(57)【要約】【課題】配電設備の異常を適切に検出することができる異常検出方法等を提供する。【解決手段】異常検出方法は、道路沿いに設置された配電設備を撮像した撮像画像を取得し、前記撮像画像を入力した場合に前記配電設備の異常の有無を示す情報を出力するよう学習済みの学習済みモデルを用いて、取得した前記撮像画像から前記配電設備の異常を検出し、検出結果を出力する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。これにより、配電設備の異常を適切に検出することができる。【選択図】図１
2020065330.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路沿いに設置された配電設備を撮像した撮像画像を取得し、
前記撮像画像を入力した場合に前記配電設備の異常の有無を示す情報を出力するよう学習済みの学習済みモデルを用いて、取得した前記撮像画像から前記配電設備の異常を検出し、
検出結果を出力する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする異常検出方法。
【請求項２】
前記配電設備は電柱に装柱された装柱機材であり、
前記学習済みモデルを用いて、前記装柱機材の異常を検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の異常検出方法。
【請求項３】
前記配電設備は電柱に装柱された装柱機材であり、
前記学習済みモデルを用いて、前記装柱機材の上に存在する支障物を検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の異常検出方法。
【請求項４】
前記配電設備は電柱に架設された電線であり、
前記学習済みモデルを用いて、前記電線に接触する接触物を検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の異常検出方法。
【請求項５】
前記道路沿いに移動する移動体から前記配電設備を撮像した前記撮像画像を取得する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の異常検出方法。
【請求項６】
前記移動体は、前記道路を巡回する巡回車両であり、
前記検出結果と、前記配電設備の位置情報とを、前記巡回車両に搭載された車載機器、又は前記配電設備の保守作業を行う作業者の端末装置に出力する
ことを特徴とする請求項５に記載の異常検出方法。
【請求項７】
所定の撮像者から提供された前記撮像画像を取得し、
前記撮像画像から前記配電設備の異常を検出した場合、前記撮像者に対して報酬を付与する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の異常検出方法。
【請求項８】
前記配電設備の異常箇所と、異常の種類とを示す前記検出結果を出力する
ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の異常検出方法。
【請求項９】
道路沿いに設置された配電設備を撮像した撮像画像を取得し、
前記撮像画像を入力した場合に前記配電設備の異常の有無を示す情報を出力するよう学習済みの学習済みモデルを用いて、取得した前記撮像画像から前記配電設備の異常を検出し、
検出結果を出力する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
道路沿いに設置された配電設備を撮像した撮像画像と、前記配電設備の異常箇所を示す情報とが対応付けられた教師データを取得し、
取得した教師データに基づき、前記撮像画像を入力した場合に前記配電設備の異常の有無を示す情報を出力する学習済みモデルを生成する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする学習済みモデルの生成方法。
【請求項１１】
道路沿いに設置された配電設備を撮像した撮像画像の入力を受け付ける入力層と、
前記入力層からの出力が入力されるように結合されており、前記撮像画像と、前記配電設備の異常箇所を示す情報とが対応付けられた教師データに基づき、前記撮像画像の画像特徴量を抽出する演算処理に用いるパラメータを学習済みの中間層と、
