特許 6533021 アナログメータ諸元認識装置、コンピュータプログラム及びアナログメータ諸元認識方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】6533021

(24)【登録日】2019年5月31日

(45)【発行日】2019年6月19日

(54)【発明の名称】アナログメータ諸元認識装置、コンピュータプログラム及びアナログメータ諸元認識方法

(51)【国際特許分類】

   G08C 19/36 20060101AFI20190610BHJP

【ＦＩ】

   G08C19/36

【請求項の数】13

【全頁数】16

(21)【出願番号】特願2019-27287(P2019-27287)

(22)【出願日】2019年2月19日

【審査請求日】2019年2月19日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】514105011

【氏名又は名称】株式会社東光高岳

(74)【代理人】

【識別番号】100114557

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 英仁

(74)【代理人】

【識別番号】100078868

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 登夫

(72)【発明者】

【氏名】▲高▼野 裕基

【審査官】 深田 高義

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００７−１１４８２８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１８／１６７９００（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０８Ｃ １９／３６

Ｇ０６Ｋ ９／２０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

アナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域の間の配置を示す配置情報を記憶する記憶部と、
学習器と、
アナログメータの入力画像を取得する取得部と、
前記取得部で取得した入力画像を前記学習器に入力して前記アナログメータの複数の諸元領域の中から所定数の基準領域を選定する選定部と、
前記選定部で選定した基準領域及び前記記憶部に記憶した配置情報に基づいて前記基準領域を除く複数の他の諸元領域を特定する特定部と
を備えるアナログメータ諸元認識装置。

【請求項2】

前記配置情報は、
一方の諸元領域と他方の諸元領域それぞれの所定位置を繋ぐ線分の傾き情報を含む請求項１に記載のアナログメータ諸元認識装置。

【請求項3】

前記配置情報は、
一方の諸元領域に対する他方の諸元領域の縦方向の長さの比及び横方向の長さの比を含む請求項１又は請求項２に記載のアナログメータ諸元認識装置。

【請求項4】

前記特定部で特定した他の諸元領域の位置又は大きさの少なくとも一方を補完する補完部を備える請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のアナログメータ諸元認識装置。

【請求項5】

前記特定部で特定した他の諸元領域の全部又は一部を含む前記他の諸元領域の周辺領域を、所要の探索領域を繰り返し移動させて探索する探索部を備え、
前記補完部は、
前記探索部で繰り返し移動させた探索領域それぞれを前記学習器に入力して得られた結果に基づいて前記他の諸元領域を補完する請求項４に記載のアナログメータ諸元認識装置。

【請求項6】

前記探索部は、
前記探索領域の大きさを変更しながら前記周辺領域を探索する請求項５に記載のアナログメータ諸元認識装置。

【請求項7】

前記学習器は、
アナログメータの諸元が記載された複数の領域それぞれを撮像した諸元画像を用いて学習してあり、アナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域を検出する請求項１から請求項６のいずれか一項に記載のアナログメータ諸元認識装置。

【請求項8】

アナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域それぞれを検出する複数の学習器を備える請求項１から請求項７のいずれか一項に記載のアナログメータ諸元認識装置。

【請求項9】

前記選定部は、
前記学習器が検出する複数の諸元領域の検出精度に基づいて基準領域を選定する請求項１から請求項８のいずれか一項に記載のアナログメータ諸元認識装置。

【請求項10】

前記基準領域及び前記他の諸元領域に記載された文字を認識する文字認識部と、
前記文字認識部で認識した文字と予め記録されたアナログメータの諸元とを照合する照合部と
を備える請求項１から請求項９のいずれか一項に記載のアナログメータ諸元認識装置。

【請求項11】

アナログメータの型式を取得する型式取得部と、
前記型式取得部で取得した型式に応じて所要の学習器を選択する選択部と
を備える請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載のアナログメータ諸元認識装置。

【請求項12】

コンピュータに、
アナログメータの入力画像を取得する処理と、
取得した入力画像を学習器に入力して前記アナログメータの複数の諸元領域の中から所定数の基準領域を選定する処理と、
選定した基準領域及びアナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域の間の配置を示す配置情報に基づいて前記基準領域を除く複数の他の諸元領域を特定する処理と
を実行させるコンピュータプログラム。

【請求項13】

アナログメータの入力画像を取得し、
取得された入力画像を学習器に入力して前記アナログメータの複数の諸元領域の中から所定数の基準領域を選定し、
選定された基準領域及びアナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域の間の配置を示す配置情報に基づいて前記基準領域を除く複数の他の諸元領域を特定するアナログメータ諸元認識方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、アナログメータ諸元認識装置、コンピュータプログラム及びアナログメータ諸元認識方法に関する。

