【手続補正書】
【提出日】令和1年12月9日(2019.12.9)
【手続補正１】
【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】
資産特性の補修状態を自動的に分類する方法であって、
リモート・コンピューティング・デバイスのユーザから、資産状態分類の要求を受信するステップであって、前記資産分類要求は、資産および少なくとも１つの資産特性の識別を含む、受信ステップと、
前記要求の受信に応答して、コンピューティングシステムの処理回路によって、前記資産を含む地理的領域の航空画像を取得するステップと、
前記処理回路によって、前記資産特性に対応する前記航空画像から複数の特徴のうちの１つまたは複数を抽出するステップであって、前記抽出された特徴は、前記資産特性を示す画素グループを含む、受信ステップと、
前記処理回路によって、前記抽出された特徴から前記資産特性のための資産特性分類を決定するステップであって、前記資産特性分類を決定することは、前記資産特性のための前記画素グループを、一組の画素グループから資産特性を識別するようトレーニングされた第１機械学習分類子に適用することを含む、決定ステップと、
前記処理回路によって、前記識別された資産特性および前記抽出された特徴に基づいて前記資産特性のための状態分類を決定するステップであって、前記状態分類を識別することは、前記資産特性のための前記画素グループを、一組の画素グループから資産特性状態を識別するようトレーニングされた第２機械学習分類子に適用することを含む、決定ステップと、
前記処理回路によって、前記資産特性分類および前記状態分類の一部に基づいて１つまたは複数の災害による前記資産への損傷のリスク推定値を決定するステップと、
前記要求の受信に応答して、グラフィカル・ユーザインターフェースを介して、前記リモート・コンピューティング・デバイスの前記ユーザに対して、前記状態分類および前記１つまたは複数の災害による前記資産の損傷の前記リスク推定値を含む前記資産特性の状態査定を返すステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記資産特性分類は屋根上面の形状である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１機械学習分類子および前記第２機械学習分類子の少なくとも１つはネットワークインネットワーク（ＮＩＮ）分類子である、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記リスク推定値を決定するステップは、（ａ）前記少なくとも１つの災害の第１の災害、および（ｂ）前記資産特性、に対応する災害リスクプロファイルを適用するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
資産特性の補修状態を自動的に分類するためのシステムであり、
処理回路と、
命令が記憶される非一時的なコンピュータ可読媒体と
を備えるシステムであって、
前記命令は、前記処理回路によって実行されたときに、前記処理回路に、
リモート・コンピューティング・デバイスのユーザから、資産状態分類要求を受信させ、前記資産分類要求は、資産および少なくとも１つの資産特性の識別を含み、
前記資産分類要求の受信に応答して、リモートデータソースから、前記資産を含む地理的領域の航空画像を取得させ、
前記資産特性に対応する前記航空画像から複数の特徴のうちの１つまたは複数を抽出させ、前記抽出された特徴は、前記資産特性を示す画素グループを含み、
前記抽出された特徴から資産特性分類を決定させ、前記資産特性分類を決定することは、前記資産特性のための前記画素グループを、一組の画素グループから資産特性を識別するようトレーニングされた第１機械学習分類子に適用することを含み、
前記識別された資産特性および前記抽出された特徴に基づいて、前記資産特性のための状態分類を決定させ、前記状態分類を識別することは、前記資産特性のための前記画素グループを、一組の画素グループから資産特性状態を識別するようトレーニングされた第２機械学習分類子に適用することを含み、
前記資産分類要求の受信に応答してリアルタイムで、前記資産特性分類および前記状態分類を使用して、前記資産特性を建て替えるための建て替えコストを決定させる、システム。
【請求項６】
前記命令は、前記処理回路によって実行されたときに、前記複数の特徴のうちの前記１つまたは複数を識別する前に、前記処理回路に、
前記資産を含む形状マップ画像を取得させ、
前記航空画像を前記形状マップと重ね合わせさせ、
前記形状マップによって識別された前記資産の境界が前記航空画像内に示されている前記資産の境界と一致するかどうかを決定させる、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記命令は、前記処理回路によって実行されたときに、前記処理回路に、前記形状マップが前記対応する資産の境界と一致しないと決定したときに、前記資産の代替の航空画像を取得させる、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記命令は、前記処理回路によって実行されたときに、前記処理回路に、前記資産特性の現在の状態分類を記憶されている前記資産特性の過去の状態分類と比較させる、請求項５に記載のシステム。
【請求項９】
