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特開2022-66951プログラム、情報処理方法、及び情報処理システム

書誌要約請求の範囲詳細な説明課題実施例実施するための形態図面の説明

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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022066951

(43)【公開日】2022-05-02

(54)【発明の名称】プログラム、情報処理方法、及び情報処理システム

(51)【国際特許分類】

B65F 5/00 20060101AFI20220422BHJP

G07C 9/38 20200101ALI20220422BHJP

G08G 1/14 20060101ALI20220422BHJP

G08G 1/015 20060101ALI20220422BHJP

G08G 1/04 20060101ALI20220422BHJP

G06Q 50/30 20120101ALI20220422BHJP

G16Y 10/35 20200101ALI20220422BHJP

G16Y 10/40 20200101ALI20220422BHJP

G16Y 40/10 20200101ALI20220422BHJP

【ＦＩ】

B65F5/00

G07C9/38

G08G1/14 A

G08G1/015 A

G08G1/04 C

G06Q50/30

G16Y10/35

G16Y10/40

G16Y40/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2020175577

(22)【出願日】2020-10-19

(71)【出願人】

【識別番号】000002358

【氏名又は名称】新明和工業株式会社

(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】宇和直哉

【テーマコード（参考）】

3E025

3E138

5H181

5L049

【Ｆターム（参考）】

3E025AA04

3E025CA01

3E025EA01

3E025EB06

3E025EB08

3E138AA07

3E138JA03

3E138JB10

3E138JC19

3E138JD09

5H181AA01

5H181AA03

5H181AA07

5H181AA15

5H181BB20

5H181CC04

5H181EE07

5H181FF24

5H181FF25

5H181FF27

5H181FF33

5H181GG20

5H181JJ01

5H181JJ05

5H181JJ08

5H181JJ21

5H181KK04

5H181KK06

5H181KK07

5H181KK08

5L049CC42

(57)【要約】

【課題】車両の種類に応じて、ごみ処理施設への車両の入場を許可するか否かを判定することができるプログラム等を提供する。
【解決手段】プログラムは、塵芥車を含む複数種類の車両２が入場するごみ処理施設１において、該ごみ処理施設１に入場する前記車両２が撮像される第１画像データ、及び前記ごみ処理施設１内の前記車両２が撮像される第２画像データの少なくとも一方を含む車両画像データを取得し、車両画像データを入力した場合に、車両２の種類を出力するよう学習された学習モデルに、取得した前記車両画像データを入力して前記車両２の種類を取得し、取得した前記車両２の種類と、車両２の種類に応じて前記ごみ処理施設１内に設けられた停車スペース６との関係に基づいて、前記ごみ処理施設１への前記車両２の入場を許可するか否かを判定する処理をコンピュータに実行させる。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

塵芥車を含む複数種類の車両が入場するごみ処理施設において、該ごみ処理施設に入場する前記車両が撮像される第１画像データ、及び前記ごみ処理施設内の前記車両が撮像される第２画像データの少なくとも一方を含む車両画像データを取得し、
車両画像データを入力した場合に、車両の種類を出力するよう学習された学習モデルに、取得した前記車両画像データを入力して前記車両の種類を取得し、
取得した前記車両の種類と、車両の種類に応じて前記ごみ処理施設内に設けられた停車スペースとの関係に基づいて、前記ごみ処理施設への前記車両の入場を許可するか否かを判定する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。

【請求項2】

入場を許可するか否かの判定結果を報知する結果報知部へ、前記判定結果に応じて、入場を許可するか否かの情報を出力する
請求項１に記載のプログラム。

【請求項3】

前記結果報知部は、前記ごみ処理施設に入場する前記車両が待機する位置から視認可能な表示部、及び前記判定結果に関する音声を出力する音声出力部の少なくとも一方を含む
請求項２に記載のプログラム。

【請求項4】

第１カメラから、前記第１画像データを取得し、
取得した前記第１画像データを前記学習モデルに入力して、前記ごみ処理施設へ入場予定の前記車両の種類を取得し、
第２カメラから、前記第２画像データを取得し、
取得した前記第２画像データを前記学習モデルに入力して、前記ごみ処理施設内の前記車両の種類を取得し、
取得した前記ごみ処理施設内の前記車両の種類に基づき特定される空き停車スペースの種類と、取得した入場予定の前記車両の種類とに基づき、入場を許可するか否かを判定する
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のプログラム。

【請求項5】

前記第２画像データを取得し、
取得した前記第２画像データを前記学習モデルに入力して、前記ごみ処理施設内の前記車両の種類を取得し、
取得した前記ごみ処理施設内の前記車両の種類に基づき特定される空き停車スペースの種類に基づき、入場を許可するか否かを判定する
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のプログラム。

【請求項6】

前記第１画像データを取得し、
取得した前記第１画像データを前記学習モデルに入力して、前記ごみ処理施設へ入場予定の前記車両の種類を取得し、
前記停車スペースに設けられ、前記停車スペースに停車中の前記車両を検知する検知部の検知結果を取得し、
取得した前記検知結果に基づき特定される空き停車スペースの種類と、取得した入場予定の前記車両の種類とに基づき、入場を許可するか否かを判定する
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のプログラム。

【請求項7】

前記車両のナンバーと前記車両に積載されたごみの種類とが関連付けられたごみ種情報を取得し、
前記第１画像データを取得し、
取得した前記第１画像データに基づき検出される前記ナンバーと前記ごみ種情報とに基づき、前記ごみ処理施設に入場する前記車両に積載された前記ごみの種類を特定し、
特定した前記ごみの種類を、前記ごみの種類を通知する通知部へ出力する
請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のプログラム。

【請求項8】

前記第２画像データを取得し、
第２画像データを入力した場合に、前記車両、人物、及び前記ごみ処理施設内の特定の装置を含む検出対象の種類を出力するよう学習された前記学習モデルに、取得した前記第２画像データを入力して前記検出対象の種類を取得し、
取得した前記検出対象の種類に基づき、前記人物と前記車両又は前記装置との間の距離を導出し、
導出した距離が閾値以下である際、前記人物と前記車両又は前記装置との接近を示す情報を、前記人物と前記車両又は前記装置との接近を報知する接近報知部、及び前記装置の駆動を停止させる停止部の少なくとも一方へ出力する
請求項１から請求項７のいずれか１項に記載のプログラム。

【請求項9】

【請求項10】

塵芥車を含む複数種類の車両が入場するごみ処理施設において、該ごみ処理施設に入場する前記車両が撮像される第１画像データ、及び前記ごみ処理施設内の前記車両が撮像される第２画像データの少なくとも一方を含む車両画像データを取得する画像データ取得部と、
車両画像データを入力した場合に、車両の種類を出力するよう学習された学習モデルに、取得された前記車両画像データを入力して前記車両の種類を取得する種類取得部と、
取得された前記車両の種類と、車両の種類に応じて前記ごみ処理施設内に設けられた停車スペースとの関係に基づいて、前記ごみ処理施設への前記車両の入場を許可するか否かを判定する判定部と
を備える情報処理システム。

【請求項11】

第１カメラから、前記第１画像データを取得する第１画像データ取得部と、
取得された前記第１画像データを前記学習モデルに入力して、前記ごみ処理施設へ入場予定の前記車両の種類を取得する第１種類取得部と、
第２カメラから、前記第２画像データを取得する第２画像データ取得部と、
取得された前記第２画像データを前記学習モデルに入力して、前記ごみ処理施設内の前記車両の種類を取得する第２種類取得部とを備え、
前記判定部は、取得された前記ごみ処理施設内の前記車両の種類に基づき特定される空き停車スペースの種類と、取得された入場予定の前記車両の種類とに基づき、入場を許可するか否かを判定する
請求項１０に記載の情報処理システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、プログラム、情報処理方法、及び情報処理システムに関する。

【背景技術】

【0002】

ごみ処理場において、塵芥車、いわゆるごみ収集車をごみ処理施設に誘導するごみ処理場の管理システムが知られている。特許文献１に記載のごみ処理場の管理システムにおいてごみ処理施設には、ごみを受け入れるホッパー等の装置と、塵芥車の停車スペースとが設けられている。ごみを積載した塵芥車は、ごみ処理施設へ入場し、停車スペースに停車する。塵芥車に積載されたごみがホッパーに受け入れられる。ごみ処理施設には、入場可能な塵芥車の上限の台数、例えば停車スペースの数と同じ台数が定められている。管理システムは、停車スペースに停車している塵芥車の台数が上限の台数未満である際、ごみ処理施設への塵芥車の入場を許可する。管理システムは、停車スペースに停車している塵芥車の台数が上限の台数である際、ごみ処理施設への塵芥車の入場を許可しない。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１８－１６７９６３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上記のごみ処理場の管理システムにおいては、上限の台数以上の塵芥車がごみ処理施設へ入場することを防止することができる。しかしながら、人が一般車両等の塵芥車とは異なる車両に乗ってごみをごみ処理施設に持ち込むこと、即ち、塵芥車とは異なる車両がごみ処理施設に入場することが想定される。車両の種類、例えば塵芥車及び一般車両に応じてごみの排出方法は異なる場合があるので、停車スペースは停車する車両の種類に応じて設けられている場合がある。車両の種類に応じて停車スペースが異なる場合、例えば塵芥車が停車する停車スペースと、一般車両が停車する停車スペースとが異なる場合、ごみ処理施設への車両の入場を許可するか否かを判定する際に、車両の種類を考慮する必要がある。

【0005】

本開示は、車両の種類に応じて、ごみ処理施設への車両の入場を許可するか否かを判定することができるプログラム等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】

本開示の一態様に係るプログラムは、塵芥車を含む複数種類の車両が入場するごみ処理施設において、該ごみ処理施設に入場する前記車両が撮像される第１画像データ、及び前記ごみ処理施設内の前記車両が撮像される第２画像データの少なくとも一方を含む車両画像データを取得し、車両画像データを入力した場合に、車両の種類を出力するよう学習された学習モデルに、取得した前記車両画像データを入力して前記車両の種類を取得し、取得した前記車両の種類と、車両の種類に応じて前記ごみ処理施設内に設けられた停車スペースとの関係に基づいて、前記ごみ処理施設への前記車両の入場を許可するか否かを判定する処理をコンピュータに実行させる。

【0007】

本開示の一態様に係る情報処理方法は、塵芥車を含む複数種類の車両が入場するごみ処理施設において、該ごみ処理施設に入場する前記車両が撮像される第１画像データ、及び前記ごみ処理施設内の前記車両が撮像される第２画像データの少なくとも一方を含む車両画像データを取得し、車両画像データを入力した場合に、車両の種類を出力するよう学習された学習モデルに、取得した前記車両画像データを入力して前記車両の種類を取得し、取得した前記車両の種類と、車両の種類に応じて前記ごみ処理施設内に設けられた停車スペースとの関係に基づいて、前記ごみ処理施設への前記車両の入場を許可するか否かを判定する処理をコンピュータに実行させる。

【0008】

本開示の一態様に係る情報処理システムは、塵芥車を含む複数種類の車両が入場するごみ処理施設において、該ごみ処理施設に入場する前記車両が撮像される第１画像データ、及び前記ごみ処理施設内の前記車両が撮像される第２画像データの少なくとも一方を含む車両画像データを取得する画像データ取得部と、車両画像データを入力した場合に、車両の種類を出力するよう学習された学習モデルに、取得された前記車両画像データを入力して前記車両の種類を取得する種類取得部と、取得された前記車両の種類と、車両の種類に応じて前記ごみ処理施設内に設けられた停車スペースとの関係に基づいて、前記ごみ処理施設への前記車両の入場を許可するか否かを判定する判定部とを備える。

【発明の効果】

【0009】

本開示によれば、車両の種類に応じて、ごみ処理施設への車両の入場を許可するか否かを判定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】ごみ処理施設を有するごみ処理場の模式図である。

【図2】情報処理システムの構成例を示すブロック図である。

【図3】車両画像データの一例を示す模式図である。

【図4】学習モデルの構成を説明する説明図である。

【図5】制御部が行う車両の入場を許可するか否かを判定する判定処理を例示するフローチャートである。

【図6】実施形態２の制御部が行う判定処理を例示するフローチャートである。

【図7】実施形態３に係るごみ処理場を示す模式図である。

【図8】検知部ＤＢの内容例を示す概念図である。

【図9】実施形態３の制御部が行う判定処理を例示するフローチャートである。

【図10】実施形態４に係るごみ処理場を示す模式図である。

【図11】実施形態４の制御部が行う判定処理を例示するフローチャートである。

【図12】実施形態５に係る情報処理システムの構成例を示すブロック図である。

【図13】施設内画像データの一例を示す模式図である。

【図14】実施形態５の制御部が行う人物と車両又は特定の装置との接近を報知する為の報知処理を例示するフローチャートである。

【図15】実施形態５の変形例に係る情報処理システムの構成例を示すブロック図である。

【図16】実施形態６に係る情報処理システムの構成例を示すブロック図である。

【図17】ごみ種情報ＤＢの内容例を示す概念図である。

【図18】実施形態６の制御部が行う入場予定の車両に積載されたごみの種類を通知する為の通知処理を例示するフローチャートである。

【図19】実施形態７に係るごみ処理場の模式図である。

【図20】実施形態７の制御部が行う判定処理を例示するフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0011】

