(57)【要約】【課題】高精度な学習が可能な学習データを生成する。【解決手段】本発明に係る学習データ生成装置１０は、対象の状態を示す時系列データに、対象の状態に応じたラベルが、ラベルが示す状態に対応する区間ごとに付与された学習データを補正する学習データ補正部１１を備え、学習データ補正部１１は、第１の区間の時系列データおよび第１の区間と隣接する第２の区間の時系列データに基づき、第１の区間と第２の区間とを区切る区切り時刻を補正する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象の状態を示す時系列データに、前記対象の状態に応じたラベルが、該ラベルが示す状態に対応する区間ごとに付与された学習データを補正する学習データ補正部を備え、
前記学習データ補正部は、第１の区間の時系列データおよび前記第１の区間と隣接する第２の区間の時系列データに基づき、前記第１の区間と前記第２の区間とを区切る区切り時刻を補正することを特徴とする学習データ生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載に学習データ生成装置において、
前記学習データ補正部は、前記第１の区間の時系列データの平均と、前記第２の区間の時系列データの平均との差と、前記第１の区間の時系列データの分散と、前記第２の区間の時系列データの分散との差との和が最大となるように、前記区切り時刻を補正することを特徴とする学習データ生成装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の学習データ生成装置において、
前記学習データは、路面上を移動する移動体に搭載されたセンサにより検出された、前記路面の状況を示す路面データを含んで構成されることを特徴とする学習データ生成装置。
【請求項４】
学習データ生成装置における学習データ生成方法であって、
対象の状態を示す時系列データに、前記対象の状態に応じたラベルが、該ラベルが示す状態に対応する区間ごとに付与された学習データを補正する学習データ補正ステップを含み、
前記学習データ補正ステップでは、第１の区間の時系列データおよび前記第１の区間と隣接する第２の区間の時系列データに基づき、前記第１の区間と前記第２の区間とを区切る区切り時刻を補正することを特徴とする学習データ生成方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１から３のいずれか一項に記載の学習データ生成装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習データ生成装置、学習データ生成方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
歩道あるいは車道などの路面上を移動する自動車、歩行者、車椅子などの移動体に搭載されたセンサを用いて、移動体が移動する路面の状況（段差、勾配など）を推定する技術が検討されている（例えば、非特許文献１，２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】宮田章裕、荒木伊織、王統順、鈴木天詩、「健常歩行者センサデータを用いたバリア検出の基礎検討」、ＩＰＳＪ論文誌(2018)
【非特許文献２】「高速バスに載せたスマホの加速度センサーで路面の凹凸を検知、検証試験を実施」、［online］、［２０１８年９月４日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：https://sgforum.impress.co.jp/news/3595＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述したような路面の状況の推定は、学習データを用いた機械学習により構築されたモデルを用いて行われることが多い。このようなモデルの構築には、センサにより検出された時系列データに、路面の状況に応じたラベル（平坦である、段差があるなど）が、そのラベルに対応する区間ごとに付与された学習データが用いられる。ここで、一般に、ラベルが付与される区間は人手により設定される。そのため、数ミリ秒程度の誤差が生じてしまい、高精度が学習が困難であるという問題がある。
【０００５】
上記のような問題点に鑑みてなされた本発明の目的は、高精度な学習が可能な学習データを生成することができる学習データ生成装置、学習データ生成方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明に係る学習データ生成装置は、対象の状態を示す時系列データに、前記対象の状態に応じたラベルが、該ラベルが示す状態に対応する区間ごとに付与された学習データを補正する学習データ補正部を備え、前記学習データ補正部は、第１の区間の時系列データおよび前記第１の区間と隣接する第２の区間の時系列データに基づき、前記第１の区間と前記第２の区間とを区切る区切り時刻を補正する。
【０００７】
