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特許情報

発明の名称

情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム

技術分野

IT

出願番号

特願2017-88575

概要

【要約】
【課題】情報処理装置が商品等の評判を示す軸を生成することを目的とする。
【解決手段】情報処理装置は、所定の商品又はサービスに対する複数のレビューデータを入力する入力部と、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスに対する意見、評判、感想又は評価を示す評価表現を抽出する評価表現抽出部と、前記評価表現に基づいて、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスの特徴を示す特徴語を抽出する特徴語抽出部と、前記特徴語をクラスタに分け、前記クラスタごとに軸を生成するクラスタリング部とを含む。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 所定の商品又はサービスに対する複数のレビューデータを入力する入力部と、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスに対する意見、評判、感想又は評価を示す評価表現を抽出する評価表現抽出部と、前記評価表現に基づいて、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスの特徴を示す特徴語を抽出する特徴語抽出部と、前記特徴語をクラスタに分け、前記クラスタごとに軸を生成するクラスタリング部とを含む情報処理装置。
【請求項2】
 前記評価表現には、
 前記商品又は前記サービスに対して、肯定的な表現となる肯定語と、前記商品又は前記サービスに対して、否定的な表現となる否定語とが含まれる請求項1に記載の情報処理装置。
【請求項3】
 前記レビューデータから前記評価表現が抽出される抽出回数及び前記評価表現と係り受けの関係にある他の評価表現のスコアに基づいて、前記評価表現のスコアを計算する請求項1又は2に記載の情報処理装置。
【請求項4】
 前記スコアは、3段階以上を表現できる値である請求項3に記載の情報処理装置。
【請求項5】
 前記クラスタリング部は、Gap統計量に基づいて、前記クラスタの数を特定する請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
【請求項6】
 k-medoids法に基づいて、複数の前記特徴語から、前記軸の軸名を決定する請求項5に記載の情報処理装置。
【請求項7】
 前記複数のレビューデータから前記軸ごとに、前記商品又は前記サービスの特性についての評判を示す評判値を計算する評判分析部を更に含む請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理装置。
【請求項8】
 1台以上の情報処理装置を有する情報処理システムであって、所定の商品又はサービスに対する複数のレビューデータを入力する入力部と、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスに対する意見、評判、感想又は評価を示す評価表現を抽出する評価表現抽出部と、前記評価表現に基づいて、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスの特徴を示す特徴語を抽出する特徴語抽出部と、前記特徴語をクラスタに分け、前記クラスタごとに軸を生成するクラスタリング部とを含む情報処理システム。
【請求項9】
 情報処理装置が行う情報処理方法であって、前記情報処理装置が、所定の商品又はサービスに対する複数のレビューデータを入力する入力手順と、前記情報処理装置が、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスに対する意見、評判、感想又は評価を示す評価表現を抽出する評価表現抽出手順と、前記情報処理装置が、前記評価表現に基づいて、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスの特徴を示す特徴語を抽出する特徴語抽出手順と、前記情報処理装置が、前記特徴語をクラスタに分け、前記クラスタごとに軸を生成するクラスタリング手順とを含む情報処理方法。
【請求項10】
 コンピュータに情報処理方法を実行させるためのプログラムであって、前記コンピュータが、所定の商品又はサービスに対する複数のレビューデータを入力する入力手順と、前記コンピュータが、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスに対する意見、評判、感想又は評価を示す評価表現を抽出する評価表現抽出手順と、前記コンピュータが、前記評価表現に基づいて、前記複数のレビューデータに含まれ、前記商品又は前記サービスの特徴を示す特徴語を抽出する特徴語抽出手順と、前記コンピュータが、前記特徴語をクラスタに分け、前記クラスタごとに軸を生成するクラスタリング手順とを実行させるためのプログラム。

発明の名称

測定装置及び侵入検出装置

技術分野

ものづくり

出願番号

特願2017-95232

概要

【要約】
【課題】簡素な構成で、誤った測距情報の出力を抑止できる、測距装置を提供する。
【解決手段】測距装置は、対象物との相対距離を測定するためのメインチャネルの信号に、複製や模倣が困難な乱数を生成するハードウェアロジック回路を用いたサイドチャネルの信号を重畳する。比較検証部は、送信側サイドチャネルデータと、受信側サイドチャネルデータを照合し、類似度を検証することで、受信信号の正当性を確認する。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 任意の対象物に照射して反射させる媒体を発する媒体発生源と、前記媒体に、主たる情報を搬送するために生成されたメインチャネルの信号を重畳する変調部と、前記媒体に、前記メインチャネルの信号とは異なる周波数帯の、副次的な情報を生成するサイドチャネルの信号として乱数を生成し、前記媒体に前記乱数の生成に起因する信号を重畳する乱数生成演算部と、前記対象物から反射された前記媒体を受信する媒体受信部と、前記変調部と前記乱数生成演算部から得られる送信信号から、前記サイドチャネルの信号成分を抽出してデータ列に変換する送信側サイドチャネル処理部と、前記受信部から得られる受信信号から、前記サイドチャネルの信号成分を抽出してデータ列に変換する受信側サイドチャネル処理部と、前記送信側サイドチャネル処理部から得られる前記データ列である送信側サイドチャネルデータと、前記受信側サイドチャネル処理部から得られる前記データ列である受信側サイドチャネルデータの類似度を算出し、受信信号の正当性を判定する比較検証処理部と、前記変調部と前記乱数生成演算部から得られる送信信号から前記メインチャネルの信号成分を抽出して、前記受信部から得られる受信信号から前記メインチャネルの信号成分を抽出して、得られた相互の信号に所定の処理を施して測距処理を実行する測距処理部とを具備する、測距装置。
【請求項2】
 前記送信側サイドチャネル処理部と前記受信側サイドチャネル処理部は、入力される信号から前記サイドチャネルの信号に相当する周波数成分を通過させるバンドパスフィルタと、前記バンドパスフィルタの出力信号をデジタルデータに変換するA/D変換器と、前記A/D変換器が出力するデータ列を記憶するバッファとを具備する、請求項1に記載の測距装置。
【請求項3】
 侵入者の有無を検出するための媒体発生源と、前記媒体に、副次的な情報を生成するサイドチャネルの信号として乱数を生成し、前記媒体に前記乱数を重畳する乱数生成演算部と、前記媒体発生源から発生した前記媒体を受信する媒体受信部と、前記乱数生成演算部から得られる送信信号から、前記サイドチャネルの信号成分を抽出してデータ列に変換する送信側サイドチャネル処理部と、前記媒体受信部から得られる受信信号から、前記サイドチャネルの信号成分を抽出してデータ列に変換する受信側サイドチャネル処理部と、前記送信側サイドチャネル処理部から得られる前記データ列である送信側サイドチャネルデータと、前記受信側サイドチャネル処理部から得られる前記データ列である受信側サイドチャネルデータの類似度を算出し、受信信号の正当性を判定する比較検証処理部とを具備する、侵入検出装置。

