(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
水道管の漏水／非漏水をラベルした時間、場所及び信号の三つのフィールドを含む音波データをサンプルデータとして取得するステップＳ１、
サンプルデータに基づき特徴訓練ベースを生成し、統合モデルを使用して前記特徴訓練ベースを訓練することにより、漏水分類器を生成するステップＳ２、
水道管の漏水／非漏水の未知の音波データを検知データとして取得し、検知データに基づき特徴識別ベースを生成するステップＳ３、
特徴識別ベースを漏水分類器に配置して計測することにより、漏水／非漏水の逐一判断結果を生成するステップＳ４、
音波データの収集点に従って前記逐一判断結果を分類し、識別配列に対して時間タグ及び場所タグを作成し、前記逐一判断結果、前記時間タグ及び前記場所タグを組み合わせることにより識別ルールツリーを生成し、識別ルールツリーに従って投票して、漏水又は非漏水及びそれにそれぞれ対応する確率を含む最終判断結果を生成するステップＳ５を含み、
前記ステップＳ５は、具体的に、
識別配列中の時間及び場所を表記するフィールドに基づき、対応する時間タグ及び場所タグを作成するステップＳ５１、
前記識別配列に基づき、該当時間タグ及び場所タグを逐一抽出するステップＳ５２、
前記時間タグ及び前記場所タグに従ってタグセットを作成し、同じ収集場所のいくつかのデータに対し、同じ場所タグを付けるステップＳ５３、
前記同じ場所タグを有するいくつかのデータによりデータセットを構成し、時間フィールドデータセット中のデータに基づき時間タグを付けた後、データセットを時間系列順に配列するステップＳ５４、
前記漏水／非漏水の逐一判断結果を場所タグ及び時間タグにマッチングさせて、一つの固有データを確定し、漏水／非漏水判断結果を逐一識別タグとして当該データに付与し、トライアド{場所タグ、時間タグ、逐一識別タグ}により構成された識別ノードを生成し、識別ノードに基づき識別ルールツリーを構築するステップＳ５５、
前記場所タグに従って前記トライアドを分類し、それぞれの同じ場所タグクラスに含まれているトライアドを、該当逐一識別タグが漏水タグである個数と総数との比率を算出することにより、確率識別値を得、
前記確率識別値と予め閾値との大小関係を判断し、
前記確率識別値が予め閾値よりも大きい場合、前記トライアドが分類し代表する配管は漏水配管と判断され、その値を漏水確率として付与し、
前記確率識別値が予め閾値よりも小さい場合、時間系列に従って識別可能であり、その具体的なステップは、
前記場所タグに従って前記トライアドを分類し、それぞれの同じ場所タグクラスに含まれているトライアドを、時間タグに従って、時間の中間点を検索し、
前記時間の中間点に従ってトライアドを統計した後群及び前群に分類し、前群及び後群に含まれた逐一識別タグが漏水タグである個数と総数との比率をそれぞれ算出することにより、前群及び後群の確率識別値を得、
前記前群の確率識別値と後群の確率識別値との比率を算出することにより、時間系列的識別値を得、
前記時間系列的識別値と予め閾値とを比較し、
前記時間系列的識別値が予め閾値よりも大きい場合、識別結果は漏水であり、その閾値を漏水確率として付与し、
前記時間系列的識別値が予め閾値よりも小さい場合、識別結果は非漏水であり、その閾値を非漏水確率として付与するステップＳ５６を含むことを特徴とする水道管の漏水検知方法。
【請求項２】
前記ステップＳ２は、具体的に、
サンプルデータを漏水／非漏水の訓練配列に変換するステップＳ２１、
前記訓練配列の信号フィールドの平均値、分散、標準偏差を含む統計的特徴を算出するステップＳ２２、
前記訓練配列の信号フィールドの、該当多次自己相関関数、自己相関関数の統計量、周波数領域内の訓練配列の統計量及び最大振幅に対応する周波数値を含む信号特徴を算出するステップＳ２３、
