(57)【要約】【課題】構造物の紙の図面から構造物のデータを精度良く生成する。【解決手段】図面情報処理装置１００の画像認識部３０は、構造物の紙の図面を表す画像情報を、当該画像情報から構造物の柱芯又は梁芯を表す点の座標と点の間を接続する梁又は柱を表す線の座標とを認識するための第１の学習済みモデルへ入力して、構造物における点の座標及び線の座標を認識する。そして、接続情報出力部３２は、画像認識部３０により認識された構造物における点の座標及び線の座標を、構造物における点の座標及び線の座標から点と線との接続関係を表す接続情報を出力するための第２の学習済みモデルへ入力して、点と線との間の接続情報を出力する。そして、構造データ生成部３４は、接続情報出力部３２により出力された接続情報に基づいて、構造物を表す構造データを生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
構造物の紙の図面を表す画像情報を、前記画像情報から前記構造物の柱芯又は梁芯を表す点の座標と前記点の間を接続する梁又は柱を表す線の座標とを認識するための第１の学習済みモデルへ入力して、前記構造物における前記点の座標及び前記線の座標を認識する画像認識部と、
前記画像認識部により認識された前記構造物における前記点の座標及び前記線の座標を、前記構造物における前記点の座標及び前記線の座標から前記点と前記線との接続関係を表す接続情報を出力するための第２の学習済みモデルへ入力して、前記点と前記線との間の前記接続情報を出力する接続情報出力部と、
前記接続情報出力部により出力された前記接続情報に基づいて、前記構造物を表す構造データを生成する構造データ生成部と、
を含む図面情報処理装置。
【請求項２】
複数の前記点の座標と、前記線の始点の座標及び前記線の終点の座標と、が第２の学習済みモデルに入力され、
第２の学習済みモデルは、前記線の始点と前記線の終点とが接続する２つの前記点の確率を前記接続情報として出力し、
前記構造データ生成部は、前記確率が最大である２つの前記点の座標を接続するように前記線の始点の座標及び前記線の終点の座標を再設定して、前記構造データを生成する、
請求項１に記載の図面情報処理装置。
【請求項３】
構造物の柱芯又は梁芯を表す学習用の点の座標と、学習用の前記点の間を接続する梁又は柱を表す学習用の線の座標と、学習用の前記点と学習用の前記線との接続関係を表す学習用の接続情報と、の組み合わせである学習用データに基づいて、
構造物における前記点の座標及び前記線の座標から前記点と前記線との接続関係を表す接続情報を出力するための学習済みモデルを学習させる学習部
を含む図面情報処理モデル学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、図面情報処理装置及び図面情報処理モデル学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、設計図面データに含まれる線の中から寸法値に対応する寸法線を認識する設計図面処理装置が知られている（例えば、特許文献１）。また、手書き入力等のノイズが含まれる形状に対しても、より正確に形状を認識することが可能な形状認識装置が知られている（例えば、特許文献２）。この形状認識装置は、ニューラルネットワークを用いて、三角形、四角形、円形の認識を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第4583476号公報
【特許文献２】特開平8-096138号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来、構造物の紙の図面から当該構造物のデータを生成する際には、紙の図面を人が確認してデータに変換する方法が一般的であった。しかし、この方法は膨大な時間を要するため、上記特許文献２に開示されているような画像認識を行うニューラルネットワークを用いて認識処理を行うことが考えられる。
【０００５】
