特開 2025-21799 情報処理装置、分類方法、分類プログラム、および制御システム

(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】P2025021799

(43)【公開日】2025-02-14

(54)【発明の名称】情報処理装置、分類方法、分類プログラム、および制御システム

(51)【国際特許分類】

   B29B 17/00 20060101AFI20250206BHJP

   F23G 5/50 20060101ALI20250206BHJP

   F23G 5/02 20060101ALI20250206BHJP

   B66C 13/48 20060101ALI20250206BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20250206BHJP

   G06V 10/50 20220101ALI20250206BHJP

   B09B 5/00 20060101ALI20250206BHJP

   B09B 101/75 20220101ALN20250206BHJP

【ＦＩ】

B29B17/00

F23G5/50 Q ZAB

F23G5/02 Z

B66C13/48 Z

G06T7/00 300G

G06T7/00 350B

G06V10/50

B09B5/00 Q

B09B101:75

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023125765

(22)【出願日】2023-08-01

(71)【出願人】

【識別番号】000005119

【氏名又は名称】カナデビア株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000338

【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ

(72)【発明者】

【氏名】矢路 隼斗

【テーマコード（参考）】

3F204

3K062

3K065

4D004

4F401

5L096

【Ｆターム（参考）】

3F204AA02

3F204BA05

3F204BA09

3F204DA04

3F204DD01

3K062AB01

3K062AC01

3K062AC13

3K062AC20

3K062CA08

3K062CB01

3K062DA05

3K062DA38

3K062DB30

3K065AC01

3K065AC13

3K065BA01

3K065BA06

3K065CA20

4D004AA07

4D004AA46

4D004CA07

4D004DA01

4D004DA02

4D004DA16

4F401AA27

4F401CA22

4F401CA44

4F401DB01

5L096CA04

5L096FA32

5L096FA37

5L096GA08

5L096GA51

5L096JA03

5L096MA07

(57)【要約】

【課題】廃プラスチックを検出する。
【解決手段】情報処理装置（１）は、廃棄物ピットの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から生成された差分画像の対象領域における輝度値のヒストグラムと、袋入りの廃棄物が写っている画像から生成された輝度値のヒストグラムとの類似度を算出する類似度算出部（１０７）と、算出された類似度に基づいて対象領域に写る廃棄物を分類する分類部（１０８）と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

廃棄物を貯留する廃棄物ピットの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から生成された差分画像の対象領域における輝度値のヒストグラムと、袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムとの類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度に基づいて前記対象領域に写る廃棄物を分類する分類部と、を備える情報処理装置。

【請求項2】

前記対象領域における輝度の平均値を算出する平均値算出部を備え、
前記分類部は、前記類似度と前記平均値算出部が算出する平均値とに基づいて前記対象領域に写る廃棄物を分類する、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記分類部は、前記類似度が所定の下限値より高く、所定の上限値未満であることを条件として、袋入りの廃棄物と廃プラスチックとを分類可能に学習した分類モデルを用いて前記対象領域に写る廃棄物を分類する、請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記分類部は、
袋入りの廃棄物が写っていることが既知の画像から生成された前記ヒストグラムとの類似度が所定の閾値以上であることを条件として、前記対象領域に写る廃棄物を袋入りの廃棄物に分類するか、または、
廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された前記ヒストグラムとの類似度が所定の閾値以上であることを条件として、前記対象領域に写る廃棄物を廃プラスチックに分類する、請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記分類部は、前記類似度が所定の閾値未満であることを条件として、前記対象領域に写る廃棄物を袋入りの廃棄物および廃プラスチックとは異なる分類とする、請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記差分画像から輝度値が所定の閾値以上の画素を抽出した抽出結果に基づいて前記対象領域を設定する対象領域設定部を備える、請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記対象領域設定部は、前記差分画像における、前記廃棄物ピットに廃棄物を投入する複数の投入口のそれぞれに対応する位置に予め設定された複数の領域のうち、輝度値が所定の閾値以上の画素が所定の割合以上含まれている領域に前記対象領域を設定する、請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項8】

１または複数の情報処理装置が実行する分類方法であって、
廃棄物を貯留する廃棄物ピットの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から生成された差分画像の対象領域における輝度値のヒストグラムと、袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムとの類似度を算出する類似度算出ステップと、
前記類似度に基づいて前記対象領域に写る廃棄物を分類する分類ステップと、を含む分類方法。

【請求項9】

請求項１に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるための分類プログラムであって、前記類似度算出部および前記分類部としてコンピュータを機能させるための分類プログラム。

【請求項10】

廃棄物を貯留する廃棄物ピットの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から生成された差分画像の対象領域における輝度値のヒストグラムと、袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムとの類似度に基づいて前記対象領域に写る廃棄物を分類する情報処理装置と、
前記情報処理装置による分類の結果に基づいて前記廃棄物ピットに配置されたクレーンの動作を制御する制御装置と、を含む制御システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は廃棄物ピットに貯留された廃棄物を分類する情報処理装置等に関する。

【背景技術】

【0002】

廃棄物の焼却処理施設等には、収集された廃棄物を一時的に貯留する廃棄物ピットが設けられている。廃棄物ピット内の廃棄物には、様々な性質のものが含まれ得るため、それらを適切に処理するためには、処理前の適切な分類が必要となる。

【0003】

このような分類に関する従来技術を開示した文献としては、例えば下記の特許文献１が挙げられる。特許文献１には、ごみピット内に堆積したごみの色調を示すごみ色調マップに基づいて異質ごみを特定し、特定した異質ごみを撹拌するようにクレーンを制御する自動クレーンの運転方法が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００７－１２６２４６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ここで、焼却処理する場合に注意すべき廃棄物として廃プラスチックが知られている。廃プラスチックは、プラスチックを主成分とする廃棄物であり、一度に大量の廃プラスチックを焼却炉に投入すると燃焼状態が不安定化することがある。このため、廃棄物ピット内に廃プラスチックが投入されたときには、これを他の廃棄物と混合するなどして、一度に大量の廃プラスチックが焼却炉に投入されないようにすることが好ましい。

【0006】

しかしながら、廃プラスチックには色味がないものも多いため、特許文献１のごみ色調マップには廃プラスチックの存在が反映されない可能性がある。つまり、特許文献１の技術には、異質ごみとして検出すべき廃プラスチックをごみ色調マップに反映させることが難しいという問題がある。