発明の名称

情報処理システム、情報処理方法及びプログラム

技術分野

IT

出願番号

特願2017-182215

概要

【要約】【課題】画像から、質感を精度良く表現する。
【解決手段】情報処理システムが、第1画像に対する質感を音象徴語で被験者が回答した結果を入力して畳み込みニューラルネットワークによって学習を行う学習部と、第2画像を取得する取得部と、前記学習部による学習結果に基づいて、前記第2画像の質感を示す音韻の要素の出現確率を出力する出力部とを含む。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 第1画像に対する質感を音象徴語で被験者が回答した結果を入力して畳み込みニューラルネットワークによって学習を行う学習部と、第2画像を取得する取得部と、前記学習部による学習結果に基づいて、前記第2画像の質感を示す音韻の要素の出現確率を出力する出力部とを含む情報処理システム。
【請求項2】
 前記音韻の要素を組み合わせて、音象徴語を生成する生成部を更に含む請求項1に記載の情報処理システム。
【請求項3】
 前記音韻の要素は、母音、子音、反復及び特殊音である請求項1又は2に記載の情報処理システム。
【請求項4】
 前記第1画像は、FMD画像及び前記FMD画像の一部を切り出した部分画像を含む請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理システム。
【請求項5】
 前記学習部は、深層畳み込みニューラルネットワークによって学習を行う請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理システム。
【請求項6】
 情報処理システムが行う情報処理方法であって、情報処理システムが、第1画像に対する質感を音象徴語で被験者が回答した結果を入力して畳み込みニューラルネットワークによって学習を行う学習手順と、情報処理システムが、第2画像を取得する取得手順と、情報処理システムが、前記学習手順による学習結果に基づいて、前記第2画像の質感を示す音韻の要素の出現確率を出力する出力手順とを含む情報処理方法。
【請求項7】
 コンピュータに情報処理方法を実行させるためのプログラムであって、コンピュータが、第1画像に対する質感を音象徴語で被験者が回答した結果を入力して畳み込みニューラルネットワークによって学習を行う学習手順と、コンピュータが、第2画像を取得する取得手順と、コンピュータが、前記学習手順による学習結果に基づいて、前記第2画像の質感を示す音韻の要素の出現確率を出力する出力手順とを実行させるためのプログラム。

発明の名称

計測用デバイス及び計測センサ

技術分野

ものづくり

出願番号

特願2017-92710

概要

【要約】安定した測定を実施可能とし、且つ小型化を容易に図ることができる計測用デバイスを提供する。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 所定の波長の光を透過可能な半導体基板と、前記半導体基板の表面に積層され、前記半導体基板との界面でショットキー障壁を構成し、前記所定の波長の光が照射された際に表面プラズモン共鳴を起こすアンテナ部を有する金属層と、前記金属層の表面に形成され、特定の検出物質と反応可能に構成された反応層と、を備えていることを特徴とする計測用デバイス。
【請求項2】
 前記半導体基板の表面とは反対側の面と前記金属層に電気的に接続された電極部を備えていることを特徴とする請求項1に記載の計測用デバイス。
【請求項3】
 前記金属層は、前記半導体基板の表面に沿って形成された共鳴部と、複数の前記共鳴部に接続された集電部と、を備えていることを特徴とする請求項1または2に記載の計測用デバイス。
【請求項4】
 前記所定の波長は1μm以上10μm以下であり、前記半導体基板はn型シリコンで構成され、前記共鳴部の幅は0.5μm以上5μm以下であることを特徴とする請求項3に記載の計測用デバイス。
【請求項5】
 前記半導体基板の表面には回折格子が形成され、前記金属層及び前記アンテナ部は前記回折格子の表面に設けられていることを特徴とする請求項1または2に記載の計測用デバイス。
【請求項6】
 前記金属層の表面には回折格子が形成され、前記アンテナ部は前記金属層の表面側に設けられていることを特徴とする請求項1または2に記載の計測用デバイス。
【請求項7】
 前記アンテナ部の表面に微細な凹部及び凸部の少なくとも一方が形成され、前記凹部及び前記凸部の幅は前記所定の波長の1/1000以上1/10以下であることを特徴とする請求項1から6の何れか一項に記載の計測用デバイス。
【請求項8】
 前記半導体基板の表面にはピラーが形成され、前記金属層及び前記アンテナ部は前記ピラーの表面に設けられていることを特徴とする請求項1または2に記載の計測用デバイス。
【請求項9】
 所定の波長の光を発する光源と、前記光源に積層され、且つ前記所定の波長の光を透過可能な半導体基板と、前記半導体基板における前記光源とは反対側の表面に積層され、前記半導体基板との界面でショットキー障壁を構成し、前記光源から発せられた光が照射された際に表面プラズモン共鳴を起こすアンテナ部を有する金属層と、前記金属層の表面に形成され、特定の検出物質と反応可能に構成された反応層と、前記半導体基板における光源側の面と前記金属層に電気的に接続された電極部と、を備えていることを特徴とする計測センサ。
【請求項10】
 前記金属層は、前記半導体基板の表面に沿って形成された共鳴部と、複数の前記共鳴部に接続された集電部と、を備えていることを特徴とする請求項9に記載の計測センサ。
【請求項11】
 前記所定の波長は1μm以上10μm以下であり、前記半導体基板はn型シリコンで構成され、前記共鳴部の幅は0.5μm以上5μm以下であることを特徴とする請求項10に記載の計測センサ。
【請求項12】
 前記半導体基板の表面には回折格子が形成され、前記金属層及び前記アンテナ部は前記回折格子の表面に設けられていることを特徴とする請求項9に記載の計測用センサ。
【請求項13】
 前記金属層の表面には回折格子が形成され、前記アンテナ部は前記金属層の表面側に設けられていることを特徴とする請求項9に記載の計測用センサ。
【請求項14】
 前記アンテナ部の表面に微細な凹部及び凸部の少なくとも一方が形成され、前記凹部及び前記凸部の幅は前記所定の波長の1/1000以上1/10以下であることを特徴とする請求項9から13の何れか一項に記載の計測センサ。
【請求項15】
 前記半導体基板の表面にはピラーが形成され、前記金属層及び前記アンテナ部は前記ピラーの表面に設けられていることを特徴とする請求項9に記載の計測用センサ。

