特開 2024-178827 プログラム、情報処理方法、及び情報処理装置

(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】P2024178827

(43)【公開日】2024-12-25

(54)【発明の名称】プログラム、情報処理方法、及び情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G01S 5/02 20100101AFI20241218BHJP

   G01S 19/14 20100101ALI20241218BHJP

   G06T 17/05 20110101ALI20241218BHJP

【ＦＩ】

G01S5/02 A

G01S19/14

G06T17/05

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023097267

(22)【出願日】2023-06-13

(71)【出願人】

【識別番号】000166247

【氏名又は名称】古野電気株式会社

(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】小和田 真也

【テーマコード（参考）】

5B050

5J062

【Ｆターム（参考）】

5B050BA09

5B050BA13

5B050BA17

5B050DA07

5B050DA10

5B050EA06

5B050EA07

5B050EA12

5B050EA18

5B050EA19

5B050EA28

5B050FA02

5B050GA08

5J062AA09

5J062BB08

5J062CC07

5J062FF07

5J062HH00

(57)【要約】

【課題】受信機の周囲に存在する建造物の詳細な輪郭を把握することが可能なプログラム等を提供する。
【解決手段】本開示の一実施形態に係るプログラムは、受信機が人工衛星から受信した信号の観測量に基づく観測量情報を取得し、観測量情報を入力した場合に、前記受信機と前記人工衛星との間の建造物の有無に関する情報を出力するように学習された第１学習モデルに、取得した前記観測量情報を入力することにより、建造物の有無に関する情報を出力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】

受信機が人工衛星から受信した信号の観測量に基づく観測量情報を取得し、
観測量情報を入力した場合に、前記受信機と前記人工衛星との間の建造物の有無に関する情報を出力するように学習された第１学習モデルに、取得した前記観測量情報を入力することにより、建造物の有無に関する情報を出力する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。

【請求項2】

前記観測量情報には、前記信号の強度、前記受信機と前記人工衛星との疑似距離残差、または前記信号のドップラー周波数残差を含む
請求項１に記載のプログラム。

【請求項3】

前記建造物の有無に関する情報は、前記受信機からの仰角及び方位角によって特定される座標における建造物が存在する確率である
請求項１または２に記載のプログラム。

【請求項4】

前記受信機からの仰角及び方位角によって特定される複数の座標における建造物の有無に関する情報を入力した場合に、前記受信機からの仰角を第１軸、方位角を第２軸とする、建造物の輪郭が投影されたシルエット図を出力する第２学習モデルに、複数の前記座標における前記建造物の有無に関する情報を入力し、前記受信機の周囲に存在する建造物の輪郭が投影されたシルエット図を出力する
請求項１または２に記載のプログラム。

【請求項5】

複数の前記受信機にかかる前記シルエット図に基づいて、前記建造物の立体形状、前記建造物の位置、及び前記建造物の高さを示す３次元地図を生成する
請求項４に記載のプログラム。

【請求項6】

複数の前記受信機の位置、及び複数の前記受信機から前記建造物の輪郭に対する方位角に基づき、前記建造物の位置を特定する
請求項５に記載のプログラム。

【請求項7】

前記建造物の位置、及び複数の前記受信機から前記建造物の輪郭に対する仰角に基づき、前記建造物の高さを特定する
請求項５に記載のプログラム。

【請求項8】

前記受信機は、移動体に搭載されている
請求項１または２に記載のプログラム。

【請求項9】

受信機が人工衛星から受信した信号の観測量に基づく観測量情報を取得し、
観測量情報を入力した場合に、前記受信機と前記人工衛星との間の建造物の有無に関する情報を出力するように学習された第１学習モデルに、取得した前記観測量情報を入力することにより、建造物の有無に関する情報を出力する
情報処理方法。

【請求項10】

受信機が人工衛星から受信した信号の観測量に基づく観測量情報を取得し、
観測量情報を入力した場合に、前記受信機と前記人工衛星との間の建造物の有無に関する情報を出力するように学習された第１学習モデルに、取得した前記観測量情報を入力することにより、建造物の有無に関する情報を出力する
処理部
を備える情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本技術は、プログラム、情報処理方法、及び情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、人工衛星から受信した信号に基づき、信号を受信する受信機の周囲の環境を把握する技術が提案されている。例えば、特許文献１に記載の探索支援装置は、仰角及び方位
角で区分した区画ごとに各衛星の位置を把握し、各衛星ごとに、仰角に応じた第１の指標及び電波強度に応じた第２の指標に基づいて、把握されている各衛星の位置からの衛星電波の受信状況と本来あるべき衛星電波の受信状況とを比較し、比較結果として周囲の対象物を表示する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００５―１８４５０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、特許文献１に記載の探索支援装置は、区画ごとに対象物（建造物）を表示するため、建造物の詳細な輪郭を把握することができない。