前記中間層からの出力が入力されるよう結合されており、前記中間層における演算結果に基づいて、前記配電設備の異常の有無を示す情報を出力する出力層と
を備え、
前記撮像画像を前記入力層に入力し、前記中間層における演算処理を行い、前記出力層から前記異常の有無を示す情報を出力するようコンピュータを機能させるための学習済みモデル。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常検出方法、プログラム、学習済みモデルの生成方法及び学習済みモデルに関する。
【背景技術】
【０００２】
配電設備の異常を検出する種々の手法が提案されている。例えば特許文献１では、一台の赤外線カメラ及び複数の可視光カメラで電柱を撮像し、可視光カメラで撮像した画像からアーム（腕金）の画像領域を抽出し、赤外線カメラで撮像した熱画像におけるアームの画像領域から柱上機材の温度勾配を算出して、柱上機材が正常か異常かを判定する異常検出方法等が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−３６６９５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に係る発明は温度勾配のパターンマッチングにより異常を検出するものであり、異常な状態であるとコンピュータが判定するためのルールを人手で作成する必要があった。
【０００５】
一つの側面では、配電設備の異常を適切に検出することができる異常検出方法等を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一つの側面では、異常検出方法は、道路沿いに設置された配電設備を撮像した撮像画像を取得し、前記撮像画像を入力した場合に前記配電設備の異常の有無を示す情報を出力するよう学習済みの学習済みモデルを用いて、取得した前記撮像画像から前記配電設備の異常を検出し、検出結果を出力する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
一つの側面では、配電設備の異常を適切に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】異常検出システムの構成例を示す模式図である。
【図２】サーバの構成例を示すブロック図である。
【図３】電柱ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図４】異常検出モデルの生成処理に関する説明図である。
【図５】異常検出処理に関する説明図である。
【図６】異常検出モデルの生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】異常検出処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】実施の形態２の概要を示す説明図である。
【図９】実施の形態２に係る異常検出処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
（実施の形態１）
図１は、異常検出システムの構成例を示す模式図である。本実施の形態では、検出対象とする配電設備の一例として、道路上に設置された電柱３、及び電柱３に装柱された装柱機材、あるいは電柱３、３、３…の間に架設された電線等を挙げ、電柱３、装柱機材、電線等を撮像した画像から異常箇所を検出する異常検出システムについて説明する。異常検出システムは、情報処理装置１及び車両２を含む。各装置はインターネット等のネットワークＮを介して通信接続されている。
【００１０】
情報処理装置１は、種々の情報処理、情報の送受信が可能な情報処理装置であり、例えばサーバ装置、パーソナルコンピュータ等である。本実施の形態では情報処理装置１がサーバ装置であるものとし、以下の説明では簡潔のためサーバ１と読み替える。サーバ１は、道路沿いに設置されている電柱３等を撮像した画像を取得し、当該画像から電柱３等の異常箇所を検出する処理を行う。本実施の形態でサーバ１は、機械学習により画像内から電柱３等の異常箇所を検出（識別）するよう学習済みの異常検出モデル（学習済みモデル）を用いて異常検出を行う。
【００１１】
