(57)【要約】【課題】ゴミ箱に適用した場合でも、その通常利用を妨げることなく、投入された物体を識別できる物体識別装置および物体識別システムを提供する。【解決手段】ゴミ箱１の投入口１１から収容部１２へ物体が投入され、これが投入検知部１０１により検知されると、重量検知部１０２へ計測指令が出力される。重量検知部１０２は、計測指令に応答して所定の計測期間だけ所定の周期で各重量センサ１０２１の出力をサンプリングすることで重量信号の時系列を取得し、これらを統合して１レコード分の重量データを生成する。識別部１０４は、この重量データを予測モデルMに適用することで投入物体を識別する。警報部１０５は、識別結果が予め登録されている危険物等の警報対象であると警報を発して周囲に警告する。【選択図】図１
2020100451.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
収容部に投入された物体を識別する物体識別装置において、
収容部に物体が投入されたことを検知する投入検知手段と、
収容部の重量を検知する重量検知手段と、
物体が投入された際に検知される重量の時系列に基づいて当該物体を識別する識別手段とを具備したことを特徴とする物体識別装置。
【請求項２】
前記識別手段は、物体が投入された際の重量の時系列に基づいて当該物体を予測する予測モデルを含むことを特徴とする請求項１に記載の物体識別装置。
【請求項３】
前記重量検知手段が複数の重量センサを含み、
前記識別手段は、各重量センサが出力する重量信号の時系列に基づいて物体を識別することを特徴とする請求項１または２に記載の物体識別装置。
【請求項４】
前記重量検知手段は、各重量センサが出力した重量の時系列を直列に並べて１レコード分の重量データを構築し、
前記識別手段は、前記１レコード分の重量データに基づいて当該物体を識別することを特徴とする請求項３に記載の物体識別装置。
【請求項５】
前記識別の結果に対して所定の警報を発する警報手段を更に具備したことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の物体識別装置。
【請求項６】
前記警報手段は、警報音、フラッシュ光およびメッセージ出力の少なくとも一つにより警報を発することを特徴とする請求項５に記載の物体識別装置。
【請求項７】
収容部に投入された物体を識別する少なくとも一つの物体識別装置と監視サーバとを相互通信可能に接続して構成される物体識別システムにおいて、
前記物体識別装置が、
収容部に物体が投入されたことを検知する投入検知手段と、
収容部の重量を検知する重量検知手段と、
物体が投入された際に検知される重量の時系列を予測モデルに適用して当該物体を識別する識別手段と、
前記識別の結果を監視サーバへ送信する手段とを具備し、
前記監視サーバが、
各物体識別装置から送信される識別の結果に基づいて通報対象の物体が投入されたことを判断する手段を具備したことを特徴とする物体識別システム。
【請求項８】
前記監視サーバが、
前記通報対象の物体が投入されたことを判断すると所定の宛先へ警報を通知する手段を更に具備したことを特徴とする請求項７に記載の物体識別システム。
【請求項９】
前記重量検知手段が複数の重量センサを含み、
前記識別手段は、各重量センサが出力する重量信号の時系列に基づいて物体を識別することを特徴とする請求項７または８に記載の物体識別システム。
【請求項１０】
前記重量検知手段は、各重量センサが出力した重量の時系列を直列に並べて１レコード分の重量データを構築し、
前記識別手段は、前記１レコード分の重量データに基づいて当該物体を識別することを特徴とする請求項９に記載の物体識別システム。
【請求項１１】
前記監視サーバが、
前記予測モデルを生成する手段と、
前記生成した予測モデルを各物体識別装置に配信する手段とを更に具備したことを特徴とする請求項７ないし１０のいずれかに記載の物体識別システム。
【請求項１２】
前記物体識別装置が、
前記物体が投入された際に検知した重量の時系列を監視サーバへ送信する手段を更に具備し、
前記監視サーバが、
各物体識別装置から送信される重量の時系列を蓄積する重量データ収集手段と、
前記蓄積された重量の時系列をホワイトリストとして前記予測モデルを生成および／または更新する手段とを具備したことを特徴とする請求項７ないし１１のいずれかに記載の物体識別システム。
