報として項目「エリア」に保持させる。
The item "area" is information for specifying a geographic range. For example, a satellite image captured by an artificial satellite is associated with information about a capturing range, and the
項目「日時」は、衛星画像取得モジュール２０３ｈにおいて取得する衛星画像が、人工衛星によって撮影されたタイミングを示す。例えば、人工衛星によって撮影された画像に、撮影タイミングの情報が含まれうる。
The item "date and time" indicates the timing at which the satellite image acquired by the satellite
項目「衛星画像」は、衛星画像取得モジュール２０３ｈが取得した衛星画像の情報である。
The item "satellite image" is information on the satellite image acquired by the satellite
＜３ 動作＞
以下、図７および図８を参照しながら、システム１により所定のエリア（第２エリア）の建物棟数情報を推定する処理について説明する。
<3 Operation>
Processing for estimating building number information in a predetermined area (second area) by the
図７は、第１の実施の形態におけるシステム１により、サーバ２０が、第２エリアの建物棟数を推定する処理の流れの一例を示す図である。図７の説明では、建物棟数を推定するための計算式を作成する処理の流れを説明する。
FIG. 7 is a diagram showing an example of the flow of processing in which the
ステップＳ１１において、サーバ２０は、第１エリアの人口分布情報、夜間光情報、および、建物棟数情報を取得する。当該第１エリアは、人口分布情報、夜間光情報、建物棟数情報が予め用意されている地理範囲である。
In step S11, the
ステップＳ１２において、サーバ２０の関係式作成モジュール２０３ｉは、Ｓ１１において取得した人口分布情報、夜間光情報、および、建物棟数情報に基づいて、第１エリアとは異なる第２エリアの建物棟数を推定するための計算式を作成する。ここで作成した計算式は、記憶部２０２等において記憶され、例えばユーザが指定したエリアの建物棟数を推定するために呼び出すことが可能である。
In step S12, the relational
図８は、第２エリアの建物棟数を推定する処理の流れの一例を示す図である。
ステップＳ１３において、サーバ２０は、第２エリアの人口分布情報または夜間光情報のいずれか、もしくはその両方を取得する。
FIG. 8 is a diagram showing an example of the flow of processing for estimating the number of buildings in the second area.
In step S13, the
ステップＳ１４において、サーバ２０は、ステップＳ１２において作成した計算式と、ステップＳ５２３において取得した第２エリアの人口分布情報、または、夜間光情報、または、その両方に基づいて、第２エリアの建物棟数情報を推定する。ここで推定された第２エリアの建物棟数情報は、建物棟数情報ＤＢ２８５等により記憶する。これにより、サーバ２０は、建物棟数情報ＤＢ２８５において建物棟数情報が記憶されていないエリアについても、人口分布情報または夜間光情報に基づいて建物棟数情報を推定することができる。
In step S14, the
次に、図９を参照しながら、システム１により所定のエリア（第２エリア）の被災棟数情報を推定する処理について説明する。図９は、第１の実施の形態におけるシステム１により、第２エリアの建物棟数を推定する処理の流れの一例を示す図である。
Next, referring to FIG. 9, a process of estimating information on the number of damaged buildings in a predetermined area (second area) by the
ステップＳ２１において、サーバ２０は、第２エリアの建物棟数情報を取得する。例えば、サーバ２０は、第２エリアの地理範囲を、気象情報の各メッシュ単位で区切り、メッシュ単位で建物棟数情報を取得することとしてもよい。また、サーバ２０は、第２エリアの地理範囲を、建物棟数情報の各メッシュ単位で区切り、気象情報を取得してもよい。
In step S21, the
ステップＳ２２において、サーバ２０は、第２エリアの気象情報を取得する。サーバ２０が取得した第２エリアの気象情報は、気象情報ＤＢ２８２等により記憶する。例えば、サーバ２０は、第２エリアとして特定される地理範囲の情報に基づいて、当該地理範囲に含まれる各メッシュの気象情報を取得する。
In step S22, the
ステップＳ２３において、サーバ２０は、ステップＳ２１において取得した第２エリアの建物棟数情報と、ステップＳ２２において取得した第２エリアの気象情報に基づいて、第２エリアの被災棟数情報を推定する。例えば、サーバ２０は、建物棟数情報の各メッシュ単位で、気象情報と、建物棟数情報とに基づいて、被災棟数を推定することとしてもよい。建物棟数情報のメッシュの幅よりも気象情報のメッシュの幅のほうが大きい場合、サーバ２０は、建物棟数情報のメッシュに最も近い気象情報のメッシュを特定することにより、被災棟数を推定することとしてもよい。ここでサーバ２０が推定した被災棟数情報は、被災棟数情報ＤＢ２８６等により記憶してもよい。また、後述するステップにおいて補正された被災棟数情報を被災棟数情報ＤＢ２８６等に記憶（または記憶の更新を）してもよい。
In step S23, the
ステップＳ２４において、サーバ２０は、第２エリアに含まれる建物等を撮影した投稿動画情報を取得する。サーバ２０が取得した投稿動画情報は、投稿動画情報ＤＢ２８７等により記憶する。
In step S<b>24 , the
ステップＳ２５において、サーバ２０は、第２エリアの衛星画像情報を取得する。サーバ２０が取得した衛星画像情報は、衛星画像情報ＤＢ２８８等により記憶する。
In step S25, the
ステップＳ２６において、サーバ２０は、ステップＳ５２４において取得した投稿動画情報とステップＳ２６において取得した衛星画像情報とに基づいて、ステップＳ５２４において推定された第２エリアの被災棟数情報を補正する。ここで補正された被災棟数情報は、被災棟数情報ＤＢ２８６等により記憶する。このように、推定された被災棟数情報を補正することによってより精度の高い推定結果を得ることができる。
In step S26, the
以上の説明では、サーバ２０が、投稿動画情報と衛星画像情報とを取得して、第２エリアの被災棟数情報を補正する例を説明している。しかし、サーバ２０は、投稿動画情報と衛星画像情報とのうちのいずれかのみを取得して被災棟数情報を補正してもよい。また、被災棟数情報は補正されなくてもよい。
In the above description, an example is described in which the