統計的特徴、信号特徴及びそれに対応する漏水／非漏水ラベルを前記訓練配列の特徴訓練ベースに構築するステップＳ２４、
ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、ニアレストネイバー、ナイーブベイズの五つの分類モデルを統合した統合モデルを利用して前記特徴訓練ベースを予め訓練するステップＳ２５、
平均二乗誤差の低下量を指標として前記特徴訓練ベース中の特徴の重要性が予め閾値を満たすか否かを判断し、予め閾値を満たす特徴を選択して漏水分類器を構築するステップＳ２６を含むことを特徴とする請求項１に記載の水道管の漏水検知方法。
【請求項３】
前記ステップＳ３は、具体的に、
検知データを識別配列に変換するステップＳ３１、
識別配列信号フィールドの、平均値、分散、標準偏差を含む統計的特徴及び該当多次自己相関関数、自己相関関数の統計量、周波数領域内の訓練配列の統計量及び最大振幅に対応する周波数値を含む信号特徴を算出するステップＳ３２、
識別配列の特徴に基づき特徴識別ベースを構築するステップＳ３３を含むことを特徴とする請求項１に記載の水道管の漏水検知方法。
【請求項４】
前記音波データは長さが２５６である短時間の時間系列であることを特徴とする請求項１に記載の水道管の漏水検知方法。
【請求項５】
最終判断結果に基づき当該パイプライン点の漏水の有無を現地確定し、漏水と確定される場合ステップＳ１〜ステップＳ２を繰り返し、新たに取得した音波データを新たな特徴訓練ベース及び新たな漏水分類器として絶えず構築し、自律学習により漏水分類器を更新し、水漏れがないと確定される場合、該当判断結果を出力するステップＳ６をさらに含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の水道管の漏水検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は目的を監視又は予測するためのデータ処理方法の分野に関し、特に、多次元音波の特徴分析、機械学習及び投票法による水道管の漏水検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
各都市には複雑な水道管ネットワークが配置されており、水道配管の漏水問題が都市建設業者を悩ませている。水道管をタイムリーに点検するために、頻繁な点検が必要となり、現在、次のような方法が主に使用されている。
【０００３】
第一は、主に利用されている配管点検方法として人工的に水漏れを聞く方法がある。それは夜間に定期的にパイプラインに沿って検査し、電子機器で配管の音を聞く必要があるので、人件費が高く、同時に判断結果は漏水音の検知担当者の能力レベルに大きな影響を受け、その教育費も高い。
【０００４】
第二は、配管データ分析方法である。ハードウエア技術の継続的な進化に伴い、現在、配管壁センサーからの水流、音波のようなデータを利用したオンライン分析方法がある。例えば、一部の企業は配管の音波の信号データを収集し、戻ってきた信号のコンテンツに基づき、人工的な段階別配列(array)の変換、信号の分解を行い、波形図を人工的に検査している。例えば、スペクトル図を解読することによりピークに対応する周波数を見つけ、これを利用して監視配管の漏水の有無を判断している。該方法は、具体的に、音波の特徴を使用して配管の漏水の有無を識別し、通常、高速フーリエ変換法又はウェーブレット変換法により信号を時間領域、周波数領域へ分解して、「漏水配管の音波データは時間領域／周波数領域内の非漏水データと異なるいくつかの特徴を示す」という規則を得ようとする。それは本質的に分類問題又は異常検知問題であり、その効率、精度及び自動化レベルともに高くない。
【０００５】