【請求項１３】
前記物体識別装置の少なくとも一つが、
投入される物体の属性ごとに収容部を備え、
少なくとも投入検知手段および重量検知手段を収容部ごとに備え、
収容部ごとに検知された重量の時系列を、対応する物体の属性と対応付けて前記監視サーバへ送信し、
前記監視サーバは、各物体の属性と対応付けられた重量の時系列を、当該属性の物体を識別するための教師データとして予測モデルを生成および／または更新することを特徴とする請求項７ないし１２のいずれかに記載の物体識別システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体識別装置および物体識別システムに係り、特に、ゴミ箱に投入された物体の識別に好適な物体識別装置および物体識別システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
駅などの公共施設に設置されたゴミ箱間でセンサーネットワークなどの通信路を構築し、テロ対策や環境美化に活用する技術が特許文献１−３に開示されている。
【０００３】
特許文献１には、ゴミ投入口を封止したゴミ箱を対象に、その収容量を重量ベースで計測し、重量増が検知されると、異物が投入された旨をセンサーネットワークで通報する技術が開示されている。
【０００４】
特許文献２には、ICチップとアンテナ素子を有するRFID部材と、RFIDの通信を遮蔽できる通信遮蔽層とから構成されるセキュリティラベルを、不正開封時に通信遮蔽層のみが破壊されて通信が可能となるように構成し、このセキュリティラベルを用いて公共の場に設置されたごみ箱のゴミ投入口を封止することで、不審物の投入を監視するテロ対策技術が開示されている。
【０００５】
特許文献３には、ゴミ箱の内側面に、検知波を水平方向に発信するゴミ検知センサを設け、このゴミ検知センサが検知した信号に基づいてゴミの蓄積状態を判断するゴミ箱監視システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開2009-249118号公報
【特許文献２】特開2018-013891号公報
【特許文献３】特開2017-206333号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１では、封止されているゴミ箱に何らかの物体が投入されたことまでは検知できるが、投入された物体を識別することができない。さらに、センサーネットワークは無線カバレッジが狭いので、ゴミ箱の設置場所に制約が存在する。
【０００８】
特許文献２では、ゴミ箱の投入口をセキュリティラベルで封止しなければならないので、日常的な使用には不向きである。また、特許文献２では、セキュリティラベルが破壊されて物体が何らかの物体が投入されたことまでは検知できるが、投入された物体を識別することができない。
【０００９】
特許文献３では、ゴミ箱に投入されたゴミの量は検知できるが、どのようなゴミが投入されたのかを識別できないので、特に危険物の投入を識別するテロ対策には不向きである。
【００１０】
本発明の目的は、上記の技術課題を解決し、ゴミ箱に適用した場合でも、その通常利用を妨げることなく、投入された物体を正確に識別できる物体識別装置および物体識別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】
【００１１】
上記の目的を達成するために、本発明は、以下の構成を具備した点に特徴がある。
【００１２】
(1) 本発明の物体識別装置は、収容部に物体が投入されたことを検知する投入検知手段と、収容部の重量を検知する重量検知手段と、物体が投入された際に検知される重量の時系列に基づいて当該物体を識別する識別手段とを具備した点に特徴がある。
【００１３】
(2) 本発明の物体識別装置は、物体が投入された際の重量の時系列に基づいて当該物体を予測する予測モデルを含む点に特徴がある。
【００１４】
(3) 本発明の物体識別装置は、重量検知手段が複数の重量センサを含み、各重量センサが出力する重量信号の時系列に基づいて物体を識別する点に特徴がある。
【００１５】
