(57)【要約】【課題】土石流の発生を高い精度で検知可能であると共に、低コストで実現可能な土石流検知装置を提供することである。【解決手段】本発明の一態様は、土石流を検知する対象箇所の地振動を含む振動を検知する検知部と、前記検知部からの振動波形から特徴量を求めて抽出を行い、その抽出した特徴量に基づいて異常現象が発生しているかを判定する第１の判定部と、前記第１の判定部が前記異常現象が発生していると判定した場合に、学習済み機械学習モデルによって、前記抽出した特徴量が土石流の発生によるものであるかを判定する第２の判定部と、前記土石流の発生を通知する通信部と、を備える土石流検知装置に関する。【選択図】図５
2020056603.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
土石流を検知する対象箇所の地振動を含む振動を検知する検知部と、
前記検知部からの振動波形から特徴量を求めて抽出を行い、その抽出した特徴量に基づいて異常現象が発生しているかを判定する第１の判定部と、
前記第１の判定部が前記異常現象が発生していると判定した場合に、学習済み機械学習モデルによって、前記抽出した特徴量が土石流の発生によるものであるかを判定する第２の判定部と、
前記土石流の発生を通知する通信部と、
を備える土石流検知装置。
【請求項２】
前記検知部と、前記第１の判定部と、前記第２の判定部と、前記通信部とが一体化されてなる請求項１記載の土石流検知装置。
【請求項３】
前記通信部が前記学習済み機械学習モデルの更新通知を受信すると、前記第２の判定部は、前記受信した更新通知に従って前記学習済み機械学習モデルを更新する、請求項１または２記載の土石流検知装置。
【請求項４】
前記学習済み機械学習モデルは、振動波形を入力とし、土石流の発生の有無を出力するサポートベクターマシーンとして実現される、請求項３記載の土石流検知装置。
【請求項５】
前記第１の判定部は、判定対象の特徴量ベクトルが、定常時の前記振動波形から特徴量を求め抽出した特徴量ベクトルにより形成した部分空間からの距離が閾値を超えている場合は、異常現象が発生していると判定する、請求項１乃至４のうちいずれか一項記載の土石流検知装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のうちいずれか一項記載の複数の土石流検知装置と；
前記複数の土石流検知装置から土石流発生通知を受信する通信部と、
前記複数の土石流検知装置から受信した土石流発生通知に基づいて、土石流の発生を判定する判定部と、を有する受信機と、
を備える土石流検知システム。
【請求項７】
前記判定部は、前記複数の土石流検知装置から受信した土石流発生通知の通知数と前記土石流検知装置の設置数との比較結果に基づいて土石流の発生を判定する、請求項６記載の土石流検知システム。
【請求項８】
前記判定部は、前記複数の土石流検知装置のうち少なくとも２つ以上の土石流検知装置からの土石流発生通知を受信した場合に土石流が発生したと判定する、請求項６記載の土石流検知システム。
【請求項９】
土石流を検知する対象箇所の地振動を含む振動を検知する検知部と、該検知部から振動波形を送信する通信部と、を有する検知装置と；
複数の前記検知装置から送信された該振動波形を受信する通信部と、
前記受信した振動波形から特徴量を求めて抽出を行い、その抽出した特徴量に基づいて前記複数の前記検知装置を配置した箇所に異常現象が発生しているかを判定する第１の判定部と、
前記第１の判定部が前記異常現象が発生していると判定した場合に、学習済み機械学習モデルによって、前記抽出した特徴量が土石流の発生によるものであるかを判定する第２の判定部と、を有する受信機と；
を備える土石流検知システム。
【請求項１０】
前記第１の判定部は、前記複数の検知装置のうち少なくとも２つ以上の検知装置からの振動波形に基づいて前記異常現象が発生していると判定した場合に、前記第２の判定部で土石流の発生の判定を行う、請求項９記載の土石流検知システム。
【請求項１１】
前記受信機は、前記受信機の前記第２の判定部における前記複数の検知装置のそれぞれに対応する土石流の発生の判定結果に基づいて、土石流の発生の判定をさらに行う第３の判定部をさらに備える、請求項９または１０記載の土石流検知システム。
【請求項１２】
前記受信機の通信部が前記学習済み機械学習モデルの更新通知を受信すると、前記第２の判定部は、前記受信した更新通知に従って前記学習済み機械学習モデルを更新する、請求項９乃至１１のうちいずれか一項記載の土石流検知システム。
【請求項１３】
前記第１の判定部は、判定対象の特徴量ベクトルが、定常時の前記振動波形から特徴量を求め抽出した特徴量ベクトルにより形成した部分空間からの距離が閾値を超えている場合は、異常現象が発生していると判定する、請求項９乃至１２のうちいずれか一項記載の土石流検知システム。
【請求項１４】
前記第１の判定部は、前記振動波形から時間領域特徴量、周波数領域特徴量及び時間周波数動的特徴量の１つ以上を抽出する、請求項９乃至１３のうちいずれか一項記載の土石流検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、土石流検知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
地震災害、火山噴火、風水害などの様々な自然災害があるが、土砂災害も主要な自然災害の１つとして認識されている。土砂災害の具体例として、がけ崩れ、地滑り、土石流などがある。
【０００３】
がけ崩れとは、斜面の地表に近い部分が、雨水の浸透や地震などでゆるみ、突然崩れ落ちる現象である。また、地滑りとは、斜面の一部あるいは全部が、地下水の影響と重力によってゆっくりと斜面下方に移動する現象である。土石流とは、山腹や川底の石、土砂が長雨や集中豪雨などによって一気に下流へと押し流される現象である。
【０００４】
このうち土石流については、国内には約２２万カ所の土砂災害警戒区域があり、土石流対策として多くの砂防堰堤が築かれている。砂防堰堤とは、山からの大量の土砂が混じって流れ出る土石流を防ぐための施設であり、土石流を止め、土砂を貯めたり、溜まった土砂を少しずつ川に流したり、流れを緩めることによって川底が削られるのを防いだり、あるいは、土砂によって川岸が崩れるのを防ぐなどの機能がある。
【０００５】
