【手続補正書】
【提出日】平成28年2月23日(2016.2.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２４】
分類器モジュール２１２は、イメージデータの各画像でクロスボアおよび／または横方向のパイプに対応する特徴を識別し、識別された特徴に従って各画像を分類する。例えば、分類器モジュール２１２には、画像の特徴に従って各画像を分析および分類する分類器モデルが実装されている。例示的な目的のみのであるが、各画像には、それらに限定されるものではないが、「横方向のパイプ」、「横方向のパイプなし」、「クロスボア」および／または「クロスボアなし」を含む、１つ以上のラベルが割り当てられる。分類器モジュール２１２は、分類されたイメージデータ記憶装置２１６に、分類されたイメージデータを保存する。通信インターフェース２０４は、分類されたイメージデータを視覚的検査システム１０４または他の装置またはユーザーに（例えば、要求に応じて）提供する。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
新たに敷設される公益設備網または公益設備網を敷設するためのトンネルが既存の公益設備網に穴をあけるかどうかを決定するシステムにおいて、
前記システムは、
既存の公益設備網および公益設備網を敷設するためのトンネルのうちの少なくとも１つの内部からのイメージを捕捉する検査カメラと、
イメージに対応するイメージデータを伝達する第１の通信インターフェースと、
を含む、視覚的検査システムと、
視覚的検査システムからイメージデータを受信する第２の通信インターフェースと、
フィードバックデータおよびトレーニングデータのうちの少なくとも１つに基づき分類器モデルを変更するモデル適合モジュールと、
（ｉ）分類器モデルを実装して不具合に対応するイメージデータの複数の特徴を識別する分類器モジュールであって、不具合には、クロスボアおよび横方向のパイプのうちの少なくとも１つが含まれ、分類器モデルが、複数の特徴のそれぞれを分類し、複数の特徴のそれぞれが不具合のうちの少なくとも１つを示し、クロスボアに対応する、複数の特徴のうちの少なくとも１つが、公益設備網を敷設するためのトンネル内から、トンネルが既存の公益設備網に穴をあけることを示し、横方向のパイプに対応する、複数の特徴のうちの少なくとも１つが、既存の公益設備網内から、新たに敷設される公益設備網が既存の公益設備網を貫通することを示し、（ｉｉ）識別された複数の特徴に従ってイメージデータを変更する分類器モジュールと、
を含む、イメージ分析システムとを備えるシステム。
【請求項２】
イメージ分析システムが、視覚的検査システムから遠隔に位置されていたり、視覚的検査システム内に組み込まれていたりするうちの少なくとも１つである、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
イメージ分析システムが、クラウドネットワーキングシステムを介して、視覚的検査システムからイメージデータを受信する、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
イメージ分析システムの１つ以上の機能が、クラウドネットワーキングシステムを使用して実現される、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
分類器モデルが複数の特徴のそれぞれに確率を割り当て、確率のそれぞれが、不具合のそれぞれ１つがイメージデータに存在する確率に対応する、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
識別された特徴に従ってイメージデータを変更することが、識別された特徴のうちの１つを含むイメージデータの画像にラベルを割り当てることを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
ラベルには、画像において横方向のパイプ、横方向のパイプなし、クロスボア、およびクロスボアなしのうちの少なくとも１つの表示が含まれる、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
トレーニングデータには、複数の特徴を含むトレーニングイメージデータが含まれる、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
モデル適合モジュールが、分類器モデルがトレーニングイメージデータで複数の特徴を識別するかどうかに基づいて分類器モデルを変更する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
複数の特徴には平行線、色情報、Ｋ平均クラスタリング、および勾配のうちの少なくとも１つが含まれる、請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
モデル適合モジュールが、トレーニングデータから複数の特徴を抽出し、分類器モデルを使用して、トレーニングデータから抽出した複数の特徴に従ってイメージデータにラベルを付け、ラベル付けされたイメージデータに対応する分類されたトレーニングデータを保存し、分類されたトレーニングデータを、トレーニングデータに含まれる実際の特徴を示すテストデータと比較し、比較に従って分類器モデルを更新する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
フィードバックデータが、分類器モジュールによって識別された複数の特徴が正確であるかどうかを示す、ユーザーによって提供されるフィードバックに対応する、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
イメージデータを変更することが、複数の特徴によって示される地盤タイプを示すことを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
分類器モデルが、識別された特徴のうちの１つが不具合のうちの少なくとも１つに対応したことをユーザーが示した回数に基づいて、不具合のうちの少なくとも１つがイメージデータに存在する、識別された特徴のうちの１つに確率を割り当てる、請求項１に記載のシステム。
【請求項１５】
不具合に対応するイメージデータの複数の特徴を識別することが、平行線、Ｋ平均クラスタリング、および勾配のうちの少なくとも１つを使用して、クロスボアおよび横方向のパイプのうちの少なくとも１つを識別することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
新たに敷設される公益設備網または公益設備網を敷設するためのトンネルが既存の公益設備網に穴をあけるかどうかを決定する方法において、
前記方法は、
視覚的検査システムを使用して、既存の公益設備網および公益設備網を敷設するためのトンネルのうちの少なくとも１つの内部からのイメージを捕捉することと、
イメージ分析システムを使用して、
イメージに対応するイメージデータを受信することと、
フィードバックデータおよびトレーニングデータのうちの少なくとも１つに基づいて、分類器モデルを変更することと、
分類器モデルを使用して、（ｉ）不具合に対応するイメージデータの複数の特徴を識別し、（ｉｉ）複数の特徴のそれぞれを分類し、複数の特徴のそれぞれが不具合のうちの少なくとも１つを示し、不具合には、クロスボアおよび横方向のパイプのうちの少なくとも１つが含まれ、クロスボアに対応する、特徴のうちの少なくとも１つが、公益設備網を敷設するためのトンネル内から、トンネルが既存の公益設備網に穴をあけることを示し、横方向のパイプに対応する、特徴のうちの少なくとも１つが、既存の公益設備網内から、新たに敷設される公益設備網が既存の公益設備網を貫通することを示すことと、
識別された複数の特徴に従ってイメージデータを変更することとを含む方法。
【請求項１７】
イメージ分析システムが、視覚的検査システムから遠隔に位置されていたり、視覚的検査システム内に組み込まれていたりするうちの少なくとも１つである、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
イメージ分析システムが、クラウドネットワーキングシステムを介して、イメージデータを受信する、請求項１６に記載の方法。
【請求項１９】
分類器モデルを使用して、確率を複数の特徴のそれぞれに割り当てることをさらに含み、確率のそれぞれが、不具合のそれぞれ１つがイメージデータに存在する確率に対応する、請求項１６に記載の方法。
【請求項２０】
識別された特徴に従ってイメージデータを変更することが、識別された特徴のうちの１つを含むイメージデータの画像にラベルを割り当てることを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２１】
ラベルには、画像において横方向のパイプ、横方向のパイプなし、クロスボア、およびクロスボアなしのうちの少なくとも１つの表示が含まれる、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
トレーニングデータには、複数の特徴を含むトレーニングイメージデータが含まれる、請求項１６に記載の方法。
【請求項２３】
分類器モデルがトレーニングイメージデータで複数の特徴を識別するかどうかに基づいて分類器モデルを変更することをさらに含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
複数の特徴には、平行線、色情報、Ｋ平均クラスタリング、および勾配のうちの少なくとも１つが含まれる、請求項１６に記載の方法。