(4) 本発明の物体識別装置は、複数の重量センサが出力した重量の時系列を直列に並べて１レコード分の重量データを構築し、識別手段が前記１レコード分の重量データに基づいて当該物体を識別する点に特徴がある。
【００１６】
(5) 本発明の物体識別装置は、識別の結果に対して所定の警報を発する警報手段を更に具備した点に特徴がある。
【００１７】
(6) 本発明の物体識別システムは、収容部に投入された物体を識別する少なくとも一つの物体識別装置と監視サーバとを相互通信可能に接続して構成され、前記物体識別装置が、収容部に物体が投入されたことを検知する投入検知手段と、収容部の重量を検知する重量検知手段と、物体が投入された際に検知される重量の時系列を予測モデルに適用して当該物体を識別する識別手段と、前記識別の結果を監視サーバへ送信する手段とを具備し、前記監視サーバが、各物体識別装置から送信される識別の結果に基づいて通報対象の物体が投入されたことを判断する手段を具備した点に特徴がある。
【００１８】
(7) 本発明の物体識別システムは、前記監視サーバが、前記通報対象の物体が投入されたことを判断すると所定の宛先へ警報を通知する手段を更に具備した点に特徴がある。
【００１９】
(8) 本発明の物体識別システムは、重量検知手段が複数の重量センサを含み、各重量センサが出力する重量信号の時系列に基づいて物体を識別する点に特徴がある。
【００２０】
(9) 本発明の物体識別システムは、複数の重量センサが出力した重量の時系列を直列に並べて１レコード分の重量データを構築し、前記１レコード分の重量データに基づいて当該物体を識別する点に特徴がある。
【００２１】
(10) 本発明の物体識別システムは、前記監視サーバが、前記予測モデルを生成する手段と、前記生成した予測モデルを各物体識別装置に配信する手段とを更に具備した点に特徴がある。
【００２２】
(11) 本発明の物体識別システムは、前記物体識別装置が、物体が投入された際に検知した重量の時系列を監視サーバへ送信する手段を更に具備し、前記監視サーバが、各物体識別装置から送信される重量の時系列を蓄積する重量データ収集手段と、前記蓄積された重量の時系列をホワイトリストとして前記予測モデルを生成および／または更新する手段とを具備した点に特徴がある。
【００２３】
(12) 本発明の物体識別システムは、前記物体識別装置が、投入される物体の属性ごとに収容部を備え、少なくとも投入検知手段および重量検知手段を収容部ごとに備え、収容部ごとに検知された重量の時系列を、対応する物体の属性と対応付けて前記監視サーバへ送信し、前記監視サーバは、各物体の属性と対応付けられた重量の時系列を、当該属性の物体を識別するための教師データとして予測モデルを生成および／または更新する点に特徴がある。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、以下のような効果が達成される。
【００２５】
(1) 本発明の物体識別装置によれば、収容部に物体が投入された際に検知される収容部の重量の時系列が当該物体に固有であることに基づいて、収容部に投入された物体を識別するので、簡単な構成で投入物体を正確に識別できるようになる。
【００２６】
(2) 本発明の物体識別装置によれば、収容部に物体が投入された際に検知される収容部の重量の時系列を予測モデルに適用して当該物体を識別するので、各物体に固有かつ潜在的な特徴に基づく正確な識別が可能になる。
【００２７】
(3) 本発明の物体識別装置によれば、複数の重量センサが出力する重量信号の時系列に基づいて物体を識別するので、検知される重量の時系列に各物体の特徴を有効に反映できるようになる。
【００２８】
(4) 本発明の物体識別装置によれば、複数の重量センサが出力する重量の時系列を直列に並べて１レコード分の重量データを構築するので、複数の重量信号に基づく予測モデルの構築が容易になる。
【００２９】
(5) 本発明の物体識別装置によれば、識別の結果に対して所定の警報として、例えば警報音、フラッシュ光およびメッセージ出力の少なくとも一つにより警報を発することができるので、投入された物体が危険物に識別された場合などに周囲に警報を発令して安全を確保できるようになる。
【００３０】
(6) 本発明の物体識別システムによれば、監視サーバが学習した予測モデルを各物体識別装置へ容易に提供できるようになるのみならず、各物体識別装置による物体の識別結果を監視サーバが一元管理できるようになる。