【0005】

本開示は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、受信機の周囲に存在する建造物の詳細な輪郭を把握することが可能な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】

本開示の一実施形態に係るプログラムは、受信機が人工衛星から受信した信号の観測量に基づく観測量情報を取得し、観測量情報を入力した場合に、前記受信機と前記人工衛星との間の建造物の有無に関する情報を出力するように学習された第１学習モデルに、取得した前記観測量情報を入力することにより、建造物の有無に関する情報を出力する処理をコンピュータに実行させる。

【0007】

本開示の一実施形態に係る情報処理方法は、受信機が人工衛星から受信した信号の観測量に基づく観測量情報を取得し、観測量情報を入力した場合に、前記受信機と前記人工衛星との間の建造物の有無に関する情報を出力するように学習された第１学習モデルに、取得した前記観測量情報を入力することにより、建造物の有無に関する情報を出力する。

【0008】

本開示の一実施形態に係る情報処理装置は、受信機が人工衛星から受信した信号の観測量に基づく観測量情報を取得し、観測量情報を入力した場合に、前記受信機と前記人工衛星との間の建造物の有無に関する情報を出力するように学習された第１学習モデルに、取得した前記観測量情報を入力することにより、建造物の有無に関する情報を出力する処理部を備える。

【発明の効果】

【0009】

本開示の一実施形態に係るプログラムにあっては、受信機の周囲に存在する建造物の詳細な輪郭を把握することが可能である。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】情報処理システムの概略図である。

【図2】情報処理装置の構成例を示すブロック図である。

【図3】受信機テーブルの一例を示す説明図である。

【図4】観測量テーブルの一例を示す説明図である。

【図5】第１学習モデルの一例を示す説明図である。

【図6】第２学習モデルの一例を示す説明図である。

【図7】３次元地図生成モジュールの一例を示す説明図である。

【図8】３次元地図生成モジュールの一例を示す説明図である。

【図9】建造物位置の特定方法を説明する説明図である。

【図10】建造物高さの特定方法を説明する説明図である。

【図11】情報処理装置による処理の一例を示す説明図である。

【図12】実施形態２に係る情報処理装置システムの概略図である。

【図13】実施形態２に係る受信機テーブルの一例を示す説明図である。

【図14】実施形態２に係る観測量テーブルの一例を示す説明図である。

【図15】実施形態２に係る情報処理装置による処理の一例を示す説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

（実施形態１）
以下、実施形態１に係る本発明について、図面に基づいて説明する。図１は、情報処理システムＳの概略図である。情報処理システムＳは、情報処理装置１と、複数の受信機２（１）～２（ｎ）と、複数の人工衛星３（１）～３（ｎ）とを備える。情報処理装置１は、例えばサーバコンピュータであり、例えば広域無線通信によるネットワークＮを介して受信機２と互いに通信可能である。情報処理装置１は、受信機２から取得した情報に基づき、受信機２周辺の３次元地図を生成する。受信機２は、人工衛星から受信した信号に関する情報（観測量情報）を情報処理装置１に送信（出力）する。人工衛星３は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星、ＧＬＯＮＡＳＳ（Global Navigation Satellite System）衛星、Galileo衛星、BeiDou衛星、ＱＺＳＳ（Quasi-Zenith Satellite System）、またはＧＡＧＡＮ（GPS Aided GEO Augmented Navigation）衛星等を含むＮＳＳ（Navigation Satellite System）衛星であり、航法メッセージ（人工衛星３の緯度、経度、高度、速度、及び加速度）を含めた信号を発信する。

【0012】

図２は、情報処理装置１の構成例を示すブロック図である。情報処理装置１は、処理部１１と、記憶部１２と、通信部１３とを備える。処理部１１はＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＭＰＵ(Micro Processing Unit)等により構成されており、記憶部１２に予め記憶されたプログラムＰ（プログラム製品）及びデータベースを読み出して実行することにより、種々の制御処理、演算処理等を行う。なお情報処理装置１の外部にデータベースサーバ等を設け、該データベースサーバ等からデータベースを読み出してもよい。また、情報処理装置１は、複数のサーバ装置またはコンピュータによりその機能が実現されるものであってもよい。

【0013】

情報処理装置１の記憶部１２は、例えば、揮発性メモリ及び不揮発性メモリである。記憶部１２には、プログラムＰ、受信機テーブル１２１、観測量テーブル１２２、第１学習モデルＭ１、第２学習モデルＭ２、及び３次元地図生成モジュールＭ３が記憶されている。なお、プログラムＰは、コンピュータが読み取り可能に記憶した記憶媒体１２ａを用いて情報処理装置１に提供されてもよい。記憶媒体１２ａは、例えば可搬型メモリである。可搬型メモリの例として、ＣＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＳＤカード、マイクロＳＤカード又はコンパクトフラッシュメモリ（登録商標）等が挙げられる。記憶媒体１２ａが可搬型メモリである場合、処理部１１の処理素子は、図示しない読取装置を用いて記憶媒体１２ａからプログラムＰを読み取ってもよい。読み取ったプログラムＰは記憶部１２に書き込まれる。更に、プログラムＰは、通信部１３が外部装置と通信することによって、情報処理装置１に提供されてもよい。受信機テーブル１２１、観測量テーブル１２２、第１学習モデルＭ１、第２学習モデルＭ２、及び３次元地図生成モジュールＭ３の詳細については後述する。

