(57)【要約】【課題】  新規で有用な雨量センサ、雨量推定装置、雨量推定方法および雨量推定システムを提供する。【解決手段】  雨滴の衝撃により振動する被振動体２０と、被振動体に設けられた加速度センサ３０と、加速度センサからの加速度データを送信する送信インタフェース３３とを有する雨量センサ１０によって加速度データを送信し、雨量推定装置は、その加速度データを時間期間毎に周波数領域のデータにフーリエ変換する手段と、周波数領域のデータ間の相関値からなる特徴データを抽出する手段と、雨量センサに対する、機械学習により得られた回帰式を用いて、特徴データから雨量を推定する手段と、を有し、加速度データから雨量を推定する。【選択図】図２
2018173342.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
雨量センサから雨滴の衝撃によって被振動体に生じる振動の加速度データを受信する手段と、
前記加速度データを時間期間毎に周波数領域のデータにフーリエ変換する手段と、
前記周波数領域のデータ間の相関値からなる特徴データを抽出する手段と、
前記雨量センサに対する、機械学習により得られた回帰式を用いて、前記特徴データから雨量を推定する手段と、
を備える雨量推定装置。
【請求項２】
前記回帰式は、実測した雨量と、前記雨量センサからの所定時間毎の加速度データから前記フーリエ変換する手段および前記抽出する手段を用いて算出した特徴データとの主成分分析を行って固有値を取得し、該固有値の大きな順に所定数の該固有値を新たな特徴データに決定し、該所定数の新たな特徴データを特徴量ベクトルとして機械学習を行って決定される、請求項１記載の雨量推定装置。
【請求項３】
前記推定する手段は、前記回帰式を用いて、前記特徴量ベクトルに対応する特徴データから雨量を推定する、請求項２記載の雨量推定装置。
【請求項４】
雨滴の衝撃により振動する被振動体と、
前記被振動体に設けられた加速度センサと、
前記加速度センサからの加速度データを送信する送信部と、
を備える雨量センサ。
【請求項５】
前記被振動体は凸状体である、請求項４記載の雨量センサ。
【請求項６】
前記被振動体は半球状または擬球体であり、請求項４記載の雨量センサ。
【請求項７】
前記加速度データを時間期間毎に周波数領域のデータにフーリエ変換する手段と、
前記周波数領域のデータ間の相関値からなる特徴データを抽出する手段と、
前記雨量センサに対して機械学習により得られた回帰式を用いて、前記特徴データから雨量を推定する手段と、
をさらに備え、
前記送信部が、前記加速度データの代わりに、前記推定された雨量の情報を送信する、請求項４〜６のうちいずれか一項記載の雨量センサ。
【請求項８】
雨量センサから雨滴の衝撃によって被振動体に生じる振動の加速度データを受信するステップと、
前記加速度データを時間期間毎に周波数領域のデータにフーリエ変換するステップと、
前記周波数領域のデータ間の相関値からなる特徴データを抽出するステップと、
前記雨量センサに対して機械学習により得られた回帰式を用いて前記特徴データから雨量を推定するステップと、
を含む雨量推定方法。
【請求項９】
雨量センサが、雨滴の衝撃による被振動体の振動の加速度を検出して加速度データとして送信するステップをさらに含む、請求項８記載の雨量推定方法。
【請求項１０】
実測した雨量と、前記雨量センサからの所定時間毎の加速度データから前記フーリエ変換するステップおよび前記抽出するステップと同様にして算出した特徴データとの主成分分析を行って固有値を取得し、該固有値の大きな順に所定数の該固有値を新たな特徴データに決定し、該所定数の新たな特徴データを特徴量ベクトルとして機械学習を行って前記回帰式を求めるステップをさらに含む、請求項８または９記載の雨量推定方法。
【請求項１１】
前記推定するステップは、前記回帰式を用いて、前記特徴量ベクトルに対応する特徴データから雨量を推定する、請求項１０記載の雨量推定方法。
【請求項１２】
非降雨時に前記被振動体に生じる振動の加速度データに基づいて前記フーリエ変換するステップおよび抽出するステップと同様にして他の特徴データを算出して、該他の特徴データを用いて機械学習を行って所定の累積寄与率になる他の特徴ベクトルの張る部分空間を算出し、前記特徴データを用いて該部分空間からの逸脱度を求め、該逸脱度が所定の閾値を超えた場合に降雨であると判定するステップを、前記推定するステップに先だってさらに含む、請求項８〜１１のうちいずれか一項記載の雨量推定方法。
【請求項１３】
雨量センサと、
雨量推定装置と、
を備える雨量推定システムであって、
前記雨量センサは、
雨滴の衝撃により振動する被振動体と、
前記被振動体に設けられた加速度センサと、
前記加速度センサからの加速度データを送信する送信部と、
を有し、
前記雨量推定装置は、
前記雨量センサから前記加速度データを受信する手段と、
前記加速度データを時間期間毎に周波数領域のデータにフーリエ変換する手段と、
前記周波数領域のデータ間の相関値からなる特徴データを抽出する手段と、
前記雨量センサに対する、機械学習により得られた回帰式を用いて、前記特徴データから雨量を推定する手段と、
を有する、
前記雨量推定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、雨量を推定する技術に関し、特に、雨滴の衝撃を検出する雨量センサ、その雨量センサを用いた雨量推定装置、雨量推定方法、および雨量推定システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、地球温暖化の影響により、夏季の気温が上昇し、局地的な豪雨が増加している。豪雨による急激な河川の増水や土砂崩れの被害を最小限に抑制するためには、緻密な雨量の観測網が必要である。
【０００３】
雨量計として転倒升型雨量計が広く使用されている。この雨量計は、所定の大きさの開口を有する漏斗状の雨水供給部を有し、雨水は一対の転倒枡の一方に導かれ、所定量の雨水がたまると転倒枡が転倒し排水する。転倒動作をリードスイッチで検出して転倒回数を測定することにより降水量を測定する（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−８４０７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の転倒升型雨量計では、開口部から落ち葉や昆虫等の異物が混入し易く、雨水供給部が塞がり易い。また、異物を除去するためにユーザが除去しなければならず、メンテナンスが必要である。雨量計を山間部や谷筋や斜面に設置する場合は、ユーザが雨量計にアクセスすることが容易でない場合が多い。また、転倒枡が可動部材を有するため、耐久性が劣るおそれがある。また、機械部品が多く複雑なため、製造コストを低減することが困難である。
【０００６】
本発明は上記の欠点を克服するために行われたもので、新規で有用な雨量センサ、雨量推定装置、雨量推定方法および雨量推定システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様によれば、雨量センサから雨滴の衝撃によって被振動体に生じる振動の加速度データを受信する手段と、上記加速度データを時間期間毎に周波数領域のデータにフーリエ変換する手段と、上記周波数領域のデータ間の相関値からなる特徴データを抽出する手段と、上記雨量センサに対する、機械学習により得られた回帰式を用いて、上記特徴データから雨量を推定する手段と、を備える雨量推定装置が提供される。
【０００８】