【0007】

本発明の一態様は、廃棄物ピット内の廃プラスチックを検出することが可能な情報処理装置等を実現することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、廃棄物を貯留する廃棄物ピットの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から生成された差分画像の対象領域における輝度値のヒストグラムと、袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムとの類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度に基づいて前記対象領域に写る廃棄物を分類する分類部と、を備える。

【0009】

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る分類方法は、１または複数の情報処理装置が実行する分類方法であって、廃棄物を貯留する廃棄物ピットの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から生成された差分画像の対象領域における輝度値のヒストグラムと、袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムとの類似度を算出する類似度算出ステップと、前記類似度に基づいて前記対象領域に写る廃棄物を分類する分類ステップと、を含む。

【0010】

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る制御システムは、廃棄物を貯留する廃棄物ピットの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から生成された差分画像の対象領域における輝度値のヒストグラムと、袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムとの類似度に基づいて前記対象領域に写る廃棄物を分類する情報処理装置と、前記情報処理装置による分類の結果に基づいて前記廃棄物ピットに配置されたクレーンの動作を制御する制御装置と、を含む。

【発明の効果】

【0011】

本発明の一態様によれば、廃棄物ピット内の廃プラスチックを検出することが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】本発明の一実施形態に係る情報処理装置の要部構成の一例を示すブロック図である。

【図2】本発明の一実施形態に係る制御システムの構成例を示す図である。

【図3】廃棄物ピットの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から生成された差分画像の対象領域における輝度値のヒストグラムの例を示す図である。

【図4】上記情報処理装置が実行する処理の例を示す図である。

【図5】対象領域の設定方法を説明する図である。

【図6】上記情報処理装置が実行する処理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】

【0013】

〔システム構成〕
本発明の一実施形態に係る制御システム５の構成を図２に基づいて説明する。図２は、制御システム５の構成例を示す図である。図示のように、制御システム５には、情報処理装置１と制御装置２とクレーン３とが含まれている。また、図２には、廃棄物を収容する廃棄物ピットＰの断面についても示している。

【0014】

クレーン３は、廃棄物ピットＰに配置された機械であり、廃棄物ピットＰ内の廃棄物を搬送等するためのものである。クレーン３の構成要素には、ガーダ３１、横行台車３２、ワイヤ３３、およびバケット３４が含まれている。ガーダ３１は、廃棄物処理プラントの建屋（図示せず）の対向する壁面にそれぞれ設けられたレール（同図の奥行き方向に延在）間を架け渡すように配置されており、このレールに沿って同図の奥行き方向に移動させることができるようになっている。また、横行台車３２は、ガーダ３１上に設けられており、ガーダ３１上を同図の左右方向（ガーダ３１の移動方向と直交する方向）に移動させることができるようになっている。この横行台車３２にはワイヤ３３が取り付けられており、ワイヤ３３の先端には廃棄物を掴むバケット３４が設けられている。このバケット３４は開閉動作を行うことができる。

【0015】

制御装置２は、クレーン３の動作制御を行う。例えば、制御装置２は、ガーダ３１と横行台車３２を駆動してバケット３４を所望の位置に移動させ、その位置でバケット３４を開いて廃棄物ピットＰ内の廃棄物上に降ろし、バケット３４を閉じてワイヤ３３を巻き上げる制御を行う。これらの一連の制御により、その位置の廃棄物をバケット３４で掴みあげることができる。

【0016】

情報処理装置１は、廃棄物ピットＰ内に収容されている廃棄物の分類を行う。より詳細には、情報処理装置１は、廃棄物ピットＰの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から生成された差分画像の対象領域における輝度値のヒストグラムと、袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムとの類似度に基づいて、対象領域に写る廃棄物を分類する。そして、制御装置２は、情報処理装置１による分類の結果に基づいてクレーン３の動作を制御する。

【0017】

以上のように、制御システム５は、廃棄物を貯留する廃棄物ピットＰの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から生成された差分画像の対象領域における輝度値のヒストグラムと、袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムとの類似度に基づいて対象領域に写る廃棄物を分類する情報処理装置１と、情報処理装置１による分類の結果に基づいて廃棄物ピットＰに配置されたクレーン３の動作を制御する制御装置２と、を含む。

【0018】

詳細は後述するが、上記の構成によれば、廃棄物ピットＰ内の廃プラスチックを検出することが可能になる。そして、上記の構成によれば、廃プラスチックが検出された場合には、その廃プラスチックをクレーン３で適切に処理することも可能になる。

【0019】

情報処理装置１は、様々な廃棄物の分類に適用が可能であるが、以下では焼却炉にて焼却処理する廃棄物の分類を行う例を説明する。この場合、袋入りの廃棄物は、例えば一般家庭から出された可燃ごみであってもよい。袋入りの廃棄物はまとめて焼却炉に投入しても大きな支障は生じないが、廃プラスチックをまとめて焼却炉に投入すると焼却炉の燃焼状態を大きく変化させる場合があるため、廃プラスチックは袋入りの廃棄物と区別して検出することが好ましい。情報処理装置１は、このような検出を可能にするものである。

【0020】

〔装置構成〕
情報処理装置１の構成を図１に基づいて説明する。図１は、情報処理装置１の要部構成の一例を示すブロック図である。図示のように、情報処理装置１は、情報処理装置１の各部を統括して制御する制御部１０と、情報処理装置１が使用する各種データを記憶する記憶部１１を備えている。また、情報処理装置１は、情報処理装置１が他の装置と通信するための通信部１２、情報処理装置１に対する各種データの入力を受け付ける入力部１３、および情報処理装置１が各種データを出力するための出力部１４を備えている。

【0021】

また、制御部１０には、差分画像生成部１０１、二値化画像生成部１０２、膨張処理部１０３、対象領域設定部１０４、平均値算出部１０５、ヒストグラム生成部１０６、類似度算出部１０７、分類部１０８、およびクレーン制御部１０９が含まれている。そして、記憶部１１には、比較用ヒストグラム１１１と分類モデル１１２が記憶されている。