結論として、手動で配管の漏水状況を逐一聞く方法或いは波形を逐一読み出すことによりその波形が代表する配管が漏水の状況又は非漏水の状況にあることを判断する方法のいずれも重大な欠点がある。大量のデータの場合、手動作業だけで、重複した作業及び低効率をもたらし、分類に体系性及び一致性が不足し、データ自体を最大限に活用することができないので、人件費のコストが高くなり、大規模でタイムリーに判断することが困難になる。
【０００６】
先行技術には信号値の時間系列を利用すること或いは元信号の異常特徴を捕捉することによりモデルを識別する方法がある。該方法は各識別の前にモデルのパラメータを手動で調整し、最後に、漏水の有無の結論が導かれる。これは本質的に半手動式分類方法に属する。例えば、主観的に設定された閾値及び分析長に基づき逐一分析し、結果を統計的にまとめる。しかし、半手動方式による漏水判断は、一番目で客観的かつ統一されたモデル基準が欠け、二番目で各識別にはまだ多くの人力が必要であり、三番目で主観性は精度に影響するなどの欠陥がある。
【０００７】
このようなことから、本発明者らは作業効率及び精度が高い水道管の漏水検知方法を提案する。
【発明の概要】
【０００８】
本発明は上記問題を解決するために、水道管の漏水検知方法を提供する。該方法は配管の音波データのリアルタイム的、総合的且つ知能的な分析に用いられ、配管の漏水状況を検知することができ、従来のデータ分析方式を簡素化し、データを分析する精度を高めることができ、作業効率が高く、自己学習を通して精度を絶えず高めることができる。
【０００９】
上記の課題を解決するために、本発明は、
水道管の漏水／非漏水をラベルした時間、場所及び信号の三つのフィールドを含む音波データをサンプルデータとして取得するステップＳ１、
サンプルデータに基づき特徴訓練ベースを生成し、統合モデルを使用して前記特徴訓練ベースを訓練することにより、漏水分類器を生成するステップＳ２、
水道管の漏水／非漏水の未知の音波データを検知データとして取得し、検知データに基づき特徴識別ベースを生成するステップＳ３、
特徴識別ベースを漏水分類器に配置して計測することにより、漏水／非漏水の逐一判断結果を生成するステップＳ４、
音波データの収集点に従って前記逐一判断結果を分類し、識別配列に対して時間タグ及び場所タグを作成し、前記逐一判断結果、前記時間タグ及び前記場所タグを組み合わせることにより識別ルールツリーを生成し、識別ルールツリーに従って投票して、漏水又は非漏水及びそれにそれぞれ対応する確率を含む最終判断結果を生成するステップＳ５を含む、水道管の漏水検知方法を提供する。
【００１０】
前記ステップステップＳ２は、具体的に、
サンプルデータを漏水／非漏水の訓練配列に変換するステップＳ２１、
前記訓練配列の信号フィールドの平均値、分散、標準偏差を含む統計的特徴を算出するステップＳ２２、
前記訓練配列の信号フィールドの該当多次自己相関関数、自己相関関数の統計量、周波数領域内の訓練配列の統計量及び最大振幅に対応する周波数値を含む信号特徴を算出するステップＳ２３、
統計的特徴、信号特徴及びそれに対応する漏水／非漏水ラベルを前記訓練配列の特徴訓練ベースに構築するステップＳ２４、
ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、ニアレストネイバー、ナイーブベイズの五つの分類モデルを統合した統合モデルを利用して前記特徴訓練ベースを予め訓練するステップＳ２５、
平均二乗誤差の低下量を指標にして前記特徴訓練ベース中の特徴の重要性が予め閾値を満たすか否かを判断し、予め閾値を満たす特徴を選択して漏水分類器を構築するステップＳ２６を含む。
【００１１】
前記ステップステップＳ３は、具体的に、
検知データを識別配列に変換するステップＳ３１、
識別配列信号フィールドの平均値、分散、標準偏差を含む統計的特徴及び該当多次自己相関関数、自己相関関数の統計量、周波数領域内の訓練配列の統計量及び最大振幅に対応する周波数値を含む信号特徴を算出するステップＳ３２、
識別配列の特徴に基づき特徴識別ベースを構築するステップＳ３３を含む。
【００１２】