（実施形態１）
以下、本発明の実施形態を図面に基づき説明する。図１は、ごみ処理施設１を有するごみ処理場１００の模式図である。ごみ処理施設１の天井の図示は省略してある。ごみ処理施設１は、例えば家庭ごみ、不燃ごみ、又はプラスチックごみを受け入れる。ごみ処理場１００内を複数種類の車両２が走行する。複数種類の車両２は、ごみを収集する塵芥車、一般車両、フォークリフト、ホイールローダ、及び手押し台車を含む。本実施形態においては、塵芥車及び一般車両の２種類の車両２を用いた例を説明する。なお車両２の種類は３種類以上であってもよい。例えば車両２の種類は、塵芥車、一般車両及びその他車両でもよい。その他車両は塵芥車及び一般車両以外の車両２であり、例えばフォークリフト、ホイールローダ、及び手押し台車である。

【0012】

車両２には上記のごみが積載されている。ごみ処理場１００は、ごみ処理施設１への車両２の入場を許可するか否かを判定する情報処理装置３を有する。なお、車両２の入場を許可するか否かを判定する方法は後述する。ごみ処理施設１への車両２の入場が許可されている際、車両２はごみを搬入する為にごみ処理施設１へ入場する。

【0013】

ごみ処理場１００には、ごみ処理施設１の外であってごみ処理施設１の入口１０に近い位置に一時停止線１１が設けてある。図１において１台の車両２が一時停止線１１にて、ごみ処理施設１へ入場する為に一時停止し、待機している。一時停止線１１にて待機する車両２の後方に、１台の車両２が待機している。言い換えると、２台の車両２が、入口１０の付近にて一列に並んで待機している。図１の例において、一時停止線１１にて待機する車両２は、塵芥車である。当該車両２の後方の車両２は、一般車両である。

【0014】

ごみ処理場１００には、一時停止線１１にて待機する車両２を撮像する第１カメラ５が設けられている。一時停止線１１にて待機する車両２は、ごみ処理施設１へ入場する車両２である。例えば、第１カメラ５は監視カメラであり、連続して撮像を行う。図１において第１カメラ５は、ごみ処理施設１の外壁に取り付けられている。第１カメラ５は、ごみ処理施設１へ入場する車両２を撮像できればよく、ごみ処理施設１の外壁以外の場所に取り付けられていてもよい。第１カメラ５の向きは固定されており、第１カメラ５によって撮像される範囲も固定されている。以下、第１カメラ５がごみ処理施設１へ入場する車両２を撮像した画像データを第１画像データとも称する。第１画像データは、１フレームによる静止画、又は数フレームによる動画であってもよい。なお第１カメラ５はごみ処理施設１へ入場する車両２を撮像できればよく、第１カメラ５の向き及び第１カメラ５によって撮像される範囲が固定されていない構成でもよい。例えば第１カメラ５は向きを変更可能であってもよい。

【0015】

ごみ処理施設１の入口１０には、車両２のごみ処理施設１への入場を規制する規制装置が設けられている。図１の例において規制装置は、後述するごみ処理施設１への車両２の入場を許可するか否かの判定の結果に基づき、ごみ処理施設１への車両２の入場の可否を表示する表示部４である。表示部４は、ごみ処理施設１へ入場する車両２が待機する位置から視認可能な場所、例えば入口１０付近におけるごみ処理施設１の外壁に設けられている。例えば表示部４は、青色及び赤色に点灯可能な信号灯である。青色に点灯している表示部４は、車両２の入場が許可されている旨を示す。赤色に点灯している表示部４は、車両２の入場が許可されていない旨を示す。表示部４が赤色に点灯している際、車両２の入場は規制されている。なお信号灯が点灯する色は青色及び赤色に限定されない。表示部４は信号灯の点灯及び消灯によって入場の可否を表示してもよい。例えば表示部４は、車両２の入場が許可されていないことを示す際に点灯し、車両２の入場が許可されていることを示す際に消灯する構成でもよい。

【0016】

ごみ処理施設１へ入場する車両２の運転手は、表示部４を見て、車両２の入場の可否を確認する。車両２の入場が許可されている場合、運転手は車両２をごみ処理施設１へ入場させる。車両２の入場が許可されていない場合、運転手は、車両２の入場が許可されるまで車両２を待機させる。なお表示部４は信号灯に限定されず、例えばディスプレイでもよい。ディスプレイは入場の可否に応じて、「〇」及び「×」等の記号、又は、「許可」及び「不許可」等の文字を表示する。規制装置は表示部４に限定されず、例えば遮断機又はシャッターでもよい。遮断機又はシャッターは、入場の可否に応じて開閉する。遮断機又はシャッターが閉止状態である際、車両２の入場は規制される。

【0017】

ごみ処理施設１は入口１０と対向する位置に設けられた出口１２を有する。ごみ処理施設１内には、車両２の種類に応じて複数種類の停車スペース６が設けられている。本実施形態において、停車スペース６の個数は４つである。４つの停車スペース６のうち、３つの停車スペース６には、塵芥車が停車する。残りの１つの停車スペース６には、一般車両が停車する。従って、ごみ処理施設１に入場できる塵芥車の上限の台数は３台である。ごみ処理施設１に入場できる一般車両の上限の台数は１台である。例えばこれらのごみ処理施設に入場できる車両２の台数の上限は情報処理装置３に記憶されている。なお停車スペース６の個数は４つに限定されない。一般車両が停車する停車スペース６は、複数設けられていてもよい。

【0018】

４つの停車スペース６は、入口１０及び出口１２が対向する方向に並んで配置されている。以下、４つの停車スペース６のうち、上記方向において最も入口１０に近い停車スペース６を第１停車スペース６ａ、２番目に入口１０に近い停車スペース６を第２停車スペース６ｂ、３番目に入口１０に近い停車スペース６を第３停車スペース６ｃとも称する。４つの停車スペース６のうち、上記方向において最も入口１０から遠い停車スペース６を第４停車スペース６ｄとも称する。図１において第１停車スペース６ａ、第２停車スペース６ｂ、及び第３停車スペース６ｃは、塵芥車が停車する停車スペース６である。第４停車スペース６ｄは、一般車両が停車する停車スペース６である。図１において、第３停車スペース６ｃ及び第４停車スペース６ｄには車両２が停車している。第３停車スペース６ｃに停車している車両２は塵芥車である。第４停車スペース６ｄ停車している車両２は一般車両である。なお停車スペース６は並んで配置されていなくてもよい。

【0019】

ごみ処理施設１には、ごみを受け入れるホッパー１３が設けられている。図１においてホッパー１３は、第１停車スペース６ａ、第２停車スペース６ｂ、及び第３停車スペース６ｃの近傍に配置されている。車両２は塵芥車である場合、ごみ処理施設１へ入場した後、第１停車スペース６ａ、第２停車スペース６ｂ、及び第３停車スペース６ｃのいずれかに停車する。当該車両２に積載されたごみはホッパー１３に受け入れられる。ホッパー１３にごみが受け入れられた後、車両２は出口１２を介してごみ処理施設１から退場する。

【0020】

ごみ処理施設１には、ホッパー１３へごみを投入する為のダンピングボックス１４が設けられている。図１においてダンピングボックス１４は、ホッパー１３の近傍であって、第４停車スペース６ｄに近い位置に配置されている。車両２は一般車両である場合、ごみ処理施設１へ入場した後、第４停車スペース６ｄに停車する。車両２の運転手は、当該車両２に積載されたごみをダンピングボックス１４に載置する。ダンピングボックス１４は、ごみ処理施設１の作業員による操作によって駆動し、載置されたごみをホッパー１３へ投入する。運転手がごみをダンピングボックス１４に載置した後、車両２は出口１２を介してごみ処理施設１から退場する。なお、運転手以外の車両２の乗員がごみをダンピングボックス１４に載置してもよい。

【0021】

例えばごみ処理施設１には、ダンピングボックス１４に代えて、又はダンピングボックス１４に加えて、ごみを貯留するコンテナが設けられていてもよい。例えばコンテナは第４停車スペース６ｄの近傍に配置される。一般車両の運転手はごみをコンテナに投入する。

【0022】

入口１０と出口１２とは個別に設けられているが、入口１０及び出口１２の一方が、入口１０及び出口１２の他方の役割を兼ねてもよい。例えば車両２は、入口１０を介してごみ処理施設１への入場及びごみ処理施設１からの退場を行ってもよい。このとき出口１２は設けられていなくてもよい。

【0023】

ごみ処理施設１には、ごみ処理施設１内の車両２を撮像する第２カメラ１５が設けられている。例えば第２カメラ１５は、監視カメラであり、連続して撮像を行う。例えば第２カメラ１５は、ごみ処理施設１の内壁に取り付けられている。以下、第２カメラ１５がごみ処理施設１内の車両２を撮像した画像データを第２画像データとも称する。第２画像データは、第１画像データと同様に、１フレームによる静止画、又は数フレームによる動画であってもよい。

【0024】

第２カメラ１５は、４つの停車スペース６に停車する車両２を一度に撮像できる位置及び向きに固定されている。従って第２カメラ１５によって撮像される範囲は、固定されている。第２画像データには、第１停車スペース６ａ及び第１停車スペース６ａに停車する車両２の少なくとも一方と、第２停車スペース６ｂ及び第２停車スペース６ｂに停車する車両２の少なくとも一方とが写る。更に第２画像データには、第３停車スペース６ｃ及び第３停車スペース６ｃに停車する車両２の少なくとも一方と、第４停車スペース６ｄ及び第４停車スペース６ｄに停車する車両２の少なくとも一方とが写る。なお第２カメラ１５はごみ処理施設１内の車両２を撮像できればよく、第２カメラ１５の位置及び向き、並びに第２カメラ１５によって撮像される範囲が固定されていない構成でもよい。例えば第２カメラ１５は向きを変更可能であってもよい。

【0025】

なお第２画像データに撮像される車両２の種類は、塵芥車及び一般車両のうち、塵芥車のみでもよく、一般車両のみでもよい。また第２画像データに撮像される車両２の種類は、塵芥車及び一般車両の両方でもよい。

【0026】

図１において、情報処理装置３はごみ処理施設１内に設けられている。なお情報処理装置３は、ごみ処理施設１の外に設けられてもよい。図２は、情報処理システムＳの構成例を示すブロック図である。情報処理システムＳは、情報処理装置３を含み、ごみ処理施設１への車両２の入場を許可するか否かを判定する。

【0027】

情報処理装置３は、第１カメラ５、第２カメラ１５、表示部４、及び、ごみ処理施設１に設けられたスピーカ１６と接続されている。なお図１においてスピーカ１６の図示は省略してある。図１において情報処理装置３と、第１カメラ５、第２カメラ１５、及び表示部４とを接続する接続線の図示は省略してある。情報処理装置３は、第１カメラ５から第１画像データを取得し、第２カメラ１５から第２画像データを取得する。情報処理装置３は、第１画像データ及び第２画像データの少なくとも一方を含む車両画像データを入力した場合に、車両２の種類を出力するよう学習された後述の学習モデルＭ１を有する。

【0028】

情報処理装置３は、取得した第１画像データを学習モデルＭ１に入力して、ごみ処理施設１へ入場予定の車両２の種類を取得する。ごみ処理施設１へ入場予定の車両２は、一時停止線１１にて待機する車両２である。情報処理装置３は、取得した第２画像データを学習モデルＭ１に入力して、ごみ処理施設１内の車両２の種類を取得する。

【0029】

本実施形態において情報処理装置３が学習モデルＭ１を有するが、情報処理装置３以外の装置が学習モデルＭ１を有していてもよい。例えば第１カメラ５及び第２カメラ１５それぞれが学習モデルＭ１を有していてもよい。この場合、第１カメラ５は、撮像した第１画像データを学習モデルＭ１に入力して入場予定の車両２の種類を取得し、取得した入場予定の車両２の種類を情報処理装置３へ出力する。第２カメラ１５は、撮像した第２画像データを学習モデルＭ１に入力してごみ処理施設１内の車両２の種類を取得し、取得したごみ処理施設１内の車両２の種類を情報処理装置３へ出力する。情報処理装置３は、第１カメラ５から入場予定の車両２の種類を取得し、第２カメラ１５からごみ処理施設１内の車両２の種類を取得する。

【0030】

例えば情報処理装置３と通信可能な不図示のクラウドサーバが学習モデルＭ１を有していてもよい。この場合、情報処理装置３は、取得した第１画像データ及び第２画像データをクラウドサーバへ出力する。クラウドサーバは、出力された第１画像データ及び第２画像データを取得する。クラウドサーバは、取得した第１画像データを学習モデルＭ１に入力して入場予定の車両２の種類を取得し、取得した入場予定の車両２の種類を情報処理装置３へ出力する。またクラウドサーバは、取得した第２画像データを学習モデルＭ１に入力してごみ処理施設１内の車両２の種類を取得し、取得したごみ処理施設１内の車両２の種類を情報処理装置３へ出力する。情報処理装置３は、クラウドサーバから入場予定の車両２の種類及びごみ処理施設１内の車両２の種類を取得する。

【0031】

詳細は後述するが情報処理装置３は、取得したごみ処理施設１内の車両２の種類に基づき、４つの停車スペース６のうち、車両２が停車していない停車スペース６の種類を特定する。以下、車両２が停車していない停車スペース６を空き停車スペースとも称する。情報処理装置３は、特定した空き停車スペースの種類と、取得したごみ処理施設１へ入場予定の車両２の種類とに基づき、入場を許可するか否かを判定する。

【0032】

情報処理装置３は、ごみ処理施設１への車両２の入場を許可する場合、入場を許可する旨を示す情報を表示部４へ出力する。以下、入場を許可する旨を示す情報を入場許可情報とも称する。表示部４は、入場許可情報を受信し、青色に点灯する。入場予定の車両２の運転手に、入場が許可されている旨を報知することができる。

