特許7817706IP Force 特許公報全文掲載

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画像データの色成分変化率を利用した大気汚染推定アルゴリズムに関する。より詳しく説明すると、本発明は、撮影した画像データの物理量の高さに関する変化率に基づいて、エアロゾルの濃度を推測する方法やその方法のためのシステム

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

この明細書に記載されるある発明は、画角の固定を必要とせずに、エアロゾル濃度を推測できる方法や、その方法を実装するためのシステム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[発明の詳細な説明]から抜粋

本発明は、基本的には、対象領域を撮影したサンプル画像を分析し、サンプル画像から色成分、色成分ごとの強度、これらの比の高さに関する変化率を用いることで画角を固定しなくても、エアロゾル濃度を推測できるという知見に基づく。

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

の発明によれば、画角を固定せずに撮影したサンプル画像から対象領域のエアロゾル濃度を求めることができる。このため、この明細書は、画角の固定が困難な携帯端末等でサンプル画像を撮影するだけでエアロゾル濃度を推測できる方法や、その方法を実装するためのシステムを提供できる。

この特許の権利範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 図１は、対象領域のエアロゾル濃度の推測方法の例を示すフローチャートである。
【図2】 図２は、エアロゾル濃度の推測システムの例を示すブロック図である。
【図3】 図３は、エアロゾル濃度の推測システムの構成例を示す概念図である。
【図4】 図４は、機械学習を用いたエアロゾル濃度推測工程を説明するための概念図である。
【図5】 図５は、パターンマッチングの例を示す概念図である。
【図6】 図６は、サンプル画像の例を示す図面に代わる写真である。
【図7】 図７は、ＢとＧとの輝度の比（横軸）と、サンプル画像の所定領域（建物等を除いた部分の位置）の高さとの関係を示す図面に代わるグラフである。
【図8】 図８は、青と緑の輝度の比（Ｂ／Ｇ）の鉛直方向の変化率（横軸）と、粒径が１０μｍ以下の浮遊粒子状物質（ＳＰＭ）の濃度（縦軸）との関係を示す、図面に代わるグラフである。
【図9】 図９は、緑と赤の輝度の比（Ｇ／Ｒ）の鉛直方向の変化率（横軸）と、粒径が１０μｍ以下の浮遊粒子状物質（ＳＰＭ）の濃度（縦軸）との関係を示す、図面に代わるグラフである。
【図10】 図１０は、青と赤の輝度の比（Ｂ／Ｒ）の鉛直方向の変化率（横軸）と、粒径が１０μｍ以下の浮遊粒子状物質（ＳＰＭ）の濃度（縦軸）との関係を示す、図面に代わるグラフである。

代表図 図1本件の代表的な図

１ システム ３ 撮影部 ５ 物理量取得部 ７ 推定用数値取得部 ９ エアロゾル濃度推測部

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