(57)【要約】【課題】津波到達地点の津波高及び津波到達時間の計算時間を短縮化するとともに誤差の発生を少なくできる津波高及び津波到達時間予測システムを提供する。【解決手段】予測システム１０は、海洋レーダ２０の観測結果に基づいて経時的に連続する３つの測定津波流速分布画像を生成する流速分布画像生成部３１を備えている。また、予測システム１０は、ＣＮＮ処理部３４は、３つの測定津波流速分布画像に基づいて、該３つの測定津波流速分布画像中、最新の測定津波流速分布画像を、津波到達地点（所定地点）に達するときの津波の到達時間及び津波高との組合せに分類する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用の津波流速分布画像を予め学習して、測定津波流速分布画像を、津波が所定地点に達するときの津波到達時間及び津波高の組合せに分類する畳込みニューラルネットワーク部を備えた津波高及び津波到達時間予測システムであって、
海洋レーダの観測結果に基づいて経時的に連続する３つの測定津波流速分布画像を生成する流速分布画像生成部を備え、
前記畳込みニューラルネットワーク部は、前記３つの測定津波流速分布画像に基づいて、該３つの測定津波流速分布画像中、最新の測定津波流速分布画像を、前記所定地点に達するときの津波の到達時間及び津波高との組合せに分類する津波高及び津波到達時間予測システム。
【請求項２】
前記３つの測定津波流速分布画像は、１分間隔である請求項１に記載の津波高及び津波到達時間予測システム。
【請求項３】
前記所定地点は、前記海洋レーダの送受信アンテナの設置点である請求項１または請求項２に記載の津波高及び津波到達時間予測システム。
【請求項４】
前記３つの測定津波流速分布画像は、前記畳込みニューラルネットワーク部のＲＧＢの３チャンネルにそれぞれ入力されるものである請求項１乃至請求項３のうちいずれか１項に記載の津波高及び津波到達時間予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、津波高及び津波到達時間予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、海洋レーダによる津波観測システムが提案されている（特許文献１参照）。海洋レーダは、陸上に設置したアンテナから海面に電波を照射して、海面の波浪による後方散乱波を受信して周波数解析することにより、百Ｋｍ程度の幅広い領域における海流、波浪等を測定できる。なお、海洋レーダは、アンテナから照射される電波の視線方向の海面流速成分のみしか計測することはできず、到来する津波の波高を直接計測することができない。
【０００３】
特許文献１では、海洋レーダの電波照射領域を複数の領域に分割し、海洋レーダの送信信号（電波照射信号）と受信信号（反射波）との周波数差の周波数を有するビート信号に基づいて津波の海面の流速を検出する。そして、特許文献１では、算出した津波の海面の流速に基づいて津波の挙動のシミュレーションを計測サンプル周期毎に実行して各時刻での津波の波高を算出するようにしている。そして、特許文献１では、各時刻での津波の到達波高（津波高）に基づいて、津波に対する津波到達時間及び津波高を予測するようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−８５２０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、この津波観測システムでは、算出した津波の海面の流速に基づいて津波の挙動のシミュレーションを計測サンプル周期毎に実行して各時刻での津波の波高を算出する等の処理を行うことから、計算に一定の時間を要する問題があり、すなわち、津波到達時間及び津波高が算出されるまでの予測時間が長くなる。また、計算が複雑となるため、誤差が生じやすい。
【０００６】
本発明の目的は、上記課題を解決して、津波到達地点の津波高及び津波到達時間の計算時間を短縮化するとともに誤差の発生を少なくできる津波高及び津波到達時間予測システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記問題点を解決するために、本発明の津波高及び津波到達時間予測システムは、学習用の津波流速分布画像を予め学習して、測定津波流速分布画像を、津波が所定地点に達するときの津波到達時間及び津波高の組合せに分類する畳込みニューラルネットワーク部を備えた津波高及び津波到達時間予測システムであって、海洋レーダの観測結果に基づいて経時的に連続する３つの測定津波流速分布画像を生成する流速分布画像生成部を備え、前記畳込みニューラルネットワーク部は、前記３つの測定津波流速分布画像に基づいて、該３つの測定津波流速分布画像中、最新の測定津波流速分布画像を、前記所定地点に達するときの津波の到達時間及び津波高との組合せに分類するものである。