また、土石流を検知するため、土石流検知センサが砂防堰堤に設置されることもある。土石流検知センサからの通報によって関係機関（消防、警察、地方公共団体など）は土石流の発生を知ることができる。土石流センサとしては、現在、ワイヤセンサ、振動センサ、超音波センサ、ハネルセンサなどが一般的に利用されている（例えば、特許文献１〜３および非特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−３５２３５６号公報
【特許文献２】特開２００４−１１７３１６号公報
【特許文献３】特開２００４−２０５４３３号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｐｗｒｉ．ｇｏ．ｊｐ／ｊｐｎ／ｒｅｓｕｌｔｓ／０１＿ｔｏｋｙｏ／ｐｄｆ／０２．ｐｄｆ  国土技術政策総合研究所（平成２９年１月１１日）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
現在利用されているセンサには、検知精度の信頼性や機器設置費用などの問題がある。例えば、ワイヤセンサは、ワイヤに通電した電流の切断によって土石流の発生を検知するものであり、検知方法がシンプルで検知の確実性が高い一方、一度切断されると、復旧に時間を要するため、その間は土石流を検知できず、連続的な使用が不可能であるという問題がある。
【０００９】
また、振動センサは、振動を検知することによって土石流の発生を検知するものであり、土石流発生後も使用可能である一方、土石流として認識するための振動の大きさや継続時間などの閾値を設定する必要があり、この閾値の設定が困難である。閾値の設定を誤った場合、土石流発生の見逃しや、土石流以外の振動（例えば、周辺の工事などによる振動、風雨による振動など）を土石流として誤検知する可能性がある。さらに、機器コストが高価であるという問題がある。
【００１０】
さらに、超音波センサは、超音波によって土石流による水位の上昇を検知するが、検知精度は高いものの機器コストがかなり高価である。ハネルセンサもまた、機器設置費用が高価であるという問題がある。
【００１１】
また、複数のセンサを砂防堰堤の周囲に分散設置した場合、複数のセンサからの検知報告によって高い検知精度で土石流の発生を判断することが可能であると共に、センサが土石流によって故障又は流失しても、残りのセンサによって検知を継続することができる。このような複数のセンサの分散配置を実現するため、センサの低コスト化が求められている。
【００１２】
上述した問題点を鑑み、本発明の課題は、土石流の発生を高い精度で検知可能であると共に、低コストで実現可能な土石流検知装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するため、本発明の一態様によれば、土石流を検知する対象箇所の地振動を含む振動を検知する検知部と、前記検知部からの振動波形から特徴量を求めて抽出を行い、その抽出した特徴量に基づいて異常現象が発生しているかを判定する第１の判定部と、前記第１の判定部が前記異常現象が発生していると判定した場合に、学習済み機械学習モデルによって、前記抽出した特徴量が土石流の発生によるものであるかを判定する第２の判定部と、前記土石流の発生を通知する通信部と、を備える土石流検知装置が提供される。
【００１４】
上記態様によれば、土石流の発生を高い精度で検知可能であると共に、低コストで実現可能な土石流検知装置を提供することができる。また、第１の判定部で異常現象が発生していないと判定した場合は、第２の判定部の土石流の発生の判定を行わないので、判定に要するリソースを低減でき、また、判定の負荷を軽減できる。
【００１５】
本発明の他の態様によれば、土石流を検知する対象箇所の地振動を含む振動を検知する検知部と、該検知部から振動波形を送信する通信部と、を有する検知装置と；複数の前記検知装置から送信された該振動波形を受信する通信部と、前記受信した振動波形から特徴量を求めて抽出を行い、その抽出した特徴量に基づいて前記複数の前記検知装置を配置した箇所に異常現象が発生しているかを判定する第１の判定部と、前記第１の判定部が前記異常現象が発生していると判定した場合に、学習済み機械学習モデルによって、前記抽出した特徴量が土石流の発生によるものであるかを判定する第２の判定部と、を有する受信機と；を備える土石流検知システムが提供される。
【００１６】
上記他の態様によれば、土石流の発生を高い精度で検知可能であると共に、検知装置を低コストで実現できるため、土石流を検知する対象箇所に多数配置できる。また、第１の判定部で異常現象が発生していないと判定した場合は、第２の判定部の土石流の発生の判定を行わないので、判定に要するリソースを低減でき、また、判定の負荷を軽減できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の一実施例による土石流検知システムを示す概略図である。
【図２】本発明の一実施例による土石流検知装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施例による土石流検知装置の具体例を示す図である。
【図４】本発明の一実施例による受信機のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の第１実施例による土石流検知装置の機能構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の第１実施例による土石流の振動波形を示す図である。
【図７】本発明の第１実施例によるサポートベクターマシーンによる土石流判別モデルの学習処理を示すフローチャートである。
【図８】本発明の第１実施例によるサポートベクターマシーンによる土石流判別モデルの実施処理を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第１実施例による部分空間法を利用した振動波形の異常現象検出を示す図である。
【図１０】本発明の第１実施例によるニューラルネットワークによる土石流判別モデルの学習処理を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の第１実施例によるニューラルネットワークによる土石流判別モデルの実施処理を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第１実施例による受信機の機能構成を示すブロック図である。