また、上記課題を解決するため、本発明に係る学習データ生成方法は、学習データ生成装置における学習データ生成方法であって、対象の状態を示す時系列データに、前記対象の状態に応じたラベルが、該ラベルが示す状態に対応する区間ごとに付与された学習データを補正する学習データ補正ステップを含み、前記学習データ補正ステップでは、第１の区間の時系列データおよび前記第１の区間と隣接する第２の区間の時系列データに基づき、前記第１の区間と前記第２の区間とを区切る区切り時刻を補正する。
【０００８】
また、上記課題を解決するため、本発明に係るプログラムは、コンピュータを上記の学習データ生成装置として機能させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明に係る学習データ生成装置、学習データ生成方法およびプログラムによれば、高精度な学習が可能な学習データを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に係る学習データ生成装置の構成例を示す図である。
【図２】図１に示す学習データ生成装置を含む推定システムの構成例を示す図である。
【図３】図１に示す学習データ補正部の動作を説明するための図である。
【図４】図１に示す学習データ生成装置における学習データ生成方法について説明するためのフローチャートである。
【図５】図１に示す学習データ生成装置の動作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】
【００１１】
以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照しながら説明する。各図中、同一符号は、同一または同等の構成要素を示している。
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態に係る学習データ生成装置１０の構成例を示す図である。本実施形態に係る学習データ生成装置１０は、機械学習に用いられる学習データを生成するものである。より具体的には、本実施形態に係る学習データ生成装置１０は、対象の状態を示す時系列データに、対象の状態に応じたラベルが、そのラベルが示す状態に対応する区間ごとに付与された学習データを補正するものである。
【００１３】
図１に示す学習データ生成装置１０は、学習データ補正部１１を備える。
【００１４】
学習データ補正部１１は、対象の状態を示す時系列データに、対象の状態に応じたラベルが、そのラベルが示す状態に対応する区間ごとに付与された学習データを補正し、補正後の学習データを出力する。学習データ補正部１１による学習データの補正の詳細については後述する。なお、補正前の学習データにおける、ラベルおよびそのラベルが示す状態に対応する区間は、例えば、人手により設定される。
【００１５】
以下では、対象の状態を示す時系列データは、歩道あるいは車道などの路面上を移動する自動車、歩行者、車椅子などの移動体に搭載されたセンサ（加速度センサ、ジャイロセンサ、重力センサなど）により検出されたデータであるとする。つまり、時系列データは、移動体が移動する路面の状況（段差、勾配など）を時系列的に示す路面データである。
【００１６】
図２は、本実施形態に係る学習データ生成装置１０を含む推定システム１の構成例を示す図である。図２に示す推定システム１は、例えば、移動体が移動する路面の状況を推定するものである。
【００１７】
図２に示す推定システム１は、学習データ生成装置１０と、学習装置２０と、推定装置３０とを備える。上述したように、学習データ生成装置１０は、移動体に搭載されたセンサにより検出された時系列データ（路面データ）を含んで構成される学習データが入力され、その学習データを補正し、補正後の学習データを出力する。
【００１８】
学習装置２０は、学習部２１を備える。学習部２１は、学習データ生成装置１０により生成された補正後の学習データを用いて学習用モデル２２の機械学習を行い、学習済みモデル２３を構築する。学習用モデル２２としては、畳み込みニューラルネットワークを用いたモデル、ＳＶＭ（Support Vector Machine）など種々のモデルを用いることができる。
【００１９】
推定装置３０は、推定部３１を備える。推定部３１は、路面上を移動する移動体に搭載されたセンサにより検出された路面データが入力データとして入力される。推定部３１は、入力データを学習装置２０により構築された学習済みモデル２３に入力し、学習済みモデル２３の出力を、移動体が移動する路面の状況の推定結果として出力する。
【００２０】
このように、図２に示す推定システム１においては、学習データ生成装置１０は、学習データを生成し、学習装置２０は、その学習データを用いて、路面の状況を推定するための学習済みモデル２３を構築する。そして、推定装置３０は、構築された学習済みモデル２３を用いて、路面の状況を推定する。
【００２１】
次に、学習データ補正部１１による学習データの補正について、図３を参照してより詳細に説明する。図３においては、補正前の学習データおよび補正後の学習データの一例を示している。
【００２２】
