JPWO2018179221A1 - コンピュータシステム、物体診断方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
前記物体の物体画像を取得する物体画像取得手段と、
取得した前記物体画像を画像解析する物体画像解析手段と、
前記物体の画像外情報を取得する画像外情報取得手段と、
取得した前記画像外情報を分析する画像外情報分析手段と、
前記画像解析した結果と、前記分析した結果との相関関係を分析する相関関係分析手段と、
分析した前記相関関係の結果に基づいて、前記物体を診断する物体診断手段と、
を備えることを特徴とするコンピュータシステムを提供する。
本発明の好適な実施形態の概要について、図1に基づいて説明する。図1は、本発明の好適な実施形態である物体診断システム1の概要を説明するための図である。物体診断システム1は、コンピュータ10から構成され、物体を診断するコンピュータシステムである。物体には、インフラ等の施設、設備、装置に加え、ビルや家、店舗等の建築物や、車両、電車等の移動体や、電化製品、コンピュータ等が含まれる。本実施形態において、物体診断システム1は、工場や施設等に設けられた配管を診断するコンピュータシステムである。
図2に基づいて、本発明の好適な実施形態である物体診断システム1のシステム構成について説明する。図2は、本発明の好適な実施形態である物体診断システム1のシステム構成を示す図である。物体診断システム1は、コンピュータ10、公衆回線網(インターネット網や、第3、第4世代通信網等)5から構成され、物体を診断するコンピュータシステムである。物体には、インフラ等の施設、設備、装置に加え、ビルや家、店舗等の建築物や、車両、電車等の移動体や、電化製品、コンピュータ等が含まれる。
図3に基づいて、本発明の好適な実施形態である物体診断システム1の機能について説明する。図3は、コンピュータ10の機能ブロック図を示す図である。
図4に基づいて、物体診断システム1が実行する画像解析用学習処理について説明する。図4は、コンピュータ10が実行する画像解析用学習処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。
図5に基づいて、物体診断システム1が実行する画像外情報分析用学習処理について説明する。図5は、コンピュータ10が実行する画像外情報分析用学習処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。
図6に基づいて、物体診断システム1が実行する物体診断処理について説明する。図6は、コンピュータ10が実行する物体診断処理のフローチャートを示す図である。上述した各モジュールが実行する処理について、本処理に併せて説明する。なお、以下の説明において、物体診断システム1は、配管のサーモ画像及び温度データに基づいて物体を診断するものとして説明する。
前記物体の物体画像を取得する物体画像取得手段と、
予め記憶した物体画像と、過去の診断結果とを対応付けて学習する物体画像診断結果学習手段と、
取得した前記物体画像に対して、前記学習した結果に基づいて、診断を下すために必要な複数の候補を画像解析し、診断に必要な候補を特定し、当該診断のための予備情報を取得する物体画像解析手段と、
前記物体の画像外情報を取得する画像外情報取得手段と、
予め記憶した画像外情報と、過去の診断結果とを対応付けて学習する画像外情報診断結果学習手段と、
取得した前記画像外情報に対して、前記学習した結果に基づいて、診断を下すために必要な複数の候補を分析し、診断に必要な候補を特定し、当該診断のための予備情報を取得する画像外情報分析手段と、
前記画像解析した結果と、前記分析した結果との相関関係を分析する相関関係分析手段と、
分析した前記相関関係の結果に基づいて、前記物体を診断する物体診断手段と、
を備えることを特徴とするコンピュータシステムを提供する。
Claims (6)
- 物体を診断するコンピュータシステムであって、
前記物体の物体画像を取得する物体画像取得手段と、
取得した前記物体画像を画像解析する物体画像解析手段と、
前記物体の画像外情報を取得する画像外情報取得手段と、
取得した前記画像外情報を分析する画像外情報分析手段と、
前記画像解析した結果と、前記分析した結果との相関関係を分析する相関関係分析手段と、
分析した前記相関関係の結果に基づいて、前記物体を診断する物体診断手段と、
を備えることを特徴とするコンピュータシステム。 - 前記物体画像解析手段は、予め記憶した物体画像と診断結果とを対応付けて学習し、学習した結果に基づいて、前記物体画像を画像解析する、
ことを特徴とする請求項1に記載のコンピュータシステム。 - 前記画像外情報分析手段は、予め記憶した画像外情報と診断結果とを対応付けて学習し、学習した結果に基づいて、前記画像外情報を分析する、
ことを特徴とする請求項1に記載のコンピュータシステム。 - 前記物体画像解析手段は、予め記憶した可視光画像又はサーモ画像の少なくとも一つを診断結果と対応付けて学習し、
前記画像外情報分析手段は、予め記憶した温度データ又は流量変化データの少なくとも一つを診断結果と対応付けて学習する、
ことを特徴とする請求項1に記載のコンピュータシステム。 - 物体を診断する物体診断方法であって、
前記物体の物体画像を取得するステップと、
取得した前記物体画像を画像解析するステップと、
前記物体の画像外情報を取得するステップと、
取得した前記画像外情報を分析するステップと、
前記画像解析した結果と、前記分析した結果との相関関係を分析するステップと、
分析した前記相関関係の結果に基づいて、前記物体を診断するステップと、
を備えることを特徴とする物体診断方法。 - 物体を診断するコンピュータシステムに、
前記物体の物体画像を取得するステップ、
取得した前記物体画像を画像解析するステップ、
前記物体の画像外情報を取得するステップ、
取得した前記画像外情報を分析するステップ、
前記画像解析した結果と、前記分析した結果との相関関係を分析するステップ、
分析した前記相関関係の結果に基づいて、前記物体を診断するステップ、
を実行させるためのプログラム。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2017/013254 WO2018179221A1 (ja) | 2017-03-30 | 2017-03-30 | コンピュータシステム、物体診断方法及びプログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2018179221A1 true JPWO2018179221A1 (ja) | 2019-04-11 |
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ID=63674462
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018522156A Pending JPWO2018179221A1 (ja) | 2017-03-30 | 2017-03-30 | コンピュータシステム、物体診断方法及びプログラム |
Country Status (2)
Country | Link |
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- 2017-03-30 JP JP2018522156A patent/JPWO2018179221A1/ja active Pending
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Non-Patent Citations (1)
Title |
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二村 幸孝、外6名: ""画像および呼吸機能検査情報に基づく多クラス分類器を利用した肺気腫重症度定量評価に関する検討"", 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 110, no. 121, JPN6017018678, 2 July 2010 (2010-07-02), JP, pages 57 - 62, ISSN: 0004090508 * |
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