(57)【要約】【課題】融雪の場所における積雪の状況を適切に反映した融雪制御を実施する。【解決手段】カメラ１０は、ロードヒーティング部２による融雪の場所を撮影する。撮影された融雪の画像は画像分解部２１に出力される。画像分解部２１は融雪画像を複数のブロック画像に分解し、ＣＮＮ部２２に出力する。ＣＮＮ部２２は、畳み込み型ニューラルネットワークを備えており、ブロック画像ごとに積雪の有無を評価し、評価結果を示す評価値ｙ1及びｙ2を出力する。制御内容決定部２３は、評価値ｙ1及びｙ2に基づいて制御内容を決定し、決定結果を制御信号生成部２４に出力する。制御信号生成部２４は、制御信号生成部２４が決定した制御内容に従ってロードヒーティング部２を制御する制御信号Ｓを生成し、ロードヒーティング部２に出力する。これにより、ロードヒーティング部２のオン・オフの切り替えが制御される。【選択図】図２
2018066136.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
積雪を溶かす融雪手段を制御する融雪制御装置であって、
前記融雪手段による融雪の場所を撮影することによって前記融雪の場所の撮像を示す融雪画像を生成する撮影手段と、
前記融雪画像に基づいて積雪の状況を評価した評価値を出力する畳み込み型ニューラルネットワークを有する積雪評価手段と、
前記融雪手段が積雪を溶かす能力を前記評価値に基づいて変更する融雪制御手段とを備えていることを特徴とする融雪制御装置。
【請求項２】
前記畳み込み型ニューラルネットワークが、前記融雪画像を形成する複数の画像領域のそれぞれに関して、積雪の有無を示す値として前記評価値を出力し、
前記積雪評価手段が、前記複数の画像領域に関する複数の前記評価値に基づいて前記融雪の場所における積雪の状況を評価することを特徴とする請求項１に記載の融雪制御装置。
【請求項３】
前記積雪評価手段が、
前記複数の画像領域のそれぞれに関して、前記融雪手段による融雪の実効性を、撮影タイミングが互いに異なる少なくとも２つの前記融雪画像に基づいて評価すると共に、前記積雪の状況を評価する際に、前記評価値による前記積雪の状況の評価への影響の度合いを、前記融雪の実効性に応じて調整することを特徴とする請求項２に記載の融雪制御装置。
【請求項４】
第１〜第ｎ（ｎ：２以上の自然数）の制御内容から前記融雪制御手段に実行させる制御内容を所定の基準値に基づいて選択する制御内容選択手段と、
前記所定の基準値を更新する基準値更新手段とをさらに備えており、
前記融雪制御手段が、可変の、又は一定の時間間隔ごとに前記制御内容選択手段が選択した制御内容を実行するように構成されており、
前記所定の基準値が、
前記評価値に基づくパラメータ、環境条件を示すパラメータ、及び、現在までの一定期間内における前記融雪手段の稼働状況を示すパラメータの少なくとも３つのパラメータによって規定される時点ｔの状態をｓtで表すときに、状態ｓtにおいて第ｐ（ｐ：ｎ以下の自然数）の制御内容を実行することの有効性を示す、Ｑ（ｓt，ｐ）で表されるＱ値であり、
前記基準値更新手段が、
時点ｔにおいて第ｋ（ｋ：ｎ以下の自然数）の制御内容を前記融雪制御手段が実行した結果、状態がｓtからｓt+1に遷移した場合に、前記評価値が示す積雪の状況が積雪なしに近いほど高く、且つ、前記融雪手段の稼働状況において稼働量が多いほど低い値を有する報酬ｒt+1を含む下記数式に基づいてＱ（ｓt，ｋ）を更新することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の融雪制御装置。
（数式）
2018066136.tif 000045
ただし、αは学習率、γは割引率である。
【請求項５】
外気の温度、外気の湿度、外気圧及び路面温度の少なくともいずれかを前記環境条件として取得する環境条件取得手段をさらに備えていることを特徴とする請求項４に記載の融雪制御装置。
【請求項６】
天気予報に関する情報を外部から取得する予報情報取得手段をさらに備えており、
前記融雪制御手段が、前記評価値と前記天気予報に関する情報とに基づいて、前記融雪手段が積雪を溶かす能力を変更するタイミングを調整することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の融雪制御装置。
【請求項７】
前記畳み込み型ニューラルネットワークにおいて、Ａｌｅｘ又はＮｅｔｗｏｒｋ  ｉｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋが用いられていることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の融雪制御装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか１項に記載の融雪制御装置に用いられる畳み込み型ニューラルネットワークを学習させる方法であって、積雪のある場所の画像及び積雪のない場所の画像並びにこれらの画像における積雪の有無に関するクラス分けを示す訓練データに基づいて、前記畳み込み型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とするニューラルネットワークの学習方法。
【請求項９】
前記畳み込み型ニューラルネットワークにおいてＡｌｅｘが用いられており、
ＳＧＤ、ｍｏｍｅｎｔｕｍＳＧＤ、ＡｄａＧｒａｄ、ＡｄａＤｅｌｔａ、Ａｄａｍ及びＮｅｓｔｅｒｏｖＡＧのいずれかの最適化手法を用いて前記畳み込み型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする請求項８に記載のニューラルネットワークの学習方法。
【請求項１０】
前記畳み込み型ニューラルネットワークにおいてＮｅｔｗｏｒｋ  ｉｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋが用いられており、
ＳＧＤ、ｍｏｍｅｎｔｕｍＳＧＤ、ＡｄａＧｒａｄ、及びＮｅｓｔｅｒｏｖＡＧのいずれかの最適化手法を用いて前記畳み込み型ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする請求項８に記載のニューラルネットワークの学習方法。
【請求項１１】
積雪のある場所を含む画像と積雪のない場所を含む画像のそれぞれから、各画像を分割した複数の分割画像を生成するステップと、
前記複数の分割画像及びこれらの画像における積雪の有無に関するクラス分けを示す訓練データに基づいて、前記畳み込み型ニューラルネットワークを学習させるステップとを備えていることを特徴とする請求項８〜１０のいずれか１項に記載のニューラルネットワークの学習方法。
【請求項１２】
積雪を溶かす融雪手段を制御する融雪制御方法であって、
前記融雪手段による融雪の場所を撮影することによって前記融雪の場所の画像である融雪画像を生成する撮影ステップと、
前記融雪画像に基づいて積雪の状況を評価した評価値を畳み込み型ニューラルネットワークに出力させる積雪評価ステップと、
前記融雪手段が積雪を溶かす能力を前記評価値に基づいて変更する融雪制御ステップとを備えていることを特徴とする融雪制御方法。
【請求項１３】
積雪を溶かす融雪手段を制御するようにコンピュータを機能させる融雪制御用のプログラムであって、
前記融雪手段による融雪の場所を撮影した画像である融雪画像に基づいて積雪の状況を評価した評価値を出力する畳み込み型ニューラルネットワークを有する積雪評価手段、及び、