【図１３】本発明の第２実施例による検知装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１４】本発明の第２実施例による受信機の機能構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
［本発明の概略］
以下の実施例では、検知した振動波形から土石流の発生を検知する土石流検知装置及び受信機が開示される。後述される実施例を概略すると、土石流検知装置は、振動波形から土石流の発生（すなわち、土石流の発生を示す波形特徴量）の有無を判別する学習済み土石流判別モデルを有し、当該土石流判別モデルを利用して、センサによって検知された振動波形から土石流の発生を検知する。土石流の発生を検知すると、土石流検知装置は、無線通信などによって土石流発生通知を受信機に送信する。典型的には、複数の土石流検知装置が砂防堰堤などの土石流が発生する可能性のある場所に分散配置され、土石流が発生すると、受信機は、これらの土石流検知装置から土石流発生通知を受信し、土石流の発生を所定の手段（例えば、サイレン、警報メールなど）によって近隣住民、関係機関などに知らせる。また、他の実施例では、受信機が、学習済み土石流判別モデルを有し、当該土石流判別モデルを利用して土石流検知装置又は単なる検知装置から受信した振動波形から土石流の発生を検知する。土石流の発生を検知すると、受信機は、土石流の発生を所定の手段によって近隣住民、関係機関などに知らせる。
【００１９】
［土石流検知システム］
まず、図１〜４を参照して、本発明の一実施例による土石流検知システムを説明する。図１は、本発明の一実施例による土石流検知システムを示す概略図である。
【００２０】
図１に示されるように、土石流検知システム１０は、複数の土石流検知装置１００と、これらの土石流検知装置と通信接続される受信機２００とを有する。
【００２１】
土石流検知装置１００は、典型的には、土石流が発生する可能性のある場所（例えば、砂防堰堤周辺、傾斜地を流れる河川沿いなど）に分散配置され、設置場所における振動波形を検知し、予め格納されたニューラルネットワーク、サポートベクターマシーンなどの機械学習モデルによって実現される学習済み土石流判別モデルを利用して、検知した振動波形から土石流の発生を判別する。土石流の発生を検知すると、土石流検知装置１００は、土石流が発生したことを示す土石流発生通知を受信機２００に送信する。
【００２２】
土石流検知装置１００は、例えば、図２に示されるようなハードウェア構成を有してもよい。すなわち、土石流検知装置１００は、加速度センサ１０１、マイクロプロセッサ（ＭＰＵ）１０２、ＲＦＩＣ１０３、メモリ１０４、温度センサ１０５、太陽電池１０６、充電制御装置１０７、バッテリモニタ基板１０８及びアンテナ１０９を有する。
【００２３】
加速度センサ１０１は、設置場所における地振動を含む振動を測定する。ＭＰＵ１０２は、学習済み土石流判別モデルによって振動波形を解析すると共に、土石流検知装置１００の各構成要素を制御する。ＲＦＩＣ１０３は、アンテナ１０９を介し受信機２００と無線通信するための通信回路である。メモリ１０４は、加速度センサ１０１及び温度センサ１０５からの測定結果及び学習済み土石流判別モデルを格納する。太陽電池１０６は、太陽光を電力に変換し、変換した電力を蓄える。充電制御装置１０７は、太陽電池１０６から供給された電力をバッテリに充電すると共に、バッテリに蓄えられた電力を各構成要素に供給する。バッテリモニタ基板１０８は、バッテリの状態を表示するバッテリモニタと、バッテリから供給された電力及び電圧を制御するＬＤＯ（Ｌｏｗ  Ｄｒｏｐ  Ｏｕｔ）とを有する。アンテナ１０９は、ＲＦＩＣ１０３によって生成された無線信号を受信機２００に送信すると共に、受信機２００から受信した無線信号をＲＦＩＣ１０３に提供する。
【００２４】
図２に示されるハードウェア構成から理解されるように、土石流検知装置１００の各構成要素は市販のデバイスによって実現可能である。具体的には、土石流検知装置１００は、図３に示されるような筐体に収容可能であり、図示されるような二次電池によって、上述したセンサ、メモリ、マイクロプロセッサ及び通信回路が駆動される。このため、本実施例による土石流検知装置１００は、従来の土石流センサと比較して、相対的に安価に製造可能であると考えられる。
【００２５】
受信機２００は、分散配置された各土石流検知装置１００から土石流発生通知を受信し、受信した土石流発生通知に基づき土石流の発生を付属の情報処理装置（例えば、パーソナルコンピュータ）に通知したり、あるいは、無線通信によってインターネットを介し関係機関などに通知する。
【００２６】
受信機２００は、例えば、図４に示されるようなハードウェア構成を有してもよい。すなわち、受信機２００は、ＲＦＩＣ２０１、ＭＰＵ２０２，メモリ２０３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２０４、ＵＳＢインターフェイスユニット２０５、ＩＰ通信インターフェイスユニット２０６及びアンテナ２０７を有する。
【００２７】
ＲＦＩＣ２０１は、アンテナ２０７を介し土石流検知装置１００及び付属の情報処理装置などと通信するための通信回路である。
【００２８】
ＭＰＵ２０２は、土石流検知装置１００から受信した土石流発生通知などのデータを処理すると共に、受信機２００の各構成要素を制御する。また、土石流検知装置１００の代わりに、受信機２００が学習済み土石流判別モデルを有し、受信した振動波形などの測定結果に基づき土石流検知処理を実行する場合、ＭＰＵ２０２は、学習済み土石流判別モデルを利用して土石流検知処理を実行してもよい。
【００２９】
メモリ２０３は、ＨＤＤ２０４からロードされたＭＰＵ２０２によって実行及び／又は処理される各種プログラム及びデータを格納すると共に、土石流検知装置１００から受信した土石流発生通知などのデータを格納する。
【００３０】
ＨＤＤ２０４は、ＭＰＵ２０２によって実行及び／又は処理される各種プログラム及びデータを格納する。また、受信機２００が学習済み土石流判別モデルを有し、受信した振動波形などの測定結果に基づき土石流検知処理を実行する場合、ＨＤＤ２０４は、土石流判別モデルを実現するプログラム及びデータを格納する。
【００３１】