【0014】

通信部１３は、有線又は無線により受信機２と通信を行うための通信モジュール又は通信インターフェイスであり、例えばＬＴＥ（登録商標）、４Ｇ、または５Ｇ等の広域無線通信モジュールである。処理部１１は、通信部１３を介し、例えばインターネットなどの外部のネットワークＮを通じて、受信機２と通信を行う。

【0015】

図３は、受信機テーブル１２１の一例を示す説明図である。受信機テーブル１２１には、各受信機２が設置されている箇所の緯度、及び経度が格納されている。受信機テーブル１２１の管理項目（フィールド）は、例えば、受信機番号フィールド、緯度フィールド、及び経度フィールドを含む。受信機番号フィールドには、各受信機２に割り振られた番号（受信機番号）が格納される。なお、受信機２（ｎ）には、受信機番号Ｒｎが割り振られている。すなわち、受信機２（１）に割り振られる受信機番号はＲ１である。緯度フィールドには、受信機２が設置されている箇所の緯度が格納される。経度フィールドには、受信機２が設置されている箇所の経度が格納される。

【0016】

図４は、観測量テーブル１２２の一例を示す説明図である。観測量テーブル１２２には、各受信機２における、受信機２が人工衛星３から受信した信号に関する情報（観測量）が格納される。情報処理装置１の記憶部１２は、受信機２と人工衛星３の組み合わせごとに観測量テーブル１２２を記憶する。観測量テーブル１２２には、複数の観測量テーブル１２２を区別するための属性情報が付与される。属性情報には、各受信機２に割り振られた受信機番号、及び各人工衛星３に割り振られた人工衛星番号が含まれる。人工衛星３（ｎ）には、人工衛星番号Ｓｎが割り振られている。すなわち、人工衛星３（１）に割り振られる人工衛星番号はＳ１である。

【0017】

観測量テーブル１２２の管理項目（フィールド）は、例えば、時刻フィールド、仰角フィールド、方位角フィールド、信号強度フィールド、疑似距離残差フィールド、ドップラー周波数残差フィールド、及び建造物存在確率フィールドを含む。時刻フィールドには、受信機２が人工衛星３から信号を受信した時刻が格納される。仰角フィールドには、受信機２が信号を受信した際の、受信機２に対する人工衛星３の仰角が格納される。方位角フィールドには、受信機２が信号を受信した際の、受信機２に対する人工衛星３の方位角が格納される。なお、受信機２に対する人工衛星３の仰角及び方位角は、信号に含まれる航法メッセージ（緯度、経度、及び高度）と受信機の緯度及び経度とに基づいて算出される。また、仰角及び方位角は、受信機２に対する座標を定義する。

【0018】

観測量テーブル１２２の信号強度フィールドには、受信機２が人工衛星３から受信した信号の強度が格納される。疑似距離残差フィールドには、人工衛星３から発信された信号が受信機２によって受信されるまでの所要時間に基づいて算出される受信機２及び人工衛星３間の実測距離から、航法メッセージ（緯度、経度、及び高度）と受信機２の緯度及び経度に基づいて算出される受信機２及び人工衛星３間の理論距離を差し引いた残差が格納される。例えば、受信機２と人工衛星３とを結ぶ直線上に建築物等の遮蔽物がある場合、受信機２が受信する信号は他の建築物または山斜面等に反射して受信機２に到達した信号であるため実測距離は長くなり、疑似距離残差は正の値となる。また、例えば、信号が建築物の角に当たって回折した後に受信機２に到達した場合、実測距離は短くなり、疑似距離残差は負の値となる。

【0019】

観測量テーブル１２２のドップラー周波数残差フィールドには、受信機２に到達した信号の実測周波数から、信号に含まれる航法メッセージ（速度及び加速度）に基づいて算出される理論周波数を差し引いた残差が格納される。

【0020】

建造物存在確率フィールドには、後述する第１学習モデルＭ１によって出力された、受信機２からの仰角及び方位角によって特定される座標における建造物が存在する確率が格納される。すなわち、建造物存在確率フィールドには、第１学習モデルＭ１に観測量情報を入力することにより出力された建造物の有無に関する情報が格納される。なお、観測量テーブル１２２は、建造物存在確率フィールドに代えて、受信機２と人工衛星３との間に建造物が存在するか否かの判定結果を格納するフィールドを備えてもよい。