しかし、例えば、構造物の図面は様々な状態で保存されていることが多く、紙の状態は様々である。また、紙の種類も様々である。このため、ニューラルネットワークを用いて画像認識処理を行ったとしても、その認識精度は低い場合が多い。
【０００６】
特に、構造物の図面を画像処理により認識させた場合、柱の座標と梁の座標については認識可能であるものの、それらの接続についての認識精度は低い。例えば、本来一致するはずの柱の座標と梁の座標とがずれてしまう、という問題がある。
【０００７】
特許文献１及び特許文献２に開示されている技術は、寸法線を認識する技術及び図形を認識する技術ではあるが、例えば、構造物における柱と梁との接続に関しては考慮されていない。
【０００８】
本発明は上記事実に鑑みて、構造物の紙の図面から構造物のデータを精度良く生成することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明の図面情報処理装置は、構造物の紙の図面を表す画像情報を、前記画像情報から前記構造物の柱芯又は梁芯を表す点の座標と前記点の間を接続する梁又は柱を表す線の座標とを認識するための第１の学習済みモデルへ入力して、前記構造物における前記点の座標及び前記線の座標を認識する画像認識部と、前記画像認識部により認識された前記構造物における前記点の座標及び前記線の座標を、前記構造物における前記点の座標及び前記線の座標から前記点と前記線との接続関係を表す接続情報を出力するための第２の学習済みモデルへ入力して、前記点と前記線との間の前記接続情報を出力する接続情報出力部と、前記接続情報出力部により出力された前記接続情報に基づいて、前記構造物を表す構造データを生成する構造データ生成部と、を含む。これにより、構造物の紙の図面から構造物のデータを精度良く生成することができる。
【００１０】
本発明の図面情報処理装置においては、複数の前記点の座標と、前記線の始点の座標及び前記線の終点の座標と、が第２の学習済みモデルに入力され、第２の学習済みモデルは、前記線の始点と前記線の終点とが接続する２つの前記点の確率を前記接続情報として出力し、前記構造データ生成部は、前記確率が最大である２つの前記点の座標を接続するように前記線の始点の座標及び前記線の終点の座標を再設定して、前記構造データを生成するようにしてもよい。これにより、２つの点が接続される確率に基づいて、線の始点の座標及び線の終点の座標の再設定を精度良く行うことができる。
【００１１】
本発明の図面情報処理モデル学習装置は、構造物の柱芯又は梁芯を表す学習用の点の座標と、学習用の前記点の間を接続する梁又は柱を表す学習用の線の座標と、学習用の前記点と学習用の前記線との接続関係を表す学習用の接続情報と、の組み合わせである学習用データに基づいて、構造物における前記点の座標及び前記線の座標から前記点と前記線との接続関係を表す接続情報を出力するための学習済みモデルを学習させる学習部を含む。これにより、構造物の紙の図面から得られる、柱芯又は梁芯を表す点と当該点の間を結ぶ梁又は柱を表す線との間の接続情報を得るための学習済みモデルを生成することができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、構造物の紙の図面から構造物のデータを精度良く生成することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施形態に係る図面情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本実施形態の概要を説明するための説明図である。
【図３】本実施形態の学習用データを説明するための説明図である。
【図４】本実施形態の第１の学習済みモデルの一例を示す図である。
【図５】本実施形態の第２の学習済みモデルを説明するための説明図である。
【図６】本実施形態の第２の学習済みモデルを説明するための説明図である。
【図７】本実施形態に係る学習処理ルーチンの一例を示す図である。
【図８】本実施形態に係る図面情報処理ルーチンの一例を示す図である。
