(57)【要約】【課題】  従来技術では、構造物などの物体の媒質定数を自動的に設定し、電波伝搬シミュレーションモデルの作成を自動化することが難しかった。【解決手段】  テクスチャ画像データをネットワーク上から大量に取得して深層学習により各テクスチャ画像データに対応する媒質を判定するための第１学習済みデータを蓄積する第１ステップと、通信エリアの３Ｄ形状モデルを作成する第２ステップと、３Ｄ形状モデルに対応する２次元画像データ内の物体を抽出し、物体の表面画像に対応する媒質を第１学習済みデータに基づいて深層学習により判定する第３ステップと、媒質ごとに媒質定数が記憶されたデータベースを参照して、判定された物体に対応する媒質の媒質定数を推定する第４ステップと、推定された媒質定数を３Ｄ形状モデル内の各物体に設定して、通信エリアにおける電波伝搬シミュレーションモデルを作成する第５ステップとを有する。【選択図】図１
2020009326.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信エリアの電波伝搬シミュレーションモデルを作成する作成方法において、
テクスチャ画像データをネットワーク上から大量に取得して深層学習により各テクスチャ画像データに対応する媒質を判定するための第１学習済みデータを蓄積する第１ステップと、
前記通信エリアの３次元空間情報を取得して、前記通信エリアの３Ｄ形状モデルを作成する第２ステップと、
前記３Ｄ形状モデルに対応する前記通信エリアの２次元画像データを取得して、前記２次元画像データ内の物体を抽出し、抽出された前記物体の表面画像に対応する媒質を前記第１学習済みデータに基づいて深層学習により判定する第３ステップと、
媒質ごとに媒質定数が記憶されたデータベースを参照して、判定された前記物体に対応する媒質の媒質定数を推定する第４ステップと、
推定された前記媒質定数を前記３Ｄ形状モデル内の各物体に設定して、前記通信エリアにおける電波伝搬シミュレーションモデルを作成する第５ステップと
を有することを特徴とする電波伝搬シミュレーションモデルの作成方法。
【請求項２】
請求項１に記載の電波伝搬シミュレーションモデルの作成方法において、
前記第１ステップでは、凹凸形状、寸法および周期の少なくとも１つを含む表面構造データをネットワーク上から大量に取得して深層学習により各表面構造データに対応する媒質を判定するための第２学習済みデータを蓄積し、
前記第３ステップでは、前記物体の表面画像または表面構造に対応する媒質を前記第１学習済みデータおよび前記第２学習済みデータの少なくとも一方に基づいて深層学習により判定する
ことを特徴とする電波伝搬シミュレーションモデルの作成方法。
【請求項３】
通信エリアの電波伝搬シミュレーションモデルを作成する作成システムにおいて、
テクスチャ画像データをネットワーク上から大量に取得して深層学習により各テクスチャ画像データに対応する媒質を判定するための第１学習済みデータを蓄積する蓄積部と、
前記通信エリアの３次元空間情報を取得して、前記通信エリアの３Ｄ形状モデルを作成する３Ｄ形状モデル作成部と、
前記３Ｄ形状モデルに対応する前記通信エリアの２次元画像データを取得して、前記２次元画像データ内の物体を抽出し、抽出された前記物体の表面画像に対応する媒質を前記第１学習済みデータに基づいて深層学習により判定する認識部と、
媒質ごとに媒質定数が記憶されたデータベースを参照して、判定された前記物体に対応する媒質の媒質定数を推定する媒質定数推定部と、
推定された前記媒質定数を前記３Ｄ形状モデル内の各物体に設定して、前記通信エリアにおける電波伝搬シミュレーションモデルを作成するシミュレーションデータ作成部と
を有することを特徴とする電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム。
【請求項４】
請求項３に記載の電波伝搬シミュレーションモデルの作成システムにおいて、
前記蓄積部は、凹凸形状、寸法および周期の少なくとも１つを含む表面構造データをネットワーク上から大量に取得して深層学習により各表面構造データに対応する媒質を判定するための第２学習済みデータを蓄積し、
前記認識部は、前記物体の表面画像または表面構造に対応する媒質を前記第１学習済みデータおよび前記第２学習済みデータの少なくとも一方に基づいて深層学習により判定する
ことを特徴とする電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム。
【請求項５】
通信エリアの電波伝搬シミュレーションモデルを作成する作成装置において、
テクスチャ画像データをネットワーク上から大量に取得して深層学習により各テクスチャ画像データに対応する媒質を判定するための第１学習済みデータを蓄積する蓄積部と、
前記通信エリアの３次元空間情報を取得して、前記通信エリアの３Ｄ形状モデルを作成する３Ｄ形状モデル作成部と、
前記３Ｄ形状モデルに対応する前記通信エリアの２次元画像データを取得して、前記２次元画像データ内の物体を抽出し、抽出された前記物体の表面画像に対応する媒質を前記第１学習済みデータに基づいて深層学習により判定する認識部と、
媒質ごとに媒質定数が記憶されたデータベースを参照して、判定された前記物体に対応する媒質の媒質定数を推定する媒質定数推定部と、
推定された前記媒質定数を前記３Ｄ形状モデル内の各物体に設定して、前記通信エリアにおける電波伝搬シミュレーションモデルを作成するシミュレーションデータ作成部と
を有することを特徴とする電波伝搬シミュレーションモデルの作成装置。
【請求項６】
請求項５に記載の電波伝搬シミュレーションモデルの作成装置において、
前記蓄積部は、凹凸形状、寸法および周期の少なくとも１つを含む表面構造データをネットワーク上から大量に取得して深層学習により各表面構造データに対応する媒質を判定するための第２学習済みデータを蓄積し、
前記認識部は、前記物体の表面画像または表面構造に対応する媒質を前記第１学習済みデータおよび前記第２学習済みデータの少なくとも一方に基づいて深層学習により判定する
ことを特徴とする電波伝搬シミュレーションモデルの作成装置。