【０００８】
また、前記３つの測定津波流速分布画像は、１分間隔であってもよい。
また、前記所定地点は、前記海洋レーダの送受信アンテナの設置点としてもよい。
また、前記３つの測定津波流速分布画像は、前記畳込みニューラルネットワーク部のＲＧＢの３チャンネルに入力されることが好ましい。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、津波到達地点の津波高及び津波到達時間の計算時間を短縮化するとともに誤差の発生を少なくできる効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明を具体化した一実施形態の津波高及び津波到達時間予測システムのブロック図。
【図２】（ａ）は海洋レーダの電気ブロック図、（ｂ）は予測装置の電気ブロック図。
【図３】海洋レーダの観測点の配置例の説明図。
【図４】２０ｍ級津波のシミュレーションの津波流速分布図。
【図５】２０ｍ級津波のシミュレーションの津波流速分布図。
【図６】２０ｍ級津波のシミュレーションの津波流速分布図。
【図７】２０ｍ級津波のシミュレーションの津波流速分布図。
【図８】予測装置におけるデータの処理順の説明図。
【図９】畳込みニューラルネットワーク部のブロック図。
【図１０】視線Ｎｏ．と観測点Ｎｏ．のマトリックス。
【図１１】多値分類区分の説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（第１実施形態）
以下、本発明を具体化した一実施形態の津波高及び津波到達時間予測システム（以下、単に予測システムという）を図１〜図１１を参照して説明する。
【００１２】
予測システム１０は、海洋レーダ２０、予測装置３０、及び表示装置５０を備えている。
＜海洋レーダ２０＞
本実施形態の予測システム１０は、海洋レーダ２０にて陸上に設置した送受信アンテナ２２（図２（ａ）参照）から海面に電波を照射し、海面の波浪による後方散乱波を受信して周波数解析することにより、百Ｋｍ程度の幅広い測定領域における海流、波浪、津波等の流速を測定する。そして、予測装置３０にて、前記測定領域に関して測定津波流速分布画像を生成し、その測定津波流速分布画像と、所定地点としての津波到達地点における津波高と津波到達時間の組合せとを分類して、その結果を表示装置５０に表示する。
【００１３】
本実施形態では、津波到達地点は、海洋レーダ２０の送受信アンテナ２２が設置されている地点（設置点）としているが、海洋レーダ２０の送受信アンテナ２２が設置されている地点に限定するものではなく、他の地点であってもよい。
【００１４】
図２（ａ）に示すように、海洋レーダ２０は、送受信アンテナ２２、送受信部２４、信号処理部２６、及び演算部２８を備えている。送受信アンテナ２２は、例えば、ＨＦレーダであって、一般的には陸上に設置されるが、送受信アンテナ２２の配置は送信電波が海上を走査できるような位置であれば限定されない。例えば海に設置してもよい。また、図１において送受信アンテナ２２の形状は円柱形状、線形状、アレー状のいずれであってもよい。また、送受信アンテナ２２は送信アンテナと受信アンテナとが一体であっても、別体であってもよい。
【００１５】
送受信部２４は、所定の周波数を有する送信信号を発生し、当該送信信号を送受信アンテナ２２に出力する信号発生回路等を含む。また、送受信部２４は、送受信アンテナ２２から受信信号を受信し、当該受信信号を信号処理部２６に出力する受信手段を含む。なお、送受信部２４は、送信部と受信部とが一体であってもよく、送信部と受信部とが分かれた構成としてもよい。
【００１６】
送受信アンテナ２２は、津波を検出するための送信信号を海上（海面）に送信電波として放射し、海面上で強く後方散乱（ブラッグ散乱）された受信電波を受信信号として受信し、当該受信信号を送受信部２４に出力する。
【００１７】
信号処理部２６は、送受信部２４が生成した送信信号と、送受信アンテナ２２が受信した受信信号とを乗算し、当該乗算された結果の信号をビート信号として演算部２８に出力する。すなわち、信号処理部２６は、送信信号と受信信号との周波数差の周波数を有するビート信号を生成する。なお、受信電波はドップラー効果を受けて変調されており、その変調量は海面の流速に依存し、ビート信号として算出する。なお、信号処理部２６は、送信信号と受信信号との乗算結果の信号からその高調波成分をフィルタリングで除去する。