【図９】実施例の結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００１５】
＜本発明の実施形態に係る図面情報処理装置の構成＞
【００１６】
図１に、本発明の実施形態に係る図面情報処理装置１００の構成の一例を示す。図面情報処理装置１００は、機能的には、図１に示されるように、受付部１０、コンピュータ２０、及び出力部４０を含んだ構成で表すことができる。
【００１７】
本実施形態の図面情報処理装置１００は、図２に示されるように、構造物の紙の図面を表す画像情報Ｐから当該構造物の構造データＭを生成する。構造データＭは、例えば、耐震解析又は構造解析等に用いられる。
【００１８】
過去に建設された構造物の図面は、紙である場合がある。しかし、既に建設された構造物のＣＡＤ（computer-aided design）データ又は解析データが必要になる場合がある。この場合、従来では、人手によって紙の図面から電子データに変換する方法が一般的であった。
【００１９】
これに対し、例えば、近年発展しているニューラルネットワークを用いて画像認識を行い、紙の図面から構造物の情報を読み取るという手法が考えられる。しかし、従来手法では、構造物の一例である建物の柱芯の座標情報と梁の座標情報は読み取ることが可能であるものの、本来一致するはずの、柱芯の座標と梁の端点の座標とがずれてしまう、という課題がある。このため、構造物の図面が紙である場合には、柱と梁との間の接続情報を適切に認識することができない、という課題がある。
【００２０】
そこで、本実施形態では、紙の図面を表す画像情報から構造物の柱芯の座標情報及び梁の座標情報を認識する第１の学習済みモデルと、第１の学習済みモデルによって認識された座標情報に基づいて、柱芯と梁との間の接続情報を出力する第２の学習済みモデルを用意する。
【００２１】
そして、本実施形態の図面情報処理装置１００は、第１の学習済みモデルを用いて紙の図面内の柱芯の座標情報及び梁の座標情報を認識した後に、第２の学習済みモデルを用いて柱芯と梁との間の接続関係を認識する。これにより、構造物の紙の図面から構造物の各箇所の柱と梁との間の接続情報を精度良く生成することができる。更に、得られた接続情報から、構造物の構造データを精度良く生成することができる。
【００２２】
以下、本実施形態について具体的に説明する。
【００２３】
受付部１０は、外部から入力された入力情報を受け付ける。受付部１０は、例えばキーボード、マウス、又は外部装置からの入力を受け付ける入出力装置等によって実現される。
【００２４】
具体的には、受付部１０は、入力情報として、紙の図面内の柱及び梁を認識する第１の学習済みモデルを学習させるための、第１の学習用データを受け付ける。
【００２５】
第１の学習用データは、構造物の紙の図面の学習用の画像情報と、当該構造物の柱芯を表す学習用の点の座標と当該点の間を接続する梁を表す学習用の線の座標と、の組み合わせを表すデータである。
【００２６】
また、受付部１０は、入力情報として、紙の図面内の柱と梁との間の接続情報を出力する第２の学習済みモデルを学習させるための、第２の学習用データを受け付ける。
【００２７】
第２の学習用データは、構造物の柱芯を表す学習用の点の座標と、学習用の点の間を接続する梁を表す学習用の線の座標と、学習用の当該点と学習用の当該線との接続関係を表す学習用の接続情報と、の組み合わせを表すデータである。
【００２８】
また、受付部１０は、入力情報として、紙の図面から構造データを生成する対象の図面データ（以下、単に「対象の図面データ」と称する。）を受け付ける。対象の図面データは、例えば、紙の図面をスキャンすることにより得られるデータである。
【００２９】
コンピュータ２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、各処理ルーチンを実現するためのプログラム等を記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、記憶手段としてのメモリ、ネットワークインタフェース等を含んで構成されている。コンピュータ２０は、図１に示されるように、機能的には、取得部２２と、学習用データ記憶部２４と、学習部２６と、学習済みモデル記憶部２８と、画像認識部３０と、接続情報出力部３２と、構造データ生成部３４とを備えている。