車両２は、電柱３等の保守点検を行う所定の作業者が乗車する車両であり、電柱３が設置されている道路を巡回する巡回車両である。例えば車両２は、車両の周囲を撮像するカメラ２１と、車両２の位置情報取得機能及び通信機能を有する車載機器（不図示）とが搭載されている。カメラ２１は、例えば全方位カメラであり、車両周囲の風景を撮像する。車載機器はカメラ２１に接続されており、撮像した画像をサーバ１に転送すると共に、撮像時点の車両２の位置情報（例えばＧＰＳ情報）を併せて転送する。
【００１２】
なお、カメラ２１の設置箇所は車体上部に限定されず、例えばドライブレコーダシステムのように、車内カメラとして設置されてもよい。また、サーバ１はカメラ２１が撮像した画像をリアルタイムで逐次取得するようにしても良く、車載機器が一定時間記録（録画）した画像を撮像完了後にまとめて取得するようにしても良い。
【００１３】
サーバ１は、カメラ２１から取得した撮像画像を異常検出モデルに入力し、電柱３等の異常の有無を示す識別結果を出力として取得する。具体的には後述するように、電柱３に装柱されている装柱機材の異常の有無のほかに、装柱機材の上に作られた鳥類（動物）の営巣４の有無、あるいは電柱３に架設されている電線と周辺に植えられた樹木５との接触の有無を示す識別結果を取得する。サーバ１は、異常検出モデルから出力された識別結果に応じて、電柱３等の異常箇所への対応を促す所定の通知を作業者に通知する。
【００１４】
図２は、サーバ１の構成例を示すブロック図である。サーバ１は、制御部１１、主記憶部１２、通信部１３、補助記憶部１４を備える。
制御部１１は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置を有し、補助記憶部１４に記憶されたプログラムＰを読み出して実行することにより、サーバ１に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。主記憶部１２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の一時記憶領域であり、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。通信部１３は、通信に関する処理を行うための通信モジュールであり、外部と情報の送受信を行う。
【００１５】
補助記憶部１４は大容量メモリ、ハードディスク等であり、制御部１１が処理を実行するために必要なプログラムＰ、その他のデータを記憶している。また、補助記憶部１４は、電柱ＤＢ１４１及び異常検出モデル１４２を記憶している。電柱ＤＢ１４１は、異常検出対象である電柱３等の情報を格納したデータベースである。異常検出モデル１４２は、撮像画像から電柱３等の異常箇所を識別する識別器であり、機械学習により生成された学習済みモデルである。
【００１６】
なお、補助記憶部１４はサーバ１に接続された外部記憶装置であってもよい。また、サーバ１は複数のコンピュータからなるマルチコンピュータであってもよく、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシンであってもよい。
【００１７】
また、本実施の形態においてサーバ１は上記の構成に限られず、例えば可搬型記憶媒体に記憶された情報を読み取る読取部、操作入力を受け付ける入力部、画像を表示する表示部等を含んでもよい。
【００１８】
図３は、電柱ＤＢ１４１のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。電柱ＤＢ１４１は、電柱ＩＤ列、位置情報列、電柱情報列を含む。電柱ＩＤ列は、各電柱３を識別するための電柱ＩＤを記憶している。位置情報列は、電柱ＩＤと対応付けて、電柱３の設置位置を示す位置情報を記憶している。位置情報は、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）に係る座標値、あるいは住所等の情報である。電柱情報は、電柱ＩＤと対応付けて、個々の電柱３に関する情報を記憶している。電柱情報は、例えば電柱３のアーム上に設置されている種々の機器や部品の情報、電柱３の保守点検を担当する作業者の情報等を含み得る。
【００１９】
図４は、異常検出モデル１４２の生成処理に関する説明図である。図４では、機械学習を行って異常検出モデル１４２を生成する処理を概念的に図示している。図４に基づき、異常検出モデル１４２の生成処理について説明する。
【００２０】