また、サーバ２０は、被災棟数情報データベース２８６に保持される各エリアの被災棟数の情報について、災害発生後に調査等により確定された被災棟数、被害の程度の情報を保持することとしてもよい。ここで、サーバ２０は、被災棟数情報データベース２８６において、確定された被災棟数の情報と、災害発生の前後で建物棟数情報等に基づき推定された被災棟数の情報とを区別して保持することとしてもよい。これにより、災害発生時の災害の規模、建物棟数の情報、確定された被災棟数の情報その他の情報に基づいて機械学習を行うことにより学習済みモデルを生成することとしてもよい。当該学習済みモデルにより、災害発生時の被災棟数を推定することとしてもよい。
In addition, the
また、第２エリアの被災棟数情報の推定は、ユーザの指定操作に応答して行われるものであって、サーバ２０が推定した被災棟数情報は端末装置１０に随時送信され、ディスプレイに表示されてもよい。端末装置１０は、被災棟数情報がディスプレイに表示する際に、当該エリアの被災棟数の程度がユーザに識別可能に表示してもよい（例えば、エリアごとの被災棟数の推定結果に応じて色分けする、強調して表示をする等）。
Further, the estimation of the information on the number of damaged buildings in the second area is performed in response to the user's designation operation, and the information on the number of damaged buildings estimated by the
＜４ 画面例＞
図１０（Ａ）と図１０（Ｂ）は、本開示の第１の実施の形態における端末装置１０の画面例を示す図である。
<4 Screen example>
FIGS. 10A and 10B are diagrams showing screen examples of the
図１０の画面例（Ａ）は、ユーザがスマートフォンである端末装置１０に実装されているプログラムにおける操作画面の一例を示す図である。
A screen example (A) in FIG. 10 is a diagram showing an example of an operation screen in a program installed in the
画面例（Ａ）に示すように、ユーザの端末装置１０において、ユーザの現在地に関する情報を表示するための第１の領域Ａ１と、ユーザが投稿動画情報を撮影するための撮影要件情報を第２の領域Ａ２を表示させる。
As shown in the screen example (A), the
端末装置１０は、領域Ａ３において、ユーザが撮影を行うことで、被災地に寄付が行われることを当該ユーザに通知している。端末装置１０またはサーバ２０は、投稿画像を受け付けたことに応じて、被災地への寄付金額を決定し、決定した金額を、被災地へ寄付する処理を行うこととしてもよい。
The
端末装置１０またはサーバ２０が、ユーザからの災害発生前後における被災地（被災すると想定される地域を含む）を撮影した投稿動画を受け付けることに応答して、被災地への寄付をすること、被災地への寄付金を決定することは、以下を含みうる。
・ 端末装置１０のユーザが、災害発生前後の被災地について撮影した静止画または動画をサーバ２０へ投稿すること自体により、サーバ２０が被災地へ寄付をする処理を行うと決定する
・ 端末装置１０のユーザが、撮影要件情報に示される撮影要件を満たす投稿動画を撮影して投稿した場合に、寄付金の額を変更する（例えば、撮影要件を満たす投稿動画を撮影して投稿した場合に、撮影要件を満たしていない動画よりも多くの寄付金とする）。被災棟数の推定の精度を向上させ、被災地への支援の体制（復旧のための人的リソースの配備、保険金算定の迅速化）を適切に整えられるようにしつつ、被災地への寄付もすることができる。
・ サーバ２０が、端末装置１０から、端末装置１０の位置情報と、投稿動画とを受け付けて、端末装置１０の位置情報に基づいて被災地を撮影したと判断される場合に（例えば、被災地から一定距離内である）、被災地へ寄付をすると決定する。
making a donation to a disaster area in response to the
- The user of the
When the
例えば、サーバ２０は、予め、災害が発生したとした場合に寄付する寄付金を各事業者、各団体、個人から受け付けている。サーバ２０は、ユーザから、災害発生前後において被災地を撮影した投稿動画の投稿を受け付けることに応答して、被災地と関連付けられる団体（例えば、慈善事業を行う団体、地方公共団体など）を特定し、当該団体へ寄付金として入金する処理を行う。サーバ２０は、災害発生後においても、被災地へ寄付するための寄付金を事業者等から受け付けており、寄付金を受け付けることに応じて、被災地と関連付けられる団体（例えば、撮影された被災地）などに寄付金として送金してもよい。
For example, the
これにより、被災地へ寄付をすることを動機として、ユーザに投稿動画を撮影して投稿をするよう促すことができ、災害発生前後における被災状況をより精度良く推定しうる。その結果、保険金の推計、復旧に必要な機材・人員計画の策定などを災害発生後において直ちに行えるようにし、被災地への支援をよりいっそう充実化させうる。 As a result, it is possible to encourage the user to shoot and post a posted video with the motivation of donating to the disaster area, and to more accurately estimate the disaster situation before and after the disaster. As a result, it will be possible to estimate insurance benefits and formulate plans for the equipment and personnel necessary for recovery immediately after a disaster occurs, thereby further enhancing support for disaster-stricken areas.
端末装置１０は、ユーザに被災地への寄付を促すための情報を表示する。具体的に、端末装置１０は、投稿動画により被災状況の推定の精度を向上させうる情報を提示しつつ、動画の撮影および投稿により、被災地への寄付が行われることを示す旨の表示をしてもよい。
The
例えば、被災状況の推定の精度を高めるため、投稿動画は所定時間以上の動画を撮影したものとする場合、所定時間以上の撮影をすることを促す表示（撮影の残り時間を表示する等）をしつつ、所定の金額が被災地への寄付されることを示す旨の情報を表示してもよい。 For example, in order to increase the accuracy of estimating the disaster situation, if the posted video is longer than a predetermined length of time, display a prompt to shoot longer than a predetermined length of time (such as displaying the remaining time of shooting). In addition, information indicating that a predetermined amount of money will be donated to the disaster area may be displayed.