【００３１】
(7) 本発明の物体識別システムによれば、いずれかの物体識別装置が危険物等を識別した場合には、監視サーバが所定の宛先へ警報を通知できるので、遠隔地に所在する管理者等への通報が容易になる。
【００３２】
(8) 本発明の物体識別システムによれば、監視サーバは、各物体識別装置が平常時に検知した重量の時系列を収集し、これをホワイトリストとして予測モデルを生成および／または更新するので、機械学習用の教師データを簡単かつ大量に取得できるようになる。
【００３３】
(9) 本発明の物体識別システムによれば、例えば分別ゴミ箱の各収容部に物体識別装置を適用した場合、分別された物体が投入される収容部ごとに検知した重量の時系列が、分別された各物体に固有の教師データとして予測モデルの学習に用いられるので、物体の属性ごとに機械学習用の教師データを簡単かつ大量に取得できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の第１実施形態に係る物体識別装置の機能ブロック図である。
【図２】ゴミ箱の横面図[同図(a)]および収容部底部の平面図[同図(b)]である。
【図３】収容部の底板の一例を示した図である。
【図４】複数の重量センサの出力を統合して１レコード分の重量データを生成する例を示した図である。
【図５】本発明の第２実施形態に係る物体識別システムのブロック図である。
【図６】第２実施形態における物体識別装置の機能ブロック図である。
【図７】第２実施形態におけるゴミ箱監視サーバの機能ブロック図である。
【図８】第３実施形態におけるゴミ箱監視サーバの機能ブロック図である。
【図９】本発明の第４実施形態に係る物体識別システムのブロック図である。
【図１０】第４実施形態における物体識別装置の機能ブロック図である。
【図１１】第４実施形態におけるゴミ箱監視サーバの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。図１は、本発明の第１実施形態に係るゴミ箱１に実装されて、その収容部１２に投入された物体を識別する物体識別装置１０の主要部の構成を示した機能ブロック図である。図２(a)は、ゴミ箱１の横断面図であり、図２(b)は、ゴミ箱１の収容部１２を上方から見込んだ平面図である。
【００３６】
投入検知部１０１は、図２(a)に示したように、例えばゴミ箱１の上面内側に設けられたモーションセンサ、あるいはゴミ箱１の振動を検知する加速度センサであり、ゴミ投入口１１から物体が収容部１２に投入されたことを検知する。重量検知部１０２は、前記投入検知部１０１により物体の投入が検知されたことを契機に、所定のサンプリング周期で所定の計測期間（たとえば、0.1秒周期で４秒間）だけ収容物の重量を計測し、重量信号の時系列を出力する。
【００３７】
本実施形態では、重量検知部１０２が底板１３および複数の重量センサ１０２１で構成される。複数の重量センサ１０２１は、図２(a)，(b)に示したように、底板１３を支持するように平面状に離間配置される。前記底板１３は、例えば図３に示したように、重量センサ１０２１ごとに略同一形状に分割されていても良いし、重量センサ１０２１ごとの面積が等しくなるように分割してもよい。
【００３８】
予測モデル記憶部１０３には、ゴミ箱１に物体が投入された際に前記重量検知部１０２の各重量センサ１０２１が出力する重量信号の時系列に基づいて当該物体を識別する予測モデルMが予め記憶されている。識別部１０４は、物体が投入された際に検知した重量信号の時系列を前記予測モデルMに適用して当該物体を識別する。
【００３９】
警報部１０５は、ゴミ箱付近の人間やゴミ箱の管理者に警告を発することができる。例えば、投入された物体の識別結果が爆発物や引火物などの危険物であると、警報音や警報メッセージを発生し、あるいはフラッシュ光を発するなどして危険物が投入されている可能性のあることを周囲に告知する。また、ゴミ箱１がディスプレイを備えていれば、危険物が投入されている可能性がある旨のメッセージを表示するようにしても良い。
【００４０】
前記予測モデルMは、ゴミ箱の仕様や規格ごとに、属性が既知の物体を投入した際に検知される重量信号の時系列を、収容部１２に様々な物体が様々な量だけ蓄積されている状態を模擬しながら繰り返し計測し、投入した既知の物体と重量信号の時系列との関係を教師データとして大量に機械学習することで生成できる。
