特開 2023-7527 アナログ波形処理装置、システム、方法、及びプログラム

(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】P2023007527

(43)【公開日】2023-01-19

(54)【発明の名称】アナログ波形処理装置、システム、方法、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   H04N 1/409 20060101AFI20230112BHJP

   H04N 1/387 20060101ALI20230112BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20230112BHJP

【ＦＩ】

H04N1/409

H04N1/387

G06T7/00 350C

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021110400

(22)【出願日】2021-07-01

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り （１） ウェブサイトの掲載日 令和２年７月３～４日 ウェブサイトのアドレス ｈｔｔｐｓ：／／ｃｏｎｆｉｔ．ａｔｌａｓ．ｊｐ／ｇｕｉｄｅ／ｅｖｅｎｔ／ｊｐｇｕ２０２０／ｓｕｂｊｅｃｔ／ＳＣＧ６０－０１／ｃｌａｓｓ？ｃｒｙｐｔｏＩｄ＝ 公開者 小川 陽子、坂元 一雄、古村 美津子、松浦 律子 公開した物及び方法の内容 小川 陽子、坂元 一雄、古村 美津子、及び松浦 律子が、上記アドレスのウェブサイトで公開されたＪｐＧＵ－ＡＧＵ Ｊｏｉｎｔ Ｍｅｅｔｉｎｇ ２０２０の講演情報にて、小川 陽子、坂元 一雄、古村 美津子、及び松浦 律子が発明した、Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｄｉｇｉｔｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｅｉｓｍｏｇｒａｍｓ ｉｎ Ｓｍｏｋｅｄ Ｐａｐｅｒ ｕｓｉｎｇ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋについて公開した。

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り （２） ウェブサイトの掲載日 令和２年７月３～４日 ウェブサイトのアドレス ｈｔｔｐｓ：／／ｃｏｎｆｉｔ．ａｔｌａｓ．ｊｐ／ｇｕｉｄｅ／ｅｖｅｎｔ－ｉｍｇ／ｊｐｇｕ２０２０／ＳＣＧ６０－０１／ｐｕｂｌｉｃ／ｐｄｆ？ｔｙｐｅ＝ｉｎ 公開者 小川 陽子、坂元 一雄、古村 美津子、松浦 律子 公開した物及び方法の内容 小川 陽子、坂元 一雄、古村 美津子、及び松浦 律子が、上記アドレスのウェブサイトで公開されたＪｐＧＵ－ＡＧＵ Ｊｏｉｎｔ Ｍｅｅｔｉｎｇ ２０２０の予稿集にて、小川 陽子、坂元 一雄、古村 美津子、及び松浦 律子が発明した、Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｄｉｇｉｔｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｅｉｓｍｏｇｒａｍｓ ｉｎ Ｓｍｏｋｅｄ Ｐａｐｅｒ ｕｓｉｎｇ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋについて公開した。

【新規性喪失の例外の表示】特許法第３０条第２項適用申請有り （３） 開催日 令和２年７月１３日 集会名、開催場所 ＪｐＧＵ－ＡＧＵ Ｊｏｉｎｔ Ｍｅｅｔｉｎｇ ２０２０ 開催ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｐｇｕ．ｏｒｇ／ｍｅｅｔｉｎｇ＿ｊ２０２０ｖ／ 公開者 小川 陽子、坂元 一雄、古村 美津子、松浦 律子 公開した物及び方法の内容 小川 陽子、坂元 一雄、古村 美津子、及び松浦 律子が、ＪｐＧＵ－ＡＧＵ Ｊｏｉｎｔ Ｍｅｅｔｉｎｇ ２０２０にて、小川 陽子、坂元 一雄、古村 美津子、及び松浦 律子が発明した、Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｄｉｇｉｔｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｅｉｓｍｏｇｒａｍｓ ｉｎ Ｓｍｏｋｅｄ Ｐａｐｅｒ ｕｓｉｎｇ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋについて公開した。

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）令和元年度及び２年度、文部科学省、地震調査研究推進本部の評価等支援事業、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

(71)【出願人】

【識別番号】591280197

【氏名又は名称】株式会社構造計画研究所

(71)【出願人】

【識別番号】598026987

【氏名又は名称】公益財団法人地震予知総合研究振興会

(74)【代理人】

【識別番号】100092783

【弁理士】

【氏名又は名称】小林 浩

(74)【代理人】

【識別番号】100147762

【弁理士】

【氏名又は名称】藤 拓也

(74)【代理人】

【識別番号】100104282

【弁理士】

【氏名又は名称】鈴木 康仁

(72)【発明者】

【氏名】小川 陽子

(72)【発明者】

【氏名】坂元 一雄

(72)【発明者】

【氏名】古村 美津子

(72)【発明者】

【氏名】松浦 律子

【テーマコード（参考）】

5C076

5C077

5L096

【Ｆターム（参考）】

5C076AA01

5C076AA21

5C076AA22

5C076AA23

5C076BA06

5C076CA02

5C077LL02

5C077LL19

5C077MP05

5C077PP01

5C077PP19

5C077PP20

5C077PP27

5C077PQ15

5L096AA06

5L096CA21

5L096DA01

5L096EA03

5L096EA33

5L096FA69

5L096HA11

5L096KA04

(57)【要約】

【課題】所望の精度でグラフを認識可能なアナログ波形読み取り装置、システム、方法、及びプログラムを得る。
【解決手段】アナログ波形処理装置を成す波形処理部２１は、アナログ波形処理プログラムを実行可能であり、アナログ波形処理プログラムは、教師あり学習によるコンボリューショナルニューラルネットワークであって、取得したパラメータ及び記象紙画像を用いて、記象紙画像から波形データを形成する。第１のニューラルネットワークは２１層から成り、入力されるデータは、Ｘ方向にＷ画素、Ｙ方向にＨ画素を有する１枚のグレースケール画像である記象紙画像である。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

Ｘ及びＹ方向に対してデータを有する画像に畳み込み演算を行って第１のデータを出力する第１の畳み込み部と、
前記第１のデータに対してＹ方向の次元を削減して第２のデータを出力する削減部と、
前記第２のデータに対して畳み込み演算を行って、１次元のデータから成る第３のデータを出力する第２の畳み込み部とを備える、
アナログ波形処理装置。

【請求項2】

前記削減部は、前記第１のデータにおいてＹ方向の次元を１次元に削減して、前記第２のデータを出力する、請求項１に記載のアナログ波形処理装置。

【請求項3】

前記削減部は、前記第１のデータにおけるＸ方向の値各々に関し、畳み込み演算を行うことによりＹ方向の次元を１次元に削減して、前記第２のデータを出力する、請求項２に記載のアナログ波形処理装置。