（ユーザの現在地に関する情報の表示態様）
（１） ユーザの現在地の表示： 端末装置１０は、第１の領域Ａ１に表示させる情報を、ユーザの現在地によって決定する。例えば、ユーザが第２エリアに含まれる地点においてプログラムを実行した場合、端末装置１０は、第１の領域Ａ１に、現在地として第２エリアと表示する。
(Display mode of information about user's current location)
(1) Display of user's current location: The
（２） 現在の気象情報の表示： 第１の領域Ａ１に表示させる情報を、ユーザの現在地の現在の気象情報によって決定する。例えば、ユーザが第２エリアに含まれる地点においてプログラムを実行した場合、端末装置１０は、第１の領域Ａ１に、第２エリアの現在の気象情報を表示する。ここで、例えば、第１の領域Ａ１に表示される気象情報は、大雨、強風等の災害情報、または、晴、雨、などの天候の情報であってもよい。
(2) Display of current weather information: The information to be displayed in the first area A1 is determined according to the current weather information of the user's current location. For example, when the user executes the program at a point included in the second area, the
（投稿動画情報を撮影するための撮影要件情報の表示態様）
端末装置１０は、第２の領域Ａ２において、ユーザが投稿動画情報を撮影するための撮影要件情報を表示させる。
(Display mode of shooting requirement information for shooting posted video information)
The
（１）撮影要件情報を表示：端末装置１０は、第２の領域Ａ２において、ユーザが安全に撮影を行うために撮影場所に関する撮影要件情報を表示する。例えば、端末装置１０は、大雨・洪水の場合の安全性を高めるために、所定以上の高さ（建物、高台）にいることを促す表示をする。具体的に、例えば、端末装置１０は、第２の領域Ａ２において、建物の２階以上の高さから撮影することを促す旨の情報を表示する。
(1) Display of photographing requirement information: The
端末装置１０は、第２の領域Ａ２において、投稿動画による被災棟数情報の補正の精度を高めるために、撮影要件情報を表示する。例えば、端末装置１０は、第２の領域Ａ２において、撮影要件情報として、被写体としての建物等の全体が所定時間以上映るように動画を撮影する旨の情報を表示する。また、ユーザの撮影が容易に行われるように、被写体（対象物）が端末装置１０において認識されているか否かの判定結果を第２の領域Ａ２に表示してもよい。
The
また、ユーザの撮影が容易に行われるように、補正に必要な撮影時間のうち残りの撮影時間を強調して第２の領域Ａ２に表示してもよい。 Further, the remaining shooting time of the shooting time required for correction may be emphasized and displayed in the second area A2 so that the user can easily perform shooting.
また、端末装置１０は、第２の領域Ａ２において、撮影要件情報として、優先して撮影してほしい個所に関する情報を表示してもよい。具体的に、例えば、端末装置１０は、投稿動画による被災棟数情報の補正の精度を高めるために、建物の屋根周辺個所を撮影するように促す旨の情報を表示する。
In addition, the
図１０の画面例（Ｂ）は、操作画面の他の一例を示す図である。 Screen example (B) in FIG. 10 is a diagram showing another example of the operation screen.
（投稿動画情報を撮影するための撮影要件情報の表示態様）
（１）撮影要件情報を表示：端末装置１０は、第２の領域Ａ２において、気象情報が所定の要件を満たした場合に、ユーザに撮影を中断させ避難を勧告するための撮影要件情を表示する。例えば、端末装置１０は、第２の領域Ａ２において、ユーザの現在地が危険である旨の情報を表示する。また、このとき、ユーザの現在地に基づいて、ユーザの現在地から最も近い避難所の情報を第２の領域Ａ２に表示可能にしてもよい。また、このとき、ユーザの現在地に基づいて、より詳細な気象情報を第２の領域Ａ２に表示可能にしてもよい。このとき、表示される詳細な気象情報は、第１の領域Ａ１に表示させる気象情報よりも詳細な情報であってもよい。
(Display mode of shooting requirement information for shooting posted video information)
(1) Display of shooting requirement information: The
図１１の画面例は、端末装置１０に実装されているプログラムにおける提示画面において被災棟数情報の一例を示す図である。
The screen example of FIG. 11 is a diagram showing an example of the information on the number of damaged buildings on the presentation screen in the program installed in the
当該画面例に示すように、ユーザの端末装置１０において、被災棟数情報を推定した日時に関する情報を表示するための第１の領域Ｂ１と、ユーザの現在地または登録したエリアの被災棟数情報を表示するための第２の領域Ｂ２と、被災棟数や気象情報等の情報を表示するための第３の領域Ｂ３と、を表示させる。
As shown in the screen example, the user's
端末装置１０は、領域Ｂ２において、マップ上に、第２エリアに含まれるユーザの現在地を表示する。端末装置１０は、領域Ｂ２において、雨雲情報や風速、風向等に関する情報をマップ上に示す。また、端末装置１０は、第３の領域Ｂ３において、登録したエリアの気象情報を表示する。具体的に、例えば、端末装置１０は、発生した気象災害が登録したエリアに及ぶ日時を含む情報を示す。
The
（被災棟数情報の表示態様）
被災棟数情報の表示；端末装置１０は、第２の領域Ｂ２において、ユーザが指定したエリア、ユーザの現在地、または予めユーザが登録したエリアの被災棟数情報に関する情報を表示する。
(How to display information on the number of damaged buildings)
Display of information on the number of damaged buildings; The
例えば、端末装置１０は、第２の領域Ｂ２において、マップ上に、ユーザが指定した地点（またはユーザの現在地）と、現在予測されている被災棟数情報と、気象情報とを併せて表示する。現在予測されている被災棟数情報は、マップ上に、アイコンとして表示してもよいし、被害が予測される地点の近傍に詳細な被災棟数を表示してもよい。
For example, in the second area B2, the
また、端末装置１０は、第３の領域Ｂ３において、ユーザが指定した地点、ユーザの現在地または登録したエリアの、被災棟数情報に関する情報と気象情報とを合わせた情報を表示する。具体的に、例えば、端末装置１０は、ユーザが指定した地点、ユーザの現在地または登録したエリアの周辺で、建物に被害が発生するおおよその時刻と被害の種類とを表示する。
In addition, the
端末装置１０は、ユーザに対し、気象情報の変化の指定を受け付けて、当該指定を受け付けた気象情報において推定される被災棟数情報をディスプレイ１３２に表示することとしてもよい。例えば、台風などの災害においては、予測する期間が長いほど（例えば、１日後の気象情報の予測よりも、１週間後の気象情報の予測のほうが）、台風の進路予測などのブレが大きくなり得る。端末装置１０は、ユーザに対し、災害の規模感の指定を受け付けて、指定された規模感に応じた被災棟数情報をディスプレイ１３２に表示してもよい。これにより、災害発生の規模感とに応じて、例えば悲観的なシナリオ（災害発生の規模感が比較的大きい）、楽観的なシナリオ（災害発生の規模感が相対的に小さい）に沿って、人的リソース・支援物資の配送の計画、保険金の算出などを、災害発生前の段階でシミュレーションすることができる。上記の例で、ユーザから指定を受け付けた災害発生の規模感が発生する可能性を示す情報をあわせて表示することとしてもよい。これにより、ユーザは、被災棟数の推定と、災害発生する可能性とを考慮して、例えば、商品を移動させるなどの措置を検討することがよりいっそう容易になる。]
The
図１２と図１３と図１４とは、ユーザによって指定された地域の被災棟数の推定結果を表示するための別の画面例を示す図である。 12, 13, and 14 are diagrams showing other examples of screens for displaying the estimation result of the number of damaged buildings in the area specified by the user.