【背景技術】

【0002】

需要家の電力使用量を時間帯ごとに計測し、計測したデータを管理装置などへ送信する通信機能を備えたスマートメータの導入が進みつつある。特許文献１には、スマートメータにより電力使用量を計測済の需要家から他の需要家の電力使用量を推定する管理装置が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１８−１１４１８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかし、従来のアナログメータをスマートメータに交換する場合、作業者は、スマートメータの諸元と、取り外したアナログメータの諸元とが記録された検収表を使用し、交換の際にスマートメータの諸元シールが貼られたアナログメータの写真を撮り、写真に写ったアナログメータの諸元と検収表とを照合する検収作業を行う必要があり、作業者の作業負担を軽減することが望まれていた。

【0005】

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、メータ交換業務における作業効率を向上させることができるアナログメータ諸元認識装置、コンピュータプログラム及びアナログメータ諸元認識方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の実施の形態に係るアナログメータ諸元認識装置は、アナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域の間の配置を示す配置情報を記憶する記憶部と、学習器と、アナログメータの入力画像を取得する取得部と、前記取得部で取得した入力画像を前記学習器に入力して前記アナログメータの複数の諸元領域の中から所定数の基準領域を選定する選定部と、前記選定部で選定した基準領域及び前記記憶部に記憶した配置情報に基づいて前記基準領域を除く複数の他の諸元領域を特定する特定部とを備える。

【0007】

本発明の実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、アナログメータの入力画像を取得する処理と、取得した入力画像を学習器に入力して前記アナログメータの複数の諸元領域の中から所定数の基準領域を選定する処理と、選定した基準領域及びアナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域の間の配置を示す配置情報に基づいて前記基準領域を除く複数の他の諸元領域を特定する処理とを実行させる。

【0008】

本発明の実施の形態に係るアナログメータ諸元認識方法は、アナログメータの入力画像を取得し、取得された入力画像を学習器に入力して前記アナログメータの複数の諸元領域の中から所定数の基準領域を選定し、選定された基準領域及びアナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域の間の配置を示す配置情報に基づいて前記基準領域を除く複数の他の諸元領域を特定する。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、メータ交換業務における作業効率を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本実施の形態のアナログメータ諸元認識装置としての諸元認識装置の構成の一例を示すブロック図である。

【図2】入力画像の要部の一例を示す模式図である。

【図3】学習器の学習方法の一例を示す模式図である。

【図4】諸元領域を繋ぐ線分の傾きを示す説明図である。

【図5】配置情報が諸元領域を繋ぐ線分の傾きである場合の一例を示す模式図である。

【図6】諸元領域の縦方向の長さの比及び横方向の長さの比を示す説明図である。

【図7】配置情報が諸元領域の縦方向の長さの比及び横方向の長さの比である場合の一例を示す模式図である。

【図8】他の諸元領域の位置を特定する方法の一例を示す模式図である。

【図9】他の諸元領域の大きさを特定する方法の一例を示す模式図である。

【図10】誤差が含まれる場合のアナログメータの諸元領域の一例を示す模式図である。

【図11】探索領域による探索の一例を示す模式図である。

【図12】補完後の諸元領域の一例を示す模式図である。

【図13】補完後のアナログメータの諸元領域の一例を示す模式図である。

【図14】検収表の一例を示す模式図である。

【図15】本実施の形態の諸元認識装置の処理の手順の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１は本実施の形態のアナログメータ諸元認識装置としての諸元認識装置５０の構成の一例を示すブロック図である。諸元認識装置５０は、装置全体を制御する制御部５１、取得部５２、選定部５３、特定部５４、記憶部５５、学習器５６、補完部５７、文字認識部５８及び照合部５９を備える。

【0012】

取得部５２は、アナログメータの入力画像を取得する。入力画像は、アナログメータの複数の諸元領域内の諸元が撮影された画像である。

【0013】

図２は入力画像の要部の一例を示す模式図である。アナログメータのラベル（要部）には、例えば、符号ｒ１〜ｒ９で示す９個の諸元が記載されている。アナログメータの諸元は、例えば、交流の相数（ｒ１）、製造年度（ｒ２）、電力使用量を示す数字（ｒ３）、型式（ｒ４）、交流の線数（ｒ５）、電圧（ｒ６）、電流（ｒ７）、製造メーカ（ｒ８）、シリアル番号（ｒ９）などを含む。諸元を囲む矩形状の領域を諸元領域と称する。

【0014】

学習器５６は、教師データを用いて機械学習された学習モデルであり、例えば、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）で構成することができる。ＳＶＭは、入力された画像が、正解画像か不正解画像かに分類することができる。本明細書では、学習器５６をＳＶＭとして説明するが、学習器５６は、ＳＶＭに限定されるものではない。学習器５６は、予めアナログメータの複数の諸元領域を検出できるように学習されている。