発明の名称

物体検出装置、物体検出方法、物体検出プログラムおよび物体検出方法

技術分野

IT

出願番号

特願2017-86992

概要

【要約】
【課題】照明変化や対象物体の位置姿勢の変動や自己遮蔽に対する頑健さと位置姿勢の推定の精度の向上とを同時に満たすことができる手法を提供する。
【解決手段】検出の対象物体の様々な姿勢の画像から抽出したパッチ画像の特徴量に基づいて学習され、前記対象物体を撮影して得た入力画像のパッチ画像をいずれかの姿勢クラスに分類する第1の識別器と、前記対象物体の様々な姿勢の画像から抽出したパッチ画像の特徴量に基づいて学習され、姿勢クラスが推定された入力画像のパッチ画像をいずれかの姿勢パラメータに分類する第2の識別器とを備える。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 検出の対象物体の様々な姿勢の画像から抽出したパッチ画像の特徴量に基づいて学習され、前記対象物体を撮影して得た入力画像のパッチ画像をいずれかの姿勢クラスに分類する第1の識別器と、前記対象物体の様々な姿勢の画像から抽出したパッチ画像の特徴量に基づいて学習され、姿勢クラスが推定された入力画像のパッチ画像をいずれかの姿勢パラメータに分類する第2の識別器とを備えたことを特徴とする物体検出装置。
【請求項2】
 前記入力画像を赤外線カメラから入力することを特徴とする請求項1に記載の物体検出装置。
【請求項3】
 前記特徴量として累積勾配方向特徴量または量子化勾配方向特徴量を用いることを特徴とする請求項1または2に記載の物体検出装置。
【請求項4】
 前記第1の識別器および前記第2の識別器は、前記入力画像の個々のパッチ画像による分類結果の総合的な投票結果に基づいて分類を行うことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載の物体検出装置。
【請求項5】
 前記第1の識別器および前記第2の識別器は、前記第1の識別器および前記第2の識別器を構成する決定木をRandom Ferns形式で構成することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか一項に記載の物体検出装置。
【請求項6】
 前記第2の識別器により推定された姿勢パラメータを初期値として、前記入力画像により前記対象物体の位置姿勢を追跡する位置姿勢追跡部と、前記対象物体の過去の位置姿勢の変化から所定の遅延後の前記対象物体の位置姿勢を予測する動き予測部とを備えたことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか一項に記載の物体検出装置。
【請求項7】
 前記位置姿勢追跡部は、前記初期値における前記対象物体のCADモデル上のエッジ点と前記入力画像から抽出した前記対象物体のエッジ点との誤差を最小化するように位置姿勢に補正を加えることを特徴とする請求項6に記載の物体検出装置。
【請求項8】
 対象物体の姿勢パラメータの初期値を入力し、前記対象物体を撮影して得た入力画像により前記対象物体の位置姿勢を追跡する位置姿勢追跡部と、前記対象物体の過去の位置姿勢の変化から所定の遅延後の前記対象物体の位置姿勢を予測する動き予測部とを備えたことを特徴とする物体検出装置。
【請求項9】
 検出の対象物体の様々な姿勢の画像から抽出したパッチ画像の特徴量に基づいて学習され、前記対象物体を撮影して得た入力画像のパッチ画像をいずれかの姿勢クラスに分類する第1の識別手順と、 前記対象物体の様々な姿勢の画像から抽出したパッチ画像の特徴量に基づいて学習され、姿勢クラスが推定された入力画像のパッチ画像をいずれかの姿勢パラメータに分類する第2の識別手順とをコンピュータが実行することを特徴とする物体検出方法。
【請求項10】
 対象物体の姿勢パラメータの初期値を入力し、前記対象物体を撮影して得た入力画像により前記対象物体の位置姿勢を追跡する位置姿勢追跡手順と、
 前記対象物体の過去の位置姿勢の変化から所定の遅延後の前記対象物体の位置姿勢を予測する動き予測手順とをコンピュータが実行することを特徴とする物体検出方法。
【請求項11】
 検出の対象物体の様々な姿勢の画像から抽出したパッチ画像の特徴量に基づいて学習され、前記対象物体を撮影して得た入力画像のパッチ画像をいずれかの姿勢クラスに分類する第1の識別手順と、前記対象物体の様々な姿勢の画像から抽出したパッチ画像の特徴量に基づいて学習され、姿勢クラスが推定された入力画像のパッチ画像をいずれかの姿勢パラメータに分類する第2の識別手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする物体検出プログラム。
(以下省略)

発明の名称

機能的電気刺激システム、及び機能的電気刺激方法

技術分野

ものづくり, その他

出願番号

特願2017-74607

概要

【要約】
【課題】適用部位にかかわらず安定的かつ継続的な筋収縮の誘発を可能にする機能的電気刺激を実現する。
【解決手段】機能的電気刺激システムは、運動点の移動位置に対応して配置される複数の電極対に印加される周期的な刺激パターンを生成する刺激生成部と、前記刺激パターンに基づいて、前記複数の電極対の中から刺激対象の電極対を選択する電極選択部と、前記電極選択部で選択された電極対に所定のタイミングで所定波形の刺激電圧を印加する電気刺激部とを有し、前記刺激パターンは、前記複数の電極対の間で刺激印加のタイミングをシフトさせたパターンである。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 運動点の移動位置に対応して配置される複数の電極対に印加される周期的な刺激パターンを生成する刺激生成部と、前記刺激パターンに基づいて、前記複数の電極対の中から刺激対象の電極対を選択する電極選択部と、前記電極選択部で選択された電極対に所定のタイミングで所定波形の刺激電圧を印加する電気刺激部と、を有し、前記刺激パターンは、前記複数の電極対の間で刺激印加のタイミングをシフトさせたパターンであることを特徴とする機能的電気刺激システム。
【請求項2】
 前記刺激印加のタイミングを、前記運動点の移動方向と対応する方向にシフトさせることを特徴とする請求項1に記載の機能的電気刺激システム。
【請求項3】
 筋収縮による筋または関節の変位量を計測する計測部と、検知された前記変位量に基づき、前記筋収縮による運動点の移動方向に沿って配置される複数の電極対の中から刺激を印加すべき電極対を選択する電極選択部と、選択された前記電極対に所定波形の刺激電圧を印加する電気刺激部と、を有する機能的電気刺激システム。
【請求項4】
 前記変位量に基づき、前記運動点の位置を推定する運動点推定部、をさらに有し、前記電極選択部は、前記運動点推定部の推定結果に基づいて電極対を選択することを特徴とする請求項3に記載の機能的電気刺激システム。
【請求項5】
 前記変位量と前記運動点の位置を関連付けた情報を記憶するメモリ、をさらに有し、前記電極選択部は、前記メモリに記憶された情報を参照して電極対を選択することを特徴とする請求項3に記載の機能的電気刺激システム。
【請求項6】
 前記所定波形の刺激電圧は、所定周波数の交流電流を低周波で変調したバースト波形を有することを特徴とする請求項1~5のいずれか1項に記載の機能的電気刺激システム。
【請求項7】
 筋収縮に伴って移動する運動点の位置を特定し、複数の電極対を前記運動点の移動に対応する位置に配置し、前記複数の電極対に、所定の刺激電圧を周期的なパターンでタイミングをずらしながら順次印加して筋収縮を誘発する、ことを特徴とする機能的電気刺激方法。
【請求項8】
 筋収縮に伴って移動する運動点の位置を特定し、複数の電極対を前記運動点の移動に対応する位置に配置し、前記筋収縮により運動する筋または関節の変位量を検知し、前記変位量に基づいて、前記複数の電極対の中から刺激を印加する1以上の電極対を選択し、選択した前記電極対に所定波形の刺激電圧を印加する、ことを特徴とする機能的電気刺激方法。
【請求項9】
 前記刺激電圧は、前記変位量に応じて異なるタイミングで印加されることを特徴とする請求項8に記載の機能的電気刺激方法。