【請求項７】
請求項５または請求項６に記載の電波伝搬シミュレーションモデルの作成装置が行う処理をコンピュータに実行させることを特徴とする電波伝搬シミュレーションモデルの作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無線通信システム設計において、通信エリア内の構造物などの物体の媒質定数を自動的に割り当てて電波伝搬シミュレーションモデルの作成を自動化する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
無線通信システムにおいて、運用中の無線通信の品質確認や無線基地局の新設などの検討を行う場合、通信エリアにおける伝搬損失や遅延などの電波伝搬特性を把握する必要がある。また、現地での実測定を行わずに電波伝搬特性を把握するために、電波伝搬シミュレーションが用いられている。一般に、電波伝搬シミュレーションではＦＤＴＤ（Finite-difference time-domain method）法やレイトレース法などが用いられるが、計算には通信エリア内に存在する物体ごとに媒質定数（誘電率，導電率および透磁率などの電気定数）を設定する必要がある。そして、建造物、樹木などを含む物体の詳細な形状と物体ごとの媒質定数を技術者がＣＡＤ（Computer Aided Design）などを用いて入力することにより、電波伝搬特性を推定することが行われている。
【０００３】
一方、土木建設分野では、構造物などの物体の詳細な形状を得る方法として、３次元レーザースキャナーが用いられている。３次元レーザースキャナーは、レーザーを連続して照射しながら距離を計測する機器であり、照射点の空間位置情報や反射強度などに基づいて物体の位置や形状を求めることができ、３次元空間のモデリングが可能になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−２２０４７１号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】我妻,園田,“UAVの空撮画像とSfMによるFDTD数値モデル構築の精度検討”電気関係学会東北支部連合大会.2G17,2016
【非特許文献２】下田,柳井,“DCNN特徴を用いたWebからの質感画像の収集と分析”,電子情報通信学会技術研究報告 PRMU,パターン認識・メディア理解 114（409）,pp.67-72,2015
【非特許文献３】細矢良雄 監修,電波伝搬ハンドブック,リアライズ社,pp.374-375,1999
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところが、従来技術では、構造物などの物体の媒質定数の自動設定が難しいため、電波伝搬シミュレーションモデルの作成を自動化することは難しいという課題があった（例えば、特許文献１参照）。さらに、同じカテゴリー（例えば、机など）の物体であっても、異なる媒質（スチール製、木製、スチールと木の複合物など）が用いられている場合があり、媒質定数を自動的に割り当てることが難しいという課題があった。
【０００７】
上記課題に鑑み、本発明は、通信エリア内に存在する構造物などの物体の表面構造やテクスチャを深層学習により認識することにより、物体の媒質定数を高い精度で自動的に割り当て、電波伝搬シミュレーションモデルを作成することができる電波伝搬シミュレーションモデルの作成方法、作成システム、作成装置および作成プログラム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】
【０００８】
第１の発明は、通信エリアの電波伝搬シミュレーションモデルを作成する作成方法において、テクスチャ画像データをネットワーク上から大量に取得して深層学習により各テクスチャ画像データに対応する媒質を判定するための第１学習済みデータを蓄積する第１ステップと、前記通信エリアの３次元空間情報を取得して、前記通信エリアの３Ｄ形状モデルを作成する第２ステップと、前記３Ｄ形状モデルに対応する前記通信エリアの２次元画像データを取得して、前記２次元画像データ内の物体を抽出し、抽出された前記物体の表面画像に対応する媒質を前記第１学習済みデータに基づいて深層学習により判定する第３ステップと、媒質ごとに媒質定数が記憶されたデータベースを参照して、判定された前記物体に対応する媒質の媒質定数を推定する第４ステップと、推定された前記媒質定数を前記３Ｄ形状モデル内の各物体に設定して、前記通信エリアにおける電波伝搬シミュレーションモデルを作成する第５ステップとを有することを特徴とする。
【０００９】
第２の発明は、第１の発明において、前記第１ステップでは、凹凸形状、寸法および周期の少なくとも１つを含む表面構造データをネットワーク上から大量に取得して深層学習により各表面構造データに対応する媒質を判定するための第２学習済みデータを蓄積し、前記第３ステップでは、前記物体の表面画像または表面構造に対応する媒質を前記第１学習済みデータおよび前記第２学習済みデータの少なくとも一方に基づいて深層学習により判定することを特徴とする。
【００１０】
第３の発明は、通信エリアの電波伝搬シミュレーションモデルを作成する作成システムにおいて、テクスチャ画像データをネットワーク上から大量に取得して深層学習により各テクスチャ画像データに対応する媒質を判定するための第１学習済みデータを蓄積する蓄積部と、前記通信エリアの３次元空間情報を取得して、前記通信エリアの３Ｄ形状モデルを作成する３Ｄ形状モデル作成部と、前記３Ｄ形状モデルに対応する前記通信エリアの２次元画像データを取得して、前記２次元画像データ内の物体を抽出し、抽出された前記物体の表面画像に対応する媒質を前記第１学習済みデータに基づいて深層学習により判定する認識部と、媒質ごとに媒質定数が記憶されたデータベースを参照して、判定された前記物体に対応する媒質の媒質定数を推定する媒質定数推定部と、推定された前記媒質定数を前記３Ｄ形状モデル内の各物体に設定して、前記通信エリアにおける電波伝搬シミュレーションモデルを作成するシミュレーションデータ作成部とを有することを特徴とする。