前記融雪手段が積雪を溶かす能力を前記評価値に基づいて変更する融雪制御手段としてコンピュータを機能させることを特徴とする融雪制御用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、融雪制御装置、そのニューラルネットワークの学習方法、融雪制御方法及び融雪制御用プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、融雪の場所を撮影した画像の解析結果に基づいて融雪用のヒーターを制御する特許文献１のような装置がある。特許文献１の段落００４６に記載されているように、撮影画像における白色画素の割合から明度レベルが０〜１００％の範囲で決定される。そして、特許文献１の段落００５４〜００６１に記載されているように、明度レベルが高いほど大きい電力がヒーターに供給される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１１４２８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の明度レベルは、撮影された画像における白色画素の割合に応じて設定される。しかしながら、白色画素の割合は積雪の状況を直接反映するものとはいえない。よって、特許文献１の明度レベルに応じた制御では、積雪の状況を適切に反映した制御とはならない。
【０００５】
本発明の目的は、融雪の場所における積雪の状況を適切に反映した融雪制御を実施可能な融雪制御装置、そのニューラルネットワークの学習方法、融雪制御方法及び融雪制御用プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の観点に係る装置は、積雪を溶かす融雪手段を制御する融雪制御装置であって、前記融雪手段による融雪の場所を撮影することによって前記融雪の場所の撮像を示す融雪画像を生成する撮影手段と、前記融雪画像に基づいて積雪の状況を評価した評価値を出力する畳み込み型ニューラルネットワークを有する積雪評価手段と、前記融雪手段が積雪を溶かす能力を前記評価値に基づいて変更する融雪制御手段とを備えている。
【０００７】
本発明の第２の観点に係る方法は、積雪を溶かす融雪手段を制御する融雪制御方法であって、前記融雪手段による融雪の場所を撮影することによって前記融雪の場所の画像である融雪画像を生成する撮影ステップと、前記融雪画像に基づいて積雪の状況を評価した評価値を畳み込み型ニューラルネットワークに出力させる積雪評価ステップと、前記融雪手段が積雪を溶かす能力を前記評価値に基づいて変更する融雪制御ステップとを備えている。
【０００８】
本発明の第３の観点に係るプログラムは、積雪を溶かす融雪手段を制御するようにコンピュータを機能させる融雪制御用のプログラムであって、前記融雪手段による融雪の場所を撮影した画像である融雪画像に基づいて積雪の状況を評価した評価値を出力する畳み込み型ニューラルネットワークを有する積雪評価手段、及び、前記融雪手段が積雪を溶かす能力を前記評価値に基づいて変更する融雪制御手段としてコンピュータを機能させる。
【０００９】
本発明の第１〜第３の観点に係る融雪制御装置、融雪制御方法及び融雪制御プログラムによると、畳み込み型ニューラルネットワークによって積雪の状況を評価する。そして、畳み込み型ニューラルネットワークが出力する評価値に基づいて融雪手段が積雪を溶かす能力を変更する。畳み込み型ニューラルネットワークは、積雪の状況を融雪画像から適切に評価できるようにディープラーニングによって学習させた上で用いられる。具体的には、さまざまな積雪の状況を撮影した多数のサンプル画像を用いて、畳み込み型ニューラルネットワークにそれらのサンプル画像における積雪の状況（例えば、積雪の有無や積雪の程度）をあらかじめ学習させる。かかる学習により、畳み込み型ニューラルネットワークは、融雪画像に基づいて積雪の状況を適切に評価することが可能となる。したがって、畳み込み型ニューラルネットワークの評価結果に基づく融雪制御により、積雪の状況に適切に応じた融雪制御が可能となる。
【００１０】
また、本発明においては、前記畳み込み型ニューラルネットワークが、前記融雪画像を形成する複数の画像領域のそれぞれに関して、積雪の有無を示す値として前記評価値を出力し、前記積雪評価手段が、前記複数の画像領域に関する複数の前記評価値に基づいて前記融雪の場所における積雪の状況を評価することが好ましい。これによると、融雪画像中の小さい領域のそれぞれを畳み込み型ニューラルネットワークによる評価対象の一単位とする。評価対象の一単位が画像中の小領域であるため、例えば融雪画像全体をかかる一単位とする場合と比べ、一単位内に含まれる情報量が小さくなる。したがって、評価の精度を落とさずに、必要な畳み込み型ニューラルネットワークを小規模化でき、計算量の削減を実現できる。
【００１１】
また、本発明においては、前記積雪評価手段が、前記複数の画像領域のそれぞれに関して、前記融雪手段による融雪の実効性を、撮影タイミングが互いに異なる少なくとも２つの前記融雪画像に基づいて評価すると共に、前記積雪の状況を評価する際に、前記評価値による前記積雪の状況の評価への影響の度合いを、前記融雪の実効性に応じて調整することが好ましい。融雪の場所に駐車車両がある場合等、融雪画像の一部に、融雪手段による融雪の効果が反映しない領域が含まれるおそれがある。これに対し、上記によると、画像領域のそれぞれに関し、撮影タイミングが異なる２つの融雪画像に基づいて融雪の実効性を評価する。つまり、画像中の各領域において融雪の効果が反映されているか否かを評価する。そして、評価した融雪の実効性に基づいて、各領域の評価値が積雪の状況の評価に影響する度合いを調整する。したがって、融雪の実効性に応じて適切に融雪制御を実施できる。
【００１２】
また、本発明においては、第１〜第ｎ（ｎ：２以上の自然数）の制御内容から前記融雪制御手段に実行させる制御内容を所定の基準値に基づいて選択する制御内容選択手段と、前記所定の基準値を更新する基準値更新手段とをさらに備えており、前記融雪制御手段が、可変の、又は一定の時間間隔ごとに前記制御内容選択手段が選択した制御内容を実行するように構成されており、前記所定の基準値が、前記評価値に基づくパラメータ、環境条件を示すパラメータ、及び、現在までの一定期間内における前記融雪手段の稼働状況を示すパラメータの少なくとも３つのパラメータによって規定される時点ｔの状態をｓtで表すときに、状態ｓtにおいて第ｐ（ｐ：ｎ以下の自然数）の制御内容を実行することの有効性を示す、Ｑ（ｓt，ｐ）で表されるＱ値であり、前記基準値更新手段が、時点ｔにおいて第ｋ（ｋ：ｎ以下の自然数）の制御内容を前記融雪制御手段が実行した結果、状態がｓtからｓt+1に遷移した場合に、前記評価値が示す積雪の状況が積雪なしに近いほど高く、且つ、前記融雪手段の稼働状況において稼働量が多いほど低い値を有する報酬ｒt+1を含む下記数式に基づいてＱ（ｓt，ｋ）を更新することが好ましい。
（数式）
2018066136.tif 000003
ただし、αは学習率、γは割引率である。
【００１３】
これによると、上記数式に基づく更新により、高い報酬を得られる状態に到達可能な状態のＱ値が高くなるように更新がなされる。制御は、大きなＱ値に対応する方が高確率で選ばれるように行われる。したがって、積雪がない状態であって、且つ、稼働量が少ない状態へと状態が遷移するような制御が選択されるように適切な学習がなされる。
【００１４】
また、本発明においては、外気の温度、外気の湿度、外気圧及び路面温度の少なくともいずれかを前記環境条件として取得する環境条件取得手段をさらに備えていることが好ましい。これによると、Ｑ学習における状態を規定する環境条件を適時、取得できる。
【００１５】
また、本発明においては、天気予報に関する情報を外部から取得する予報情報取得手段をさらに備えており、前記融雪制御手段が、前記評価値と前記天気予報に関する情報とに基づいて、前記融雪手段が積雪を溶かす能力を変更するタイミングを調整することが好ましい。これによると、天気予報情報に基づき、融雪手段をより適切に制御できる。
【００１６】
また、本発明においては、前記畳み込み型ニューラルネットワークにおいて、Ａｌｅｘ又はＮｅｔｗｏｒｋ  ｉｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋが用いられてよい。これによると、最適化手法との適宜の組み合わせにより、ニューラルネットワークの学習が成功しやすくなる。
【００１７】