発明の名称

シリンジポンプ装置

技術分野

ものづくり

出願番号

特願2017-72214

概要

【要約】
【課題】高圧低圧に関係なく流体を一定量で連続して送流できるシリンジポンプ装置。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
 2分岐された一方の流体が流入される第1流体管及び2分岐された他方の流体が流入される第2流体管に対応して設けられ、前記第1流体管及び第2流体管の流体出口に一端が取り付けられた第1逆止弁及び第2逆止弁と、前記第1逆止弁の他端に取り付けられた第3流体管に連結され、第1ピストンが挿入された第1シリンジと、前記第2逆止弁の他端に取り付けられた第4流体管に連結され、前記第1シリンジの軸上に配置され第2ピストンが挿入された第2シリンジと、高トルクにより所定の一定速度で回転するモータと、前記モータの回転により前記第1ピストンと前記第2ピストンとを移動させて前記第1シリンジと前記第2シリンジとの一方のシリンジへ前記流体を吸入させ且つ他方のシリンジから前記流体を吐出させるピストン駆動部と、を備えることを特徴とするシリンジポンプ装置。
【請求項2】
 前記ピストン駆動部は、前記モータの回転軸と前記第1ピストンと前記第2ピストンとを取り付けた支持部を備えることを特徴とする請求項1記載のシリンジポンプ装置。
【請求項3】
 各シリンジのピストン位置を検出する位置検出部と、前記位置検出部で検出されたピストン位置に基づき各シリンジ内の流体量を算出する流体量算出部と、前記流体量算出部で算出された各シリンジ内の流体量が目標値に達したかどうかを判定する判定部とを備え、前記ピストン駆動部は、前記判定部の判定出力に基づき、前記各シリンジ内の流体量が目標値に達するまで、前記一方のシリンジへ前記流体を吸入させ且つ前記他方のシリンジから前記流体を吐出させることを特徴とする請求項1又は請求項2記載のシリンジポンプ装置。
【請求項4】
 前記各シリンジ内の流体量が前記目標値に達した場合には、前記モータを逆回転させる制御部を備え、前記ピストン駆動部は、前記モータの逆回転により前記第1ピストンと前記第2ピストンとを移動させて前記他方のシリンジへ前記流体を吸入させ且つ前記一方のシリンジから前記流体を吐出させることを特徴とする請求項3記載のシリンジポンプ装置。
【請求項5】
 前記第3流体管に連結され、第3ピストンが挿入された第3シリンジと、前記第4流体管に連結され、前記第3シリンジの軸上に配置され第4ピストンが挿入された第4シリンジとを備え、前記支持部に前記第3ピストンと前記第4ピストンとが取り付けられることを特徴とする請求項2記載のシリンジポンプ装置。
【請求項6】
 前記流体は、第1流体であり、2分岐された一方の第2流体が流入される第5流体管及び2分岐された他方の第2流体が流入される第6流体管に対応して設けられ、前記第5流体管及び第6流体管の流体出口に一端が取り付けられた第3逆止弁及び第4逆止弁と、前記第3逆止弁の他端に取り付けられた第7流体管に連結され、第3ピストンが挿入された第3シリンジと、前記第4逆止弁の他端に取り付けられた第8流体管に連結され、前記第3シリンジの軸上に配置され第4ピストンが挿入された第4シリンジと、トルクが一定で且つ所定速度で回転する第2モータと、前記第2モータの回転により前記第3ピストンと前記第4ピストンとを移動させて前記第3シリンジと前記第4シリンジとの一方のシリンジへ前記第2流体を吸入させ且つ他方のシリンジから前記第2流体を吐出させる第2ピストン駆動部と、前記第3流体管及び前記第4流体管からの前記第1流体と前記第7流体管及び前記第8流体管からの前記第2流体とを混合する混合器と、を備えることを特徴とする請求項1記載のシリンジポンプ装置。

発明の名称

情報処理システム、情報処理方法及びプログラム

技術分野

IT

出願番号

特願2017-162280

概要

【課題】規則性があって、人間が見て美しい図形を生成する。
【解決手段】複数の素材図形を組み合わせて出力図形を生成する情報処理システムが、前記素材図形の間に働く引力と斥力のバランス、前記素材図形の大きさのばらつき及び前記素材図形の種類を示す図形パラメータを取得する取得部と、前記取得部が取得する前記図形パラメータに応じた前記素材図形を取得する素材図形取得部と、前記取得手順で取得する前記図形パラメータに応じて、前記素材図形を複数配置して前記出力図形を生成する出力図形生成部とを含む。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 複数の素材図形を組み合わせて出力図形を生成する情報処理システムであって、前記素材図形の間に働く引力と斥力のバランス、前記素材図形の大きさのばらつき及び前記素材図形の種類を示す図形パラメータを取得する取得部と、前記取得部が取得する前記図形パラメータに応じた前記素材図形を取得する素材図形取得部と、前記取得部が取得する前記図形パラメータに応じて、前記素材図形を複数配置して前記出力図形を生成する出力図形生成部とを含む情報処理システム。
【請求項2】
 前記取得部は、前記素材図形の数、前記素材図形の大きさに応じて働く斥力の強さ、前記素材図形が向く基本となる角度を示す基本角、前記素材図形が向く角度のばらつき及び前記素材図形の色の少なくとも1つを前記図形パラメータとして更に取得する請求項1に記載の情報処理システム。
【請求項3】
 前記取得部は、前記素材図形の縦横比を前記図形パラメータとして更に取得する請求項1又は2に記載の情報処理システム。
【請求項4】
 前記取得部は、前記出力図形における中心から前記素材図形までの距離に応じた素材図形の角度を前記図形パラメータとして更に取得する請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理システム。
【請求項5】
 前記取得部は、前記素材図形の色の透明度を前記図形パラメータとして更に取得する請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理システム。
【請求項6】
 前記素材図形取得部は、前記素材図形が重なる場合において重なった部分が見える透明度の前記素材図形を取得する請求項1乃至5のいずれか1項に記載の情報処理システム。
【請求項7】
 前記出力図形生成部は、ボイド法によって、前記素材図形を配置して前記出力図形を生成する請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理システム。
【請求項8】
 複数の素材図形を組み合わせて出力図形を生成する情報処理システムが行う情報処理方法であって、情報処理システムが、前記素材図形の間に働く引力と斥力のバランス、前記素材図形の大きさのばらつき及び前記素材図形の種類を示す図形パラメータを取得する取得手順と、情報処理システムが、前記取得手順で取得する前記図形パラメータに応じた前記素材図形を取得する素材図形取得手順と、情報処理システムが、前記取得手順で取得する前記図形パラメータに応じて、前記素材図形を複数配置して前記出力図形を生成する出力図形生成手順とを含む情報処理方法。
【請求項9】
 複数の素材図形を組み合わせて出力図形を生成するコンピュータに情報処理方法を実行させるためのプログラムであって、コンピュータが、前記素材図形の間に働く引力と斥力のバランス、前記素材図形の大きさのばらつき及び前記素材図形の種類を示す図形パラメータを取得する取得手順と、コンピュータが、前記取得手順で取得する前記図形パラメータに応じた前記素材図形を取得する素材図形取得手順と、コンピュータが、前記取得手順で取得する前記図形パラメータに応じて、前記素材図形を複数配置して前記出力図形を生成する出力図形生成手順とを実行させるためのプログラム。

発明の名称

情報処理システム、情報処理方法及びプログラム

技術分野

IT

出願番号

特願2017-155095

概要

【要約】当て字を容易に生成する情報処理システム、情報処理方法及びプログラムを提供する。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 第1言語による第1文字を入力する入力部と、前記第1文字を第2言語による当て字となる第2文字に変換する変換部と、前記変換部が変換を行う変換単位を決める区切りを設定する設定部と、前記第2文字で構成される出力文字を表示する表示部とを含む情報処理システム。
【請求項2】
 前記表示部は、前記第2文字の説明を更に表示する請求項1に記載の情報処理システム

【請求項3】
 前記説明は、前記第1言語で表示される請求項2に記載の情報処理システム。
【請求項4】
 前記第1言語は、英語であり、前記第1文字は、英字であり、前記第2言語は、日本語であり、前記第2文字は、漢字である請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理システム