上記態様によれば、雨滴の衝撃によって被振動体に生じる振動の加速度データをフーリエ変換して周波数領域のデータの相関値を求めそれを特徴データとしている。これによって、加速度データの特徴を高精度に抽出することが可能である。これにより、加速度データの識別精度が向上するので、雨量推定の精度が向上する。また、雨量推定は雨滴の衝撃による加速度データを用いるので短時間で行うことが可能である。これにより、非常に短い時間に大量の雨が降る場合でも迅速に雨量を推定可能である。
【０００９】
本発明の他の態様によれば、雨滴の衝撃により振動する被振動体と、上記被振動体に設けられた加速度センサと、上記加速度センサからの加速度データを送信する送信部と、を備える雨量センサが提供される。
【００１０】
上記態様によれば、雨量センサは、雨滴の衝撃により振動する被振動体の振動の加速度を検出するので、直接雨量を測定するための構造を必要としないため、コンパクトで、低コストで、メンテナンス性が良好である。
【００１１】
本発明のその他の態様によれば、雨量センサから雨滴の衝撃によって被振動体に生じる振動の加速度データを受信するステップと、上記加速度データを時間期間毎に周波数領域のデータにフーリエ変換するステップと、上記周波数領域のデータ間の相関値からなる特徴データを抽出するステップと、上記雨量センサに対して機械学習により得られた回帰式を用いて上記特徴データから雨量を推定するステップと、を含む雨量推定方法が提供される。
【００１２】
上記態様によれば、雨滴の衝撃によって被振動体に生じる振動の加速度データをフーリエ変換して周波数領域のデータの相関値を求めそれを特徴データとしている。これによって、加速度データの特徴を高精度に抽出することが可能である。これにより、加速度データの識別精度が向上するので、雨量推定の精度が向上する。
【００１３】
本発明のその他の態様によれば、雨量センサと、雨量推定装置と、を備える雨量推定システムであって、上記雨量センサは、雨滴の衝撃により振動する被振動体と、上記被振動体に設けられた加速度センサと、上記加速度センサからの加速度データを送信する送信部と、を有し、上記雨量推定装置は、上記雨量センサから上記加速度データを受信する手段と、上記加速度データを時間期間毎に周波数領域のデータにフーリエ変換する手段と、上記周波数領域のデータ間の相関値からなる特徴データを抽出する手段と、上記雨量センサに対する、機械学習により得られた回帰式を用いて、上記特徴データから雨量を推定する手段と、を有する、前記雨量推定システムが提供される。
【００１４】
上記態様によれば、雨量センサは低コストで設置し易くメンテナンス性も良好なため、降雨による地滑りが発生しやすい地域に多くの雨量センサを高密度に設置が可能である。さらに、雨量推定装置による雨量推定は短時間で精度良く行うことが可能である。非常に短い時間に大量の雨が降る場合でも迅速に雨量を推定可能である。
【００１５】
本明細書、特許請求の範囲、要約および図面において、用語「雨量」は単位時間に降るあるいは降った雨の量または降水量を表し、例えば、１秒当たりの雨量、１分当たりの雨量、１時間当たりの雨量である。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の一実施形態に係る雨量推定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る雨量センサの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る雨量センサの例を示す概略断面図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る雨量センサの他の例を示す概略断面図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る雨量センサのその他の例を示す概略断面図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る雨量推定装置の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る雨量推定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図８】特徴データ抽出部における周波数領域のデータの配列を示す図である。
【図９】特徴データ抽出部における相関値を求めるためのマスクパターンの例を示す図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る雨量推定方法のフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施形態に係る雨量推定方法で使用する回帰式を求める方法を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の一実施形態に係る雨量推定方法で使用する回帰式を求める他の方法を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の一実施形態に係る雨量推定システムの実施例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面に基づいて本発明の一実施形態を説明する。なお、図面間において共通する要素については同じ符号を付し、その要素の詳細な説明の繰り返しを省略する。
【００１８】
［雨量推定システム］
図１は、本発明の一実施形態に係る雨量推定システムの構成を示すブロック図である。
【００１９】
図１を参照するに、本発明の一実施形態に係る雨量推定システム１００は、複数の雨量センサ１０〜１２と、雨量推定装置５０とを有している。雨量センサ１０〜１２は、降雨時に雨滴の衝撃によって被振動体に生じる振動の加速度データを雨量推定装置５０に送信する。雨量センサ１０〜１２は、例えば、住宅地、商業地域等のみならず、山間部や谷筋、火山灰の堆積地等の降雨によって災害が発生し易い地域に設置される。雨量推定装置５０は、雨量センサ１０〜１２から加速度データを受信して雨量を推定する。雨量推定装置５０は、推定した雨量情報をインターネットや地域の通信網を利用して消防署等の防災システムや家庭に送信できる。後述するが、雨量センサ１０〜１２は安価で設置し易くメンテナンス性も良好なため、降雨による地滑りが発生しやすい地域に多くの雨量センサを高密度に設置が可能である。さらに、雨量推定装置５０による雨量推定は短時間で行うことが可能である。したがって、非常に短い時間に大量の雨が降る場合でも迅速に雨量を推定可能であり、雨量推定システム１００は、推定した雨量を迅速に報知可能である。
【００２０】
［雨量センサ」
図２は、本発明の一実施形態に係る雨量センサの構成を示すブロック図である。
【００２１】
図２を参照するに、本発明の一実施形態に係る雨量センサ１０は、雨滴の衝撃を受けて振動する被振動体２０と、その被振動体２０に設けられた、被振動体２０の振動の加速度を加速度データとして検出する加速度センサ３０と、加速度センサ３０からの加速度データが供給されるＣＰＵ３１と、ＣＰＵ３１から加速度データおよび雨量センサの識別情報等が供給される送信インタフェース３３と、送信インタフェース３３と接続されたアンテナ３４と、ＣＰＵ３１に接続されたメモリ３２と、これらの電子部品に電力を供給するバッテリ３５とを有している。
【００２２】
被振動体２０は、降雨時に雨滴を受け、その衝突の際の衝撃により振動する。雨滴が来る方向は、空からまっすぐに落ちてくる場合は、被振動体２０はそれと垂直の平板状の面を有していれば雨滴を受けることができる。ただし、風が強い場合は、雨は、空から斜め方向あるいは横方向に降ってくる場合もあるので、このような降雨時にも雨滴の衝撃を受けるために、凸状体であることが好ましく、半球状（真球を二等分して得られる形状、さらに球面の一部を有する形状およびドーム状の形状も含む。）、擬球体状であることが好ましい。凸状体には多面体の一部を切出した形状も含む。被振動体２０は、金属またはプラスチック製であることが、雨滴の衝撃を振動に適度に変換できる点で好ましい。被振動体２０は、雨滴の衝撃によって振動可能な程度に薄い方が好ましい。