【請求項4】

前記削減部は、前記第１のデータにおけるＸ方向の値各々に関し、Ｙ方向に対して最も大きい値を出力することによりＹ方向の次元を１次元に削減して、前記第２のデータを出力する、請求項２に記載のアナログ波形処理装置。

【請求項5】

前記第１の畳み込み部は、前記画像に畳み込み演算を行った後に、入力値と出力値の残差を算出し、残差を前記第１のデータとして出力する、請求項１から４のいずれかに記載のアナログ波形処理装置。

【請求項6】

前記第２の畳み込み部は、前記第２のデータに対してＸ方向に対してデータを拡大した後に、畳み込み演算を行い、前記第３のデータを出力する、請求項１から５のいずれかに記載のアナログ波形処理装置。

【請求項7】

前記画像に前処理を行う前処理手段をさらに備え、
前記前処理手段は、
前記画像のうち、前記第１の畳み込み部が処理を行う範囲を指定する範囲指定手段、
前記画像に記録されている波形において、波形振幅の基準となる基線を指定する基線指定手段、
前記画像に記録されている波形において、波形に含まれる円弧成分を補正する円弧補正手段、
前記画像に記録されている波形において、波形振幅の基準となる基線のずれを補正する片振れ補正手段、
前記画像に記録されている波形において、振幅方向に縮小するスケーリング手段
のうち少なくとも１つを備える、請求項１から６のいずれかに記載のアナログ波形処理装置。

【請求項8】

前記第３のデータを修正する修正手段をさらに備え、
前記修正手段は、
複数の点を指定し、指定された複数の点の間を補完する正解点指定手段、
前記第３のデータを構成する点のうち任意の点の位置を移動させる点移動手段、
前記第３のデータに対して任意の点の位置を追加する点追加手段、
前記第３のデータを構成する点のうち任意の点を削除する点削除手段、
前記第３のデータを構成する波形を振幅方向に伸縮する振幅伸縮手段
のうち少なくとも１つを備える、請求項１から７のいずれかに記載のアナログ波形処理装置。

【請求項9】

Ｘ及びＹ方向に対してデータを有する画像を読み込むクライアントと、
前記画像を処理する請求項１から８のいずれかに記載のアナログ波形処理装置とを備え、
前記クライアントは、前記第３のデータを加工して出力する
アナログ波形処理システム。

【請求項10】

前記クライアントは、ネットワークを介して前記画像を前記アナログ波形処理装置に送信し、
前記アナログ波形処理装置は、ネットワークを介して前記第３のデータを前記クライアントに送信する、
請求項９に記載のアナログ波形処理システム。

【請求項11】

Ｘ及びＹ方向に対してデータを有する画像に畳み込み演算を行って第１のデータを出力する第１の畳み込みステップと、
前記第１のデータに対してＹ方向の次元を削減して第２のデータを出力する削減ステップと、
前記第２のデータに対して畳み込み演算を行って、１次元のデータから成る第３のデータを出力する第２の畳み込みステップとを備える、
アナログ波形処理方法。

【請求項12】

前記削減ステップは、前記第１のデータにおけるＸ方向の値各々に関し、畳み込み演算を行うことによりＹ方向の次元を１次元に削減して、前記第２のデータを出力する、請求項１１に記載のアナログ波形処理方法。

【請求項13】

前記削減ステップは、前記第１のデータにおけるＸ方向の値各々に関し、Ｙ方向に対して最も大きい値を出力することによりＹ方向の次元を１次元に削減して、前記第２のデータを出力する、請求項１１に記載のアナログ波形処理方法。

【請求項14】

Ｘ及びＹ方向に対してデータを有する画像に畳み込み演算を行って第１のデータを出力する第１の畳み込みステップと、
前記第１のデータに対してＹ方向の次元を削減して第２のデータを出力する削減ステップと、
前記第２のデータに対して畳み込み演算を行って、１次元のデータから成る第３のデータを出力する第２の畳み込みステップとを備える、
アナログ波形処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、画像として記録されたアナログ波形を読み取って、電子データ化する読み取り装置、システム、方法、及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、グラフ画像をスキャンして数値データに変換する折れ線グラフ認識装置が知られている。この装置は、既知の図形認識技術を用いて、折れ線グラフを構成する複数の直線を認識し、複数の直線の節点の座標を記録する（特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開平４－３２４５７７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、画像として記録されたアナログ波形は、波形以外の図、文字、又は汚れ等をも含んでいることがある。このような場合には、所望の精度でグラフを認識できない可能性がある。

【0005】

本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、所望の精度でグラフを認識可能なアナログ波形処理装置、システム、方法、及びプログラムを得ることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本願第１の発明によるアナログ波形処理装置は、Ｘ及びＹ方向に対してデータを有する画像に畳み込み演算を行って第１のデータを出力する第１の畳み込み部と、第１のデータに対してＹ方向の次元を削減して第２のデータを出力する削減部と、第２のデータに対して畳み込み演算を行って、１次元のデータから成る第３のデータを出力する第２の畳み込み部とを備えることを特徴とする。

【0007】

削減部は、第１のデータにおいてＹ方向の次元を１次元に削減して、第２のデータを出力することが好ましい。

【0008】

削減部は、第１のデータにおけるＸ方向の値各々に関し、畳み込み演算を行うことによりＹ方向の次元を１次元に削減して、第２のデータを出力することが好ましい。

【0009】

削減部は、第１のデータにおけるＸ方向の値各々に関し、Ｙ方向に対して最も大きい値を出力することによりＹ方向の次元を１次元に削減して、第２のデータを出力してもよい。

【0010】

第１の畳み込み部は、画像に畳み込み演算を行った後に、入力値と出力値の残差を算出し、残差を第１のデータとして出力することが好ましい。

【0011】

第２の畳み込み部は、第２のデータに対してＸ方向に対してデータを拡大した後に、畳み込み演算を行い、第３のデータを出力することが好ましい。

【0012】

画像に前処理を行う前処理手段をさらに備え、前処理手段は、画像のうち、第１の畳み込み部が処理を行う範囲を指定する範囲指定手段、画像に記録されている波形において、波形振幅の基準となる基線を指定する基線指定手段、画像に記録されている波形において、波形に含まれる円弧成分を補正する円弧補正手段、画像に記録されている波形において、波形振幅の基準となる基線のずれを補正する片振れ補正手段、画像に記録されている波形において、振幅方向（例えばＹ方向）に縮小するスケーリング手段のうち、少なくとも１つを備えることが好ましい。

【0013】

第３のデータを修正する修正手段をさらに備え、修正手段は、複数の点を指定し、指定された複数の点の間を補完する正解点指定手段、第３のデータを構成する点のうち任意の点の位置を移動させる点移動手段、第３のデータに対して任意の点の位置を追加する点追加手段、第３のデータを構成する点のうち任意の点を削除する点削除手段、第３のデータを構成する波形を振幅方向（例えばＹ方向）に伸縮する振幅伸縮手段のうち、少なくとも１つを備えることが好ましい。