上述したように、学習データは、対象の状態を示す時系列データに、対象の状態を示すラベルが、そのラベルが示す状態に対応する区間ごとに付与されたデータである。図３に示す補正前の学習データにおいては、区切り時刻ｌ０と区切り時刻ｌ１との間の区間ａには、路面が平坦であることを示すラベルが付与され、区切り時刻ｌ１と区切り時刻ｌ２との間の区間ｂには、路面に段差があることを示すラベルが付与された例を示している。ラベルが付与される区間ａ，ｂ，・・・を区切る区切り時刻ｌ０，ｌ１，ｌ２，・・・は一般に、人手により設定される。そのため、ミリ秒単位で誤差が生じてしまうことがあり、この誤差により高精度が学習が困難となる。
【００２３】
そこで、学習データ補正部１１は、隣接する区間を区切る区切り時刻をずらすことで、誤差を低減する。つまり、学習データ補正部１１は、第１の区間の時系列データおよび第１の区間と隣接する第２の区間の時系列データに基づき、第１の区間と第２の区間とを区切る区切り時刻を補正する。これにより、高精度な機械学習が可能となる。
【００２４】
具体的には、学習データ補正部１１は、ある区間（第１の区間）の時系列データの平均と、第１の区間と隣接する区間（第２の区間）の時系列データの平均との差と、第１の区間の時系列データの分散と、第２の区間の時系列データの分散との差との和が最大となるように、第１の区間と第２の区間との区切り時刻を補正する。すなわち、学習データ補正部１１は、以下の式（１）に従い、区切り時刻を補正する。
【００２５】
【数１】
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【００２６】
2020047068.tif 000004
【００２７】
以下では、図３に示す補正前の学習データにおける区間ａと区間ｂとを区切る区切り時刻ｌ１を補正する例を用いて説明する。
【００２８】
学習データ補正部１１は、補正対象の区切り時刻ｌ１を、所定の探索範囲−ｍからｍの範囲で補正量ｘだけずらす。そして、学習データ補正部１１は、区切り時刻ｌ０から区切り時刻ｌ１＋ｘまでの区間ａ’の時系列データの平均と、区切り時刻ｌ１＋ｘから区切り時刻ｌ２までの区間ｂ’の時系列データの平均との差を算出する。また、学習データ補正部１１は、区間ａ’の時系列データの分散と、区間ｂ’の時系列データの分散との差を算出する。学習データ補正部１１は、区間ａ’における平均と区間ｂ’における平均との差と、区間ａ’における分散と区間ｂ’における分散との差との重み付け和が最大となるように、補正量ｘを決定する。こうすることで、学習データ補正部１１は、区切り時刻ｌ１を補正する。
【００２９】
図３に示すように、区間ａの末尾には大きなピークが存在している。通常、移動体が平坦な路面上を移動している場合には、このような大きなピークは生じない。したがって、区間ａの末尾の大きなピークは、移動体が段差のある路面上を移動したことにより生じたと考えられる。しかしながら、補正前の学習データにおいては、路面が平坦であることを示すラベルが付与された区間ａにこの大きなピークも含まれてしまっている。このような学習データを機械学習に用いても、高精度な学習を行うことができない。
【００３０】
一方、本実施形態においては、区間ａ’における平均と区間ｂ’における平均との差と、区間ａ’における分散と区間ｂ’における分散との差との和が最大となるように、補正量ｘを決定することで、区間ａと区間ｂとの区切り時刻の近傍に存在するピークは、時系列データの変動がより大きい区間ｂ’（路面に段差があることを示すラベルが付与された区間）に含まれるようになる。
【００３１】
その結果、補正後の学習データにおいては、区間ａの末尾に存在していた大きなピークは、路面に段差があることを示すラベルが付与された区間ｂ’に含まれている。したがって、学習データにおける誤差が低減されており、このような学習データを機械学習に用いることで、高精度な学習を行うことができる。
【００３２】
図４は、本実施形態に係る学習データ生成装置１０における学習データ生成方法について説明するためのフローチャートである。
【００３３】
まず、学習データ補正部１１は、補正対象の区切り時刻ｌｔをずらす補正量ｘを設定し（ステップＳ１１）、補正対象の区切り時刻ｌｔを設定した補正量ｘだけずらす（ステップＳ１２）。なお、学習データ補正部１１は、所定の探索範囲−ｍからｍの範囲で補正量ｘを決定する。
【００３４】
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【００３５】
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【００３６】
次に、学習データ補正部１１は、所定の探索範囲−ｍからｍまで探索が済んだか否かを判定する（ステップＳ１５）。すなわち、学習データ補正部１１は、所定の探索範囲−ｍからｍまで、補正量Ｘを、例えば、所定量ずつ増減させるなどして、それぞれの補正量ｘについて、上述した重み付け和を算出したか否かを判定する。
【００３７】
所定の探索範囲−ｍからｍまで探索が済んでいないと判定した場合には（ステップＳ１５：Ｎｏ）、学習データ補正部１１は、ステップＳ１１の処理に戻り、補正量ｘを変更して、上述した処理を繰り返す。学習データ補正部１１は、例えば、所定の探索範囲−ｍからｍにおいて、直前に重み付け和を算出した補正量ｘを所定量だけ増減させるなどして、補正量ｘを変更する。