【００１１】
第４の発明は、第３の発明において、前記蓄積部は、凹凸形状、寸法および周期の少なくとも１つを含む表面構造データをネットワーク上から大量に取得して深層学習により各表面構造データに対応する媒質を判定するための第２学習済みデータを蓄積し、前記認識部は、前記物体の表面画像または表面構造に対応する媒質を前記第１学習済みデータおよび前記第２学習済みデータの少なくとも一方に基づいて深層学習により判定することを特徴とする。
【００１２】
第５の発明は、通信エリアの電波伝搬シミュレーションモデルを作成する作成装置において、テクスチャ画像データをネットワーク上から大量に取得して深層学習により各テクスチャ画像データに対応する媒質を判定するための第１学習済みデータを蓄積する蓄積部と、前記通信エリアの３次元空間情報を取得して、前記通信エリアの３Ｄ形状モデルを作成する３Ｄ形状モデル作成部と、前記３Ｄ形状モデルに対応する前記通信エリアの２次元画像データを取得して、前記２次元画像データ内の物体を抽出し、抽出された前記物体の表面画像に対応する媒質を前記第１学習済みデータに基づいて深層学習により判定する認識部と、媒質ごとに媒質定数が記憶されたデータベースを参照して、判定された前記物体に対応する媒質の媒質定数を推定する媒質定数推定部と、推定された前記媒質定数を前記３Ｄ形状モデル内の各物体に設定して、前記通信エリアにおける電波伝搬シミュレーションモデルを作成するシミュレーションデータ作成部とを有することを特徴とする。
【００１３】
第６の発明は、第５の発明において、前記蓄積部は、凹凸形状、寸法および周期の少なくとも１つを含む表面構造データをネットワーク上から大量に取得して深層学習により各表面構造データに対応する媒質を判定するための第２学習済みデータを蓄積し、前記認識部は、前記物体の表面画像または表面構造に対応する媒質を前記第１学習済みデータおよび前記第２学習済みデータの少なくとも一方に基づいて深層学習により判定することを特徴とする。
【００１４】
第７の発明は、電波伝搬シミュレーションモデルの作成プログラムであって、第５の発明または第６の発明に記載の電波伝搬シミュレーションモデルの作成装置が行う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】
【００１５】
本発明に係る電波伝搬シミュレーションモデルの作成方法、作成システム、作成装置および作成プログラムは、通信エリア内に存在する構造物などの物体の媒質定数を高い精度で自動的に割り当て、電波伝搬シミュレーションモデルを作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本実施形態に係る電波伝搬シミュレーションモデルの作成システムの構成例を示す図である。
【図２】レーザースキャンする通信エリアの一例を示す図である。
【図３】屋内構造物のテクスチャ画像の一例を示す図である。
【図４】屋外構造物のテクスチャ画像の一例を示す図である。
【図５】電波伝搬シミュレーションモデルの作成システムの処理例を示す図である。
【図６】通信エリアにおける物体領域の一例を示す図である。
【図７】物体の媒質の判定例を示す図である。
【図８】テクスチャ画像データに基づく分類用データの学習例を示す図である。
【図９】電波伝搬シミュレーションモデルの作成システムの変形例を示す図である。
【図１０】建材の一例を示す図である。
【図１１】比較例の電波伝搬シミュレーションモデルの作成システムの構成例を示す図である。
【図１２】比較例の電波伝搬シミュレーションモデルの作成システムの処理例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照して、本発明に係る電波伝搬シミュレーションモデルの作成方法、作成システム、作成装置および作成プログラムの実施形態について説明する。
【００１８】
図１は、本実施形態に係る電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム１００（以降、作成システム１００と称する）の構成例を示す。図１において、作成システム１００は、通信エリアをレーザースキャナーによりスキャンして、点群データや３Ｄ形状モデルなどの３次元空間情報を取得する処理を行う３Ｄ形状モデル作成ブロック１０１と、３Ｄ形状モデルに媒質定数を割り当てて数値化した電波伝搬シミュレーションデータを算出する処理を行うシミュレーションデータ作成ブロック１０２と、インターネットなどから屋内・屋外の大量の２次元カラーテクスチャ画像データ（以降、テクスチャ画像データ（またはテクスチャ画像）と称する）を取得して深層学習により媒質を判定するための学習済みデータを蓄積するデータ蓄積ブロック１０３とを有する。なお、テクスチャ画像は、例えば、色、形状、光の反射、模様などにより、物体表面の質感が表現された画像である。
【００１９】
ここで、３次元コンピュータグラフィックスで作成された３Ｄ形状モデルの表面に質感を与えるための手法としてテクスチャマッピング (Texture mapping) が知られている。本実施形態に係る電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム１００では、テクスチャマッピングの手法を応用し、深層学習により蓄積されたテクスチャ画像の学習済みデータから３Ｄ形状モデルの物体表面の媒質を判定し、電波伝搬シミュレーションに用いる３次元数値化モデルの媒質定数を高い精度で自動的に割り当て、電波伝搬シミュレーションモデルを作成する。
【００２０】
なお、本実施形態では、作成システム１００として説明するが、シミュレーションデータ作成ブロック１０２とデータ蓄積ブロック１０３とを１つの作成装置として構成してもよい。この場合、点群データファイル２０５や３Ｄ形状モデル２０６などの３次元空間情報や通信エリアの画像データを作成装置に入力するだけで、電波伝搬シミュレーションモデルが自動的に作成される。また、本実施形態で説明する電波伝搬シミュレーションモデルの作成処理は、コンピュータとプログラムによっても実現でき、プログラムを記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