【0014】

本願第２の発明によるアナログ波形処理システムは、Ｘ及びＹ方向に対してデータを有する画像を読み込むクライアントと、画像を処理する前記アナログ波形処理装置とを備え、前記クライアントは第３のデータを加工して出力することを特徴とする。

【0015】

クライアントは、ネットワークを介して画像をアナログ波形処理装置に送信し、アナログ波形処理装置は、ネットワークを介して第３のデータをクライアントに送信することが好ましい。

【0016】

本願第３の発明によるアナログ波形処理方法は、Ｘ及びＹ方向に対してデータを有する画像に畳み込み演算を行って第１のデータを出力する第１の畳み込みステップと、第１のデータに対してＹ方向の次元を削減して第２のデータを出力する削減ステップと、第２のデータに対して畳み込み演算を行って、１次元のデータから成る第３のデータを出力する第２の畳み込みステップとを備えることを特徴とする。

【0017】

削減ステップは、第１のデータにおけるＸ方向の値各々に関し、畳み込み演算を行うことによりＹ方向の次元を１次元に削減して、第２のデータを出力することが好ましい。

【0018】

削減ステップは、第１のデータにおけるＸ方向の値各々に関し、Ｙ方向に対して最も大きい値を出力することによりＹ方向の次元を１次元に削減して、第２のデータを出力してもよい。

【0019】

本願第４の発明によるアナログ波形処理プログラムは、Ｘ及びＹ方向に対してデータを有する画像に畳み込み演算を行って第１のデータを出力する第１の畳み込みステップと、第１のデータに対してＹ方向の次元を削減して第２のデータを出力する削減ステップと、第２のデータに対して畳み込み演算を行って、１次元のデータから成る第３のデータを出力する第２の畳み込みステップとを備えることを特徴とする。

【発明の効果】

【0020】

本発明によれば、所望の精度でグラフを認識可能なアナログ波形処理装置、システム、方法、及びプログラムを得る。

【図面の簡単な説明】

【0021】

【図1】本願第１の発明によるアナログ波形処理システムを概略的に示すブロック図である。

【図2】範囲指定手段による画面を示した概略図である。

【図3】基線指定手段による画面を示した概略図である。

【図4】円弧及び片振れ補正手段による画面を示した概略図である。

【図5】スケーリング手段による画面を示した概略図である。

【図6A】出力手段による画面を示した概略図である。

【図6B】出力手段による画面を示した概略図である。

【図6C】出力手段による画面を示した概略図である。

【図6D】出力手段による画面を示した概略図である。

【図7】第１のニューラルネットワークの概略を示した図である。

【図8】アナログ波形処理システムが実行する処理方法を示すフローチャートである。

【図9】第１の学習データ及び第１の検証データの一例である記象紙画像である。

【図10】波形処理装置により得られた波形データを破線、記象紙画像の波形線を実線で描いた図である。

【図11】第２の学習データ及び第２の検証データの一例である記象紙画像である。

【図12】波形処理装置により得られた波形データを破線、記象紙画像の波形線を実線で描いた図である。

【図13】波形処理装置により得られた波形データを破線、記象紙画像の波形線を実線で描いた図である。

【図14】波形処理装置により得られた波形データを破線、記象紙画像の波形線を実線で描いた図である。

【図15】波形処理装置により得られた波形データを破線、記象紙画像の波形線を実線で描いた図である。

【図16】波形処理装置により得られた波形データを破線、記象紙画像の波形線を実線で描いた図である。

【図17】波形処理装置により得られた波形データを破線、記象紙画像の波形線を実線で描いた図である。

【図18】波形処理装置により得られた波形データを破線、記象紙画像の波形線を実線で描いた図である。

【図19A】学習及び検証データとして用いた記象紙画像のリストである。

【図19B】学習及び検証データとして用いた記象紙画像のリストである。

【図19C】学習及び検証データとして用いた記象紙画像のリストである。

【図19D】学習及び検証データとして用いた記象紙画像のリストである。

【発明を実施するための形態】

【0022】

以下、図１から図１０を用いて、本発明の第１の実施形態によるアナログ波形処理システム１０、その方法、及びプログラムについて説明する。アナログ波形処理システム１０は、波形処理部２１を含むサーバ２０と、地震波形読み取り部３１を含むクライアント３０とを主に備える。

【0023】

クライアント３０は、ユーザによって直接操作されるいわゆるパソコンであって、例えばインターネットなどのネットワークを介してサーバ２０に接続される。現在、地震波形はデジタルデータとして記録されているが、過去においては、煤書き記象紙やインク書き記象紙にアナログデータとして記録されたものがある。以下、煤書き記象紙やインク書き記象紙を用いて地震波形を記録する方式を煤書き記録等方式といい、煤書き記象紙やインク書き記象紙に記録された地震波形をアナログ地震波形という。クライアント３０には、デジタルカメラやスキャナなどの画像読み取り手段３６が接続されている。クライアント３０は、画像読み取り手段３６を介してアナログ地震波形を電子データ化して記象紙画像を得る。

【0024】

クライアント３０は、地震波形読み取りプログラムを実行可能である地震波形読み取り部３１を主に添える。地震波形読み取りプログラムは、前処理手段３２と、点列生成手段３３と、修正手段３４と、出力手段３５とを主に備え、記象紙画像又はデジタルデータを画面に表示させる。図２を参照すると、画面中の右側に記象紙画像３１ａが表示され、左側にメニュー３１ｂが表示される。

【0025】

前処理手段３２は、記象紙画像に前処理を行うものであって、範囲指定手段、基線指定手段、円弧補正手段、片振れ補正手段、及びスケーリング手段のうち、少なくとも１つを備える。

【0026】

範囲指定手段は、画面に表示された記象紙画像において、デジタルデータ化したい波形の範囲を指定する。この指定された範囲の少なくとも一部がデジタルデータ化される。煤書き記録等方式では、並んで設置された複数の記録針が各々の支点を中心に地震動の強さ（以下、振幅ともいう）に応じて旋回し、１つの回転する円筒に巻きつけられた煤書き記象紙に地震動を記録する。そのため、１枚の記象紙に複数の波形が記録されている。そこで、ユーザは、複数の波形のうち、デジタルデータ化したい範囲を指定する必要がある。あるいは、１枚の記象紙に１つの波形しか記録されていない場合であっても、１つの波形のうちユーザがデジタルデータ化したい範囲が存在する場合には、デジタルデータ化したい範囲を指定する必要がある。図２を参照すると、ユーザが、メニュー３１ｂにおいて「範囲指定」を選択した後、右側に表示された記象紙画像３１ａを参照して、マウス等をクリック＆ドラッグすることにより、記象紙画像に記録された複数の波形からデジタルデータ化したい範囲を指定する。図２において、破線で示された範囲が、ユーザが入力した範囲である。範囲指定手段は、ユーザが入力した範囲の記象紙画像上における位置データをメモリ上に保持する。