【請求項5】
 前記表示部は、前記変換部による変換後の音を前記第1文字で更に表示する請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理システム。
【請求項6】
 前記設定部は、前記第2言語における音の組み合わせを変更して前記区切りを設定する請求項1乃至5のいずれか1項に記載の情報処理システム。
【請求項7】
 前記表示部は、前記出力文字を特定するコードを更に表示する請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理システム。
【請求項8】
 情報処理システムが行う情報処理方法であって、情報処理システムが、第1言語による第1文字を入力する入力手順と、情報処理システムが、前記第1文字を第2言語による当て字となる第2文字に変換する変換手順と、情報処理システムが、前記変換手順で変換を行う変換単位を決める区切りを設定する設定手順と、情報処理システムが、前記第2文字で構成される出力文字を表示する表示手順とを含む情報処理方法。
【請求項9】
 コンピュータに情報処理方法を実行させるためのプログラムであって、コンピュータが、第1言語による第1文字を入力する入力手順と、コンピュータが、前記第1文字を第2言語による当て字となる第2文字に変換する変換手順と、コンピュータが、前記変換手順で変換を行う変換単位を決める区切りを設定する設定手順と、コンピュータが、前記第2文字で構成される出力文字を表示する表示手順とを実行させるためのプログラム。

発明の名称

人工地物認識装置、人工地物認識方法及び人工地物認識プログラム

技術分野

ものづくり, その他

出願番号

特願2017-127765

概要

【要約】
【課題】高い精度で人工地物を認識し、分類することができる、人工地物認識装置、人工地物認識方法及び人工地物認識プログラムを提供する。
【解決手段】柱状物体点群から点群特徴量算出部を用いて点群特徴量を得る。正規化柱状物画像からCNN処理部を用いて特徴量を抽出し、更に寄与度フィルタで上位の特徴量を抜粋して、画像特徴量を得る。点群特徴量と画像特徴量を組み合わせて柱状物特徴量として、学習処理を行い、学習済み分類器を作成する。この学習済み分類器を用いることで、道路周辺の人工地物を高い認識率で認識し、分類することが可能になる。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 3次元の座標情報を有する点群の集合体である点群データベースから、柱状物体を構成する点群である柱状物体点群を抽出する、柱状物体抽出処理部と、カメラが撮影した画像データと撮影日時が格納されている撮影画像データベースから、前記柱状物体点群に含まれている時刻を基に、前記柱状物体点群が被写体となって写っている画像データを検索する画像検索処理部と、前記画像検索処理部の検索処理によってヒットした複数の前記画像データに対し、前記柱状物体点群を投影することによって、最適な前記画像データを選択して柱状物画像を得る画像点群投影処理部と、前記柱状物画像から特徴量を得る第一特徴量変換部と、前記第一特徴量変換部が出力した前記特徴量に対し、寄与度に基づいて上位の特徴量を抜粋して画像特徴量を得る寄与度フィルタと、前記柱状物体点群から点群特徴量を得る第二特徴量変換部と、前記画像特徴量と前記点群特徴量よりなる柱状物特徴量を、予め作成した辞書データを用いて分類する、学習済み分類器とを具備する、人工地物認識装置。
【請求項2】
 前記第一特徴量変換部はCNNを実行するものであり、前記第二特徴量変換部は主成分分析を実行するものであり、前記辞書データはランダムフォレストを用いた学習処理によって形成されるものである、請求項1に記載の人工地物認識装置。
【請求項3】
 3次元の座標情報を有する点群の集合体である点群データベースから、柱状物体を構成する点群である柱状物体点群を抽出する、柱状物体抽出処理ステップと、カメラが撮影した画像データと撮影日時が格納されている撮影画像データベースから、前記柱状物体点群に含まれている時刻を基に、前記柱状物体点群が被写体となって写っている画像データを検索する画像検索処理ステップと、前記画像検索処理ステップの検索結果によってヒットした複数の前記画像データに対し、前記柱状物体点群を投影することによって、最適な前記画像データを選択して柱状物画像を得る画像点群投影処理ステップと、前記柱状物画像から特徴量を得る第一特徴量変換ステップと、前記第一特徴量変換ステップによって得られた前記特徴量に対し、寄与度に基づいて上位の特徴量を抜粋して画像特徴量を得る寄与度フィルタリングステップと、前記柱状物体点群から点群特徴量を得る第二特徴量変換ステップと、
 前記画像特徴量と前記点群特徴量よりなる柱状物特徴量を、予め作成した辞書データを用いて分類する、学習済み分類ステップとを有する、人工地物認識方法。
【請求項4】
 計算機を、3次元の座標情報を有する点群の集合体である点群データベースから、柱状物体を構成する点群である柱状物体点群を抽出する、柱状物体抽出処理部と、カメラが撮影した画像データと撮影日時が格納されている撮影画像データベースから、前記柱状物体点群に含まれている時刻を基に、前記柱状物体点群が被写体となって写っている画像データを検索する画像検索処理部と、前記画像検索処理部の検索処理によってヒットした複数の前記画像データに対し、前記柱状物体点群を投影することによって、最適な前記画像データを選択して柱状物画像を得る画像点群投影処理部と、前記柱状物画像から特徴量を得る第一特徴量変換部と、

発明の名称

生体内運動追跡装置

技術分野

IT, 医工連携/ライフサイエンス

出願番号

特願2017-40348

概要

【要約】
生体内を運動する注目部分の追跡の精度及びロバスト性の向上を図る。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 生体内における関心臓器の過去の動きに基づいて、生体構造を撮影した生体像における前記関心臓器の推定位置を求める臓器位置推定手段と、前記生体像における前記推定位置に対応した領域にて前記関心臓器の輪郭点を探索し、当該輪郭点に基づいて前記関心臓器の推定輪郭を求める輪郭推定手段と、前記関心臓器の輪郭と当該関心臓器に連動する注目部分との位置関係についての予め取得された標本データに基づき、前記推定輪郭から前記生体像における前記注目部分の位置を求める注目部分追跡手段と、を有し、前記輪郭推定手段は、前記関心臓器の輪郭形状の動的輪郭モデルにおける複数の制御点それぞれに対応する前記輪郭点を探索し、 前記輪郭形状を基準形状と互いに線形独立な複数の変形モードの線形結合との和で表す形状モデルにおいて、前記輪郭点のうち予め定めた基準以上の信頼度を有する明瞭輪郭点を初期値として、前記制御点のうち前記明瞭輪郭点に対応するもののみに基づいて前記線形結合における前記各変形モードの係数を求めるPASM処理と、当該PASM処理により与えられる前記制御点の位置を前記輪郭形状に関するエネルギー最小化原理に基づくSNAKE法より修正する処理とを繰り返して前記推定輪郭を求めること、を特徴とする生体内運動追跡装置。
【請求項2】
 請求項1に記載の生体内運動追跡装置において、前記注目部分追跡手段は、前記関心臓器の注目輪郭に対応する前記注目部分の位置を、基準位置と前記変形モードに対応した複数の変位モードの線形結合との和で表す位置モデルにて、前記標本データに基づく前記注目部分の平均位置を前記基準位置とし、前記注目輪郭に対応する前記形状モデルでの前記各変形モードの前記線形結合における前記係数を前記各変位モードの前記線形結合における係数とし、前記標本データに当該位置モデルを適用して得た前記変位モードを設定し、当該位置モデルを用いて前記推定輪郭に対応する前記注目部分の位置を求めること、を特徴とする生体内運動追跡装置。
【請求項3】
 請求項1又は請求項2に記載の生体内運動追跡装置において、前記輪郭推定手段は、過去の前記推定輪郭に基づき前記推定位置における前記輪郭を予想し、当該予想した輪郭に直交する方向に沿って前記輪郭点を探索すること、を特徴とする生体内運動追跡装置。
【請求項4】
 請求項1から請求項3のいずれか1つに記載の生体内運動追跡装置において、さらに、前記生体像を記憶する生体像記憶手段と、前記生体像に写る前記関心臓器の像のうち所定の基準に基づき画質が鮮明な鮮明領域と不鮮明な不鮮明領域とを判別し、当該不鮮明領域を包含し前記制御点を頂点とする少なくとも1つの多角形からなる補完対象領域を定める補完領域設定手段と、前記生体像記憶手段から、前記鮮明領域のうち前記補完対象領域の前記多角形と共通の前記制御点を頂点とした多角形における前記生体像を読み出し、前記補完対象領域の前記四角形に適合させる線形変換を行って前記補完対象領域に合成する画像合成手段と、を有することを特徴とする生体内運動追跡装置。