【００３０】
取得部２２は、受付部１０によって受け付けられた情報を取得する。例えば、取得部２２は、第１の学習用データ及び第２の学習用データを取得し、学習用データ記憶部２４へ格納する。
【００３１】
学習用データ記憶部２４には、第１の学習用データ及び第２の学習用データが格納される。図３に、本実施形態の学習用データを説明するための説明図を示す。図３（Ａ）に示されるように、第１の学習用データは、学習用の画像情報と、柱芯を表す学習用の点の座標と、梁を表す学習用の線の座標とが対応付けられて格納される。図３（Ａ）に示されるデータＩＤ「00001」の第１の学習用データでは、学習用の画像情報がＩＭ１であった場合に、学習用の柱芯を表す点の座標の各々が「（Ｘ１，Ｙ１）・・・」であり、かつ学習用の線の座標の各々が「［（Ｘ２，Ｙ２），（Ｘ３，Ｙ３）］・・・」であることが表されている。１つの学習用の画像情報には、複数の柱と複数の梁とが含まれているため、それらを表す座標も複数存在する。このため、図３（Ａ）に示されるように、１つの学習用の画像情報には、複数の柱芯を表す学習用の点の座標の各々と、複数の梁を表す学習用の線の座標の各々とが対応付けられて格納される。
【００３２】
図３（Ｂ）に示されるように、第２の学習用データは、構造物の柱芯を表す学習用の点の座標の各々と、梁を表す学習用の線の座標と、学習用の柱芯と学習用の梁との間の学習用の接続情報とが対応付けられて格納される。図３（Ｂ）に示されるデータＩＤ「00001」の第２の学習用データでは、柱芯を表す学習用の点の座標の各々が「（Ｘ１’，Ｙ１’）・・・」であり、かつ梁を表す学習用の線の座標が「（Ｘ２’，Ｙ２’），（Ｘ３’，Ｙ３’）」であった場合に、柱芯と梁との間の学習用の接続情報が「（Ｘ１’，Ｙ１’），（Ｘ４’，Ｙ４’）」であることが表されている。
【００３３】
なお、第１の学習用データ及び第２の学習用データの表現形式は、図３（Ａ）（Ｂ）に限定されるものではなく、どのようであってもよい。例えば、柱芯を表す座標及び梁を表す座標には、識別情報を表すＩＤが付与され、このＩＤを用いて学習用データが表現されていてもよい。例えば、図３（Ｃ）に示されるように、データＩＤ「00001」の第２の学習用データでは、柱芯を表す学習用の点の座標の各々が「柱ＩＤ（Ｘ１’，Ｙ１’）・・・」であり、柱芯と梁との間の学習用の接続情報が「柱ＩＤ１，柱ＩＤ４」となっている。この場合には、柱ＩＤ１に対応する柱と、柱ＩＤ４に対応する柱とが、梁によって接続されていることが表されている。
【００３４】
学習部２６は、学習用データ記憶部２４に格納された第１の学習用データに基づいて、構造物の紙の図面の画像情報である対象の図面データから、当該構造物の柱芯を表す点の座標と当該点の間を接続する梁を表す線の座標とを認識するための第１の学習済みモデルを生成する。なお、学習部２６は、既存の学習アルゴリズムを用いて第１の学習済みモデルを生成する。
【００３５】
本実施形態においては、第１の学習済みモデルとして、図４に示されるような畳み込みニューラルネットワーク（CNN:Convolutional Neural Network）の一種であるVGGnetを用いる。畳み込みニューラルネットワーク（以下、単に「ＣＮＮ」と称する。）は、主として画像認識を行うモデルである。なお、図４に示されるＣＮＮの各層は、「convolution + ReLU」層、「max pooling」層、「fully connected + ReLU」層、及び「softmax」層によって構成されている。図４に示されるように、紙の図面を表す画像情報Ｐが、学習済みのＣＮＮへ入力されると、当該図面に存在する柱芯を表す点の座標と梁を表す線の座標とが出力される。
【００３６】