【0027】

基線指定手段は、記象紙画像に記録されている波形において、波形振幅の基準となる基線を指定する。円筒に巻きつけられた記録用紙に１本の記録針が徐々に位置をずらしながら複数周回して振幅を記録している場合、あるいは記象紙を読み取って記象紙画像を作成する際に記象紙が傾くなどした場合など、波形振幅のゼロ点を成す基線が記象紙画像の一辺と平行でない場合がある。そこで、ユーザは、記象紙画像上において基線を指定する必要がある。図３を参照すると、ユーザが、メニュー３１ｂにおいて「基線指定」を選択した後、右側に表示された記象紙画像３１ａを参照して、マウス等をクリック＆ドラッグすることにより、波形振幅の基準となる線を入力する。図３に示される破線が、ユーザが入力した線である。基線指定手段は、ユーザが入力した線の記象紙画像上における位置データを、波形振幅の基準となる基線としてメモリ上に保持する。

【0028】

円弧補正手段は、記象紙画像に記録されている波形において、波形に含まれる円弧成分を補正し、片振れ補正手段は、記象紙画像に記録されている波形において、波形振幅の基準となる基線のずれ、すなわち片振れを補正する。記録針は支点を中心に旋回するため、旋回による円弧成分を波形が含んでいる。そこで、正確な地震波形のデータを得るために、この円弧成分を補正した上で、デジタルデータ化する必要がある。また、何らかの原因により、記録針の先端と支点とを結ぶ線が、記象紙を巻きつける円筒の回転方向に対して平行でない状態、すなわち片振れを含んだ波形が記録されることがある。そこで、正確なデータを得るために、片振れによる影響を補正した上で、デジタルデータ化する必要がある。図４を参照すると、ユーザがメニュー３１ｂにおいて「円弧＆片振れ補正」を選択するとき、円弧補正手段及び片振れ補正手段は、右側に表示された記象紙画像３１ａ下部に、スライドバー４１を画面に表示する（図４参照）。ユーザは、表示された記象紙画像を参照して、スライドバー４１のスライダー４２をマウス等でドラッグすることにより、円弧による影響及び片振れの補正パラメータを入力する。円弧補正手段は、入力された補正パラメータに基づいて、画面に表示されている記象紙画像を補正し、補正した記象紙画像を表示する。これにより、入力された補正パラメータが即座に画面上の記象紙画像に反映される。円弧補正手段及び片振れ補正手段は、ユーザが入力した補正パラメータをメモリ上に保持する。

【0029】

スケーリング手段は、記象紙画像に記録されている波形を振幅方向（Ｙ方向）に縮小する。後述される波形処理部２１は、記象紙画像に含まれた波形の振幅が大きい場合、振幅を小さく認識する傾向がある。そこで、記象紙画像において、時間方向（Ｘ方向）の大きさを維持したまま、振幅方向（Ｙ方向）を縮小、すなわち振幅を小さくすることで読み取り結果が改善される場合がある。ユーザが、表示された記象紙画像を参照して、マウス等をクリック＆ドラッグすることにより、縮小された波形振幅の大きさを入力する。ユーザの操作に応じて、画面に表示された記象紙画像が振幅方向（Ｙ方向）に伸縮する（図５参照）。スケーリング手段は、ユーザが入力した大きさに基づいて、波形振幅の縮小率を算出し、メモリ上に保持する。

【0030】

前処理手段３２は、範囲指定手段、基線指定手段、円弧補正手段、片振れ補正手段、及びスケーリング手段のうち、全ての処理が完了した後、あるいは少なくとも１つの処理が完了した後に、メモリ上に保持されている、範囲指定手段及び基線指定手段により得られた位置データ、円弧補正手段及び片振れ補正手段により得られた補正パラメータ、並びにスケーリング手段により得られた縮小率を用いて画像を補正する。

【0031】

点列生成手段３３は前処理手段３２によって補正された画像データをサーバ２０に送信し、後述される波形処理部２１によって出力された第３のデータを受信する。後述される波形処理部２１は、記象紙画像に記録されている波形線をベクトルデータなどのデジタルデータ、例えばＳＶＧ形式で波形データとして出力する。つまり、波形データは、波形処理部２１により作成される点列データであって、点と線のベクトルデータを有し、これらのベクトルデータが波形を表す。地震波形読み取りプログラムは、ベクトルデータから成る波形を記象紙画像に重畳させて画面に表示させる。

【0032】

クライアント３０は、過去に波形処理部２１によって出力された第３のデータをＳＶＧファイルとして記録しておくことができる。点列生成手段３３は、記録済みのＳＶＧファイルを読み込み、点列を生成できる。

【0033】

修正手段３４は、正解点指定手段、点移動手段、点追加手段、点削除手段、及び振幅伸縮手段のうち、少なくとも１つを備え、点列生成手段３３が作成した波形データを修正する。

【0034】

正解点指定手段では、ユーザは、画面に表示された波形及び記象紙画像を見ながら、波形データ、すなわちベクトルデータが地震波形上に存在しない場合、地震波形上の正しい位置を点として２点以上指定する。正解点指定手段は、ユーザによって指定された複数の点を、正しい位置にある点として、指定された複数の点の間の画素値を参照し、波形線に沿うよう動的計画法により補間する。

【0035】

点移動手段では、ユーザは、画面に表示された波形及び記象紙画像を見ながら、波形データが地震波形上に存在しない場合、マウス等をクリック＆ドラッグすることにより、ベクトルデータの任意の点を地震波形上の正しい位置に移動させる。点移動手段は、当該任意の点の位置を移動、すなわちユーザによって移動された位置を、当該任意の点の新たなベクターデータとして記録する。

【0036】

点追加手段では、ユーザは、画面に表示された波形及び記象紙画像を見ながら、波形データ上の点が足りない場合、波形データの線上の位置における任意の点をマウス等を用いてクリックする。点追加手段は、ユーザがクリックした点の位置をベクターデータとして追加し、追加された点と隣接する両側の点との間を、線を表すベクターデータで補完する。

【0037】

点削除手段では、ユーザは、画面に表示された波形及び記象紙画像を見ながら、波形データ上の任意の点をマウス等を用いてクリックする。点削除手段は、ユーザによってクリックされた点とその点に繋がる線のベクターデータを削除し、削除された点に繋がれていた点どうしの間を、線を表すベクターデータで補完する。

【0038】

振幅伸縮手段では、ユーザは、画面に表示された波形及び記象紙画像を見ながら、マウス等を用いてＸ方向（時間方向）における２点をクリックし、振幅を伸縮させる範囲を指定する。そして、次に１点をクリック＆ドラッグして、伸縮の程度を示す伸縮スケールを指定する。振幅伸縮手段は、ユーザによって指定されたＸ方向範囲に含まれる波形を、指定された伸縮スケールに応じてＹ方向に伸縮し、伸縮された値をベクターデータとして記録する。これにより、ベクターデータから成る波形が振幅方向（Ｙ方向）に伸縮される。

