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情報処理装置及び情報処理システム NEW

国内特許コード P190016428
整理番号 (S2018-0492-N0)
掲載日 2019年10月28日
出願番号 特願2019-050616
公開番号 特開2019-169147
出願日 平成31年3月19日(2019.3.19)
公開日 令和元年10月3日(2019.10.3)
優先権データ
  • 特願2018-053454 (2018.3.20) JP
発明者
  • 沼尾 雅之
  • 大石 伸之
  • 永間 慎太郎
出願人
  • 国立大学法人電気通信大学
発明の名称 情報処理装置及び情報処理システム NEW
発明の概要 【課題】システム構築と変更が容易であり、多種多様なセンサに柔軟に対応でき、また少量のデータで効率的に学習が実現でき、推定精度も高い情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置は、種々のセンサから得られる各々のイベントの内容を、入力同期併合処理部、学習データ処理部を通じて、条件判断処理部に引き渡す。これらは定義ファイルにて複数回使用することが可能であり、これらを組み合わせることで、複雑なデータフローを容易に形成し、多種多様なADLの識別あるいは推定を行うことができる。
【選択図】図3
従来技術、競合技術の概要

高齢者の人口は世界中で急増している。医学の進歩などにより人の寿命が伸びる一方、全人口に占める労働人口の割合は減少し、介護・医療スタッフの不足を始めとした様々な問題が生じている。これらの問題を解決するために、AAL(Ambient Assisted Living:自立生活支援技術)が大きな関心を集めている。

AALは、我々を取り巻くAI(Artificial Intelligence:人工知能)・IoT(Internet of Things:モノのインターネット)技術を駆使し、高齢者の自立した生活を可能な限り持続させることで、QOL(Quality of Life:生活の質)の向上をサポートしていくことである。AALデバイスやサービスを適切に使用することで、廃用症候群等の予防や、リハビリの補助、また日常生活のサポートを通して、高齢者のQOLを維持する、もしくは改善する、といったことが期待される。

AAL研究者において特に大きな注目を集めている話題の一つが、ADL(Activities of Daily Living:日常生活行動)の観察である。AI・IoT技術を活用し、高齢者のADLをモニタリングし、結果に応じたフィードバックを投げかけることで、廃用症候群の防止、またリハビリ進展度の判断等に役立つことが期待される。

特許文献1には、顔の表情と動作を認識可能な顔表情動作認識方法及び装置が開示されている。
特許文献2には、効率良く多職種間の連携を支援する、連携支援装置、連携支援システム、連携支援方法、及びプログラムが開示されている。

産業上の利用分野

本発明は、多種多様な情報を受け入れて所定の出力を得る情報処理装置及び情報処理システムに関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
時系列データを所定の時間間隔毎に区切り、日時情報とタグ名を付したイベントとして出力する入出力整形処理部と、
主入力側のイベントと副入力側のイベントを併合し、日時情報とタグ名を付した単一のイベントに変換して出力する入力同期併合処理部と、
単一のイベントに含まれるデータに対し、所定の条件判断を行い、条件判断の結果に応じて異なるイベントを出力する条件判断処理部と、
単一のイベントに含まれるデータを特徴ベクトルとして学習型情報処理装置に転送し、受信した推定結果を単一のイベントとして出力する学習データ処理部と、
複数のセンサが出力するデータを前記入出力整形処理部によって複数種類のイベントに変換した後、前記入力同期併合処理部と、前記条件判断処理部と、前記学習データ処理部を組み合わせて、前記複数のセンサが計測及び/または観測した事象の識別または推定を実施する入出力制御部と
を具備する情報処理装置。

【請求項2】
前記学習型情報処理装置は、前記学習データ処理部より前記特徴ベクトルを受信し、学習アルゴリズムに基づく推定処理を行い、前記推定結果を前記学習データ処理部に送信するものであり、
オラクルに問い合わせを行うことでイベントに対する正解ラベルを取得する概念学習器を更に備え、
前記情報処理装置の前記学習データ処理部は、前記推定結果に基づいて観察対象の状態または動作を特定できなかった場合には、特定できなかった旨のタグを付したイベントを前記概念学習器へ送信することで、前記概念学習器より正解ラベルを取得し、前記正解ラベルが認識済みの状態または動作である場合には、前記学習型情報処理装置に対して既知の概念に対する再学習をさせることで、定義ファイルの既知概念を拡張する更新を行い、前記正解ラベルが未だ認識していない状態または動作である場合には、未知の概念を獲得するための新規の学習をさせることで、定義ファイルに新規の概念を追加する更新を行うことを特徴とする、
請求項1に記載の情報処理装置。