本発明の別の観点において、本発明のニューラルネットワークの学習方法は、本発明に係る融雪制御装置に用いられる畳み込み型ニューラルネットワークを学習させる方法であって、積雪のある場所の画像及び積雪のない場所の画像並びにこれらの画像における積雪の有無に関するクラス分けを示す訓練データに基づいて、前記畳み込み型ニューラルネットワークを学習させる。これにより、積雪の有無を適切に評価するようにニューラルネットワークを学習させることができる。
【００１８】
また、本発明においては、前記畳み込み型ニューラルネットワークにおいてＡｌｅｘが用いられており、ＳＧＤ、ｍｏｍｅｎｔｕｍＳＧＤ、ＡｄａＧｒａｄ、ＡｄａＤｅｌｔａ、Ａｄａｍ及びＮｅｓｔｅｒｏｖＡＧのいずれかの最適化手法を用いて前記畳み込み型ニューラルネットワークを学習させることが好ましい。これによると、画像を用いた積雪の有無の学習が比較的成功しやすい。
【００１９】
また、本発明においては、前記畳み込み型ニューラルネットワークにおいてＮｅｔｗｏｒｋ  ｉｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋが用いられており、ＳＧＤ、ｍｏｍｅｎｔｕｍＳＧＤ、ＡｄａＧｒａｄ、及びＮｅｓｔｅｒｏｖＡＧのいずれかの最適化手法を用いて前記畳み込み型ニューラルネットワークを学習させることが好ましい。これによると、画像を用いた積雪の有無の学習が比較的成功しやすい。
【００２０】
また、本発明においては、積雪のある場所を含む画像と積雪のない場所を含む画像のそれぞれから、各画像を分割した複数の分割画像を生成するステップと、前記複数の分割画像及びこれらの画像における積雪の有無に関するクラス分けを示す訓練データに基づいて、前記畳み込み型ニューラルネットワークを学習させるステップとを備えていることが好ましい。これによると、元の画像を分割した画像に基づいて学習がなされる。このように、分割した画像を学習に用いると、元の画像全体に基づいて学習する場合と比べ、訓練データに用いる一単位の画像内に含まれる情報量が小さくなる。したがって、学習サンプルを多数確保することができ、畳み込み型ニューラルネットワークを学習させやすくなる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施形態である第１の実施形態に係る融雪制御システムの概略構成図である。
【図２】第１の実施形態に係るコントローラの機能ブロック図である。
【図３】カメラが撮影した元の画像と、畳み込み型ニューラルネットワークに積雪の有無を評価させる画像の一単位となるブロック画像との関係を示す図である。
【図４】ニューラルネットワークの構造の一例を示す概念図である。
【図５】畳み込み型ニューラルネットワークの構造の一例を示す図である。
【図６】Ｎｅｔｗｏｒｋ  ｉｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋの構造の一例を示す図である。
【図７】Ａｌｅｘの構造の一例を示す図である。
【図８】畳み込みニューラル型ネットワークの学習後の融雪制御システムにロードヒーティング装置を制御させた一実施例に係る制御結果を示す図である。
【図９】本発明の別の一実施形態である第２の実施形態に係るコントローラの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
［第1の実施形態］
以下、本発明の一実施形態である第１の実施形態に係る融雪制御システム１について、図１〜図５を参照しつつ説明する。融雪制御システム１は、図１に示すように、ロードヒーティング装置２（融雪手段）、カメラ１０（撮影手段）及びコントローラ２０を備えている。ロードヒーティング装置２は、道路や駐車場等を融雪する装置である。以下、融雪の対象となる道路や駐車場の路面を融雪面とする。ロードヒーティング装置２は、融雪面の直下に埋設された温水パイプ３と、温水パイプ３に温水を供給する給湯部４とを有している。温水パイプ３を温水が流れることで舗装部が加熱される。これによって、道路や駐車場に堆積した積雪が融解する。給湯部４は、コントローラ２０から送信される制御信号Ｓに基づいて、温水パイプ３への温水供給のオン・オフ（つまり、ロードヒーティング装置２のオン・オフ）を切り替える。カメラ１０は融雪面を撮影するとともに、融雪面の画像を示す融雪画像データを生成する。融雪画像データは、カメラ１０からコントローラ２０に定期的に入力される。コントローラ２０は、所定の時間が経過するごとに、カメラ１０から入力された最新の融雪画像データに基づいて制御信号Ｓを生成するとともに、生成した制御信号Ｓを給湯部４に送信する。
【００２３】
コントローラ２０についてより詳細に説明する。コントローラ２０は、データの転送処理、演算処理等を実行するプロセッサ、データを記憶するメモリ等の各種の記憶部、各種のインターフェース等のハードウェアを備えている。記憶部にはソフトウェアデータが格納されており、かかるソフトウェアデータに基づいてハードウェアが特定の処理を実行することにより、下記において説明する機能部として機能する。なお、コントローラ２０が実行する一連の処理からなる方法が本発明における融雪制御方法に対応する。また、コントローラ２０の各機能部をハードウェアと協働して実現するソフトウェアからなるプログラムが本発明における融雪制御用プログラムに対応する。
【００２４】
コントローラ２０は、図２に示すように、画像分解部２１と、ＣＮＮ部２２と、制御内容決定部２３と、制御信号生成部２４と、算出値記憶部２５を備えている。なお、画像分解部２１、ＣＮＮ部２２及び制御内容決定部２３が本発明の積雪評価手段に対応する。また、制御信号生成部２４が本発明の融雪制御手段に対応する。画像分解部２１は、カメラ１０から入力された画像データから、元の画像を複数個のブロック画像に分解したブロック画像データを生成する。ブロック画像は、図３に示すように、元の画像を縦方向及び横方向のそれぞれに関して複数個に分解した画像である。本実施形態では、ブロック画像の縦のサイズ及び横のサイズは互いに等しい。ブロック画像データは、ＣＮＮ部２２へとそれぞれ入力される。
【００２５】
ＣＮＮ部２２は、画像分解部２１から入力されたブロック画像データのそれぞれについて、積雪があるか否かに対応する評価値を示す評価値データを生成する。ＣＮＮ部２２は、畳み込み型ニューラルネットワーク（以下、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）とする。）に従った演算を実行する演算処理部である。ＣＮＮは、図４に示すように、複数のユニットからなる複数の層を備えたニューラルネットワークの一つである。ニューラルネットワークにおいて、各ユニットには、図４の各ユニットを結ぶ線分に示すように、前の層の複数のユニットから出力された値が入力される。各ユニットにおいては、入力された値に所定の演算処理が施されるとともに、その演算処理の結果である値が次の層に出力される。各ユニットにおける演算処理では、前の層からの入力値をｘ1、ｘ2、…ｘU（Ｕ：入力値の総数）とするとき、下記数式１であらわされる出力値ｙが算出される。ｗ1、ｗ2、…、ｗUは重みであり、ｂはバイアスである。関数ｆは活性化関数である。数式２〜４は、それぞれ、活性化関数の一例である。出力値ｙは次の層へと出力される。
（数式１）
2018066136.tif 000004
（数式２）
2018066136.tif 000005
（数式３）
2018066136.tif 000006
（数式４）
2018066136.tif 000007
【００２６】