【００２３】
加速度センサ３０は、被振動体２０に設けられており、被振動体２０の振動の加速度を検出する。加速度センサ３０は、例えば３次元センサであり、３軸方向の加速度を検出できる。加速度センサ３０は、例えばＭＥＭＳセンサであり、大きさは、例えば、縦５ミリメートル×横５ミリメートル×厚さ１．５ミリメートルである。加速度センサ３０は、検出した加速度をアナログデータとしてもデジタルデータとしても出力可能である。ここでは、デジタル化された加速度データが出力されるとする。アナログデータが出力される場合にはＡ／Ｄ変換器を接続してデジタルデータに変換して出力すればよい。加速度データは、例えば、数１０ｋＨｚの頻度で出力される。加速度センサの感度は、例えば、１ビット当たり数ｍｇから数１０ｍｇ（ｇは重力加速度を表す）であり、１６ビットで出力可能である。
【００２４】
ＣＰＵ（central processing unit、プロセッサ）３１は、公知のＭＰＵ（マイクロプロセッサ）を適宜選択でき、加速度センサ３０、メモリ３２、送信インタフェース３３とそれぞれ接続される。ＣＰＵ３１は加速度センサ３０と、例えばシリアル・インタフェース、Ｉ2Ｃ、ＳＰＩによって接続される。ＣＰＵ３１は、加速度センサ３０から加速度データを受け取って、メモリに記憶あるいは送信インタフェースに送る。その際、加速度データだけではなく、雨量センサの識別情報を含む補助情報を付加してもよい。
【００２５】
メモリ３２は、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）であり、独立したチップでもよく、ＣＰＵ３１に含まれるメモリでもよい。メモリ３２は、加速度データを一時保存するために用いてもよく、他の用途に用いてもよい。
【００２６】
送信インタフェース３３は、アンテナを介して、加速度データおよび補助情報等を雨量推定装置５０に送信する。送信インタフェース３３は、特に限定されないが、例えば、９２０ＭＨｚの送信周波数で、０．０１Ｗ以下、あるいは０．０２Ｗ以下の送信出力の無線チップあるいは無線モジュールを使用できる。なお、雨量センサ１０の設置環境等に応じて有線送信でもよい。また、送信インタフェース３３は、有線通信用でもよい。アンテナ３４は、特に限定されないが、無線周波数が９２０ＭＨｚの場合は、ロッドアンテナ、ワイヤアンテナを使用できる。
【００２７】
バッテリ３５は、雨量センサ１０の各電子部品に電力を供給する。バッテリ３５を使用することで、雨量センサ１０を、電力線を敷設することが困難なあるいは高コストな険しい谷沿いや山あいに設置することが可能になる。バッテリ３５は、太陽光発電パネル（不図示）と接続して電力の供給もよい。もちろん、電力線に接続可能であればバッテリ３５に電力を供給してもよく、その場合はバッテリ３５を省略してもよい。
【００２８】
雨量センサ１０は、雨水の体積を直接計測しないので、従来必要であった雨水を溜める枡のような容器や、体積を測定する機構を必要としない。これにより、複雑な機械部品必要がなく、コンパクトで、低コストでメンテナンス性が良好である。
【００２９】
図３〜図５は、本発明の一実施形態に係る雨量センサの例を示す概略断面図である。
【００３０】
図３を参照するに、雨量センサ１３は、概略、被振動体２１と、被振動体２１に設けられた加速度センサ３０と、電子基板３６と、バッテリ３５と、被振動体２１を支持する本体部３８と、雨量センサ１３を地面に固定するための支柱部３９とを有する。なお、図３では図２に示すアンテナおよびメモリの図示が省略されている。
【００３１】
被振動体２１は、半球状あるいはドーム状の形状を有している。加速度センサ３０は、被振動体２１の内面に設けられ、振動伝達体３７を介して固定されている。振動伝達体３７は、例えば、金属板、ブラスチック板、接着層等であり、これらを組み合わせてもよい。
【００３２】
加速度センサ３０は、図３においては、被振動体２１の天頂に配置されている。加速度センサ３０を天頂に配置することで、被振動体２１の振動を効率良く検出できる。なお、加速度センサは、天頂に配置してもよく、被振動体２１の他の部分に配置してもよい。
【００３３】
加速度センサ３０は、電子基板３６上にＣＰＵ３１、送信インタフェース３３、メモリ３２と信号通信可能に設けられている。電子基板３６は、これらの電子部品を接続可能なものであれば、特に限定されないが、軽量であることが好ましい。これにより、被振動体２１の振動への影響を低減できる。
【００３４】
電子基板３６にはケーブル４０を介してバッテリ３５が接続されており、電力が供給される。バッテリ３５は、ＣＰＵや加速度センサの仕様に合わせて供給する電圧（例えば３．５ボルト）および電流が決定される。この回路全体での消費電力が少ない程好ましい。
【００３５】
本体部３８は、円盤状の平板であり、機械強度および防水性が十分であれば特に限定されない。支柱部３９は、埋め込み易い形状であれば特に限定されない。
【００３６】
雨量センサ１３は、被振動体２０が半球状の形状を有しているので、上からの降雨のみならず、斜めや横からの降雨を的確に受けることができるので、雨量推定の精度が向上する。また、被振動体２０が半球状の形状を有しているので、縦（鉛直）方向のみならず、それと直交する面内、つまり横方向の振動も生じ易い。加速度センサ３０は、縦方向および２つの横方向の振動の加速度を測定することで、より的確な雨量の推定が可能になる。さらに、加速度センサ３０が被振動体の内面に設けられているので、降雨による水濡れを防止できる。
【００３７】
図４を参照するに、雨量センサ１４は、概略、被振動体２２と、被振動体２２に設けられた加速度センサ３０と、電子基板３６と、バッテリ３５と、被振動体２２を支持する本体部３８と、雨量センサ１４を地面に固定するための支柱部３９とを有し、図３に示す雨量センサ１３とほぼ同様の構成を有している。
【００３８】
雨量センサ１４は、被振動体２２が擬球体状の形状を有している。これにより、図３に示す雨量センサ１３の効果を有するとともに、山岳地帯や傾斜の谷の斜面に設置した場合に起こる、下からの雨滴も受けることができるので、より正確に雨量を推定可能である。
【００３９】
図５を参照するに、雨量センサ１５は、概略、平板状の被振動体２３と、被振動体２３の下面に設けられた加速度センサ３０と、電子基板３６と、バッテリ３５と、被振動体２３を支持する支持部材４１および本体部３８と、雨量センサ１５を地面に固定するための支柱部３９とを有し、図３に示す雨量センサ１３とほぼ同様の構成を有している。
【００４０】
支持部材４１は、被振動体２３を両側で支持してもよく、被振動体２３の周縁に沿って支持する枠状でもよく、特に限定されない。枠状の支持部材４１を採用することで、電子基板やバッテリに雨水が浸入することを防止でき、別途防水用のカバーを設けなくてもよい。支持部材４１は、本体部３８と同様の材料を選択できる。
【００４１】
雨量センサ１５は、被振動体２３が平板状の形状を有している。これにより、上からの雨滴を確実に受けることができる。また、被振動体２３が太陽光発電パネルでもよい。太陽光発電パネルにより発電した電力の一部をバッテリ３５に充電することで、雨量センサ１５の機能を長期間維持可能になる。
【００４２】