【００３８】
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【００３９】
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【００４０】
次に、学習データ補正部１１は、ラベルが付与された各区間を区切る全ての区切り時刻について補正が終了したか否かを判定する（ステップＳ１７）。
【００４１】
全ての区切り時刻について補正が終了していないと判定した場合には（ステップＳ１７：Ｎｏ）、学習データ補正部１１は、補正対象の区切り時刻ｌｔを変更して（ステップＳ１８）、ステップＳ１１の処理に戻る。
【００４２】
全ての区切り時刻について補正が終了したと判定した場合には（ステップＳ１７：Ｙｅｓ）、学習データ補正部１１は、補正後の学習データを出力し、処理を終了する。
【００４３】
図５は、本実施形態に係る学習データ生成装置１０の動作を示すフローチャートである。
【００４４】
学習データ補正部１１は、対象の状態を示すラベルが、その状態に対応する区間に付与された時系列データを含んで構成される補正前の学習データが入力されると（ステップＳ２１）、その学習データにおける区切り時刻を補正する（ステップＳ２２）。学習データ補正部１１は、図４を参照して説明した方法により、区切り時刻を補正する。
【００４５】
次に、学習データ補正部１１は、一定量以上の補正後の学習データが収集されたか否かを判定する（ステップＳ２３）。
【００４６】
一定量以上の補正後の学習データが収集されたと判定した場合には（ステップＳ２３：Ｙｅｓ）、学習データ補正部１１は、補正後の学習データを出力し（ステップＳ２４）、処理を終了する。
【００４７】
一定量以上の補正後の学習データが収集されていないと判定された場合には（ステップＳ２３：Ｎｏ）学習データ補正部１１は、ステップＳ２１の処理に戻る。
【００４８】
このように本実施形態においては、学習データ生成装置１０は、対象の状態を示す時系列データに、対象の状態に応じたラベルが、そのラベルが示す状態に対応する区間ごとに付与された学習データを補正する学習データ補正部１１を備える。学習データ補正部１１は、第１の区間の時系列データおよび第１の区間と隣接する第２の区間の時系列データに基づき、第１の区間と第２の区間とを区切る区切り時刻を補正する。
【００４９】
隣接する第１の区間と第２の区間とを区切る区切り時刻を第１の区間および第２の区間の時系列データに基づき補正することで、補正前の学習データにおける区切り時刻が誤差を含む場合にも、その誤差を低減するように、区切り時刻を補正することができる。その結果、補正後の学習データにより高精度が学習が可能となる。
【００５０】
なお、本実施形態においては、学習データ生成装置１０は、移動体に搭載されたセンサにより検出された時系列データから学習データを生成する例を用いて説明したが、本発明はこれに限られるものではない。学習データ生成装置１０は、種々の時系列データを含んで構成される学習データの補正に適用することができる。
【００５１】
以上、学習データ生成装置１０について説明したが、学習データ生成装置１０として機能させるために、コンピュータを用いることも可能である。そのようなコンピュータは、学習データ生成装置１０の各機能を実現する処理内容を記述したプログラムを、該コンピュータの記憶部に格納しておき、該コンピュータのＣＰＵによってこのプログラムを読み出して実行させることで実現することができる。
【００５２】
また、プログラムは、コンピュータが読取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。このような記録媒体を用いれば、プログラムをコンピュータにインストールすることが可能である。ここで、プログラムが記録された記録媒体は、非一過性の記録媒体であってもよい。非一過性の記録媒体は、特に限定されるものではないが、例えば、ＣＤ−ＲＯＭおよびＤＶＤ−ＲＯＭなどの記録媒体であってもよい。
【００５３】
上述の実施形態は代表的な例として説明したが、本発明の趣旨および範囲内で、多くの変更および置換が可能であることは当業者に明らかである。したがって、本発明は、上述の実施形態によって制限するものと解するべきではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形および変更が可能である。例えば、実施形態の構成図に記載の複数の構成ブロックを１つに組み合わせたり、あるいは１つの構成ブロックを分割したりすることが可能である。
【符号の説明】
【００５４】
１    推定システム
１０    学習データ生成装置
１１    学習データ補正部
２０    学習装置
２１    学習部
２２    学習用モデル
２３    学習済みモデル
３０    推定装置
３１    推定部
【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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