図１２の画面例（Ａ）に示すように、端末装置１０は、サーバ２０等から取得した気象情報を、地図情報と関連付けて表示する。サーバ２０等が端末装置１０に気象情報を送信しつつ、端末装置１０のブラウザ等において、気象情報を表す画像を描画させることとしてもよい。
As shown in the screen example (A) of FIG. 12, the
具体的には、端末装置１０は、画面Ｃ１において、各メッシュの風向き及び風速の強さに基づいて、風向きを表す方向にオブジェクトを描画しつつ（例えば、風速の方向へとアニメーションするようにオブジェクトを描画することで、ユーザに風向きを知覚させる）、風速が大きいほどオブジェクトを長く描画する。
Specifically, the
端末装置１０は、地図情報を拡大または縮小する入力操作をユーザから受け付けて、地図情報を表示する倍率を変更する。端末装置１０は、地図情報を表示させる倍率に対応する情報を画面Ｃ１に表示することで、ユーザに、地図情報をどの程度拡大または縮小させて表示しているかを知覚させる。図示する例では拡大ボタンＣ３と縮小ボタンＣ４との間に、地図情報を拡大または縮小させて表示させている程度（倍率）を表す情報（図示する例では「５」）を表示している。
The
画面Ｃ１において、地図情報を表示するための倍率を切り替える操作を、拡大ボタンＣ３及び縮小ボタンＣ４により受け付ける。端末装置１０は、Ｃ３において、地図情報を拡大して表示させるための入力操作を受け付ける。端末装置１０は、縮小ボタンＣ４において、地図情報を縮小して表示させるための入力操作を受け付ける。
On the screen C1, an operation to switch the magnification for displaying the map information is accepted by the zoom-in button C3 and the zoom-out button C4. At C3, the
端末装置１０は、検索受付部Ｃ２において、ユーザから、気象情報を表示させる地理範囲（地点、行政区画単位など）を指定する操作を受け付ける。端末装置１０は、ユーザから地理範囲の入力を受け付けて、対応する地理範囲にフォーカスするように（例えば、指定された地理範囲が画面の中央に配置されるように）、地図情報を表示する範囲を切り替える。
The
端末装置１０は、地図情報を表示する倍率を指定する操作に応答して、地図情報を拡大または縮小して表示しつつ、当該倍率に応じて、地理範囲の名称（例えば、行政区画単位）を切り替えて地図上に表示する。
The
端末装置１０は、地図情報を表示しつつ、地理範囲を表す地理名称Ｃ５を表示する。端末装置１０は、地図情報を表示させている倍率に応じて、地理範囲として表示する範囲を決定する。例えば、端末装置１０は、地図情報を縮小させて表示させている場合においては、地理範囲として、行政区画単位における都道府県など広域の名称及び当該地理範囲の境界線を表示することとし（例えば、都道府県単位で境界線を描画する）、地図情報を拡大して表示させていくにつれて、例えば市区町村単位など、より小さい行政区画単位の名称及び当該地理範囲の境界線を表示する。このように、地図の拡大または縮小に応じて、表示する地理範囲の名称の範囲を変更することにより、ユーザに対し、気象情報及び被災棟数の推定結果を確認したい地理範囲を、地図情報から視覚的に容易に探索できるようにすることができる。
The
端末装置１０は、地理範囲を指定する操作をユーザから受け付けることに応答して、当該地理範囲において推定される被災棟数の情報を表示する。例えば、端末装置１０は、地理範囲を指定する操作として、地理名称Ｃ５への入力操作を受け付けることに応答して、当該地理名称Ｃ５に対応する地理範囲について被災棟数を推定した結果を画面Ｃ１に表示する。
The
ここで、画面例（Ａ）では、ユーザが地理範囲を指定する操作をせずとも、一定の地理範囲として、国単位（図示する例では、地理名称Ｃ９に示すように、「日本」）で被災棟数を推定した結果をグラフ等のオブジェクトＣ１０により表示している。図示するように、端末装置１０は、画面例（Ａ）では、地理範囲の名称である地理名称Ｃ１１（図示する例では「日本」という国単位）と関連付けて、オブジェクトＣ１０を表示する。これにより、ユーザが地理範囲を指定する操作をせずとも、地理範囲における被災棟数の規模感を可視化することができる。
Here, in the screen example (A), even if the user does not perform an operation to specify a geographic range, a certain geographic range is set in country units ("Japan" as indicated by the geographic name C9 in the illustrated example). The result of estimating the number of damaged buildings is displayed by an object C10 such as a graph. As illustrated, the
図１２の画面例（Ｂ）は、画面例（Ａ）において、ユーザから、地理範囲を拡大するための入力操作を受け付けたことに応答して、表示する地理範囲を更新した局面を示す。画面例（Ｂ）では、端末装置１０は、地理範囲として都道府県単位の名称を表示しつつ、都道府県（図示する例では、地理名称Ｃ１２に示すように、「東京都」）を構成する市区町村単位の境界線を描画し、当該市区町村の名称自体は表示していない。画面例（Ｂ）に示すように、端末装置１０は、拡大ボタンＣ３と縮小ボタンＣ４との間に、地図情報を拡大または縮小させて表示させている程度（倍率）を表す情報（図示する例では「１０」）を表示している。例えば、端末装置１０は、図示する例で「東京都」を指定する操作をユーザから受け付けることにより、当該「東京都」において推定される被災棟数の情報を表示する。また、端末装置１０は、画面Ｃ１において、地図情報をスクロールさせる入力操作をユーザから受け付ける。例えば、端末装置１０は、ポインティングデバイス等によりドラッグする操作に応答して、地図情報を表示させる範囲をスクロールさせる。
Screen example (B) in FIG. 12 shows a situation in which the displayed geographic range is updated in response to an input operation for expanding the geographic range from the user in screen example (A). In the screen example (B), the
図１３において、端末装置１０は、拡大ボタンＣ３等への入力操作に応答して、図１２の画面例（Ｂ）の状態よりもさらに地理範囲を拡大させた状態（図示する例では拡大ボタンＣ３と縮小ボタンＣ４との間に、倍率「１２」を表示している）を画面Ｃ１に表示している。図示するように、図１２の画面例（Ｂ）の状態と比較して、市区町村単位（すなわち、図１２の画面例（Ｂ）で表示される「東京都」のような都道府県単位よりも細分化した単位）で地理範囲の名称を表示して、各名称をユーザから指定する操作を受け付けている。例えば、端末装置１０は、地理名称Ｃ６に示される地理範囲「中央区」をユーザが指定する操作（例えば、地理名称Ｃ６をポインティングデバイス等により指定する操作）に応答して、当該地理範囲「中央区」について推定される被災棟数の情報を時系列でウィンドウＣ７に表示する。
In FIG. 13, the
端末装置１０は、ウィンドウＣ７において、ユーザが指定した地理範囲を示す情報（図示する例では「東京都中央区」）と、時系列での被災棟数の推定結果を示すグラフＣ８とを表示する。例えば、端末装置１０は、グラフＣ８において、横軸を時間帯とし、縦軸を各時間帯における被災棟数の推定結果として、時間帯を変更する操作に応じて被災棟数の推定結果を表示する時間帯を切り替えて表示する。
In the window C7, the
図示する例では、端末装置１０は、地理範囲を拡大または縮小させる程度に応じて、地図情報を一定以上拡大させて表示している場合には、風速及び風向きの情報に基づくオブジェクトを描画していない。
In the illustrated example, the
以上のように、端末装置１０は、ユーザから、地図情報を表示させる範囲をスクロールさせる操作、拡大または縮小させる操作を受け付けて、地理範囲を表す名称を指定可能に表示しつつ、地図情報を表示させる倍率に応じた行政区画単位の名称を表示する。端末装置１０は、ユーザから、地理範囲を指定する操作を受け付けることに応答して、当該地理範囲について推定される被災棟数の情報を時系列で表示する。