【0033】

情報処理装置３は、ごみ処理施設１への車両２の入場を許可する際、「車両が入場します」のような音声の音声データを含む入場許可情報をスピーカ１６へ出力し、当該音声をスピーカ１６に出力させてもよい。入場予定の車両２の入場が許可されている旨をごみ処理施設１の作業員に報知することができる。例えば上記の音声は、入場予定の車両２の運転手が聞き取り可能な音量で、スピーカ１６から出力されてもよい。入場が許可された旨を運転手に音声によって報知することができる。例えばごみ処理施設には、作業員へ報知する為のスピーカ１６と、運転手へ報知する為のスピーカ１６との２つのスピーカ１６が設けられていてもよい。なお情報処理装置３は表示部４及びスピーカ１６の両方に入場許可情報出力してもよい。

【0034】

情報処理装置３は、ごみ処理施設１の作業者が所持し、情報処理装置３と通信可能な不図示の端末（コンピュータ）へ入場許可情報を出力してもよい。作業者が所持する端末は、例えばごみ処理施設１の専用の端末である。例えばごみ処理施設１の作業者は作業を行う際、当該端末を携帯している。以下、作業者が所持する端末を施設端末とも称する。施設端末は、出力された入場許可情報を取得し、自装置に設けられたディスプレイ等の表示部に、「車両が入場します」のような文章を表示する。

【0035】

情報処理装置３は、上記の音声データを含む入場許可情報を施設端末へ出力してもよい。例えば施設端末はスピーカを有する。情報処理装置３から上記の入場許可情報が施設端末へ出力された際、施設端末は出力された入場許可情報を取得し、取得した入場許可情報に含まれる音声データの音声を施設端末のスピーカに出力させる。作業員へ車両２の入場を通知することができる。例えば施設端末は、作業員が装着するイヤホンと接続されていてもよい。この場合、施設端末は音声データの音声をイヤホンに出力させる。

【0036】

情報処理装置３は、ごみ処理施設１への車両２の入場を許可しない場合、入場を許可しない旨を示す情報を表示部４へ出力する。以下、入場を許可しない旨を示す情報を入場不許可情報とも称する。表示部４は、入場不許可情報を受信し、赤色に点灯する。入場予定の車両２の運転手に、入場が許可されていない旨を報知することができる。

【0037】

情報処理装置３は、ごみ処理施設１への車両２の入場を許可しない際、「車両は入場できません」のような音声の音声データを含む入場不許可情報をスピーカ１６へ出力し、当該音声をスピーカ１６に出力させてもよい。また情報処理装置３は、入場不許可情報を施設端末へ出力してもよい。

【0038】

表示部４（規制装置）及びスピーカ１６は、入場を許可するか否かの判定結果を、車両２の運転手、又は、車両２の運転手と作業員とに報知する結果報知部に含まれる。上述のように施設端末へ入場許可情報又は入場不許可情報が出力される際、施設端末は、結果報知部に含まれる。スピーカ１６は音声出力部に相当する。「車両が入場します」及び「車両は入場できません」のような音声は、判定結果に関する音声に相当する。判定結果を報知する方法には、上述のように視覚及び聴覚によって人が知覚可能な方法が用いられるが、判定結果を報知する方法は上述の例に限定されない。判定結果を報知する方法は、例えば視覚及び聴覚以外の五感を用いて人が知覚する方法であってもよい。

【0039】

情報処理装置３は、専用又は汎用のコンピュータである。情報処理装置３は、サーバコンピュータでもよい。情報処理装置３は、制御部３０、記憶部３１、及び入出力部３２を備える。制御部３０、記憶部３１、及び入出力部３２はそれぞれ接続されている。入出力部３２は、第１カメラ５、第２カメラ１５、表示部４、及びスピーカ１６と接続される入出力インタフェースである。

【0040】

制御部３０は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置を有する。また、ＲＯＭ（Read Only Memory）又はＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを有する。制御部３０は、後述のプログラムＰを読みだして、各種の処理を実行する。制御部３０は、入出力部３２を介して第１カメラ５、第２カメラ１５、表示部４、及びスピーカ１６と通信を行う。例えば情報処理装置３は無線通信を行う為の図示しない無線通信部を備え、無線通信部を介して制御部３０と第１カメラ５、第２カメラ１５、表示部４、及びスピーカ１６の少なくとも１つとが通信を行う構成であってもよい。

【0041】

記憶部３１は、例えばハードディスク又はＳＳＤ（Solid State Drive ）等の不揮発性メモリを含む。記憶部３１には、プログラムＰを含む制御部３０が参照するプログラム及びデータと学習モデルＭ１とが記憶されている。なお記憶部３１は、複数の記憶装置により構成されてもよく、情報処理装置３に接続された外部記憶装置であってもよい。記憶部３１に記憶されるプログラムＰ及び学習モデルＭ１は、記録媒体Ａにコンピュータが読み取り可能に記録されている態様であってもよい。記憶部３１は、図示しない読出装置によって記録媒体Ａから読み出されたプログラムＰ及び学習モデルＭ１を記憶する。記憶部３１に記憶されるプログラムＰ及び学習モデルＭ１は、図示しない通信網に接続されている図示しない外部コンピュータからプログラムＰ及び学習モデルＭ１をダウンロードし、記憶部３１に記憶させたものであってもよい。また情報処理装置３は１台に限定されない。複数の装置により分散して処理が行われてもよい。

【0042】

制御部３０は、記憶部３１に記憶されたプログラムＰを実行することにより、第１カメラ５から第１画像データを取得する第１画像データ取得部として機能し、第２カメラ１５から第２画像データを取得する第２画像データ取得部として機能する。制御部３０は車両画像データを取得する画像データ取得部として機能する。制御部３０は入出力部３２を介して、第１カメラ５から第１画像データを取得し、第２カメラ１５から第２画像データを取得する。

【0043】

制御部３０は、記憶部３１に記憶されたプログラムＰを実行することにより、第１画像データを学習モデルＭ１に入力して、ごみ処理施設１へ入場予定の車両２の種類を取得する第１種類取得部として機能する。また制御部３０は、第２画像データを学習モデルＭ１に入力して、ごみ処理施設１内の車両２の種類を取得する第２種類取得部として機能する。制御部３０は車両画像データを学習モデルＭ１に入力して車両２の種類を取得する種類取得部として機能する。制御部３０は、記憶部３１に記憶されたプログラムＰを実行することにより、取得した車両２の種類と、停車スペース６との関係に基づいて、ごみ処理施設１への車両２の入場を許可するか否かを判定する判定部として機能する。

【0044】

以下、制御部３０による車両２の種類の取得について説明する。車両２の種類の取得において、制御部３０は車両画像データを取得し、取得した車両画像データを学習モデルＭ１に入力する。学習モデルＭ１によって車両画像データに基づき、車両画像データにおける検出対象が検出される。本実施形態において検出対象は車両２である。検出された車両２の種類が学習モデルＭ１から出力される。制御部３０は、学習モデルＭ１から出力された車両２の種類を取得する。なお検出対象は車両２に限定されない。

【0045】

図３は車両画像データの一例を示す模式図である。図４は学習モデルＭ１の構成を説明する説明図である。図３には、車両画像データとして第２画像データの一例が示してある。図３の車両画像データには２つの車両２が写っている。よって図３の車両画像データにおける検出対象の数は２つである。図３において右側の車両２は塵芥車である。左側の車両２は一般車両である。

【0046】

学習モデルＭ１では、車両画像データと、車両画像データにおける検出対象の領域、及び検出対象の種類との関係が予め学習されている。検出対象の領域は、車両画像データにおいて検出対象が写っている領域である。

【0047】

学習モデルＭ１は、深層学習を含む機械学習により生成されたモデルであり、車両画像データの入力に応じて検出対象の種類を出力する識別機である。学習モデルＭ１は、畳み込みニューラルネットワーク(ＣＮＮ；Convolutional Neural Network)等のニューラルネットワークによって構成される。例えば学習モデルＭ１には、ＣＮＮの一種であるＲＣＮＮ（Regions with Convolutional Neural Network）が用いられる。

【0048】

学習モデルＭ１は、車両画像データが入力された場合、検出対象の領域及び検出対象の種類を出力する。詳しくは学習モデルＭ１は、車両画像データが入力された場合、車両２の領域及び車両２の種類を出力する。例えば学習モデルＭ１は、車両２の種類の出力において、検出された車両２が塵芥車である確率と、検出された車両２が一般車両である確率とを出力する。塵芥車である確率が一般車両である確率よりも大きい場合、車両２の種類は塵芥車である。一般車両である確率が塵芥車である確率よりも大きい場合、車両２の種類は一般車両である。車両画像データに基づき検出対象が検出されなかった場合、学習モデルＭ１は検出対象の検出がない旨を示す情報を出力する。例えば学習モデルＭ１は、検出対象の領域及び種類のうち、検出対象の種類のみを出力してもよい。

【0049】

学習モデルＭ１は予め、情報処理装置３又は図示しない外部装置において生成され、学習される。上述のように学習モデルＭ１はニューラルネットワークによって構成される。学習モデルＭ１は、車両画像データ、詳しくは車両画像データを構成する画素値の入力を受け付ける入力層と、車両画像データの画像特徴量を抽出する中間層と、検出対象の領域及び検出対象の種類を出力する出力層とを備える。例えば学習モデルＭ１がＣＮＮである場合、中間層には畳み込み層及びプーリング層が含まれる。入力層、中間層及び出力層には、一又は複数のニューロンが存在する。

【0050】

学習モデルＭ１はＲＣＮＮに限定されない。学習モデルＭ１には、ＹＯＬＯ（You Only Look Once）、ＦａｓｔＲＣＮＮ、ＦａｓｔｅｒＲＣＮＮ、ＳＳＤ（Single Shot Multibox Detector）、又はセグメンテーションネットワーク等の、任意の物体検出アルゴリズムが用いられてもよい。本実施形態では学習モデルＭ１がニューラルネットワークであるものとして説明するが、学習モデルＭ１は、ニューラルネットワークに限定されず、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、ベイジアンネットワーク、回帰木、又はＵ－ｎｅｔなど、他の学習アルゴリズムで構築された学習モデルＭ１であってもよい。

【0051】

学習モデルＭ１は大量の訓練データを用いて生成される。訓練データには、車両画像データと、車両画像データに写っている検出対象の領域及び種類とが対応付けられている。例えば訓練データは、車両画像データと、当該車両画像データに写っている検出対象の領域を示す領域データと、当該車両画像データに写っている検出対象の種類を示す種類データとを含む。検出対象の数が２つ以上である場合、種類データが示す複数の種類それぞれに、領域データが示す複数の領域が対応付けられている。

【0052】

学習モデルＭ１の生成において、情報処理装置３又は外部装置は、訓練データに含まれる車両画像データを学習モデルＭ１に入力し、学習モデルＭ１から出力された検出対象の領域及び種類を取得する。情報処理装置３又は外部装置は、取得した検出対象の領域及び種類それぞれを、領域データが示す領域、及び、種類データが示す種類に基づいて評価する。情報処理装置３又は外部装置は評価結果に基づいて、学習モデルＭ１の重み係数及びバイアス等のパラメータの値を更新する。例えば情報処理装置３又は外部装置は、誤差逆伝播法を用いてパラメータの調整量を算出し、算出した調整量に基づいてパラメータの値を更新する。

【0053】

以下、制御部３０が行うごみ処理施設１への車両２の入場を許可するか否かの判定について説明する。制御部３０は、第２カメラから第２画像データを取得する。制御部３０は、取得した第２画像データを学習モデルＭ１に入力する。学習モデルＭ１は、ごみ処理施設１内の車両２の領域及び当該車両２の種類を出力する。制御部３０は学習モデルＭ１から出力されたごみ処理施設１内の車両２の種類を取得する。例えば図３の第２画像データが学習モデルＭ１に入力された場合、２つの車両２が検出される。検出された２つの車両２それぞれの種類が学習モデルＭ１から出力される。制御部３０は、出力された２つの車両２それぞれの種類を取得する。

【0054】

制御部３０は、検出対象の数とごみ処理施設１内の車両２の種類とに基づき、ごみ処理施設１内における塵芥車の台数及び一般車両の台数を特定する。図３の一例において、ごみ処理施設１内における塵芥車の台数及び一般車両の台数は、１台ずつである。

【0055】

更に制御部３０は、空き停車スペースの種類を特定する。上述のようにごみ処理施設１には、塵芥車が停車する３つの停車スペース６と、一般車両が停車する１つの停車スペース６とが設けられている。ごみ処理施設１内の車両２は停車スペース６に停車すると考えられる。

【0056】

上記の例において、ごみ処理施設１内における塵芥車の台数は１台であって、塵芥車に関する停車スペース６は３つなので、ごみ処理施設１内に、塵芥車に関する空き停車スペースは２つ存在する。ごみ処理施設１内における一般車両の台数は１台であって、一般車両に関する停車スペース６は１つなので、ごみ処理施設１内に、一般車両に関する空き停車スペースはない。従って制御部３０は、空き停車スペースの種類が塵芥車に関する空き停車スペースであると特定する。