【００２１】
図１において、３Ｄ形状モデル作成ブロック１０１は、レーザースキャン部２０１、緯度経度取得部２０２、出射角度取得部２０３および画像処理部２０４を有する。
【００２２】
レーザースキャン部２０１は、３次元レーザースキャナーを有し、３次元レーザースキャナーから対象物に照射される光の反射光の強度をモニタして対象物までの距離を計測する機器である。レーザースキャン部２０１は、例えば機器本体を水平面上で回転させる機構と、レーザー光を垂直方向に振る機構とを有し、メッシュ状に通信エリア内の全方向をスキャンすることができる。このようにして、レーザースキャン部２０１から対象物（測定点）までの相対距離が計測される。ここで、図２は、レーザースキャンする通信エリアの一例を示す。図２の例では、レーザースキャン部２０１を設置して、測定点との相対距離を計測する。図２（ａ）は、屋外の計測例を示し、レーザースキャン部２０１は、レーザーの出射方向を水平面上で回転させながら計測点を垂直方向に振り、ビルや樹木などの物体を含む屋外の通信エリア全体をメッシュ状にスキャンする。同様に、図２（ｂ）は、屋内の計測例を示し、レーザースキャン部２０１は、レーザーの出射方向を水平面上で回転させながら計測点を垂直方向に振り、机や椅子などの物体を含む屋内の通信エリア全体をメッシュ状にスキャンする。そして、レーザースキャン部２０１は、屋内・屋外の通信エリア内の各物体の測定点から反射される光の強度に基づいて、レーザースキャン部２０１から測定点までの距離を計測する。なお、レーザーの分解能に応じて、物体表面の凹凸形状や寸法、凹凸の周期などの計測も可能である。
【００２３】
緯度経度取得部２０２は、レーザースキャン部２０１が設置されている地理的な位置を示す絶対座標（緯度，経度，標高）を例えばＧＰＳ（Global Positioning System）などにより取得する。
【００２４】
出射角度取得部２０３は、レーザースキャン部２０１がレーザーを出射する角度（例えば、垂直方向の角度及び水平面上の回転角度）を取得する。ここで、各角度は、例えばエンコーダー、ジャイロセンサ、オドメータなどにより取得される。
【００２５】
画像処理部２０４は、レーザースキャン部２０１によりスキャンされる通信エリアをカメラで撮影して２次元画像データを取得する。なお、カラーカメラを用いることにより、色情報を取得することができ、レーザースキャン部２０１による測定点ごとの色情報が得られる。また、画像処理部２０４は、レーザースキャン部２０１による測定点ごとの絶対座標を算出し、さらに、距離空間内に離散的に分布する測定点ごとのデータ（点形式のデータ）を面形式のデータに変換する処理を行う。ここで、測定点の絶対座標は、レーザースキャン部２０１の絶対座標と、レーザースキャン部２０１と測定点との間の相対距離およびレーザーの出射角度に基づいて算出可能である。このようにして、画像処理部２０４は、３次元空間に離散的に分布した全測定点ごとの絶対座標を求める。また、画像処理部２０４は、測定点ごとの絶対座標を示す点形式のデータ（点群データファイル２０５）を作成する。さらに、画像処理部２０４は、点群データファイル２０５を物体認識など処理に適した面形式のデータに変換し、３Ｄ形状モデル２０６を作成する。なお、例えば点形式のデータを面形式のデータに変換する技術の一つとして知られるドロネー三角形分割法などが用いられる。
【００２６】
このようにして、３Ｄ形状モデル作成ブロック１０１では、レーザースキャン部２０１により通信エリアをスキャンして３Ｄ形状モデル２０６が作成され、シミュレーションデータ作成ブロック１０２に３Ｄ形状モデル２０６が出力される。なお、本実施形態では、レーザー光を用いて三次元空間を測定して３Ｄ形状モデル２０６を作成したが、通信エリアを複数のカメラで撮影して得られる視差画像から測定点との間の距離を計算し、３Ｄ形状モデル２０６を作成してもよい。但し、この場合は、物体表面のテクスチャ画像の認識は可能であるが、物体表面のミリメートルオーダーの凹凸など表面構造を識別することは難しい。
【００２７】
ここで、３Ｄ形状モデル２０６は、屋内・屋外の通信エリアにある構造物などの物体の大きさや距離などの情報を含む通信エリアの三次元空間モデルであるが、この段階では各物体の種類や媒質は不明である。例えば図２（ａ）の屋外の場合において、通信エリア内の物体がビルなのか樹木なのか等の判別、図２（ｂ）の屋内の場合において、通信エリア内の物体が机なのか椅子なのかパネルなのかなどの判別、さらには物体が木製なのか金属製なのかなどの媒質の判別はなされていない。電波伝搬シミュレーションを行うためには、各物体の媒質を認識して、誘電率、導電率および透磁率などの媒質定数を設定する必要がある。
【００２８】
次に、図１において、シミュレーションデータ作成ブロック１０２について説明する。シミュレーションデータ作成ブロック１０２は、画像認識部３０１、物体認識部３０２、媒質定数推定部３０３および３Ｄシミュレーションデータ算出部３０４を有する。
【００２９】
画像認識部３０１は、３Ｄ形状モデル作成ブロック１０１が作成した３Ｄ形状モデル２０６を入力して、３Ｄ形状モデルに対応する画像データを取得する。なお、３Ｄ形状モデルに対応する画像データは、画像処理部２０４により取得された通信エリアの画像データである。画像認識部３０１は、通信エリアの点群データおよび画像データから領域（物体形状）を切り出す。例えば、画像データを小領域に分割し、点群データの距離情報や画像データの色/テクスチャ等の類似度が高いものから小領域を結合する処理を繰り返して、物体領域を切り出す。
【００３０】