発明の名称

符号化装置、符号化方法およびプログラム

技術分野

IT

出願番号

特願2017-37640

概要

【要約】
【課題】複素数データにRBMを適応することで精度の良い特徴抽出を行って、良好な符号化ができるようにする。
【解決手段】パラメータ学習ユニットと符号化ユニットとを備える。パラメータ学習ユニットは、入力データを表現する可視素子と、潜在的な情報を表現した隠れ素子との間に結合重みが存在すると仮定した制限ボルツマンマシンによる確率モデルを適用して、学習用データに対して、隠れ素子および結合重みを推定する処理を行う。符号化ユニットは、符号化用入力データに対して、パラメータ学習ユニットで推定した確率モデルを適用して、隠れ素子を推定し、推定した隠れ素子を符号化データとして出力する。ここで、学習用データおよび符号化用入力データは複素数データであり、制限ボルツマンマシンによる確率モデルが持つ可視素子および隠れ素子は、実部と虚部を持つようにした。
本発明は、複素数に対してRBMを適用し、精度の良い特徴抽出を行うことで、その特徴量抽出に基づいた良好な符号化ができる符号化装置、符号化方法およびプログラ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】
 本発明の符号化装置は、パラメータ学習ユニットと符号化ユニットとを備える。パラメータ学習ユニットは、入力データを表現する可視素子と、潜在的な情報を表現した隠れ素子との間に結合重みが存在すると仮定した制限ボルツマンマシンによる確率モデルを適用して、学習用データに対して、隠れ素子および結合重みを推定する処理を行う。符号化ユニットは、符号化用入力データに対して、パラメータ学習ユニットで推定した制限ボルツマンマシンによる確率モデルを適用して、隠れ素子を推定し、推定した隠れ素子を符号化データとして出力する。ここで、学習用データおよび符号化用入力データは複素数データであり、制限ボルツマンマシンによる確率モデルが持つ可視素子および隠れ素子は、実部と虚部を持つようにしたことを特徴とする。
 また本発明の符号化方法は、パラメータ学習処理と符号化処理とを含む。パラメータ学習処理は、入力データを表現する可視素子と、潜在的な情報を表現した隠れ素子との間に結合重みが存在すると仮定した制限ボルツマンマシンによる確率モデルを適用して、学習用データに対して、隠れ素子および結合重みを推定する処理を行う。 符号化処理は、符号化用入力データに対して、パラメータ学習処理で推定した制限ボルツマンマシンによる確率モデルを適用して、隠れ素子を推定し、推定した隠れ素子を符号化データとして出力する。
 ここで、パラメータ学習処理で得られる学習用データと符号化処理で得られる符号化用入力データは複素数データであり、制限ボルツマンマシンによる確率モデルが持つ可視素子および隠れ素子は、実部と虚部を持つようにしたことを特徴とする。また本発明のプログラムは、複素数データで構成される学習用データおよび符号化用入力データを入力として、上述した符号化方法のパラメータ学習処理を実行するステップと、符号化処理を実行するステップをコンピュータに実行させるものである。
【発明の効果】
 本発明によると、制限ボルツマンマシン(RBM)を複素数に拡張した複素RBMによる特徴量の抽出を行うことができ、高い精度で入力データから特徴量を抽出して符号化することが可能になるので、効率の良い符号化が行えるようになる。

発明の名称

光アナログ・デジタル変換装置、光アナログ・デジタル変換方法、光量子化回路および光量子化方法

技術分野

IT

出願番号

特願2017-33261

概要

【要約】
【課題】超高速動作および高分解能(高量子化ビット数)を両立させる光アナログ・デジタル変換装置、光アナログ・デジタル変換方法、光量子化回路および光量子化方法を提供する。
【解決手段】光パルス信号を光増幅器で光増幅する際に、周波数が光強度に依存して変動するレッドチャープ現象を用いて、光強度の違いを周波数の違いに変換する。このとき、周波数分布が非常に狭いプローブ光信号も合わせて光増幅することで周波数の判別精度を高める。光増幅後の光パルス信号を、閾値が互いに異なる複数の光フィルタで透過させ、波長範囲を光パルス信号の数に変換した光量子化デジタル信号を生成する。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 第1光入力部から入力する光パルス列信号と、第2光入力部から入力するプローブ光信号とを結合して光結合信号を生成出力する第1光カプラと、前記光結合信号を光増幅して光増幅信号を生成出力する光増幅器と、前記光増幅信号を分岐して複数の光分岐信号を生成し、前記複数の光分岐信号を複数の出力部からそれぞれ出力する光スプリッタと、前記複数の出力部の後段にそれぞれ接続され、互いに異なる閾値以上の周波数成分を通過させて、複数の光透過信号を生成出力する複数の光フィルタと、前記複数の光透過信号を結合して光量子化デジタル信号を生成出力する第2光カプラとを具備し、前記プローブ光信号は、前記光パルス列信号とは周波数が異なり、かつ、光強度が一定であり、前記光増幅器は、前記光パルス列信号に含まれる複数の光パルス信号のそれぞれの光強度に依存する周波数変動量で、前記プローブ光信号に周波数チャープを施す光量子化回路。
【請求項2】
 請求項1に記載の光量子化回路において、前記複数の光フィルタのそれぞれにおいて、前記複数の光透過信号のそれぞれが前記第2光カプラに到達する時刻に所定の時差が生じるように、前記光スプリッタとの間を接続する前段光ファイバの長さと、前記第2光カプラとの間を接続する後段光ファイバの長さとの合計が異なり、前記第2光カプラの後段に接続され、前記光量子化デジタル信号に含まれる複数の光パルス信号の光強度を所定の上限値以下に制限する光リミッタをさらに具備する光量子化回路。
【請求項3】
 請求項1または2に記載の光量子化回路において、前記光増幅器は、単一の半導体素子として構成されている光量子化回路。
【請求項4】
 請求項3に記載の光量子化回路において、前記光増幅器は、量子ドット半導体光増幅器を具備する光量子化回路。
【請求項5】
 請求項1~4のいずれか一項に記載の光量子化回路と、前記プローブ光信号を生成出力するプローブ光信号生成部と、前記第1入力部の前段に接続され、入力した光アナログ信号を光符号化して前記光パルス列信号を生成出力する光標本化回路と、前記第2光カプラの後段に接続され、入力した前記光量子化デジタル信号を光符号化して光デジタル信号を生成出力する光符号化回路とを具備する光アナログ・デジタル変換装置。
【請求項6】
 光パルス列信号およびプローブ光信号を結合して光結合信号を生成することと、前記光結合信号を光増幅して光増幅信号を生成することと、前記光増幅信号を分岐して複数の光分岐信号を生成することと、前記複数の光分岐信号を、互いに異なる閾値以上の周波数成分を通過させる複数の光フィルタにそれぞれ通過させて、複数の光透過信号を生成することと、前記複数の光透過信号を結合して光量子化デジタル信号を生成することとを具備し、前記プローブ光信号は、前記光パルス列信号とは周波数が異なり、かつ、光強度が一定であり、前記光増幅信号を生成することは、前記光パルス列信号に含まれる複数の光パルス信号のそれぞれの光強度に依存する周波数変動量で、前記プローブ光信号に周波数チャープを施すことを具備する光量子化方法。
(以下省略)