【００１８】
演算部２８は、信号処理部２６からビート信号を受信して、当該ビート信号に基づき、送受信アンテナ２２が観測する例えば数十〜数百キロメートル四方の海域の観測点Ｐ（ｎ，ｍ）(図３参照)における津波の海面の流速を算出する。この津波の海面の流速の算出について詳述する。
【００１９】
図３は、海洋レーダ２０が観測する全領域（海域)が図示されている。同図に示すよう送受信アンテナ２２を中心に扇状に広がる複数の視線Ｌｎ(ｎ＝１、２、…)上に、送受信アンテナ２２から離間する方向へ複数の観測点Ｐ（ｎ，ｍ）設定されている。なお、観測点Ｐ（ｎ，ｍ）のｎは、視線Ｌｎのｎと同じであり、ｍ(＝１、２，…)は、同一の視線上において、送受信アンテナ２２に近位側から遠位側に向かって付されるナンバーである。
【００２０】
そして、送信電波が電波照射される全領域は、観測点Ｐ（ｎ，ｍ）毎に図４〜図７に示すように分割領域が設定されている。演算部２８は、各分割領域の観測点Ｐ（ｎ，ｍ）のビート信号に基づいて当該分割領域の津波の海面の流速を算出する。
【００２１】
また、演算部２８は、算出した各分割領域の流速を予測装置３０に出力する。すなわち、演算部２８は、送受信アンテナ２２により海洋レーダ２０が観測する全領域を１秒毎に観測しており、１秒毎に予測装置３０に海洋レーダ２０が観測する全領域について各分割領域の流速を出力する。
【００２２】
＜予測装置３０＞
図２（ｂ）は、本実施形態に係る予測装置３０のハードウェア構成を示している。同図に示すように、予測装置３０は、ＣＰＵ３７、ＲＯＭ３８、ＲＡＭ３９、外部記憶装置（例えば、フラッシュメモリ）４０、及び、外部装置やインターネットと通信を行う通信インターフェイス４１を備えたコンピュータにより構成されている。
【００２３】
予測装置３０は、下記で説明する各部の機能は、ＣＰＵ３７がＲＯＭ３８、ＲＡＭ３９または外部記憶装置４０等に記憶された制御プログラム（例えば、画像処理プログラム）や各種データ（例えば、ＣＮＮのネットワーク構造及び学習済みのネットワークパラメータ等）を参照することによって実現される。
【００２４】
なお、各部の機能の一部または全部は、ＣＰＵ３７による処理に代えて、または、これと共に、ＧＰＵ（Graphics Processing Units）による処理によって実現してもよい。また、同様に、各機能の一部または全部は、ソフトウェアによる処理に代えて、または、これと共に、専用のハードウェア回路による処理によって行ってもよい。
【００２５】
上記のＣＰＵ３７によって実現される各部について説明する。図１及び図８に示すように、予測装置３０は、流速分布画像生成部３１、正規化部３２、前処理部３３、ＣＮＮ処理部３４、学習部３５及び学習データ入力部３６、を備えている。
【００２６】
流速分布画像生成部３１は、海洋レーダ２０、または、学習データ入力部３６から入力した前記全領域についての各分割領域の流速を、画像データとして流速分布画像を生成する。ここで、説明の便宜上、分割領域の特定には、当該分割領域の観測点に付した符号Ｐ（ｎ，ｍ）で代用するものとする。
【００２７】
流速分布画像は、縦ｎ×横ｍの画素群からなる画像データであり、各分割領域の流速が、各画素の輝度として扱われる。
流速分布画像生成部３１は、１秒毎に入力した全領域について各分割領域の流速に基づいて１分毎に流速分布画像を生成する。
【００２８】
ここで、流速分布画像生成部３１は、学習データ入力部３６からデータを入力した場合は、学習用の津波流速分布画像を生成し、海洋レーダ２０からデータを入力した場合は、測定津波流速分布画像を生成する。
【００２９】
正規化部３２は、流速分布画像生成部３１から出力された画像データの輝度(流速)を例えば、ｍｉｎ−ｍａｘ法で、正規化する。ｍｉｎ−ｍａｘ法は、輝度(流速)の最大値を「１」とし、最小値を「０」とするようにして他の流速を「１」と「０」との間の値にする処理である。なお、ここでの正規化は、ｍｉｎ−ｍａｘ法に限定するものではなく、他の適宜の方法で行ってもよい。
【００３０】
前処理部３３は、画像データの大きさ(縦×横)を所定の大きさに成形する。すなわち、正規化部３２から入力される縦ｎ×横ｍの大きさの画像データを、縦Ｎ×横Ｍの大きさとなるように０でパディングする。
【００３１】
前処理部３３は、上記のように所定の大きさに形成した画像データを図示しないバッファに格納する。そして、バッファには、格納された順に画像データが蓄積される。