しかし、学習済みのＣＮＮから出力される座標情報においては、本来接続されているはずの柱と梁とが接続されていない場合がある。
【００３７】
図５に、本実施形態の第２の学習済みモデルを説明するための説明図を示す。図５に示されているＣ１は、学習済みのＣＮＮから出力される座標情報である。図５に示される座標情報Ｃ１には、４つの柱芯の座標（ＧＲＩＤ）「（Ｘ１，Ｙ１），（Ｘ２，Ｙ２），（Ｘ３，Ｙ３），（Ｘ４，Ｙ４）」と、４つの梁（ＢＥＡＭ）の座標「（Ｘ５，Ｙ５），（Ｘ６，Ｙ６）」「（Ｘ７，Ｙ７），（Ｘ８，Ｙ８）」「（Ｘ９，Ｙ９），（Ｘ１０，Ｙ１０）」「（Ｘ１１，Ｙ１１），（Ｘ１２，Ｙ１２）」とが示されている。なお、例えば、梁（ＢＥＡＭ）の座標における「（Ｘ５，Ｙ５），（Ｘ６，Ｙ６）」のうちの（Ｘ５，Ｙ５）は梁の始点を表し、（Ｘ６，Ｙ６）は梁の終点を表す。
【００３８】
例えば、図５のＳ１に示されるように、学習済みのＣＮＮから出力された座標情報Ｃ１に基づいて、柱と梁との接続関係を描画した場合、本来接続されるはずの柱Ｇと梁Ｂとが接続されていない場合がある。
【００３９】
そこで、本実施形態においては、接続関係を修正するための第２の学習済みモデルを用いて、第１の学習済みモデルである学習済みのＣＮＮから出力された座標情報を修正する。
【００４０】
具体的には、本実施形態においては、学習済みのＣＮＮから出力された座標情報Ｃ１を、第２の学習済みモデルへ入力してＣ２を得る。Ｃ２のうちの「ＧＲＩＤ」は柱芯の各座標を表し、「ＧＲＩＤ」の左端は柱芯のＩＤを表す。例えば、ＩＤ「１」の柱芯の座標は、（Ｘ１，Ｙ１）であることが示されている。
【００４１】
また、Ｃ２のうちの「ＢＥＡＭ」は梁に関する情報を表し、「ＢＥＡＭ」の左端は梁のＩＤを表す。例えば、ＩＤ「１」の梁は、ＩＤ「１」の柱芯とＩＤ「２」の柱芯とを接続していることが示されている。また、例えば、ＩＤ「２」の梁は、ＩＤ「２」の柱芯とＩＤ「３」の柱芯とを接続していることが示されている。
【００４２】
このような第２の学習済みモデルを用いることにより、新たな情報Ｃ２が生成され、図５のＳ２に示されるような、柱芯と梁との間の接続関係となる。
【００４３】
このため、学習部２６は、学習用データ記憶部２４に格納された第２の学習用データに基づいて、構造物における柱芯を表す点の座標及び梁を表す線の座標から、柱芯を表す点と梁を表す線との接続関係を表す接続情報を出力するための第２の学習済みモデルを生成する。なお、学習部２６は、既存の学習アルゴリズムを用いて第２の学習済みモデルを生成する。
【００４４】
本実施形態においては、第２の学習済みモデルとして、図６に示されるような３層ニューラルネットワーク（以下、単に「３層ＮＮ」と称する。）を用いる。図６に示されるように、３層ＮＮの入力層には、複数の柱芯を表す点の座標の各々と、梁を表す線の始点の座標及び線の終点の座標とが入力される。そして、中間層による演算を経て、出力層から接続情報が出力される。出力層からは、梁を表す線の始点と線の終点とが接続する２つの柱芯の確率が、接続情報として出力される。
【００４５】
出力層から出力される確率は、どの柱とどの柱とが、入力層に入力された梁によって接続されるのかを示す確率である。例えば、図６に示されるように、複数の柱芯の座標（ＸＰ，ＹＰ）（ＸＱ，ＹＱ）・・・が入力層に入力され、かつ梁の始点の座標（ＸＡ，ＹＡ）と梁の終点の座標（ＸＢ，ＹＢ）が入力層に入力されたとする。この場合、３層ＮＮの出力層の各ニューロンからは、始点（ＸＡ，ＹＡ）と終点（ＸＢ，ＹＢ）とから構成される梁によって接続され得る２つの柱の確率が出力される。例えば、図６に示される３層ＮＮの出力層のうち「柱１‐柱２」と示されているニューロンからは、柱１と柱２とが接続される確率が出力される。なお、「柱１‐柱２」は、柱１が梁の始点と一致し、柱２が梁の終点と一致していることが表されている。図６に示される例では、柱１と柱１とが接続される「柱１‐柱１」の確率が0.05であり、柱１と柱２とが接続される「柱１‐柱２」の確率が0.80であり、柱１と柱３とが接続される「柱１‐柱３」の確率が0.01であり、柱２と柱１とが接続される「柱２‐柱１」の確率が0.01であることが示されている。この場合、確率が最も高い「柱１‐柱２」が、始点（ＸＡ，ＹＡ）と終点（ＸＢ，ＹＢ）とから構成される梁によって接続されることが判明する。このため、本実施形態の学習済みの３層ＮＮによれば、どの柱とどの柱とが梁によって接続されるのかが判明する。