ＣＮＮ部２２のＣＮＮは、図５にその一例を示すように、畳み込み層２０１及びプーリング層２０２を含んでいる。ネットワークの構造によっては、正規化層２０３及び全結合層２０４が含まれる場合もある。ネットワークの構造としては、Network in Network、AlexNet、GoogLeNet、VGGNet、Clarifi等が用いられてよい。ＣＮＮ部２２のＣＮＮにはカメラ１０から融雪画像データが入力される。この入力データは、畳み込み層２０１、プーリング層２０２、正規化層２０３及び全結合層２０４の各層において所定の処理が施され、次の層へと出力される。出力層２０５は、前の層からの出力データを演算して２つの評価値を示す評価値データを出力する。各層には数式１に示す重みｗ1、ｗ2、…、ｗU及びバイアスｂがユニットごとに独立に設定されており、各ユニットはその重み及びバイアスを用いて入力データに演算処理を施す。これらの重み及びバイアスは、（１）出力層２０５から出力される２つの評価値の一方がＣＮＮ部２２への入力画像を「積雪あり」と分類できる確率を示し、（２）２つの評価値の他方がＣＮＮ部２２への入力画像を「積雪なし」と分類できる確率を示すように、後述のディープラーニングによってあらかじめ学習された値を有している。
【００２７】
以下、各層について説明する。畳み込み層２０１の各ユニットには、前の層において処理された画像データが入力される。このデータが示す入力画像のチャンネル数をＫとし、入力画像の大きさを縦Ｗ×横Ｗとする。例えば、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）及び青（Ｂ）の３つのチャンネルによって入力画像が構成されている場合、Ｋ＝３となる。入力画像の画素値をｘijkと表すものとする。ｉ，ｊはそれぞれ、０からＷ−１までのいずれかの整数を取る。ｋは、０からＫ−１までのいずれかの整数を取る。つまり、ｘijkは、入力画像中のチャンネルｋにおける位置（ｉ，ｊ）の画素値に対応する。畳み込み層２０１の各ユニットは、下記数式５で示す演算を入力画像に施し、これによって生成された画像を出力する。下記式におけるｙijmは、出力画像中のチャンネルｍにおける位置（ｉ，ｊ）の画素値に対応する。ｍは、Ｍを出力画像のチャンネル数とするとき、０からＭ−１までのいずれかの整数を取る。
（数式５）
2018066136.tif 000008
【００２８】
なお、数式５において、ｉ，ｊ，ｍはいずれも０以上の整数を取る。また、Ｈ（＜Ｗ）はフィルタｈpqkmのサイズであり、ｂijmはバイアスである。数式５のΣの積算において、ｉ＋ｐ≧Ｗ、又はｊ＋ｑ≧Ｗの範囲は、ｘijkの定義域外である。このため、ｉ＋ｐ≧Ｗ、又はｊ＋ｑ≧Ｗの範囲においては、数式５中のｘi+p,j+q,kが０に置き換えられて演算がなされる。これは、ゼロパディングと呼ばれる。
【００２９】
上式により、出力値は、チャンネル数がＭである縦Ｗ×横Ｗの大きさの画像を示すこととなる。なお、下記数式６に示すように、入力値にフィルタをかける間隔を２以上とすることにより、出力値が示す画像の縦横のサイズが入力値より小さくなってもよい。ｓ（２以上の自然数）はストライドであり、入力値にフィルタをかける間隔を表す。
（数式６）
2018066136.tif 000009
【００３０】
プーリング層２０２の各ユニットには、前の層（通常、畳み込み層２０１）において処理された画像が入力される。各ユニットは、入力画像におけるチャンネルごとに、入力画像の画素値に基づいて算出された画素からなる画像を出力する。したがって、出力画像のチャンネル数は入力画像のチャンネル数と同じである。出力画素における位置（ｉ，ｊ）の画素値は、入力画像における（ｉ，ｊ）の画素を中心とする縦Ｈ×横Ｈの領域に含まれるＨ2個の画素値に基づいて算出される。出力画素値の算出方法として、最大プーリング及び平均プーリングがある。最大プーリングでは、チャンネルｋにおける位置（ｉ，ｊ）の出力画像の画素値ｙijkを、下記数式７に示すように、Ｈ2個の入力画素値のうちの最大値とする。Ｐijは、（ｉ，ｊ）の画素を中心とする縦Ｈ×横Ｈの領域に含まれる入力画素の集合とする。
（数式７）
2018066136.tif 000010
【００３１】
平均プーリングでは、ｙijkを、下記式に示すように、Ｈ2個の画素値のうちの平均値とする。
（数式８）
2018066136.tif 000011
【００３２】
なお、プーリング層２０２においても、畳み込み層２０１と同様、２以上のストライドが設定されてもよい。この場合、出力画像の縦×横のサイズは入力画像の縦×横のサイズより小さくなる。
【００３３】
正規化層２０３は、入力画像に対して局所コントラスト正規化を施し、これを施した画像を出力する。局所コントラスト正規化には減算正規化と除算正規化とがある。減算正規化においては、チャンネルｋにおける位置（ｉ，ｊ）の入力画像の画素値ｘijkに対し、チャンネルｋ（ｋ＝０，１，…Ｋ−１）における位置（ｉ，ｊ）の出力画像の画素値ｙijkが以下の数式９及び１０に基づいて算出される。なお、ここでのＰijは、位置（ｉ，ｊ）を中心とする所定の大きさの局所的領域に含まれる入力画素の集合とする。ｗpqは重みである。
（数式９）
2018066136.tif 000012
（数式１０）
2018066136.tif 000013
【００３４】
除算正規化においては、ｙijkが以下の数式１１及び１２に基づいて算出される。ｃは定数、ｗpqkは重みである。
（数式１１）
2018066136.tif 000014
（数式１２）
2018066136.tif 000015
【００３５】
全結合層２０４の各ユニットには、前の層の全ユニットからの出力値が入力される。全結合層２０４の各ユニットは、数式１に従ってこれらの入力値に演算を施し、演算結果を出力する。
【００３６】
出力層２０５の各ユニットには、前の層の全ユニットからの出力値が入力される。出力層２０５のｉ番目のユニットからの出力値ｙi（ｉ＝１，２）は、下記数式１３に示すように算出される。Ｕは、前の層からの入力値の総数である。Ｖは、出力層２０５のユニット数（＝２）である。ｘ1、ｘ2、…ｘUは、前の層のユニットから入力される入力値である。ｗi1、ｗi2、…ｗiuは、出力層２０５のｉ番目のユニットにおける重みである。ｂiは、出力層２０５のｉ番目のユニットにおけるバイアスである。上記の通り、２つの評価値ｙ1及びｙ2の一方はＣＮＮ部２２への入力画像を「積雪あり」に分類できる確率を示し、他方は入力画像を「積雪なし」に分類できる確率を示す。以下、ｙ1を「積雪あり」側の評価値とし、ｙ2を「積雪なし」側の評価値とする。数式１３より、ｙ1及びｙ2の合計は１である。
（数式１３）
2018066136.tif 000016
【００３７】
制御内容決定部２３は、ロードヒーティング装置２の制御内容を決定する。制御内容決定部２３は、まず、ＣＮＮ部２２が出力するｙ1及びｙ2に基づいて、ブロック画像データごとに積雪の有無を判定する。ｙ1＞ｙ2のときに判定結果は「積雪あり」となり、ｙ1＜ｙ2のときに判定結果は「積雪なし」となる。あるいは、ｙ1の確率で「積雪あり」と判定され、ｙ2の確率で「積雪なし」と判定されるように、確率的に判定がなされてもよい。制御内容決定部２３は算出値記憶部２５に判定結果を記憶させる。算出値記憶部２５には、ブロック画像データごとに、制御内容決定部２３によって現在までに「積雪あり」と判定された全回数Ｎ1と「積雪なし」と判定された全回数Ｎ2とが蓄積される。
【００３８】
また、制御内容決定部２３は、各ブロック画像データについてロードヒーティングがある確率を算出する。具体的には、制御内容決定部２３は、下記数式１４に基づいて、各ブロック画像におけるロードヒーティングがある確率Ｐ（ＲＨ）を算出する。Ｐ（ＯＮ）は、ロードヒーティング装置２において、温水パイプ３への温水供給がオンになってからの経過時間が一定時間以上である確率である。温水パイプ３への温水供給がオンになってからの経過時間が一定時間以上である場合にはＰ（ＯＮ）＝１とする。Ｐ（雪なし）は、その時点までになされた積雪の有無に関する判定のうち、積雪なしと判定された確率である。この確率は、算出値記憶部２５に記憶された上記Ｎ1及びＮ2を用いて、Ｎ2／（Ｎ1＋Ｎ2）と表される。Ｐ（雪なし｜ＯＮ）は、その時点までになされた積雪の有無に関する上記判定のうち、温水パイプ３への温水供給がオンになってからの経過時間が一定時間以上であるときに積雪なしとされた確率である。この確率は、後述の通り、制御内容決定部２３が算出値記憶部２５に記憶させるＮ3及び上記Ｎ2を用いて、Ｎ3／Ｎ2と表される。
（数式１４）
