JP7218754B2 - 空き家判定装置、空き家判定方法およびプログラム - Google Patents
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Description
また非特許文献1には空き家率を推定できるモデルを作成する技術が開示されている。
図1は同実施形態による空き家判定装置の機能ブロックを示す図である。
空き家判定装置1のコンピュータは、予め記憶する空き家判定プログラムを実行する。空き家判定装置1は、制御部10、式導出部11、空き家確率算出部12、学習部13、空き家判定部14、地図生成部15、の各機能を備える。図1で示すように空き家判定装置1は、データベース2と通信可能に接続されている。
空き家判定装置1のコンピュータは、図2で示すようにCPU(Central Processing Unit)101、ROM(Read Only Memory)102、RAM(Random Access Memory)103、HDD(Hard Disk Drive)104、インタフェース105、通信モジュール106等のハードウェアを備える。
空き家判定装置1は、地図データと撮影画像データとを用いて、空き家を推定するために用いる機械学習データを事前に生成する。より詳細には機械学習データは、所定地域を含む撮影画像内の家の敷地の画素情報のうち空き家の座標に対応する家の敷地の画素情報に基づいて、撮影画像における空き家を推定するために用いるデータである。
機械学習データの事前生成の後、空き家判定装置1は所定地域の識別情報の入力を受け付ける(ステップS201)。例えば空き家判定装置1は所定地域の識別情報をユーザ操作に基づいてユーザインタフェース装置から取得する。また空き家判定装置1は処理の開始の指示を受け付ける。これにより空き家判定装置1の制御部10はデータベース2から所定地域の識別情報に紐づいて記録されている地図データと撮影画像と機械学習データとを取得する(ステップS202)。
+A3(最寄り駅からの距離X3)+A4(用途地域X4)…(1)
図5で示すように空き家判定装置1は少なくとも式導出部11、空き家確率算出部12、空き家判定部14の機能を備える。
式導出部11は、地図上に含まれる家のうちの調査済みの空き家の座標と、構造物の属性情報と、地形情報と、を少なくとも含む地図データに基づいて所定地域に関する空き家確率算出式を導出する。
空き家確率算出部12は、地図データに含まれる各家に関する空き家確率を、空き家確率算出式を用いて算出する。
空き家判定部14は、所定地域を含む撮影画像内の家の敷地の画素情報のうち空き家の座標に対応する家の敷地の画素情報に基づいて生成された撮影画像における空き家を推定する機械学習データと、空き家確率が所定値以上の家の敷地の画像情報とに基づいて、当該空き家確率が所定値以上の家が空き家か否かを判定する。
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、各実施形態における構成は、本発明のスコープを逸脱しない限りにおいて、互いに組み合わせることが可能である。
この出願は2018年5月23日に出願された日本出願特願2018-098922を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
2・・・データベース
10・・・制御部
11・・・式導出部
12・・・空き家確率算出部
13・・・学習部
14・・・空き家判定部
15・・・地図生成部
16・・・出力部
Claims (5)
- 地図上に含まれる家のうちの調査済みの空き家の座標と、構造物の属性情報と、地形情報と、を少なくとも含む地図データに基づいて前記空き家の式導出パラメータとして、空き家の座標に紐づいて地図データに記録されている標高に基づいて、空き家の標高X1を特定し、空き家の座標から最も近い座標の道路について地図データに記録されている道路の幅である、最近隣道路幅X2を特定し、駅の座標のうち空き家の座標に最も近い座標に基づいて、最寄駅からの距離X3を特定し、空き家の座標と地図データに記録されている各用途地域の座標との関係に基づいて、空き家の座標を含む用途地域の識別情報X4を特定し、特定した式導出パラメータと、地図上に含まれる前記調査済みの各家の空き家確率Yと、を用いて回帰分析を行って空き家確率算出式(空き家確率Y=A+A1(標高X1)+A2(最近隣道路幅X2)+A3(最寄り駅からの距離X3)+A4(用途地域の識別情報X4))における、定数Aと、相関係数A1、A2、A3、およびA4と、を算出することにより、所定地域における、各家が空き家である確率を算出する空き家確率算出式を導出する式導出手段と、
前記地図データに含まれる各家に関する空き家確率を、前記各家の前記地図データに基づいて特定された式導出パラメータを前記空き家確率算出式に入力して算出する空き家確率算出手段と、
前記所定地域を含む撮影画像内の前記家の敷地の画素情報のうちすでに調査済みの空き家の座標に対応する前記空き家の敷地の画素情報に基づいて構築され、前記撮影画像における前記家が空き家であることを推定するためのニューラルネットワークと、前記空き家確率が所定値以上の家の敷地の画像情報とに基づいて、当該空き家確率が所定値以上の家が空き家か否かを判定する空き家判定手段と、
を備える空き家判定装置。 - 空き家であると判定された前記家の位置を示す空き家地図情報を生成する地図生成手段と、