【0021】

図５は、第１学習モデルＭ１の一例を示す説明図である。第１学習モデルＭ１は、観測量テーブル１２２に格納された座標における観測量（信号強度、疑似距離残差、及びドップラー周波数残差）が入力された場合、該座標に建造物が存在する確率を出力する。本実施形態に係る第１学習モデルＭ１は、例えば、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）により構成される。なお、第１学習モデルＭ１は、例えばTransformer、ＢＥＲＴ（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、ＧＰＴ（Generative Pre-trained Transformer）、ＣＮＮ（Convolution Neural Network）、ＤＮＮ（Deep Neural Network）、またはＬＳＴＭ（Long Short Term Memory）等の他のニューラルネットワークであってもよく、決定木、サポートベクタマシン、ロジスティクス回帰、ランダムフォレスト、またはＸＧＢｏｏｓｔ（eXtreme Gradient Boosting ）等の他の学習アルゴリズムであってもよい。

【0022】

第１学習モデルＭ１の入力層は、信号を受信した時刻順に観測量の入力を受け付ける。なお、入力層は、例えば、直近１０回分の観測量の入力を時刻順に受け付けてもよい。第１学習モデルＭ１の中間層は、入力データの特徴量を抽出する複数のニューロンを有し、抽出した特徴量を出力層に受け渡す。なお、中間層のニューロンには、一つ前の時刻について入力された観測量から中間層が抽出した特徴量も入力（再帰入力）される。出力層は、観測量が入力された座標における建造物が存在する確率を出力するニューロンを有し、中間層から出力された特徴量に基づいて、建造物が存在する確率を出力する。情報処理装置１の処理部１１は、出力された建造物が存在する確率を、観測量が入力された座標に紐づけて観測量テーブル１２２の、建造物存在確率フィールドに格納する。

【0023】

第１学習モデルＭ１は、各座標における観測量と建造物が存在する確率の正解値ラベルとを紐づけた訓練データを用いて学習される。正解値ラベルは、例えば、受信機２が設置されている箇所において撮影された全方位写真に基づくものである。各座標において、建造物が存在すると認められる場合には、正解値ラベルとして確率１が観測量に紐づけられる。また、各座標において、建造物が存在すると認められない場合には、正解値ラベルとして確率０が観測量に紐づけられる。第１学習モデルＭ１は、観測量が入力された場合に正解値ラベルと同値を出力するように、誤差逆伝播によって重み及びバイアスを修正して学習される。第１学習モデルＭ１は、多数の訓練データについて同様の処理が行われることによって学習（構築）される。

【0024】

図６は、第２学習モデルＭ２の一例を示す説明図である。第２学習モデルＭ２は、受信機２に対する各座標における建造物が存在する確率（建造物の有無に関する情報）を示す複数の二次元配列データ（配列データ群）が入力された場合、受信機２の周囲に存在する建造物の輪郭が投影されたシルエット図を出力する。第２学習モデルＭ２は、例えば、Ｕ―ｎｅｔにより構成される。なお、第２学習モデルＭ２は、ＣＮＮ、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）、またはＶＡＥ（Variational AutoEncoder）等の、画像生成が可能な学習アルゴリズムであってもよい。

【0025】

第２学習モデルＭ２に入力される二次元配列データは、特定の受信機２に対する座標における建造物の存在確率を示すデータである。以下では、受信機２（１）に係るシルエット図を生成する場合について説明する。なお、情報処理装置１の処理部１１は、受信機２（２）～２（ｎ）について同様の処理を行う。処理部１１は、記憶部１２が記憶している複数の観測量テーブル１２２から、属性情報に含まれる受信機番号がＲ１である観測量テーブル１２２を読み出す。処理部１１は、読み出した観測量テーブル１２２に格納されている仰角、方位角、及び確率に基づき、二次元配列データｋ［ｘ］［ｙ］＝ｐ（ｘ：仰角、ｙ：方位角、ｐ：確率）を生成する。例えば、図４に示す観測量テーブル１２２の最上レコードに基づき生成された二次元配列データは、ｋ［ｘ］［ｙ］＝ｐとなる。処理部１１は、読み出された複数の観測量テーブル１２２の全てのレコードについて二次元配列データを生成し、配列データ群を生成する。

【0026】

第２学習モデルＭ２の入力層は、配列データ群の入力を受け付ける。第２学習モデルＭ２の中間層は、入力データの特徴量を抽出する複数のニューロンを有し、抽出した特徴量を出力層に受け渡す。出力層は、受信機２の周囲に存在する建造物の輪郭が投影されたシルエット図を出力するニューロンを有し、中間層から出力された特徴量に基づいて、受信機２（１）の周囲に存在する建造物の輪郭が投影されたシルエット図を出力する。該シルエット図は、受信機２（１）からの仰角を第１軸とし、方位角を第２軸として出力される。仰角は、受信機２（１）の地点における地面からの角度を示す。方位角は、受信機２（１）からの方位を示し、北方を０°（３６０°）、東方を９０°、南方を１８０°、西方を２７０°として示す。