【0057】

例えば、上記２つの車両２の両方が塵芥車であると特定された際、制御部３０は、空き停車スペースの種類を、塵芥車に関する空き停車スペースと一般車両に関する空き停車スペースと特定する。３つの車両２が検出された場合であって、当該３つの車両２の全てが塵芥車であると特定された際、制御部３０は、空き停車スペースの種類を、一般車両に関する空き停車スペースと特定する。４つの車両２が検出された場合であって、当該４つの車両２のうち、１つの車両２が一般車両であると特定され、残りの３つの車両２が塵芥車であると特定された際、制御部３０は、空き停車スペースがないと特定する。

【0058】

制御部３０は、特定した空き停車スペースの種類に基づき、入場可能な車両２の種類（以下、入場可能車種）を特定する。空き停車スペースの種類が塵芥車に関する空き停車スペースである場合、制御部３０は、入場可能車種が塵芥車であると特定する。空き停車スペースの種類が一般車両に関する空き停車スペースである場合、制御部３０は、入場可能車種が一般車両であると特定する。空き停車スペースの種類が塵芥車に関する空き停車スペース及び一般車両に関する空き停車スペースである場合、制御部３０は、入場可能車種が塵芥車及び一般車両であると特定する。空き停車スペースがない場合、制御部３０は、入場可能車種がないと特定する。

【0059】

制御部３０は、第１カメラ５から第１画像データを取得する。上述のように第１カメラ５によって撮像される範囲は固定されている。例えば第１カメラ５は、ごみ処理施設１へ入場予定の車両２を撮像する際に入場予定の車両２の後ろに車両２が存在する場合であっても、入場予定の車両２の後ろの車両２を撮像しない位置に設けられている。従って、複数の車両２が入口１０の付近にて待機している場合であっても、第１画像データには、上記の複数の車両２のうち、入場予定の車両２のみが撮像される。

【0060】

制御部３０は、取得した第１画像データを学習モデルＭ１に入力する。学習モデルＭ１は、入場予定の車両２の領域及び当該車両２の種類を出力する。制御部３０は、学習モデルＭ１から出力された入場予定の車両２の種類を取得する。

【0061】

本実施形態において第１画像データには、複数の車両２が入口１０の付近にて待機している場合であっても、上記の複数の車両２のうち、入場予定の車両２のみが撮像される例を説明するが、第１画像データに複数の車両２が撮像されてもよい。よって第１画像データに撮像される車両２の種類は、塵芥車及び一般車両の両方でもよい。また第１画像データに撮像される車両２の種類は、塵芥車及び一般車両のうち、塵芥車のみでもよく、一般車両のみでもよい。例えば第１画像データに複数の車両２が撮像されている場合、制御部３０は、第１画像データの複数の車両２のうち、入場予定の車両２を判別し、第１画像データ及び学習モデルＭ１を用いて入場予定の車両２の種類を取得する。

【0062】

例えば第１画像データには、入口１０の付近にて１つの列をなして待機する複数の車両２が写っている。この第１画像データにおいては、当該列の先頭の車両２が入場予定の車両２である。例えば第１カメラ５は、１つの列をなして待機する複数の車両２のうち、列の先頭の車両２が最も手前に写るように、上記の複数の車両２を撮像する。上記の第１画像データに写る複数の車両２のうち、最も手前に写る車両２を特定することによって、入場予定の車両２を判別することができる。上記の第１画像データに写る複数の車両２のうち、最も大きく写る車両２を特定することによって、入場予定の車両２は判別されてもよい。最も大きく写る車両２は、例えば上記の第１画像データを学習モデルＭ１に入力した際に出力される複数の領域のうち、最も大きい（広い）領域の車両２である。

【0063】

制御部３０は、上述のようにして空き停車スペースの種類に基づき特定した入場可能車種と、上述のようにして取得した入場予定の車両２の種類とに基づき、ごみ処理施設１への車両２の入場を許可するか否かを判定する。詳しくは制御部３０は、入場予定の車両２の種類が入場可能車種であるか否かを判定する。入場予定の車両２の種類が入場可能車種である場合、制御部３０は車両２の入場を許可する。入場予定の車両２の種類が入場可能車種ではない場合、制御部３０は車両２の入場を許可しない。

【0064】

制御部３０は、車両２の入場を許可する場合、入出力部３２を介して表示部４へ入場許可情報を出力する。制御部３０は、車両２の入場を許可しない場合、入出力部３２を介して表示部４へ入場不許可情報を出力する。

【0065】

図５は、制御部３０が行う車両２の入場を許可するか否かを判定する判定処理を例示するフローチャートである。例えば制御部３０は、ごみ処理施設１の作業員による情報処理装置３が備えるキーボード又はタッチパネル等の図示しない操作部の操作に基づき、以下の処理を開始する。

【0066】

制御部３０は、第２カメラ１５から第２画像データを取得する（Ｓ１１）。上述のように制御部３０は、取得した第２画像データを学習モデルＭ１に入力し（Ｓ１２）、学習モデルＭ１から出力されたごみ処理施設１内の車両２の種類を取得する（Ｓ１３）。

【0067】

上述のように制御部３０は、取得したごみ処理施設１内の車両２の種類に基づき、ごみ処理施設１内における塵芥車の台数及び一般車両の台数を特定する。更に制御部３０は、特定したごみ処理施設１内における塵芥車の台数及び一般車両の台数に基づき、空き停車スペースの種類を特定する。制御部３０は、空き停車スペースの種類に基づき、入場可能車種を特定する（Ｓ１４）。

【0068】

制御部３０は、第１カメラ５から第１画像データを取得する（Ｓ１５）。上述のように制御部３０は、取得した第１画像データを学習モデルＭ１に入力し（Ｓ１６）、学習モデルＭ１から出力された入場予定の車両２の種類を取得する（Ｓ１７）。

【0069】

制御部３０は、入場予定の車両２の種類が入場可能車種であるか否かを判定する（Ｓ１８）。入場予定の車両２の種類が入場可能車種である場合（Ｓ１８：ＹＥＳ）、制御部３０は、入場許可情報を表示部４へ出力し（Ｓ１９）、判定処理を終了する。表示部４は、入場許可情報を受信し、青色に点灯して入場が許可されている旨を表示する。

【0070】

入場予定の車両２の種類が入場可能車種ではない場合（Ｓ１８：ＮＯ）、制御部３０は、入場不許可情報を表示部４へ出力し（Ｓ１８１）、判定処理を終了する。表示部４は、入場不許可情報を受信し、赤色に点灯して入場が許可されていない旨を表示する。

【0071】

例えば、制御部３０は入場許可情報又は入場不許可情報を出力した後、Ｓ１１の処理に戻ってもよい。また、第１画像データが入力された学習モデルＭ１が検出対象の検出がない旨を示す情報を出力した際、制御部３０は、判定処理を終了してもよく、Ｓ１１の処理に戻ってもよい。

【0072】

例えば制御部３０は、Ｓ１１、Ｓ１２、Ｓ１３及びＳ１４の処理を含む入場可能車種を特定する為の処理と、Ｓ１５、Ｓ１６及びＳ１７の処理を含む入場予定の車両２の種類を取得する為の処理とを並行して行ってもよい。また、制御部３０は入場予定の車両２の種類を取得する為の処理の後に、入場可能車種を特定する為の処理を行ってもよい。

【0073】

情報処理装置３は、第１画像データ及び学習モデルＭ１を用いて入場予定の車両２の種類を取得し、第２画像データ及び学習モデルＭ１を用いてごみ処理施設１内の車両２の種類を取得する。情報処理装置３は取得した車両２の種類と停車スペース６との関係に基づき、入場予定の車両２の入場を許可するか否かを判定する。情報処理装置３は、入場を許可するか否かの判定において、ごみ処理施設１内の車両２の種類に基づき特定される空き停車スペースの種類に基づき、入場可能車種を特定する。情報処理装置３は、取得した入場予定の車両２の種類が入場可能車種であるか否かを判定する。従って車両２の種類を考慮して車両２の入場を許可するか否かを判定することができる。入場予定の車両２の種類と空き停車スペースの種類とに基づき、車両２の入場は許可されるので、過剰な台数の車両２がごみ処理施設１へ入場することはない。従って車両２同士による接触及び衝突の発生を抑制することができる。

【0074】

例えば車両２の種類が、塵芥車、一般車両及びその他車両である際、その他車両の台数は特定されなくてよい。例えばその他車両に対しては、入場を許可するか否かの判定は行われない。その他車両は任意にごみ処理施設１へ入場できる。

【0075】

情報処理装置３は、入場を許可するか否かの判定の結果に応じて、入場許可情報及び入場不許可情報を含む入場を許可するか否かの情報を表示部４へ出力する。表示部４は、入場を許可するか否かの情報を受信し、入場の可否を表示する。表示部４はごみ処理施設１へ入場する車両２が待機する位置から視認可能なので、入場の可否を、上記の位置にて待機する車両２の運転手に報知することができる。

【0076】

例えば情報処理装置３は、入場許可情報及び入場不許可情報のいずれか一方のみを出力する構成でもよい。この場合、情報処理装置３は、入場を許可する際に入場許可情報を出力し、入場を許可しない際に入場許可情報及び入場不許可情報のいずれも出力しない。又は、情報処理装置３は、入場を許可する際に入場許可情報及び入場不許可情報のいずれも出力せず、入場を許可しない際に入場不許可情報を出力する。

【0077】

例えば入口１０及び出口１２に、車両２の通過を検出するセンサが設けられていてもよい。当該センサは、情報処理装置３と通信可能であり、検出結果を情報処理装置３へ出力する。入口１０及び出口１２を通過する車両２が検出されるので、情報処理装置３は、ごみ処理施設１内の車両２の総数を検出できる。例えばごみ処理施設１内の車両２の総数が４台である場合、即ち満車である場合、情報処理装置３は１台の車両の退場を検出した後に判定処理を行う。

【0078】

検出対象に、空き停車スペースが含まれてもよい。例えば学習モデルＭ１は、車両画像データが入力された際に、検出対象が塵芥車である確率、検出対象が一般車両である確率、検出対象が塵芥車に関する空きスペースである確率、及び検出対象が一般車両に関する空きスペースである確率を出力する。制御部３０は、第２画像データを学習モデルＭ１に入力して、学習モデルＭ１から空き停車スペースの種類を取得できる。

【0079】

第２カメラ１５によって撮像される範囲は上述のように固定されているので、第２画像データにおける各停車スペース６に停車する車両２が撮像される領域を示す画像座標を予め特定することができる。上記の領域を示す画像座標は停車スペース６ごとに特定される。例えば上記の領域を示す画像座標は記憶部３１に予め記憶されている。情報処理装置３は、学習モデルＭ１からごみ処理施設１内の車両２の領域を取得し、取得したごみ処理施設１内の車両２の領域と、上記の領域とが一致するか否かを判定してもよい。ごみ処理施設１内の車両２の領域と上記の領域とが一致する場合、車両２は停車スペース６に停車していると推測される。ごみ処理施設１内の車両２の領域と上記の領域とが一致しない場合、車両２はごみ処理施設１内を走行していると推測される。

【0080】

例えば情報処理装置３は１つの第２カメラ１５から第２画像データを取得するが、複数の第２カメラ１５から第２画像データを取得してもよい。即ち、第２カメラ１５の個数は限定されず、１つでもよく、複数でもよい。以下、２つの第２カメラ１５が設けられている例について説明する。例えば、一方の第２カメラ１５が撮像した第２画像データには、第１停車スペース６ａ及び第１停車スペース６ａに停車する車両２の少なくとも一方と、第２停車スペース６ｂ及び第２停車スペース６ｂに停車する車両２の少なくとも一方とが写る。他方の第２カメラ１５が撮像した第２画像データには、第３停車スペース６ｃ及び第３停車スペース６ｃに停車する車両２の少なくとも一方と、第４停車スペース６ｄ及び第４停車スペース６ｄに停車する車両２の少なくとも一方とが写る。情報処理装置３は、一方の第２カメラ１５が撮像した第２画像データと、他方の第２カメラ１５が撮像した第２画像データとの２つの第２画像データを取得する。情報処理装置３は、取得した２つの第２画像データと学習モデルＭ１とを用いてごみ処理施設１内の車両２の種類を取得する。１つの第２カメラがごみ処理施設１内の全体を撮像できない場合であっても、複数の第２カメラが用いられることによって、ごみ処理施設１内の全体を撮像することができる。

【0081】

例えば学習モデルＭ１は、第２画像データにおける上記の領域の画像データが入力された場合に、上記の領域に関する停車スペース６に停車する車両２の種類を出力するように学習されていてもよい。上記の領域に関する停車スペース６に停車する車両２の種類は、例えば塵芥車、一般車両及び車両なしである。情報処理装置３は、第２画像データにおける上記の領域の画像データを学習モデルＭ１に入力して、上記の領域に関する停車スペース６における車両２の種類を取得できる。

【0082】

例えば記憶部３１には、２つの学習モデルＭ１が記憶されていてもよい。一方の学習モデルＭ１は、第２画像データが入力された場合にごみ処理施設１内の車両２の領域及び当該車両２の種類を出力するように学習されている。一方の学習モデルＭ１の学習には、車両画像データとして第２画像データを含む訓練データが用いられる。他方の学習モデルＭ１は、第１画像データが入力された場合に入場予定の車両２の領域及び当該車両２の種類を出力するように学習されている。他方の学習モデルＭ１の学習には、車両画像データとして第１画像データを含む訓練データが用いられる。情報処理装置３は、一方の学習モデルＭ１に第２画像データを入力してごみ処理施設１内の車両２の種類を取得し、他方の学習モデルＭ１に第１画像データを入力して入場予定の車両２の種類を取得する。