【0039】

以上の手段を用いて修正された点列データと記象紙画像とが、出力手段３５に送られる。

【0040】

出力手段３５は、ユーザによって修正された点列データを、任意の解像度及び時間間隔のデータに加工して出力する手段であって、加工には、パラメータとして、点列データの画像解像度、時間解像度、及びリサンプリング間隔を用いる。画像解像度は、Ｘ方向の１インチあたりのドット数、及びＹ方向の１インチあたりのドット数または１ピクセルあたりの長さ（ｍｍ）である。時間解像度は任意時間あたりの長さ（ｍｍ）である。任意時間は、例えば１分である。リサンプリング間隔は、時間方向に対する所望のサンプリング間隔であり、０．１０秒又は０．２０秒のいずれかが選択される。

【0041】

以下に、図６Ａ～６Ｄを用いて、画像解像度、時間解像度、及びリサンプリング間隔をユーザが指定する手法について説明する。ここで、記象紙画像は、その画像解像度をデータとして、その画像ファイル内に記録している。ユーザがメニュー３１ｂ（図２等参照）において「単位変換＆ＣＳＶ出力」を選択すると、出力手段３５は、記象紙画像から画像解像度を読み出すとともに、記象紙画像の画素数（ドット数）と記象紙画像の実寸との比率を算出する。そして、テキストボックス６１ａ及びテキストボックス６１ｂに画像解像度を表示し、テキストボックス６１ｃに記象紙画像の画素数と記象紙画像の実寸との比率を表示した、ダイアログ６１を画面に表示する（図６Ａ参照）。ユーザは、テキストボックス６１ａ～６１ｄにおいて、具体的な数値を直接テキストボックスに直接入力して、画像解像度、時間解像度、及びリサンプリング間隔を設定可能である。リサンプリング間隔については、デフォルト値として０．１０秒が選択されている。テキストボックス６１ｂ及びテキストボックス６１ｃの値は、いずれも記象紙画像の画素数と記象紙画像の実寸との比率を表す値である。出力手段３５は、テキストボックス６１ｂ及びテキストボックス６１ｃのいずれか一方がユーザによって変更された場合、その変更に応じて他方の値を自動的に変更する。ダイアログ６１において、ユーザが「画像から指定」ボタン６１ｅをクリックすると、画面にダイアログ６２が表示される（図６Ｂ参照）。この画面において、ユーザは、画面上方に設けられた数値ボックス６２ａに時間幅を数値で入力した上で、画像上の２点をマウスでクリック等する（図６Ｃ参照）。画像上においてクリックされた２点間の距離が、入力した時間幅に対応する長さである。指定が完了すると、ユーザは、「ＯＫ」ボタンをクリックすることによりダイアログ６２を閉じる。そして、出力手段３５は、ユーザが指定した２点間の距離と時間幅から計算された１分あたりの実寸（ｍｍ／分）をテキストボックス６１ｄに表示する（図６Ｄ参照）。ユーザによってダイアログ６１のＯＫボタンがクリックされると、画像解像度、時間解像度、及びリサンプリング間隔が出力手段３５に入力され、出力手段３５は点列データを指定された時間間隔でリサンプリングし、データをＣＳＶ形式で出力する。以上説明したように、出力手段３５がダイアログ６１に自動的に画像解像度を表示し、リサンプリング間隔については０．１０秒が選択済みであるため、ユーザは、少なくとも時間解像度を指定すればよい。なお、リサンプリング間隔については、装置の外部から入力されたファイルに記載された値を用いて設定することも可能である。

【0042】

次に、サーバ２０について説明する。サーバ２０は、波形処理部２１を主に備える。波形処理部２１は、アナログ波形処理装置を成し、前処理済みの画像データをクライアント３０から受け取って波形データを形成する。波形処理部２１は、アナログ波形処理プログラム及びアナログ波形処理方法を実行可能である。アナログ波形処理プログラム及びアナログ波形処理方法は、教師あり学習によるコンボリューショナルニューラルネットワークを実装するものであって、学習したパラメータ及び記象紙画像を用いて、記象紙画像から波形データを形成する。以下、図７を用いて、アナログ波形処理プログラムを成す第１のニューラルネットワークについて詳細に説明する。

【0043】

第１のニューラルネットワークは２１層から成り、入力されるデータは、Ｘ方向にＷ画素、Ｙ方向にＨ画素を有する１枚のグレースケール画像から成る記象紙画像である。始めの第１～４層は、第１の畳み込み部の少なくとも一部を成すものであり、主に畳み込み層から構成される。

【0044】

第１層は、畳み込み層と、バッチ正規化層と、活性化関数ＲｅＬＵ層とを有する。畳み込み層は、記象紙画像にパディング３を施し、これに、７ｘ７のカーネルサイズを持つフィルタをストライド幅１で適用し、３２チャンネルのデータを得る。そして第１層は、得られたデータにバッチ正規化及び活性化関数ＲｅＬＵを適用し、出力する。

【0045】

第２層は、畳み込み層と、バッチ正規化層と、活性化関数ＲｅＬＵ層とを有する。畳み込み層は、第１層から受けた３２チャンネルのデータに対してパディング１を施し、これに４ｘ４のカーネルサイズを持つフィルタをストライド幅２で適用し、６４チャンネルのデータを得る。そして第２層は、得られたデータにバッチ正規化及び活性化関数ＲｅＬＵを適用した後、出力する。

【0046】

第３層は、畳み込み層と、バッチ正規化層と、活性化関数ＲｅＬＵ層とを有する。畳み込み層は、第２層から受けた６４チャンネルのデータに対してパディング１を施し、これに４ｘ４のカーネルサイズを持つフィルタをストライド幅２で適用し、１２８チャンネルのデータを得る。そして第３層は、得られたデータにバッチ正規化及び活性化関数ＲｅＬＵを適用した後、出力する。

【0047】

第４層は、畳み込み層と、バッチ正規化層と、活性化関数ＲｅＬＵ層とを有する。畳み込み層は、第３層から受けた１２８チャンネルのデータに対してパディング１を施し、これに４ｘ４のカーネルサイズを持つフィルタをストライド幅２で適用し、２５６チャンネルのデータを得る。そして第４層は、得られたデータにバッチ正規化及び活性化関数ＲｅＬＵを適用した後、出力する。第４層を適用した後のデータは、Ｘ方向及びＹ方向に画素数が１／８に変換された２５６枚のデータ、すなわちＸ方向にＷ／８画素、Ｙ方向にＨ／８画素を有する２５６枚のデータである。