前記ステップステップＳ５は、具体的に、
識別配列中の時間及び場所を表記するフィールドに基づき、対応する時間タグ及び場所タグを作成するステップＳ５１、
前記識別配列に基づき、該当時間タグ及び場所タグを逐一抽出するステップＳ５２、
前記時間タグ及び前記場所タグに従ってタグセットを作成し、同じ収集場所のいくつかのデータに対し、同じ場所タグを付けるステップＳ５３、
前記同じ場所タグを有するいくつかのデータによりデータセットを構成し、時間フィールドデータセット中のデータに基づき時間タグを付けた後、データセットを時間系列順に配列するステップＳ５４、
前記の逐一識別した漏水／非漏水結果を場所タグ及び時間タグにマッチングさせて、一つの固有データを確定し、漏水／非漏水判断結果を逐一識別タグとして当該データに付与し、トライアド{場所タグ、時間タグ、逐一識別タグ}により構成された識別ノードを生成し、識別ノードに基づき識別ルールツリーを構築するステップＳ５５を含む。
【００１３】
前記ステップステップＳ５は、
前記場所タグに従って前記トライアドを分類し、それぞれの同じ場所タグクラスに含まれているトライアドを、該当逐一識別タグが漏水タグである個数と総数との比率を算出することにより、確率識別値を得、
前記確率識別値と予め閾値との大小関係を判断し、
前記確率識別値が予め閾値よりも大きい場合、前記トライアドが分類し代表する配管は漏水配管と判断され、その値を漏水確率として付与し、
前記確率識別値が予め閾値よりも小さい場合、前記トライアドが分類し代表する配管は非漏水配管と判断され、その値を非漏水確率として付与するステップＳ５６をさらに含む。
【００１４】
前記ステップステップＳ５６において、前記確率識別値が予め閾値よりも小さい場合、時間系列に従って識別してもよく、その具体的なステップは以下の通りであり、
前記場所タグに従って前記トライアドを分類し、それぞれの同じ場所タグクラスに含まれているトライアドを、時間タグに従って、時間の中間点を検索し、
前記時間の中間点に従ってトライアドを統計した後群及び前群に分類し、前群及び後群に含まれた逐一識別タグが漏水タグである個数と総数との比率をそれぞれ算出することにより、前群及び後群の確率識別値を得、
前記前群の確率識別値と後群の確率識別値との比率を算出することにより、時間系列的識別値を得、
前記時間系列的識別値と予め閾値とを比較し、
前記時間系列的識別値が予め閾値よりも大きい場合、識別結果は漏水であり、その閾値を漏水確率として付与し、
前記時間系列的識別値が予め閾値よりも小さい場合、識別結果は非漏水であり、その閾値を非漏水確率として付与する。
【００１５】
前記音波データは長さが２５６である短時間の時間系列である。
【００１６】
また、最終判断結果に基づき当該パイプライン点の漏水の有無を現地確定し、漏水と確定される場合ステップステップＳ１〜ステップＳ２を繰り返し、新たに取得した音波データを新たな特徴訓練ベース及び新たな漏水分類器として絶えず構築し、自律学習により漏水分類器を更新し、水漏れがないと確定される場合、該当判断結果を出力するステップＳ６をさらに含む。
【００１７】
本発明による有利な効果は、以下の通りである。漏水／非漏水の既知のサンプルデータに基づき分類に適した特徴訓練ベースを作成し、特徴訓練ベースを訓練することにより漏水分類器を生成することができ、さらに漏水／非漏水の未知の検知データに基づき識別するための特徴識別ベースを作成し、特徴識別ベースを分類器に配置することができ、識別する際、前記逐一判断結果を生成することも、時間系列情報に組み合わせてサンプルの不均衡問題を処理する識別ルールツリーを生成することもでき、最終に判断結果を出力することにより、分析音波データに基づき配管の漏水状態を確定し報知することができる。本発明の方法の特徴は、以下の通りである。