【0083】

他方の学習モデルＭ１は、第１画像データにおいて複数の車両２が写っている場合であっても複数の車両２のうち、入場予定の車両２の種類のみを出力するように学習されていてもよい。このとき入場予定の車両２の種類は、例えば塵芥車、一般車両及び車両なしである。

【0084】

（実施形態２）
実施形態２に係る構成の内、実施形態１と同様な構成部については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。実施形態２の表示部４は、例えば青色及び赤色に点灯及び点滅することができる信号灯である。実施形態２のごみ処理場１００において情報処理装置３は、車両２の入場を許可するか否かを判定する際、第１画像データ及び第２画像データのうち、第２画像データのみを用いる。

【0085】

実施形態２の制御部３０は車両２の入場を許可するか否かの判定において、実施形態１と同様にして、空き停車スペースの種類を特定する。制御部３０は、特定した空き停車スペースの種類に基づき、ごみ処理施設１への車両２の入場を許可するか否かを判定する。

【0086】

制御部３０は、特定した空き停車スペースの種類が塵芥車に関する空き停車スペースと、一般車両に関する空き停車スペースとの両方の種類の空き停車スペースである場合、塵芥車及び一般車両の入場を許可する。即ち、上記の場合に制御部３０は、車両２の種類が塵芥車及び一般車両のどちらであっても車両２の入場を許可する。塵芥車及び一般車両の入場を許可する際、制御部３０は、塵芥車及び一般車両の入場を許可する旨を示す第１入場許可情報を表示部４へ出力する。表示部４は、第１入場許可情報を受信し、青色に点灯する。青色に点灯している表示部４は、塵芥車及び一般車両の両方の車両２の入場が許可されている旨を示す。

【0087】

制御部３０は、特定した空き停車スペースの種類が塵芥車に関する空き停車スペースである場合、塵芥車の入場を許可する。制御部３０は、塵芥車の入場を許可する旨を示す第２入場許可情報を表示部４へ出力する。表示部４は、第２入場許可情報を受信し、青色に点滅する。青色に点滅している表示部４は、塵芥車の入場が許可されている旨を示す。

【0088】

制御部３０は、特定した空き停車スペースの種類が一般車両に関する空き停車スペースである場合、一般車両の入場を許可する。制御部３０は、一般車両の入場を許可する旨を示す第３入場許可情報を表示部４へ出力する。表示部４は、第３入場許可情報を受信し、赤色に点滅する。赤色に点滅している表示部４は、一般車両の入場が許可されている旨を示す。

【0089】

制御部３０は、空き停車スペースがない場合、入場不許可情報を表示部４へ出力する。表示部４は、入場不許可情報を受信し、赤色に点灯する。赤色に点灯している表示部４は、車両２の入場が許可されていない旨を示す。第１入場許可情報、第２入場許可情報、第３入場許可情報、及び入場不許可情報は入場を許可するか否かの情報に含まれる。

【0090】

表示部４が点灯及び点滅する色は青色及び赤色に限定されない。例えば表示部４は４色に点灯可能な信号灯でもよい。表示部４は、第１入場許可情報、第２入場許可情報、第３入場許可情報、及び入場不許可情報の４つの情報のうち、いずれかの情報を受信し、受信した情報に応じて異なる色に点灯する。表示部４は信号灯に限定されない。例えば表示部４はディスプレイでもよい。ディスプレイは受信した上記の情報に応じて、「入場可」、「塵芥車入場可」、「一般車両入場可」、及び「入場不可」等の文字を表示する。

【0091】

図６は、実施形態２の制御部３０が行う判定処理を例示するフローチャートである。例えば制御部３０は、ごみ処理施設１の作業員による情報処理装置３が備える図示しない操作部の操作に基づき、以下の処理を開始する。

【0092】

制御部３０は、Ｓ２１、Ｓ２２及びＳ２３の処理を行う。Ｓ２１、Ｓ２２及びＳ２３の処理は、Ｓ１１、Ｓ１２及びＳ１３の処理と同様なので、詳細な説明は省略する。制御部３０は、上述のように空き停車スペースの種類を特定する（Ｓ２４）。制御部３０は、特定した空き停車スペースの種類が塵芥車に関する空き停車スペースと、一般車両に関する空き停車スペースとの両方の種類の空き停車スペースであるか否か、即ち、両方の種類の空き停車スペースがあるか否かを判定する（Ｓ２５）。

【0093】

両方の種類の空き停車スペースがある場合（Ｓ２５：ＹＥＳ）、制御部３０は、第１入場許可情報を表示部４へ出力し（Ｓ２６）、判定処理を終了する。両方の種類の空き停車スペースがある場合は、空き停車スペースの種類が両方の種類の空き停車スペースである場合である。

【0094】

両方の種類の空き停車スペースがない場合（Ｓ２５：ＮＯ）、制御部３０は、特定した空き停車スペースの種類が塵芥車に関する空き停車スペースであるか否か、即ち、塵芥車に関する空き停車スペースがあるか否かを判定する（Ｓ２５１）。塵芥車に関する空き停車スペースがある場合（Ｓ２５１：ＹＥＳ）、制御部３０は、第２入場許可情報を表示部４へ出力し（Ｓ２５２）、判定処理を終了する。塵芥車に関する空き停車スペースがある場合は、空き停車スペースの種類が塵芥車に関する空き停車スペースである場合である。

【0095】

塵芥車に関する空き停車スペースがない場合（Ｓ２５１：ＮＯ）、制御部３０は、特定した空き停車スペースの種類が一般車両に関する空き停車スペースであるか否か、即ち、一般車両に関する空き停車スペースがあるか否かを判定する（Ｓ２５３）。一般車両に関する空き停車スペースがある場合（Ｓ２５３：ＹＥＳ）、制御部３０は、第３入場許可情報を表示部４へ出力し（Ｓ２５４）、判定処理を終了する。一般車両に関する空き停車スペースがある場合は、空き停車スペースの種類が一般車両に関する空き停車スペースである場合である。

【0096】

一般車両に関する空き停車スペースがない場合（Ｓ２５３：ＮＯ）、即ち空き停車スペースがない場合、制御部３０は、入場不許可情報を表示部４へ出力し（Ｓ２５５）、判定処理を終了する。

【0097】

制御部３０は上述のように空き停車スペースの種類に応じて、第１入場許可情報、第２入場許可情報、第３入場許可情報、及び入場不許可情報のいずれか１つの情報を出力する。制御部３０は、当該情報の出力後、判定処理を終了する代わりにＳ２１の処理に戻ってもよい。

【0098】

例えば制御部３０は、両方の種類の空き停車スペースがない際に、入場不許可情報を表示部４へ出力してもよい。即ち一般車両に関する空き停車スペースと、塵芥車に関する空き停車スペースとの少なくとも一方がない際、制御部３０はごみ処理施設への車両２の入場を許可しなくてもよい。

【0099】

本実施形態において情報処理装置３は、空き停車スペースの種類を特定し、特定した空き停車スペースの種類に基づき、車両２の入場を許可するか否かを判定する。停車スペース６は車両２の種類に応じて設けられているので、停車スペースの種類は、車両２の種類と対応している。入場を許可するか否かの判定において、車両２の種類は考慮される。実施形態１と同様に過剰な台数の車両２がごみ処理施設１へ入場することはないので、車両２同士による接触及び衝突の発生を抑制することができる。

【0100】

車両２の入場を許可するか否かの判定において、情報処理装置３は第１画像データを用いないので、第１カメラ５はごみ処理場１００に設けられていなくてもよい。従って、ごみ処理場１００の設備の個数を少なくすることができる

【0101】

（実施形態３）
図７は、実施形態３に係るごみ処理場１００を示す模式図である。実施形態３に係る構成の内、実施形態１と同様な構成部については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。実施形態３のごみ処理場１００において情報処理装置３は、車両２の入場を許可するか否かを判定する際、第２画像データを用いない。例えばごみ処理施設１に第２カメラ１５は設けられていない。

【0102】

実施形態３の各停車スペース６には、停車スペース６に停車中の車両２を検知する検知部１７が１つずつ設けられている。図７のごみ処理施設１において、検知部１７の個数は４つである。検知部１７は、例えばループコイルであり、停車スペース６に埋設されている。検知部１７はループコイルに限定されず、例えば光電管でもよい。検知部１７及び情報処理装置３は入出力部３２を介して接続され、通信可能である。なお検知部１７と情報処理装置３との接続線の図示は省略してある。情報処理装置３は、無線通信をする為の無線通信部を有し、無線通信部を介して検知部１７と通信してもよい。例えば１つの停車スペース６に複数の検知部１７が設けられてもよい。

【0103】

各検知部１７は、検知結果を情報処理装置３へ出力する。例えば検知部１７は、停車中の車両２を検知した場合、車両２が停車中である旨を示す信号を情報処理装置３へ出力する。検知部１７は、停車中の車両２を検知していない場合、車両２が停車していない旨を示す信号を情報処理装置３へ出力する。

【0104】

例えば、各検知部１７にはＩＤ（Identification）ナンバーが割り振られている。例えば検知部１７のＩＤナンバーと、当該ＩＤナンバーの検知部１７が設けられた停車スペース６とが関連付けられて保存された検知部ＤＢ（Database）が、記憶部３１に記憶されている。図８は、検知部ＤＢの内容例を示す概念図である。検知部ＤＢは、検知部１７のＩＤナンバー列と停車スペース列とを有する。図８の例において、１という検知部１７のＩＤナンバーと、第１停車スペース６ａとが関連付けられている。このときＩＤナンバーが１である検知部１７は、第１停車スペース６ａに設けられている。

【0105】

制御部３０は入出力部３２を介して、検知部１７から出力された検知結果を取得する。制御部３０は、検知結果を出力した検知部１７を識別可能である。例えば検知部１７は検知結果と共に、自身のＩＤナンバーを示す信号を出力する。制御部３０は、取得した検知結果に基づき、検知部ＤＢを参照して、車両２が停車している停車スペース６と、空き停車スペースとを特定する。以下、車両２が停車している停車スペース６を、使用中の停車スペース６とも称する。

【0106】

例えば制御部３０はＩＤナンバーが１である検知部１７から検知結果として、車両２が停車中である旨を示す信号を取得した場合、第１停車スペース６ａを使用中の停車スペース６と特定する。制御部３０は、ＩＤナンバーが１である検知部１７から検知結果として、車両２が停車していない旨を示す信号を取得した場合、第１停車スペース６ａを空き停車スペースと特定する。検知部１７は、車両２が停車していない旨を示す信号を出力しなくてもよい。例えば制御部３０は、ＩＤナンバーが１である検知部１７から車両２が停車中である旨を示す信号を取得しなかった場合、第１停車スペース６ａを空き停車スペースと特定する。

【0107】

上述のようにして制御部３０は、４つの停車スペース６それぞれに対して、停車スペース６が使用中の停車スペース６であるのか、空き停車スペースであるのかを特定する。制御部３０は、特定した使用中の停車スペース６及び空き停車スペースに基づき、空き停車スペースの種類を特定する。

【0108】

４つの停車スペース６が使用中の停車スペース６である場合、制御部３０は、空き停車スペースがないと特定する。空き停車スペースが第１停車スペース６ａ、第２停車スペース６ｂ及び第３停車スペース６ｃの少なくとも１つであって、使用中の停車スペース６が第４停車スペース６ｄである場合、制御部３０は、空き停車スペースの種類が塵芥車に関する空き停車スペースであると特定する。

【0109】

空き停車スペースが第１停車スペース６ａ、第２停車スペース６ｂ及び第３停車スペース６ｃの少なくとも１つと、第４停車スペース６ｄとである場合、制御部３０は、空き停車スペースの種類が塵芥車に関する空き停車スペースと一般車両に関する空き停車スペースとであると特定する。使用中の停車スペースが第１停車スペース６ａ、第２停車スペース６ｂ及び第３停車スペース６ｃであって、空き停車スペースが第４停車スペース６ｄである場合、制御部３０は、空き停車スペースの種類が一般車両に関する空き停車スペースであると特定する。

【0110】

制御部３０は実施形態１と同様に、取得した空き停車スペースの種類に基づき入場可能車種を特定する。制御部３０は実施形態１と同様に、入場予定の車両２の種類を取得する。制御部３０は、空き停車スペースの種類に基づき特定した入場可能車種と、取得した入場予定の車両２の種類とに基づき、ごみ処理施設１への車両２の入場を許可するか否かを判定する。詳しくは制御部３０は実施形態１と同様に、入場予定の車両２の種類が入場可能車種であるか否かを判定する。制御部３０は判定結果に応じて入場許可情報又は入場不許可情報を表示部４へ出力する。

【0111】

図９は、実施形態３の制御部３０が行う判定処理を例示するフローチャートである。例えば制御部３０は、ごみ処理施設１の作業員による情報処理装置３が備える図示しない操作部の操作に基づき、以下の処理を開始する。

【0112】

制御部３０は、各検知部１７から検知結果を取得する（Ｓ３１）。上述のように制御部３０は、取得した検知結果に基づき空き停車スペースの種類を特定し、特定した空き停車スペースの種類に基づき入場可能車種を特定する（Ｓ３２）。制御部３０は、Ｓ３３、Ｓ３４、及びＳ３５の処理を行う。Ｓ３３、Ｓ３４、及びＳ３５の処理は、Ｓ１５、Ｓ１６及びＳ１７の処理と同様なので、詳細な説明は省略する。