ＵＳＢインターフェイスユニット２０５は、パーソナルコンピュータなどの外部装置とやりとりするためのインターフェイスである。
【００３２】
ＩＰ通信インターフェイスユニット２０６は、インターネットなどのネットワークとやりとりするためのインターフェイスである。
【００３３】
アンテナ２０７は、土石流検知装置１００から無線信号を受信すると共に、ＲＦＩＣ２０１からの無線信号を土石流検知装置１００などの外部装置に無線信号を送信する。
【００３４】
こうしたデータ格納用メモリやデータ処理はWindows OS もしくはMac OSベースの市販されているPCを用いても良いし、Lynux OS ベースのRaspberry pi などのように低消費電力で稼働するPCでも良い。Raspberry piを用いることにより受信ユニットとRaspberry piを一体とすることが可能になり小型化が可能である。図４に示されるハードウェア構成から理解されるように、受信機２００の各構成要素もまた、市販のデバイスによって実現可能であり、本実施例による受信機２００もまた、比較的安価に製造可能であると考えられる。
【００３５】
［土石流検知装置］
次に、図５及び６を参照して、本発明の第１実施例による土石流検知装置１００を説明する。図５は、本発明の第１実施例による土石流検知装置１００の機能構成を示すブロック図である。
【００３６】
図５に示されるように、土石流検知装置１００は、検知部１１０、判定部１２０及び通信部１３０を有し、判定部１２０は、第１判定部１２１及び第２判定部１２２を有する。
【００３７】
検知部１１０は、土石流を検知する対象箇所の地振動を含む振動波形を検知する。具体的には、検知部１１０は、加速度センサなど振動を検知可能な何れかのセンサを用いて土石流検知装置１００の設置場所における振動を検知し、検知した振動から振動波形データを生成する。検知部１１０は、生成した振動波形データを判定部１２０に逐次送信する。
【００３８】
判定部１２０は、学習済み機械学習モデルによって、検知した振動波形が土石流の発生によるものであるか判定する。具体的には、判定部１２０は、振動波形を入力とし、土石流の発生を判別するニューラルネットワーク、サポートベクターマシーンなどの学習済み土石流判別モデルを有し、検知部１１０から受信した振動波形データに対して、後述されるような前処理を実行した後、前処理された振動波形データを学習済み土石流判別モデルに入力し、入力された振動波形データが土石流の発生を示しているか判定する。
【００３９】
以降において詳細に説明されるように、第１判定部１２１は、検知部１１０からの振動波形から特徴量を求めて抽出を行い、その抽出した特徴量に基づいて異常現象が発生しているかを判定し、第２判定部１２２は、第１判定部１２１が異常現象が発生していると判定した場合に、学習済み機械学習モデルによって、抽出した特徴量が土石流の発生によるものであるかを判定する。
【００４０】
土石流発生時の振動波形には特有の波形があることが知られており、この土石流発生に特有の波形が入力された振動波形に含まれていると学習済み土石流判別モデルによって判別された場合、判定部１２０は、当該設置場所において土石流が発生したと判断できる。例えば、土石流発生時の振動波形としては、図６に示されるように、定常的な相対的に振幅が小さい振動状態から振幅が相対的に大きな振動の生じる状態がしばらく続き、その後に元の定常的な振動に戻るというパターンがみられる。土石流発生前の定常的な強度の振動は、水流や含まれる砂礫の衝突などによるものであり、相対的に大きな振動の発生は、水深の上昇とそれに伴う大きな岩石の流動、土石流の先頭部に含まれる大きな岩石の衝突などによるものと考えられる。その後は、水深が増大する状態が継続するものの大きな礫は既に流下してしまって小さな砂礫の衝突のみとなり、振幅が小さくなったものと考えられる。なお、土石流の先頭部には巨礫が集中することが既往の研究で分かっており、ある程度一定の振動波形パターンがあると考えられる。このような振動波形パターンを検出するのに、画像特徴抽出に一定の成果を上げているニューラルネットワーク、あるいは、土石流発生の有無という分類判定に適したサポートベクターマシーンなどの機械学習モデルを利用することは、好適であると考えられる。
【００４１】
［サポートベクターマシーンによる土石流判別モデル］
一実施例では、土石流判別モデルはサポートベクターマシーンによって実現されてもよい。この場合、土石流判別モデルは、例えば、図７に示されるような手順によって学習される。
【００４２】
ステップＳ１０１：訓練データの取得及び前処理
まず、土石流発生時の振動波形、土石流なしの降水時の振動波形、及び定常時の振動波形の３種類の振動波形データを、例えば、「土石流発生：２」、「土石流なしの風雨時：１」及び「定常時：０」の３種類のラベルによるラベル付きデータとして用意する。定常時とは、例えば、降雨、強風、異常な出水や増水、土石流の発生、地震等の異常現象がない場合である。
【００４３】
ラベル付きデータは、そのまま訓練データとして利用してもよいが、データに含まれるノイズ等を除去するため以下のような前処理が実行されてもよい。すなわち、加速度センサによって検知される３軸振動波形データは、周囲の環境やセンサ自体によって生じるノイズを含み、これを除去するため、ハイパスフィルタを訓練データとなる振動波形に適用してもよい。また、実際の観測データには、センサの電力不足や不具合等によるデータの欠落があり、これを補うため、連続的な振動波形をセグメント化し、重複部分を含む所定の持続時間の振動波形ウィンドウ（以降、クリップと呼ぶ）に分割する。例えば、隣接するクリップとの間で４分間の重複部分を有する５分間のクリップに分割されてもよい。以降の処理は、クリップ単位で実行される。
【００４４】
ステップＳ１０２：特徴抽出
土石流によって生じる振動波形パターンをより良好に抽出するため、振動波形から異なるデータ表現によって特徴付け可能な時間領域特徴量、周波数領域特徴量及び時間周波数動的特徴量を抽出してもよい。時間領域特徴量は、平均、中央値、標準偏差、最大／最小値、尖度、歪度、ゼロクロッシングレート、エネルギー、エネルギーのエントロピーなどの何れかの指標により表されてもよい。また、周波数領域特徴量は、スペクトル中心、スペクトル拡散、スペクトルエントロピー、スペクトルフラックス、スペクトルロールオフなどの何れかの指標により表されてもよい。また、時間周波数動的特徴量は、高次局所自己相関特徴（ＨＬＡＣ）、局所二値パターン（ＬＢＰ）などの何れかの指標により表されてもよい。各クリップに対して、時間領域特徴量、周波数領域特徴量及び時間周波数動的特徴量のうちの複数の特徴量が抽出され、与えられた振動波形を表現するのに利用されてもよい。