【0015】

より具体的には、学習器５６は、アナログメータの諸元が記載された複数の領域それぞれを撮像した諸元画像を用いて学習してあり、アナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域を検出することができる。諸元領域は、アナログメータを撮影した画像から諸元が記載された矩形状の領域を切り出した画像である。一つのアナログメータにＮ個の諸元が記載されている場合、Ｎ個の諸元画像を切り出すことができる。学習器５６は、正しい諸元が記載された諸元画像（正解画像）及び不正解画像の集合、並びに正解・不正解の教師ラベルを用いて学習することができる。これにより、未知の入力画像を学習器５６に入力すると、学習器５６は、複数の諸元領域を検出することができる。

【0016】

図３は学習器５６の学習方法の一例を示す模式図である。図３に示すように、学習器５６は、複数の学習器で構成することができる。例えば、アナログメータの諸元が、ｒ１〜ｒｎのｎ個ある場合、各諸元に対応付けて、学習器５６１、５６２、…、５６ｎのｎ個の学習器で構成することができる。

【0017】

学習器５６１を学習させる場合には、諸元ｒ１を切り出した諸元ｒ１画像（正解画像）及び諸元ｒ１が含まれていない不正解画像の集合、並びに正解・不正解の教師ラベル（例えば、諸元領域Ｒ１であるか否かを示すラベル）を用いて学習することができる。

【0018】

学習器５６２を学習させる場合には、諸元ｒ２を切り出した諸元ｒ２画像（正解画像）及び諸元ｒ２が含まれていない不正解画像の集合、並びに正解・不正解の教師ラベル（例えば、諸元領域Ｒ２であるか否かを示すラベル）を用いて学習することができる。他の学習器も同様である。

【0019】

正解であるか不正解であるかを分類するために用いる特徴量としては、例えば、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴量（局所領域内の勾配方向ごとの勾配強度のヒストグラム）を用いることができるが、これに限定されない。例えば、ＥＯＨ（Edge of Orientation Histograms）特徴量、ＥＨＯＧ（Extended HOG）特徴量、Edgelet特徴量などを用いてもよい。

【0020】

複数の学習器それぞれが、対象とする諸元が記載された諸元領域を検出することができるので、個々の学習器は、対象の諸元領域だけを検出すればよく、少ない学習データでも学習器を学習させることができる。また、個々の学習器は、対象の諸元領域だけを検出すればよいので、検出精度を高めることができる。

【0021】

記憶部５５は、アナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域の間の配置を示す配置情報を記憶することができる。配置情報は、予めアナログメータを撮影した画像を用いて算出しておくことができる。以下、配置情報の詳細について説明する。

【0022】

配置情報には、アナログメータの複数の諸元領域のうちの任意の一方の諸元領域と他方の諸元領域それぞれの所定位置を繋ぐ線分の傾き情報を含む。所定位置は、例えば、矩形状の諸元領域の中央（中点）とすることができる。

【0023】

図４は諸元領域を繋ぐ線分の傾きを示す説明図である。アナログメータの複数の諸元領域のうちの任意の２つの諸元領域をＲｉ、Ｒｊとする。諸元領域の数をｎとすると、ｉ＝１…ｎ、ｊ＝１…ｎ、ｉ≠ｊである。諸元領域Ｒｉの中点を（ｘｉ、ｙｉ）とし、諸元領域Ｒｊの中点を（ｘｊ、ｙｊ）とする。諸元領域ＲｉからＲｊの線分の傾きＳｉｊは、Ｓｉｊ＝（ｙｊ−ｙｉ）／（ｘｊ−ｘｉ）で求めることができ、諸元領域ＲｊからＲｉの線分の傾きＳｊｉは、Ｓｊｉ＝（ｙｉ−ｙｊ）／（ｘｉ−ｘｊ）で求めることができる。

【0024】

図５は配置情報が諸元領域を繋ぐ線分の傾きである場合の一例を示す模式図である。図５において、縦方向の諸元領域Ｒ１〜Ｒｎは、線分の始点側を表し、横方向の諸元領域Ｒ１〜Ｒｎは、線分の終点側を表す。例えば、諸元領域Ｒ１から諸元領域Ｒ２への線分の傾きはＳ１２である。他の傾きも同様である。

【0025】

また、配置情報は、アナログメータの複数の諸元領域のうちの任意の一方の諸元領域に対する他方の諸元領域の縦方向の長さの比及び横方向の長さの比を含む。

【0026】

図６は諸元領域の縦方向の長さの比及び横方向の長さの比を示す説明図である。アナログメータの複数の諸元領域のうちの任意の２つの諸元領域をＲｉ、Ｒｊとする。諸元領域の数をｎとすると、ｉ＝１…ｎ、ｊ＝１…ｎ、ｉ≠ｊである。諸元領域Ｒｉの縦方向の長さをｄｙｉとし、横方向の長さをｄｘｉとする。諸元領域Ｒｊの縦方向の長さをｄｙｊとし、横方向の長さをｄｘｊとする。諸元領域Ｒｉに対するＲｊの縦辺長比をｈｉｊとし、横辺長比をｗｉｊとすると、ｈｉｊ＝ｄｙｊ／ｄｙｉであり、ｗｉｊ＝ｄｘｊ／ｄｘｉで求めることができる。また、諸元領域Ｒｊに対するＲｉの縦辺長比をｈｊｉとし、横辺長比をｗｊｉとすると、ｈｊｉ＝ｄｙｉ／ｄｙｊであり、ｗｊｉ＝ｄｘｉ／ｄｘｊで求めることができる。