【0048】

次に、第５～１３層を成す９層のＲｅｓｉｄｕａｌ層を適用する。第５～１３層は、第１の畳み込み部の少なくとも一部を成すものである。Ｒｅｓｉｄｕａｌ層は、入力値と出力値の残差を計算する層であって、パディング１、カーネルサイズ３ｘ３、及びストライド幅１である２層の畳み込み層と活性化関数ＲｅＬＵ層とを備える。入力値には、まず１つめの畳み込み層が適用された後、これに活性化関数ＲｅＬＵ層が適用され、その後、さらに２つめの畳み込み層及び活性化関数ＲｅＬＵ層が適用される。そして得られた出力値を入力値から引いた残差を出力する。これを第５～１３層において実行する。第１３層を適用した後のデータは、Ｘ方向及びＹ方向に画素数が１／８に変換された２５６枚のデータ、すなわちＸ方向にＷ／８画素、Ｙ方向にＨ／８画素を有する２５６枚のデータであり、そのデータサイズは、第４層を適用した後のデータと同じである。

【0049】

ここで、第１～１３層までは、実質的に畳み込み層のみで構成されている。そのため、Ｘ方向及びＹ方向の画素数（Ｗ、Ｈ）がどのような値であっても計算可能である。あるいは、パディング、カーネルサイズ、及びストライド幅といったパラメータを適宜調節することにより、メモリ使用量及び計算量などを調節可能である。

【0050】

次に、第１４層を成すＹ方向ＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ層を適用する。第１４層は、削減部の少なくとも一部を成すものであり、Ｘ方向の値各々に対してＹ方向における最も大きい値を抽出して出力する。これにより、Ｙ方向の次元が１次元に削減される。これを２５６チャンネル全てについて行うことにより、Ｘ方向の次元がＷ／８、Ｙ方向の次元が１次元である２５６チャンネルのデータが得られる。ここでＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ層を適用するのは、Ｙ方向に対して最も波形らしい画素の位置を抽出するためである。そのため、第１４層より前に第１～１３層を記象紙画像に適用することにより、第１～１３層は、バックプロパゲーションにおいて、地震波形を形成するに特徴的な画素を出力可能となるように学習できる。

【0051】

次に、第１５層を成すＵｎＰｏｏｌｉｎｇ層を適用する。第１５層は、第２の畳み込み部の少なくとも一部を成すものであり、第１４層が出力したデータに対してＸ方向にのみデータを拡大する。より詳細には、第１４層から受けたデータに対し、パディング０、カーネルサイズ２、かつストライド幅２による１次元ＵｎＰｏｏｌｉｎｇを適用する。カーネルサイズ２を適用することにより、前層に含まれる１画素の値を１ｘ２に広げ、Ｘ方向にのみデータを拡大する。以上の処理を２５６チャンネル全てについて行う。

【0052】

次に、第１６層を成す畳み込み層を適用する。第１６層は、第２の畳み込み部の少なくとも一部を成すものであり、畳み込み層と、バッチ正規化層と、活性化関数ＲｅＬＵ層とを有する。畳み込み層は、第１５層から受けた２５６チャンネルの各データに対してパディング１を施し、これにカーネルサイズ３のフィルタをストライド幅１で適用し、１２８チャンネルのデータを得て、これにバッチ正規化及び活性化関数ＲｅＬＵを適用した後、出力する。

【0053】

次に、第１７層を成すＵｎＰｏｏｌｉｎｇ層を適用する。第１７層は、第２の畳み込み部の少なくとも一部を成すものである。第１７層の処理は、第１５層と同様に、前層からのデータをＵｎＰｏｏｌｉｎｇ処理して出力するものであるため、説明を省略する。

【0054】

次に、第１８層を成す畳み込み層を適用する。第１８層は、第２の畳み込み部の少なくとも一部を成すものであり、畳み込み層と、バッチ正規化層と、活性化関数ＲｅＬＵ層とを有する。畳み込み層は、第１７層から受けた１２８チャンネルのデータに対してパディング１を施したものに、カーネルサイズ３のフィルタをストライド幅１で適用し、６４チャンネルのデータを得て、これにバッチ正規化及び活性化関数ＲｅＬＵを適用した後、出力する。

【0055】

次に、第１９層を成すＵｎＰｏｏｌｉｎｇ層を適用する。第１９層は、第２の畳み込み部の少なくとも一部を成すものである。第１９層の処理は、第１５層と同様に、前層からのデータをＵｎＰｏｏｌｉｎｇ処理して出力するものであるため、説明を省略する。

【0056】

次に、第２０層を成す畳み込み層を適用する。第２０層は、第２の畳み込み部の少なくとも一部を成すものであり、畳み込み層と、バッチ正規化層と、活性化関数ＲｅＬＵ層とを有する。畳み込み層は、第１９層から受けた６４チャンネルのデータに対してパディング１を施したものに、カーネルサイズ３のフィルタをストライド幅１で適用し、３２チャンネルのデータを得て、これにバッチ正規化層及び活性化関数ＲｅＬＵ層を適用した後、出力する。

【0057】

次に、第２１層を成す畳み込み層を適用する。第２１層は、第２の畳み込み部の少なくとも一部を成すものであり、畳み込み層と、バッチ正規化層と、活性化関数ＲｅＬＵ層とを有する。畳み込み層は、第２０層から受けた３２チャンネルのデータに対してパディング３を施したものに、カーネルサイズ７のフィルタをストライド幅１で適用し、１チャンネルのデータを得て、これにバッチ正規化層及び活性化関数ＲｅＬＵ層を適用した後、出力する。

【0058】

これにより、Ｘ方向にＷ画素かつＹ方向に１つの値を有するデータであって、Ｙ方向の値が地震波の位置を表すデータを得る。ここでいう地震波の位置は、前処理済みの画像データにおいて、地震波が描画されている位置である。波形処理部２１は、第１のニューラルネットワークが出力した点列データをクライアント３０内の地震波形読み取り部３１に送信する。

【0059】

図８を用いて、アナログ波形処理システムが実行する処理方法について説明する。この処理を実行する前に、後述される学習データを用いて第１のニューラルネットワークが完成されており、波形処理部２１として機能している。

【0060】

まず、ステップＳ８０１において、サーバ２０及びクライアント３０が起動され、これによりシステムが起動される。次のステップＳ８０２において、ユーザは、画像読み取り手段３３を用いて得た記象紙画像、あるいは既存の記象紙画像を、地震波形読み取り部３１に入力する。地震波形読み取り部３１は、入力された記象紙画像を画面に表示する。

【0061】

次のステップＳ８０３において、ユーザは、画面に表示された記象紙画像を参照しながら、マウス等をクリック＆ドラッグして、複数の波形からデジタルデータ化したい範囲を指定する。範囲指定手段は、記象紙画像に記録された複数の波形から、ユーザが入力した範囲の記象紙画像上における位置データを、波形処理部２１が処理を行う範囲としてメモリ上に保持する。