【００４５】
ステップＳ１０３：サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）モデルの学習
上述した訓練データと抽出された特徴量とに基づき機械学習モデルを学習する。具体的には、最適な土石流判別モデルを推定するため、訓練データの振動波形から抽出された特徴量をマルチクラスサポートベクターマシーン（ｍＳＶＭ）に入力し、当該振動波形に対応するラベルを教師出力データとしてｍＳＶＭを学習する。推定されたｍＳＶＣモデル及び対応するパラメータは、
【００４６】
【数１】
2020056603.tif 000003
によって表され、ｇ（・）及びθｌｏｐｔはそれぞれ、入力された振動波形ｘにおける土石流の有無を判別する判別関数及び関連するパラメータである。
【００４７】
学習済み土石流判別モデルが上述した学習手順によって学習されたサポートベクターマシーンにより実現される場合、判定部１２０は、図８に示されるような実施手順に従って振動波形における土石流の有無を判別する。
【００４８】
ステップＳ２０１：振動波形の取得及び前処理
判定部１２０は、検知部１１０から取得した振動波形から周囲の環境やセンサ自体によって生じるノイズを除去するため、ハイパスフィルタを振動波形に適用し、連続的な振動波形を重複部分を含む所定の持続時間のクリップにセグメント化する。
【００４９】
ステップＳ２０２：特徴抽出
判定部１２０は、各クリップに対して、時間領域特徴量、周波数領域特徴量及び時間周波数動的特徴量の１つ以上を抽出する。
【００５０】
ステップＳ２０３：第１判定部  異常現象の発生の判定
第１判定部１２１は、部分空間法を利用することによって、各クリップに対して異常現象（アノマリー）検出を実行する。まず、定常時の振動波形パターン、すなわち、定常時、例えば、降雨、強風、異常な出水や増水、土石流の発生、地震等の異常現象がない場合の振動波形パターンの部分空間が確定される。
【００５１】
【数２】
2020056603.tif 000004
を振動波形から抽出されるＭ次元特徴ベクトルとする（ただし、ｉ＝１，...，Ｎ、Ｎはクリップ数）。このとき、以下の共分散行列が、
【００５２】
【数３】
2020056603.tif 000005
計算可能であり、取得した共分散行列に対して固有値分解（ＥＶＤ）を実行する。
【００５３】
【数４】
2020056603.tif 000006
【００５４】
これら２つの行列は、固有ベクトル
【００５５】
【数５】
2020056603.tif 000007
と固有値
【００５６】
【数６】
2020056603.tif 000008
から構成される。ここで、固有ベクトルは固有値の降順にソートされる。
【００５７】
ｋ番目の固有ベクトルの寄与率は、
【００５８】
【数７】
2020056603.tif 000009
によって計算可能であり、ηｋ＞０．９９の寄与率を有する最初のｋ個の固有ベクトル
【００５９】
【数８】
2020056603.tif 000010
を定常時の振動波形パターンとして保持する。
【００６０】
次に、第１判定部１２１は、土石流発生時及び強い風雨時の振動波形パターンなどの異常現象検出のため、部分空間に対する入力クリップの異常現象の程度（乖離距離）を計算する。定常時の振動波形パターンの部分空間をＳとし、それの射影演算子を
【００６１】
【数９】
2020056603.tif 000011
としたとき、Ｓの直交補部分空間上への射影演算子は、
【００６２】
【数１０】
2020056603.tif 000012
により示される。入力された特徴ベクトルからＳへの乖離距離（類似度）は、
【００６３】
【数１１】
2020056603.tif 000013
として計算可能である。
【００６４】
定常時の振動波形パターンから抽出された特徴ベクトルｘｎｏｒｍａｌは、定常時の振動波形パターンの部分空間の基底ベクトルの線形結合によって表すことが可能であり、
【００６５】
【数１２】
2020056603.tif 000014
によって直交補部分空間上に射影されたとき、ゼロ又は極めて小さなｄ２値（加法ノイズ又は干渉劣化によって）を示しうる。
【００６６】
他方、土石流発生時又は強い風雨時等の異常現象発生時の振動波形（異常現象又はアノマリーパターン）から抽出された特徴ベクトルｘａｂｎｏｒｍａｌについては、それらは定常時の振動波形パターンの部分空間の基底ベクトルから線形独立した成分を有している。このため、ｄ２値は、図７に示されるような有意な値となる。
【００６７】
次に、第１判定部１２１は、閾値処理によって異常現象が発生しているかの判定を行う。適切な閾値を推定するためのロウバストな閾値推定を実行するため、第１判定部１２１は、ラプラス分布を利用する。ガウス分布と比較して、ラプラス分布は、極値による影響をほとんど受けない。具体的には、
【００６８】
【数１３】
2020056603.tif 000015
を利用することによって閾値τを設定する。ここで、ｍｅｄ（ｄ）は乖離距離の中央値を表す。閾値処理は、τとｄの値とを比較することによって実行され、ｄの値がτより大きいとき、異常現象が発生していると判定し、土石流判定に進む。ｄの値がτ以下の場合、異常現象が発生していないと判定し、次のクリップの異常現象発生の判定を行う。すなわち、第１判定部１２１は、判定対象の特徴量ベクトルが、平常時の振動波形から特徴量を求め、抽出した特徴量ベクトルにより形成した部分空間からの距離が閾値を超えている場合は、異常現象が発生していると判定してもよい。また、当該閾値は、それまでに判定に用いた距離に基づいてラプラス分布を仮定して設定されてもよい。また、第１判定部１２１は、振動波形から時間領域特徴量、周波数領域特徴量及び時間周波数動的特徴量の１つ以上を抽出してもよい。これにより、学習済みＳＶＭを用いることなく、異常現象の発生の判定が可能である。
【００６９】
ステップＳ２０４：第２判定部  土石流判別
第２判定部１２２は、異常現象が発生していると判定されたクリップ、すなわち、土石流発生時及び強い風雨時のクリップの特徴ベクトルを、