2018066136.tif 000017
【００３９】
このように算出されたＰ（ＲＨ）は、そのブロック画像においてロードヒーティングがある確率、つまり、ロードヒーティング装置２による融雪の実効性がブロック画像の積雪の状態に表れている確率を示す。この確率は、上記の通り、過去になされた積雪の有無の複数の判定結果に基づいて算出される。過去の複数の判定結果は、撮影タイミングが互いに異なる複数の融雪画像に基づいてなされる。よって、Ｐ（ＲＨ）を算出することは、ロードヒーティング装置２による融雪の実効性を、撮影タイミングが互いに異なる複数の融雪画像に基づいて評価することに対応する。
【００４０】
さらに、制御内容決定部２３は、ＣＮＮ部２２が出力した評価値ｙ1及びＰ（ＲＨ）に基づき、下記数式１５で示されるＪを算出する。数式１５において、Ｐ（ＳＮＯＷ）はｙ1に等しい。また、Σは、全ブロック画像データに関する和を示す。数式１５に示すように、Ｊは、各ブロック画像に関してＣＮＮ部２２が算出した評価値ｙ1を、各ブロック画像において算出されたＰ（ＲＨ）に従って調整した値である。つまり、Ｊを算出することは、評価値ｙ1による積雪状況の評価への影響の度合いを、融雪の実効性を示すＰ（ＲＨ）に応じて調整することに対応する。そして、制御内容決定部２３は、Ｊが所定の閾値を上回っている場合に、ロードヒーティング装置２をオンに制御することを決定する。一方、制御内容決定部２３は、Ｊが所定の閾値以下である場合に、ロードヒーティング装置２をオフに制御することを決定する。制御内容決定部２３によるロードヒーティング装置２のオン・オフ制御の決定結果は制御信号生成部２４に出力される。
【００４１】
なお、制御内容決定部２３は、ロードヒーティング装置２をオンに制御する決定が一定時間以上続いた後に、算出値記憶部２５の記憶内容に基づいて、「積雪なし」と判定された回数を各ブロック画像データに関してカウントする。カウント結果Ｎ3は、ブロック画像データごとに算出値記憶部２５に記憶される。
（数式１５）
2018066136.tif 000018
【００４２】
制御信号生成部２４は、制御内容決定部２３の決定結果に従って、ロードヒーティング装置２の給湯部４を制御する制御信号Ｓを生成する。制御信号Ｓは、ロードヒーティング装置２へと送信される。
【００４３】
以下、ＣＮＮ部２２が備えているＣＮＮに対する学習方法について説明する。ＣＮＮの学習は、ディープラーニングによって行われる。この学習は、例えば、Ｎ個のサンプル画像とＮ個の評価値とからなる訓練データに基づく。Ｎ個のサンプル画像は、道路、駐車場、地面等のさまざまな場所を撮影した画像である。各画像は、「積雪あり」と「積雪なし」とのいずれかに分類されている。Ｎ個の評価値はＮ個のサンプル画像と一対一に対応し、各サンプル画像の「積雪あり」／「積雪なし」の分類を示す。学習は、下記数式１６に示される誤差関数Ｅを極小にするように重みベクトルｗを最適化することによってなされる。なお、重みベクトルｗは、ＣＮＮのすべての層におけるすべての重みを要素とするベクトルを示すものとする。下記数式において、太字のｗは重みベクトルを表す。太字のｘnは、訓練データにおけるｎ番目（ｎ：Ｎ以下の自然数）のサンプル画像の画素値を要素とするベクトルｘnを示す。ｙk（ｋ：Ｋ（＝２）以下の自然数）は、ベクトルｘnの全要素をＣＮＮの入力層への入力値とした場合のＣＮＮの出力層におけるｋ番目のユニットからの出力値である。ｄnkは、ｎ番目のサンプル画像に対する評価値を示す。具体的には、ｎ番目のサンプル画像が「積雪あり」の場合は（ｄn1，ｄn2）＝（１，０）であり、ｎ番目のサンプル画像が「積雪なし」の場合は（ｄn1，ｄn2）＝（０，１）である。
（数式１６）
2018066136.tif 000019
【００４４】
学習は、初期値である重みベクトルｗ(1)を適宜設定し、Ｅ（ｗ(t)）よりＥ（ｗ(t+1)）が小さくなるように、例えば下記数式に示す更新式を用いて重みベクトルｗ(t)をｔ＝１、２、３、４、…の順に更新していく最適化によってなされる。
（数式１７）
2018066136.tif 000020
【００４５】
重みの更新の方法はさまざまである。例えば、各サンプル画像に関して重みベクトルｗ(t)を更新していくバッチ学習と呼ばれる方法がある。この方法では、ｎ番目のサンプル画像に関する下記の誤差関数Ｅnに基づいてなされる。
（数式１８）
2018066136.tif 000021
【００４６】
あるいは、複数個ごとにサンプル画像をひとまとめにしたサンプル集合（ミニバッチ）の単位で最適化がなされる場合もある。この方法では、ｔ番目の更新に対応するミニバッチＤtに関する下記の誤差関数Ｅ’tに基づいてなされる。ＮtはＤtに属するサンプル画像の個数である。
（数式１９）
2018066136.tif 000022
【００４７】
また、過学習の問題を解決するために、重みの更新の際、いわゆる重み減衰や重みの上限の制約が用いられてもよい。また、ＣＮＮの各層において確率的に一部のユニットを無効にするドロップアウトや、誤差関数の微分の効率化が可能なバックプロパゲーションが用いられてもよい。さらに、勾配消失問題を解決するために各種の事前学習がなされてもよい。
【００４８】
最適化の具体的な方法としては、確率的勾配降下法（ＳＧＤ）、ｍｏｍｅｎｔｕｍＳＧＤ、ＡｄａＧｒａｄ、ＲＭＳｐｒｏｐ、ＡｄａＤｅｌｔａ、ＮｅｓｔｅｒｏｖＡＧ等が用いられる。それぞれの重みの更新式は以下の通りである。
【００４９】
［ＳＧＤ］
（数式２０）
2018066136.tif 000023
【００５０】
［ｍｏｍｅｎｔｕｍＳＧＤ］
（数式２１）
2018066136.tif 000024
（数式２２）
2018066136.tif 000025
【００５１】
［ＡｄａＧｒａｄ］
（数式２３）
2018066136.tif 000026
【００５２】
ただし、下記数式で示されるベクトルｇtのｉ番目の成分をｇt,iとする。ｗi(t)は、重みベクトルｗ(t)のｉ番目の成分である。
（数式２４）
2018066136.tif 000027
【００５３】
［ＲＭＳｐｒｏｐ］
（数式２５）
2018066136.tif 000028
【００５４】
ただし、ｒ(t)は下記数式に従って更新される。
（数式２６）
2018066136.tif 000029
【００５５】
［ＡｄａＤｅｌｔａ］
（数式２７）
2018066136.tif 000030
【００５６】
ただし、ベクトルｖ(t)は、ｒ(t)及びｓ(t)と共に、下記数式２８〜３０に従って更新される。
（数式２８）
2018066136.tif 000031
（数式２９）
2018066136.tif 000032
（数式３０）
2018066136.tif 000033
【００５７】
［Ａｄａｍ］
（数式３１）
2018066136.tif 000034
【００５８】
ただし、ベクトルｖ(t)、ｒ(t)は下記数式に従って更新される。
（数式３２）
2018066136.tif 000035
（数式３３）
2018066136.tif 000036
【００５９】
［ＮｅｓｔｒｏｖＡＧ］
（数式３４）
2018066136.tif 000037
【００６０】
ただし、ベクトルｖ(t)は下記数式に従って更新される。
（数式３５）
2018066136.tif 000038
【００６１】
以上説明した第１の実施形態の融雪制御装置によると、ＣＮＮ（畳み込み型ニューラルネットワーク）によって積雪の状況を評価する。そして、ＣＮＮが出力する評価値ｙ1及びｙ2に基づいてロードヒーティング装置２のオン・オフを切り替える。ＣＮＮは、積雪の状況を融雪画像から適切に評価できるようにディープラーニングを用いて学習させた上で用いられる。かかる学習により、ＣＮＮは、カメラ１０によって撮影された融雪画像に基づいて積雪の状況を適切に評価することが可能となる。したがって、ＣＮＮの評価結果（評価値ｙ1及びｙ2）に基づくロードヒーティング装置２の制御により、積雪の状況に適切に応じた融雪制御が可能となる。
【００６２】