本実施の形態でサーバ１は、異常検出モデル１４２として、電柱３等の撮像画像内における異常箇所の画像特徴量を学習するディープラーニングを行うことで、撮像画像を入力とし、電柱３等の異常の有無を示す情報を出力とするニューラルネットワークを構築（生成）する。例えばニューラルネットワークはＣＮＮ（Convolution Neural Network）であり、撮像画像の入力を受け付ける入力層と、異常の有無を示す情報（識別結果）を出力する出力層と、撮像画像の画像特徴量を抽出する中間層とを有する。
【００２１】
入力層は、撮像画像に含まれる各画素の画素値の入力を受け付ける複数のニューロンを有し、入力された画素値を中間層に受け渡す。中間層は、撮像画像の画像特徴量を抽出する複数のニューロンを有し、抽出した画像特徴量を出力層に受け渡す。例えば異常検出モデル１４２がＣＮＮである場合、中間層は、入力層から入力された各画素の画素値を畳み込むコンボリューション層と、コンボリューション層で畳み込んだ画素値をマッピングするプーリング層とが交互に連結された構成を有し、撮像画像の画素情報を圧縮しながら最終的に画像の特徴量を抽出する。出力層は、電柱３等の異常箇所を識別した識別結果を出力する一又は複数のニューロンを有し、中間層から出力された画像特徴量に基づいて電柱３等の異常の有無を識別する。
【００２２】
なお、本実施の形態では異常検出モデル１４２がＣＮＮであるものとして説明するが、異常検出モデル１４２はＣＮＮに限定されず、ＣＮＮ以外のニューラルネットワーク、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ベイジアンネットワーク、回帰木など、他の学習アルゴリズムで構築された学習済みモデルであってよい。
【００２３】
サーバ１は、電柱３、及び電柱３に設けられた装柱機材、電線等を撮像した複数の撮像画像と、各画像における電柱３等の異常箇所を示す情報とが対応付けられた教師データを用いて学習を行う。例えば図４に示すように、教師データは、電柱３等の撮像画像に対し、異常箇所に該当する画像領域の座標範囲と、異常の内容とがラベル付けされたデータである。なお、図４ではラベル付けされた画像領域を太線の矩形枠で図示している。
【００２４】
サーバ１は、教師データである撮像画像を入力層に入力し、中間層での演算処理を経て、出力層から電柱３等の異常の有無を示す識別結果を取得する。なお、出力層から出力される識別結果は異常の有無を離散的に示す値（例えば「０」又は「１」の値）であってもよく、連続的な確率値（例えば「０」から「１」までの範囲の値）であってもよい。例えばサーバ１は、出力層から出力される識別結果として、電柱３等における異常箇所の有無のほかに、異常箇所に該当する画像領域、異常の種類、異常の程度等を識別した識別結果を取得する。なお、異常の種類、程度等の詳細については後述する。
【００２５】
サーバ１は、出力層から出力された識別結果を、教師データにおいて撮像画像に対しラベル付けされた情報、すなわち正解値と比較し、出力層からの出力値が正解値に近づくように、中間層での演算処理に用いるパラメータを最適化する。当該パラメータは、例えばニューロン間の重み（結合係数）、各ニューロンで用いられる活性化関数の係数などである。パラメータの最適化の方法は特に限定されないが、例えばサーバ１は誤差逆伝播法を用いて各種パラメータの最適化を行う。
【００２６】
サーバ１は、教師データに含まれる各撮像画像について上記の処理を行い、異常検出モデル１４２を生成する。車両２のカメラ２１から撮像画像を取得した場合、サーバ１は異常検出モデル１４２を用いて電柱３等の異常箇所を検出する。
【００２７】
図５は、異常検出処理に関する説明図である。図５では、撮像画像から電柱３等の異常箇所を検出する様子を概念的に図示している。図５に基づき、電柱３等の異常検出処理について説明する。
サーバ１は、カメラ２１で撮像された画像を車両２から取得し、異常検出モデル１４２に入力する。例えばサーバ１は、車両２から撮像画像を取得すると同時に、併せて撮像地点を示す位置情報（ＧＰＳ情報等）を取得する。
【００２８】
サーバ１は、異常検出モデル１４２の中間層にて撮像画像の特徴量を抽出する演算処理を行い、抽出した特徴量を異常検出モデル１４２の出力層に入力して、電柱３等の異常の有無を示す情報を出力として取得する。
【００２９】