【００７０】
【数１４】
2020056603.tif 000016
により示される学習済みのサポートベクターマシーンに入力する。ここで、ｇ（・）及びθｌｏｐｔはそれぞれ、土石流の有無を判別する判別関数及び関連するパラメータである。上式により表されるサポートベクターマシーンは、入力された異常現象が検出された各クリップに対して土石流の有無を判別し、すなわち、カテゴリインデックス
【００７１】
【数１５】
2020056603.tif 000017
を予測する予測関数である。
【００７２】
本実施例では、当該インデックスとして、「土石流発生：２」、「土石流なしの風雨時：１」及び「定常時：０」の３つが設定され、例えば、予測されたインデックスが所定の系列長の２の系列となった場合、第２判定部１２２は、土石流が発生していると判別してもよい。
【００７３】
［ニューラルネットワークによる土石流判別モデル］
また、他の実施例では、土石流判別モデルは、ニューラルネットワークによって実現されてもよい。この場合、土石流判別モデルは、例えば、図１０に示されるような手順によって学習される。
【００７４】
ステップＳ３０１：訓練データの取得及び前処理
サポートベクターマシーンの場合と同様に、まず、土石流発生時の振動波形、土石流なしの降水時の振動波形及び定常時の振動波形の３種類の振動波形データを、例えば、「土石流発生：２」、「土石流なしの風雨時：１」及び「定常時：０」の３種類のラベルによるラベル付きデータとして用意する。
【００７５】
ラベル付きデータは、そのまま訓練データとして利用してもよいが、データに含まれるノイズ等を除去するため以下のような前処理が実行されてもよい。すなわち、加速度センサによって検知される３軸振動波形データは、周囲の環境やセンサ自体によって生じるノイズを含み、これを除去するため、ハイパスフィルタを訓練データとなる振動波形に適用してもよい。また、実際の観測データには、センサの電力不足や不具合等によるデータの欠落があり、これを補うために、連続的な振動波形をセグメント化し、重複部分を含む所定の持続時間の振動波形ウィンドウ（以降、クリップと呼ぶ）に分割する。例えば、隣接するクリップとの間で４分間の重複部分を有する５分間のクリップに分割されてもよい。この場合、以降の処理は、クリップ単位で実行されてもよい。
【００７６】
ステップＳ３０２：ニューラルネットワークの学習
まず、訓練データ用のクリップを所与のニューラルネットワークに入力し、ニューラルネットワークからの出力結果、すなわち、「異常現象発生」及び「定常時：０」の２種類のラベルと、訓練データ用のラベルとを比較し、誤差が減少するようにニューラルネットワークのパラメータを、バックプロパゲーションなどの何れかのニューラルネットワーク学習アルゴリズムに従って更新する。ここで、「異常現象発生」は、「定常時：０」以外の状態であり、「土石流発生：２」及び「土石流なしの風雨時：１」を含む。学習されたニューラルネットワークは、異常現象検出モデルとして第１判定部１２１に提供される。
【００７７】
次に、「異常現象発生」として、すなわち、「土石流発生：２」及び「土石流なしの風雨時：１」として分類されている訓練データ用のクリップを所与のニューラルネットワークに入力し、ニューラルネットワークの出力結果、すなわち、「土石流発生：２」及び「土石流なしの風雨時：１」の２種類のラベルと、訓練データ用のラベルとを比較し、誤差が減少するようニューラルネットワークのパラメータを、バックプロパゲーションなどの何れかのニューラルネットワーク学習アルゴリズムに従って更新する。学習されたニューラルネットワークは、土石流判別モデルとして第２判定部１２２に提供される。
【００７８】
訓練用の各ラベル付きクリップに対して、所定の終了条件を充足するまで、上述した学習処理を繰り返す。所定の終了条件としては、所定数のクリップに対して上述したパラメータ更新処理が実行されたこと、誤差が所定の閾値以下になったこと、誤差が収束したこと、などであってもよい。
【００７９】
なお、訓練データとして３種類のラベルを使用したが、本発明は、これに限定されず、他の何れか適切な種類のラベルが利用されてもよい。
【００８０】
学習済み土石流判別モデルが上述した学習手順によって学習されたニューラルネットワークにより実現される場合、判定部１２０は、図１１に示されるような実施手順に従って振動波形における土石流の有無を判別する。
【００８１】
ステップＳ４０１：振動波形の取得及び前処理
判定部１２０は、検知部１１０から取得した振動波形から周囲の環境やセンサ自体によって生じるノイズを除去するため、ハイパスフィルタを振動波形に適用し、連続的な振動波形を重複部分を含む所定の持続時間のクリップにセグメント化する。
【００８２】
ステップＳ４０２：第１判定部  異常現象の発生の判定
第１判定部１２１は、学習済み異常現象検出モデルを利用することによって、各クリップに対して異常現象（アノマリー）検出を実行する。すなわち、第１判定部１２１は、上述したように学習された異常現象を検出するニューラルネットワークを利用して、入力されたクリップにおいて異常現象があるか判断する。
【００８３】
ステップＳ４０２：第２判定部  土石流判別
第２判定部１２２は、異常現象が検出された各クリップを学習済み土石流判別モデルに入力し、土石流の発生の有無を判別する。例えば、「土石流発生：２」、「土石流なしの風雨時：１」及び「定常時：０」の３種類のラベルが出力される具体例では、第２判定部１２２は、異常現象が検出されたクリップに対して、当該異常現象が土石流の発生によるものであるか、あるいは、土石流以外の風雨によるものであるか判別する。
【００８４】
このように、サポートベクターマシーンを利用した実施例と同様に、異常現象の発生を判定するニューラルネットワークと、異常現象が土石流の発生によるものであるか判定するニューラルネットワークとの２つのニューラルネットワークが利用される。第１判定部１２１は、定常時と異常現象とを判別するニューラルネットワークを利用し、第２判定部１２２は、異常現象が検出された場合に、当該異常現象が土石流の発生によるものであるか判定するニューラルネットワークを利用する。
【００８５】