本実施形態に係る雨量センサ１０〜１５は、上述したように、雨滴の衝撃による被振動体の振動の加速度を加速度センサ３０によって検出し、測定を行う。従来必要であった雨水を溜める枡のような容器や、体積を測定する機構を必要としないので、複雑な機械部品必要がなく、コンパクトで、低コストで、メンテナンス性が良好である。さらに、被振動体２０の形状が凸状、半球状、擬球体状の形状にすることで、上からの降雨のみならず、斜めや横からの降雨を的確に受けることができ雨量推定の精度が向上する。また、これらの形状により、落ち葉や砂状物質が溜まり難いため、その影響を抑制できる。これらの理由から、ユーザが雨量計にアクセスすることが容易でない場合も一旦設置すればメンテナンスの手間が省ける。
【００４３】
［雨量推定装置］
図６は、本発明の一実施形態に係る雨量推定装置の構成を示すブロック図である。
【００４４】
図６を参照するに、本発明の一実施形態に係る雨量推定装置５０は、雨量センサから無線送信される加速度データおよび識別情報等をアンテナ５１を介して受信する受信インタフェース５２と、ＣＰＵ５３と、メモリ５４と、ユーザインタフェース５５と、ディスプレイ５６と、推定雨量情報をサーバやインターネットを介して外部に送信し、天候等の情報を受信する送受信インタフェース５８と、これらを信号通信可能に接続するバス５９とを有している。
【００４５】
受信インタフェース５２は、アンテナ５１から供給される無線信号から加速度データおよび識別情報等を取出してＣＰＵ５３に送信する。受信インタフェース５２は、例えば、９２０ＭＨｚの周波数の電波を受信可能な受信チップあるいは受信モジュールである。
【００４６】
ＣＰＵ（central processing unit、プロセッサ）５３は、公知のＭＰＵ（マイクロプロセッサ）を適宜選択できる。ＣＰＵ５３は、雨量推定装置５０の制御を行うとともに、次に説明する雨量推定のための各処理を行う機能部を有する。また、ＣＰＵ５３は、雨量センサに対して雨量を推定するための回帰式を求める機能部を有してもよい。
【００４７】
メモリ５４は、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）および／またはＲＯＭ（リードオンリーメモリ）であり、独立したチップでもよく、ＣＰＵ５３に含まれるメモリでもよい。メモリ５４は、加速度データを一時保存するために用いてもよく、雨量推定のため各種データを記憶する。
【００４８】
ユーザインタフェース５５は、ユーザの操作用のデバイスのためのインタフェースで、入力用のキーボード（不図示）や操作用のマウス（不図示）等が接続される。
【００４９】
ディスプレイ５６は、特に限定されず、公知のディスプレイを用いることができ、雨量推定装置５０により求められた推定雨量や、雨量センサ１０〜１５の設置場所と推定雨量を示す地域毎の推定雨量や、積算された推定雨量等を表示したり、雨量推定装置５０の操作のための情報を表示可能である。
【００５０】
送受信インタフェース５８は、推定雨量を格納するサーバとの通信や、インターネットあるいはその他の通信回線を介して外部に推定雨量情報を提供し、外部から天候のデータ等を受信することが可能である。
【００５１】
次に、雨量推定装置５０のＣＰＵ５３によって実現される雨量推定のための機能部を説明する。
【００５２】
図７は、本発明の一実施形態に係る雨量推定装置の機能構成を示すブロック図である。
【００５３】
図７を参照するに、ＣＰＵ５３の各機能構成部６０〜６５は、ＣＰＵ５３内のメモリあるいは独立したメモリ（以下、「メモリ５４」と総称する。）に格納されたプログラムおよびデータにより実現される機能である。ＣＰＵ５３は、フーリエ変換部６０、特徴データ抽出部６１および雨量推定部６２を有する。さらにＣＰＵ５３は、フィルタ処理部６３、降雨判定部６４および回帰分析部６５を有してもよい。また、メモリ５４には、雨量センサからの一時記憶された加速度データ６６、雨量推定用の回帰式のデータ６８、非降雨時の機械学習により得られた特徴データ６９等が格納されている。
【００５４】
フーリエ変換部６０は、受信インタフェース５２あるいはメモリ６６からの加速度データを所定の時間期間で切出しを行い、切出された加速度データを周波数領域にフーリエ変換する（いわゆる、短時間フーリエ変換）。切り出される加速度データはデジタル化されている（例えば、サンプリング周波数１００Ｈｚ）。加速度データがアナログ信号の場合はＡ／Ｄ変換される。切出しは窓関数を使用してもよい。窓関数としては、矩形窓、ガウス窓、ハン窓、ハミング窓等、公知の窓関数を使用できる。例えば、矩形窓では、例えば窓幅１.２８秒で互いに重ならないように設定される。これにより、窓関数に応じた時間期間毎の加速度データが得られる。フーリエ変換部６０は、切出された時間期間毎の加速度データを周波数領域にフーリエ変換する。これにより、時間期間毎、つまり、離散的な時間毎の、周波数領域のデータＦktが得られる。周波数領域のデータＦktは、複素フーリエ変換を用いた場合、以下の数式１で表される。
【００５５】
【数１】
2018173342.tif 000003
ここで、Ａは振幅、θは位相を表す。添え字のｋは周波数軸上のインデックスであり、ｋ＝１〜ｎの自然数をとり、ｔは、上述した時間期間毎に付される時間軸上のインデックスであり、ｔ＝ｔ、ｔ＋１、・・・、ｔ＋ｍをとり、ｍは自然数である。
【００５６】
特徴データ抽出部６１は、上記数式１で得られたデータＦkt（ｋ＝１〜ｎ、ｔ＝ｔ、ｔ＋１、・・・、ｔ＋ｍ）間の相関値からなる特徴データＸi,ktを抽出する。
【００５７】
図８は、特徴データ抽出部における周波数領域のデータＦktの配列を示す図である。図８によれば、複素データＦktを時間期間ｔに対して周波数軸に沿ってｋ＝１〜ｎに亘って配列し、それらを時間軸に沿ってｔ＝ｔ、ｔ＋１、・・・、ｔ＋ｍに亘って配列する。そして、そのうち一つの複素データＦktに注目し、その注目した一つの複素データＦktと、その複素データＦktに基づいて所定のマスクにより選択される少なくとも一つの複素データＦk’t’とから相関値が算出される。相関値は数式２で表される。ここでは、１次の相関値を求める例を示す。
【００５８】
【数２】
2018173342.tif 000004
ここで、（ｋ、ｔ）におけるデータＦktに対する（ｋ’、ｔ’）におけるデータＦk’t’はマスクmaskiによって指定される。
【００５９】
図９は、特徴データ抽出部６１における相関値を求めるためのマスクパターンの例を示す図である。図９を参照するに、黒枠で囲まれた３×３の中心がＦktに対応し、周波数軸に対して、ｋ−１、ｋ、ｋ＋１、時間軸に対して、ｔ−１、ｔ、ｔ＋１が考慮される。ここではマスクは１次だけとして、図９に示す（１）〜（５）を考慮する。（１）は、Ｆktとその複素共役との積、つまり大きさの要素を求めるマスクを表し、（２）および（３）はそれぞれ時間領域内、周波数領域内の相関値（それぞれ、ＦktとＦkt+1との相関値、ＦktとＦk+1tとの相関値）を求めるマスクを表し、（４）および（５）は、時間領域と周波数領域との領域間の相関値（それぞれ、ＦktとＦk+1t+1との相関値、ＦktとＦk-1t+1との相関値）を求めるマスクを表す。これらのマスクの適用により式（２）の左辺の相関値Ｘi,ktが算出される。ここでは、ｉ＝１〜５の５つの相関値が、一つの組（ｋ、ｔ）に対して算出される。なお、相関値Ｘi,ktは、１次だけではなく、２次以上の高次の相関も考慮した相関値を算出してもよいことは言うまでもない。
【００６０】
このようにして、特徴データ抽出部６１は、データＦkt（ｋ＝１〜ｎ、ｔ＝ｔ、ｔ＋１、・・・、ｔ＋ｍ）の相関値Ｘi,ktを算出して、特徴データを抽出する。この相関値Ｘi,ktが特徴データＸi,ktであり、これを要素とした特徴量ベクトルが得られる。
【００６１】
周波数軸に沿った相関値Ｘi,ktの数を圧縮するために、フィルタ処理を行ってよく、ＣＰＵ５３は、図７に示すようにフィルタ処理部６３を有してもよい。フィルタ処理部６３は、例えば、分布平滑化フィルタ処理、メル（Ｍｅｌ）フィルタ処理等を用いてもよい。フィルタ処理においては、相関値Ｘi,kt（ｋ＝１〜ｎ、ｔ＝ｔ、ｔ＋１、・・・、ｔ＋ｍ）に重みｗjkを乗算し、ｋに対して和をとる処理であり数式３のように表される。