【0027】

図７は配置情報が諸元領域の縦方向の長さの比及び横方向の長さの比である場合の一例を示す模式図である。図７において、縦方向の諸元領域Ｒ１〜Ｒｎは、縦方向の長さの比及び横方向の長さの比の基準となる側の諸元領域を表す。例えば、諸元領域Ｒ１に対する諸元領域Ｒ２の縦方向の長さの比及び横方向の長さの比は、それぞれｈ１２、ｗ１２である。他の縦方向の長さの比及び横方向の長さの比も同様である。

【0028】

選定部５３は、取得部５２で取得した入力画像を学習器５６に入力してアナログメータの複数の諸元領域の中から所定数の基準領域を選定する。より具体的には、選定部５３は、学習器５６が検出する複数の諸元領域の検出精度に基づいて基準領域を選定することができる。所定数は、例えば、２であるが、２に限定されない。

【0029】

学習器５６の学習の過程で、学習器５６が検出する複数の諸元領域の検出精度（正解率）の差異の傾向を把握することができる。選定部５３は、学習器５６が検出する複数の候補領域の中で、例えば、最も検出精度の高い候補領域を選定することができる。

【0030】

特定部５４は、選定部５３で選定した基準領域及び記憶部５５に記憶した配置情報に基づいて基準領域を除く複数の他の諸元領域を特定する。選定した基準領域が、学習器５６の検出精度が最も高い諸元領域であり、配置情報は、アナログメータを撮像した画像を用いて予め算出してあるので、精度を高くすることができる。基準領域と配置情報を用いることにより、他の諸元領域を精度よく特定することができる。次に、配置情報を用いて他の諸元領域の特定方法の詳細について説明する。

【0031】

図８は他の諸元領域の位置を特定する方法の一例を示す模式図である。選定部５３で選定した基準領域を基準領域１、２とする。特定する諸元領域をＲｋとする。基準領域１の中点と諸元領域Ｒｋの中点を繋ぐ線分の傾きを有する直線を基準領域１の中点を通るように描く。同様に、基準領域２の中点と諸元領域Ｒｋの中点を繋ぐ線分の傾きを有する直線を基準領域２の中点を通るように描く。両方の直線の交点が、諸元領域Ｒｋの中点となる。これにより、諸元領域Ｒｋの位置を特定することができる。他の諸元領域の位置も同様にして特定することができる。

【0032】

このように、２つの基準領域それぞれの所定位置と他の候補領域の所定位置とを繋ぐ線分の傾きは、配置情報から求めることができるので、当該他の諸元領域の位置を特定することができる。

【0033】

図９は他の諸元領域の大きさを特定する方法の一例を示す模式図である。基準領域１の縦方向の長さをｄｙ１とし、横方向の長さをｄｘ１とする。基準領域１に対する諸元領域の縦方向の長さの比及び横方向の長さの比をそれぞれｈ１ｋ、ｗ１ｋとする。諸元領域Ｒｋの縦方向の長さｄｙｋは、ｄｙｋ＝ｄｙ１×ｈ１ｋで求めることができ、諸元領域Ｒｋの横方向の長さｄｘｋは、ｄｘｋ＝ｄｘ１×ｗ１ｋで求めることができる。これにより、諸元領域Ｒｋの大きさを特定することができる。他の諸元領域の大きさも同様にして特定することができる。

【0034】

このように、１つの基準領域の縦方向の長さ及び横方向の長さに、当該基準領域に対する他の候補領域の縦方向の長さの比及び横方向の長さの比を乗算することにより、当該他の候補領域の縦方向の長さ及び横方向の長さを求めることができ、当該他の候補領域の大きさを特定することができる。

【0035】

諸元領域を精度良く特定することにより、諸元領域内の諸元が記載された文字（英数字、漢字など）を正確に文字認識することができ、検収表との照合を自動化できるので、目視や手作業による検収作業が不要になり、メータ交換業務における作業効率を向上させることができる。

【0036】

入力画像の中には、配置情報を算出する際に用いられたアナログメータの画像と撮影条件の違い等の影響により、特定した他の諸元領域の位置又は大きさに誤差が含まれる場合がある。