本実施の形態でサーバ１は、電柱３等の異常検出を行う場合に、複数の検出項目（診断項目）について処理を行う。第１の検出項目として、サーバ１は、電柱３に装柱されている装柱機材の異常を検出する。例えばサーバ１は、放電クランプ等の耐雷機材の異常を検出する。放電クランプは、電線を架設するクランプがいし（碍子）の一部品であり、落雷等により発生する異常電流から電線の溶断を保護する器具である。放電クランプの異常検出を行う場合、サーバ１は、異常検出モデル１４２を用いて放電クランプの焦げ目、ひび割れ等を検出することで、落雷に対する耐性を評価して異常を検出する。
【００３０】
なお、検出対象とする耐電機材は放電クランプに限定されず、例えば避雷器、架空地線等であってもよい。また、検出対象とする装柱機材は耐雷機材に限定されず、例えば変圧器、開閉器、がいし、引き回し線、各機材を取り付けるためのナット等、種々の機器や部品を含み得る。あるいは、複数の電柱３、３、３…の間に架設された電線の異常の有無（例えば断線）を検出しても良い。
【００３１】
例えば放電クランプにひび割れが生じている場合、放電に不具合が生じて事故が発生する虞があるため、放電クランプの交換が必要になる。そこでサーバ１は、異常検出モデル１４２を用いて装柱機材の異常を検出する。例えばサーバ１は、異常検出モデル１４２を用いて異常箇所（異常を有する装柱機材）を検出するほか、異常の種類、程度等も併せて検出する。例えば図５右上に示すように、サーバ１は異常箇所が放電クランプであることを検出すると共に、異常の種類がひび割れであること、及びひび割れの程度（図５では「ランク」）を検出する。
【００３２】
上記のように、サーバ１は異常検出モデル１４２を用いて、装柱機材の交換、修理等が必要になる異常箇所を検出する。例えばサーバ１は、異常箇所を有する装柱機材を撮像した画像を教師データにして学習を行い、装柱機材の異常を学習した異常検出モデル１４２を用いて異常検出を行う。なお、サーバ１は装柱機材（異常箇所）毎に別々の異常検出モデル１４２（ニューラルネットワーク）を構築しておいても良く、単一の異常検出モデル１４２に全ての装柱機材の異常を学習させておいても良い。
【００３３】
また、異常検出の対象は装柱機材に限定されない。例えばサーバ１は、第２の検出項目として、装柱機材の上に存在する支障物を異常箇所として検出する。支障物は、例えば電柱３に装柱されたアームの上に作られた鳥類（動物）の営巣４である（図１参照）。
【００３４】
アーム上に営巣４が存在する場合、例えば落雷時に営巣４を介して電流が導通し、事故が発生する虞がある。特に営巣４が木材ではなく金属によって作られている場合、電流が導通しやすく、即時の撤去が必要になる。そこでサーバ１は、異常検出モデル１４２を用いて営巣４の有無を検出すると共に、営巣４の種類（例えば材質）、程度（例えば大きさ）等を検出する。
【００３５】
なお、上記ではアーム上に存在する支障物として営巣４を挙げたが、本実施の形態はこれに限定されるものではなく、例えばアームに引っかかった風船、凧などの飛来物であってもよい。すなわち、検出対象とする支障物は、装柱機材の上に存在する物体であって、予め電柱３に取り付けられている物体以外の物体であれば良く、その具体的な内容は特に限定されない。
【００３６】
また、第３の検出項目として、サーバ１は、電柱３に架設されている電線に接触する接触物、具体的には樹木５の有無を検出する。電線に樹木５の枝葉が接触している場合、電線から樹木５へ電流が導通して火災等が発生する虞がある。この場合、枝の一部切除、あるいは防護カバーによる電線の被覆等の処置が必要となる場合がある。そこでサーバ１は、異常検出モデル１４２を用いて、電線と樹木５との接触の有無を検出する。なお、異常な状態として検出する電線と樹木５との接触状態は、両者が現に接触している状態だけでなく、例えば両者が所定の離隔距離まで近接している場合も含み得る。
【００３７】
なお、上記では電線に接触する接触物として樹木５を挙げたが、本実施の形態はこれに限定されるものではなく、例えば電線に引っかかった風船、凧などの飛来物、あるいは樹木５以外に電線付近に立地する物体（例えば建築物）などであっても良い。すなわち、検出対象とする接触物は、電線に接触する何らかの物体であれば良く、その具体的な内容は特に限定されない。
【００３８】