【００４１】
また、本実施形態ではゴミ箱１が複数の重量センサ１０２１を具備するので、図４に示したように、各重量センサ１０２１が出力する重量信号の時系列を直列に配列、統合して１レコードとし、当該１レコード分の重量信号の時系列を一つの重量データとして取り扱うようにすることで、複数の重量センサを設けた場合の予測モデルの適用を容易なものとしている。
【００４２】
このような構成において、ゴミ箱１の投入口１１から収容部１２へ物体が投入され、これが投入検知部１０１により検知されると、重量検知部１０２へ計測指令が出力される。重量検知部１０２は、前記計測指令に応答して所定の計測期間だけ所定の周期で各重量センサ１０２１の出力をサンプリングすることで重量信号の時系列を取得し、これらを統合して前記１レコード分の重量データを生成する。
【００４３】
識別部１０４は、この重量データを予測モデルMに適用することで投入物体を識別する。警報部１０５は、識別結果が予め登録されている危険物等の警報対象であると、警報を発して周囲に警告する。
【００４４】
本実施形態によれば、収容部１２に物体が投入された際に検知される当該収容部１２の重量の時系列が当該物体に固有であることに基づいて、収容部１２に投入された物体を識別するので、簡単な構成で投入物体を正確に識別できるようになる。
【００４５】
また、本実施形態によれば、収容部１２に物体が投入された際に検知される収容部の重量の時系列を予測モデルMに適用して当該物体を識別するので、各物体に固有かつ潜在的な特徴に基づく正確な識別が可能になる。
【００４６】
さらに、本実施形態によれば、複数の重量センサ１０２１が出力する重量信号の時系列に基づいて物体を識別するので、検知される重量の時系列に各物体の特徴を有効に反映できるようになる。
【００４７】
さらに、本実施形態によれば、複数の重量センサ１０２１が出力する重量の時系列を直列に並べて１レコード分の重量データを構築するので、複数の重量信号に基づく予測モデルMの構築が容易になる。
【００４８】
さらに、本実施形態によれば、識別の結果に対して音響的および／または光学的な警報を発することができるので、投入された物体が危険物に識別された場合などに周囲に警報を発令して安全を確保できるようになる。
【００４９】
図５は、本発明の第２実施形態に係る物体識別システムの構成を示したブロック図であり、ここでは、ゴミ箱１に捨てられた物体を識別するシステムを例にして説明する。本実施形態の識別システムは、複数のゴミ箱１とゴミ箱監視サーバ２とをネットワークで接続して構成されるが、ここでは便宜上、ゴミ箱１が一つだけ図示されている。
【００５０】
図６は、各ゴミ箱１に実装される物体識別装置１０の主要部の構成を示したブロック図であり、前記と同一の符号は同一または同等部分を表しているので、その説明は省略する。
【００５１】
本実施形態では、前記警報部１０５に代えて、ゴミ箱監視サーバ２との間に通信セッションを確立して物体の識別結果等をゴミ箱監視サーバ２へ送信するなどの送受信機能を発揮する通信部１０６を設けた点に特徴がある。
【００５２】
図７は、前記ゴミ箱監視サーバ２の主要部の構成を示した機能ブロック図であり、通信部２０１は、各ゴミ箱１に実装された物体識別装置１０の通信部１０６と協働して通信セッションを確立する。予測モデル生成部２０３は、入力部２０２から別途に入力される大量の教師データに機械学習を適用して、ゴミ箱に物体が投入された際に検知される重量信号の時系列に基づいて当該物体を識別する予測モデルMを生成する。
【００５３】
予測モデル配信部２０４は、前記生成した予測モデルを各ゴミ箱１に配信する。通報部２０５は、各ゴミ箱容器１から通知される投入物体の識別結果を判別して所定の宛先へ通報を行う。
【００５４】
このような構成において、ゴミ箱監視サーバ２には、各ゴミ箱１に投入された既知の物体と重量信号の時系列との関係を様々な環境下で学習して得られた多数の教師データが入力部２０２から入力される。予測モデル生成部２０３は、入力された多数の教師データを機械学習することで、重量信号の時系列から投入物体を識別する予測モデルMを生成する。生成された予測モデルMは、前記予測モデル配信部２０４により各ゴミ箱１へ配信されて各予測モデル記憶部１０３に記憶される。