【００６２】
【数３】
2018173342.tif 000005
ここで、ｊはフィルタのバンクを表す。ｔにおける相関値の数は、周波数領域の要素数がマスク数とフィルタのバンク数とを乗算した数に低減（圧縮）される。これにより、相関値Ｘi,jt（Ｘはハット付き）を用いることで、回帰式の要素数が低減される。また、フィルタ処理を雨滴の衝撃による被振動体の固有振動数に関連して重みｗjkを選択することで、より効果的に特徴データを算出できる。また、このような特徴データを要素とした特徴量ベクトルが得られる。
【００６３】
図７に戻り、雨量推定部６２は、機械学習により得られた回帰式を用いて、特徴データＸi,ktから雨量を推定する。回帰式は、それぞれの雨量センサに対応づけて機械学習によって得られたものである。雨量推定部６２は、雨量センサに対応した雨量推定用の回帰式のデータ６８をメモリ５４から呼び出して雨量の推定を行う。なお、回帰式に用いられる特徴データ（特徴量ベクトル）は、回帰式を求めた際に決定されたものである。
【００６４】
なお、後述する回帰式を求めるプロセスにおいて説明するが、特徴データの圧縮が行われ、圧縮された特徴データを要素とする圧縮特徴量ベクトルに基づいて回帰式が求められている場合は、特徴データ抽出部６１は、圧縮特徴量ベクトルの各要素に対応する特徴データを抽出する。そして、雨量推定部６２は、圧縮特徴量ベクトルに対応する回帰式を用いて、抽出された特徴データから雨量を推定する。これにより特徴データの数が大幅に低減されるので、計算コストを低減でき、効率良く雨量を推定できる。
【００６５】
降雨判定部６４は、雨量センサ１０〜１５を設置する環境下の非降雨時の特徴データを用いて機械学習を行い、下記の環境特徴データに基づいて、実際の測定時に雨が降っているかどうかを判定する。具体的には、雨量センサ１０〜１５を設置する環境下の非降雨時において測定される加速度データを雨量推定装置５０が受信し、フーリエ変換部６０および特徴データ抽出部６１により周波数領域のデータＦktの相関値からなる特徴データを抽出する。フーリエ変換部６０および特徴データ抽出部６１での処理は上述した処理と同様である。この特徴データに対して主成分分析を行い、ｎ個の固有値と固有ベクトルが得られる。この固有ベクトルのうち、累積寄与率が所定の率（例えば０．９９）となる次元までの固有ベクトルにより張られる空間を正常部分空間とする。この固有ベクトルの要素に対応する特徴データ（「環境特徴データ」と称する。）を予め取得しメモリに格納しておく。降雨判定部６４は、環境特徴データが張る正常部分空間を算出し、実際の測定時に得られる特徴データ張る部分空間が正常部分空間から逸脱している程度、つまり逸脱度ｄを求め、その逸脱度ｄが閾値以下の場合は非降雨時であると判定する。逸脱度ｄは、実際の測定時に得られる特徴データが張る部分空間の正常部分空間への距離（いわゆるグラスマン距離）で表される。降雨判定部６４は、雨量センサ１０〜１５の環境等を考慮して必要に応じて設けられる。
【００６６】
回帰分析部６５は、訓練データを用いて機械学習により、推定雨量と特徴データとの関係を表す回帰式を求める。
【００６７】
訓練データは以下のようにして得る。降雨あるいは人工降雨を用いて、雨量センサ１０〜１５によって加速度データを取得するとともにその雨量を実測する。この加速度データを雨量推定装置５０が受信し、フーリエ変換部６０および特徴データ抽出部６１により周波数領域のデータＦktの相関値からなる特徴データを抽出する。フーリエ変換部６０および特徴データ抽出部６１での処理は上述した処理と同様である。ここで例として、２５０個の特徴データが抽出され、つまり、２５０次元の特徴量ベクトルが形成されたものとする。訓練データは、この特徴データおよび実測した雨量のデータのセットである。
【００６８】
回帰分析部６５は、この訓練データを用いて、特徴データと実測した雨量との回帰分析を行い、特徴データから雨量を推定する回帰式を求める。回帰分析は重回帰分析であり、雨量と特徴データとの関係を線形あるいは非線形であると仮定できる。例えば、その関係が線形であること、すなわち線形関数ｙ＝ｆ（ｘ）を仮定すれば、線形の重回帰分析となる。ここでｙは実際に測定した雨量であり、ｘは特徴データ（例えば、２５０個の特徴データ）を要素とする特徴量ベクトル（例えば、２５０次元の特徴量ベクトル）である。重回帰分析により２５０次元の各要素に対応する係数を有する回帰式が求まる。この算出には、２乗誤差を最小化する一般的な方法を用いることができる。また、この算出には、Ｌ−１正則化（ＬＡＳＳＯ（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator））やＲＩＤＧＥ（リッジ）正則化等の数値解法を用いることができ、これにより、測定誤差に影響を受け難い解を求めることができる。
【００６９】
雨量と特徴データとの関係を非線形であると仮定した場合は、例えば、サポートベクタ回帰やニューラルネットワーク等の公知の手法を用いて重回帰分析を行うことで回帰式が求まる。
【００７０】
なお、回帰分析部６５で用いる特徴データの数を圧縮（低減）することもできる。例えば、上述した重回帰分析の前処理として、訓練データのうちのある短い時間の実測した雨量とそれに対応する特徴データ（例えばｎ個の特徴データ）とを用いて主成分分析を行う。主成分分析の結果、ｎ個の固有値と固有ベクトルが得られる。この固有値のうち、大きい順に所定の数、例えば５個の固有値（λ1、・・・、λ5とする。）を選択して新たな特徴ベクトルに決定する。数式４で表される、この所定数の新たな特徴データからなる圧縮特徴量ベクトルｘ’とする。
【００７１】
【数４】
2018173342.tif 000006
この圧縮特徴量ベクトルｘ’と、実測した雨量とを用いて回帰分析部６５において重回帰分析を行って回帰式を求める。これにより、２５０次元の特徴量ベクトルに対してきわめて少ない５次元の特徴量ベクトルを用いることで重回帰分析の計算量を軽減することができる。さらに、重回帰分析で次元数が多い場合に生じ易い、学習が発散する「多重共線性」の問題を回避できる。
【００７２】
なお、上記の説明では、回帰分析部６５は雨量推定装置５０のＣＰＵ５３の機能として実行されるが、雨量推定装置５０とは別の装置、例えばコンピュータに、回帰分析部の機能を実装して上述した訓練データを回帰分析を行って回帰式を導出し、その回帰式の情報を雨量推定装置のメモリに格納してもよい。この装置は、図６に示す構成を有し（ただし、送受信インタフェース５８はなくともよい。）、図７に示すＣＰＵ５３の機能構成のうち、少なくとも回帰分析部６５を有していればよい。
【００７３】
また、雨量センサ１３〜１５のタイプごと、例えば、被振動体２０〜２３の形状によって、同じ降雨状態でも異なる加速度データが得られるので、雨量センサ１０〜１５に対する回帰式を求める装置を用意してもよい。この装置は、図６に示す構成を有し（ただし、送受信インタフェース５８はなくともよい。）、図７に示すＣＰＵ５３の機能構成のうち、少なくとも、フーリエ変換部６０、特徴データ抽出部６１および回帰分析部６５を有しいればよく、必要に応じて、フィルタ処理部６３を有してもよい。上述した回帰分析部６５の機能が実行されることにより、雨量センサ１３〜１５に対応する回帰式が求まる。
【００７４】
なお、上述したように、フーリエ変換部６０は、複素フーリエ変換を行い、上記の数式１で表される周波数領域のデータＦktは複素数であり、抽出された特徴データＸi,ktは複素数である。複素数のデータＦktは、大きさ（振幅）と位相とを含んでおり、情報量が実数のデータよりも２倍多いため、より高信頼性の雨量の推定が可能になる。