【0113】

制御部３０は、入場予定の車両２の種類が入場可能車種であるか否かを判定する（Ｓ３６）。入場予定の車両２の種類が入場可能車種である場合（Ｓ３６：ＹＥＳ）、制御部３０は、入場許可情報を表示部４へ出力し（Ｓ３７）、判定処理を終了する。入場予定の車両２の種類が入場可能車種ではない場合（Ｓ３６：ＮＯ）、制御部３０は、入場不許可情報を表示部４へ出力し（Ｓ３６１）、判定処理を終了する。

【0114】

例えば、制御部３０は入場許可情報又は入場不許可情報を出力した後、Ｓ３１の処理に戻ってもよい。例えば第１画像データが入力された学習モデルＭ１が検出対象の検出がない旨を示す情報を出力した際、制御部３０は、判定処理を終了してもよく、Ｓ３１の処理に戻ってもよい。

【0115】

情報処理装置３は、検知部１７から検知結果を取得し、取得した検知結果に基づき、空き停車スペースを特定する。また、第１画像データを取得し、取得した第１画像データを学習モデルＭ１に入力して、入場予定の車両２の種類を取得する。情報処理装置３は、入場を許可するか否かの判定において、入場予定の車両２の種類が空き停車スペースの種類に基づき特定される入場可能車種であるか否かを判定する。従って車両２の種類を考慮して車両２の入場を許可するか否かを判定することができる。情報処理装置３は、第２画像データを用いることなく、入場を許可するか否かを判定できる。過剰な台数の車両２がごみ処理施設１へ入場することはないので、車両２同士による接触及び衝突の発生を抑制することができる。

【0116】

（実施形態４）
図１０は、実施形態４に係るごみ処理場１００を示す模式図である。実施形態４に係る構成の内、実施形態１と同様な構成部については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。実施形態４のごみ処理施設１には、実施形態１と同様に第２カメラ１５が設けられている。実施形態４の各停車スペース６には、検知部１７が設けられている。検知部１７は実施形態３の検知部１７と同様なので、詳細な説明は省略する。

【0117】

実施形態４の情報処理装置３において制御部３０は、実施形態３と同様に、検知部１７から検知結果を取得し、取得した検知結果に基づき使用中の停車スペース６を特定する。

【0118】

制御部３０は、第２カメラ１５から第２画像データを取得する。第２カメラ１５によって撮像される範囲は上述のように固定されているので、第２画像データにおける各停車スペース６に停車する車両２が撮像される領域を示す画像座標を予め特定することができる。上記の領域を示す画像座標は停車スペース６ごとに特定される。例えば上記の領域を示す画像座標は記憶部３１に予め記憶されている。

【0119】

制御部３０は第２画像データを学習モデルＭ１に入力して、使用中の停車スペース６に停車する車両２の種類を取得する。詳しくは制御部３０は学習モデルＭ１に第２画像データを入力する際、学習モデルＭ１に、第２画像データにおける上記の領域のうち、特定した使用中の停車スペース６に関する領域に対して上述の検出を行わせる。例えば制御部３０は、第２画像データにおける特定した使用中の停車スペース６に関する領域の画像データを学習モデルＭ１に入力する。このとき学習モデルＭ１は、特定された使用中の停車スペース６に停車する車両２の種類を出力する。

【0120】

制御部３０は取得した上記の車両２の種類に基づき空き停車スペースの種類を特定する。制御部３０は実施形態２と同様に、特定した空き停車スペースの種類に基づき、ごみ処理施設１への車両２の入場を許可するか否かを判定する。詳しくは制御部３０は、空き停車スペースの種類に応じて、第１入場許可情報、第２入場許可情報、第３入場許可情報、及び入場不許可情報のいずれか１つの情報を表示部４へ出力する。実施形態２と同様に表示部４は出力された上記の情報を受信し、青色又は赤色に点灯又は点滅する。

【0121】

図１１は、実施形態４の制御部３０が行う判定処理を例示するフローチャートである。例えば制御部３０は、ごみ処理施設１の作業員による情報処理装置３が備える図示しない操作部の操作に基づき、以下の処理を開始する。

【0122】

制御部３０は各検知部１７から検知結果を取得する（Ｓ４１）。上述のように制御部３０は、取得した検知結果に基づき使用中の停車スペース６を特定する（Ｓ４２）。制御部３０は、第２カメラ１５から第２画像データを取得する（Ｓ４３）。

【0123】

上述のように制御部３０は、取得した第２画像データを学習モデルＭ１に入力し（Ｓ４４）、特定した使用中の停車スペース６に関する領域に対して学習モデルＭ１に上述の検出を行わせ、使用中の停車スペース６に停車する車両２の種類を取得する（Ｓ４５）。

【0124】

上述のように制御部３０は、取得した車両２の種類に基づき空き停車スペースの種類を特定する（Ｓ４６）。制御部３０は、両方の種類の空き停車スペースがあるか否かを判定する（Ｓ４７）。両方の種類の空き停車スペースがある場合（Ｓ４７：ＹＥＳ）、制御部３０は、第１入場許可情報を表示部４へ出力し（Ｓ４８）、判定処理を終了する。

【0125】

両方の種類の空き停車スペースがない場合（Ｓ４７：ＮＯ）、制御部３０は、塵芥車に関する空き停車スペースがあるか否かを判定する（Ｓ４７１）。塵芥車に関する空き停車スペースがある場合（Ｓ４７１：ＹＥＳ）、制御部３０は、第２入場許可情報を表示部４へ出力し（Ｓ４７２）、判定処理を終了する。

【0126】

塵芥車に関する空き停車スペースがない場合（Ｓ４７１：ＮＯ）、制御部３０は、一般車両に関する空き停車スペースがあるか否かを判定する（Ｓ４７３）。一般車両に関する空き停車スペースがある場合（Ｓ４７３：ＹＥＳ）、制御部３０は、第３入場許可情報を表示部４へ出力し（Ｓ４７４）、判定処理を終了する。一般車両に関する空き停車スペースがない場合（Ｓ４７３：ＮＯ）、即ち空き停車スペースがない場合、制御部３０は、入場不許可情報を表示部４へ出力し（Ｓ４７５）、判定処理を終了する。

【0127】

制御部３０は、第１入場許可情報、第２入場許可情報、第３入場許可情報、及び入場不許可情報のいずれか１つの情報を出力後、判定処理を終了する代わりにＳ４１の処理に戻ってもよい。また制御部３０は、両方の種類の空き停車スペースがない際、入場不許可情報を表示部４へ出力してもよい。

【0128】

制御部３０は、学習モデルＭ１に第２画像データを入力し、使用中の停車スペース６に関する領域に対して検出を行わせる。学習モデルＭ１は、第２画像データにおける車両２を検出しやすい。ゴミ処理施設１内の車両２の種類に関する精度を高めることができる。

【0129】

（実施形態５）
図１２は、実施形態５に係る情報処理システムＳの構成例を示すブロック図である。実施形態５に係る構成の内、実施形態１と同様な構成部については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。実施形態５の情報処理装置３において、記憶部３１には第１学習モデル（実施形態１の学習モデルと同じ）Ｍ１及び第２学習モデルＭ２が記憶されている。制御部３０は第１学習モデルＭ１を用いて上述の判定処理を行う。第２学習モデルＭ２については後述する。

【0130】

実施形態５の情報処理装置３において、入出力部３２には第３カメラ１８が接続されている。第３カメラ１８は、例えば監視カメラであり、ごみ処理施設１内を撮像する。例えば第３カメラ１８は、ごみ処理施設１の天井に取り付けられている。第３カメラ１８は、車両２、停車スペース６及びホッパー１３を撮像可能な向きにて配置されている。

【0131】

以下、第３カメラ１８がごみ処理施設１内を撮像した画像データを施設内画像データとも称する。施設内画像データは、１フレームによる静止画、又は数フレームによる動画であってもよい。図１３は、施設内画像データの一例を示す模式図である。図１３の施設内画像データには、車両２と、停車スペース６と、ホッパー１３と、人物７とが写っている。人物７は、例えばごみ処理施設１にて作業を行う作業員、又は車両２の乗員である。

【0132】

実施形態５の制御部３０は、入出力部３２を介して第３カメラ１８と通信する。制御部３０は、第３カメラ１８から施設内画像データを取得する。例えば情報処理装置３は無線通信を行う為の図示しない無線通信部を備え、無線通信部を介して制御部３０と第３カメラ１８とが通信を行う構成であってもよい。

【0133】

第３カメラ１８の個数は１つでもよく、２つ以上でもよい。本実施形態において、第３カメラ１８及び第２カメラ１５は異なるカメラである例を説明するが、第３カメラ１８及び第２カメラ１５は同一のカメラであってもよい。この場合、施設内画像データにはごみ処理施設１内の車両２が撮像されるので、施設内画像データは第２画像データに相当する。

【0134】

第２学習モデルＭ２では、施設内画像データと、施設内画像データにおける検出対象の領域及び検出対象の種類との関係が予め学習されている。第２学習モデルＭ２の検出対象は車両２、人物７、及びホッパー１３を含む。ホッパー１３は、ごみ処理施設１内の特定の装置に相当する。特定の装置は、ホッパー１３に限定されず、ホッパー１３以外のごみ処理施設１内の装置又は設備でもよい。複数の特定の装置が検出対象に含まれていてもよい。

【0135】

制御部３０は、取得した施設内画像データを第２学習モデルＭ２に入力する。施設内画像データが第２学習モデルＭ２に入力された場合、第２学習モデルＭ２は、施設内画像データにおける検出対象の領域及び当該検出対象の種類を出力する。例えば検出対象の種類は、塵芥車、一般車両、その他車両、特定の装置、及び人物７である。検出対象の領域は、例えばバウンディングボックスであり、画像座標系によって示される。施設内画像データに基づき検出対象が検出されなかった場合、第２学習モデルＭ２は検出対象の検出がない旨を示す情報を出力する。

【0136】

第２学習モデルＭ２の学習において用いられる訓練データは、施設内画像データと、当該施設内画像データに関する領域データ及び種類データとを含む。第２学習モデルＭ２の学習の方法は実施形態１の学習モデルＭ１と同様なので詳細な説明は省略する。

【0137】

制御部３０は取得した施設内画像データを第２学習モデルＭ２に入力する。第２学習モデルＭ２は施設内画像データにおける検出対象の領域と当該検出対象の種類とを出力する。制御部３０は出力された施設内画像データにおける検出対象の領域と当該検出対象の種類とを取得する。

【0138】

人物７が検出された際、制御部３０は、検出された人物７と車両２又は特定の装置との距離を導出する。例えば制御部３０は、人物７と車両２との距離として、種類が人物７である検出対象の領域と、種類が塵芥車、一般車両、又はその他車両である検出対象の領域との最短距離を各検出対象の領域に基づき導出する。また制御部３０は、人物７と特定の装置との距離として、種類が人物７である検出対象の領域と、種類が特定の装置である検出対象の領域との最短距離を各検出対象の領域に基づき導出する。例えば、施設内画像データの解像度及び寸法に基づき特定された施設内画像データにおける１ピクセルあたりの距離が、距離の導出の為に予め記憶部３１に記憶されている。制御部３０は、各検出対象の領域の間におけるピクセル数と１ピクセルあたりの距離とを乗じることによって、距離を導出する。

【0139】

制御部３０は、導出した距離が閾値以下であるか否かを判定する。閾値は例えば記憶部３１に予め記憶されている。例えば人物７及び特定の装置の距離に関する閾値と、人物７及び車両２の距離に関する閾値とが異なってもよい。例えば距離及び閾値はピクセル数によって示されてもよい。距離が閾値以下である場合、制御部３０は接近情報をスピーカ１６へ出力する。接近情報は、人物７と車両２又は特定の装置との接近を示す情報である。

【0140】

スピーカ１６は、出力された接近情報を受信し、「車両又は装置から離れてください」のような音声、又は警告音を出力し、ごみ処理施設１内の人物７に、人物７と車両２又は特定の装置とが接近している旨を報知する。例えば上記の音声又は警告音は接近情報に含まれている。接近情報は記憶部３１に記憶されている。例えば上記の音声又は警告音はスピーカに予め記憶されていてもよい。スピーカ１６は接近報知部に相当する。なお接近報知部はスピーカ１６に限定されない。

【0141】

制御部３０は、スピーカ１６に代えて、又はスピーカ１６に加えて、施設端末へ接近情報を出力してもよい。例えば施設端末は、出力された接近情報を受信し、上記の音声又は警告音を施設端末のスピーカに出力させる。施設端末は上記の音声又は警告音を自装置に接続されたイヤホンに出力させてもよい。また施設端末は、出力された接近情報を受信した際、人物７と車両２又は特定の装置とが接近している旨を施設端末の表示部に表示させてもよい。ごみ処理施設１内の作業員に、人物７と車両２又は特定の装置とが接近している旨を報知することができる。この場合、施設端末は接近報知部に相当する。

【0142】

図１４は、実施形態５の制御部３０が行う人物７と車両２又は特定の装置との接近を報知する為の報知処理を例示するフローチャートである。例えば報知処理は、判定処理と並行して行われる。例えば制御部３０は、ごみ処理施設１の作業員による情報処理装置３が備える図示しない操作部の操作に基づき、以下の処理を開始する。

【0143】

制御部３０は、第３カメラ１８から施設内画像データを取得し（Ｓ５１）、取得した施設内画像データを第２学習モデルＭ２に入力する（Ｓ５２）。第２学習モデルＭ２は施設内画像データにおける検出対象の領域及び種類を出力する。制御部３０は、出力された施設内画像データにおける検出対象の領域及び種類を取得する（Ｓ５３）。