【００５５】
各ゴミ箱１では、前記投入検知部１０１により物体の投入が検知されると、前記重量検知部１０２による重量計測が実施されて前記１レコード分の重量データが生成される。識別部１０４は、前記１レコード分のデータ列を、前記予め配信されている予測モデルMに適用することで投入物体を識別し、識別結果を通信部１０６からゴミ箱監視サーバ２へ通知する。
【００５６】
ゴミ箱監視サーバ２では、前記通報部２０５が前記通知された識別結果を判別し、投入された物体が危険物等の通報対象物であれば、所定の宛先へアクセスして識別結果を通報する。
【００５７】
本実施形態によれば、監視サーバ２が学習した予測モデルMを各ゴミ箱１の物体識別装置１０へ容易に提供できるようになるのみならず、各物体識別装置１０による物体の識別結果を監視サーバ２が一元管理できるようになる。
【００５８】
また、本実施形態によれば、いずれかのゴミ箱１に実装されている物体識別装置１０が危険物等を識別した場合には、監視サーバ２が所定の宛先へ警報を通知できるので、遠隔地に所在する管理者等への通報が容易になる。
【００５９】
図８は、本発明の第３実施形態に係る物体識別システムが採用するゴミ箱監視サーバ２の主要部の構成を示した図であり、前記と同一の符号は同一または同等部分を表しているので、その説明は省略する。
【００６０】
上記の第２実施形態では、投入された物体が何であるかを具体的に識別するものとして説明したが、爆発物や発火物などのテロ行為に用いられる危険物の識別を目的とするのであれば、投入された物体がこれらの危険物であるか否かの２値的な判断のみで事足りることになる。
【００６１】
一方、危険物がゴミ箱１に投入される可能性が、大きなイベントなどを控えた限られた期間に多いことを鑑みれば、それ以外の期間に投入された物体は、全て危険物以外とみなすことができる。
【００６２】
そこで、本実施形態では一般的に危険物の投入される可能性が低い期間内に投入された物体は全て危険物以外とみなして、その間に蓄積された重量信号の時系列をホワイトリストに登録する。そして、このホワイトリストを用いて危険物を識別する予測モデルを構築するようにしている。
【００６３】
なお、前記危険物の投入される可能性が低い期間内に危険物の投入が確認された場合は、当該危険物に対応すると推定される重量信号の時系列を前記ホワイトリストから削除することが望ましい。したがって、ホワイトリストに登録する重量信号の時系列には、送信元のゴミ箱IDを登録するなどして、その排除を容易にしておくことが望ましい。
【００６４】
本実施形態では、前記２実施形態が採用するゴミ箱監視サーバ２に、各ゴミ箱１から重量信号の時系列を収集して蓄積する重量データ収集部２０６を設けた点に特徴がある。さらに、前記予測モデル生成部２０３に、前記重量データ収集部２０６に蓄積された大量の重量信号の時系列をホワイトリストとして、前記予測モデルMを更新する更新部２０３１を設けた点に特徴がある。
【００６５】
このような構成において、各ゴミ箱１では、前記投入検知部１０１により物体の投入が検知されると、前記重量検知部１０２による重量計測が実施されて前記１レコード分の重量データが構築される。識別部１０４は、前記１レコード分の重量データを予測モデルMに適用することで、投入物体が危険物であるか否かを識別し、識別結果を前記１レコード分の重量データと共に通信部１０６からゴミ箱監視サーバ２へ通知する。
【００６６】
ゴミ箱監視サーバ２では、各ゴミ箱１から送信される重量データが重量データ収集部２０６に蓄積される。前記予測モデル生成部２０３では、更新部２０３１が前記重量データ収集部２０６に蓄積された大量の重量データをホワイトリストとして機械学習を実施することで前記予測モデルMを更新する。更新された予測モデルMは、予測モデル配信部２０４により各ゴミ箱１へ配信されて各予測モデル記憶部１０３に更新記憶される。
【００６７】
本実施形態によれば、監視サーバ２は、各ゴミ箱１の物体識別装置１０が平常時に検知した重量の時系列を収集し、これをホワイトリストとして予測モデルMを生成および／または更新するので、機械学習用の教師データを簡単かつ大量に取得できるようになる。
【００６８】
