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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。