発明の名称

信号測定装置、及び信号測定方法

技術分野

ものづくり

出願番号

特願2017-29981

概要

【要約】
【課題】単一の筋電センサで検知された信号から筋電信号と外力(衝撃)情報を効果的に分離する技術を提供する。
【解決手段】信号測定装置は、導電性高分子材料で形成された少なくとも一対の電極を有する筋電センサと、前記筋電センサの前記電極で検知された信号から、周波数成分に基づいて、筋電信号と外力に関する情報とを分離する信号処理部と、を有する。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 導電性高分子材料で形成された少なくとも一対の電極を有する筋電センサと、前記筋電センサの前記電極で検知された信号から、周波数成分に基づいて、筋電信号と外力に関する情報とを分離する信号処理部と、を有することを特徴とする信号測定装置。
【請求項2】
 前記導電性高分子材料は、導電性シリコーンゴム、ポリイソピレン、ポリブタジエン、電電性ドーパントが添加されたエラストマーから選択されることを特徴とする請求項1に記載の信号測定装置。
【請求項3】
 前記信号処理部は、前記筋電センサの出力信号から、100Hz~1kHzの周波数成分を筋電信号として取り出すことを特徴とする請求項1または2に記載の信号測定装置。
【請求項4】
 前記信号処理部は、前記筋電センサの出力信号から、100Hz未満の周波数成分を外力情報として取り出すことを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の信号測定装置。
【請求項5】
 前記信号処理部は、前記外力情報として取り出される周波数スペクトルのピーク位置に応じて外力の性質を判別することを特徴とする請求項4に記載の信号測定装置。
【請求項6】
 導電性高分子材料で形成された少なくとも一対の電極で表面筋電位信号を検知するステップと、前記表面筋電位信号から、周波数成分に基づいて筋電信号と外力に関する情報とを分離するステップと、を有することを特徴とする信号測定方法。
【請求項7】
 前記導電性高分子材料で形成された電極を、外力による衝撃波の通過帯域を低減するフィルタとして機能させることを特徴とする請求項6に記載の信号測定方法。
【請求項8】
 前記表面筋電位信号を周波数解析して、100Hz~1kHzの周波数成分を筋電信号として取り出すことを特徴とする請求項6または7に記載の信号測定方法。
【請求項9】
 前記表面筋電位信号を周波数解析して、100Hz未満の周波数成分を外力情報として取り出すことを特徴とする請求項6~8のいずれか1項に記載の信号測定方法。
【請求項10】
 前記外力情報として取り出される周波数スペクトルのピーク位置に応じて外力の性質を判別するステップ、をさらに有することを特徴とする請求項9に記載の信号測定方法。

発明の名称

画像スタイル変換装置、画像スタイル変換方法および画像スタイル変換プログラム

技術分野

IT

出願番号

特願2017-24688

概要

【要約】リアルタイム処理を可能としつつ、任意のスタイルに変換することのできる、画像スタイル変換技術を提供する。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 変換元となる画像を入力する第1の画像入力部と、スタイル参照用の画像を入力する第2の画像入力部と、前記第1の画像入力部により入力された変換元となる画像を、事前の学習結果に基づいて変換後の画像に変換する、畳み込みニューラルネットワークによるエンコーダ・デコーダ・ネットワークと、前記第2の画像入力部により入力されたスタイル参照用の画像のスタイルを示すスタイル・ベクトルを抽出する、畳み込みニューラルネットワークによるスタイル抽出ネットワークと、前記スタイル抽出ネットワークにより抽出されたスタイル・ベクトルを、前記エンコーダ・デコーダ・ネットワークの中間層に結合する結合部と、前記エンコーダ・デコーダ・ネットワークから変換後の画像を取得して出力する画像出力部とを備えたことを特徴とする画像スタイル変換装置。
【請求項2】
 変換元となる画像を入力する画像入力部と、前記画像入力部により入力された変換元となる画像を、事前の学習結果に基づいて変換後の画像に変換する、畳み込みニューラルネットワークによるエンコーダ・デコーダ・ネットワークと、ユーザ設定に応じてスタイルを示すスタイル・ベクトルを生成するスタイル・ベクトル生成部と、前記スタイル・ベクトル生成部により生成されたスタイル・ベクトルを、前記エンコーダ・デコーダ・ネットワークの中間層に結合する結合部と、前記エンコーダ・デコーダ・ネットワークから変換後の画像を取得して出力する画像出力部とを備えたことを特徴とする画像スタイル変換装置。
【請求項3】
 前記結合部に与えられるスタイル・ベクトルを圧縮する圧縮部を備え、前記結合部は、圧縮後のスタイル・ベクトルを前記エンコーダ・デコーダ・ネットワークの中間層に結合することを特徴とする請求項1または2に記載の画像スタイル変換装置。
【請求項4】
 前記圧縮部は、主成分分析、非負行列因子分解法、または、ニューラルネットワークにより、スタイル・ベクトルを圧縮することを特徴とする請求項3に記載の画像スタイル変換装置。
【請求項5】
 前記圧縮後のスタイル・ベクトルを複製する複製部を備え、前記結合部は、複製後のスタイル・ベクトルを前記エンコーダ・デコーダ・ネットワークの中間層に結合することを特徴とする請求項3または4に記載の画像スタイル変換装置。
【請求項6】
 変換元となる画像およびスタイル参照用の画像を入力し、入力された前記スタイル参照用の画像のスタイルを示すスタイル・ベクトルを、畳み込みニューラルネットワークのスタイル抽出ネットワークにより抽出し、抽出された前記スタイル・ベクトルを、畳み込みニューラルネットワークのエンコーダ・デコーダ・ネットワークの中間層に結合し、入力された前記変換元となる画像を、前記エンコーダ・デコーダ・ネットワークにより、事前の学習結果に基づいて変換後の画像に変換し、前記エンコーダ・デコーダ・ネットワークから変換後の画像を取得して出力する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする画像スタイル変換方法。
【請求項7】
 変換元となる画像を入力し、ユーザ設定に応じてスタイルを示すスタイル・ベクトルを生成し、生成された前記スタイル・ベクトルを、畳み込みニューラルネットワークのエンコーダ・デコーダ・ネットワークの中間層に結合し、入力された前記変換元となる画像を、前記エンコーダ・デコーダ・ネットワークにより、事前の学習結果に基づいて変換後の画像に変換し、前記エンコーダ・デコーダ・ネットワークから変換後の画像を取得して出力する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする画像スタイル変換方法。
【請求項8】
 変換元となる画像およびスタイル参照用の画像を入力し、入力された前記スタイル参照用の画像のスタイルを示すスタイル・ベクトルを、畳み込みニューラルネットワークのスタイル抽出ネットワークにより抽出し、抽出された前記スタイル・ベクトルを、畳み込みニューラルネットワークのエンコーダ・デコーダ・ネットワークの中間層に結合し、入力された前記変換元となる画像を、前記エンコーダ・デコーダ・ネットワークにより、事前の学習結果に基づいて変換後の画像に変換し、前記エンコーダ・デコーダ・ネットワークから変換後の画像を取得して出力する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする画像スタイル変換プログラム。