物体認識部３０２は、後述する画像蓄積部４０２がインターネットなどから大量のテクスチャ画像データを取得して深層学習により蓄積された学習済みデータ（第１学習済みデータに相当）を用いて、切り出した物体領域の表面画像から媒質を判定する。例えば、切り出した物体領域の表面画像がコンクリートのテクスチャ画像に合致する場合は、切り出した物体領域の媒質がコンクリート（又は、樹木、金属など）であると判定される。ここで、図３は、屋内構造物のテクスチャ画像の一例を示す。図３（ａ）は、木材のテクスチャ画像の一例で、様々な木材のテクスチャ画像がインターネット４０１から大量に学習される。図３（ｂ）は、金属のテクスチャ画像の一例を示し、様々な金属のテクスチャ画像がインターネット４０１から大量に学習される。同様に、図４は、屋外構造物のテクスチャ画像の一例を示す。図４に示すテクスチャ画像は、インターネットなどから大量に取得した屋外の構造物の画像例である。図４（ａ）はインターネット４０１から大量に取得されたコンクリートのテクスチャ画像の一例、同様に図４（ｂ）はインターネット４０１から大量に取得された草や樹木など植物のテクスチャ画像の一例をそれぞれ示している。なお、図３および図４は、モノクロ画像で示してあるが、実際にはカラーのテクスチャ画像も取得されるので、色の情報なども学習される。
【００３１】
媒質定数推定部３０３は、物体認識部３０２が認識した物体の媒質に対応する媒質定数（誘電率，導電率および透磁率などの電気定数）を推定する。物体認識部３０２が認識した媒質の媒質定数は、媒質の種類別に媒質定数が対応付けて記憶された後述の媒質データサーバ４０３の情報を参照して推定される。例えば、物体認識部３０２が認識した物体の媒質が「コンクリート」である場合は、媒質データサーバ４０３に蓄積されているデータベースから「コンクリート」を検索し、「コンクリート」に対応付けて記憶されている媒質定数を読み出し、当該媒質の媒質定数として物体に割り当てる。このようにして、媒質定数推定部３０３は、物体認識部３０２が認識した物体の媒質ごとに媒質定数を適切に割り当てることができる。なお、「コンクリート」の中にも類似する様々な種類があるが、分類を多様化することで学習することが可能である。
【００３２】
３Ｄシミュレーションデータ算出部３０４は、３Ｄ形状モデル２０６の各物体を媒質定数で数値化した電波伝搬シミュレーションモデルのデータを算出する。ここで、電波伝搬シミュレーションモデルのデータは、通信エリアの三次元空間上のどの位置（領域）にどのような媒質定数の物体があるのかを示す数値化された３Ｄモデルである。例えば、通信エリア内に媒質が「コンクリート」の物体（例えばビルなど）がある場合、電波伝搬シミュレーションモデルのデータは、「コンクリート」の物体の３次元空間位置に「コンクリート」の媒質定数が割り当てられる。
【００３３】
このようにして、シミュレーションデータ作成ブロック１０２では、通信エリア内の物体ごとの媒質を判定し、適切な媒質定数を自動的に割り当てることができるので、精度の高い電波伝搬シミュレーションモデルの作成を自動化することができる。
【００３４】
次に、図１に示したデータ蓄積ブロック１０３の処理について説明する。図１において、データ蓄積ブロック１０３は、画像蓄積部４０２および媒質データサーバ４０３を有する。
【００３５】
画像蓄積部４０２は、インターネット４０１などのネットワーク上から大量の２次元テクスチャ画像データを取得し、深層学習により、テクスチャ画像に対応する媒質を判定するための学習済みデータを蓄積する。例えば、テクスチャ画像が木材であるか金属であるかを判定するための学習済みデータが蓄積される。先に説明した物体認識部３０２は、蓄積された学習済みデータを用いて、切り出した物体領域の表面の媒質が何であるかを判定することができる。
【００３６】
媒質データサーバ４０３は、媒質の種類に対応する媒質定数の情報が記憶された媒質定数データベース（電気定数データベース（周波数依存データを含む）と称してもよい）である。なお、媒質定数データベースは、例えば、非特許文献２などに基づいて事前に作成される。ここで、画像蓄積部４０２が深層学習により蓄積した学習済みデータを媒質データサーバ４０３に保持してもよい。また、図１では、画像蓄積部４０２を独立したブロックとして記載したが、画像蓄積部４０２の処理を画像認識部３０１および物体認識部３０２が行ってもよい。
【００３７】
このようにして、データ蓄積ブロック１０３では、インターネットなどから屋内・屋外の大量の２次元テクスチャ画像データを深層学習して、各テクスチャ画像に対応する媒質を判定するための学習済みデータを蓄積する。
【００３８】
図５は、電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム１００の処理例を示す。
【００３９】
ステップＳ１０１において、画像認識部３０１は、レーザースキャン部２０１で取得された点群データから作成される３Ｄ形状モデル（３Ｄ構造データと称してもよい）に対応する通信エリアの画像データ（通信エリアをカメラで撮影した２次元画像データ）を取得する。
【００４０】
ステップＳ１０２において、画像認識部３０１は、通信エリアの画像データの画像（適宜、通信エリアの画像と称する）から１つ又は複数の個別の物体を認識して、物体領域の絞り込みを行う。なお、物体領域の絞り込み方法については、後で詳しく説明する。
【００４１】
ステップＳ１０３において、物体認識部３０２は、ステップＳ１０２で絞り込まれた物体表面の色やテクスチャなどに基づく深層学習により物体の媒質をラベル付けする（Segmentationと呼ばれる処理）。例えば、抽出された物体表面の媒質が木材、金属またはコンクリートなどであると認識される。ここで、本実施形態では、インターネット４０１上の屋内・屋外の大量のテクスチャ画像を取得して深層学習した学習済みデータを蓄積することにより、物体の媒質の認識精度を向上することができる。
【００４２】
ステップＳ１０４において、媒質定数推定部３０３は、媒質データサーバ４０３に格納されている媒質定数データベースを参照して、ステップＳ１０３で認識された媒質に対応する媒質定数を割り当てる。ここで、媒質定数データベースは、図１に示した媒質データサーバ４０３に含まれているものとするが、媒質データサーバ４０３とは別に媒質定数データベースを設けてもよい。なお、媒質定数データベースでは、例えば媒質定数を誘電率ε、導電率σおよび透磁率μとした場合、スチールの媒質定数：εａ，σａ，μａ、木材の媒質定数：εｂ，σｂ，μｂ、コンクリートの媒質定数：εｃ，σｃ，μｃ、鉱物の媒質定数：εｄ，σｄ，μｄ、ガラスの媒質定数：εｅ，σｅ，μｅ、のように、媒質別に媒質定数を対応付けた情報が格納されている。