そして、前処理部３３は、上記のように成形した画像データの内、最新の画像データＤ、最新の画像データの１分前に成形した画像データＤ１、及び最新のデータの２分前に成形した画像データＤ２を、前記バッファから読み出し、それぞれＲＧＢの画像データとして、ＣＮＮ処理部３４に出力する。なお、本明細書でのＲＧＢは、色についてのＲＧＢではなく、単にチャンネルの識別のために使用している。
【００３２】
ＣＮＮ処理部３４は、例えば、ＡｌｅｘＮｅｔ型ＣＮＮである。ＣＮＮ処理部３４は、畳込みニューラルネットワーク部に相当する。
ＣＮＮ処理部３４は、ＲＧＢの各チャンネルにおいて、画像データＤ、Ｄ１、Ｄ２に対して、畳込みニューラルネットワークを用いて画像処理を行って、当該画像データＤ、Ｄ１、Ｄ２の結合画像データを、津波到達地点における津波高と津波到達時間の組合せに分類する。
【００３３】
学習データ入力部３６は、ＣＮＮ処理部３４が参照する畳込みニューラルネットワークの学習処理を行うための学習データを入力する。
＜ＣＮＮ処理部３４＞
予測装置３０が、畳込みニューラルネットワークを用いて、画像データＤ、Ｄ１、Ｄ２の結合画像データを、津波到達地点における津波高と津波到達時間の組合せに分類する処理について説明する。
【００３４】
図９に示すようにＣＮＮ処理部３４は、畳込み部７０と全結合部８０とを有している。畳込み部７０は、入力される画像から画像特徴を抽出する処理を施し、全結合部８０が、抽出された画像特徴から画像データＤ、Ｄ１、Ｄ２の結合画像データを、津波到達地点における津波高と津波到達時間の組合せへの分類を行う。
【００３５】
畳込み部７０は、ＲＧＢの３チャンネルを有していて、Ｒ画像（画像データＤ）、Ｇ画像（画像データＤ１）及びＢ画像（画像データＤ２）用の画像処理部１７０、２７０、３７０を備えている。
【００３６】
Ｒ画像（画像データＤ）の画像処理部１７０は、特徴量抽出層１７０−１、…、１７０−ｐ（ｐ＝１、２、…）の複数の層が階層的に接続された構成となっている。特徴量抽出層１７０−１、…、１７０−ｐは、それぞれ畳込み層（Convolution Layer）１７２、及びプーリング層（Pooling Layer）１７３を備える。
【００３７】
第１層目の特徴量抽出層１７０−１は、入力される画像を、ラスタスキャンにより所定サイズ毎に走査する。そして、走査したデータに対して、畳込み層１７２、及びプーリング層１７３によって特徴量抽出処理を施すことにより、Ｒ画像（画像データＤ)に含まれる特徴量を抽出する。
【００３８】
第２層目の特徴量抽出層(図示しない)は、前階層の特徴量抽出層１７０−１から入力される画像（以下、「特徴マップ」とも称する）を、例えば、ラスタスキャンにより所定サイズ毎に走査する。そして、走査したデータに対して、同様に、畳込み層１７２、及びプーリング層１７３による特徴量抽出処理を施すことにより、入力画像に含まれる特徴量を抽出する。なお、第２層目以下の特徴量抽出層は、第１層目の特徴量抽出層１７０−１が抽出された複数の特徴量の位置関係などを考慮しながら統合させることで、より高次元の複合的な特徴量が抽出される。
【００３９】
各特徴量抽出層１７０−１、…、１７０−ｐは、より具体的には、以下のような処理を実行している。畳込み層１７２は、例えば、走査した所定サイズの画像の各画素値に対して、重み係数（及びバイアス）が設定された特徴抽出フィルターを用いて畳込み演算を行う。そして、畳込み層１７２は、かかる演算処理を走査の毎に順に実行し、マッピングしていく。そして、畳込み層１７２は、前階層から入力される画像のそれぞれに対して、当該特徴抽出フィルターを用いて畳込み演算を行い、対応するマッピング位置に加算していくことによって、一の特徴マップを生成する。
【００４０】
プーリング層は、前の層が出力する特徴マップに対して、所定サイズ毎（例えば、２×２画素毎）に、最大プーリング関数や平均プーリング関数を適用して、特徴量を圧縮する処理を実行する。
【００４１】
各特徴量抽出層１７０−１、…、１７０−ｐは、畳込み層１７２、及びプーリング層１７３の一連の処理によって、次階層に出力する特徴マップを生成する。そして、各特徴量抽出層１７０−１、…、１７０−ｐは、重みパターンが異なる複数の特徴抽出フィルターを用いて、上記の処理を実行し、当該複数の特徴抽出フィルターのフィルター数分の特徴マップ（以下、「特徴マップ群」と称する）を生成する。
【００４２】