【0022】

差分画像生成部１０１は、廃棄物を貯留する廃棄物ピットＰの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から差分画像を生成する。撮影された画像がＲＧＢのカラー画像である場合、差分画像生成部１０１は、ある時刻に撮影された画像に含まれる各画素と、その所定時間後に撮影された画像における各画素とについて、ＲＧＢの各成分の差を算出する。そして、差分画像生成部１０１は、ＲＧＢの各成分について算出した差分の和を、差分画像における各画素の輝度値とする。なお、上記の所定時間は、廃棄物ピットＰに廃棄物が投入される頻度等に応じて適宜設定すればよい。

【0023】

二値化画像生成部１０２は、差分画像生成部１０１が生成する差分画像から二値化画像を生成する。二値化画像の生成にあたり、二値化画像生成部１０２は、まず、差分画像から輝度値が所定の閾値以上の画素を抽出する。袋入りの廃棄物または廃プラスチックが廃棄物ピットＰに投入されると、これらの廃棄物は薄いグレーから濃いグレーであることが多いため、投入された領域の輝度値は高くなることが多い。このため、輝度値が閾値以上の画素を抽出することにより、新たに投入された袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っている可能性が高い画素を抽出することができる。

【0024】

そして、二値化画像生成部１０２は、差分画像において、抽出した各画素の輝度値を所定値（例えば２５５）とし、抽出されなかった各画素の輝度値を他の所定値（例えば０）として二値化画像を生成する。以下では、抽出した各画素の輝度値を２５５、抽出されなかった各画素の輝度値を０とする例を説明する。この場合、抽出された画素は白色、抽出されなかった画素は黒色となる。

【0025】

なお、二値化画像生成部１０２は、差分画像生成部１０１が生成する差分画像から輝度値の絶対値が所定の閾値以上の画素を抽出してもよい。この場合、輝度値が低くなる変化をした画素についても抽出される。これにより、例えば、後述する剪定ごみや汚泥ごみ等のように黒またはそれに近い色の廃棄物が投入された領域の画素も抽出することができる。また、例えば、白色の袋入りの廃棄物が堆積している領域に、グレーの廃プラスチックが投入された場合等にも輝度値は低くなる。二値化画像生成部１０２は、差分画像から輝度値の絶対値が所定の閾値以上の画素を抽出することにより、このような領域の画素も抽出することができる。以下では、差分画像から輝度値の絶対値が所定の閾値以上の画素を抽出して二値化画像を生成する例を説明する。

【0026】

膨張処理部１０３は、二値化画像生成部１０２が抽出する画素に対し、膨張処理を施す。膨張処理とは、注目画素の周囲の何れかの画素が白であれば、その注目画素を白の画素とする処理である。膨張処理を施すことにより、細分化された画素群をひとまとまりの領域とすることができる。

【0027】

対象領域設定部１０４は、差分画像から輝度値が所定の閾値以上の画素を抽出した抽出結果に基づいて対象領域を設定する。より詳細には、対象領域設定部１０４は、二値化画像生成部１０２が生成する二値化画像を用いて対象領域を設定する。二値化画像生成部１０２が生成する二値化画像は上記の抽出結果を示すものであるから、二値化画像を用いて対象領域を設定することにより、上記の抽出結果に基づいた対象領域が設定される。なお、対象領域の設定方法の詳細は後述する。

【0028】

平均値算出部１０５は、差分画像生成部１０１が生成する差分画像の対象領域における輝度の平均値を算出する。

【0029】

ヒストグラム生成部１０６は、差分画像生成部１０１が生成する差分画像の対象領域における輝度値のヒストグラムを生成する。生成するヒストグラムにおける輝度値の範囲と階級幅は後述する比較用ヒストグラム１１１に応じたものとすればよい。例えば、比較用ヒストグラム１１１が、輝度値－２５５～２５５の範囲で、階級幅を１０としたヒストグラムであれば、ヒストグラム生成部１０６は、同じ範囲、同じ階級幅のヒストグラムを生成してもよい。た、ヒストグラム生成部１０６は、生成したヒストグラムを正規化する。正規化は、比較用ヒストグラム１１１との類似度を算出するために行われる。

【0030】

類似度算出部１０７は、ヒストグラム生成部１０６が生成するヒストグラムと、比較用ヒストグラム１１１との類似度を算出する。比較用ヒストグラム１１１は、袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムである。ヒストグラム生成部１０６が生成するヒストグラムと同じく、正規化したヒストグラムを比較用ヒストグラム１１１とする。なお、ヒストグラム間の類似度を算出する方法は特に限定されない。例えば、類似度算出部１０７は、周知の類似度算出方法を適用して類似度を算出してもよい。

【0031】

分類部１０８は、類似度算出部１０７が算出する類似度に基づいて対象領域に写る廃棄物を分類する。分類部１０８は、類似度のみに基づいて分類することも可能であるが、類似度に加え、平均値算出部１０５が算出する平均値についても考慮して廃棄物を分類することも可能である。また、分類部１０８は、対象領域に写る廃棄物が、袋入りの廃棄物または廃プラスチックである可能性が高いが、類似度と平均値ではその何れであるかを判定することが難しい場合には、分類モデル１１２を用いてその廃棄物を分類する。

【0032】

分類モデル１１２は、袋入りの廃棄物と廃プラスチックとを分類可能に学習した分類モデルである。分類モデル１１２は、袋入りの廃棄物の画像と廃プラスチックの画像とを教師データとして機械学習することにより生成することができる。機械学習のアルゴリズムは特に限定されない。例えば、画像の分類精度の高い畳み込みニューラルネットワークの分類モデル１１２を適用してもよい。

【0033】

クレーン制御部１０９は、通信部１２を介した通信により制御装置２を介してクレーン３を制御する。例えば、クレーン制御部１０９は、対象領域の廃棄物が廃プラスチックに分類された場合、その対象領域の位置を制御装置２に通知し、その位置の廃棄物をクレーン３に運搬させ、他の廃棄物と混合させる。例えば、クレーン制御部１０９は、バケット３４を水平移動させながらバケット３４を開かせることにより、バケット３４の移動経路上に廃プラスチックを分散させてもよい。

【0034】

以上のように、情報処理装置１は、廃棄物を貯留する廃棄物ピットＰの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から生成された差分画像の対象領域における輝度値のヒストグラムと、袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムである比較用ヒストグラム１１１との類似度を算出する類似度算出部１０７と、算出された類似度に基づいて対象領域に写る廃棄物を分類する分類部１０８と、を備える。