【００４３】
ステップＳ１０５において、３Ｄシミュレーションデータ算出部３０４は、推定された物体の媒質定数と、３Ｄ形状モデルにより得られる物体の３次元座標とに基づいて、通信エリアにおける電波伝搬シミュレーションモデルのデータファイルを作成する。例えば、物体が「木製の机」である場合、深層学習により蓄積された学習済みデータから媒質が「木材」であると判定されるので、机の領域に木材の媒質定数が割り当てられた電波伝搬シミュレーションモデルのデータファイルが作成される。
【００４４】
このようにして、本実施形態に係る電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム１００は、通信エリア内の各物体に適切な媒質定数を自動的に割り当て、精度の高い電波伝搬シミュレーションモデルの作成を自動化することができる。
【００４５】
次に、図１で説明した画像認識部３０１および物体認識部３０２が行う物体領域の絞り込み処理と認識処理の一例について説明する。
（１）通信エリアの画像を小領域に分割する処理
通信エリアの画像は、例えば、既存のアルゴリズムで小領域に分割される。ここで、既存のアルゴリズムの一例として、例えば、通信エリアの画像をエッジ抽出し、エッジが連続する部分や囲まれた部分を小領域として分割する方法などが考えられる。或いは、単純に例えば８画素×８画素のブロックに分割して小領域としてもよい。
（２）複数の小領域を結合する処理
分割された小領域は、例えば類似度（色のヒストグラムやテクスチャ、明るさなど）で数値化され、混合メトリクスにより類似度の高いものから小領域を結合する処理を行うことにより、ある特定の１つの物体（例えば机など）を切り出すことができる。図６は、通信エリアにおける物体領域の一例を示す。なお、図６において、点線で示した物体は、小領域を結合処理して抽出した物体を示す。図６の例では、机、コピー機、ビルなど４つの物体が切り出されている。このように、色のヒストグラムやテクスチャ等の類似度に基づいて各媒質の形状（物体の形状）に応じた領域を切り出すことができる。
（３）深層学習による判定処理
切り出された物体領域に対して、深層学習により蓄積された学習済みデータから物体の媒質（例えば木材や金属など）が判定される。ここで、深層学習により、物体の媒質だけでなく、物体の分類（例えば机やコピー機などの物品名の判定）を行うこともできる。
【００４６】
図７は、物体の媒質の判定例を示す。図７（ａ）はスチール製の机、図７（ｂ）は木製の机、図７（ｃ）は天板が木のスチール製の机の一例、である。図７（ａ）の判定結果では、スチールのスコアが１．００であり、スチール１００％の机であると判定される。図７（ｂ）の判定結果では、木材のスコアが１．００であり、木材１００％の机であると判定される。図７（ｃ）の判定結果では、スチールのスコアが０．９８、木材のスコアが０．０２であり、スチール９８％で木材２％の机であると判定される。なお、木目調のプリントが施された金属の場合もあるが、これは学習時に媒質ラベルを細分化する（例えば、木目調の金属などのラベルを設ける）ことで解決可能である。
【００４７】
このように、本実施形態に係る電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム１００では、物体表面のテクスチャ画像の媒質を深層学習により判定することで、スチール製や木製など詳細な媒質を特定することができるので、適切な媒質定数を精度良く物体に割り当てることができる。
【００４８】
図８は、テクスチャ画像データに基づく分類用データの学習例を示す。
【００４９】
図８において、横軸は学習繰り返し回数、右側縦軸は分類精度（ＡＣＣＵＲＡＣＹ）、左側縦軸はどれだけ間違えたかを示すＬｏｓｓ、をそれぞれ表している。また、図８のグラフにおいて、丸印は分類精度、三角印はテストデータ、四角印は訓練データ、をそれぞれ示している。ここで、訓練データは予め決められた学習用のデータであり、テストデータは認識性能を評価するためのテスト用のデータである。なお、訓練データおよびテストデータのＬｏｓｓが低いほど学習精度が高いことを示している。
【００５０】
ここで、図８の学習例では、例えば、先に説明した図６に示すようなオフィス画像を深層学習のテスト用のデータとして用いており、媒質の異なる机（木製の机とスチール製の机）、表面の媒質がプラスチックのコピー機、媒質がガラスの窓、などが判定される。図８の結果では、約１００回の学習繰り返しで分類精度が約７０％になり、約１０００回の学習繰り返しで約８０％の分類精度が得られている。また、訓練データおよびテストデータは、共に学習繰り返し回数が多くなるとＬｏｓｓが低くなる傾向が見られるが、テストデータの７００回以上の学習繰り返しでは、過学習と呼ばれる状態になりＬｏｓｓが高くなっている。なお、過学習の問題は、例えば学習回数を最適化することで解決可能である。
【００５１】
このように、本実施形態に係る電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム１００は、インターネットなどから屋内・屋外の大量の２次元テクスチャ画像データを取得して、深層学習により各テクスチャ画像に対応する媒質を判定するための学習済みデータを蓄積するので、媒質の判定を自動的に行うとともに判定精度を向上することができる。
［変形例］