【００４６】
学習部２６は、第１の学習済みモデルと第２の学習済みモデルとを、学習済みモデル記憶部２８へ格納する。学習済みモデル記憶部２８には、第１の学習済みモデルと第２の学習済みモデルとが格納される。
【００４７】
画像認識部３０は、構造物の紙の図面を表す画像情報を、学習済みモデル記憶部２８に格納されている第１の学習済みモデルへ入力して、構造物における柱芯を表す点の座標及び梁を表す線の座標を認識する。
【００４８】
接続情報出力部３２は、画像認識部３０により認識された構造物における柱芯を表す点の座標及び梁を表す線の座標を取得する。そして、接続情報出力部３２は、構造物における柱芯を表す点の座標及び梁を表す線の座標を、学習済みモデル記憶部２８に格納されている学習済みの３層ＮＮへ入力する。そして、学習済みの３層ＮＮからは、柱芯を表す点と梁を表す線との間の接続情報が出力される。
【００４９】
この場合、学習済みの３層ＮＮの出力層からは、図６に示されるように、「柱１→柱１」の確率、「柱１→柱２」の確率、・・・が出力される。このため、接続情報出力部３２は、学習済みの３層ＮＮの出力層から出力された確率のうち、最も高い確率に対応する、２つの柱芯の情報を出力する。
【００５０】
なお、学習済みの３層ＮＮには、複数の柱芯の座標と１つの梁の座標とが入力される。このため推定対象となる梁の座標の各々が、１つづつ学習済みの３層ＮＮへ入力される。学習済みの３層ＮＮは、梁の座標が入力される毎に、当該梁によって接続される柱間の確率を出力する。
【００５１】
構造データ生成部３４は、接続情報出力部３２により出力された接続情報に基づいて、紙の図面の構造物を表す構造データを生成する。なお、構造データ生成部３４は、既存の技術を用いて、柱芯を表す点の位置と梁を表す線の位置とを考慮して、構造物の構造データを生成する。
【００５２】
なお、構造データ生成部３４は、接続情報出力部３２によって出力された確率が最大である２つの点の座標を接続するように線の始点の座標及び線の終点の座標を再設定して、構造データを生成する。
【００５３】
出力部４０は、構造データ生成部３４によって生成された構造データを結果として出力する。
【００５４】
出力部４０から出力された構造物の構造データは、例えば、構造解析又は耐震解析に用いられる。
【００５５】
＜図面情報処理装置１００の作用＞
【００５６】
次に、図面情報処理装置１００の作用について説明する。図面情報処理装置１００の受付部１０が、第１の学習用データ及び第２の学習用データの入力を受け付けると、学習用データ記憶部２４へ格納する。そして、図面情報処理装置１００のコンピュータ２０は、学習処理実行の指示信号を受け付けると、図７に示す学習処理ルーチンを実行する。
【００５７】
ステップＳ１００において、学習部２６は、学習用データ記憶部２４に格納された第１の学習用データを取得する。
【００５８】
ステップＳ１０２において、学習部２６は、上記ステップＳ１００で取得された第１の学習用データに基づいて、構造物の紙の図面の画像情報である対象の図面データから、当該構造物の柱芯を表す点の座標と梁を表す線の座標とを認識するためのＣＮＮを学習させる。そして、学習部２６は、学習済みのＣＮＮを得る。
【００５９】
ステップＳ１０４において、学習部２６は、学習用データ記憶部２４に格納された第２の学習用データを取得する。
【００６０】
ステップＳ１０６において、学習部２６は、上記ステップＳ１０４で取得された第２の学習用データに基づいて、構造物における柱芯を表す点の座標及び梁を表す線の座標から、点と線との接続関係を表す接続情報を出力するため３層ＮＮを学習させる。そして、学習部２６は、学習済みの３層ＮＮを得る。