【0035】

本願の発明者による実験および検討の結果、廃棄物ピットＰの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から差分画像を作成し、その輝度値のヒストグラムを作成した場合、そのヒストグラムは廃棄物の種類に応じた特徴的なものとなることが分かった。特に、袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムは、他種の廃棄物が写る画像から生成された輝度値のヒストグラムとは特徴が異なることが分かった。

【0036】

例えば、図３には、ｈ１～ｈ４の計４つのヒストグラムを示している。これらのヒストグラムは、何れも廃棄物ピットＰの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から生成された差分画像に設定した対象領域における輝度値のヒストグラムである点で共通し、対象領域に写る廃棄物の種類が相違している。なお、何れのヒストグラムにおいても横軸が輝度値、縦軸が度数である。

【0037】

具体的には、ヒストグラムｈ１は、剪定ごみが写っている対象領域における輝度値のヒストグラムである。剪定ごみは、草木の剪定などによって生じた廃棄物であり、剪定ごみには、草木の断片が主として含まれる。剪定ごみには、生木等の燃えにくいものが含まれていることがあるため、剪定ごみをまとめて焼却炉に投入することは避けることが好ましい。

【0038】

また、ヒストグラムｈ２は、汚泥ごみが写っている対象領域における輝度値のヒストグラムである。汚泥ごみは、排水の処理過程などで発生する泥状の廃棄物である。汚泥ごみも燃えにくいものであるため、汚泥ごみをまとめて焼却炉に投入することは避けることが好ましい。

【0039】

そして、ヒストグラムｈ３は袋入りの廃棄物が写っている対象領域における輝度値のヒストグラムであり、ヒストグラムｈ４は廃プラスチックが写っている対象領域における輝度値のヒストグラムである。

【0040】

ヒストグラムｈ１～ｈ４のうち、ヒストグラムｈ３とｈ４は、何れも形状が全体として正規曲線状となっており、これらのヒストグラムの形状は類似しているといえる。一方、緑色や茶色の部分が多い剪定ごみが写る対象領域は輝度値が負の画素の割合が高く、ヒストグラムｈ１は負の値への偏りが強いヒストグラムとなっている。また、黒色またはそれに近い色の汚泥ごみが写る対象領域は輝度値が負の画素の割合がさらに高く、ヒストグラムｈ２は負の値への偏りがさらに強いヒストグラムとなっている。

【0041】

以上のことから、ある廃棄物が写る対象領域について生成したヒストグラムと、ヒストグラムｈ３またはｈ４との類似度が高い場合には、その対象領域に写る廃棄物は袋入りの廃棄物または廃プラスチックである可能性が高いといえる。一方、上記の類似度が低い場合には、対象領域に写る廃棄物は袋入りの廃棄物および廃プラスチック以外の廃棄物である可能性が高いといえる。

【0042】

したがって、袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムである比較用ヒストグラム１１１との類似度に基づいて対象領域に写る廃棄物を分類することにより、廃棄物ピットＰ内の廃プラスチックを検出することが可能になる。

【0043】

また、情報処理装置１は、対象領域における輝度の平均値を算出する平均値算出部１０５を備える。そして、分類部１０８は、類似度算出部１０７が算出する類似度と平均値算出部１０５が算出する平均値とに基づいて対象領域に写る廃棄物を分類することもできる。

【0044】

本願の発明者による実験および検討の結果、上記の差分画像における輝度の平均値も廃棄物の種類に応じて異なる傾向を示すことが分かった。例えば、図３の例において、ヒストグラムｈ１における輝度の平均値は－４１．９３、ヒストグラムｈ２における輝度の平均値は－１０４．６２であった。これに対し、ヒストグラムｈ３における輝度の平均値は－５．９７、ヒストグラムｈ４における輝度の平均値は３８．２３であった。

【0045】

このように、輝度の平均値は、廃棄物の種類に応じて異なる傾向を示すから、類似度に加えて輝度の平均値に基づいて対象領域に写る廃棄物を分類することにより、廃棄物ピットＰ内の廃プラスチックの検出精度を高めることが可能になる。

【0046】

〔処理の例〕
情報処理装置１が実行する処理の例を図４に基づいて説明する。図４は、情報処理装置１が実行する処理の例を示す図である。図４の例では、ある時刻に廃棄物ピットＰの内部を撮影した画像Ａ１と、その所定時間後に廃棄物ピットＰの内部を撮影した画像Ａ２から差分画像Ａ３を生成している。

【0047】

画像Ａ１およびＡ２に写る領域のうち、上記の所定時間中に輝度値の変化がなかった領域は、差分画像Ａ３において輝度値がゼロの黒色領域となる。一方、上記の所定時間中に新たな廃棄物が廃棄物ピットＰに投入される等して輝度値に変化が生じた領域は、差分画像Ａ３において輝度値が非ゼロの値をとる領域となる。例えば、差分画像Ａ３において、廃棄物の投入口の直下の領域Ａ３１は、全体として輝度値が高い白色の領域となっており、このことは上記の所定時間中に領域Ａ３１に廃棄物が投入されたことを示している。

【0048】

図４には、領域Ａ３１を対象領域として生成したヒストグラムｈ５を示している。類似度算出部１０７は、このようにして生成されたヒストグラムｈ５と、比較用ヒストグラム１１１であるヒストグラムｈ６との類似度を算出する。ヒストグラムｈ６は、袋ごみが写っている対象領域における輝度値のヒストグラムである。ヒストグラムｈ６は、様々な袋ごみが写っている複数の画像のそれぞれから生成したヒストグラムをもとに、統計的に生成されたものであってもよい。領域Ａ３１に写る廃棄物の分類は、このようにして算出された類似度に基づいて行われる。

【0049】

〔分類方法〕
以下、類似度に基づく廃棄物の分類方法について説明する。比較用ヒストグラム１１１が袋入りの廃棄物が写っている画像から生成されたヒストグラムである場合に類似度が高ければ、対象領域に写る廃棄物は袋入りの廃棄物である可能性が高いといえる。同様に、比較用ヒストグラム１１１が、廃プラスチックが写っている画像から生成されたヒストグラムである場合に類似度が高ければ、対象領域に写る廃棄物廃プラスチックである可能性が高いといえる。