As described above, the
また、図１４の画面例（Ａ）、画面例（Ｂ）に示すように、端末装置１０は、世界各国において災害が発生した場合の被災棟数の情報を表示する。図１４の例では、地理名称Ｃ１３に示すように、「フィリピン」についての被災棟数の情報を表示している。図１４の画面例（Ａ）において、端末装置１０は、拡大ボタンＣ３への入力操作に応答して、画面例（Ｂ）に示すように、表示する地理範囲を拡大して表示する。画面例（Ｂ）では、端末装置１０は、州単位で地理範囲を表示している。
In addition, as shown in screen examples (A) and screen examples (B) of FIG. 14, the
＜小括＞
以上により、システム１によると、建物が存在する全世界の陸地を対象に建物棟数のデータベースを作成することができる。また、気象情報に基づき、台風やハリケーンを含めた熱帯低気圧による強風や豪雨などの気象災害による実際の被害が発生する前に建物の被災棟数をリアルタイムに予測（推定）することができる。
<Summary>
As described above, according to the
また、全世界を対象とする気象モデルは全球モデルを選択することになり、一般的に気象情報の水平分解能の精度が低くなる傾向にある。この水平分解能は被災棟数の推定の精度に大きな影響を与える。そのため、被災棟数の推定の精度を上げるためには追加のデータによる補正が求められていた。システム１において、サーバ２０は投稿動画情報を取得し、被災棟数の情報を補正することによって、被災棟数情報の精度を高くする。
In addition, a global model is selected as the meteorological model for the whole world, and generally the accuracy of the horizontal resolution of meteorological information tends to be low. This horizontal resolution has a great impact on the accuracy of estimating the number of damaged buildings. Therefore, in order to improve the accuracy of the estimation of the number of damaged buildings, correction with additional data was required. In the
＜変形例＞
（１）投稿動画による補正の精度を高める方法：第１の実施の形態のシステム１において、サーバ２０は、投稿動画取得モジュール２０３ｇが取得した投稿動画の貢献度を判定してもよい。ここで、投稿動画の貢献度とは、投稿された動画を利用した補正によって被災棟数情報の精度がどの程度高くなるかを示す度合いである。例えば、サーバ２０は、投稿動画の貢献度を判定するために、被写体としての建物等が所定の構図で撮影されているか否かを判定してもよい。また、サーバ２０は、投稿動画の貢献度を判定し、投稿動画から貢献度の高い所定期間の情報を抽出してもよい。
<Modification>
(1) Method of increasing accuracy of correction by posted video: In
投稿動画による補正の精度を高めるために、貢献度が高い投稿動画を投稿したユーザに対して特典を付与してもよい。特典は、貢献度によって変動するものであってもよい。特典は、例えば、ユーザへのポイント還元、または、被災エリアへの寄付等である。 In order to improve the accuracy of correction by a posted video, a privilege may be given to a user who has posted a posted video with a high degree of contribution. The privilege may vary depending on the degree of contribution. The privilege is, for example, a point return to the user, a donation to the disaster area, or the like.
また、投稿動画による補正の精度を高めるために、撮影要件情報は、貢献度が高い投稿動画撮影するための情報を含んでいてもよい。例えば、撮影要件情報には、被写体としての建物等の全体が所定時間以上映るように動画を撮影する旨の情報を含んでいてもよい。また、撮影要件情報には、被写体から所定の距離離れて動画を撮影する旨の情報を含んでいてもよい。 In addition, in order to increase the accuracy of correction by a posted video, the shooting requirement information may include information for shooting a posted video with a high degree of contribution. For example, the shooting requirement information may include information to the effect that a moving image is shot so that the entire building or the like as a subject is captured for a predetermined time or longer. Further, the shooting requirement information may include information indicating that the moving image is to be shot at a predetermined distance from the subject.
また、投稿動画による補正の精度を高めるために、端末装置１０は、投稿動画が所定の構図で撮影されているか否かを判定する機能を含んでいてもよい。例えば、所定の構図は、被写体としての建物等の全体が所定時間以上映っている構図、建物と建物の周囲が所定時間以上映っている構図、または、建物の被災箇所が所定時間以上映っている構図である。
In addition, in order to increase the accuracy of correction by the posted moving image, the
サーバ２０が取得した投稿動画に基づいて被災棟数情報を補正することによって、サーバ２０において算出される被災棟数情報の精度を高めることが可能である。これによって、端末装置１０に対して、サーバ２０は精度の高い被災棟数情報を提供することが可能である。これによって端末装置１０のユーザは、精度の高い被災棟数情報に基づいて、災害対策を行うことができる。また、端末装置１０のユーザとしての損害保険会社または自治体の防災担当者等は、他県からの応援要員の確保、避難場所の手配、人命救助を行うべき地域の優先順位等の意思決定を迅速かつより正確に行うことができる。
By correcting the information on the number of damaged buildings based on the posted video acquired by the
（２）端末装置１０における表示方法：第１の実施の形態のシステム１において、端末装置１０は、ネットワークを介して、または、所定のアプリケーションを起動させることによって、サーバ２０から受信した被災棟数情報をディスプレイに表示できる。例えば、端末装置１０は、所定のエリアの被災棟数情報、当該エリアの気象情報、および、当該エリアのマップ情報と関連付けてディスプレイに表示する。また、端末装置１０は、これに端末装置１０のユーザの現在地の情報を関連付けて表示してもよい。
(2) Display method in the terminal device 10: In the
また、端末装置１０は、ユーザの指定操作に応答して、ユーザが指定したエリアの情報を被災棟数情報ディスプレイに表示してもよい。
In addition, the
＜付記＞
上記で説明した事項を以下に付記する。
<Appendix>
The items explained above are added below.