【００６１】
ステップＳ１０８において、学習部２６は、上記ステップＳ１０２で生成された学習済みのＣＮＮと、上記ステップＳ１０６で生成された学習済みの３層ＮＮとを学習済みモデル記憶部２８に格納して、学習処理ルーチンを終了する。
【００６２】
＜図面情報処理ルーチン＞
【００６３】
図面情報処理装置１００によって生成された学習済みモデルが学習済みモデル記憶部２８に格納されると、構造物の紙の図面から構造データの生成が可能となる。図面情報処理装置１００のコンピュータ２０は、対象の図面データが受付部１０によって受け付けられると、図８に示す図面情報処理ルーチンを実行する。
【００６４】
ステップＳ２００において、取得部２２は、受付部１０によって受け付けられた、対象の図面データを取得する。
【００６５】
ステップＳ２０２において、画像認識部３０は、学習済みモデル記憶部２８に格納されている学習済みのＣＮＮを読み出す。
【００６６】
ステップＳ２０４において、画像認識部３０は、上記ステップＳ２００で取得された対象の図面データを、上記ステップＳ２０２で読み出された学習済みのＣＮＮへ入力する。そして、学習済みのＣＮＮから、構造物における柱芯を表す点の座標及び梁を表す線の座標が出力される。
【００６７】
ステップＳ２０６において、接続情報出力部３２は、学習済みモデル記憶部２８に格納されている学習済みの３層ＮＮを読み出す。
【００６８】
ステップＳ２０８において、接続情報出力部３２は、上記ステップＳ２０４で得られた柱芯を表す点の座標及び梁を表す線の座標を、上記ステップＳ２０６で読み出された学習済みの３層ＮＮへ入力する。そして、学習済みの３層ＮＮから、柱芯を表す点と梁を表す線との間の接続情報が出力される。
【００６９】
ステップＳ２１０において、構造データ生成部３４は、上記ステップＳ２０８で出力された接続情報に基づいて、構造物を表す構造データを生成する。
【００７０】
ステップＳ２１２において、構造データ生成部３４は、上記ステップＳ２１０で生成された構造データを出力して、図面情報処理ルーチンを終了する。
【００７１】
出力部４０からは、構造データ生成部３４によって生成された構造物の構造データが出力される。この構造データは、例えば、構造物の耐震解析等に用いられる。
【００７２】
以上詳細に説明したように、本実施形態の図面情報処理装置１００は、構造物の紙の図面を表す画像情報を、当該画像情報から構造物の柱芯を表す点の座標と、点の間を接続する梁を表す線の座標とを認識するための第１の学習済みモデルへ入力して、構造物における点の座標及び線の座標を認識する。そして、本実施形態の図面情報処理装置１００は、構造物における点の座標及び線の座標を、構造物における点の座標及び線の座標から点と線との接続関係を表す接続情報を出力するための第２の学習済みモデルへ入力して、点と線との間の接続情報を出力する。そして、本実施形態の図面情報処理装置１００は、接続情報に基づいて、構造物を表す構造データを生成する。これにより、構造物の紙の図面から構造物のデータを精度良く生成することができる。また、紙の図面しか存在しない既存の構造物の構造データ（例えば、耐震解析用のデータ）を自動的に生成することができる。
【００７３】
また、本実施形態の図面情報処理装置１００によれば、構造物の柱芯を表す学習用の点の座標と、学習用の点の間を接続する梁を表す学習用の線の座標と、学習用の点と学習用の線との接続関係を表す学習用の接続情報と、の組み合わせである学習用データに基づいて、構造物における点の座標及び線の座標から点と線との接続関係を表す接続情報を出力するための学習済みモデルを学習させる。これにより、構造物の紙の図面から得られる、柱芯を表す点と当該点の間を結ぶ梁を表す線との間の接続情報を得るための学習済みモデルを生成することができる。
【００７４】
＜実施例＞
【００７５】
次に実施例について説明する。図９は、本実施形態の図面情報処理装置によって得られた、構造物の柱芯と梁との間の接続情報によって描画された図を表すものである。
【００７６】