【0050】

このため、分類部１０８は、袋入りの廃棄物が写っていることが既知の画像から生成された比較用ヒストグラム１１１との類似度が所定の閾値以上であることを条件として、対象領域に写る廃棄物を袋入りの廃棄物に分類してもよい。また、分類部１０８は、廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された比較用ヒストグラム１１１との類似度が所定の閾値以上であることを条件として、対象領域に写る廃棄物を廃プラスチックに分類してもよい。なお、以下では、上記閾値を「上限値」と呼ぶ。

【0051】

前者の構成によれば、袋入りの廃棄物を廃プラスチックと区別して検出することができる。また、後者の構成によれば、廃プラスチックを袋入りの廃棄物と区別して検出することができる。なお、誤分類を防ぐという観点から、閾値は高めに設定することが好ましい。例えば、本願の発明者による実験では、類似度を０～１の数値（１に近いほど類似性が高い）で表したとき、閾値を０．８７以上とすることにより、十分な分類精度となることが確認されている。

【0052】

また、上記の条件には、平均値算出部１０５が算出する平均値が所定の数値範囲内である、との条件が含まれていてもよい。この数値範囲は、対象領域に写る廃棄物が廃プラスチックまたは袋入りの廃棄物であれば当該範囲に収まり、そうでなければ当該範囲外となるように設定される。例えば、袋入りの廃棄物が写っていることが既知の画像、または廃プラスチックが写っていることが既知の画像における輝度値に基づいて上記の数値範囲を設定しておいてもよい。例えば、本願の発明者による実験では、袋入りの廃棄物および廃プラスチックが写る領域の輝度値は概ね－２０から８５の範囲に収まることが確認されているから、上記数値範囲を－２０から８５としてもよい。

【0053】

一方、比較用ヒストグラム１１１との類似度が低ければ、対象領域に写る廃棄物は袋入りの廃棄物でもなく、廃プラスチックでもない可能性が高いといえる。このため、分類部１０８は、類似度が所定の閾値未満であることを条件として、対象領域に写る廃棄物を袋入りの廃棄物および廃プラスチックとは異なる分類としてもよい。これにより、袋入りの廃棄物および廃プラスチック以外の廃棄物である可能性が高い廃棄物を適切に分類することができる。なお、以下では、上記閾値を「下限値」と呼ぶ。また、袋入りの廃棄物および廃プラスチック以外の廃棄物である可能性が高い廃棄物を異質廃棄物と呼ぶ。一般に、異質廃棄物も廃プラスチックと同様に、まとめて焼却することは好ましくなく、クレーン３による撹拌により廃棄物ピットＰ内で分散させることが好ましい。

【0054】

なお、下限値を低めに設定することにより、袋入りの廃棄物および廃プラスチックが誤って異質廃棄物に分類される可能性を低減することができる。このため、下限値は求められる分類精度等に応じて適宜定めておけばよい。例えば、本願の発明者による実験では、類似度を０～１の数値（１に近いほど類似性が高い）で表したとき、下限値を０．５０以下とすることにより、袋入りの廃棄物および廃プラスチックが、誤って異質廃棄物に分類される可能性が低いことが確認されている。

【0055】

また、分類部１０８は、平均値算出部１０５が算出する平均値が所定の数値範囲外である場合に、対象領域に写る廃棄物を異質廃棄物に分類してもよい。これにより、輝度の平均値という観点から異質廃棄物である可能性が高い廃棄物を適切に分類することができる。例えば、上記の数値範囲を－２０から８５とした場合、分類部１０８は、平均値算出部１０５が算出する平均値が８５より大きい廃棄物と、－２０より小さい廃棄物を異質廃棄物に分類する。

【0056】

また、分類部１０８は、類似度と平均値とを併用して異質廃棄物への分類を行ってもよい。例えば、分類部１０８は、類似度が所定の閾値未満であり、かつ、平均値算出部１０５が算出する平均値が所定の数値範囲外である場合に、対象領域に写る廃棄物を異質廃棄物に分類としてもよい。また、例えば、分類部１０８は、類似度が所定の閾値未満であるという条件と、平均値算出部１０５が算出する平均値が所定の数値範囲外であるという条件の少なくとも一方が充足される場合に、対象領域に写る廃棄物を異質廃棄物に分類してもよい。

【0057】

ここで、類似度が上述の下限値より高く、上述の上限値未満である場合、対象領域に写る廃棄物は袋入りの廃棄物および廃プラスチックの何れかである可能性が高いといえる。また、平均値算出部１０５が算出する平均値が、上述した所定の数値範囲内である場合も同様である。しかし、類似度および平均値のみからは、対象領域に写る廃棄物が袋入りの廃棄物であるか、廃プラスチックであるかまで判定することは難しい。

【0058】

このため、分類部１０８は、類似度が所定の下限値より高く、所定の上限値未満であることを条件として、袋入りの廃棄物と廃プラスチックとを分類可能に学習した分類モデル１１２を用いて対象領域に写る廃棄物を分類する。

【0059】

この構成によれば、袋入りの廃棄物と廃プラスチックとを適切に分類し、廃プラスチックを高精度に検出することが可能になる。また、分類対象が袋入りの廃棄物と廃プラスチックの２種に絞られている上記の構成は、種々の廃棄物について全て分類モデルで分類する構成と比べて、分類モデルの学習コストを最小限に抑えることができる点で有利である。

【0060】

なお、分類モデル１１２は、対象領域に写る廃棄物が袋入りの廃棄物である確度を示す情報（例えば０～１の数値）と、廃プラスチックである確度を示す情報とを出力するものであってもよい。この場合、分類部１０８は、廃プラスチックである確度が所定の閾値以上である場合に、対象領域に写る廃棄物を廃プラスチックに分類し、当該確度が当該閾値未満である場合には対象領域に写る廃棄物を袋入りの廃棄物に分類してもよい。

【0061】

また、分類モデル１１２を用いる条件には、平均値算出部１０５が算出する平均値が、上述した所定の数値範囲内である、という条件が含まれていてもよい。これにより、平均値算出部１０５が算出する平均値からは、対象領域に写る廃棄物が袋入りの廃棄物または廃プラスチックであるとはいいがたい場合に、分類モデル１１２を用いた分類を行わずに済ませることができる。