（付記１）
プロセッサ（２９，１９）と、メモリ（２５，１５）とを備えるコンピュータ（２０，１０）に実行させるプログラムであって、コンピュータは、記憶部に、第２エリアについて推定された建物棟数情報（２８５）を記憶するように構成されており、第２エリアの建物棟数情報は、第２エリアとは異なる第１エリアの人口分布（２８３）または夜間光の情報（２８４）の少なくともいずれかと第１エリアの建物棟数情報とに基づいて作成される計算式（Ｓ１２）、および、第２エリアの人口分布の情報または夜間光の情報に基づいて推定され、プログラムは、コンピュータのプロセッサに、第２エリアの気象情報を取得するステップ（２０３ｆ、Ｓ２２）と、第２エリアの気象情報と第２エリアについて推定された建物棟数情報とに基づいて、第２エリアにおける建物の被災棟数の情報を推定するステップ（２０３ｋ、Ｓ２３）と、を実行させるプログラム。
(Appendix 1)
A program to be executed by a computer (20, 10) comprising a processor (29, 19) and a memory (25, 15), the computer stores building number information ( 285), and the number of buildings information of the second area includes at least one of the population distribution (283) of the first area different from the second area or the nighttime light information (284) and the second area. Calculation formula (S12) created based on information on the number of buildings in one area, and information on population distribution in the second area or information on nighttime light, and the program causes the processor of the computer to perform Information on the number of damaged buildings in the second area, based on the step of obtaining weather information for the second area (203f, S22), and the weather information for the second area and the estimated number of buildings information for the second area. A program for executing a step of estimating (203k, S23).
（付記２）
計算式は、第１エリアの人口分布または夜間光の情報の少なくともいずれかと、当該第１エリアの建物棟数情報とに基づいて作成される学習済みモデルであって、第２エリアの人口分布または夜間光の情報に対し建物棟数を出力するよう作成される学習済みモデル、または、重回帰分析により作成される関係式であって、建物棟数を目的変数とする関係式である、付記１に記載のプログラム。
(Appendix 2)
The calculation formula is a trained model created based on at least one of the population distribution or nighttime light information in the first area and the number of buildings in the first area, and the population distribution in the second area or A trained model created to output the number of buildings for nighttime light information, or a relational expression created by multiple regression analysis, the relational expression having the number of buildings as the objective variable,
（付記３）
取得するステップにおいて、気象情報として、風速、降雨量、災害情報の少なくともいずれかを取得し、前期推定するステップにおいて、取得した気象情報に基づいて、第２エリアにおける被災棟数の情報を推定する、付記１または２に記載のプログラム。
(Appendix 3)
In the obtaining step, at least one of wind speed, rainfall, and disaster information is obtained as weather information, and in the preliminary estimation step, information on the number of damaged buildings in the second area is estimated based on the obtained weather information. ,
（付記４）
取得するステップにおいて、気象情報を、第１の距離間隔で規定したメッシュデータとして取得し、建物棟数情報は、第２の距離間隔で規定された領域ごとに推定された建物棟数の情報であり、推定するステップにおいて、メッシュデータである気象情報と、建物棟数情報とに基づいて、被災棟数の情報を推定する、付記３に記載のプログラム。
(Appendix 4)
In the acquiring step, the weather information is acquired as mesh data defined by the first distance interval, and the building number information is information on the number of buildings estimated for each region defined by the second distance interval. 3. The program according to appendix 3, wherein in the estimating step, the information on the number of damaged buildings is estimated based on the weather information, which is mesh data, and the information on the number of buildings.
（付記５）
推定するステップにおいて、取得する第２エリアの特定の気象情報がしきい値を超えているか否かに応じて、被災棟数の情報を推定する、付記１から４のいずれかに記載のプログラム。
(Appendix 5)
5. The program according to any one of
（付記６）
プログラムは、プロセッサに、さらに、気象情報により災害が発生しうる被災地の被災前後において、当該被災地でユーザによって撮影されたコンテンツを受け付けることにより、被災棟数の情報を補正するステップと、コンテンツを受け付けることに応答して、被災地に寄付をする処理を行う、付記１から５のいずれかに記載のプログラム。
(Appendix 6)
The program further instructs the processor to correct the information on the number of damaged buildings by accepting content photographed by the user in the disaster area before and after the disaster in the disaster area where a disaster may occur based on weather information; 6. The program according to any one of
（付記７）
人口分布または夜間光の情報とは異なる情報であって、気象情報により災害が発生しうる被災地についての情報に基づいて、推定される被災棟数の情報を補正するステップをさらに実行させる、付記１から５のいずれかに記載のプログラム。
(Appendix 7)
further correcting the information on the estimated number of damaged buildings based on information on a disaster-affected area where a disaster may occur based on meteorological information, which is information different from information on population distribution or nighttime light; 6. The program according to any one of 1 to 5.
（付記８）
補正するステップにおいて、被災地を撮影した撮影データに基づいて、被災棟数の情報を補正する、付記７に記載のプログラム。
(Appendix 8)
8. The program according to
（付記９）
補正するステップにおいて、被災地の建物の属性の情報に基づいて、被災棟数の情報を補正する、付記７に記載のプログラム。
(Appendix 9)
8. The program according to
（付記１０）
補正するステップにおいて、建物の属性の情報として、建物の工法の情報に基づいて、被災棟数の情報を補正する、付記９に記載のプログラム。
(Appendix 10)
10. The program according to
（付記１１）
補正するステップにおいて、気象情報が予測されている範囲の広さよりも、より狭い範囲の気象情報を特定することにより、被災棟数の情報を補正する、付記７に記載のプログラム。
(Appendix 11)
8. The program according to
（付記１２）
補正するステップにおいて、被災地を撮影したデータに基づいて、より狭い範囲の気象情報を特定する、付記１１に記載のプログラム。
(Appendix 12)
12. The program according to appendix 11, wherein, in the correcting step, weather information for a narrower range is identified based on data obtained by photographing the disaster area.