【0144】

上述のように制御部３０は、取得した検出対象の領域及び種類に基づき人物７と車両２又は特定の装置との距離を導出する（Ｓ５４）。例えば人物７が検出されなかった際、制御部３０は報知処理を終了する、又はＳ５１の処理を行う。上述のように制御部３０は、導出した距離が閾値以下であるか否かを判定する（Ｓ５５）。

【0145】

距離が閾値以下である場合（Ｓ５５：ＹＥＳ）、制御部３０は接近情報をスピーカ１６へ出力し（Ｓ５６）、報知処理を終了する。制御部３０は接近情報を出力した後、Ｓ５１の処理に戻ってもよい。距離が閾値以下ではない場合（Ｓ５５：ＮＯ）、即ち距離が閾値よりも大きい場合、制御部３０は報知処理を終了する。制御部３０は報知処理を終了する代わりにＳ５１の処理に戻ってもよい。

【0146】

本実施形態においては、人物７と車両２又は特定の装置との距離が閾値以下である場合に、人物７と車両２又は特定の装置とが接近している旨が人物７に報知される。従って、人物７と車両２又は特定の装置との間の適切な間隔を確保することができる。適切な間隔を確保することによって、例えば、人物７が車両２と接触することを防止することができる。また、人物７がホッパー１３に近づき過ぎることを防止することができる。

【0147】

制御部３０は、報知処理において第１学習モデルＭ１を用いてもよい。例えば、第１学習モデルＭ１の検出対象は、車両２、人物７及び特定の装置である。この場合、制御部３０は第２カメラから第２画像データを取得し、第２画像データを第１学習モデルＭ１へ入力して第２画像データにおける検出対象の領域及び種類を取得する。制御部３０は取得した検出対象の領域及び種類に基づき人物７と車両２又は特定の装置との距離を導出する。

【0148】

（変形例）
図１５は、実施形態５の変形例に係る情報処理システムＳの構成例を示すブロック図である。実施形態５の変形例に係る構成の内、実施形態５と同様な構成部については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。実施形態５の変形例の情報処理装置３において、入出力部３２は、後述のインターロック装置１９と接続されている。制御部３０は、入出力部３２を介してインターロック装置１９と通信する。なお情報処理装置３は無線通信を行う為の図示しない無線通信部を備え、無線通信部を介して制御部３０とインターロック装置１９とが通信を行う構成であってもよい。

【0149】

変形例において、第２学習モデルＭ２の検出対象は、車両２、人物７、及びダンピングボックス１４を含む。ダンピングボックス１４は、ごみ処理施設１内の特定の装置に相当する。ダンピングボックス１４は第３カメラ１８によって撮像される。

【0150】

変形例において、第２学習モデルＭ２から出力される検出対象の種類には、人物７の種類が含まれる。人物７の種類は、例えば一般人及び作業員である。一般人は、例えば一般車両の運転手等の乗員である。従って、変形例において第２学習モデルＭ２から出力される検出対象の種類は、塵芥車、一般車両、その他車両、ダンピングボックス１４、一般人、及び作業員である。例えばごみ処理施設１において、作業員は作業着又は作業用の帽子を着用している。この場合、作業着又は上記の帽子の着用の有無によって、一般人と作業員とを判別することができる。

【0151】

実施形態５と同様に制御部３０は、施設内画像データを第２学習モデルＭ２に入力して、施設内画像データにおける検出対象の領域及び当該検出対象の種類を取得する。一般人が検出された際、制御部３０は、取得した検出対象の領域及び種類に基づき、検出された一般人とダンピングボックス１４との距離を導出する。制御部３０は、導出した距離が閾値以下であるか否かを判定する。距離が閾値以下である場合、制御部３０は接近情報をインターロック装置１９へ出力する。なお制御部３０は、上記の距離が閾値以下である場合、スピーカ１６及びインターロック装置１９へ接近情報を出力してもよい。

【0152】

インターロック装置１９は、ダンピングボックス１４の駆動を緊急停止させる装置であり、例えばダンピングボックス１４に内蔵されている。なおインターロック装置１９はダンピングボックス１４の外部に取り付けられていてもよい。インターロック装置１９は、制御部１９０と、入出力部１９１と、ダンピングボックス１４の駆動を停止させる為のインターロック機構１９２とを備える。入出力部１９１は、情報処理装置３と接続される入出力インタフェースである。

【0153】

制御部１９０は、一又は複数のＣＰＵ、又はＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の演算処理装置を有する。また、ＲＯＭ又はＲＡＭ等のメモリを有する。制御部１９０は入出力部１９１を介して情報処理装置３と通信する。例えば制御部１９０は情報処理装置３から出力された接近情報を入出力部１９１を介して取得する。更に制御部１９０はインターロック機構１９２の駆動を制御する。

【0154】

制御部１９０は、接近情報を取得した際、ダンピングボックス１４が駆動しているか否かを判定する。制御部１９０は、ダンピングボックス１４が駆動してしる際、インターロック機構１９２を駆動させる。即ち、制御部１９０は、接近情報を取得した際であって、ダンピングボックス１４が駆動している際、インターロック機構１９２を駆動させる。インターロック機構１９２の駆動によって、ダンピングボックス１４の駆動は停止する。即ち、一般人と駆動しているダンピングボックス１４との距離が近い際に、ダンピングボックス１４の駆動は停止される。従って、ダンピングボックス１４の安全性を高めることができる。インターロック装置１９は、停止部に相当する。

【0155】

例えば作業員は、ダンピングボックス１４の駆動を再開させる際、インターロック装置１９を操作してインターロック機構１９２の駆動を停止させる（インターロックを解除する）。なお本実施形態において、作業員とダンピングボックス１４との距離が近い場合であっても情報処理装置３は接近情報を出力しない。即ち、作業員とダンピングボックス１４との距離が近い場合であっても、インターロック装置１９はダンピングボックス１４の駆動を停止させない。

【0156】

（実施形態６）
図１６は、実施形態６に係る情報処理システムＳの構成例を示すブロック図である。実施形態６に係る構成の内、実施形態１と同様な構成部については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。

【0157】

実施形態６のごみ処理場１００は、複数、例えば２つのごみ処理施設１を有する。各ごみ処理施設１は、異なる種類のごみを受け入れる。例えば、第１のごみ処理施設１は家庭ごみを受け入れる。第２のごみ処理施設１は不燃ごみを受け入れる。例えば各ごみ処理施設１に、情報処理装置３が設けられている。ごみ処理場１００は車両２に積載されたごみの量を計量する為の図示しない計量棟を有する。

【0158】

車両２はごみ処理施設１へ行く前に計量棟へ行く。計量棟にて、車両２に積載されたごみの量は計量される。計量棟の作業員は、車両２に積載されたごみの種類を車両２の運転手に質問し、当該ごみの種類を回答として取得する。計量棟の作業員は、取得したごみの種類に応じたごみ処理施設１へ行くように運転手に伝える。例えばごみの種類が家庭ごみである場合、計量棟の作業員は第１のごみ処理施設１へ行くように運転手に伝える。

【0159】

実施形態６の情報処理装置３において、記憶部３１には後述のごみ種情報ＤＢ３１０が記憶されている。情報処理装置３は通信部３３を備える。通信部３３は、ごみ処理場１００内の場内コンピュータ８とのネットワークＮを介した通信を実現する通信インタフェースである。制御部３０は通信部３３を介して場内コンピュータ８と通信する。例えば場内コンピュータ８は、計量棟に設けられている。

【0160】

場内コンピュータ８は専用又は汎用のコンピュータである。場内コンピュータ８は、制御部８０、記憶部８１、入出力部８２及び通信部８３を備える。制御部８０、記憶部８１、入出力部８２及び通信部８３はそれぞれ接続されている。

【0161】

制御部８０は、一又は複数のＣＰＵ、又はＧＰＵ等の演算処理装置を有する。また、ＲＯＭ又はＲＡＭ等のメモリを有する。制御部８０は、記憶部８１に記憶されたプログラムを読みだして、各種の処理を実行する。記憶部８１は、例えばハードディスク又はＳＳＤ等の不揮発性メモリを含む。通信部８３は、ネットワークＮを介した情報処理装置３との通信を実現する通信インタフェースである。制御部８０は、通信部８３を介して情報処理装置３と通信する。

【0162】

入出力部８２は、第４カメラ８４及び入力装置８５と接続される入出力インタフェースである。入力装置８５は、例えばキーボード又はタッチパネルであり、計量棟の作業員によるごみの種類の入力を受け付ける。第４カメラ８４は、計量棟に設けられ、ごみの計量が行われる車両２を撮像する。以下、第４カメラ８４によって上記の車両２を撮像した画像データを計量時画像データとも称する。計量時画像データには車両２のナンバープレートが写っている。

【0163】

制御部８０は、入出力部８２を介して第４カメラ８４から計量時画像データを取得する。制御部８０は取得した計量時画像データに基づき、公知の画像認識技術を用いて計量時画像データにおける車両２のナンバープレートのナンバー（以下、車両２のナンバー）を検出する。画像認識技術は公知の技術であるので詳細な説明は省略する。

【0164】

作業員は入力装置８５を用いて、車両２に積載されたごみの種類を入力する。制御部８０は入出力部８２を介して、入力されたごみの種類を取得する。制御部８０は、取得したごみの種類と、上述のようにして検出した車両２のナンバーとが関連付けられたごみ種情報を記憶部８１に記憶する。制御部８０はごみ種情報を情報処理装置３の制御部３０へ出力する。なお、計量棟の作業員が車両２のナンバーを確認し、入力装置８５を用いて車両２のナンバーを入力してもよい。

【0165】

制御部３０は場内コンピュータ８から出力されたごみ種情報を取得し、取得したごみ種情報をごみ種情報ＤＢ３１０に保存する。図１７はごみ種情報ＤＢ３１０の内容例を示す概念図である。ごみ種情報ＤＢ３１０には複数のごみ種情報が保存される。詳しくはごみ種情報ＤＢ３１０は、車両２のナンバー列と、ごみの種類列とを有する。ごみ種情報ＤＢ３１０には、複数の車両２のナンバーと、複数のごみの種類とが関連付けられて保存される。

【0166】

制御部３０は第１画像データを取得する。制御部３０は、取得した第１画像データに基づき公知の画像認識技術を用いて、第１画像データにおける車両２のナンバーを検出する。第１画像データにおける車両２のナンバーは、ごみ処理施設１へ入場予定の車両２のナンバーである。制御部３０はごみ種情報ＤＢ３１０を参照し、入場予定の車両２のナンバーとごみ種情報とに基づき、入場予定の車両２に積載されたごみの種類を特定する。

【0167】

制御部３０は特定したごみの種類をスピーカ１６へ出力する。例えばごみの種類が家庭ごみである場合、制御部３０は、「家庭ごみを積んだ車両が入場予定です」のような音声の音声データをスピーカ１６に出力する。例えば当該音声データは記憶部３１に記憶されている。スピーカ１６は出力された音声データを受信し、上記の音声を出力して、ごみ処理施設１の作業員へ入場予定の車両２に積載されたごみの種類を通知する。従って、ごみ処理施設１の作業員は、入場予定の車両２に積載されたごみの種類を当該車両２の運転手に確認しなくてよい。スピーカ１６は通知部に相当する。なお通知部はスピーカ１６に限定されない。

【0168】

制御部３０は、スピーカ１６に代えて、又はスピーカ１６に加えて、施設端末へ特定したごみの種類を出力してもよい。例えばごみの種類が家庭ごみである場合、制御部３０は、上記の音声データを施設端末へ出力する。例えば施設端末は出力された音声データを受信し、上記の音声を、施設端末のスピーカ、又は接続されたイヤホンに出力させる。ごみ処理施設１内の作業員へ入場予定の車両２に積載されたごみの種類を通知することができる。この場合、施設端末は通知部に相当する。

【0169】

例えば制御部３０は、積載されたごみの種類を特定できなかった際、例えば、検出した車両２のナンバー又は当該ナンバーと関連付けられたごみの種類がごみ種情報ＤＢに保存されていない際、ごみ種情報が存在しない旨を示す情報をスピーカ１６又は施設端末へ出力してもよい。例えば、ごみ種情報が存在しない旨を示す情報は、「入場予定の車両に積まれたごみの種類が登録されていません。」のような音声のデータを含む。

【0170】

ごみの種類の通知は音声による通知に限定されない。例えば制御部３０は、ごみ処理施設１に設けられた図示しないディスプレイ等の表示装置へごみの種類を出力してもよい。表示装置は、出力されたごみの種類を表示し、入場予定の車両２に積載されたごみの種類をごみ処理施設１の作業員へ通知する。

【0171】

例えば施設端末は、制御部３０から出力されたごみの種類を受信した際、受信したごみの種類を施設端末の表示部に表示させて入場予定の車両２に積載されたごみの種類をごみ処理施設１の作業員へ通知してもよい。

【0172】

図１８は、実施形態６の制御部３０が行う入場予定の車両２に積載されたごみの種類を通知する為の通知処理を例示するフローチャートである。例えば通知処理は、判定処理と並行して行われる。なお判定処理は通知処理の後に行われてもよい。例えば制御部３０は、ごみ処理施設１の作業員による情報処理装置３が備える図示しない操作部の操作に基づき、以下の処理を開始する。