【0062】

次のステップＳ８０４では、ユーザが、画面に表示された記象紙画像を参照しながら、マウス等をクリック＆ドラッグして、波形振幅の基準となる線を入力する。基線指定手段は、ユーザが入力した線の記象紙画像上における位置データを、波形振幅の基準となる基線としてメモリ上に保持する。

【0063】

次のステップＳ８０５では、ユーザが、画面に表示された記象紙画像を参照しながら、スライドバーのスライダーをマウス等でドラッグして、円弧による影響及び片振れの補正パラメータを入力する。円弧補正手段及び片振れ補正手段は、ユーザが入力した補正パラメータをメモリ上に保持する。

【0064】

次のステップＳ８０６において、ユーザが、記象紙画像に含まれた波形の振幅が大きいと判断した場合、ステップＳ８０７において、スケーリングを行う。ユーザが、画面に表示された記象紙画像を参照しながら、マウス等をクリック＆ドラッグすることにより、縮小された波形振幅の大きさを入力する。スケーリング手段は、ユーザが入力した大きさに基づいて、波形振幅の縮小率を算出し、メモリ上に保持する。

【0065】

次のステップＳ８０８では、地震波形読み取り部３１が、範囲指定手段、基線指定手段、円弧補正手段、片振れ補正手段、及び／又はスケーリング手段が取得したパラメータ、及び記象紙画像を用いて記象紙画像を前処理し、サーバ２０に送信する。サーバ２０内の波形処理部２１は、受信した前処理済みの記象紙画像に第１のニューラルネットワークを適用して、波形データを作成する。そして、作成された波形データをクライアント３０に送信する。クライアント３０内の地震波形読み取り部３１は、波形データを前処理済みの記象紙画像に重ねて画面に表示する。

【0066】

次のステップＳ８０９では、ユーザが、波形データに修正が必要であると判断した場合、ステップＳ８１０において、修正手段３４を用いて、正解点指定手段、点移動手段、点追加手段、点削除手段、及び振幅伸縮手段のうち、少なくとも１つを実行し、波形データを修正する。

【0067】

次のステップＳ８１１では、地震波形読み取り部３１は、修正した波形データを、ＣＳＶ形式でファイルとして出力する。そして、ステップＳ８１２において処理を終了する。

【0068】

次に、学習データ及び検証データについて説明する。「公益財団法人 地震予知総合研究振興会」の地震調査研究センターが蓄積している、ベクトルデータを持つ記象紙画像のうち、振幅がある程度大きい１本の波形と複数の水平線（時間軸と平行な線）とが描画されているものを１５８枚選択し、このうち１３６枚を第１の学習データ、２２枚を第１の検証データとして用いた。そして、記象紙画像に記録されている波形のうち、最も振幅が大きい波形部分について、波形処理部２１を用いて波形データを形成した。なお、記象紙画像に含まれる円弧及び片振れは補正済みである。第１の学習データ及び第１の検証データの一例として図９を示した。図９において矢印で示されている地震波形が、読み取り対象、つまり波形データの形成対象である。ここで、第１の学習データ及び第１の検証データは、第１のニューラルネットワークに対する入力信号を成す記象紙画像と、教師信号を成すベクトルデータとを含む。

【0069】

実施例１として、第１のニューラルネットワークに第１の学習データを学習させた結果について説明する。第１の学習データで学習した第１のニューラルネットワークは、エポック番号１２１３において、平均二乗誤差の平方根が１０．４３となった。図１０は、図９に示した記象紙画像を学習済みの第１のニューラルネットワークで読み取り、これにより得られた波形データを破線、記象紙画像に記録されている波形線を実線で描いたものである。波形データは、記象紙画像に記録されている波形線を近似しており、精度良く波形線を再現できた。

【0070】

本実施形態によれば、振幅がある程度大きい１本の波形と複数の水平線（時間軸と平行な線）とが描画されている記象紙画像において、好ましい精度で地震波形を読み取り、波形データを形成できる。

【0071】

また、記象紙画像に記録されたアナログ波形自体がかすれ、不均一な線の太さ、不均一な色の濃さを有していても、好ましい精度で地震波形を読み取り、波形データを形成できる。さらに、記象紙画像に記録されたアナログ波形が、波形以外の図、文字、又は汚れ等をも含んでいても、好ましい精度で地震波形を読み取り、波形データを形成できる。

【0072】

次に、第２の実施形態による第２のニューラルネットワークについて説明する。第１の実施形態と同様の構成については、説明を省略する。本実施形態では、第１のニューラルネットワークの第１４層を成すＹ方向ＭａｘＰｏｏｌｉｎｇ層に代えて、１ｘ１畳み込み層を用いる点、及び第２の学習データ並びに第２の検証データを用いる点が異なる。

【0073】

波形処理部２１を成す第２のニューラルネットワークについて説明する。第２のニューラルネットワークの第１４層は１ｘ１畳み込み層を含む。第１４層は、１ｘ１畳み込み層と、バッチ正規化層と、活性化関数ＲｅＬＵとを有する。１ｘ１畳み込み層は、第１３層から受けた２５６チャンネルのデータに対して、まずチャンネル軸とＹ軸を入れ替える。軸を入れ替えたデータに対し、パディング０を施し、これに１ｘ１のカーネルサイズを持つフィルタをストライド幅１で適用し、さらにチャンネル軸とＹ軸を入れ替える。これにより、Ｙ方向の次元が１次元に削減された、２５６チャンネルのデータを得る。そして第１４層は、得られたデータにバッチ正規化及び活性化関数ＲｅＬＵを適用した後、出力する。以上の処理により、Ｘ方向の次元がＷ、Ｙ方向の次元が１次元である２５６チャンネルのデータが得られる。ここで１ｘ１畳み込み層を適用するのは、データ量を削減しながら、出力データに入力信号のＹ座標値を反映させ、Ｙ方向における特徴量を抽出するためである。

【0074】

次に、学習データ及び検証データについて説明する。第１の実施形態による第１の学習データ及び第１の検証データに加え、「公益財団法人 地震予知総合研究振興会」の地震調査研究センターが蓄積している、ベクトルデータを持つ記象紙画像のうち、第１の実施形態で用いた地震波形よりも比較的振幅が小さい波形を含み、かつ記象紙画像に複数の地震波形が含まれ、地震波形を成す波形線どうしが重なっており、かつ重なっている複数の波形線のうち振幅が小さい波形線のベクトルデータがあるものを、新たに２５９枚追加した。このうち２３３枚を学習データ、２６枚を検証データとして用いた。つまり、第１の学習データと合わせて、第２の学習データを３６９枚、第２の検証データを４８枚とした。そして、記象紙画像に記録されている波形のうち、複数の波形線が重なっている部分を含み、かつ振幅が小さい波形部分について、波形処理部２１を用いて波形データを形成した。なお、記象紙画像に含まれる円弧及び片振れは補正済みである。第２の学習データ及び第２の検証データの一例として図１１を示した。図１１において矢印で示されている地震波形が、読み取り対象、つまり波形データの形成対象である。