を備える請求項1に記載の空き家判定装置。 - 前記所定地域を含む撮影画像内の前記家の敷地の画素情報のうち前記空き家の座標に対応する家の敷地の画素情報に基づいて前記撮影画像における前記空き家を推定する機械学習データを生成する学習手段と、
を備える請求項1または請求項2に記載の空き家判定装置。 - 地図上に含まれる家のうちの調査済みの空き家の座標と、構造物の属性情報と、地形情報と、を少なくとも含む地図データに基づいて前記空き家の式導出パラメータとして、空き家の座標に紐づいて地図データに記録されている標高に基づいて、空き家の標高X1を特定し、空き家の座標から最も近い座標の道路について地図データに記録されている道路の幅である、最近隣道路幅X2を特定し、駅の座標のうち空き家の座標に最も近い座標に基づいて、最寄駅からの距離X3を特定し、空き家の座標と地図データに記録されている各用途地域の座標との関係に基づいて、空き家の座標を含む用途地域の識別情報X4を特定し、特定した式導出パラメータと、地図上に含まれる前記調査済みの各家の空き家確率Yと、を用いて回帰分析を行って空き家確率算出式(空き家確率Y=A+A1(標高X1)+A2(最近隣道路幅X2)+A3(最寄り駅からの距離X3)+A4(用途地域の識別情報X4))における、定数Aと、相関係数A1、A2、A3、およびA4と、を算出することにより、所定地域における、各家が空き家である確率を算出する空き家確率算出式を導出し、
前記地図データに含まれる各家に関する空き家確率を、前記各家の前記地図データに基づいて特定された式導出パラメータを前記空き家確率算出式に入力して算出し、
前記所定地域を含む撮影画像内の前記家の敷地の画素情報のうちすでに調査済みの空き家の座標に対応する前記空き家の敷地の画素情報に基づいて構築され、前記撮影画像における前記家が空き家であることを推定するためのニューラルネットワークと、前記空き家確率が所定値以上の家の敷地の画像情報とに基づいて、当該空き家確率が所定値以上の家が空き家か否かを判定する
空き家判定方法。 - 空き家判定装置のコンピュータを、
地図上に含まれる家のうちの調査済みの空き家の座標と、構造物の属性情報と、地形情報と、を少なくとも含む地図データに基づいて前記空き家の式導出パラメータとして、空き家の座標に紐づいて地図データに記録されている標高に基づいて、空き家の標高X1を特定し、空き家の座標から最も近い座標の道路について地図データに記録されている道路の幅である、最近隣道路幅X2を特定し、駅の座標のうち空き家の座標に最も近い座標に基づいて、最寄駅からの距離X3を特定し、空き家の座標と地図データに記録されている各用途地域の座標との関係に基づいて、空き家の座標を含む用途地域の識別情報X4を特定し、特定した式導出パラメータと、地図上に含まれる前記調査済みの各家の空き家確率Yと、を用いて回帰分析を行って空き家確率算出式(空き家確率Y=A+A1(標高X1)+A2(最近隣道路幅X2)+A3(最寄り駅からの距離X3)+A4(用途地域の識別情報X4))における、定数Aと、相関係数A1、A2、A3、およびA4と、を算出することにより、所定地域における、各家が空き家である確率を算出する空き家確率算出式を導出する式導出手段、
前記地図データに含まれる各家に関する空き家確率を、前記各家の前記地図データに基づいて特定された式導出パラメータを前記空き家確率算出式に入力して算出する空き家確率算出手段、
前記所定地域を含む撮影画像内の前記家の敷地の画素情報のうちすでに調査済みの空き家の座標に対応する前記空き家の敷地の画素情報に基づいて構築され、前記撮影画像における前記家が空き家であることを推定するためのニューラルネットワークと、前記空き家確率が所定値以上の家の敷地の画像情報とに基づいて、当該空き家確率が所定値以上の家が空き家か否かを判定する空き家判定手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
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小野裕基、外2名,都市構造のモニタリングを目的とした空き家分布の広域推定モデルについて,第26回 GISA学術研究発表大会 講演論文集,一般社団法人地理情報システム学会,2017年12月31日,pp.1-4 |
山田育穂、外1名,2016年度CSIS共同研究報告書 No.691 GISを用いた地域・建物属性からみる空き家推定モデル,[オンライン],東京大学空間情報科学研究センター,2017年03月31日,pp.1-2,[検索日 2019.07.23],インターネット<URL:https://joras.csis.u-tokyo.ac.jp/annual_report/downloadFile/ |
福田紗央、外3名,詳細建物データを用いた空家予測モデルの構築,[オンライン],土木学会,2015年03月,pp.337-338,[検索日 2019.07.23],インターネット<URL:http://library.jsce.or.jp/jsce/open/00063/2015/2015-04-0037. |
秋山祐樹,公共ビッグデータを活用した地方自治体の空き家対策支援,[オンライン],地図情報システム学会,2016年10月15日,pp.1-29,[検索日 2019.07.23],インターネット<URL:http://microgeodata.jp/pdf/mgd10/mgd10_6.pdf> |
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