Ｇ画像（画像データＤ１）の画像処理部２７０は、特徴量抽出層２７０−１、…、２７０−ｐ（ｐ＝１、２、…）の複数の層が階層的に接続された構成となっている。特徴量抽出層２７０−１、…、２７０−ｐは、それぞれ畳込み層（Convolution Layer）２７２、及びプーリング層（Pooling Layer）２７３を備える。
【００４３】
第１層目の特徴量抽出層２７０−１は、入力される画像を、ラスタスキャンにより所定サイズ毎に走査する。そして、走査したデータに対して、畳込み層２７２、及びプーリング層２７３によって特徴量抽出処理を施すことにより、Ｇ画像（画像データＤ１)に含まれる特徴量を抽出する。
【００４４】
第２層目の特徴量抽出層(図示しない)は、前階層の特徴量抽出層２７０−１から入力される特徴マップを、例えば、ラスタスキャンにより所定サイズ毎に走査する。そして、走査したデータに対して、同様に、畳込み層２７２、及びプーリング層２７３による特徴量抽出処理を施すことにより、入力画像に含まれる特徴量を抽出する。なお、第２層目以下の特徴量抽出層は、第１層目の特徴量抽出層２７０−１が抽出された複数の特徴量の位置関係などを考慮しながら統合させることで、より高次元の複合的な特徴量が抽出される。
【００４５】
各特徴量抽出層２７０−１、…、２７０−ｐの具体的な処理は、特徴量抽出層１７０−１、…、１７０−ｐと同様であるため、説明を省略する。
Ｂ画像（画像データＤ２）の画像処理部３７０は、特徴量抽出層３７０−１、…、３７０−ｐ（ｐ＝１、２、…）の複数の層が階層的に接続された構成となっている。特徴量抽出層３７０−１、…、３７０−ｐは、それぞれ畳込み層（Convolution Layer）３７２、及びプーリング層（Pooling Layer）３７３を備える。
【００４６】
第１層目の特徴量抽出層３７０−１は、入力される画像を、ラスタスキャンにより所定サイズ毎に走査する。そして、走査したデータに対して、畳込み層３７２、及びプーリング層３７３によって特徴量抽出処理を施すことにより、Ｂ画像（画像データＤ２)に含まれる特徴量を抽出する。
【００４７】
第２層目の特徴量抽出層(図示しない)は、前階層の特徴量抽出層３７０−１から入力される特徴マップを、例えば、ラスタスキャンにより所定サイズ毎に走査する。そして、走査したデータに対して、同様に、畳込み層３７２、及びプーリング層３７３による特徴量抽出処理を施すことにより、入力画像に含まれる特徴量を抽出する。なお、第２層目以下の特徴量抽出層は、第１層目の特徴量抽出層３７０−１が抽出された複数の特徴量の位置関係などを考慮しながら統合させることで、より高次元の複合的な特徴量が抽出される。
【００４８】
各特徴量抽出層３７０−１、…、３７０−ｐの具体的な処理は、特徴量抽出層１７０−１、…、１７０−ｐと同様であるため、説明を省略する。
なお、ＲＧＢの各チャンネルにおいて、畳込み層とプーリング層との間に活性化層があってもよい。この場合、活性化層は、畳込み層による畳込み演算後の特徴マップの各画素の画素値に対して、例えば、周知のロジスティックシグモイド関数やＲｅＬＵ関数（Rectified Linear Units）等を適用する処理を実行する。
【００４９】
上記のようにして、畳込み部７０は、ＲＧＢの各チャンネルにおいて、階層的に接続された複数の特徴量抽出層１７０−１、…、１７０−ｐ、２７０−１…、２７０−ｐ、３７０−１…、３７０−ｐによる特徴抽出処理を繰り返すことで、画像内の被写体の種々の特徴量を高次元に抽出していく。そして、畳込み部７０は、複数の特徴量抽出層１７０−ｐ、２７０−ｐ、３７０−ｐの最後の層が生成する特徴マップ群を最終的な演算結果として、連結部７５を介して全結合部８０に出力する。
【００５０】
全結合部８０は、例えば、複数の全結合層８０−１、…、８０−ｑ（Fully Connected）が階層的に接続された多層パーセプトロンによって構成される。なお、ｑ＝１、２、…である。
【００５１】
全結合部８０の入力側の全結合層は、連結部７５から取得した特徴マップ群の各値に全結合し、その結合結果に対して重み係数を異ならせながら積和演算を行って出力する。なお、全結合部８０の入力側の全結合層は、特徴マップ群の各値を特徴量ベクトルに変換するべく、特徴マップ群の各値と同数の素子が設けられる。
【００５２】
全結合層８０−１の次階層の全結合層は、前階層の全結合層の各素子が出力する値に全結合し、その結合結果に対して重み係数を異ならせながら積和演算を行う。全結合部８０は、かかる処理によって、画像から得られる特徴に基づいて、画像内の識別対象の分類項目の識別結果を出力する。以下同様にして、下位の階層の全結合層８０−ｑは、画像内の識別対象の分類項目の識別結果を出力する。
【００５３】