分類するための拡張性に優れ、環境等の他の要素に対し優れた抵抗性を有し、用いられた漏水分類器はデータを更新しリセットすることができ、それは分析の実行で継続的に改善し生成することができ、正確度を検証した結果、リアルタイム的、総合的、客観的且つ知能的にテキストコンテンツ中のコメントコンテンツを収集することができ、別のパイプラインのさまざまな状況にすぐに対応することができ、従来のデータ分析方式を簡素化し、データ分析の精度を向上させることができる。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の発明が解決しようとする課題、課題を解決するための手段及び発明の効果をより明確かつ明瞭にするために、以下の実施例を通じて本発明をさらに詳細に説明する。本明細書に記述された特定の実施例は、本発明の例示のみで、本発明を制限するものとして理解されるべきではない。
【００１９】
本発明による水道管の漏水検知方法は、以下のステップを含む。
【００２０】
ステップＳ１において、水道管の漏水／非漏水をラベルした長さが２５６である短時間の時間系列である音波データをサンプルデータとして取得し、これらの音波信号のサンプリング周波数は通常１０ｋＨｚで、変換方式は通常２進数を１０進数に変換する方式であり、本アルゴリズムの特徴訓練ベースを構築することに用いられるデータ元は、配管の外壁に取り付けられた音波センサーからの音波データでなければならず、同時に、データは現地調査を経てラベルを確定しなければならず、つまり、漏水／非漏水をラベルしなければならず、これにより、後続の分類器の構築及び新たなデータを識別する能力を満足することができ、これらのデータは通常時間、場所及び信号の三つのフィールドを含む。
【００２１】
ステップＳ２において、サンプルデータに基づき特徴訓練ベースを生成し、統合モデルを使用して前記特徴訓練ベースを訓練することにより、漏水分類器を生成する。
【００２２】
前記ステップステップＳ２は、具体的に、
サンプルデータを漏水／非漏水の訓練配列に変換するステップＳ２１、
前記訓練配列の信号フィールドの平均値、分散、標準偏差を含む統計的特徴を算出するステップＳ２２、その中、平均値と標準偏差の計算式は次の通りであり、
0006872077.tif 000002
統計的特徴、信号特徴及びそれに対応する漏水／非漏水ラベルを前記訓練配列の特徴訓練ベースに構築するステップＳ２４、
ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、ニアレストネイバー、ナイーブベイズの五つの分類モデルを統合した統合分類器により前記特徴訓練ベースを予め訓練するステップＳ２５、
特徴訓練ベースの各特徴をモデルに適用した後の平均ＩｎＭＳＥ（平均二乗誤差の低下量，Ｉｎｃｒｅａｓｅ  ｉｎ  ＭＳＥ）を算出し、平均二乗誤差の低下量を指標にして前記特徴訓練ベース中の特徴の重要性が予め閾値を満たすか否かを判断し、予め閾値を満たす特徴を選択して漏水分類器を構築するステップＳ２６を含む。
【００２３】
ステップＳ３において、水道管の漏水／非漏水の未知の音波データを検知データとして取得し、検知データに基づき特徴識別ベースを生成する。
【００２４】
前記ステップステップＳ３は、具体的に、
検知データを識別配列に変換するステップＳ３１、
識別配列信号フィールドの平均値、分散、標準偏差を含む統計的特徴及び該当多次自己相関関数、自己相関関数の統計量、周波数領域内の訓練配列の統計量及び最大振幅に対応する周波数値を含む信号特徴を算出するステップＳ３２、
識別配列の特徴に基づき特徴識別ベースを構築するステップＳ３３を含む。
【００２５】
ステップＳ４において、特徴識別ベースを漏水分類器に配置して計測することにより、漏水／非漏水の逐一判断結果を生成する。
【００２６】
ステップＳ５において、音波データの収集点に従って前記逐一判断結果を分類し、識別配列に対して時間タグ及び場所タグを作成し、前記逐一判断結果、前記時間タグ及び前記場所タグを組み合わせることにより識別ルールツリーを生成し、識別ルールツリーに従って投票して、漏水又は非漏水及びそれにそれぞれ対応する確率を含む最終判断結果を生成する。