【００７５】
一方、変形例として、フーリエ変換部６０において実数フーリエ変換を用いてもよい。これにより、周波数領域のデータＦktは実数となるので、特徴データＸi,ktが実数となる。これにより特徴データＸi,ktの数、つまり特徴量ベクトルの次元を複素数の場合よりも低減できる。これにより、フーリエ変換部６０、特徴データ抽出部６１および雨量推定部６２の計算量が低減できるため、そのための消費電力を低減できる。このような場合、雨量センサ１０に雨量を推定する機能を実装可能である。図２に示す雨量センサ１０のＣＰＵ３１において、図７に示す雨量推定装置のＣＰＵ５３のフーリエ変換部６０、特徴データ抽出部６１および雨量推定部６２（必要に応じてフィルタ処理部６３を含む。）の処理を実行させてもよい。この場合、図２に示すメモリ３２は、図７に示すメモリ５４に格納された雨量推定用の回帰式のデータ６８および非降雨時の機械学習により得られた特徴データ６９を格納してもよい。雨量センサ１０は推定された雨量を例えば所定の時間毎に雨量推定装置５０に送信できる。これにより、加速度データを送信する場合よりも送信する情報量を低減でき、雨量推定装置５０は、より多くの雨量センサ１０〜１５との通信が可能になる。なお、フーリエ変換部６０で複素フーリエ変換を使用した場合でも、周波数領域の複素データＦktの相関値を求める際に、複素データＦktの大きさのみ相関値として、実数の特徴データをＸi,ktを求めてもよい。
【００７６】
本実施形態に係る雨量推定装置５０によれば、雨滴の衝撃によって被振動体に生じる振動の加速度データをフーリエ変換して周波数領域のデータの相関値を求めそれを特徴データとしている。これによって、加速度データの特徴を高精度に抽出することが可能であり、複素データの場合はさらに位相も考慮されるので、さらに高精度に抽出可能である。これにより、加速度データの識別精度が向上するので、雨量の推定の精度が向上する。さらに、回帰式を求める際にも同様の方法で特徴データを求めているので、さらに雨量の推定の精度が向上する。
【００７７】
また、本実施形態に係る雨量推定装置５０によれば、雨量推定は雨滴の衝撃による加速度データを用いるので短時間で行うことが可能である。これにより、非常に短い時間に大量の雨が降る場合でも迅速に雨量を推定可能である。
【００７８】
［雨量推定方法］
図１０は、本発明の一実施形態に係る雨量推定方法のフローチャートである。以下、図１０を参照しつつ、必要に応じて図２および図６を参照して、本発明の一実施形態に係る雨量推定方法を説明する。
【００７９】
最初に、雨量センサは、雨滴の衝撃による被振動体の振動の加速度を検出して加速度データとして送信する（Ｓ１００）。具体的には、図２に示す雨量センサ１０は、雨滴の衝撃を受けた被振動体２０の振動の加速度を加速度センサ３０が検出し、デジタル化された加速度データとしてＣＰＵ３１の制御の下、送信インタフェース３３からアンテナ３４を介して無線送信され、あるいはケーブル等で有線送信される。
【００８０】
次いで、雨量推定装置は、雨量センサからの加速度データを受信する（Ｓ１１０）。具体的には、図６に示す雨量推定装置５０は、無線通信の場合はアンテナ５１よりあるいは有線通信（不図示）により、雨量センサ１０からの加速度データを受信インタフェース５２が受信する。この際、雨量センサ１０の識別情報を受信してもよい。受信した加速度データは、識別情報とともに、メモリ５４に一時的に記憶され、あるいはＣＰＵ５３に送られる。
【００８１】
次いで、雨量推定装置は、加速度データを時間期間毎に周波数領域のデータにフーリエ変換する（Ｓ１２０）。具体的には、加速度データを所定の時間期間で切出しを行い、切出された加速度データを周波数領域にフーリエ変換して、上述した数式１で表される周波数領域のデータＦktを得る。切り出しは窓関数を使用してもよい。窓関数としては上述した公知の窓関数を使用できる。これにより、窓関数に応じた時間期間毎の加速度データが得られる。時間期間毎の加速度データを周波数領域にフーリエ変換して時間期間毎、つまり、離散的な時間毎の、周波数領域のデータＦktを得る。複素フーリエ変換を用いた場合、以下の数式１で表される複素データＦktを得る。
【００８２】
次いで、雨量推定装置は、周波数領域のデータ間の相関値からなる特徴データを抽出する（Ｓ１３０）。具体的には、データＦkt（ｋ＝１〜ｎ、ｔ＝ｔ、ｔ＋１、・・・、ｔ＋ｍ）間の相関値からなる特徴データＸi,ktを抽出する。具体的には、図８に示すように、複素データＦktを時間期間ｔに対して周波数軸に沿ってｋ＝１〜ｎに亘って配列し、それらを時間軸に沿ってｔ＝ｔ、ｔ＋１、・・・、ｔ＋ｍに亘って配列する。そして、そのうち一つの複素データＦkt（に注目し、該注目した一つの複素データＦktと、その複素データに基づいて所定のマスクにより選択された少なくとも一つの複素データＦk’t’とから算出されたものである。相関値Ｘi,ktは上述した数式２で求められる。この相関値Ｘi,ktが特徴データＸi,ktであり、これを要素とした特徴量ベクトルが得られる。
【００８３】
なお、周波数軸に沿った相関値Ｘi,ktの数を圧縮するために、フィルタ処理を行ってよい。フィルタ処理は、例えば、分布平滑化フィルタ処理、メル（Ｍｅｌ）フィルタ処理等を用いてもよい。フィルタ処理においては、相関値Ｘi,kt（ｋ＝１〜ｎ、ｔ＝ｔ、ｔ＋１、・・・、ｔ＋ｍ）に重みｗjkを乗算し、ｋに対して和をとる処理であり上述した数式３のように表される。これにより得られた相関値Ｘi,jt（Ｘはハット付き）は特徴データであり、これを用いることで、回帰式の要素数が低減される。
【００８４】
次いで、雨量推定装置は、雨量センサに対して機械学習により得られた回帰式を用いた雨量を推定する（Ｓ１４０）。具体的には、それぞれの雨量センサに対応づけて機械学習によって得られた回帰式をメモリから呼び出して、特徴データＸi,kt（あるいは、フィルタ処理された特徴データＸi,jt（Ｘはハット付き））を代入して推定雨量を求める。以上により、降雨の雨量が推定できる。
【００８５】
なお、雨量を推定するステップで用いられる回帰式は、実測した雨量とその際に取得した加速度データから特徴データを求め、機械学習により回帰分析を行って、特徴データから雨量を推定するための回帰式を求める。以下、具体的に説明する。
【００８６】
図１１は、本発明の一実施形態に係る雨量推定方法で使用する回帰式を求める方法を示すフローチャートである。以下、図１１を参照しつつ、必要に応じて図２および図６を参照して、回帰式を求める方法を説明する。
【００８７】
最初に、降雨あるいは人工降雨を用いて雨量推定に使用される雨量センサによって加速度データを取得するとともに雨量を実測する（Ｓ２００）。具体的には、降雨時あるいは人工降雨を用いて、図２に示す雨量センサ１０によって上述したＳ１００と同様にして加速度データを取得する。これと同時に雨量を公知の手法により実測する。
【００８８】
次いで、時間期間毎の加速度データをフーリエ変換する（Ｓ２１０）。具体的には、加速度データを雨量センサから取得して、上述したステップ１２０と同様にして、加速度データを所定の時間期間で切出しを行い、切出された加速度データを周波数領域にフーリエ変換して周波数領域のデータＦktを得る。回帰式が用いられる雨量推定方法において複素数の特徴データを使用するのか実数の特徴データを使用するのかに合わせて、ステップ２１０のフーリエ変換を複素フーリエ変換にするのか実数フーリエ変換にするのかを決めてもよい。
【００８９】
次いで、周波数領域のデータ間の相関値を算出して特徴データを抽出する（Ｓ２２０）。具体的には、データＦktを上述したステップ１３０と同様にして特徴データＸi,ktを得る。なお、周波数軸に沿った相関値Ｘi,ktの数を圧縮するために、フィルタ処理を行ってもよく、上述したフィルタ処理により、特徴データＸi,jt（Ｘはハット付き）を得てもよい。