（付記１３）
撮影をするユーザに対し、撮影をする要件を提示する、付記６に記載のプログラム。
(Appendix 13)
7. The program according to appendix 6, which presents requirements for photographing to a user who is to photograph.
（付記１４）
プロセッサを備えるコンピュータによって実行される方法であって、プロセッサが、第１エリアの人口分布または夜間光の情報の少なくともいずれかと、第１エリアの建物棟数の情報とに基づいて、第１エリアとは異なる第２エリアの建物棟数を推定するための計算式を作成するステップと、計算式に基づいて、第２エリアの人口分布または夜間光の情報の少なくともいずれかの入力に応答して、第２エリアの建物棟数を推定するステップと、を実行する、方法。
(Appendix 14)
A computer-implemented method comprising a processor, wherein the processor determines a first area and a creating a formula for estimating the number of buildings in a different second area; and based on the formula, in response to inputting at least one of population distribution or night light information in the second area, estimating the number of buildings in the second area.
（付記１５）
プロセッサと、メモリとを備えるコンピュータによって実行される方法であって、コンピュータは、記憶部に、第２エリアについて推定された建物棟数情報を記憶するように構成されており、第２エリアの建物棟数情報は、第２エリアとは異なる第１エリアの人口分布または夜間光の情報の少なくともいずれかと第１エリアの建物棟数情報とに基づいて作成される計算式、および、第２エリアの人口分布の情報または夜間光の情報に基づいて推定されており、方法は、プロセッサが、第２エリアの気象情報を取得するステップと、第２エリアの気象情報と第２エリアについて推定された建物棟数情報とに基づいて、第２エリアにおける建物の被災棟数の情報を推定するステップと、を実行する、方法。
(Appendix 15)
A computer implemented method comprising a processor and a memory, wherein the computer is configured to store in a storage unit estimated building count information for a second area, The building number information is a calculation formula created based on at least one of the population distribution or nighttime light information of the first area different from the second area and the building number information of the first area, and the second area estimated based on population distribution information or night light information, the method comprising: a processor obtaining weather information for a second area; and estimating information on the number of damaged buildings in the second area based on the number of buildings information.
（付記１６）
制御部と、記憶部とを備える情報処理装置であって、情報処理装置は、記憶部に、第２エリアについて推定された建物棟数情報を記憶するように構成されており、第２エリアの建物棟数情報は、第２エリアとは異なる第１エリアの人口分布または夜間光の情報の少なくともいずれかと第１エリアの建物棟数情報とに基づいて作成される計算式、および、第２エリアの人口分布の情報または夜間光の情報に基づいて推定されており、制御部が、第２エリアの気象情報を取得するステップと、第２エリアの気象情報と第２エリアについて推定された建物棟数情報とに基づいて、第２エリアにおける建物の被災棟数の情報を推定するステップと、を実行する、情報処理装置。
(Appendix 16)
An information processing device comprising a control unit and a storage unit, the information processing device being configured to store building number information estimated for a second area in the storage unit, The building number information is a calculation formula created based on at least one of the population distribution or nighttime light information of the first area different from the second area and the building number information of the first area, and the second area. estimated based on population distribution information or nighttime light information, the control unit acquiring weather information for the second area; and a step of estimating information on the number of damaged buildings in the second area based on the number information.
１０ 端末装置、２０ サーバ、８０ ネットワーク、１２ 通信ＩＦ、１３ 入力装置、１４ 出力装置、１５ メモリ、１６ 記憶部、１９ プロセッサ、２０１ 通信部、２０２ 記憶部
10
Claims (16)
前記コンピュータは、記憶部に、第２エリアについて推定された建物棟数情報を記憶するように構成されており、
前記第２エリアの前記建物棟数情報は、前記第２エリアとは異なる第１エリアの夜間光の情報と第１エリアの建物棟数情報とに基づいて作成される計算式、および、前記第２エリアの夜間光の情報に基づいて推定され、
前記プログラムは、前記コンピュータのプロセッサに、
前記第２エリアの気象情報を取得するステップと、
前記取得した前記第２エリアの前記気象情報、および、前記記憶部に記憶される前記第２エリアについて推定された建物棟数情報に基づいて、前記第２エリアにおける建物の被災棟数の情報を推定するステップと、を実行させるプログラム。 A program to be executed by a computer comprising a processor and a memory,
The computer is configured to store the estimated building number information for the second area in the storage unit,
The building number information of the second area is a calculation formula created based on nighttime light information of a first area different from the second area and building number information of the first area, and Estimated based on nighttime light information in two areas,
The program causes the processor of the computer to:
obtaining weather information for the second area;
Information on the number of damaged buildings in the second area is calculated based on the obtained weather information of the second area and the estimated number of buildings information for the second area stored in the storage unit. A program to perform the step of estimating.
前記第１エリアの夜間光の情報と、当該第１エリアの建物棟数情報とに基づいて作成される学習済みモデルであって、第２エリアの夜間光の情報に対し建物棟数を出力するよう作成される学習済みモデル、または、
重回帰分析により作成される関係式であって、建物棟数を目的変数とする関係式である、
請求項１に記載のプログラム。 The formula is
A learned model created based on nighttime light information in the first area and building number information in the first area, wherein the number of buildings is output in response to the nighttime light information in the second area. A trained model created as, or
A relational expression created by multiple regression analysis with the number of buildings as the objective variable,
A program according to claim 1.
前期推定するステップにおいて、前記取得した気象情報に基づいて、前記第２エリアにおける被災棟数の情報を推定する、請求項１または２に記載のプログラム。 in the acquiring step, acquiring at least one of wind speed, rainfall, and disaster information as the weather information;
3. The program according to claim 1, wherein in said estimating step, information on the number of damaged buildings in said second area is estimated based on said acquired weather information.
前記建物棟数情報は、第２の距離間隔で規定された領域ごとに推定された建物棟数の情報であり、
前記推定するステップにおいて、前記メッシュデータである前記気象情報と、前記建物棟数情報とに基づいて、前記被災棟数の情報を推定する、請求項３に記載のプログラム。 In the obtaining step, the weather information is obtained as mesh data defined by a first distance interval;
The building number information is information on the number of buildings estimated for each area defined by the second distance interval,
4. The program according to claim 3, wherein in said estimating step, said information on the number of damaged buildings is estimated based on said weather information, which is said mesh data, and said information on the number of buildings.