【0062】

以上のように、対象領域に写る廃棄物の分類には様々な方法が適用可能であるが、以下では、次のような条件で分類を行う例を説明する。
（第１の条件）：類似度≧０．８７であれば対象領域に写る廃棄物を袋入りの廃棄物に分類する。
（第２の条件）：０．５＜類似度＜０．８７、かつ、－２０＜平均値＜８５であれば、分類モデル１１２を用いた分類を行う。
（第３の条件）：分類モデル１１２の分類の結果、廃プラスチックである確度が０．９５以上であれば廃プラスチックに分類し、当該確度が０．９５未満であれば袋入りの廃棄物に分類する。
（第４の条件）：類似度≦０．５、平均値≦－２０、および平均値≧８５の何れかを満たせば異質廃棄物に分類する。

【0063】

〔対象領域の設定方法〕
対象領域は、例えば情報処理装置１のユーザが入力部１３を介して指定する等により、手動で設定するようにしてもよいが、情報処理装置１は、対象領域設定部１０４を備えているから、対象領域を自動で設定することができる。以下では、対象領域設定部１０４による対象領域の設定方法を図５に基づいて説明する。図５は、対象領域の設定方法を説明する図である。

【0064】

図５には、差分画像Ａ４を示している。差分画像Ａ４には領域Ａ４１ａ～Ａ４１ｇの計７つの領域が設定されている。領域Ａ４１ａ～Ａ４１ｇのそれぞれは、廃棄物ピットＰに廃棄物を投入するための投入口の直下に対応する位置に設定されている。つまり、この例では、廃棄物ピットＰの長手方向に沿って廃棄物を投入するための投入口が７つ設けられている。なお、以下では、領域Ａ４１ａ～Ａ４１ｇのそれぞれを区別する必要がないときには単に領域Ａ４１と表記する。

【0065】

領域Ａ４１は、廃棄物ピットＰに設けられた投入口の数および位置に応じて設定しておけばよい。領域Ａ４１には新たに投入された廃棄物が写るため、対象領域設定部１０４は、領域Ａ４１内に対象領域を設定することにより、妥当な位置に対象領域を設定することができる。

【0066】

なお、投入口から廃棄物が投入されたとき、投入された位置に既に堆積していた廃棄物の高さによって、新たに投入された廃棄物が写る画像上の位置は異なるものとなる。このため、領域Ａ４１は、廃棄物ピットＰの各所における廃棄物の堆積高さに応じて動的に設定してもよい。これにより、廃棄物ピットＰの各所における廃棄物の堆積高さに応じた適切な領域内に対象領域を設定することが可能になる。

【0067】

領域Ａ４１内に対象領域を設定するにあたり、対象領域設定部１０４は、差分画像から輝度値が所定の閾値以上の画素を抽出した抽出結果に基づいて対象領域を設定してもよい。廃棄物ピットＰに廃棄物が投入された場合、領域Ａ４１内に輝度値が大きい画素からなる領域が生じる。よって、差分画像から輝度値が所定の閾値以上の画素を抽出した抽出結果に基づいて対象領域を設定することにより、妥当な対象領域に設定することができる。

【0068】

例えば、対象領域設定部１０４は、二値化画像生成部１０２が生成した二値化画像に対し、膨張処理部１０３が膨張処理を施したものにおいて、白色の画素からなる画素群を囲む矩形領域を求め、その矩形領域を差分画像における対象領域に設定してもよい。図５には、領域Ａ４１ａ内にこのようにして設定した対象領域をＡ４２ａとして示している。領域Ａ４１ｂ～Ａ４１ｇについても同様にして対象領域が設定される。この対象領域の設定方法は、領域Ａ４１を設定しない場合にも適用可能である。

【0069】

なお、上述のように、二値化画像生成部１０２は、差分画像から輝度値の「絶対値」が所定の閾値以上の画素を抽出してもよい。この場合、対象領域設定部１０４は、当該抽出の結果に基づいて対象領域を設定する。これにより、輝度値が高い廃プラスチック等の廃棄物が投入された領域と、輝度値が低い剪定ごみや汚泥ごみ等の廃棄物が投入された領域の両方を対象領域に設定することができる。

【0070】

また、領域Ａ４１の中には、廃棄物が投入されなかった領域が含まれ得る。廃棄物が投入されなかった領域に対象領域を設定する必要はないため、対象領域設定部１０４は、領域Ａ４１のうち、廃棄物が投入された可能性の高い領域に対象領域を設定するようにしてもよい。

【0071】

例えば、対象領域設定部１０４は、差分画像における、廃棄物ピットＰに廃棄物を投入する複数の投入口のそれぞれに対応する位置に予め設定された複数の領域Ａ４１のうち、輝度値が所定の閾値以上の画素が所定の割合以上含まれている領域に対象領域を設定してもよい。これにより、廃棄物が投入された可能性が高い領域Ａ４１に絞って対象領域を設定することができる。

【0072】

例えば、対象領域設定部１０４は、二値化画像生成部１０２が生成し、膨張処理部１０３が膨張処理を施した二値化画像において、ある領域Ａ４１に対応する領域に占める白色の画素の割合が所定の閾値以上である場合に、その領域Ａ４１に対象領域を設定してもよい。つまり、対象領域設定部１０４は、膨張処理後の二値化画像において、ある領域Ａ４１に対応する領域に占める白色の画素の割合が所定の閾値未満である場合には、その領域Ａ４１には対象領域を設定しないようにしてもよい。上記の割合は適宜定めておけばよく、例えば４割としてもよい。

【0073】

〔処理の流れ〕
情報処理装置１が実行する処理の流れを図６に基づいて説明する。図６は、情報処理装置１が実行する処理の一例を示すフローチャートである。なお、ここでは、廃棄物ピットＰへの廃棄物の搬入が行われる時間帯において、廃棄物ピットＰの内部が所定の時間間隔で撮影されることを想定している。図６の処理は、新たな画像が撮影され、情報処理装置１がこれを取得する毎に繰り返し行われる。

【0074】

Ｓ１では、差分画像生成部１０１が、廃棄物ピットＰの内部を所定の時間間隔で撮影した画像を取得し、それらの画像から差分画像を生成する。

【0075】

Ｓ２では、二値化画像生成部１０２が、Ｓ１で生成された差分画像から二値化画像を生成する。より詳細には、二値化画像生成部１０２は、上記差分画像から輝度値の絶対値が閾値以上の画素を抽出して二値化画像を生成する。なお、二値化画像生成部１０２は、差分画像から輝度値が閾値以上の画素を抽出して二値化画像を生成してもよい。