【0037】

図１０は誤差が含まれる場合のアナログメータの諸元領域の一例を示す模式図である。図１０の例では、交流の相数を表す「単」が記載された領域を基準領域１とし、製造年度を表す「１９９９」が記載された領域を基準領域２としている。基準領域１、２は正確に特定されている。複数の諸元領域のうち基準領域１、２を除く他の諸元領域を矩形状の破線で示す。図１０の例では、特定した他の諸元領域と本来求めたい領域にずれが生じている。なお、図１０では、便宜上、ずれを分かりやすくするため、破線で示す他の諸元領域が傾いているように図示している。次に、特定部５４で特定した他の諸元領域を補完する方法について説明する。

【0038】

補完部５７は、特定部５４で特定した他の諸元領域の位置又は大きさの少なくとも一方を補完する。特定した他の諸元領域の位置又は大きさの少なくとも一方を補完することにより、他の諸元領域の位置又は大きさを改善することができる。

【0039】

より具体的には、補完部５７は、探索部としての機能を有し、特定部５４で特定した他の諸元領域の全部又は一部を含む当該他の諸元領域の周辺領域を、所要の探索領域を繰り返し移動させて探索する。探索する場合、探索領域は、一部が重なるように繰り返し移動させることができる。

【0040】

図１１は探索領域による探索の一例を示す模式図である。実線で示す矩形領域は補完前の諸元領域（特定部５４で特定した他の諸元領域）である。破線で示す矩形領域は探索領域を示す。図１１に示すように、補完部５７は、探索領域を少しずつ移動させて補完前の諸元領域の周辺領域を探索する。

【0041】

補完部５７は、繰り返し移動させた探索領域それぞれを学習器５６に入力して得られた結果に基づいて他の諸元領域を補完することができる。学習器は５６、繰り返し入力される異なる探索領域それぞれが正解画像であるか不正解画像であるかに分類することができる。分類に用いる特徴量としては、例えば、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴量（局所領域内の勾配方向ごとの勾配強度のヒストグラム）を用いることができるが、これに限定されない。例えば、ＥＯＨ（Edge of Orientation Histograms）特徴量、ＥＨＯＧ（Extended HOG）特徴量、Edgelet特徴量などを用いてもよい。これにより、特定部５４で特定した他の諸元領域の周辺領域内で補完された諸元領域を得ることができる。特に、諸元領域の位置を補完することができる。

【0042】

また、補完部５７は、探索領域の大きさを変更しながら周辺領域を探索することができる。これにより、特定部５４で特定した他の諸元領域の周辺領域内で補完された諸元領域を得ることができる。特に、諸元領域の大きさを補完することができる。

【0043】

補完前の諸元領域が特定され、その座標位置が概略分かっているので、補完部５７による探索領域を余り広げる必要がなく、処理範囲を小さくできるので計算コストを抑制することができる。また、余分な不正解領域を学習させる必要がないので、誤認識率を低減することができる。また、画像の歪補正も不要になる。

【0044】

図１２は補完後の諸元領域の一例を示す模式図である。破線で示す矩形領域は補完前の諸元領域（特定部５４で特定した他の諸元領域）である。実線で示す矩形領域は補完後の諸元領域である。図１２の例では、補完前の諸元領域の位置及び大きさが補完されている。なお、補完の例は、図１２の例に限定されるものではなく、補完前の諸元領域の位置だけを補完する場合、あるいは大きさだけを補完する場合もある。

【0045】

図１３は補完後のアナログメータの諸元領域の一例を示す模式図である。図１３の例では、図１０の例と同様、交流の相数を表す「単」が記載された領域を基準領域１とし、製造年度を表す「１９９９」が記載された領域を基準領域２としている。複数の諸元領域のうち基準領域１、２を除く補完された他の諸元領域を矩形状の実線で示す。図１３に示すように、補完した他の諸元領域と本来求めたい領域のずれが小さくなり、諸元領域の位置及び大きさが改善していることが分かる。

【0046】

文字認識部５８は、基準領域及び他の諸元領域に記載された文字を認識することができる。文字は、例えば、英数字、漢字などを含む。

【0047】

照合部５９は、文字認識部５８で認識した文字と予め記録された検収表のアナログメータの諸元とを照合する。

【0048】

図１４は検収表の一例を示す模式図である。検収表は、例えば、アナログメータの諸元と、当該アナログメータから交換されたスマートメータの諸元とを、アナログメータごとに対応付けて記録された表である。アナログメータの諸元には、前述のとおり、電力使用量を示す数字（ｋＷｈ）、型式（形）、電圧（Ｖ）、電流（Ａ）、交流の相数（相）、交流の線数（線式）、製造メーカ（会社）、シリアル番号（ＮＯ．）、製造年度（年製）などを含む。スマートメータの諸元には、計器ＩＤなどが含まれる。

【0049】

文字認識部５８により諸元領域内の諸元が記載された文字を正確に文字認識することができ、照合部５９により検収表との照合を自動化できるので、目視や手作業による検収作業が不要になり、メータ交換業務における作業効率を向上させることができる。