【００９０】
次いで、特徴データと実測した雨量とから機械学習により回帰式を求める（Ｓ２３０）。具体的には、特徴データＸi,kt（あるいは特徴データＸi,jt（Ｘはハット付き））と実測した雨量との回帰分析を行って、特徴データから雨量を推定する回帰式を求める。上述した回帰分析部と同様の処理により、特徴量ベクトルあるいは圧縮特徴量ベクトルにより雨量センサに対する回帰式を求めることができる。
【００９１】
なお、図１１のＳ２３０で用いる特徴データの数を圧縮（低減）して、新たな特徴データを決定し、その新たな特徴データ（新たな特徴量ベクトル）と実測した雨量とから機械学習により回帰式を求めることもできる。
【００９２】
図１２は、本発明の一実施形態に係る雨量推定方法で使用する回帰式を求める他の方法を示すフローチャートである。以下、図１２を参照しつつ回帰式を求める方法を説明する。
【００９３】
所定時間毎、例えば、ある短い時間毎に実測した雨量とそれに対応する加速度データを取得する（Ｓ３００）。得られた加速度データに対して、時間期間毎の加速度データのフーリエ変換（Ｓ３１０）、周波数領域のデータ間の相関値を算出して特徴データの抽出（Ｓ３２０）を、それぞれ、図１１のＳ２１０、Ｓ２２０と同様に行い、特徴データ（例えばｎ個の特徴データ）を抽出する。
【００９４】
次いで、このｎ個の特徴データとＳ３００で実測した雨量とを用いて主成分分析を行う。主成分分析の結果、ｎ個の固有値と固有ベクトルが得られる。この固有値のうち、大きい順に所定数、例えば５個の固有値を選択して新たな特徴データに決定し上述した数式４で表される、この所定数の新たな特徴データからなる圧縮特徴量ベクトルｘ’とする（Ｓ３３０）。
【００９５】
次いで、Ｓ３３０で得られた圧縮特徴量ベクトルｘ’とＳ３００で実測した雨量とを用いて、重回帰分析を行って回帰式を求める（Ｓ３４０）。これにより、２５０次元の特徴量ベクトルに対してきわめて少ない５次元の特徴量ベクトルを用いることで重回帰分析の計算量を軽減することができる。さらに、重回帰分析で次元数が多い場合に生じ易い、学習が発散する「多重共線性」の問題を回避できる。
【００９６】
本実施形態に係る雨量推定方法によれば、雨滴の衝撃によって雨量センサの被振動体に生じる振動の加速度データをフーリエ変換して周波数領域のデータの相関値を求めそれを特徴データとしている。これによって、加速度データの特徴を高精度に抽出することが可能である。これにより、加速度データの識別精度が向上するので、雨量推定の精度が向上する。
【００９７】
［実施例］
図３に示す、被振動体の形状が半球状の雨量センサを用いて、本発明の実施形態に係る雨量推定装置により人工降雨の推定雨量を得た。この際、図７に示すフーリエ変換部では複素フーリエ変換を用い、回帰式を求めるための回帰分析部では予め特徴データの圧縮を主成分分析により行い２１個の特徴データを選択した。推定雨量を検証するため、降雨による加速度データを取得しながら、雨量を実測した。実測した雨量は、２０ｍｍ、３３ｍｍ、４８ｍｍ、および６６ｍｍの４条件とした。各条件につき、５秒間の加速度データから４回の雨量推定を行った。なお、これらは、１時間当たりの雨量に換算したものである。
【００９８】
図１３は、本発明の一実施形態に係る雨量推定システムの実施例を示す図である。図１３を参照するに、横軸は実測雨量、縦軸は推定雨量を示す。通常の強さの降雨である２０ｍｍから強い降雨である６６ｍｍは良好に推定できることが分かる。
【００９９】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲に記載された本発明の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。例えば、上述した実施形態においては、雨量センサは、温度、湿度等の様々なセンサと組み合わせてもよい。雨量センサは地面に固定してもよく、建築物の屋上や横壁に設置してもよい。また、回帰式を求める機械学習は雨量推定装置とは別のコンピュータによって行ってもよく、特に限定されない。
【０１００】
また、上述した実施形態では雨量センサと雨量推定装置が直接接続される態様をしめしたが、雨量センサと雨量推定装置との間に中継機を設けてもよい。中継機を多数の雨量センサに近い場所に設置して、加速度データを受信してそれをインターネット等の通信回線により雨量推定装置に送信する。
【０１０１】
なお、以上の説明に関してさらに以下の付記を開示する。
（付記１）  雨量センサから雨滴の衝撃によって被振動体に生じる振動の加速度データを受信する手段と、
前記加速度データを時間期間毎に周波数領域のデータにフーリエ変換する手段と、
前記周波数領域のデータ間の相関値からなる特徴データを抽出する手段と、
前記雨量センサに対する、機械学習により得られた回帰式を用いて、前記特徴データから雨量を推定する手段と、
を備える雨量推定装置。
（付記２）  雨量センサから雨滴の衝撃によって被振動体に生じる振動の加速度データを受信するインタフェースと、
ＣＰＵと、
機械学習により得られた回帰式を格納するメモリと、
を備え、前記ＣＰＵに、
前記加速度データを時間期間毎に周波数領域のデータにフーリエ変換するステップと、
前記周波数領域のデータ間の相関値からなる特徴データを抽出するステップと、
前記雨量センサに対して前記メモリから供給された回帰式を用いて、前記特徴データから雨量を推定するステップと、
を実行させる、雨量推定装置。
（付記３）  前記相関値は、前記時間期間毎の前記周波数領域のデータを時間軸に配列して、そのうち一つのデータに注目し、該注目した一つのデータと、そのデータに基づいて所定のマスクにより選択された少なくとも一つのデータとから算出されたものである、付記１または２記載の雨量推定装置。
（付記４）  前記相関値をフィルタ処理して圧縮された特徴データを生成する手段またはステップをさらに備える、付記１〜３のうちいずれか一項記載の雨量推定装置。
（付記５）  前記回帰式は、実測した雨量と、その際の加速度データから前記フーリエ変換する手段および前記抽出する手段によって算出した特徴データとを用いて機械学習を行って決定される、付記１〜４のうち、いずれか一項記載の雨量推定装置。
（付記６）  前記回帰式は、実測した雨量と、前記雨量センサからの所定時間毎の加速度データから前記フーリエ変換する手段および前記抽出する手段を用いて算出した特徴データとの主成分分析を行って固有値を取得し、該固有値の大きな順に所定数の該固有値を新たな特徴データに決定し、該所定数の新たな特徴データを特徴量ベクトルとして機械学習を行って決定される、付記１〜４のうち、いずれか一項記載の雨量推定装置。
（付記７）  前記推定する手段または推定するステップは、前記回帰式を用いて、前記特徴ベクトルに対応する特徴データから雨量を推定する、付記６記載の雨量推定装置。
（付記８）  非降雨時に前記被振動体に生じる振動の加速度データに基づいて前記フーリエ変換する手段および抽出する手段、またはフーリエ変換するステップおよび抽出するステップによって他の特徴データを算出して、該他の特徴データを用いて機械学習を行って所定の累積寄与率になる他の特徴ベクトルの張る部分空間を算出し、前記特徴データを用いて該部分空間からの逸脱度を求め、該逸脱度が所定の閾値を超えた場合に降雨であると判定する手段をさらに備える、付記１〜７のうちいずれか一項記載の雨量推定装置。
（付記９）  前記フーリエ変換は複素フーリエ変換であり、前記周波数領域のデータおよび特徴データが複素数であり、
前記雨量を推定する手段または推定するステップは、前記複素数の特徴データに対する回帰式により雨量が推定される、付記１〜８のうちいずれか一項記載の雨量推定装置。