【0076】

Ｓ３では、膨張処理部１０３が、Ｓ２で抽出された画素に対して膨張処理を施す。そして、Ｓ４では、対象領域設定部１０４が、Ｓ２の抽出結果に基づいて対象領域を設定する。例えば、対象領域設定部１０４は、膨張処理を施した二値化画像において、白色の画素からなる画素群を囲む矩形領域を求め、その矩形領域を差分画像における対象領域に設定する。図５に基づいて説明したように、対象領域設定部１０４は、廃棄物ピットＰに廃棄物を投入するための投入口の直下に対応する位置に設定された領域Ａ４１内に対象領域を設定してもよい。なお、対象領域は複数設定してもよく、複数の対象領域を設定した場合には、各対象領域についてＳ５以下の処理が行われる。

【0077】

Ｓ５では、平均値算出部１０５が、Ｓ１で生成された差分画像のＳ４で設定された対象領域における輝度の平均値を算出する。そして、Ｓ６では、ヒストグラム生成部１０６が、Ｓ１で生成された差分画像のＳ４で設定された対象領域における輝度値のヒストグラムを生成する。また、ヒストグラム生成部１０６は、生成したヒストグラムを正規化する。なお、Ｓ５よりも先にＳ６の処理を行うようにしてもよいし、Ｓ５とＳ６の処理を並行して行うようにしてもよい。

【0078】

Ｓ７（類似度算出ステップ）では、類似度算出部１０７が、Ｓ６で生成されたヒストグラムと、比較用ヒストグラム１１１との類似度を算出する。比較用ヒストグラム１１１は、袋入りの廃棄物が写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムである。なお、比較用ヒストグラム１１１は、廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムであってもよい。Ｓ７の終了後、Ｓ８の処理に進む。Ｓ８～Ｓ１２は、Ｓ７で算出された類似度に基づいて対象領域に写る廃棄物を分類する分類ステップである。

【0079】

Ｓ８では、分類部１０８が、Ｓ７で算出された類似度が第１の条件を満たすか否かを判定する。第１の条件とは、Ｓ７で算出された類似度が所定の上限値（例えば０．８７）以上であること、である。Ｓ８でＹＥＳと判定された場合にはＳ９に進み、Ｓ８でＮＯと判定された場合にはＳ１０に進む。

【0080】

Ｓ９では、分類部１０８は、対象領域に写る廃棄物を袋入りの廃棄物に分類し、これにより図６の処理は終了する。なお、Ｓ７で用いた比較用ヒストグラム１１１が、廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムであった場合、Ｓ９では対象領域に写る廃棄物は廃プラスチックに分類される。

【0081】

Ｓ１０では、分類部１０８は、Ｓ５で算出された平均値とＳ７で算出された類似度とが第２の条件を満たすか否かを判定する。第２の条件とは、Ｓ７で算出された類似度が所定の上限値未満で所定の下限値より大きく、かつ、Ｓ５で算出された平均値が所定の上限値未満で所定の下限値より大きいこと、である。例えば、分類部１０８は、０．５＜類似度＜０．８７、かつ、－２０＜平均値＜８５であれば第２の条件を満たすと判定してもよい。Ｓ１０でＹＥＳと判定された場合にはＳ１２に進み、Ｓ１０でＮＯと判定された場合にはＳ１１に進む。上述の第４の条件が充足されている場合にはＳ１０でＮＯと判定される。

【0082】

Ｓ１１では、分類部１０８は、対象領域に写る廃棄物を異質廃棄物に分類し、これにより図６の処理は終了する。例えば、Ｓ６で図３のヒストグラムｈ１（剪定ごみ）またはヒストグラムｈ２（汚泥ごみ）のようなヒストグラムが生成されたとする。この場合、第１の条件および第２の条件の何れも充足しないためＳ８およびＳ１０でＮＯと判定され、対象領域に写る廃棄物はＳ１１で異質廃棄物と分類される。

【0083】

Ｓ１２では、分類部１０８は、袋入りの廃棄物と廃プラスチックとを分類可能に学習した分類モデル１１２を用いて対象領域に写る廃棄物を分類する。分類モデル１１２に入力する画像は対象領域を含むものであればよい。例えば、分類部１０８は、図５の対象領域Ａ４２ａについて分類を行う場合、Ｓ１で生成された差分画像の元になった画像のうち後で撮影された画像から、領域Ａ４１ａに対応する部分を切り出して分類モデル１１２に入力してもよい。Ｓ１２における分類結果は、袋入りの廃棄物および廃プラスチックの何れかとなる。Ｓ１２において、分類部１０８は、上述の第３の条件に基づいて対象領域に写る廃棄物を分類してもよい。Ｓ１２の処理が終了することにより、図６の処理は終了する。

【0084】

以上説明した図６の処理には、本実施形態に係る分類方法が含まれている。すなわち、本実施形態に係る分類方法は、廃棄物を貯留する廃棄物ピットＰの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から生成された差分画像の対象領域における輝度値のヒストグラムと、袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムとの類似度を算出する類似度算出ステップ（Ｓ７）と、算出された類似度に基づいて対象領域に写る廃棄物を分類する分類ステップ（Ｓ８～Ｓ１２）と、を含む。これにより、廃棄物ピットＰ内の廃プラスチックを検出することが可能になる。

【0085】

なお、図６には示していないが、分類部１０８による分類の結果が、廃プラスチックまたは異質廃棄物であった場合、クレーン制御部１０９は、その廃棄物が検出された対象領域を制御装置２に通知し、その廃棄物をクレーン３に運搬させて、他の廃棄物と混合させる。

【0086】

〔複数の撮影装置の使用〕
上述の実施形態では、１つの撮影装置で撮影した画像に基づいて廃棄物ピットＰにおける対象領域の廃棄物の分類を行う例を説明したが、撮影装置は複数用いてもよい。廃棄物ピットＰ内の廃棄物は基本的に平坦ではなく、撮影する角度によっては他の廃棄物やクレーン３による死角が生じたり、光の当たり方等により撮影された画像中に写る廃棄物の外観が変わったりすることもあり得る。この点、撮影装置を複数用い、複数の角度から廃棄物ピットＰ内を撮影することにより、高精度な分類を安定して行うことが可能になる。