【0075】

実施例２として、第２のニューラルネットワークに第２の学習データを学習させた結果について説明する。第２の学習データで学習した第２のニューラルネットワークは、エポック番号６０８において、平均二乗誤差の平方根が８．６３となった。図１２は、図９に示した記象紙画像を学習済みの第２のニューラルネットワークで読み取り、これにより得られた波形データを破線、記象紙画像に記録されている波形線を実線で描いたものである。図１３は、図１１に示した記象紙画像を学習済みの第２のニューラルネットワークで読み取り、これにより得られた波形データを破線、記象紙画像に記録されている波形線を実線で描いたものである。波形データは、２つの波形が重なっている場合であっても、読み取りたい波形線を近似しており、精度良く波形線を再現できた。

【0076】

本実施形態によれば、記象紙画像に記録されている波形のうち、比較的振幅が小さい波形を含み、かつ記象紙画像に複数の地震波形が含まれ、地震波形を成す波形線どうしが重なっており、かつ重なっている複数の波形線のうち振幅が小さい波形線を読み取る場合に、好ましい精度で地震波形を読み取り、波形データを形成できる。

【0077】

ここで、参考として、図１４を示す。図１４は、図１１に示した記象紙画像を実施例１により学習済みの第１のニューラルネットワークで読み取り、これにより得られた波形データを破線、記象紙画像に記録されている波形線を実線で描いたものである。

【0078】

次に、比較例について説明する。比較例１として、第１のニューラルネットワークに第２の学習データを学習させた。第２の学習データで学習した第１のニューラルネットワークは、エポック番号３３６において、平均二乗誤差の平方根が１１．４６となった。図１５は、図９に示した記象紙画像を学習済みの第１のニューラルネットワークで読み取り、これにより得られた波形データを破線、記象紙画像に記録されている波形線を実線で描いたものである。図１６は、図１１に示した記象紙画像を学習済みの第１のニューラルネットワークで読み取り、これにより得られた波形データを破線、記象紙画像に記録されている波形線を実線で描いたものである。

【0079】

比較例２として、第２のニューラルネットワークに第１の学習データを学習させた。第１の学習データで学習した第２のニューラルネットワークは、エポック番号７３３において、平均二乗誤差の平方根が９．０２となった。図１７は、図９に示した記象紙画像を学習済みの第２のニューラルネットワークで読み取り、これにより得られた波形データを破線、記象紙画像に記録されている波形線を実線で描いたものである。図１８は、図１１に示した記象紙画像を学習済みの第２のニューラルネットワークで読み取り、これにより得られた波形データを破線、記象紙画像に記録されている波形線を実線で描いたものである。

【0080】

次に、実施例１、２及び比較例１、２によるエポック番号及び平均二乗誤差の平方根を示す。

【表1】

学習及び検証データとして用いた記象紙画像のリストを図１９Ａ～１９Ｄに記載した。図中、「第１」は第１の学習データ及び第１の検証データとして用いられたことを意味し、「第２」は第２の学習データ及び第２の検証データとして用いられたことを意味する。また、「○」は学習データとして用いられたことを意味し、「◎」は検証データとして用いられたことを意味する。１枚の記象紙画像に含まれる３つの地震波のうち、「Ｘ成分」はＥ－Ｗ方向の地震波を意味し、「Ｙ成分」はＮ－Ｓ方向の地震波を意味し、「Ｚ成分」はＵ－Ｄ方向の地震波を意味する。

【0081】

実施例１は、第１の学習データを学習した第１のニューラルネットワークである。実施例１は、比較例１である第２の学習データを学習した第１のニューラルネットワークと比較して、誤差の小さいニューラルネットワークとなった。

【0082】

実施例２は、第２の学習データを学習した第２のニューラルネットワークである。実施例２は、比較例１である第２の学習データを学習した第１のニューラルネットワークと比較して、誤差の小さいニューラルネットワークとなり、比較例２である第１の学習データを学習した第２のニューラルネットワークと比較して、誤差の小さいニューラルネットワークとなった。また、実施例２は、実施例１、比較例１、２に対して、有意に小さな誤差を示した。

【0083】

これにより、第２のニューラルネットワークは、振幅がある程度大きい１本の波形と複数の水平線（時間軸と平行な線）とが描画されている記象紙画像、及び比較的振幅が小さい波形を含み、かつ記象紙画像に複数の地震波形が含まれ、地震波形を成す波形線どうしが重なっており、かつ重なっている複数の波形線のうち振幅が小さい波形線のベクトルデータがある記象紙画像、いずれの記象紙画像であっても、高い認識能力があることが示された。

【0084】

アナログ波形処理システム１０について、クライアントとサーバとがネットワークを介して接続されるとして説明したが、アナログ波形処理システム１０は１台のコンピュータによって実行されるものであってもよい。

【0085】

いずれの実施形態においても、第１～４層は、畳み込み層、バッチ正規化、及び活性化層の組み合わせから成る１以上の層に置換可能である。また、バッチ正規化層は用いられなくてもよく、層の深さによって適宜用いられる。活性化関数はＲｅＬＵに限定されない。

【0086】

いずれの実施形態においても、第５～１３層のＲｅｓｉｄｕａｌ層の数は、９層に限定されず、１層以上であればよい。また、Ｒｅｓｉｄｕａｌ層に含まれる２層の畳み込み層と活性化関数ＲｅＬＵ層について、畳み込み層の数は２層に限定されず、活性化関数はＲｅＬＵに限定されない。Ｒｅｓｉｄｕａｌ層は、非ボトルネックデザインとして説明したが、ボトルネックデザインを用いてもよい。

【0087】

いずれの実施形態においても、第１５及び１６層、第１７及び１８層、及び第１９及び２０層の組合せは、３つに限定されず、１以上であればよい。また、第２１層を設けずに、第２１層より前の畳み込み層で１チャンネルを出力してもよい。

【0088】

本明細書および図中に示したパラメータ、及び数値は例示であって、これらの値に限定されない。

【0089】

ここに付随する図面を参照して本発明の実施形態が説明されたが、記載された発明の範囲と精神から逸脱することなく、変形が各部の構造と関係に施されることは、当業者にとって自明である。

【符号の説明】

【0090】

１０ アナログ波形処理システム
２０ サーバ
２１ 波形処理部
３０ クライアント
３１ 地震波形読み取り部
３１ａ 記象紙画像
３１ｂ メニュー

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6A】

【図6B】

【図6C】

【図6D】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19A】

【図19B】

【図19C】

【図19D】