サーバ１は、撮像画像から上記の各種異常箇所を検出した場合、電柱３等の異常を検出した旨の検出結果を作業者に通知（出力）する。例えばサーバ１は、道路上を巡回している車両２の車載機器に通知を行い、作業者に報知する。あるいはサーバ１は、作業者が所持している所定の携帯端末に通知しても良い。
【００３９】
例えばサーバ１は、通知する情報として、検出した電柱３等の異常箇所、異常の種類、程度を示す検出結果のほかに、異常箇所を検出した電柱３の位置情報を併せて送信する。位置情報は、例えばＧＰＳ情報、電柱ＩＤ等の情報であり、該当する電柱３の設置位置を示す情報である。サーバ１は、電柱３等の異常を検出した旨を作業者に通知すると共に、電柱３の位置情報を併せて送信する。
【００４０】
図５下側に、サーバ１からの通知内容を示す通知画面の一例を図示する。例えば車載機器は、車両２に搭載された不図示のナビゲーションディスプレイに、図５下側に示す各通知画面を表示する。例えば車載機器は、図５左下に示すように、該当する電柱３の位置をアイコン等で地図上に示す通知画面を表示し、作業者を作業現場（電柱３）へと案内する。また、例えば車載機器は、図５右下に示すように、カメラ２１で撮像された画像に、検出された異常箇所を矩形枠等で識別可能に示す通知画面を表示し、検出された異常箇所を事前に作業者に通知する。車載機器は当該画面上に、検出された異常箇所、異常の種類、程度等の情報をテキスト（不図示）で表示する。図５右上の例に則して説明した場合、例えば車載機器は、異常箇所の名称として「放電クランプ」を、異常の種類として「ひび割れ」を、異常の程度としてランク「Ｂ」を表示する。作業者は地図や撮像画像による案内を受けて電柱３へと向かい、必要な作業を行う。
【００４１】
なお、例えばサーバ１は、電柱３等の異常箇所の検出結果を通知する場合に、検出結果の確からしさを示す信頼度を併せて通知するようにしてもよい。信頼度は、例えば異常検出モデル１４２の出力層から出力される確率値であり、検出された異常箇所がどの程度の信頼性をもって検出されたか、その確からしさを「０」から「１」までの連続値で示す数値である。検出結果と共に検出結果の信頼度を作業者に通知することで、作業者は検出結果がどの程度正確なものかを知ることができ、作業者の利便性を向上させることができる。
【００４２】
また、例えばサーバ１は、上記の通知後、車載機器を介して作業者から検出結果の正誤の入力を受け付けてもよい。そしてサーバ１は、異常箇所を検出した電柱３等の撮像画像と、作業者から入力された検出結果の正誤とを教師データとして、異常検出モデル１４２の再学習を行ってもよい。これにより、本システムを継続するほど異常検出モデル１４２がアップデートされ、より正確な異常検出を行うことができるようになる。
【００４３】
なお、サーバ１は、電柱３等の異常検出結果に応じて通知内容やタイミングを変更しても良い。例えばサーバ１は、検出した異常の種類や程度（ランク）に応じて、緊急な対応を要するか否か、つまり対応の必要度合いを判定し、作業者に判定結果を通知しても良い。また、例えばサーバ１は、必要度合いが高いと判定した場合のみ通知を行うようにしても良い。このように、サーバ１は異常検出モデル１４２から出力された検出結果に応じて通知態様を変更してよい。
【００４４】
上述の如く、サーバ１は、電柱３等の撮像画像から異常箇所の特徴を学習済みの異常検出モデル１４２（学習済みモデル）を用いて、電柱３等の異常箇所を検出する。これにより、作業者が目視による点検を行う必要がなくなり、保守点検作業の効率化を図ることができる。
【００４５】
図６は、異常検出モデル１４２の生成処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。図６に基づき、異常検出モデル１４２の生成処理の処理内容について説明する。
サーバ１の制御部１１は、電柱３、及び電柱３に設けられた装柱機材、電線等を撮像した複数の撮像画像と、各撮像画像内における電柱３等の異常箇所を示す情報とを対応付けた教師データを取得する（ステップＳ１１）。教師データは、例えば電柱３等の撮像画像に対し、異常箇所に該当する画像領域と、異常の種類、程度等とをラベル付けしたデータである。
【００４６】