【請求項3】
前記入出力制御部は、定義ファイルに記述されたディレクティブに従い、イベントの処理に際し、前記入力同期併合処理部と、前記条件判断処理部と、前記学習データ処理部をそれぞれ複数個配置することが可能であることを特徴とする、
請求項1または2に記載の情報処理装置。

【請求項4】
前記入出力制御部は、複数のイベントを処理するに際して、イベントの属するシナリオグループの優先度に応じて前記イベントの処理を優先して行うことを特徴とする、
請求項3に記載の情報処理装置。

【請求項5】
前記入出力整形処理部は、JSONフォーマットのイベントに、日時情報とタグ名を付すことを特徴とする、
請求項3または4に記載の情報処理装置。

【請求項6】
情報処理装置と学習型情報処理装置と備える情報処理システムであって、
前記情報処理装置は、
時系列データを所定の時間間隔毎に区切り、日時情報とタグ名を付したイベントとして出力する入出力整形処理部と、
主入力側のイベントと副入力側のイベントを併合し、日時情報とタグ名を付した単一のイベントに変換して出力する入力同期併合処理部と、
単一のイベントに含まれるデータに対し、所定の条件判断を行い、条件判断の結果に応じて異なるイベントを出力する条件判断処理部と、
単一のイベントに含まれるデータを特徴ベクトルとして前記学習型情報処理装置に転送し、受信した推定結果を単一のイベントとして出力する学習データ処理部と、
複数のセンサが出力するデータを前記入出力整形処理部によって複数種類のイベントに変換した後、前記入力同期併合処理部と、前記条件判断処理部と、前記学習データ処理部を組み合わせて、前記複数のセンサが計測及び/または観測した事象の識別または推定を実施する入出力制御部と
を具備し、
前記学習型情報処理装置は、前記学習データ処理部より前記特徴ベクトルを受信し、学習アルゴリズムに基づく推定処理を行い、前記推定結果を前記学習データ処理部に送信することを特徴とする情報処理システム。

【請求項7】
オラクルに問い合わせを行うことでイベントに対する正解ラベルを取得する概念学習器を更に備え、
前記情報処理装置の前記学習データ処理部は、前記推定結果に基づいて観察対象の状態または動作を特定できなかった場合には、特定できなかった旨のタグを付したイベントを前記概念学習器へ送信することで、前記概念学習器より正解ラベルを取得し、前記正解ラベルが認識済みの状態または動作である場合には、前記学習型情報処理装置に対して既知の概念に対する再学習をさせることで、定義ファイルの既知概念を拡張する更新を行い、前記正解ラベルが未だ認識していない状態または動作である場合には、未知の概念を獲得するための新規の学習をさせることで、定義ファイルに新規の概念を追加する更新を行うことを特徴とする、
請求項6に記載の情報処理システム。

【請求項8】
前記情報処理装置の前記入出力制御部は、定義ファイルに記述されたディレクティブに従い、イベントの処理に際し、前記入力同期併合処理部と、前記条件判断処理部と、前記学習データ処理部をそれぞれ複数個配置することが可能であることを特徴とする、
請求項6または7に記載の情報処理システム。

【請求項9】
前記情報処理装置の前記入出力制御部は、複数のイベントを処理するに際して、イベントの属するシナリオグループの優先度に応じて前記イベントの処理を優先して行うことを特徴とする、
請求項8に記載の情報処理システム。

【請求項10】
前記情報処理装置の前記入出力整形処理部は、JSONフォーマットのイベントに、日時情報とタグ名を付すことを特徴とする、請求項8または9に記載の情報処理システム。
国際特許分類(IPC)
  • G06N  20/00    
画像

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JP2019050616thum.jpg
出願権利状態 公開


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