【0027】

第２学習モデルＭ２は、各受信機２における配列データ群と正解シルエット図とを紐づけた訓練データを用いて学習される。正解シルエット図は、例えば、受信機２が設置されている箇所において撮影された全方位写真に基づいて目視またはコンピュータにより作成されたものである。第２学習モデルＭ２は、配列データ群が入力された場合正解シルエット図と同図を出力するように、誤差逆伝播によって重み及びバイアスを修正して学習される。第２学習モデルＭ２は、多数の訓練データについて同様の処理が行われることによって学習（構築）される。

【0028】

図７及び図８は、３次元地図生成モジュールＭ３の一例を示す説明図である。３次元地図生成モジュールＭ３は、第３学習モデルＭ３１と、ステレオビジョンモジュールＭ３２により構成される。第３学習モデルＭ３１は、入力された複数の受信機２に係るシルエット図において、同じ建造物を示す領域を検出し、各シルエット図において同じ建物を示す領域を紐づけて出力する。ステレオビジョンモジュールＭ３２は、各受信機２の緯度及び経度と、同じ建物を示す領域が示されたシルエット図に基づき、３次元地図を生成して出力する。なお、３次元地図生成モジュールＭ３は、ＣＮＮ、ＧＡＮ、ＶＡＥ、Ｕ―ｎｅｔ、ＮＶ（Neural Volumes）、ＳＲＮ（Scene Representation Networks）、ＬＬＦＦ（Local Light Field Fusion）、またはＮｅＲＦ（Neural Radiance Fields）等の、３次元画像を生成することが可能な学習アルゴリズムであってもよい。

【0029】

図７は、３次元地図生成モジュールＭ３の第３学習モデルＭ３１を示す。第３学習モデルＭ３１は、例えば、ＲＣＮＮ（RegionsＣＮＮ）などの、セグメンテーションの機能を有するＮＮ（Neural Network）により構成される。なお、第３学習モデルＭ３１は、FastＲＣＮＮ、FasterＲＣＮＮ、ＹＯＬＯ（You Look Only Once）、またはＳＳＤ（Single Shot Multibox Detector）等の学習アルゴリズムでもよい。

【0030】

第３学習モデルＭ３１の入力層は、受信機２の緯度及び経度が紐づけられた複数のシルエット図の入力を受け付ける。第３学習モデルＭ３１の中間層は、入力されたシルエット図の特徴量を抽出する複数のニューロンを有し、抽出した特徴量を出力層に受け渡す。出力層は、シルエット図において建造物が示される領域を検出するニューロンを有し、中間層から出力された特徴量に基づいて、建造物が存在する領域を出力する。なお、このとき、出力層は、複数のシルエット図において同じ建造物が含まれると推論される場合、該同じ建造物を同じ種類のバウンディングボックスによって囲むことで領域を出力する。図７に示す例においては、各シルエット図に、バウンディングボックスＡ～Ｈが出力される。例えば、受信機２（１）に係るシルエット図において出力されたバウンディングボックスＡに含まれる建造物と、受信機２（２）に係るシルエット図において出力されたバウンディングボックスＡに含まれる建造物とは、同じ建造物と推論されたものである。バウンディングボックスＡ～Ｈのそれぞれに含まれる建造物をｂ（Ａ）～ｂ（Ｈ）とする。

【0031】

第３学習モデルＭ３１は、複数のシルエット図と、複数のシルエット図において同じ建造物が含まれる領域が紐づけられた訓練データを用いて学習される。第３学習モデルＭ３１は、複数のシルエット図が入力された場合、各シルエット図において、訓練データにおいて紐づけられる領域と同じ領域を、同じ建造物が含まれる領域を紐づけて出力するように、誤差逆伝播によって重み及びバイアスを修正して学習される。第３学習モデルＭ３１は、多数の訓練データについて同様の処理が行われることによって学習（構築）される。