制御部１１は教師データを用いて、電柱３等の撮像画像を入力した場合に当該電柱３等の異常の有無を示す情報を出力する異常検出モデル１４２（学習済みモデル）を生成する（ステップＳ１２）。具体的には、制御部１１は、教師データである撮像画像をニューラルネットワークの入力層に入力し、撮像画像内の異常箇所に該当する画像領域、異常の種類、程度等を識別した識別結果を出力層から取得する。制御部１１は、取得した識別結果を教師データの正解値（撮像画像に対してラベル付けられた情報）と比較し、出力層から出力される識別結果が正解値に近づくよう、中間層での演算処理に用いるパラメータ（重み等）を最適化する。制御部１１は、生成した異常検出モデル１４２を補助記憶部１４に格納し、一連の処理を終了する。
【００４７】
図７は、異常検出処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。図７に基づき、電柱３等の異常検出処理の処理内容について説明する。
サーバ１の制御部１１は、電柱３が設置されている道路上を巡回する車両２から、電柱３、及び電柱３に設けられた装柱機材、電線等を撮像した撮像画像を取得する（ステップＳ３１）。例えば制御部１１は、電柱３等の撮像画像と、撮像地点を示す位置情報とを取得する。
【００４８】
制御部１１は異常検出モデル１４２を用いて、取得した撮像画像から電柱３等の異常を検出する（ステップＳ３２）。例えば制御部１１は、電柱３等の異常の有無のほかに、異常がある場合は該当する異常箇所、異常の種類、程度等を検出する。
【００４９】
制御部１１は、ステップＳ３２における検出結果に基づき、電柱３等に異常があるか否かを判定する（ステップＳ３３）。なお、ステップＳ３３において制御部１１は、異常の有無だけでなく、異常箇所や異常の種類、程度等に応じて、作業者による対応の必要度合いまで含めて判定を行ってもよい。異常がないと判定した場合（Ｓ３３：ＮＯ）、制御部１１は一連の処理を終了する。
【００５０】
異常があると判定した場合（Ｓ３３：ＹＥＳ）、制御部１１は、電柱３等の異常を検出した旨の検出結果を作業者に通知する（ステップＳ３４）。例えば制御部１１は、ステップＳ３１で撮像画像と共に取得した位置情報から該当する電柱３を特定し、特定した電柱３の設置位置を識別可能な位置情報（例えばＧＰＳ情報、電柱ＩＤ等）を含めて通知を行う。例えば制御部１１は、ステップＳ３２で検出した異常箇所、異常の種類、程度等を示す検出結果を作業者に通知する。制御部１１は、車両２に搭載された車載機器に通知してもよく、車両２に乗車している作業者の端末装置に通知しても良い。制御部１１は一連の処理を終了する。
【００５１】
なお、上記では作業者が車両２に乗車しているものとして説明したが、作業者が車両２に乗車している必要はなく、車両２は電柱３の撮像のみを行う構成であってもよい。例えば車両２が道路を巡回して電柱３等を撮像し、サーバ１が撮像画像から異常箇所を検出した場合、外部で待機する作業者の端末装置に上記の通知を行って対応に向かわせるようにしても良い。
【００５２】
また、上記では車両２から電柱３等を撮像するものとしたが、本実施の形態では電柱３、３、３…が設置された道路沿いに移動する移動体から電柱３等を撮像可能であればよく、例えば車両２に代えてドローンから電柱３等を撮像するようにしても良い。
【００５３】
また、上記ではサーバ１が遠隔で異常検出を行うものとして説明したが、本実施の形態はこれに限定されるものではなく、車載機器や作業員の携帯端末といったローカルの端末装置にて一連の処理を行っても良い。
【００５４】
以上より、本実施の形態１によれば、配電設備の異常箇所の特徴を学習済みの異常検出モデル１４２を用いて異常検出を行うことで、配電設備の異常を適切に検出することができる。
【００５５】
また、本実施の形態１によれば、電柱３に装柱されている装柱機材の異常を検出することで、電柱３等の保守点検作業の効率化を図ることができる。
【００５６】
また、本実施の形態１によれば、装柱機材の上に存在する支障物（営巣４）を検出することで、電柱３等の保守点検をより適切に支援することができる。
【００５７】
また、本実施の形態１によれば、電柱３に架設された電線に接触する接触物（樹木５）を検出することで、電柱３等の保守点検をより適切に支援することができる。
【００５８】
また、本実施の形態１によれば、少なくとも配電設備の異常箇所と、異常の種類とを作業者に通知することで、保守点検をより適切に支援することができる。
【００５９】
また、本実施の形態１によれば、車両２による巡回を行って電柱３を撮像し、車両２で撮像された画像から異常検出を行うことで、より好適に保守点検作業の効率化を図ることができる。