（付記１０）  前記フーリエ変換は実数フーリエ変換であり、前記周波数領域のデータおよび特徴データが実数であり、
前記雨量を推定する手段または推定するステップは、前記実数の特徴データに対する回帰式により雨量が推定される、付記１〜８のうちいずれか一項記載の雨量推定装置。
（付記１１）  雨滴の衝撃により振動する被振動体と、
前記被振動体に設けられた加速度センサと、
前記加速度センサからの加速度データを送信する送信部と、
を備える雨量センサ。
（付記１２）  雨滴の衝撃により振動する被振動体と、
前記被振動体に設けられた加速度センサと、
前記加速度センサからの加速度データを送信する送信インタフェースと、
を備える雨量センサ。
（付記１３）  前記被振動体は凸状体である、付記１１または１２記載の雨量センサ。
（付記１４）  前記被振動体は半球状または擬球体であり、付記１１または１２記載の雨量センサ。
（付記１５）  前記加速度センサは前記被振動体の内面の天頂に設けられる、付記１３または１４記載の雨量センサ。
（付記１６）  前記被振動体は板状体である、付記１１または１２記載の雨量センサ。
（付記１７）  前記被振動体は薄板の金属あるいはプラスチックからなる、付記１１〜１６のうちいずれか一項記載の雨量センサ。
（付記１８）  前記加速度センサは３軸ＭＥＭＳセンサである、付記１１〜１７のうちいずれか一項記載の雨量センサ。
（付記１９）  前記加速度データを時間期間毎に周波数領域のデータにフーリエ変換する手段と、
前記周波数領域のデータ間の相関値からなる特徴データを抽出する手段と、
前記雨量センサに対して機械学習により得られた回帰式を用いて、前記特徴データから雨量を推定する手段と、
をさらに備え、
前記送信部が、前記加速度データの代わりに、前記推定された雨量の情報を送信する、付記１１記載の雨量センサ。
（付記２０）  ＣＰＵをさらに備え、
前記ＣＰＵに、
前記加速度データを時間期間毎に周波数領域のデータにフーリエ変換するステップと、
前記周波数領域のデータ間の相関値からなる特徴データを抽出するステップと、
前記雨量センサに対して機械学習により得られた回帰式を用いて、前記特徴データから雨量を推定するステップと、
を実行させ、
前記送信インタフェースが、前記加速度データの代わりに、前記推定された雨量の情報を送信する、付記１２記載の雨量センサ。
（付記２１）  前記フーリエ変換は実数フーリエ変換であり、前記周波数領域のデータおよび特徴データが実数であり、
前記雨量を推定する手段または推定するステップは、前記実数の特徴データに対する回帰式により雨量が推定される、付記１９または２０記載の雨量センサ。
（付記２２）  雨量センサから雨滴の衝撃によって被振動体に生じる振動の加速度データを受信するステップと、
前記加速度データを時間期間毎に周波数領域のデータにフーリエ変換するステップと、
前記周波数領域のデータ間の相関値からなる特徴データを抽出するステップと、
前記雨量センサに対して機械学習により得られた回帰式を用いて前記特徴データから雨量を推定するステップと、
を含む雨量推定方法。
（付記２３）  雨量センサが、雨滴の衝撃による被振動体の振動の加速度を検出して加速度データとして送信するステップをさらに含む、付記２２記載の雨量推定方法。
（付記２４）  前記相関値は、前記時間期間毎の周波数領域のデータを時間軸に配列して、そのうち一つのデータに注目し、該注目した一つのデータと、そのデータに基づいて所定のマスクにより選択された少なくとも一つのデータとから算出されたものである、付記２２または２３記載の雨量推定方法。
（付記２５）  前記相関値をフィルタ処理して圧縮された特徴データを生成するステップをさらに含む、付記２２〜２４のうちいずれか一項記載の雨量推定方法。
（付記２６）  実測した雨量と、その際の加速度データから前記フーリエ変換するステップおよび前記抽出するステップと同様にして算出した特徴データとを用いて機械学習を行って前記回帰式を求めるステップをさらに含む、付記２２〜２５のうちいずれか一項記載の雨量推定方法。
（付記２７）  実測した雨量と、前記雨量センサからの所定時間毎の加速度データから前記フーリエ変換するステップおよび前記抽出するステップと同様にして算出した特徴データとの主成分分析を行って固有値を取得し、該固有値の大きな順に所定数の該固有値を新たな特徴データに決定し、該所定数の新たな特徴データを特徴量ベクトルとして機械学習を行って前記回帰式を求めるステップをさらに含む、付記２２〜２５のうちいずれか一項記載の雨量推定方法。
（付記２８）  前記推定するステップは、前記回帰式を用いて、前記特徴ベクトルに対応する特徴データから雨量を推定する、付記２７記載の雨量推定方法。
（付記２９）  非降雨時に前記被振動体に生じる振動の加速度データに基づいて前記フーリエ変換するステップおよび抽出するステップと同様にして他の特徴データを算出して、該他の特徴データを用いて機械学習を行って所定の累積寄与率になる他の特徴ベクトルの張る部分空間を算出し、前記特徴データを用いて該部分空間からの逸脱度を求め、該逸脱度が所定の閾値を超えた場合に降雨であると判定するステップを、前記推定するステップに先だってさらに含む、付記２２〜２７のうちいずれか一項記載の雨量推定方法。
（付記３０）  前記フーリエ変換は複素フーリエ変換であり、前記周波数領域のデータおよび特徴データが複素数であり、
前記雨量を推定するステップは、前記複素数の特徴データに対する回帰式により雨量が推定される、付記２２〜２９のうちいずれか一項記載の雨量推定方法。
（付記３１）  前記フーリエ変換は実数フーリエ変換であり、前記周波数領域のデータおよび特徴データが実数であり、
前記雨量を推定するステップは、前記実数の特徴データに対する回帰式により雨量が推定される、付記２２〜２９のうちいずれか一項記載の雨量推定方法。
（付記３２）  雨量センサと、
雨量推定装置と、
を備える雨量推定システムであって、
前記雨量センサは、
雨滴の衝撃により振動する被振動体と、
前記被振動体に設けられた加速度センサと、
前記加速度センサからの加速度データを送信する送信部と、
を有し、
前記雨量推定装置は、
前記雨量センサから前記加速度データを受信する手段と、
前記加速度データを時間期間毎に周波数領域のデータにフーリエ変換する手段と、
前記周波数領域のデータ間の相関値からなる特徴データを抽出する手段と、
前記雨量センサに対する、機械学習により得られた回帰式を用いて、前記特徴データから雨量を推定する手段と、
を有する、
前記雨量推定システム。
（付記３３）  付記１１〜２１いずれか一項記載の雨量センサと、
付記１〜１０のいずれか一項記載の雨量推定装置と、
を備える雨量推定システム。
【符号の説明】
【０１０２】
１０〜１５  雨量センサ
２０〜２３  被振動体
３０  加速度センサ
３１，５３  ＣＰＵ
３２，５４  メモリ
３３  送信インタフェース
３４，５１  アンテナ
５０  雨量推定装置
５２  受信インタフェース
６０  フーリエ変換部
６１  特徴データ抽出部
６２  雨量推定部
６３  フィルタ処理部
６４  降雨判定部
６５  回帰分析部
１００  雨量推定システム
【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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【図１２】
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【図１３】
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