【0032】

図８は、３次元地図生成モジュールＭ３のステレオビジョンモジュールＭ３２を示す。ステレオビジョンモジュールＭ３２は、ステレオビジョン法により、建造物の三次元輪郭をプロットすることにより、建造物の形状、位置、及び高さを示す３次元地図を生成するプログラムモジュールである。ステレオビジョンモジュールＭ３２は、第３学習モデルＭ３１によって出力された、建造物が含まれる領域が示されるシルエット図と、各シルエット図に係る受信機２の緯度及び経度とに基づき、３次元地図を生成する。具体的には、ステレオビジョンモジュールＭ３２は、複数の受信機２の緯度及び経度に基づいて複数の受信機２間の視差を算出し、複数のシルエット図に示される同一種類のバウンディングボックスに含まれる建造物をランドマークとする。ステレオビジョンモジュールＭ３２は、算出した視差とランドマークとに基づき、建造物が存在する箇所を３次元空間上にプロットする。また、ステレオビジョンモジュールＭ３２は、建造物の位置及び高さを算出し、プロットされた建造物に、算出された位置及び高さの情報を付与することにより、建造物の形状、位置、及び高さを示す３次元地図を生成することが可能である。なお、図８の３次元地図において示す各建造物の緯度及び経度について、度を省略し、分及び秒のみを記載しているが、図８に示す例において各建造物の位置の北緯は３４度であり、東経は１３５度である。また、図８の３次元地図においては、受信機２（１）～２（３）の位置が示されるが、受信機２の位置の表示は省略されてもよい。建造物の位置及び高さの算出方法の詳細については後述する。なお、ステレオビジョンモジュールＭ３２は、建造物の位置及び高さを算出し、算出した位置及び高さの情報に基づいて、建造物が存在する箇所を３次元空間上にプロットしてもよい。

【0033】

図９は、建造物位置の特定方法を説明する説明図である。本図においては、受信機２（１）及び受信機２（２）の緯度及び経度に基づいて、建造物ｂ（Ａ）の位置を算出する例を示す。なお、建造物ｂ（Ａ）は、図７に示すバウンディングボックスＡに含まれる建造物である。情報処理装置１の処理部１１は、受信機２（１）及び受信機２（２）の緯度及び経度に基づき、受信機２（１）及び受信機２（２）の距離ｄａを算出する。

【0034】

情報処理装置１の処理部１１は、図７において示される受信機２（１）に係るシルエット図において建造物ｂ（Ａ）（バウンディングボックスＡ）が存在する方位角を特定する。また、処理部１１は、受信機２（１）及び受信機２（２）の緯度及び経度に基づき、受信機２（１）に対する受信機２（２）の方位角を算出する。処理部１１は、受信機２（１）に対する建造物ｂ（Ａ）の方位角及び受信機２（２）の方位角に基づいて、受信機２（１）に対する受信機２（２）及び建造物ｂ（Ａ）間の角度θ１を算出する。

【0035】

情報処理装置１の処理部１１は、図７において示される受信機２（２）に係るシルエット図において建造物ｂ（Ａ）（バウンディングボックスＡ）が存在する方位角を特定する。また、処理部１１は、受信機２（１）及び受信機２（２）の緯度及び経度に基づき、受信機２（２）に対する受信機２（１）の方位角を算出する。処理部１１は、受信機２（２）に対する建造物ｂ（Ａ）の方位角及び受信機２（１）の方位角に基づいて、受信機２（２）に対する受信機２（１）及び建造物ｂ（Ａ）間の角度θ２を算出する。

【0036】

情報処理装置１の処理部１１は、角度θ１及び角度θ２に基づき、建造物ｂ（Ａ）に対する受信機２（１）及び受信機２（２）間の角度θ３を算出する。処理部１１は、正弦定理により、距離ｄａ、角度θ１、角度θ２、及び角度θ３に基づいて、受信機２（１）及び建造物ｂ（Ａ）間の距離ｄｂと、受信機２（２）及び建造物ｂ（Ａ）間の距離ｄｃとを算出する。処理部１１は、受信機２（１）の緯度及び経度、受信機２（１）に対する建造物ｂ（Ａ）の方位角、及び距離ｄｂに基づき、建造物ｂ（Ａ）の緯度及び経度を特定して、建造物ｂ（Ａ）の位置を算出する。なお、処理部１１は、受信機２（２）の緯度及び経度、受信機２（２）に対する建造物ｂ（Ａ）の方位角、及び距離ｄｂに基づき、建造物ｂ（Ａ）の緯度及び経度を補正してもよい。この場合、建造物ｂ（Ａ）の緯度及び経度をより高い精度で特定することが可能である。

【0037】

図１０は、建造物高さの特定方法を説明する説明図である。本図においては、受信機２（１）からの建造物ｂ（Ａ）の最高点に対する仰角と、図７において説明した距離ｄｂに基づいて建造物の高さを算出する例を示す。受信機２（１）からの建造物ｂ（Ａ）の最高点に対する仰角を角度θ４とすると、建造物ｂ（Ａ）の高さｈは、ｈ＝ｄｂ*tanθ４によって算出される。

【0038】

図１１は、情報処理装置１による処理の一例を示す説明図である。情報処理装置１の処理部１１は、所定のタイミング（例えば、所定曜日の所定時刻）になると、以下の処理を実行する。なお、処理部１１は、以下の処理の実行を指示する情報が入力された場合、処理を開始してもよい。処理部１１は、受信機２から、人工衛星３に関する観測量を取得し（Ｓ１）、取得した観測量を観測量テーブル１２２に格納する（Ｓ２）。処理部１１は、観測量テーブル１２２から各座標（仰角及び方位角）の観測量を読み出す（Ｓ３）。処理部１１は、読み出した観測量を第１学習モデルＭ１に入力し（Ｓ４）、各座標における建造物が存在する確率を出力する（Ｓ５）。処理部１１は、第１学習モデルＭ１が出力した確率を、観測量テーブル１２２の確率フィールドに格納する（Ｓ６）。なお、処理部１１は、一の受信機２に対する複数の人工衛星３について、Ｓ１～Ｓ６を実行する。