図９には、柱を表す黒四角Ｇと梁を表す線Ｂとの間の接続関係が描画されている。図９の左端には、接続関係が正解である、柱及び梁が描画されている。また、図９の中列には、第１の学習済みモデル（学習済みのＣＮＮ）から出力された座標情報によって描画された、柱及び梁が示されている。また、図９の右端には、第２の学習済みモデル（学習済みの３層ＮＮ）から出力された接続情報によって描画された、柱及び梁が示されている。
【００７７】
図９（Ａ）〜（Ｃ）の事例では、第１の学習済みモデルから出力された座標情報によって描画された柱及び梁については、接続関係が正解と異なっている。一方、第２の学習済みモデルから出力された接続情報によって描画された柱及び梁については、接続関係が正解とほぼ一致しており、柱と梁との間の接続関係が精度良く推定されていることがわかる。
【００７８】
一方、図９（Ｄ）の事例では、第１の学習済みモデルから出力された座標情報から描画された柱及び梁については接続関係が正解と異なっており、第２の学習済みモデルから出力された接続情報から描画された柱及び梁についても、接続関係が正解と異なっていることがわかる。
【００７９】
図９に示されるような柱と梁との間の接続関係について、１００個の事例の検証を行った。この検証では、接続箇所が正解であるか否かによって正解率を算出した。例えば、図９（Ｄ）に示される事例では、４箇所の接続箇所のうち３箇所が正解であるため、75[％]の正解率となる。１００個の事例について、柱と梁との間の接続関係の検証を行ったところ、99.75［％］の正解率が得られた。このため、本実施形態の図面情報処理装置によって得られる柱と梁との間の接続情報は、精度の良いものである、といえる。
【００８０】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【００８１】
例えば、上記実施形態では、モデルの一例として、ＣＮＮと３層ＮＮとを用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、どのようなモデルを用いても良い。また、ニューラルネットワークの層数は、何層であってもよい。
【００８２】
また、対象とする構造物は建物に限らず、どのような構造物であってもよい。
【００８３】
また、本実施形態では、構造物の平面図内の柱と梁との間の接続情報を生成する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、構造物の断面図を対象としてもよい。この場合には、構造物の紙の断面図を表す画像情報が、断面図の画像情報から構造物の梁芯を表す点の座標と点の間を接続する柱を表す線の座標とを認識するための第１の学習済みモデルへ入力され、構造物における点の座標及び線の座標が認識される。そして、第２の学習済みモデルによって、梁芯と柱との間の接続情報が出力され、その接続情報に基づいて、構造データが生成される。
【００８４】
なお、例えば、一方の端点のみが柱と接続される片持ち梁が存在する場合には、片持ち梁の存在を考慮するようにしてもよい。例えば、上記図６に示される「柱１‐柱１」の確率が、片持ち梁の存在を表す確率として対応付けてもよい。
【００８５】
また、上記ではプログラムが記憶部（図示省略）に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ及びマイクロＳＤカード等の記録媒体の何れかに記録されている形態で提供することも可能である。
【符号の説明】
【００８６】
１０   受付部
２０   コンピュータ
２２   取得部
２４   学習用データ記憶部
２６   学習部
２８   学習済みモデル記憶部
３０   画像認識部
３２   接続情報出力部
３４   構造データ生成部
４０   出力部
１００ 図面情報処理装置
【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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