前記命令は、前記処理回路によって実行されたときに、前記処理回路に、前記資産状態分類要求の受信に応答してリアルタイムで、前記資産特性の前記現在の状態分類と前記過去の状態分類との前記比較に基づいて、前記資産に対して補修が行われたかどうかを決定させる、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記命令は、前記処理回路によって実行されたときに、前記処理回路に、前記複数の特徴のうちの前記１つまたは複数を識別する前に、前記航空画像の直交性を査定させる、請求項５に記載のシステム。
【請求項１１】
前記命令は、前記処理回路によって実行されたときに、前記処理回路に、前記航空画像の直交性が真のオルソフォト形態に対応していないとの査定に応答して、前記航空画像を前記真のオルソフォト形態へと補正させる、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
命令が記憶される非一時的なコンピュータ可読媒体であって、
前記命令は、前記処理回路によって実行されたときに、前記処理回路に、
リモート・コンピューティング・デバイスのユーザから、資産状態分類要求を受信させ、前記資産分類要求は、資産および少なくとも１つの資産特性の識別を含み、
前記資産分類要求の受信に応答して、リモートデータソースから、前記資産を含む地理的領域の航空画像を取得させ、
前記少なくとも１つの資産特性の各々の資産特性に対応する前記航空画像から複数の特徴のうちの１つまたは複数を抽出させ、前記抽出された特徴は、前記個々の資産特性を示す画素グループを含み、
前記少なくとも１つの資産特性の各々に対して、
前記個々の資産特性のための前記抽出された特徴から個々の資産特性分類を決定させ、前記個々の資産特性分類を決定することは、前記個々の資産特性のための前記画素グループを、一組の画素グループから資産特性を識別するようトレーニングされた第１機械学習分類子に適用することを含み、
前記個々の識別された資産特性および前記個々の抽出された特徴に基づいて、前記個々の資産特性のための個々の状態分類を決定させ、前記個々の状態分類を識別することは、前記個々の資産特性のための前記個々の画素グループを、一組の画素グループから資産特性状態を識別するようトレーニングされた第２機械学習分類子に適用することを含み、
前記資産分類要求の受信に応答してリアルタイムで、各々の資産特性の前記資産特性分類および各々の資産特性の前記状態分類を使用して、災害による損害のリスクを示す少なくとも１つのリスク推定値を決定させる、非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１３】
前記命令は、前記処理回路によって実行されたときに、前記処理回路に、前記地理的領域の前記航空画像を取得する前に、前記少なくとも１つの資産特性に基づいて、前記少なくとも１つの資産特性の各々の資産特性に対応する好適な画像タイプを決定させる、請求項１２に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記少なくとも１つの資産特性は、２つ以上の資産特性を含み、
前記命令は、前記処理回路によって実行されたときに、前記処理回路に、前記少なくとも１つの資産特性の第１の資産特性に対応する前記好適な画像タイプが地上画像であるとの決定に応答して、前記資産を含む前記地理的領域の地上画像を取得させる、請求項１３に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記命令は、前記処理回路によって実行されたときに、前記処理回路に、１つまたは複数の既知の資産特性にアクセスさせ、前記少なくとも１つのリスク推定値の決定は、さらに前記１つまたは複数の既知の資産特性に基づく前記少なくとも１つのリスク推定値の決定を含む、請求項１２に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記１つまたは複数の既知の資産特性は、資産年齢、資産標高、資産傾斜、建築年、改築年、および建物の高さのうちの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記資産および前記少なくとも１つの資産特性の識別の受信は、ネットワークを介する、リモート・コンピューティング・デバイスからの前記資産の識別の受信を含み、
前記命令は、前記処理回路によって実行されたときに、前記処理回路に、前記少なくとも１つの資産特性の受信に応答してリアルタイムで、前記リモート・コンピューティング・デバイスのグラフィカル・ユーザインターフェースに、前記ネットワークを介して、前記少なくとも１つのリスク推定値を提供させる、請求項１２に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記画素グループは、前記資産特性を規定する、角度、輪郭、および実質的に均質な領域のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
前記資産特性のための前記状態分類を識別することは、
前記画素グループから、前記資産特性の画素強度分布を作成することと、
前記第２機械学習分類子を適用することによって、前記資産特性の前記画素強度分布に基づいて、前記状態分類を決定することとを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記機械学習分類子が複数の屋根上面の形状から前記屋根上面の形状を決定するよう構成されるように、前記第１機械学習分類子は、既知の屋根上面の形状を有する一組の航空トレーニング画像を用いてトレーニングされる、請求項２に記載の方法。