【0087】

例えば、廃棄物ピットＰが、上面視で長方形状である場合、その一つの頂点付近から廃棄物ピットＰを俯瞰するように１つの撮影装置を配置すると共に、上記頂点の対角にあたる頂点付近から廃棄物ピットＰを俯瞰するようにもう１つの撮影装置を配置してもよい。これにより、一方の撮影装置からは死角となる領域についても他方の撮影装置で撮影することができる。

【0088】

各撮影装置で撮影された画像から対象領域の廃棄物の分類を行う方法は、上述の実施形態で説明したとおりである。この場合、同じ対象領域について分類結果が複数得られるから、クレーン制御部１０９はそれらの分類結果に基づいてクレーン３の制御を行えばよい。例えば、クレーン制御部１０９は、ある対象領域について、少なくとも何れかの分類結果が、その対象領域の廃棄物が廃プラスチックまたは異質廃棄物であることを示していた場合、その廃棄物をクレーン３に運搬させて、他の廃棄物と混合させるようにしてもよい。

【0089】

〔変形例〕
上述の実施形態で説明した各処理の実行主体は任意であり、上述の例に限られない。つまり、相互に通信可能な複数の情報処理装置により、情報処理装置１と同様の機能を有する情報処理システムを構築することができる。例えば、図６に示した各処理を複数の情報処理装置（コンピュータと言い換えることもできる）に分担で実行させることもできる。つまり、本実施形態に係る分類方法の実行主体は、１つの情報処理装置であってもよいし、複数の情報処理装置であってもよい。

【0090】

〔ソフトウェアによる実現例〕
情報処理装置１の機能は、情報処理装置１としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、情報処理装置１の各制御ブロック（特に制御部１０に含まれる各部）としてコンピュータを機能させるためのプログラム（分類プログラム）により実現することができる。

【0091】

この場合、情報処理装置１は、上記プログラムを実行するためのハードウェアとして、少なくとも１つの制御装置（例えばプロセッサ）と少なくとも１つの記憶装置（例えばメモリ）を有するコンピュータを備えている。この制御装置と記憶装置により上記プログラムを実行することにより、上記実施形態で説明した各機能が実現される。

【0092】

上記プログラムは、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、１または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、情報処理装置１が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、上記プログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して情報処理装置１に供給されてもよい。

【0093】

また、上記各制御ブロックの機能の一部または全部は、論理回路により実現することも可能である。例えば、上記各制御ブロックとして機能する論理回路が形成された集積回路も本発明の範疇に含まれる。この他にも、例えば量子コンピュータにより上記各制御ブロックの機能を実現することも可能である。

【0094】

〔まとめ〕
本発明の態様１に係る情報処理装置は、廃棄物を貯留する廃棄物ピットの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から生成された差分画像の対象領域における輝度値のヒストグラムと、袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムとの類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度に基づいて前記対象領域に写る廃棄物を分類する分類部と、を備える。

【0095】

本発明の態様２に係る情報処理装置は、前記態様１において、前記対象領域における輝度の平均値を算出する平均値算出部を備え、前記分類部は、前記類似度と前記平均値算出部が算出する平均値とに基づいて前記対象領域に写る廃棄物を分類する。

【0096】

本発明の態様３に係る情報処理装置は、前記態様１または２において、前記分類部は、前記類似度が所定の下限値より高く、所定の上限値未満であることを条件として、袋入りの廃棄物と廃プラスチックとを分類可能に学習した分類モデルを用いて前記対象領域に写る廃棄物を分類する。

【0097】

本発明の態様４に係る情報処理装置は、前記態様１から３の何れかにおいて、前記分類部は、袋入りの廃棄物が写っていることが既知の画像から生成された前記ヒストグラムとの類似度が所定の閾値以上であることを条件として、前記対象領域に写る廃棄物を袋入りの廃棄物に分類するか、または、廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された前記ヒストグラムとの類似度が所定の閾値以上であることを条件として、前記対象領域に写る廃棄物を廃プラスチックに分類する。

【0098】

本発明の態様５に係る情報処理装置は、前記態様１から４の何れかにおいて、前記分類部は、前記類似度が所定の閾値未満であることを条件として、前記対象領域に写る廃棄物を袋入りの廃棄物および廃プラスチックとは異なる分類とする。

【0099】

本発明の態様６に係る情報処理装置は、前記態様１から５の何れかにおいて、前記差分画像から輝度値が所定の閾値以上の画素を抽出した抽出結果に基づいて前記対象領域を設定する対象領域設定部を備える。

【0100】

本発明の態様７に係る情報処理装置は、前記態様６において、前記対象領域設定部は、前記差分画像における、前記廃棄物ピットに廃棄物を投入する複数の投入口のそれぞれに対応する位置に予め設定された複数の領域のうち、輝度値が所定の閾値以上の画素が所定の割合以上含まれている領域に前記対象領域を設定する。

【0101】

本発明の態様８に係る分類方法は、１または複数の情報処理装置が実行する分類方法であって、廃棄物を貯留する廃棄物ピットの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から生成された差分画像の対象領域における輝度値のヒストグラムと、袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムとの類似度を算出する類似度算出ステップと、前記類似度に基づいて前記対象領域に写る廃棄物を分類する分類ステップと、を含む。

【0102】

本発明の態様９に係る分類プログラムは、前記態様１に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるための分類プログラムであって、前記類似度算出部および前記分類部としてコンピュータを機能させる。

【0103】

本発明の態様１０に係る制御システムは、廃棄物を貯留する廃棄物ピットの内部を所定の時間間隔で撮影した画像から生成された差分画像の対象領域における輝度値のヒストグラムと、袋入りの廃棄物または廃プラスチックが写っていることが既知の画像から生成された輝度値のヒストグラムとの類似度に基づいて前記対象領域に写る廃棄物を分類する情報処理装置と、前記情報処理装置による分類の結果に基づいて前記廃棄物ピットに配置されたクレーンの動作を制御する制御装置と、を含む。

【0104】

本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0105】

１ 情報処理装置
１０４ 対象領域設定部
１０５ 平均値算出部
１０７ 類似度算出部
１０８ 分類部
１１１ 比較用ヒストグラム
１１２ 分類モデル
２ 制御装置
３ クレーン
５ 制御システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】