図９は、本実施形態に係る電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム１００の変形例を示す。図９に示した変形例の電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム１００ａ（以降、作成システム１００ａと称する）は、３Ｄ形状モデル作成ブロック１０１と、シミュレーションデータ作成ブロック１０２ａと、データ蓄積ブロック１０３ａとを有する。ここで、本実施形態では、作成システム１００ａとして説明するが、シミュレーションデータ作成ブロック１０２ａとデータ蓄積ブロック１０３ａとを１つの作成装置として構成してもよい。この場合、点群データファイル２０５や３Ｄ形状モデル２０６を作成装置に入力するだけで、電波伝搬シミュレーションモデルが自動的に作成される。また、本実施形態で説明する電波伝搬シミュレーションモデルの作成処理は、コンピュータとプログラムによっても実現でき、プログラムを記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
【００５２】
図９において、３Ｄ形状モデル作成ブロック１０１は、図１で説明した作成システム１００と同じブロックであり、通信エリアをレーザースキャナーによりスキャンして３Ｄ形状モデルを作成するまでの一連の処理を行う。
【００５３】
シミュレーションデータ作成ブロック１０２ａは、図１で説明したシミュレーションデータ作成ブロック１０２に相当する処理を行うが、物体の表面構造を認識して媒質を判定する点が異なる。
【００５４】
データ蓄積ブロック１０３ａは、図１で説明したデータ蓄積ブロック１０３に相当する処理を行うが、インターネットなどから屋内・屋外の大量の建材データを深層学習して学習用データを蓄積する点が異なる。ここで、建材データは、例えば、外壁タイルや屋内の天井パネルなど、世の中に多数流通している建材に関する情報で、色や模様だけでなく、凹凸形状や寸法、周期、フラット度合などの少なくとも１つの情報を含む表面構造データであり、さらに媒質や媒質定数などの情報を有してもよい。
【００５５】
なお、図９において、図１と同符号のブロックは、図１と同様に動作するブロックなので、重複する説明は省略する。ここでは、先ず、データ蓄積ブロック１０３ａについて説明した後、シミュレーションデータ作成ブロック１０２ａについて説明する。
【００５６】
図９において、データ蓄積ブロック１０３ａは、画像蓄積部４１１および媒質データサーバ４１２を有する。
【００５７】
画像蓄積部４１１は、図１の画像蓄積部４０２と同様に、インターネット４０１から大量の建材データを取得し、深層学習により、物体の表面構造に対応する媒質を判定するための学習済みデータ（第２学習済みデータに相当）を蓄積する。なお、蓄積された学習済みデータは、３Ｄ形状モデル作成ブロック１０１で作成された３Ｄ形状モデル２０６の各物体の表面構造に対応する媒質を判定するときに用いられる。ここで、レーザースキャン部２０１により取得された点群データは、ミリメートルオーダーの物体表面の凹凸状態を判別可能な表面構造の分解精度を有しているので、蓄積された建材データから凹凸状態の合致する建材を判定することができる。
【００５８】
媒質データサーバ４１２は、図１の媒質データサーバ４０３と同様に、建材（媒質）の種類に対応する媒質定数の情報が記憶された媒質定数データベースである。なお、媒質定数データベースは、例えば、非特許文献２などに基づいて事前に作成される。ここで、画像蓄積部４１１が深層学習により蓄積した学習済みデータを媒質データサーバ４１２に保持してもよい。或いは、各建材に対応する媒質定数の情報も深層学習して、媒質データサーバ４１２に学習済みデータを蓄積するようにしてもよい。
【００５９】
このようにして、データ蓄積ブロック１０３ａでは、インターネットなどから屋内・屋外の大量の建材データを取得して、深層学習により物体の表面構造から媒質を判定するための学習済みデータを蓄積する。
【００６０】
次に、シミュレーションデータ作成ブロック１０２ａは、表面構造認識部３１１、媒質定数推定部３１２および３Ｄシミュレーションデータ算出部３１３を有する。
【００６１】
表面構造認識部３１１は、屋内・屋外の建材データを深層学習した学習済みデータを用いて、３Ｄ形状モデル作成ブロック１０１で作成された３Ｄ形状モデル２０６の表面構造（凹凸の寸法や周期など）に基づいて建材を判定する。ここで、図１０は、建材の一例を示す。例えば、図１０の壁面タイルを判定する場合、学習済みデータには７０ｍｍ周期の凹凸形状で間隔が７ｍｍ、厚さが７ｍｍ、の壁面タイルの建材情報が学習済みデータに蓄積されているものとする。そして、レーザースキャン部２０１により取得された情報（点群データなど）から物体の凹凸の周期が７０ｍｍで凸部の間隔が７ｍｍ、凹部の深さが７ｍｍであった場合、物体が壁面タイルであると判定される。なお、タイル凸部の微細な凹凸や色などの建材データを用いて、種類の異なる壁面タイルを区別できるようにしてもよい。ここで、表面構造認識部３１１は、図１の物体認識部３０２が行う処理に含めてもよい。この場合、図１の画像認識部３０１が物体領域を切り出した後で物体の表面構造を認識するので、より高い精度で物体の媒質を判定することができる。
【００６２】
媒質定数推定部３１２は、図１で説明した媒質定数推定部３０３と同様の処理を行う。例えば、媒質定数推定部３１２は、建材の種類ごとに媒質定数が記憶された媒質データサーバ４１２から表面構造認識部３１１により判定された建材の種類に対応する媒質定数を読み出して、当該建材の領域に割り当てる。なお、媒質データサーバ４１２は、図１の媒質データサーバ４０３と同様に、様々な媒質の種類に対応する媒質定数の情報が記憶されたデータベースである。
【００６３】
３Ｄシミュレーションデータ算出部３１３は、図１で説明した３Ｄシミュレーションデータ算出部３０４と同様の処理を行う。例えば、３Ｄシミュレーションデータ算出部３１３は、３Ｄ形状モデル作成ブロック１０１が作成した３Ｄ形状モデル２０６の各物体の表面構造に対応する媒質定数を割り当てて数値化した電波伝搬シミュレーションモデルのデータを算出する。例えば、３Ｄ形状モデル２０６で判定された壁面タイルの領域に、壁面タイルに対応する媒質定数が割り当てられる。
【００６４】