【0039】

情報処理装置１の処理部１１は、属性情報に特定の受信機２の受信機番号が格納されている観測量テーブル１２２から座標（仰角及び方位角）及び座標における確率を読み出す（Ｓ７）。処理部１１は、読み出した座標及び確率に基づいて複数の二次元配列データ（配列データ群）を作成する（Ｓ８）。処理部１１は、作成された配列データ群を第２学習モデルＭ２に入力し（Ｓ９）、特定の受信機２に係るシルエット図を出力する（Ｓ１０）。なお、処理部１１は、複数の受信機２について、Ｓ１～Ｓ１０を実行する。

【0040】

情報処理装置１の処理部１１は、複数の受信機２に係るシルエット図を、３次元地図生成モジュールＭ３の第３学習モデルＭ３１に入力し（Ｓ１１）、建造物が含まれる領域を出力する（Ｓ１２）。処理部１１は、建造物が含まれる領域が出力された複数の受信機２に係るシルエット図を３次元地図生成モジュールＭ３のステレオビジョンモジュールＭ３２に入力し（Ｓ１３）、建造物が存在する箇所を３次元空間上にプロットする（Ｓ１４）。また、処理部１１はステレオビジョンモジュールＭ３２によって建造物の位置及び高さを算出する（Ｓ１５）。処理部１１は、算出した位置及び高さをプロットされた建造物に付与し（Ｓ１６）、３次元地図を生成する（Ｓ１７）。なお、処理部１１は、生成された３次元地図を、例えば情報処理装置１に接続される表示装置に表示する、または端末装置に送信し、該端末装置において表示すること等が可能である。

【0041】

以上の構成及び処理によれば、受信機２が人工衛星３から取得した信号に基づいて、受信機の周囲に存在する建造物の詳細な輪郭を把握することが可能である。また、建造物の輪郭に基づいて、高精度な３次元地図を生成することが可能である。なお、情報処理装置１の処理部１１は、受信機２に対する人工衛星３の仰角及び方位角を、第１学習モデルＭ１に入力する入力データに含めてもよい。また、処理部１１は、各座標における観測量を第２学習モデルＭ２に入力することにより、シルエット図を出力してもよい。

【0042】

（実施形態２）
以下、実施形態１に係る本発明について、図面に基づいて説明する。実施形態２の構成の内、実施形態１と同様な構成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に係る受信機２は、例えば車両または船舶などの移動体に搭載されている。なお、受信機２は、人物が所有するスマートフォンまたはタブレット端末等に搭載されている位置情報取得機能により、その機能が実現されるものであってもよい。情報処理装置１は、特定の地点を通過した受信機２が人工衛星３から受信した信号の観測量に基づき、該特定の地点におけるシルエット図を出力する。

【0043】

図１２は、実施形態２に係る情報処理システムＳの概略図である。本実施形態に係る受信機２は、移動体に搭載されている。本実施形態においては、移動体を車両Ｃとする例について説明する。受信機２（ｎ）は、車両Ｃ（ｎ）に搭載される。なお、受信機２（ｎ）が搭載される車両Ｃの車両番号をＣｎとする。

【0044】

図１３は、実施形態２に係る受信機テーブル１２１の一例を示す説明図である。実施形態２に係る受信機テーブル１２１の管理項目（フィールド）は、受信機番号フィールド及び車両番号フィールドを含む。受信機番号フィールドには、受信機２の受信機番号が格納される。車両番号フィールドには、受信機２が搭載される車両Ｃの車両番号が格納される。

【0045】

図１４は、実施形態２に係る観測量テーブル１２２の一例を示す説明図である。実施形態２に係る観測量テーブル１２２の管理項目（フィールド）は、受信機緯度フィールド及び受信機経度フィールドを含む。受信機緯度フィールドには、受信機２が人工衛星３から信号を受信した際に受信機２が位置した地点の緯度が格納されている。経度フィールドには、信号を受信した際に受信機２が位置した地点の経度が格納されている。受信機２は、複数の人工衛星３から受信した信号に基づき、受信機２が位置した地点の緯度及び経度を取得することが可能である。