【００２７】
ステップＳ６において、最終判断結果に基づき当該パイプライン点の漏水の有無を現地確定し、漏水と確定される場合ステップステップＳ１〜ステップＳ２を繰り返し、新たに取得した音波データを新たな特徴訓練ベース及び新たな漏水分類器として絶えず構築し、自律学習により漏水分類器を更新し、水漏れがないと確定される場合、該当判断結果を出力する。
【００２８】
前記ステップステップＳ５は、具体的に、
識別配列中の時間及び場所を表記するフィールドに基づき、対応する時間タグ及び場所タグを作成するステップＳ５１、
前記識別配列に基づき、該当時間タグ及び場所タグを逐一抽出するステップＳ５２、
前記時間タグ及び前記場所タグに従ってタグセットを作成し、同じ収集場所のいくつかのデータに対し、同じ場所タグを付けるステップＳ５３、
前記同じ場所タグを有するいくつかのデータによりデータセットを構成し、時間フィールドデータセット中のデータに基づき時間タグを付けた後、データセットを時間系列順に配列するステップＳ５４、
前記の逐一識別した漏水／非漏水結果を場所タグ及び時間タグにマッチングさせて、一つの固有データを確定し、漏水／非漏水判断結果を逐一識別タグとして当該データに付与し、トライアド{場所タグ、時間タグ、逐一識別タグ}により構成された識別ノードを生成し、識別ノードに基づき識別ルールツリーを構築し、その中、前記逐一識別タグが漏水タグ「１」及び非漏水タグ「０」を含む「０／１」タグを採用する場合、「０」は非漏水と判断されることを代表し、「１」は漏水と判断されることを代表するステップＳ５５、
前記場所タグに従って前記トライアドを分類し、それぞれの同じ場所タグクラスに含まれているトライアドを、該当逐一識別タグが漏水タグ「１」である個数と総数との比率を算出することにより、確率識別値を得、
前記確率識別値と予め閾値との大小関係を判断し、
前記確率識別値が予め閾値よりも大きい場合、前記トライアドが分類し代表する配管は漏水配管と判断され、その値を漏水確率として付与し、
前記確率識別値が予め閾値よりも小さい場合、前記トライアドが分類し代表する配管は非漏水配管と判断され、その値を非漏水確率として付与するステップＳ５６を含む。
【００２９】
前記ステップステップＳ５６において、前記確率識別値が予め閾値よりも小さい場合、時間系列に従って識別してもよく、その具体的なステップは以下の通りである。
【００３０】
前記場所タグに従って前記トライアドを分類し、それぞれの同じ場所タグクラスに含まれているトライアドを、時間タグに従って、時間の中間点を検索し、
前記時間の中間点に従ってトライアドを統計した後群及び前群に分類し、前群及び後群に含まれた逐一識別タグが漏水タグ「１」である個数と総数との比率をそれぞれ算出することにより、前群及び後群の確率識別値を得、
前記前群の確率識別値と後群の確率識別値との比率を算出することにより、時間系列的識別値を得、
前記時間系列的識別値と予め閾値とを比較し、
前記時間系列的識別値が予め閾値よりも大きい場合、識別結果は漏水であり、その閾値を漏水確率として付与し、
前記時間系列的識別値が予め閾値よりも小さい場合、識別結果は非漏水であり、その閾値を非漏水確率として付与する。
【００３１】
上記の説明は、本願の特定の好ましい実施形態を例示および説明したが、上記のように、本願は、本明細書に開示された形態に限定されないと理解されるべきであり、他の実施形態を除外するものと見なさなく、様々な他の組み合わせ、修正、および環境で利用されてもよい。さらに、本明細書に記載の本願の範囲内で、上記の教示、関連分野の技術または知識を用いて変更することもできる。本願の精神および範囲から逸脱しない限りは、当業者によってなされる変更も変形も、本願に添付の特許請求の範囲内にある。