【００６０】
（実施の形態２）
本実施の形態では、保守点検のため巡回する専用の車両２から撮像した画像ではなく、所定の撮像者から提供された画像から異常箇所を検出する形態について述べる。なお、実施の形態１と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。
図８は、実施の形態２の概要を示す説明図である。図８の内容は図１とほぼ同様であるため、共通する事項については説明を省略する。本実施の形態では、電柱３等を撮像するために道路を巡回する専用の車両２に代えて、電柱３が設置されている道路を定期的に運行する運行車両２０３にカメラ２１が搭載されており、運行車両２０３から電柱３等を撮像する。
【００６１】
運行車両２０３は、例えばバス、ごみ収集車等であり、電柱３等の保守点検を行う事業者（例えば電力会社）以外の事業者が、電柱３等の保守点検以外の目的で運行させる車両である。これらの運行車両２０３は電柱３の傍を定期的に通行するため、運行車両２０３にカメラ２１を搭載することで、専用の車両２を巡回させる必要がなくなる。サーバ１は、運行車両２０３に搭載したカメラ２１で撮像した画像を取得し、異常検出を行う。
【００６２】
撮像画像から電柱３等の異常が検出された場合、サーバ１は、運行車両２０３を運行させる事業者（撮像者）に対し、保守点検への協力の見返りとして所定の報酬を付与する。報酬は、例えば金銭の支払いによって行われても良く、その他の態様で行われてもよい。金銭の支払いを行う場合、例えばサーバ１は、金融機関に対して送金依頼を送信し、事業者宛に送金を行わせる。上述の如く、電柱３等の異常を検出した場合に報酬を付与することによって、本システムに協力するインセンティブを事業者に与えることができる。
【００６３】
なお、上記では運行車両２０３にカメラ２１を設置することで、運行車両２０３を運行させる事業者から撮像画像の提供を受けることにしたが、本実施の形態はこれに限定されるものではない。例えばサーバ１は、歩道を通行する歩行者がスマートフォン等の携帯端末で電柱３等を撮像した画像を取得するようにしても良い。すなわち、サーバ１は歩行者から撮像画像の提供を受ける。例えば歩行者の携帯端末に、本システムを実現するためのアプリケーションプログラムをインストールしておき、歩行者は、当該アプリケーションを経由してサーバ１に撮像画像を提供する。提供された撮像画像から異常箇所が検出された場合、サーバ１は、アプリケーションを介して歩行者に所定の報酬を付与する。このように、サーバ１は所定の撮像者から撮像画像の提供を受けて報酬を付与することができれば良く、撮像主体は運行車両２０３に限定されない。
【００６４】
図９は、実施の形態２に係る異常検出処理の処理手順の一例を示すフローチャートである。
サーバ１の制御部１１は、所定の撮像者から提供された撮像画像を取得する（ステップＳ２０１）。例えば制御部１１は、電柱３が設置された道路を定期的に運行する運行車両２０３、あるいは歩道を通行する歩行者の携帯端末から撮像画像を取得する。制御部１１は処理をステップＳ３２に移行する。
【００６５】
電柱３等に異常があると判定し（Ｓ３３：ＹＥＳ）、作業者への通知を行った後（ステップＳ３４）、制御部１１は、撮像画像の取得元である撮像者に対して報酬を付与する（ステップＳ２０５）。例えば制御部１１は、運行車両２０３を運行させる事業者、あるいは携帯端末で電柱３等を撮像した歩行者に報酬を付与する。制御部１１は一連の処理を終了する。
【００６６】
以上より、本実施の形態２によれば、所定の撮像者から撮像画像の提供を受けるようにすることで、専用の巡回車両を用意する必要がなく、本システムをより好適に実現することができる。
【００６７】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００６８】
１  サーバ（情報処理装置）
１１  制御部
１２  主記憶部
１３  通信部
１４  補助記憶部
Ｐ  プログラム
１４１  電柱ＤＢ
１４２  異常検出モデル
２  車両
２１  カメラ
３  電柱
４  営巣
５  樹木
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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