通信部１３０は、土石流の発生を通知する。判定部１２０が、このようにして学習された何れかの土石流判別モデルを利用して、検知部１１０によって検知された振動波形が土石流の発生によるものであると判定した場合、土石流の発生を通信部１３０に通知する。当該通知を受信すると、通信部１３０は、受信機２００に土石流発生通知を送信する。
【００８６】
一実施例では、通信部１３０が学習済み機械学習モデルの更新通知を受信すると、判定部１２０は、受信した更新通知に従って学習済み機械学習モデルを更新してもよい。具体的には、学習済み異常現象検出モデル及び／又は学習済み土石流判別モデルが更新される場合、第１判定部１２１及び／又は第２判定部１２２は、更新通知に従って異常現象検出モデル及び／又は土石流判別モデルを更新してもよい。
【００８７】
［受信機］
次に、図１２を参照して、本発明の一実施例による受信機２００を説明する。図１２は、本発明の一実施例による受信機２００の機能構成を示すブロック図である。
【００８８】
図１２に示されるように、受信機２００は、通信部２１０及び判定部２２０を有する。受信機２００は、土石流監視区域に分散配置された土石流検知装置１００と通信接続（例えば、無線接続）し、各土石流検知装置１００と通信する。
【００８９】
通信部２１０は、土石流発生通知を受信する。具体的には、通信部２１０は、土石流の発生を検知した各土石流検知装置１００から土石流検知通知を受信する。当該土石流発生通知には、例えば、土石流発生を示すフラグと共に、送信元の土石流検知装置１００の識別情報が含まれてもよく、通信部２１０は、土石流発生通知の送信元の土石流検知装置１００を特定することができる。また、土石流検知装置１００の動作状態を確認するため、通信部２１０は、生存信号送信要求を各土石流検知装置１００に定期的に送信し、受信した生存信号に基づき土石流検知装置１００の動作状態を確認してもよい。
【００９０】
判定部２２０は、複数の土石流検知装置１００から受信した土石流発生通知の通知数と土石流検知装置１００の設置数との比較結果に基づき、土石流の発生を判定する。例えば、１０個以上などの多数の土石流検知装置１００が設置されている環境下では、１、２個などの少数の土石流検知装置１００からしか土石流発生通知を受信しなかった場合、判定部２２０は、誤検知の可能性が高いと判定してもよい。このような誤検知を判定するため、受信した土石流発生通知の通知数と土石流検知装置１００の設置数との比較結果に基づき、土石流の発生を判定してもよい。例えば、ｌ番目の土石流検知装置１００から順次送信される土石流発生通知を
【００９１】
【数１６】
2020056603.tif 000018
として示す場合（ここで、ｙｉｌは、ｌ番目の土石流検知装置１００のｉ番目のクリップの検知結果を示す）、判定部１２０は、
【００９２】
【数１７】
2020056603.tif 000019
に従って設置済みのＬ個の土石流検知装置１００からの土石流発生通知をスコア化してもよく、例えば、算出されたスコアｙＡｌｌが所定の閾値（例えば、２など）より大きい場合、すなわち、
【００９３】
【数１８】
2020056603.tif 000020
である場合、判定部２２０は、土石流が発生したと判断し（ｙｏｕｔ＝１）、地域住民や関係機関に土石流の発生を通知するなど所定の処理を実行するようにしてもよい。他方、算出されたスコアｙＡｌｌが所定の閾値以下である場合、判定部２２０は、受信した土石流発生通知は誤検知によるものであり、土石流は発生していないと判断し（ｙｏｕｔ＝０）、地域住民や関係機関への通知を留保する。最適なウェイトの組み合わせαlは、リニアプログラミングを利用することによって訓練段階において推定され、より高い精度及びロウバスト性による最終的な土石流判定を生成するよう適用されてもよい。また、ｙＡＬＬは、時間軸に沿ってＮ個の系列要素によるベクトル形式を有する。
【００９４】
【数１９】
2020056603.tif 000021
【００９５】
このとき、要素毎の線形関数を利用して、
【００９６】
【数２０】
2020056603.tif 000022
に従って３値インデックス要素ｙｉＡＬＬをバイナリ判定スコアに変換してもよい。最終的に、
【００９７】
【数２１】
2020056603.tif 000023
が土石流判定結果として出力される。ここで、"０"は土石流なしを表し、"１"は土石流の発生を表す。
【００９８】
一実施例では、通信部２１０は、更新された学習済み機械学習モデルを土石流検知装置１００に送信してもよい。例えば、土石流検知装置１００の設置後に学習済み土石流判別モデルがアップデートされた場合、通信部２１０は、アップデートされた学習済み土石流判別モデルを各土石流検知装置１００に送信し、最新の土石流判別モデルによって各土石流検知装置１００に土石流判別を実行させるようにしてもよい。なお、通信部２１０は、アップデートされた土石流判別モデルだけでなく、アップデートされた各種情報を土石流検知装置１００に送信してもよい。
【００９９】
［第２実施例］
上述した第１実施例では、土石流検知装置１００が学習済み異常現象検出モデル及び学習済み土石流判別モデルを有し、検知した振動波形から異常現象の発生及び土石流の発生を検知している。第２の実施例では、受信機４００が学習済み異常現象検出モデル及び学習済み土石流判別モデルを有し、各検知装置３００から検知した振動波形を受信すると、受信機４００が、学習済み異常現象検出モデル及び学習済み土石流判別モデルを利用して、受信した振動波形から異常現象の発生及び土石流の発生を判定し、第１実施例による土石流検知装置１００は、異常現象の発生及び土石流の発生の判定処理を実行せず、測定結果を単に受信機４００に通知する検知装置３００として構成される。
【０１００】
図１３は、本発明の第２実施例による検知装置の機能構成を示すブロック図である。図１３に示されるように、検知装置３００は、検知部３１０及び通信部３２０を有する。すなわち、検知装置３００は、上述した土石流検知装置１００と異なって、判定部１２０を備えず、検知した振動波形を受信機４００に送信する。
【０１０１】
検知部３１０は、土石流を検知する対象箇所の地振動を含む振動波形を検知する。具体的には、検知部３１０は、加速度センサなど振動を検知可能な何れかのセンサを用いて検知装置３００の設置場所における振動を検知し、検知した振動から振動波形データを生成する。検知部３１０は、生成した振動波形データを通信部３２０に逐次送信する。
【０１０２】