【0050】

また、照合部５９は、型式取得部としての機能を有し、アナログメータの型式を取得することができる。例えば、アナログメータの写真に写っているスマートメータの諸元シールに記載されたＱＲコード（登録商標）を読み取り、読み取った計器ＩＤに基づいて検収表を探索してアナログメータの型式を取得することができる。

【0051】

制御部５１は、選択部としての機能を有し、照合部５９で取得した型式に応じて所要の学習器を選択することができる。アナログメータの型式が異なると、諸元の内容、諸元が記載された領域の数、位置、大きさ等が異なる。そこで、予め型式に応じて学習した学習器５６を準備しておき、型式に応じて学習器５６を選択することにより、型式に関わらず、諸元領域を精度良く特定することができる。

【0052】

図１５は本実施の形態の諸元認識装置５０の処理の手順の一例を示すフローチャートである。以下では便宜上、処理の主体を制御部５１として説明する。制御部５１は、アナログメータの入力画像を取得し（Ｓ１１）、複数の諸元領域を検出する（Ｓ１２）。制御部５１は、検出した複数の諸元領域の中から基準領域を選定する（Ｓ１３）。

【0053】

制御部５１は、基準領域及び配置情報に基づいて、複数の諸元領域から基準領域を除いた他の諸元領域を特定する（Ｓ１４）。制御部５１は、特定した他の諸元領域を補完し（Ｓ１５）、基準領域内及び補完した諸元領域内に記載された文字を認識する（Ｓ１６）。

【0054】

制御部５１は、認識した文字情報を記録し（Ｓ１７）、他の入力画像の有無を判定する（Ｓ１８）。他の入力画像がある場合（Ｓ１８でＹＥＳ）、制御部５１は、ステップＳ１１以降の処理を繰り返す。他の入力画像がない場合（Ｓ１８でＮＯ）、制御部５１は、アナログメータの入力画像から認識した文字情報と検収表とを照合し（Ｓ１９）、処理を終了する。

【0055】

本実施の形態の諸元認識装置５０は、ＣＰＵ（プロセッサ）、ＧＰＵ、ＲＡＭ（メモリ）などを備えたコンピュータを用いて実現することもできる。すなわち、図１５に示すような、各処理の手順を定めたコンピュータプログラムをコンピュータに備えられたＲＡＭ（メモリ）にロードし、コンピュータプログラムをＣＰＵ（プロセッサ）で実行することにより、コンピュータ上で諸元認識装置５０を実現することができる。コンピュータプログラムは記録媒体に記録され流通されてもよい。

【0056】

上述のように、本実施の形態によれば、諸元領域を精度良く特定することにより、諸元領域内の元が記載された文字（英数字、漢字など）を正確に文字認識することができ、検収表との照合を自動化できるので、目視や手作業による検収作業が不要になり、メータ交換業務における作業効率を向上させることができる。

【0057】

本実施の形態に係るアナログメータ諸元認識装置は、アナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域の間の配置を示す配置情報を記憶する記憶部と、学習器と、アナログメータの入力画像を取得する取得部と、前記取得部で取得した入力画像を前記学習器に入力して前記アナログメータの複数の諸元領域の中から所定数の基準領域を選定する選定部と、前記選定部で選定した基準領域及び前記記憶部に記憶した配置情報に基づいて前記基準領域を除く複数の他の諸元領域を特定する特定部とを備える。

【0058】

本実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、アナログメータの入力画像を取得する処理と、取得した入力画像を学習器に入力して前記アナログメータの複数の諸元領域の中から所定数の基準領域を選定する処理と、選定した基準領域及びアナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域の間の配置を示す配置情報に基づいて前記基準領域を除く複数の他の諸元領域を特定する処理とを実行させる。

【0059】

本実施の形態に係るアナログメータ諸元認識方法は、アナログメータの入力画像を取得し、取得された入力画像を学習器に入力して前記アナログメータの複数の諸元領域の中から所定数の基準領域を選定し、選定された基準領域及びアナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域の間の配置を示す配置情報に基づいて前記基準領域を除く複数の他の諸元領域を特定する。

【0060】

記憶部は、アナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域の間の配置を示す配置情報を記憶する。配置情報は、予めアナログメータを撮影した画像を用いて算出しておくことができる。アナログメータの諸元は、例えば、電力使用量を示す数字、電圧、電流、型式、交流の相数、交流の線数、製造メーカ、製造年度、シリアル番号などを含む。諸元領域は、これの諸元を囲む矩形状の領域とすることができる。

【0061】

学習器は、教師データを用いて機械学習された学習モデルであり、例えば、ＳＶＭ（サポートベクターマシン）で構成することができる。ＳＶＭは、入力された画像が、正解画像か不正解画像かに分類することができる。なお、学習器は、ＳＶＭに限定されるものではない。学習器は、予めアナログメータの複数の諸元領域を検出できるように学習されている。