【0046】

図１５は、実施形態２に係る情報処理装置１による処理の一例を示す説明図である。情報処理装置１の処理部１１は、受信機２から、人工衛星３から受信した信号の観測量、並びに受信機２が人工衛星３から信号を受信した際に位置した地点の緯度及び経度を取得する（Ｓ２１）。処理部１１は、取得した観測量並びに受信機２が位置した地点の緯度及び経度を観測量テーブル１２２に格納する（Ｓ２２）。処理部１１は、処理部１１は、観測量テーブル１２２から各座標（仰角及び方位角）の観測量を読み出す（Ｓ２３）。処理部１１は、読み出した観測量を第１学習モデルＭ１に入力し（Ｓ２４）、各座標における建造物が存在する確率を出力する（Ｓ２５）。処理部１１は、第１学習モデルＭ１が出力した確率を、観測量テーブル１２２の確率フィールドに格納する（Ｓ２６）。なお、処理部１１は、一の受信機２に対する複数の人工衛星３について、Ｓ２１～Ｓ２６を実行し、また、複数の受信機２について、Ｓ２１～Ｓ２６を実行する。

【0047】

情報処理装置１の処理部１１は、属性情報に格納されている受信機番号及び人工衛星番号を問わず、複数の観測量テーブル１２２から、受信機２が位置した地点（緯度及び経度）が同一であるレコードの座標（仰角及び方位角）及び座標における確率を読み出す（Ｓ２７）。なお、処理部１１は、所定の誤差範囲内である緯度及び経度を同一の地点として、座標及び座標における確率を読み出してもよい。処理部１１は、読み出した座標及び確率に基づいて特定の地点に対する複数の二次元配列データ（配列データ群）を作成する（Ｓ２８）。処理部１１は、作成された配列データ群を第２学習モデルＭ２に入力し（Ｓ２９）、特定の地点に係るシルエット図を出力する（Ｓ３０）。なお、処理部１１は、複数の地点について、Ｓ２７～Ｓ３０を実行する。

【0048】

情報処理装置１の処理部１１は、複数の地点に係るシルエット図を、３次元地図生成モジュールＭ３の第３学習モデルＭ３１に入力し（Ｓ３１）、建造物が含まれる領域を出力する（Ｓ３２）。処理部１１は、建造物が含まれる領域が出力された複数の受信機２に係るシルエット図を３次元地図生成モジュールＭ３のステレオビジョンモジュールＭ３２に入力し（Ｓ３３）、建造物が存在する箇所を３次元空間上にプロットする（Ｓ３４）。また、処理部１１はステレオビジョンモジュールＭ３２によって建造物の位置及び高さを算出する（Ｓ３５）。処理部１１は、算出した位置及び高さをプロットされた建造物に付与し（Ｓ３６）、３次元地図を生成する（Ｓ３７）。

【0049】

以上の構成及び処理によれば、車両またはスマートフォンなどの移動体に搭載される、人工衛星３からの信号の受信機または受信機能を用いて、建造物の詳細な輪郭を把握することが可能である。また、建造物の輪郭に基づいて、高精度な３次元地図を生成することが可能である。なお、なお、情報処理装置１の処理部１１は、受信機２が位置した地点の緯度及び経度、または受信機２に対する人工衛星３の仰角及び方位角を、第１学習モデルＭ１に入力する入力データに含めてもよい。

【0050】

（変形例）
上述の各実施形態において、情報処理装置１の処理部１１は、配列データ群を第２学習モデルＭ２に入力することによってシルエット図を出力するが、これに限られない。処理部１１は、建造物の存在確率が所定確率以上である座標をプロットし、プロットされた座標に基づいて線形補間処理を実行することによってシルエット図を出力してもよい。

【0051】

今回開示した実施の形態は、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。また、特許請求の範囲に記載した独立請求項及び従属請求項は、引用形式に関わらず全てのあらゆる組み合わせにおいて、相互に組み合わせることが可能である。さらに、特許請求の範囲には他の２以上のクレームを引用するクレームを記載する形式（マルチクレーム形式）を用いているが、これに限るものではない。マルチクレームを少なくとも一つ引用するマルチクレーム（マルチマルチクレーム）を記載する形式を用いて記載しても良い。

【符号の説明】

【0052】

１ 情報処理装置
１１ 処理部
１２ 記憶部
１２ａ 記憶媒体
１３ 通信部
１２１ 受信機テーブル
１２２ 観測量テーブル
Ｍ１ 第１学習モデル
Ｍ２ 第２学習モデル
Ｍ３ ３次元地図生成モジュール
Ｍ３１ 第３学習モデル
Ｍ３２ ステレオビジョンモジュール
２ 受信機
３ 人工衛星
１１ 処理部
１２ 記憶部
１２ａ 記憶媒体
１３ 通信部
１２１ 受信機テーブル
１２２ 観測量テーブル
Ｍ１ 第１学習モデル
Ｍ２ 第２学習モデル
Ｍ３ ３次元地図生成モジュール
Ｍ３１ 第３学習モデル
Ｍ３２ ステレオビジョンモジュール
Ｐ プログラム
Ｓ 情報処理システム

【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】