通信部３２０は、検知部３１０からの振動波形を受信機４００に送信する。具体的には、通信部３２０は、振動波形を定期的に受信機４００に送信してもよいし、あるいは、受信機４００からの取得要求に応答して、振動波形を送信してもよい。
【０１０３】
図１４は、本発明の第２実施例による受信機の機能構成を示すブロック図である。図１４に示されるように、受信機４００は、通信部４１０及び判定部４２０を有し、判定部４２０は、第１判定部４２１、第２判定部４２２及び第３判定部４２３を有する。
【０１０４】
通信部４１０は、検知装置３００から送信された該振動波形を受信する。具体的には、通信部４１０は、複数の検知装置３００から振動波形を受信する。当該振動波形と一緒に、例えば、送信元の検知装置３００の識別情報が送信されてもよく、通信部４１０は、送信元の検知装置３００を特定することができる。また、検知装置３００の動作状態を確認するため、通信部４１０は、生存信号送信要求を各検知装置３００に定期的に送信し、受信した生存信号に基づき検知装置３００の動作状態を確認してもよい。
【０１０５】
判定部４２０は、第１判定部４２１及び第２判定部４２２を有する。
【０１０６】
第１判定部４２１は、検知装置３００から受信した振動波形から特徴量を求めて抽出を行い、その抽出した特徴量に基づいて複数の検知装置３００を配置した箇所に異常現象が発生しているかを判定する。具体的には、第１判定部４２１は、第１実施例において上述した第１判定部１２１に備えられた学習済み異常現象検出モデルを有し、上述したように学習されたサポートベクターマシーン又はニューラルネットワークにより実現される学習済み異常現象検出モデルを利用して、振動波形が定常時のものであるか、あるいは、土石流の発生や風雨時などの非定常時の異常現象発生時のものであるか判定する。なお、学習済み異常現象検出モデルについては、上述したものと同様であるため、詳細な説明は省く。
【０１０７】
第２判定部４２２は、第１判定部４２１が異常現象が発生していると判定した場合に、学習済み機械学習モデルによって、抽出した特徴量が土石流の発生によるものであるかを判定する。具体的には、第２判定部４２２は、第１実施例において上述した第２判定部１２２に備えられた学習済み土石流判別モデルを有し、上述したように学習されたサポートベクターマシーン又はニューラルネットワークにより実現される学習済み土石流判別モデルを利用して、異常現象が発生していると判定された振動波形が土石流の発生によるものであるか、あるいは、風雨の発生によるものであるか判定する。なお、学習済み土石流判別モデルについては、上述したものと同様であるため、詳細な説明は省く。  なお、第１判定部４２１は、土石流検知装置１００の実施例と同様に、判定対象の特徴量ベクトルが、平常時の振動波形から特徴量を求め抽出した特徴量ベクトルにより形成した部分空間からの距離が閾値を超えている場合は、異常現象が発生していると判定するようにしてもよい。また、当該閾値は、それまでに判定に用いた距離に基づいてラプラス分布を仮定して設定されてもよい。また、第１判定部４２１は、振動波形から時間領域特徴量、周波数領域特徴量及び時間周波数動的特徴量の１つ以上を抽出するようにしてもよい。また、学習済み機械学習モデルは、土石流検知装置１００の実施例と同様に、振動波形を入力とし、土石流の発生の有無を出力するサポートベクターマシーンとして実現されてもよいし、ニューラルネットワークとして実現されてもよい。
【０１０８】
一実施例では、第１判定部４２１は、複数の検知装置３００のうち少なくとも２つ以上の検知装置３００からの振動波形に基づいて異常現象が発生していると判定した場合に、第２判定部４２２で土石流の発生の判定を行うようにしてもよい。
【０１０９】
また、一実施例では、受信機４００は、第２判定部４２２における複数の検知装置３００のそれぞれに対応する土石流の発生の判定結果に基づいて、土石流の発生の判定をさらに行う第３判定部４２３をさらに備えてもよい。例えば、第３判定部４２３は、複数の検知装置３００から受信した測定結果に基づき土石流の発生を検知した検知数と検知装置３００の設置数との比較結果に基づき、土石流の発生を判定してもよい。
【０１１０】
また、一実施例では、通信部４１０が学習済み機械学習モデルの更新通知を受信すると、第１判定部４２１及び／又は第２判定部４２２は、受信した更新通知に従って学習済み機械学習モデルを更新してもよい。例えば、通信接続されたパーソナルコンピュータ、サーバなどの外部装置が機械学習モデルを更新し、更新通知を送信すると、受信機４００は、更新通知において通知された更新内容に基づき第１判定部４２１及び／又は第２判定部４２２の機械学習モデルを更新してもよい。
【０１１１】
なお、第１実施例と第２実施例とは組み合わされてもよい。すなわち、土石流判定処理が可能な土石流検知装置１００と受信機４００とが土石流検知システム１０に含まれ、土石流検知装置１００と受信機４００との何れか一方が土石流判定処理を実行するようにしてもよい。
【０１１２】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は上述した特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【０１１３】
１０  土石流検知システム
１００  土石流検知装置
１１０，３１０  検知部
１２０，２２０，３２０，４２０  判定部
１２１，４２１  第１判定部
１２２，４２２  第２判定部
１３０，２１０，４１０  通信部
２００，４００  受信機
３００  検知装置
４２３  第３判定部
【図１】
2020056603.tif 000024
【図２】
2020056603.tif 000025
【図３】
2020056603.tif 000026
【図４】
2020056603.tif 000027
【図５】
2020056603.tif 000028
【図６】
2020056603.tif 000029
【図７】
2020056603.tif 000030
【図８】
2020056603.tif 000031
【図９】
2020056603.tif 000032
【図１０】
2020056603.tif 000033
【図１１】
2020056603.tif 000034
【図１２】
2020056603.tif 000035
【図１３】
2020056603.tif 000036
【図１４】
2020056603.tif 000037