【0062】

取得部は、アナログメータの入力画像を取得する。入力画像は、アナログメータの複数の諸元領域内の諸元が撮影された画像である。

【0063】

選定部は、取得した入力画像を学習器に入力してアナログメータの複数の諸元領域の中から所定数の基準領域を選定する。入力画像を学習器に入力すると、学習器は、複数の諸元領域を検出することができる。学習器の学習の過程で、学習器が検出する複数の諸元領域の検出精度（正解率）の差異の傾向を把握することができる。選定部は、学習器が検出する複数の候補領域の中で、例えば、最も検出精度の高い候補領域を選定することができる。所定数は、例えば、２であるが、２に限定されない。

【0064】

特定部は、選定した基準領域及び記憶部に記憶した配置情報に基づいて基準領域を除く複数の他の諸元領域を特定する。選定した基準領域が、学習器の検出精度が最も高い諸元領域であり、配置情報は、アナログメータを撮像した画像を用いて予め算出してあるので、精度を高くすることができる。基準領域と配置情報を用いることにより、他の諸元領域を精度よく特定することができる。

【0065】

諸元領域を精度良く特定することにより、諸元領域内の諸元が記載された文字（英数字、漢字など）を正確に文字認識することができ、検収表との照合を自動化できるので、目視や手作業による検収作業が不要になり、メータ交換業務における作業効率を向上させることができる。

【0066】

本実施の形態に係るアナログメータ諸元認識装置において、前記配置情報は、一方の諸元領域と他方の諸元領域それぞれの所定位置を繋ぐ線分の傾き情報を含む。

【0067】

配置情報は、一方の諸元領域と他方の諸元領域それぞれの所定位置を繋ぐ線分の傾き情報を含む。所定位置は、例えば、矩形状の諸元領域の中央（中点）とすることができる。２つの基準領域それぞれの所定位置と他の候補領域の所定位置とを繋ぐ線分の傾きは、配置情報から求めることができるので、当該他の諸元領域の位置を特定することができる。

【0068】

本実施の形態に係るアナログメータ諸元認識装置において、前記配置情報は、一方の諸元領域に対する他方の諸元領域の縦方向の長さの比及び横方向の長さの比を含む。

【0069】

配置情報は、一方の諸元領域に対する他方の諸元領域の縦方向の長さの比及び横方向の長さの比を含む。１つの基準領域の縦方向の長さ及び横方向の長さに、当該基準領域に対する他の候補領域の縦方向の長さの比及び横方向の長さの比を乗算することにより、当該他の候補領域の縦方向の長さ及び横方向の長さを求めることができ、当該他の候補領域の大きさを特定することができる。

【0070】

本実施の形態に係るアナログメータ諸元認識装置は、前記特定部で特定した他の諸元領域の位置又は大きさの少なくとも一方を補完する補完部を備える。

【0071】

補完部は、特定部で特定した他の諸元領域の位置又は大きさの少なくとも一方を補完する。入力画像の中には、配置情報を算出する際に用いられたアナログメータの画像と撮影条件の違い等の影響により、特定した他の諸元領域の位置又は大きさに誤差が含まれる場合がある。特定した他の諸元領域の位置又は大きさの少なくとも一方を補完することにより、他の諸元領域の位置又は大きさを改善することができる。

【0072】

本実施の形態に係るアナログメータ諸元認識装置は、前記特定部で特定した他の諸元領域の全部又は一部を含む前記他の諸元領域の周辺領域を、所要の探索領域を繰り返し移動させて探索する探索部を備え、前記補完部は、前記探索部で繰り返し移動させた探索領域それぞれを前記学習器に入力して得られた結果に基づいて前記他の諸元領域を補完する。

【0073】

探索部は、特定部で特定した他の諸元領域の全部又は一部を含む当該他の諸元領域の周辺領域を、所要の探索領域を繰り返し移動させて探索する。探索する場合、探索領域は、一部が重なるように繰り返し移動させることができる。

【0074】

補完部は、探索部で繰り返し移動させた探索領域それぞれを学習器に入力して得られた結果に基づいて他の諸元領域を補完する。学習器は、繰り返し入力される異なる探索領域それぞれが正解画像であるか不正解画像であるかに分類することができる。分類に用いる特徴量としては、例えば、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴量（局所領域内の勾配方向ごとの勾配強度のヒストグラム）を用いることができるが、これに限定されない。例えば、ＥＯＨ（Edge of Orientation Histograms）特徴量、ＥＨＯＧ（Extende諸元領域の周辺領域内で補完された諸元領域を得ることができる。特に、諸元領域の位置を補完することができる。