前記取得する前記第２エリアの特定の気象情報がしきい値を超えているか否かに応じて、前記被災棟数の情報を推定する、請求項１から４のいずれかに記載のプログラム。 In the estimating step,
5. The program according to any one of claims 1 to 4, wherein the information on the number of damaged buildings is estimated according to whether the obtained specific weather information of the second area exceeds a threshold value.
前記気象情報により災害が発生しうる被災地の被災前後において、当該被災地でユーザによって撮影されたコンテンツを受け付けることにより、前記被災棟数の情報を補正するステップと、
前記コンテンツを受け付けることに応答して、前記被災地に寄付をする処理を行う、請求項１から５のいずれかに記載のプログラム。 The program further causes the processor to:
a step of correcting the information on the number of damaged buildings by receiving content photographed by the user in the disaster area before and after the disaster in the disaster area where a disaster may occur based on the weather information;
6. The program according to any one of claims 1 to 5, wherein in response to accepting said content, a process of donating to said disaster area is performed.
第１エリアの夜間光の情報と、前記第１エリアの建物棟数の情報とに基づいて、前記第１エリアとは異なる第２エリアの建物棟数を推定するための計算式を作成するステップと、
前記計算式に基づいて、前記第２エリアの夜間光の情報の入力に応答して、前記第２エリアの建物棟数を推定するステップと、を実行する、方法。 A computer-implemented method comprising a processor, said processor comprising:
creating a formula for estimating the number of buildings in a second area different from the first area, based on information on nighttime light in the first area and information on the number of buildings in the first area; When,
estimating the number of buildings in the second area based on the formula and in response to inputting night light information in the second area.
前記コンピュータは、記憶部に、第２エリアについて推定された建物棟数情報を記憶するように構成されており、
前記第２エリアの前記建物棟数情報は、前記第２エリアとは異なる第１エリアの夜間光の情報と第１エリアの建物棟数情報とに基づいて作成される計算式、および、前記第２エリアの夜間光の情報に基づいて推定されており、
前記方法は、前記プロセッサが、
前記第２エリアの気象情報を取得するステップと、
前記取得した前記第２エリアの前記気象情報、および、前記記憶部に記憶される前記第２エリアについて推定された建物棟数情報に基づいて、前記第２エリアにおける建物の被災棟数の情報を推定するステップと、を実行する、方法。 A computer implemented method comprising a processor and a memory, comprising:
The computer is configured to store the estimated building number information for the second area in the storage unit,
The building number information of the second area is a calculation formula created based on nighttime light information of a first area different from the second area and building number information of the first area, and It is estimated based on the information of the night light of 2 areas,
The method comprises: the processor;
obtaining weather information for the second area;
Information on the number of damaged buildings in the second area is calculated based on the obtained weather information of the second area and the estimated number of buildings in the second area stored in the storage unit. A method of performing an estimating step.
前記情報処理装置は、記憶部に、第２エリアについて推定された建物棟数情報を記憶するように構成されており、
前記第２エリアの前記建物棟数情報は、前記第２エリアとは異なる第１エリアの夜間光の情報と第１エリアの建物棟数情報とに基づいて作成される計算式、および、前記第２エリアの夜間光の情報に基づいて推定されており、
前記制御部が、
前記第２エリアの気象情報を取得するステップと、
前記取得した前記第２エリアの前記気象情報、および、前記記憶部に記憶される前記第２エリアについて推定された建物棟数情報に基づいて、前記第２エリアにおける建物の被災棟数の情報を推定するステップと、を実行する、情報処理装置。 An information processing device comprising a control unit and a storage unit,
The information processing device is configured to store the estimated number of buildings information for the second area in the storage unit,
The building number information of the second area is a calculation formula created based on nighttime light information of a first area different from the second area and building number information of the first area, and It is estimated based on the information of the night light of 2 areas,
The control unit
obtaining weather information for the second area;
Information on the number of damaged buildings in the second area is calculated based on the obtained weather information of the second area and the estimated number of buildings information for the second area stored in the storage unit. An information processing device that performs an estimating step.
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| JP2018156262A (en) * | 2017-03-16 | 2018-10-04 | 国立大学法人名古屋大学 | Processing device and processing method |
| JP2020166739A (en) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 国立大学法人京都大学 | System, method, and program for generating mesh statistics using data associated with positional information |
| JP2021018479A (en) * | 2019-07-17 | 2021-02-15 | 三菱重工業株式会社 | Disaster state estimation apparatus, display system, disaster state estimation method, method of generating disaster estimation model, and program |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009116720A (en) * | 2007-11-08 | 2009-05-28 | National Institute Of Information & Communication Technology | Information collection system during disaster using cellular phone |
| JP2018156262A (en) * | 2017-03-16 | 2018-10-04 | 国立大学法人名古屋大学 | Processing device and processing method |
| JP2020166739A (en) * | 2019-03-29 | 2020-10-08 | 国立大学法人京都大学 | System, method, and program for generating mesh statistics using data associated with positional information |
| JP2021018479A (en) * | 2019-07-17 | 2021-02-15 | 三菱重工業株式会社 | Disaster state estimation apparatus, display system, disaster state estimation method, method of generating disaster estimation model, and program |
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|---|
| 國武 千人 Yukihito KUNITAKE，ＳＶＭによる広域空撮画像の複雑性評価を用いた被災家屋検出手法 A Method to Detect the Collapsed Structures with the Complexity Evaluation of the Wide Aerial Image by SVM，画像電子学会誌 Ｖｏｌ．４９ Ｎｏ．３ ２０２０ ［ＣＤ－ＲＯＭ］ The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan，一般社団法人画像電子学会，2020年12月31日，P.199～206，ISSN:2186-716X |
| 國武 千人 YUKIHITO KUNITAKE: "ＳＶＭによる広域空撮画像の複雑性評価を用いた被災家屋検出手法 A Method to Detect the Collapsed Struc", 画像電子学会誌 ＶＯＬ．４９ ＮＯ．３ ２０２０ ［ＣＤ−ＲＯＭ］ THE JOURNAL OF THE INSTITUTE OF, JPN6022003175, 31 December 2020 (2020-12-31), pages 199 - 206, ISSN: 0004692120 * |
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