なお、全結合部８０は、例えば、多層パーセプトロンの出力層の各素子からの出力値に対して、ソフトマックス部８１において、ソフトマックス関数等を適用する処理を実行し、複数の分類項目のうち、該当する分類項目について、積和演算による演算結果の値が大きくなるように分類結果を出力部８２に出力する。すなわち、海洋レーダ２０からのデータに基づく測定津波流速分布画像を、津波到達地点における到達時間及びその到達地点での津波高との組合せに分類する。
【００５４】
畳込みニューラルネットワークは、正解である学習データを付した画像を用いて学習処理が施されることによって、ネットワークパラメータ（例えば、畳込み層の重み係数及びバイアス、全結合層の重み係数及びバイアス）が調整され、上記のように機能する。
【００５５】
（実施形態の作用）
上記のように構成された予測システム１０の作用を説明する。
＜予測装置３０の学習＞
学習データは、シミュレータで予め作成されており、海洋レーダ２０の視線Ｌｎにおける分割領域（観測点）Ｐ（ｎ，ｍ）における流速のデータである。
【００５６】
すなわち、学習データは、津波をできるだけ沖で検知するために、第１波であるＬｅａｄｉｎｇＷａｖｅを前記シミュレータで作成したものであり、本システムでは、この第１波であるＬｅａｄｉｎｇＷａｖｅの津波高及び津波到達時間を予測するものである。なお、このＬｅａｄｉｎｇ Ｗａｖｅは孤立波であり、水平方向の流速分布は、とくに伝播方向において、孤立波の前面で、流速が激しく変化する特徴をもつ。
【００５７】
学習データは、各分割領域において、津波到達時間から１，２、３、……、２０数分前の流速が含まれている。ここで各分割領域の津波の流速が知られた場合、該流速に基づいて各分割領域における津波高を、公知の方法で算出が可能である。なお、津波高はその観測地域の海底の地形、沿岸流等の影響を受けるが、経験則等を踏まえた上で算出が可能である。
【００５８】
学習データは、図１０に示すように、津波発生から津波到達地点（本実施形態では、送受信アンテナ２２に最も近い海岸）に到達するまでの１分毎のデータであって、視線Ｌｎ（図１０では、視線Ｎｏ．）と、観測点Ｐ（ｎ，ｍ）（図１０では、観測点Ｎｏ．）のマトリックスからなり、分割領域に相当する各欄には、流速が埋め込まれている。
【００５９】
本実施形態の学習データは、津波高が、１ｍ未満〜２２ｍ超えの津波高を有するｍ単位毎の種々の高さの津波高に関して、津波発生から前記津波到達地点までの１分毎のデータとなっている。
【００６０】
図４〜図７は、上記データを、送受信アンテナ２２で観測したと同様の例であって、２０ｍを超える津波高を有する津波が発生し、前記津波到達地点に到達するまでの一例を示している。
【００６１】
図４は、津波高２０ｍを超える津波が視線Ｌ１上の分割領域Ｐ（１，２０）に達した状態を示している。図５は、図４の状態から数分後に津波高２０ｍを超える津波が同じく視線Ｌ１上の分割領域Ｐ（１，１６）に到達した状態を示している。図６は、図５の状態から数分後に津波高２０ｍを超える津波が同じく視線Ｌ１上の分割領域Ｐ（１，８）に到達した状態を示している。図７は、図６の状態から数分後に津波高２０ｍを超える津波が同じく視線Ｌ１上の分割領域Ｐ（１，１）に到達した状態を示している。
【００６２】
なお、図４〜図７では、他の分割領域における津波については、説明の便宜上、省略して図示されている。
上記のように、津波高が、１ｍ未満〜２２ｍ超えの津波高（Ｈ）を有する津波に関して作成された学習データは、津波が発生した時刻から津波到達地点に到達するまでの経過時間（Ｔ）順に学習データ入力部３６から学習部３５に入力される。学習部３５は、入力された学習データを流速分布画像生成部３１に入力し、正規化部３２及び前処理部３３を介して生成されたデータを、図１１のように津波到達地点における津波到達時間Ｔ及びその到達地点での津波高Ｈとの組合せに基づくラベルをＣＮＮ処理部３４で深層学習させる。
【００６３】
図１１では、津波高Ｈは、Ｈ＜１ｍ、Ｈ＜２ｍ、…、Ｈ＜２０ｍ、Ｈ＞２２ｍの項目と、津波到達時間Ｔが１分〜２２分の分毎に区分された項目との組合せの各欄に、１〜３７４の分類が示されている。
【００６４】
いずれかの分類結果が出力部８２に入力されると、出力部８２は、この分類結果に基づいて、津波到達地点における津波到達時間Ｔ及びその到達地点での津波高Ｈとの組合せを表示装置５０に表示させる。
【００６５】
従って、ＣＮＮ処理部３４は、学習データ（学習用）に基づく津波流速分布画像に基づいて、その学習データが、正解となるかを学習する。ＣＮＮ処理部３４は、１回目の学習を最初の学習データから始めて全ての学習データが使用されたときに学習を終了する。