発明の名称

離隔周波数合成レーダ装置、距離推定方法及びプログラム

技術分野

ものづくり

出願番号

特願2018-22503

概要

【要約】使用可能な複数の周波数帯域を使って、従来よりも高分解能化や信頼性の向上を図ることができる離隔周波数合成レーダ装置を提供する。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 離隔した複数の周波数帯を用いる離隔周波数帯レーダ群より得た各周波数帯域の受信信号に基づいて、離隔した複数の周波数帯の受信信号の位相差を推定する位相差推定処理部と、前記位相差推定処理部で得た位相差を用いて得た信号から最適評価値を判定し、最適評価値から目標の距離を得るコヒーレント距離推定処理部とを備え、前記位相差推定処理部での位相差の推定と、その推定した位相差を使った前記コヒーレント距離推定処理部での最適評価値の判定とを複数回繰り返して、最大となる最適評価値を探索して、最大となる最適評価値での推定距離を、目標の距離として出力する離隔周波数合成レーダ装置。
【請求項2】
 離隔周波数帯レーダ群より得た各周波数帯域の受信信号から、各周波数帯域の受信信号ごとに最適評価値を算出し、算出した各周波数帯域の最適評価値の和が最大となる最適評価値を探索して、目標の距離情報を得るノンコヒーレント距離推定処理部をさらに備え、前記位相差推定処理部は、前記ノンコヒーレント距離推定処理部で得た目標の距離情報から、離隔した複数の周波数帯の受信信号の位相差を推定する請求項1に記載の離隔周波数合成レーダ装置。
【請求項3】
 前記ノンコヒーレント距離推定処理部で得た目標の距離情報から、目標以外の距離情報を除いて距離推定を行う推定対象選択距離推定部をさらに備え、前記位相差推定処理部は、前記推定対象選択距離推定部で得た目標の距離情報から、離隔した複数の周波数帯の受信信号の位相差を推定する請求項2に記載の離隔周波数合成レーダ装置。
【請求項4】
 前記コヒーレント距離推定処理部は、目標以外の距離情報を除いて距離推定を行うようにした請求項3に記載の離隔周波数合成レーダ装置。
【請求項5】
 前記位相差推定処理部による位相差の推定処理と、前記コヒーレント距離推定処理部による最大となる最適評価値を探索する処理を同時の演算で行うようにした請求項1に記載の離隔周波数合成レーダ装置。
【請求項6】
 前記位相差推定処理部による位相差の推定処理と、前記コヒーレント距離推定処理部による最大となる最適評価値を探索する処理を同時の演算で行う際に、位相差の初期値は、乱数値とした請求項5に記載の離隔周波数合成レーダ装置。
【請求項7】
 離隔した複数の周波数帯で目標から反射した受信信号を得る離隔周波数帯レーダ群を備え、前記位相差推定処理部は、前記離隔周波数帯レーダ群から受信信号を得るようにした請求項1~6のいずれか1項に記載の離隔周波数合成レーダ装置。
【請求項8】
 離隔した複数の周波数帯を用いる離隔周波数帯レーダ群より得た各周波数帯域の受信信号に基づいて、離隔した複数の周波数帯の受信信号の位相差を推定する位相差推定処理部と、前記位相差推定処理部で得た複数の周波数帯の受信信号の位相差から、目標以外の距離情報を除いて距離推定を行う推定対象選択距離推定部とを備え、前記位相差推定処理部での位相差の推定と、その推定した位相差を使った前記推定対象選択距離推定部での距離推定とを複数回繰り返して、終了判定条件を満たすときの推定距離を、目標の距離として出力する
 離隔周波数合成レーダ装置。
【請求項9】
 離隔した複数の周波数帯を用いる離隔周波数帯レーダ群より得た各周波数帯域の受信信号に基づいて、離隔した複数の周波数帯の受信信号の位相差を推定する位相差推定処理と、前記位相差推定処理で得た位相差を用いて得た信号から最適評価値を判定し、最適評価値から目標の距離を得るコヒーレント距離推定処理と、前記位相差推定処理での位相差の推定と、その推定した位相差を使った前記コヒーレント距離推定処理での最適評価値の判定とを複数回繰り返して、最大となる最適評価値を探索して、最大となる最適評価値での推定距離を、目標の距離として出力する目標距離探索処理と、を含む距離推定方法。
(以下省略)

発明の名称

光導波路及びその製造方法、リアクター、光導波路用プリフォーム、光導波路用中空管

技術分野

ものづくり

出願番号

特願2017-18882

概要

【要約】光触媒粒子が剥離し難い光導波路を提供すること。

【特許請求の範囲】
【請求項1】
 コアと、前記コアの周囲を覆う、ポリマー製のクラッドと、前記クラッドに添加された複数の光触媒粒子と、を有し、複数の前記光触媒粒子の一部が前記クラッドの外壁面から部分的に露出している光導波路。
【請求項2】
 前記光触媒粒子は、前記クラッドの内壁面側から外壁面側に近づくにつれ、濃度が上昇するように添加されている請求項1に記載の光導波路。
【請求項3】
 前記光触媒粒子は、前記クラッドの内壁面側から外壁面側に近づくにつれ、連続的に濃度が上昇するように添加されている請求項2に記載の光導波路。
【請求項4】
 前記コアには、前記コアを伝播する光に励起されて前記光触媒粒子の励起光を発する蛍光色素が分散されている請求項1乃至3の何れか一項に記載の光導波路。
【請求項5】
 請求項1乃至4の何れか一項に記載の光導波路と、光源からの光を前記コアに入射させる結合光学系と、を有するリアクター。
【請求項6】
 光導波路のコアとなる柱体と、前記柱体の周囲を覆う、前記光導波路のクラッドとなるポリマー製の中空管と、前記中空管に添加された複数の光触媒粒子と、を有し、複数の前記光触媒粒子の一部が前記中空管の外壁面から部分的に露出している光導波路用プリフォーム。
【請求項7】
 光導波路のクラッドとなるポリマー製の光導波路用中空管であって、複数の光触媒粒子が添加されており、複数の前記光触媒粒子の一部が外壁面から部分的に露出している光導波路用中空管。
【請求項8】
 円筒状の容器内にクラッドの原料母材にあたる液状のモノマーを注入し、前記モノマーに光触媒粒子を添加する工程と、前記容器の中心軸を中心として前記容器を回転させながら前記モノマーを重合し、中心部に空洞を有するポリマー製の中空管を形成する工程と、前記空洞を充填するようにコアの原料母材にあたる液状のモノマーを注入し、前記モノマーを重合してポリマー製の柱体を形成し、前記柱体及び前記中空管を備えたプリフォームを作製する工程と、前記プリフォームを線引きして光導波路を作製する工程と、を有し、前記中空管を形成する工程、前記プリフォームを線引きする工程の少なくとも一方において、複数の前記光触媒粒子の一部が前記中空管の外壁面から部分的に露出する光導波路の製造方法。
【請求項9】
 前記中空管を形成する工程では、前記モノマーが所定の転化率になった後に回転を開始する請求項8に記載の光導波路の製造方法。
【請求項10】
 前記中空管を形成する工程では、回転の遠心力によって前記光触媒粒子が前記中空管の内壁面側から外壁面側に近づくにつれ、濃度が上昇するように分布する請求項8又は9に記載の光導波路の製造方法。