【0173】

制御部３０は、場内コンピュータ８からごみ種情報を取得し（Ｓ６１）、取得したごみ種情報をごみ種情報ＤＢ３１０に保存する。制御部３０は上述のように、第１画像データを取得し（Ｓ６２）、取得した第１画像データに基づき入場予定の車両２のナンバーを検出する（Ｓ６３）。制御部３０は上述のように、ごみ種情報ＤＢ３１０を参照し、検出した車両２のナンバーとごみ種情報とに基づき、入場予定の車両２に積載されたごみの種類を特定する（Ｓ６４）。制御部３０は特定したごみの種類をスピーカ１６へ出力し（Ｓ６５）、通知処理を終了する。

【0174】

スピーカ１６は、上述のようにごみ処理施設１の作業員へ入場予定の車両２に積載されたごみの種類を通知する。車両２の運転手が、車両２を入場させるごみ処理施設１を間違えた場合、例えば不燃ごみを積載した車両２が第１のごみ処理施設１へ入場予定の場合、第１のごみ処理施設１の作業員は、運転手にごみ処理施設１を間違えていることを伝える。車両２が積載したごみの種類と対応していないごみ処理施設１へ入場することを防ぐことができる。

【0175】

例えば情報処理装置３は、自装置が設けられたごみ処理施設１が受け入れ可能なごみの種類を記憶部３１に記憶していてもよい。制御部３０は特定したごみの種類が、受け入れ可能なごみの種類であるか否かを判定する。制御部３０は、ごみの種類が受け入れ可能なごみの種類ではない場合、ごみ処理施設１を間違えていることを示す信号をスピーカ１６へ出力する。スピーカ１６は上記の信号を受信し、警告音を出力する。運転手及びごみ処理施設１の作業員に、入場予定の車両２がごみ処理施設１を間違えていることを通知することができる。

【0176】

本実施形態において、各ごみ処理施設１に情報処理装置３が設けられているが、例えば１つの情報処理装置３が各ごみ処理施設１への入場を許可するか否かを判定してもよい。

【0177】

（実施形態７）
図１９は、実施形態７に係るごみ処理場１００の模式図である。実施形態７に係る構成の内、実施形態６と同様な構成部については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。実施形態７のごみ処理場１００において、１つのごみ処理施設１が複数の種類のごみ、例えば家庭ごみ及び不燃ごみを受け入れる。なお、ごみ処理場１００に設けられたごみ処理施設１の個数は１つでもよく、複数でもよい。車両２は、実施形態６と同様にごみ処理施設１へ行く前に計量棟へ行く。場内コンピュータ８はごみ種情報を情報処理装置３へ出力する。

【0178】

実施形態７のごみ処理施設１には、複数（図１９においては２つ）のホッパー１３が設けられている。一方のホッパー１３は、第１停車スペース６ａの近くに配置されており、不燃ごみを受け入れる。他方のホッパー１３は、第２停車スペース６ｂ及び第３停車スペース６ｃの近くに配置されており、家庭ごみを受け入れる。他方のホッパー１３の近傍であって、第４停車スペース６ｄに近い位置には、他方のホッパー１３へ家庭ごみを投入する為のダンピングボックス１４が設けられている。一般車両に積載された家庭ごみは、当該ダンピングボックス１４によって、他方のホッパー１３へ投入される。

【0179】

停車スペース６は、車両２の種類、及び車両２に積載されたごみの種類に応じて設けられている。第１停車スペース６ａには、不燃ごみを積載した塵芥車が停車する。第２停車スペース６ｂ及び第３停車スペース６ｃには、家庭ごみを積載した塵芥車が停車する。第４停車スペース６ｄには、家庭ごみを積載した一般車両が停車する。従って、ごみ処理施設１に入場できる不燃ごみを積載した塵芥車の上限の台数は１台である。ごみ処理施設１に入場できる家庭ごみを積載した塵芥車の上限の台数は２台である。ごみ処理施設１に入場できる家庭ごみを積載した一般車両の上限は１台である。本実施形態において、一方のホッパー１３へ不燃ごみを投入する為のダンピングボックス１４は設けられていないので、一般車両に積載された不燃ごみを一方のホッパー１３へ投入することはできない。従って、不燃ごみを積載した一般車両のごみ処理施設１への入場は許可されない。即ち、ごみ処理施設１に入場できる不燃ごみを積載した一般車両の上限の台数は０台である。例えばこれらの入場できる車両２の上限の台数は記憶部３１に記憶されている。

【0180】

制御部３０は、場内コンピュータ８からごみ種情報を取得し、取得したごみ種情報をごみ種情報ＤＢ３１０に保存する。また、第１カメラ５から第１画像データを取得する。制御部３０は実施形態６と同様に、第１画像データに基づき入場予定の車両２のナンバーを検出し、ごみ種情報ＤＢ３１０を参照して、検出した車両２のナンバーとごみ種情報とに基づき、入場予定の車両２に積載されたごみの種類を特定する。制御部３０は実施形態１と同様に、取得した第１画像データを学習モデルＭ１に入力して入場予定の車両２の種類を取得する。言い換えると制御部３０は入場予定の車両２の種類と、当該車両２に積載されたごみの種類とを特定する。

【0181】

制御部３０は第２カメラ１５から第２画像データを取得する。第２画像データには、ごみ処理施設１内の車両２のナンバープレートが写っている。制御部３０は実施形態１と同様に、取得した第２画像データを学習モデルＭ１に入力する。学習モデルＭ１は、第２画像データにおける車両２の領域及び当該車両２の種類を出力する。制御部３０は、出力された第２画像データにおける車両２の領域及び当該車両２の種類を取得する。

【0182】

車両２が検出された際、制御部３０は、取得した車両２の領域と第２画像データとに基づき公知の画像認識技術を用いて、検出された車両２のナンバーを検出する。制御部３０はごみ種情報ＤＢ３１０を参照して、検出した車両２のナンバーとごみ種情報とに基づき、車両２に積載されたごみの種類を特定する。言い換えると制御部３０はごみ処理施設１内の車両２の種類と、当該車両２に積載されたごみの種類とを特定する。

【0183】

制御部３０は、ごみ処理施設１内の車両２の種類及び当該車両２に積載されたごみの種類に基づき、空き停車スペースの種類を特定する。本実施形態において空き停車スペースの種類は、家庭ごみを積載した塵芥車に関する空き停車スペースと、不燃ごみを積載した塵芥車に関する空き停車スペースと、家庭ごみを積載した一般車両に関する空き停車スペースとの３つの空き停車スペースの組み合わせである。例えば、検出された車両２の種類が一般車両のみであって、当該車両２に積載されたごみの種類が家庭ごみである場合、制御部３０は、空き停車スペースの種類が家庭ごみを積載した塵芥車に関する空き停車スペースと、不燃ごみを積載した塵芥車に関する空き停車スペースとであると特定する。

【0184】

本実施形態において、一般車両は家庭ごみを積載している場合、ごみ処理施設１へ入場し、第４停車スペース６ｄに停車する。また一般車両は不燃ごみを積載している場合、ごみ処理施設１へ入場しない（不燃ごみを積載した一般車両の入場は許可されない）。故に、ごみ処理施設１内の一般車両は、家庭ごみを積載した一般車両であると考えられる。従って、例えば検出された車両２の種類が一般車両のみである場合、制御部３０は、当該車両２のナンバーを検出せずに、空き停車スペースの種類が家庭ごみを積載した塵芥車に関する空き停車スペースと、不燃ごみを積載した塵芥車に関する空き停車スペースとであると特定してもよい。

【0185】

制御部３０は、入場予定の車両２の種類及び当該車両２に積載されたごみの種類と、空き停車スペースの種類とに基づき車両２の入場を許可するか否かを判定する。詳しくは制御部３０は、入場予定の車両２の種類及び当該車両２のごみの種類と、空き停車スペースの種類とが対応しているか否かを判定する。

【0186】

空き停車スペースの種類が家庭ごみを積載した塵芥車に関する空き停車スペースを含む場合であって、家庭ごみを積載した塵芥車が入場予定である場合、制御部３０は入場を許可する。空き停車スペースの種類が家庭ごみを積載した塵芥車に関する空き停車スペースを含まない場合であって、家庭ごみを積載した塵芥車が入場予定である場合、制御部３０は入場を許可しない。

【0187】

空き停車スペースの種類が不燃ごみを積載した塵芥車に関する空き停車スペースを含む場合であって、不燃ごみを積載した塵芥車が入場予定である場合、制御部３０は入場を許可する。空き停車スペースの種類が不燃ごみを積載した塵芥車に関する空き停車スペースを含まない場合であって、不燃ごみを積載した塵芥車が入場予定である場合、制御部３０は入場を許可しない。

【0188】

空き停車スペースの種類が家庭ごみを積載した一般車両に関する空き停車スペースを含む場合であって、家庭ごみを積載した一般車両が入場予定である場合、制御部３０は入場を許可する。空き停車スペースの種類が家庭ごみを積載した一般車両に関する空き停車スペースを含まない場合であって、家庭ごみを積載した一般車両が入場予定である場合、制御部３０は入場を許可しない。不燃ごみを積載した一般車両が入場予定である場合、例えば一般車両の運転手がごみ処理施設１を間違えた場合、制御部３０は、空き停車スペースの種類によらずに入場を許可しない。

【0189】

制御部３０は入場を許可するか否かの判定結果に応じて入場許可情報又は入場不許可情報を表示部４へ出力する。制御部３０は実施形態６のように、入場予定の車両２に積載されたごみの種類をスピーカ１６へ出力してもよい。

【0190】

図２０は、実施形態７の制御部３０が行う判定処理を例示するフローチャートである。例えば制御部３０は、ごみ処理施設１の作業員による情報処理装置３が備える図示しない操作部の操作に基づき、以下の処理を開始する。

【0191】

制御部３０はＳ７１及びＳ７２の処理を行う。Ｓ７１及びＳ７２の処理はＳ６１及びＳ６２の処理と同様なので詳細な説明は省略する。上述のように制御部３０は、第１画像データに基づき入場予定の車両２のナンバーを検出し、検出した車両２のナンバーとごみ種情報とに基づき、入場予定の車両２に積載されたごみの種類を特定する（Ｓ７３）。制御部３０はＳ７４及びＳ７５の処理を行う。Ｓ７４及びＳ７５の処理はＳ１６及びＳ１７の処理と同様なので詳細な説明は省略する。入場予定の車両２と、当該車両２に積載されたごみの種類とが特定される。

【0192】

制御部３０はＳ７６、Ｓ７７及びＳ７８の処理を行う。Ｓ７６、Ｓ７７及びＳ７８の処理はＳ１１、Ｓ１２及びＳ１３の処理と同様なので詳細な説明は省略する。上述のように制御部３０は、第２画像データに基づきごみ処理施設１内の車両２のナンバーを検出し、検出した車両２のナンバーとごみ種情報とに基づき、ごみ処理施設１内の車両２のごみの種類を特定する（Ｓ７９）。制御部３０は、ごみ処理施設１内の車両２の種類と当該車両２のごみの種類とに基づき空き停車スペースの種類を特定する（Ｓ８０）。

【0193】

制御部３０は、入場予定の車両２の種類及び当該車両２のごみの種類と、空き停車スペースの種類とが対応しているか否かを判定する（Ｓ８１）。入場予定の車両２の種類及び当該車両２のごみの種類と、空き停車スペースの種類とが対応している場合（Ｓ８１：ＹＥＳ）、入場許可情報を出力し（Ｓ８２）、判定処理を終了する。入場予定の車両２の種類及び当該車両２のごみの種類と、空き停車スペースの種類とが対応していない場合（Ｓ８１：ＮＯ）、入場不許可情報を出力し（Ｓ８１１）、判定処理を終了する。制御部３０は入場許可情報又は入場不許可情報を出力した後、Ｓ７１の処理に戻ってもよい。

【0194】

停車スペース６が車両２の種類及びごみの種類に応じて設けられている場合であっても、情報処理装置３は、入場予定の車両２の種類と当該車両２に積載されたごみの種類とを考慮して、車両２の入場を許可するか否かを判定することができる。なお、不燃ごみを積載した塵芥車が停車する停車スペース６、及び家庭ごみを積載した一般車両が停車する停車スペース６は、複数設けられていてもよい。

【0195】

例えばごみ処理施設１には、不燃ごみを積載した一般車両が停車する停車スペース６が設けられてもよい。即ち、不燃ごみを積載した一般車両がごみ処理施設１へ入場可能であってもよい。例えばこの場合、不燃ごみを受け入れるホッパー１３の近傍に、当該ホッパー１３へ不燃ごみを投入する為のダンピングボックス１４が設けられる。

【0196】

例えばごみ処理施設１には、家庭ごみを貯留するコンテナと、不燃ごみを貯留するコンテナとが設けられていてもよい。例えば、各コンテナは第４停車スペース６ｄの近傍に配置される。この場合、一般車両に関する空き停車スペースが存在すれば、一般車両に積載されたごみの種類によらずに、一般車両の入場は許可されてもよい。例えば、ごみ処理施設１は、家庭ごみを積載した一般車両と不燃ごみを積載した一般車両とが入場し、第４停車スペース６ｄに停車する構成であるとする。このとき第２画像データに基づき検出された車両２の種類が一般車両である際、情報処理装置３は当該車両２に対して、車両２のナンバーの検出及び積載されたごみの種類の特定を行わなくてもよい。

【0197】

今回開示した実施形態は、全ての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。各実施例にて記載されている技術的特徴は互いに組み合わせることができ、本発明の範囲は、特許請求の範囲内での全ての変更及び特許請求の範囲と均等の範囲が含まれることが意図される。

【符号の説明】

【0198】