【００６６】
ここで、前記正解が、実際の津波到達地点における津波到達時間Ｔ及びその到達地点での津波高Ｈとの組合せの分類結果と異なっていれば、学習部３５は、ネットワークパラメータ（例えば、畳込み層の重み係数及びバイアス、全結合層の重み係数及びバイアス）を更新する。この深層学習における更新は、前記正解が、実際の津波到達地点における津波到達時間Ｔ及びその到達地点での津波高Ｈとの組合せの分類結果と合致するまで学習部３５により、繰り返される。
【００６７】
ここで、特徴的なのは、前処理部３３からは、ＣＮＮ処理部３４に出力する画像データは、最新の画像データＤ、最新の画像データの１分前に成形した画像データＤ１、及び最新のデータの２分前に成形した画像データＤ２を、前記バッファから読み出し、それぞれＲＧＢの画像データとして、ＣＮＮ処理部３４に出力することである。
【００６８】
この結果、ＣＮＮ処理部３４は、３つの画像データによって時間変化を認識することができ、ＣＮＮ処理部３４の分類精度を向上させている。なお、学習データが供給開始される前のＣＮＮ処理部３４は、新規データセットを用意し、伝搬関数を制御してチューニングするものである。
【００６９】
＜予測システム１０の実際の観測＞
上記のように学習データによる深層学習の学習が終了した予測装置３０の作用について説明する。
【００７０】
図１、図２（ａ）に示すように予測装置３０は、海洋レーダ２０が観測する全領域について各分割領域の流速を入力すると、流速分布画像生成部３１が各分割領域の流速を、画像データとして流速分布画像を生成し、正規化部３２に出力する。実際の観測結果に基づいて作成された流速分布画像は、測定津波流速分布画像に相当する。
【００７１】
図８に示す正規化部３２は、流速分布画像生成部３１から出力された画像データの輝度(流速)を例えば、ｍｉｎ−ｍａｘ法で、正規化し、前処理部３３に正規化後のデータを前処理部３３に出力する。
【００７２】
前処理部３３は、画像データの大きさ(縦×横)を所定の大きさに成形する。すなわち、正規化部３２から入力される縦ｎ×横ｍの大きさの画像データを、縦Ｎ×横Ｍの大きさとなるように０でパディングし、図示しないバッファに格納する。そして、前処理部３３は、上記のように成形した画像データの内、最新の画像データＤ、最新の画像データの１分前に成形した画像データＤ１、及び最新のデータの２分前に成形した画像データＤ２を、前記バッファから読み出し、それぞれＲＧＢの画像データとして、ＣＮＮ処理部３４に出力する。
【００７３】
図９に示すＣＮＮ処理部３４の畳込み部７０は、ＲＧＢの各チャンネルにおいて、階層的に接続された複数の特徴量抽出層１７０−１、…、１７０−ｐ、２７０−１、…、２７０−ｐ、３７０−１、…、３７０−ｐによる特徴抽出処理を繰り返すことで、画像内の被写体の種々の特徴量を高次元に抽出していく。そして、畳込み部７０は、複数の特徴量抽出層１７０−ｐ、２７０−ｐ、３７０−ｐの最後の層が生成する特徴マップ群を最終的な演算結果として、連結部７５を介して全結合部８０に出力する。
【００７４】
全結合部８０は、各階層の全結合層は、前階層の全結合層の各素子が出力する値に全結合し、その結合結果に対して重み係数を異ならせながら積和演算を行う。全結合部８０は、かかる処理によって、画像から得られる特徴に基づいて、画像内の識別対象の分類項目の識別結果をソフトマックス部８１に出力する。
【００７５】
そして、ソフトマックス部８１は、その出力値に対して、ソフトマックス関数等を適用する処理を実行し、複数の分類項目のうち、該当する分類項目について、積和演算による演算結果の値が大きくなるように分類結果を出力部８２に出力する。出力部８２は、分類結果に基づいて、津波到達地点における津波到達時間Ｔ及びその到達地点での津波高Ｈとの組合せを表示装置５０に表示させる。
【００７６】
このように、本実施形態では、海洋レーダ２０の観測結果に基づいて経時的に連続する３つの測定津波流速分布画像を生成することにより、この測定津波流速分布画像中の最新の測定津波流速分布画像を、津波到達地点（所定地点）に達するときの津波の到達時間及び津波高との組合せに分類できる。この結果、早期に津波の到達地点の津波到達時間及び津波高を知ることができる。
【００７７】
なお、本明細書における「経時的に連続する」とは、本実施形態のように海洋レーダ２０の観測データは、秒毎に得られるが、前処理部３３において、画像データＤ、Ｄ１、Ｄ２の時間間隔（例えば１分間隔）をあけている場合だけを意味するのではない。