このようにして、本実施形態に係る電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム１００ａは、インターネット４０１から屋内・屋外の大量の建材データを取得して、深層学習により各建材データに対応する媒質を判定するための学習済みデータを蓄積することにより媒質の判定を自動的に高い精度で行うことができ、電波伝搬シミュレーションモデルの作成を自動化することができる。
【００６５】
なお、図１の実施形態で説明した作成システム１００と、図９の変形例で説明した作成システム１００ａとを独立したシステムとして別々に説明したが、作成システム１００と作成システム１００ａとを組み合わせて１つの作成システムとしてもよい。これにより、媒質の判定精度をさらに向上することができる。
［比較例］
図１１は、比較例の電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム９００の構成例を示す。ここで、図１１において、比較例の作成システム９００は、図１の本実施形態で説明した３Ｄ形状モデル作成ブロック１０１に相当するブロックである。従って、図１１のレーザースキャン部９０１、緯度経度取得部９０２、出射角度取得部９０３、画像処理部９０４、点群データファイル９０５および３Ｄ形状モデル９０６は、図１のレーザースキャン部２０１、緯度経度取得部２０２、出射角度取得部２０３、画像処理部２０４、点群データファイル２０５および３Ｄ形状モデル２０６の各ブロックにそれぞれ対応する。
【００６６】
比較例の電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム９００では、点群データファイル９０５および３Ｄ形状モデル９０６の作成までを自動化できるが、技術者が点群データや通信エリアの画像データを参照して通信エリア内の物体の認識を行い、認識した物体に対する媒質定数の割り当ても手作業で行わなければならず、電波伝搬シミュレーションモデルの作成を自動化することが難しい。
【００６７】
図１２は、比較例の電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム９００の処理例を示す。
【００６８】
ステップＳ９０１において、レーザースキャン部９０１は通信エリア内の測定点（対象物）までの相対距離を計測する。また、緯度経度取得部９０２はＧＰＳなどによりレーザースキャン部９０１の絶対座標を取得し、出射角度取得部９０３はジャイロセンサやオドメータによりレーザーの出射角度を取得する。そして、画像処理部９０４は、レーザースキャン部９０１によりスキャンされる通信エリアをカメラで撮影して２次元画像データを取得する。
【００６９】
ステップＳ９０２において、画像処理部９０４は、レーザースキャン部９０１により計測された測定点までの相対距離と、緯度経度取得部９０２により取得されたレーザースキャン部９０１の絶対座標と、出射角度取得部９０３により取得されたレーザーの出射角度と、の情報に基づいて、測定点の絶対座標を算出し、点群データファイル９０５を作成する。そして、画像処理部９０４は、図１の画像処理部２０４と同様に、点群データファイル９０５を面形式のデータに変換して、３Ｄ形状モデル９０６を作成する。
【００７０】
ステップＳ９０３において、技術者は、手作業により、３Ｄ形状モデル９０６や通信エリアの画像データなどを参照して物体の認識を行い、認識した物体に対する媒質定数の割り当てを行う。
【００７１】
ステップＳ９０４において、技術者は、手作業により、通信エリア内の各物体に媒質定数を割り当てて数値化した電波伝搬シミュレーションモデルのファイルを作成する。
【００７２】
このように、比較例の電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム９００では、３Ｄ形状モデル９０６の作成までを自動化できるが、物体の認識や媒質定数の割り当てなどを手作業で行わなければならず、電波伝搬シミュレーションモデルの作成を自動化することが難しい。
【００７３】
これに対して、図１および図９で説明した本実施形態に係る電波伝搬シミュレーションモデルの作成システム１００および作成システム１００ａでは、インターネット４０１などのネットワーク上から得られる屋内・屋外の大量のテクスチャ画像データや建材データを取得して深層学習により蓄積した学習済みデータを用いて物体の媒質を高い精度で判定し、媒質定数データベースを参照して物体の媒質に対応する媒質定数を自動的に割り当てるので、電波伝搬シミュレーションモデルの作成を自動化することができる。
【符号の説明】
【００７４】
１００，１００ａ，９００・・・作成システム；１０１・・・３Ｄ形状モデル作成ブロック；１０２，１０２ａ・・・シミュレーションデータ作成ブロック；１０３，１０３ａ・・・データ蓄積ブロック；２０１，９０１・・・レーザースキャン部；２０２，９０２・・・緯度経度取得部；２０３，９０３・・・出射角度取得部；２０４，９０４・・・画像処理部；２０５，９０５・・・点群データファイル；２０６，９０６・・・３Ｄ形状モデル；３０１・・・画像認識部；３０２・・・物体認識部；３０３，３１２・・・媒質定数推定部；３０４，３１３・・・３Ｄシミュレーションデータ算出部；３１１・・・表面構造認識部；４０１・・・インターネット；４０２，４１１・・・画像蓄積部；４０３，４１２・・・媒質データサーバ
【図１】
2020009326.tif 000003
【図２】
2020009326.tif 000004
【図３】
2020009326.tif 000005
【図４】
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【図５】
2020009326.tif 000007
【図６】
2020009326.tif 000008
【図７】
2020009326.tif 000009
【図８】
2020009326.tif 000010
【図９】
2020009326.tif 000011
【図１０】
2020009326.tif 000012
【図１１】
2020009326.tif 000013
【図１２】
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