図９は、本発明の第４実施形態に係る物体識別システムの構成を示したブロック図であり、ゴミを分別回収する少なくとも一つの分別ゴミ箱４および非分別の一般ゴミ箱１を含む複数のゴミ箱とゴミ箱監視サーバ２とをネットワークで接続して構成される。本実施形態では、分別ゴミ箱４が「缶」、「ペットボトル」および「雑誌」を分別できるように、それぞれ独立したゴミ収容部１２ａ，１２ｂ，１２ｃを備えるものとして説明する。
【００６９】
分別ゴミ箱４を設置すると、空缶の収容部１２ａには空缶の投入される確率が高く、ペットボトル収容部１２ｂにはペットボトルの投入される確率が高く、雑誌収容部１２ｃには雑誌の投入される確率が高くなることが、経験的に認められる。
【００７０】
そこで、本実施形態では空缶収容部１２ａに物体が投入されると、当該物体を空缶とみなし、検知された重量信号の時系列を物体が空缶である場合に固有の教師データとして収集する。同様に、ペットボトル収容部１２ｂで検知された重量信号の時系列はペットボトル識別用の教師データとして収集し、雑誌収容部１２ｃで検知された重量信号の時系列は雑誌識別用の教師データとして収集する。
【００７１】
そして、このようにして収集された大量の教師データを機械学習することで、重量信号の時系列のみに基づいて、投入物体が空缶、ペットボトルおよび雑誌のいずれであるかを識別する予測モデルを生成および更新し、これを非分別の一般ゴミ箱１に適用することで当該一般ゴミ箱１における識別の向上を実現するようにしている。
【００７２】
図１０は、第４実施形態における分別ゴミ箱４の主要部の構成を示した機能ブロック図であり、前記と同一の符号は同一または同等部分を表しているので、その説明は省略する。
【００７３】
本実施形態では、「空缶」、「ペットボトル」および「雑誌」の収容部１２ａ，１２ｂ，１２ｃごとに、それぞれ投入検知部１０１ａ，１０１ｂ，１０１ｃおよび重量検知部１０２ａ，１０２ｂ，１０２ｃを別々に備え、通信部１０６、識別部１０４および予測モデルMは各収容部１２が共用する。
【００７４】
図１１は、第４実施形態におけるゴミ箱監視サーバ２の主要部の構成を示したブロック図であり、前記と同一の符号は同一または同等部分を表しているので、その説明は省略する。
【００７５】
本実施形態では、重量データ収集部２０６が空缶領域２０６ａ、ペットボトル領域２０６ｂおよび雑誌領域２０６ｃに仕分けされ、空缶領域２０６ａには、前記空缶を分別収集する収容部１２ａに設けられた重量検知部１０２ａで検知された重量データが収集される。同様に、ペットボトル領域２０６ｂには、前記ペットボトルを分別収集する収容部１２ｂに設けられた重量検知部１０２ｂで検知された重量データが収集され、雑誌領域２０６ｃには、前記雑誌を分別収集する収容部１２ｃに設けられた重量検知部１０２ｃで検知された重量データが収集される。
【００７６】
前記予測モデル生成部２０３の更新部２０３ａは、空缶領域２０６ａに蓄積された重量信号の時系列は空缶識別用の教師データ、ペットボトル領域２０６ｂに蓄積された重量信号の時系列はペットボトル識別用の教師データ、雑誌領域２０６ｃに蓄積された重量信号の時系列は雑誌識別用の教師データとして再学習を定期的に実施することで前記予測モデルMを更新する。予測モデル配信部２０４は、更新された最新の予測モデルMを、非分別の一般ゴミ箱１へ配信する。
【００７７】
本実施形態によれば、分別された物体が投入される収容部１２ごとに検知した重量の時系列が、分別された各物体に固有の教師データとして予測モデルMの学習に用いられるので、物体の属性ごとに機械学習用の教師データを簡単かつ大量に取得できるようになる。
【符号の説明】
【００７８】
１…ごみ箱，２…ゴミ箱監視サーバ，４…分別ごみ箱，１１…ゴミ投入口，１２…収容部，１３…底板，１０１…投入検知部，１０２…重量検知部，１０３…予測モデル記憶部，１０４…識別部，１０５…警報部，１０６…通信部，２０１…通信部，２０２…入力部，２０３…予測モデル生成部，２０４…予測モデル配信部，２０５…通報部，２０６…重量データ収集部，１０２１…重量センサ
【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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