【００７８】
例えば、海洋レーダ２０の観測データが、秒毎ではなく、分間隔、或いは数十秒間隔である場合は、前処理部３３において、画像データＤ、Ｄ１、Ｄ２の時間間隔をその分間隔、或いは数十秒間隔をあけている場合も含む。
【００７９】
本実施形態では、下記の特徴を有する。
（１）本実施形態の予測システム１０は、海洋レーダ２０の観測結果に基づいて経時的に連続する３つの測定津波流速分布画像を生成する流速分布画像生成部３１を備えている。また、予測システム１０は、ＣＮＮ処理部３４（畳込みニューラルネットワーク部）は、３つの測定津波流速分布画像に基づいて、該３つの測定津波流速分布画像中、最新の測定津波流速分布画像を、津波到達地点（所定地点）に達するときの津波の到達時間及び津波高との組合せに分類する。
【００８０】
この結果、分類するまでの計算が簡略化され、波到達地点の津波高及び津波到達時間の計算時間を短縮化するとともに誤差の発生を少なくできる効果を奏する。また、本実施形態では、畳込みニューラルネットワーク技術により、事前学習させておくことから、本システムに入力した観測データは瞬時に分類判別を行うことができる。また、事前に数多くの検証を行うことにより、津波到達時間と到達時の津波高の精度を検証でき、津波判定の誤差も把握できる。
【００８１】
（２）本実施形態の予測システム１０では、３つの測定津波流速分布画像は、１分間隔としている。この結果、ＣＮＮ処理部３４（畳込みニューラルネットワーク部）は３つの画像データによって時間変化を認識することができ、ＣＮＮ処理部３４の分類精度を向上させることができる。
【００８２】
（３）本実施形態の予測システム１０では、所定地点を、海洋レーダ２０の送受信アンテナの設置点としている。この結果、送受信アンテナへ向かう津波の津波到達時間及び津波高について、上記（１）の効果を容易に得ることができる。
【００８３】
（４）本実施形態の予測システム１０では、３つの測定津波流速分布画像は、ＣＮＮ処理部３４（畳込みニューラルネットワーク部）のＲＧＢの３チャンネルにそれぞれ入力されるようにしている。畳込みニューラルネットワーク部として、カラー画像を入力する畳込みニューラルネットワークを利用することができる。
【００８４】
なお、本発明の実施形態は前記実施形態に限定されるものではなく、下記のように変更しても良い。
・畳込みニューラルネットワーク部として、ＡｌｅｘＮｅｔ型ＣＮＮとしたが、限定するものではない。例えば、畳込みニューラルネットワーク部として、下記の畳込みニューラルネットワークとしてもよい。
【００８５】
ＢＮ−ＡｌｅｘＮｅｔ、ＢＮ−ＮＩＮ、ＥＮｅＴ、ＧｏｏｇｌｅＮＥＴ、ＲｅｓＮｅｔ−１８、ＶＧＧ−１６、ＲｅｓＮｅｔ−５０、ＲｅｓＮｅｔ−１０１、ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ−ｖ３、ｉｎｃｅｐｔｉｏｎ−ｖ４。
【００８６】
・前記実施形態では、３つの測定津波流速分布画像は、１分間隔としたが、１分間隔に限定するものではない。例えば、３０秒間隔等の数十秒間隔であってもよく、限定するものではない。
【符号の説明】
【００８７】
１０…予測システム、
２０…海洋レーダ、２２…送受信アンテナ、２４…送受信部、
２６…信号処理部、２８…演算部、３０…予測装置、
３１…流速分布画像生成部、３２…正規化部、３３…前処理部、
３４…ＣＮＮ処理部、３５…学習部、３６…学習データ入力部、
３７…ＣＰＵ、３８…ＲＯＭ、３９…ＲＡＭ、４０…外部記憶装置、
４１…通信インターフェイス、６０…統合処理部、７０…畳込み部、
８０…全結合部、８０−１、…、８０−ｑ…全結合層、８２…出力部、
１７０…画像処理部、１７０−１、…、１７０−ｐ…特徴量抽出層、
１７２…畳込み層、１７３…プーリング層、
２７０…画像処理部、２７０−１、…、２７０−ｐ…特徴量抽出層、
２７２…畳込み層、２７３…プーリング層、
３７０…画像処理部、３７０−１、…、３７０−ｐ…特徴量抽出層、
３７２…畳込み層、３７３…プーリング層。
【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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【図１０】
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【図１１】
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