また、本実施形態においては、画像分解部２１がカメラ１０によって撮影された画像をブロック画像に分解する。そして、このブロック画像のそれぞれがＣＮＮ部２２に入力される。つまり、元の画像中の小さい領域のそれぞれをＣＮＮによる評価対象の一単位とする。評価対象の一単位が画像中の小領域であるため、例えば元の画像全体をかかる一単位とする場合と比べ、一単位内に含まれる情報量が小さくなる。したがって、評価の精度を落とさずに、必要な畳み込み型ニューラルネットワークを小規模化でき、計算量の削減を実現できる。
【００６３】
また、本実施形態においては、数式１５に示すＪに基づいてロードヒーティング装置２のオン・オフ制御を決定する。ＣＮＮ部２２は、カメラ１０によって撮影された画像に基づいて評価値ｙ1を算出するが、融雪の場所に駐車車両がある場合等、画像の一部に、ロードヒーティングによる融雪の効果が反映しない領域が含まれるおそれがある。これに対し、上記の通り、Ｊは、ＣＮＮ部２２によって算出された評価値ｙ1を、ロードヒーティングの実効性を示すＰ（ＲＨ）に基づいて調整した結果を反映している。したがって、Ｊに基づく制御により、ロードヒーティングによる融雪の実効性に応じた適切な制御となる。
【００６４】
［第１実施例］
以下、ＣＮＮの学習に関する第１実施例について説明する。第１実施例においては、ＣＮＮ部２２のＣＮＮに対し、以下の条件で学習を実施した。ネットワークは、図６に示すＮｅｔｗｏｒｋ  ｉｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋと図７に示すＡｌｅｘの２種類を用いた。図６及び図７において、入力と出力の間の各ブロックはネットワークの各層を示す。「ドロップアウト」は、学習の際、ドロップアウトを採用する層を示す。「全結合」は、上下の層同士が全結合であることを示す。「ＲｅＬＵ」は、活性化関数が数式３で示される関数である層を示す。「畳み込み層」の直後の数値は当該層のユニット数を、「フィルタ」の直後の数値はフィルタのサイズを示す。その他の数値は当該層のユニット数を示す。入力画像のチャンネル数は３（Ｒ、Ｇ及びＢ）である。各畳み込み層の出力におけるチャンネル数はいずれも３である。
【００６５】
最適化手法及びパラメータは以下の７種類を用いた。
［ＳＧＤ］ε＝０．０１
［ｍｏｍｅｎｔｕｍＳＧＤ］ε＝０．０１，μ＝０．９
［ＡｄａＧｒａｄ］ε＝０．０１，δ＝１．０＊１０-8
［ＲＭＳｐｒｏｐ］ε＝０．０１，γ＝０．９９，δ＝１．０＊１０-8
［ＡｄａＤｅｌｔａ］ρ＝０．９５，δ＝１．０＊１０-6
［Ａｄａｍ］α＝０．００１，β1＝０．９，β2＝０．９９９，δ＝１．０＊１０-8
［ＮｅｓｔｒｏｖＡＧ］ε＝０．０１，μ＝０．９
【００６６】
訓練データ及びテストデータとして、インターネットを通じ、照明や明るさ、道路や駐車場等の条件がさまざまに異なる画像を集めた。そして、これらの各画像を６４×６４ピクセルに分割し、ＣＮＮの学習に用いた。このように、分割した画像を学習に用いると、元の画像中の小領域に対応する画像を用いることになる。このため、元の画像全体に基づいて学習する場合と比べ、訓練データに用いる一単位の画像内に含まれる情報量が小さくなる。したがって、学習サンプルを多数確保することができ、ＣＮＮを学習させやすくなる。次に、分割したそれぞれの画像を「積雪あり」「積雪なし」にクラス分けした。このような「積雪あり」の画像及び「積雪なし」の画像をそれぞれ約１５００枚準備した。「積雪あり」の画像の代表例として、雪が積もりたてのもの、雪上に足跡や轍があるもの、積雪に土などが付着しているもの、積雪の表面が凍っているものが含まれる。「積雪なし」の画像の代表例として、乾いている路面、濡れている路面、壁や電柱、大型車や二輪車等を含む車、木や草などを写したものが含まれる。これら合計３０００枚の画像からランダムに選んだ２７００枚を訓練データとし、残りの３００枚をテストデータとした。２７００枚の訓練データの平均画像を計算し、その平均画像に基づいてＣＮＮの学習を行った。つまり、誤差関数が収束するまで重みの更新を繰り返した。そして、学習後のＣＮＮにテストデータ３００枚の画像を入力し、これらのテストデータのクラス分けと出力値との一致率、再現率、適合率及びＦ値の平均及び分散を評価した。
【００６７】
このような一連の学習と一致率等の評価を、上記２種類のネットワーク及び７種類の最適手法を組み合わせた１４通りの条件のそれぞれに関して２０回ずつ行った。その結果を以下の表１及び表２に示す。表１は、Ｎｅｔｗｏｒｋ  ｉｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋを使用した場合の結果を示す。表２は、Ａｌｅｘを使用した場合の結果を示す。表中、最適化手法の名称直後の括弧内の数値は学習が成功した回数である。一致率は、学習が成功した回における、出力値が示すＣＮＮによる判定結果とテストデータとが一致した回数の割合（％）である。再現率は、実際に積雪がある画像の数に対する積雪ありと判定された画像の数の割合である。適合率は、積雪ありと判定された画像の数に対するその判定が正しかった画像の数の割合である。Ｆ値は、再現率と適合率の調和平均である。表１に示す結果から、ネットワークとしてＮｅｔｗｏｒｋ  ｉｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋを用いた場合、最適化手法としてＳＧＤ、ｍｏｍｅｎｔｕｍＳＧＤ、ＡｄａＧｒａｄ及びＮｅｓｔｅｒｏｖＡＧのいずれかを用いると学習が比較的成功した。また、これらのうち、ＮｅｓｔｒｏｖＡＧを用いた場合に一致率等の値が比較的良好であった。表２に示す結果から、ネットワークとしてＡｌｅｘを用いた場合、最適化手法としてＳＧＤ、ｍｏｍｅｎｔｕｍＳＧＤ、ＡｄａＧｒａｄ、ＡｄａＤｅｌｔａ、Ａｄａｍ及びＮｅｓｔｅｒｏｖＡＧを用いると学習が成功した。また、これらのうち、ＮｅｓｔｒｏｖＡＧを用いた場合に一致率等の値が比較的良好であった。さらに、表１及び表２の結果から、ネットワークとしてＡｌｅｘを用いるとともに、最適化手法としてＮｅｓｔｒｏｖＡＧを用いた場合に一致率等の値が最も良好となった。
【００６８】
（表１）
2018066136.tif 000039
【００６９】
（表２）
2018066136.tif 000040
【００７０】
［第２実施例］
以下、第１の実施形態に係る融雪制御システム１を用いた融雪制御に関する第２実施例について説明する。ＣＮＮ部２２のＣＮＮについてあらためて学習を行った上で、融雪制御システム１を用いてロードヒーティング装置の制御を２か所で行った。制御は、１月半ばから２月の初旬の期間に行った。コントローラ２０には、Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ  Ｐｉ財団製のＲａｓｐｂｅｒｒｙ  Ｐｉ  ２  ｍｏｄｅｌ  Ｂ（以下、Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ  Ｐｉとする。）を用いた。また、カメラ１０としてＲａｓｐｂｅｒｒｙ  Ｐｉ対応のカメラモジュールを採用し、７６８×１０２４ピクセルの撮影モードを使用した。ＣＮＮ部２２のＣＮＮにおいて、ネットワークとしてＡｌｅｘを、最適化手法としてＮｅｓｔｒｏｖＡＧをそれぞれ用いた。
【００７１】
ＣＮＮの学習は、独立に３回行った。１回目の学習には、インターネットから入手した画像を６４×６４ピクセルに分割し、「積雪あり」「積雪なし」の画像をそれぞれ約５０００枚ずつ用意した。用意した画像に基づき、ネットワークとしてＡｌｅｘ、最適化手法としてＮｅｓｔｅｒｏｖＡＧを用いた他、第１実施例と同様に学習を行った。２回目の学習は、ロードヒーティング装置が設置された場所で撮影された、「積雪あり」「積雪なし」の画像を約５００枚ずつ1回目の画像に新たに加えつつ、1回目と同様に学習を行った。３回目の学習は、朝方と夕方の薄暗い時間帯の画像を中心に「積雪あり」「積雪なし」の画像を約１００枚ずつ2回目の画像に加えつつ、２回目と同様に学習を行った。
【００７２】