【0075】

本実施の形態に係るアナログメータ諸元認識装置において、前記探索部は、前記探索領域の大きさを変更しながら前記周辺領域を探索する。

【0076】

探索部は、探索領域の大きさを変更しながら周辺領域を探索する。これにより、特定部で特定した他の諸元領域の周辺領域内で補完された諸元領域を得ることができる。特に、諸元領域の大きさを補完することができる。

【0077】

本実施の形態に係るアナログメータ諸元認識装置において、前記学習器は、アナログメータの諸元が記載された複数の領域それぞれを撮像した諸元画像を用いて学習してあり、アナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域を検出する。

【0078】

学習器は、アナログメータの諸元が記載された複数の領域それぞれを撮像した諸元画像を用いて学習してあり、アナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域を検出する。諸元領域は、アナログメータを撮影した画像から諸元が記載された矩形状の領域を切り出した画像である。一つのアナログメータにＮ個の諸元が記載されている場合、Ｎ個の諸元画像を切り出すことができる。学習器は、正しい諸元が記載された諸元画像（正解画像）及び不正解画像の集合、並びに正解・不正解の教師ラベルを用いて学習することができる。これにより、未知の入力画像を学習器に入力すると、学習器は、複数の諸元領域を検出することができる。

【0079】

本実施の形態に係るアナログメータ諸元認識装置は、アナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域それぞれを検出する複数の学習器を備える。

【0080】

複数の学習器は、アナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域それぞれを検出する。例えば、アナログメータにＮ個の諸元が記載されている場合、Ｎ個の学習器を備えるようにして、それぞれの学習器が、対象とする諸元が記載された諸元領域を検出するようにする。これにより、個々の学習器は、対象の諸元領域だけを検出すればよいので、少ない学習データでも学習器を学習させることができる。また、個々の学習器は、対象の諸元領域だけを検出すればよいので、検出精度を高めることができる。

【0081】

本実施の形態に係るアナログメータ諸元認識装置において、前記選定部は、前記学習器が検出する複数の諸元領域の検出精度に基づいて基準領域を選定する。

【0082】

選定部は、学習器が検出する複数の諸元領域の検出精度に基づいて基準領域を選定する。学習器の学習の過程で、学習器が検出する複数の諸元領域の検出精度の差異の傾向を把握することができる。選定部は、学習器が検出する複数の候補領域の中で、例えば、最も検出精度の高い候補領域を選定することができる。

【0083】

本実施の形態に係るアナログメータ諸元認識装置は、前記基準領域及び前記他の諸元領域に記載された文字を認識する文字認識部と、前記文字認識部で認識した文字と予め記録されたアナログメータの諸元とを照合する照合部とを備える。

【0084】

文字認識部は、基準領域及び他の諸元領域に記載された文字を認識する。文字は、例えば、英数字、漢字などを含む。照合部は、文字認識部で認識した文字と予め記録されたアナログメータの諸元とを照合する。文字認識部により諸元領域内の諸元が記載された文字を正確に文字認識することができ、照合部により検収表との照合を自動化できるので、目視や手作業による検収作業が不要になり、メータ交換業務における作業効率を向上させることができる。

【0085】

本実施の形態に係るアナログメータ諸元認識装置は、アナログメータの型式を取得する型式取得部と、前記型式取得部で取得した型式に応じて所要の学習器を選択する選択部とを備える。

【0086】

型式取得部は、アナログメータの型式を取得する。例えば、アナログメータの写真に写っているスマートメータの諸元シールに記載されたＱＲコード（登録商標）を読み取り、読み取った計器ＩＤに基づいて検収表を探索してアナログメータの型式を取得することができる。

【0087】

選択部は、取得した型式に応じて所要の学習器を選択する。アナログメータの型式が異なると、諸元の内容、諸元が記載された領域の数、位置、大きさ等が異なる。そこで、予め型式に応じて学習した学習器を準備しておき、型式に応じて学習器を選択することにより、型式に関わらず、諸元領域を精度良く特定することができる。

【符号の説明】

【0088】

５０ 諸元認識装置
５１ 制御部
５２ 取得部
５３ 選定部
５４ 特定部
５５ 記憶部
５６、５６１、５６２、５６ｎ 学習器
５７ 補完部
５８ 文字認識部
５９ 照合部

【要約】

【課題】メータ交換業務における作業効率を向上させることができるアナログメータ諸元認識装置、コンピュータプログラム及びアナログメータ諸元認識方法を提供する。
【解決手段】アナログメータ諸元認識装置は、アナログメータの諸元が記載された複数の諸元領域の間の配置を示す配置情報を記憶する記憶部と、学習器と、アナログメータの入力画像を取得する取得部と、取得した入力画像を学習器に入力してアナログメータの複数の諸元領域の中から所定数の基準領域を選定する選定部と、選定した基準領域及び配置情報に基づいて基準領域を除く複数の他の諸元領域を特定する特定部とを備える。
【選択図】図１

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】