３回の学習のそれぞれを行うごとに、学習後の融雪制御システム１を用いてロードヒーティング装置の制御を行った。１回目の学習後の制御結果においては、実際の積雪状態にかかわらず、日中における制御信号生成部２４による判定結果が「積雪あり」となった。その際、積雪状態を正しく認識した割合は５８．０％であった。これは、ロードヒーティング装置による融雪場所に積雪がない状態においても、制御信号生成部２４においてＪが閾値を上回ったためであった。この原因として、１回目の学習において訓練データの量が不足していることや、訓練データとしてインターネット上の画像のみを使用したこと等が考えられた。２回目の学習後の制御結果においては、積雪状態を正しく認識した割合が８９．３％となり、１回目の学習後より正確な判定となった。しかしながら、７時ごろの日の出前後や１７時ごろの日没前後の薄暗くなる時間帯において、制御信号生成部２４の判定が不安定であった。３回目の学習後の制御結果においては、積雪状態を正しく認識した割合が９２．２％となり、薄暗い時間帯においても正確な判定が可能であった。
【００７３】
３回目の学習後の制御内容は、図８に示す通りとなった。図８は、実験１日目〜７日目の融雪場所における積雪状況の時間変化Ａ、数式１５のＪの時間変化Ｂ、Ｊが閾値０．５を超えることでロードヒーティングがオンに制御されている期間Ｃ、及び、降雪センサが降雪を検出した期間Ｄを示している。時間変化Ａは、実験者の目視により「積雪あり」と判定された期間を太い実線で示している。時間変化Ｂは、Ｊに応じた濃淡を有する実線でＪの大きさを示している。Ｊが大きいほど実線が濃い。期間Ｃは、ロードヒーティングがオンにされている期間を実線で示している。期間Ｄは、降雪センサが降雪の存在を検出している期間を実線で示している。なお、一点鎖線で囲まれた時間帯では、夜間において撮影画像がほぼ真黒となり、ＣＮＮ部２２の出力値がほぼゼロとなっていた。
【００７４】
［第２の実施形態］
以下、本発明の別の一実施形態である第２の実施形態に係る融雪制御システム１００について図９を参照しつつ説明する。融雪制御システム１００は、第1の実施形態に係る融雪制御システム１と共通の構成を多く有しており、これらの共通の構成については上記と同様の符号を付しつつ、その説明を適宜省略する。
【００７５】
融雪制御システム１００は、ロードヒーティング装置２、カメラ１０、温度センサ１１１及びコントローラ１２０を備えている。温度センサ１１１は、融雪の対象となる道路や駐車場の路面である融雪面の温度（以下、路面温度とする。）を検出する。検出結果はコントローラ１２０に入力される。カメラ１０は、融雪面を撮影するとともに、融雪面の画像を示す融雪画像データを生成する。融雪画像データは、カメラ１０からコントローラ１２０に入力される。コントローラ１２０は、温度センサ１１１からの路面温度の検出結果及びカメラ１０からの融雪画像データに基づいて制御信号Ｓを定期的に生成するとともに、生成した制御信号Ｓを給湯部４に送信する。なお、制御信号Ｓの生成及び送信は、定期的になされるのではなく、変動する時間間隔ごとになされてもよい。給湯部４は、コントローラ１２０から送信される制御信号Ｓに基づいて、温水パイプ３への温水供給のオン・オフ（つまり、ロードヒーティング装置２のオン・オフ）を切り替える。
【００７６】
コントローラ１２０は、データの転送処理、演算処理等を実行するプロセッサ、データを記憶するメモリ等の各種の記憶部、各種のインターフェース等のハードウェアを備えている。記憶部にはソフトウェアデータが格納されており、かかるソフトウェアデータに基づいてハードウェアが特定の処理を実行することにより、各種の機能部として機能する。コントローラ１２０は、画像分解部２１と、ＣＮＮ部２２と、制御内容決定部１２３と、制御信号生成部２４と、算出値記憶部１２５を備えている。なお、画像分解部２１、ＣＮＮ部２２及び制御内容決定部１２３が本発明の積雪評価手段に対応する。また、制御内容決定部１２３が本発明の制御内容選択手段及び基準値更新手段にも対応する。算出値記憶部１２５は、現在までのロードヒーティング装置２の稼働状況を示す稼働状況値を保持している。稼働状況値は、例えば、現在までの所定期間中にロードヒーティング装置２をオンに制御した（温水パイプ３への温水供給をオンに制御した）回数ＮONと、現在までの所定期間中にロードヒーティング装置２を制御した回数ＮALLとを含んでいる。
【００７７】
制御内容決定部１２３には、ＣＮＮ部２２から評価値データが入力されるとともに、温度センサ１１１から路面温度Ｔを示す信号が入力される。評価値データは、上記の通り、積雪の有無に関する確率を示す数式１３のｙ1及びｙ2である。また、制御内容決定部１２３は、算出値記憶部１２５から稼働状況値を取得するとともに、稼働率Ｒ＝ＮON／ＮALLを算出する。そして、制御内容決定部１２３は、Ｔ、ｙ1（又はｙ2）及びＲの３つのパラメータに基づき、ロードヒーティング装置２をオンに制御するかオフに制御するかを決定する。制御内容決定部１２３は、当該決定の結果に基づき、算出値記憶部１２５に記憶されたＮON及びＮALLを更新する。オン制御の決定に対する更新においては、ＮON及びＮALLの両方にそれぞれ１が加算される。オフ制御の決定に対する更新においては、ＮALLのみ１が加算される。制御信号生成部２４は、制御内容決定部１２３における決定結果に従って、温水パイプ３への温水供給をオンとするかオフとするかを指示する制御信号Ｓを生成する。
【００７８】
以下、制御内容決定部１２３の機能について説明する。制御内容決定部１２３は、時点τにおいてＴ、ｙ1（又はｙ2）及びＲの３つのパラメータによって規定される状態をｓτとするときに、状態ｓτにおけるＱ値を保持している。Ｑ値には、ロードヒーティング装置２をオンに制御することの有効性を示すＱ（ｓτ，１）と、状態ｓτにおいてロードヒーティング装置２をオフに制御することの有効性を示すＱ（ｓτ，０）とがある。なお、τは自然数であり、大きい値ほど時間的に後であることを示す。制御内容決定部１２３は、具体的には、Ｔ、ｙ1（又はｙ2）及びＲの各値に関するＱ（ｓτ，１）及びＱ（ｓτ，０）を示すテーブルを保持している。制御内容決定部１２３は、Ｑ（ｓτ，１）及びＱ（ｓτ，０）に基づいて、ロードヒーティング装置２をオンに制御するべきかオフに制御するべきかを決定する。決定は、Ｑ（ｓτ，１）及びＱ（ｓτ，０）のうち、大きな値に対応する方が高確率で選ばれるように行われる。具体的には、例えば、ε-グリーディ手法が用いられてもよい。この手法では、ある小さな確率εでオン・オフをランダムに決定し、１−εの確率でＱ（ｓτ，１）及びＱ（ｓτ，０）のうち値が大きい方を選択する。この他、遺伝的アルゴリズムで使用されているルーレット選択、ボルツマン分布を利用したソフトマックス手法などが使用されてもよい。ソフトマックス手法では、下記数式３６で示されるπ（ｓτ，ｋ）に基づき、オンと決定される確率がπ（ｓτ，１）となり、オフと決定される確率がπ（ｓτ，０）となるように、ロードヒーティング装置２のオン・オフが決定される。なお、ｋは０又は１を取る。ｋ＝１がロードヒーティング装置２をオンにする制御に対応し、ｋ＝０がロードヒーティング装置２をオフにする制御に対応する。Ａは定数である。
（数式３６）
2018066136.tif 000041
【００７９】
制御内容決定部１２３は、時点τ＝ｔ（ｔ：自然数）においてｋに対応するロードヒーティング装置２の制御を行った結果、状態ｓtが時点τ＝ｔ＋１の状態ｓt+1に変化したとするとき、Ｑ（ｓt，ｋ）を下記数式３７に示すように更新する。ここで、αは学習率であり、下記数式３８及び３９を満たす。γは割引率であり、０以上１以下の定数である。ｒt+1はｓt+1に状態が遷移したことへの報酬であり、ｓt+1におけるｙ1が小さい（又は、ｙ2が大きい）ほど大きく、且つ、ｓt+1におけるＲが大きいほど小さい値を有する。例えば、ｓt+1におけるｙ1が所定値Ｙaより小さいときにｒt+1を＋１００とする一方、ｓt+1におけるｙ1が所定値Ｙb（＞Ｙa）より大きいときにｒt+1を−１００とする。ｙ1がその他の値の場合にはｒt+1を±０とする。また、ｓt+1におけるＲが所定値Ｒ0より小さいほどｒt+1に大きい値を加算して報酬を大きくする一方、ｓt+1におけるＲが所定値Ｒ0より大きい場合にはｒt+1から減算して報酬を小さくする。例えば、Ｒが所定値Ｒ0より小さくなるほどｒt+1に加算する値を±０、＋５０、＋１００と大きくする。また、ｓt+1におけるＲが所定値Ｒ0より大きい場合にはｒt+1から１００を減算する。数式３７に基づく更新により、高い報酬を得られる状態に到達可能な状態におけるＱ値が高くなるように更新がなされる。一方、上記の通り、大きなＱ値に対応する制御が高確率で選ばれるように行われる。したがって、数式３７に従った更新により、ｙ1が小さい状態、つまり、「積雪なし」の確率が高い状態であって、且つ、稼働率Ｒが小さい状態へと状態が遷移するような制御が選択されるように適切な学習がなされる。
（数式３７）
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【００８０】
（数式３８）
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（数式３９）
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【００８１】
［その他の実施形態］
第２の実施形態においては、Ｔ、ｙ1（又はｙ2）及びＲの３つのパラメータによって規定される状態ｓτに関するＱ値に基づいてロードヒーティング装置２の制御内容が選択される。これに対し、天気予報情報を含むパラメータによって規定される状態ｓτに関するＱ値に基づいてロードヒーティング装置２の制御内容が選択されてもよい。例えば、コントローラが以下のような構成を有していてもよい。コントローラには、インターネット等の情報通信網を通じ、現在から所定の時間経過後の天候、降雪確率、温度、湿度等の天気予報情報を取得する予報情報取得手段が設けられている。状態ｓτは、予報情報取得手段が取得した天気予報情報を示すパラメータとｙ1によって規定される。そして、状態ｓτにおいてロードヒーティング装置２をオンに制御することの有効性を示すＱ’（ｓτ，１）と、状態ｓτにおいてロードヒーティング装置２をオフに制御することの有効性を示すＱ’（ｓτ，０）とに基づいてロードヒーティング装置２の制御内容が選択される。Ｑ’（ｓτ，１）及びＱ’（ｓτ，０）は、数式３７に基づいて更新される。このような天気予報情報に基づく制御によりロードヒーティング装置２の制御のタイミングが調整される。例えば、降雪前にロードヒーティング装置２をオンに切り替えることで融雪の効果が高められたり、降雪中でもオフに切り替えることによりエネルギーの消費が抑制されたりする。上記のようなＱ値を用いた制御の他、降雪確率が高い場合や温度及び湿度の変化等に直接基づいてロードヒーティング装置２のオン・オフ制御を実行してもよい。
【００８２】
（変形例）
以上は、本発明の好適な実施形態についての説明であるが、本発明は上述の実施形態に限られるものではなく、課題を解決するための手段に記載された範囲の限りにおいて様々な変更が可能なものである。以下、上述の実施形態に係る変形例について説明する。
【００８３】
例えば、上述の実施形態では、ロードヒーティング装置２に温水パイプ３及び給湯部４が設けられている。これら温水パイプ３及び給湯部４の代わりに電熱線及び電熱線に電流を供給する電流供給部が設けられてもよい。
【００８４】
また、上述の実施形態では、ロードヒーティング装置２のオン・オフが切り替え可能であって、コントローラ２０又は１２０によってその切り替えが制御される。しかし、ロードヒーティング装置２の融雪能力が複数の段階で制御可能であって、その融雪能力がコントローラ２０又は１２０によって複数の段階間で制御されてもよい。例えば、ＣＮＮ部２２が出力する評価値ｙ1が大きいほど高くなるように融雪能力が制御されてもよい。また、第２の実施形態において、Ｑ（ｓτ，０）、Ｑ（ｓτ，１）、…、Ｑ（ｓτ，ｎ−１）（ｎ：融雪能力の段階数）からなるｎ個のＱ値が数式３７に従って更新されると共に、これらのＱ値に基づいて状態ｓτにおける融雪能力の段階が選択されてもよい。
【００８５】
また、上述の実施形態では、数式１４に示すようにＰ（ＲＨ）を算出することにより、ロードヒーティング装置２による融雪の実効性を、撮影タイミングが互いに異なる少なくとも２つの融雪画像に基づいて評価している。そして、数式１５に示すようにＪを算出することにより、評価値ｙ1による積雪の状況の評価への影響の度合いを融雪の実効性に応じて調整している。しかし、ロードヒーティング装置２をオンにしている期間中に撮影された２つの融雪画像を直接比較することで、ロードヒーティング装置２による融雪の実効性を評価してもよい。そして、当該評価の結果、あるブロック画像に融雪の実効性が表れている場合には、ロードヒーティング装置２の制御内容を決定するに当たって、そのブロック画像に関する評価値ｙ1及びｙ2による決定への影響を相対的に強くしてもよい。一方、あるブロック画像に融雪の実効性が表れていない場合には、ロードヒーティング装置２の制御内容を決定するに当たって、そのブロック画像に関する評価値ｙ1及びｙ2による決定への影響を相対的に弱くしてもよい。なお、第１の実施形態では、融雪画像に駐車車両等が写り込む場合があることを想定している。しかし、例えばカメラ１０を路面に近接させる等、駐車車両等が融雪画像に写り込まないような位置にカメラ１０を設置してもよい。この場合、ブロック画像について融雪の実効性を評価する必要性が低くなる。
【００８６】
また、上述の実施形態では、数式１５に示すＪに基づいてロードヒーティング装置２の制御内容を決定している。しかし、ＣＮＮ部２２がブロック画像ごとに算出した評価値ｙ1及びｙ2に基づいて「積雪あり」か「積雪なし」かをブロック画像ごとに判定するとともに、１つの融雪画像を構成するブロック画像全体のうち「積雪あり」と判定したブロック画像の数をカウントして、そのカウント数に基づいてロードヒーティング装置２の制御内容を決定してもよい。
【００８７】
また、上述の第２の実施形態では、路面温度を検出する温度センサ１１１が設けられている。しかし、路面温度を直接検出するセンサが設けられていなくてもよい。この場合、例えば、気温や湿度等の環境条件を検出するセンサが温度センサ１１１の代わりに設けられ、これらの検出結果に基づいて路面温度が推定されてもよい。
【００８８】
また、上述の第２の実施形態では、路面温度Ｔ、評価値ｙ1及び稼働率Ｒの３つのパラメータによって規定される状態ｓτに関するＱ値に基づいてロードヒーティング装置２の制御内容が選択される。しかし、状態ｓτを規定するパラメータとして、路面温度以外の環境条件が用いられてもよい。例えば、外気温、外気の湿度や外気圧が用いられてもよい。
【００８９】
また、上述の実施形態では、カメラ１０から送信された融雪画像データに基づき、コントローラ２０又は１２０が、給湯部４を制御するための制御信号Ｓを生成すると共に、生成した制御信号Ｓを給湯部４に送信する。このように、カメラ１０とコントローラ２０又は１２０と給湯部４とは、互いに信号やデータを送信可能に接続されている。これらを互いに接続する方法は、どのようなものが使用されてもよい。例えば、これらは、互いに有線で接続されていてもよいし、近距離無線通信によって互いに接続されていてもよい。あるいは、これらがインターネットなどの通信ネットワーク網を介して互いに接続されていてもよい。
【符号の説明】
【００９０】
１、１００  融雪制御システム
２        ロードヒーティング装置
１０      カメラ
２０、１２０  コントローラ
２１      画像分解部
２３、１２３  制御内容決定部
２４      制御信号生成部
１１１    温度センサ
【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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