JP7030651B2 - Information processing equipment, information processing methods and information processing programs - Google Patents
Information processing equipment, information processing methods and information processing programs Download PDFInfo
- Publication number
- JP7030651B2 JP7030651B2 JP2018153562A JP2018153562A JP7030651B2 JP 7030651 B2 JP7030651 B2 JP 7030651B2 JP 2018153562 A JP2018153562 A JP 2018153562A JP 2018153562 A JP2018153562 A JP 2018153562A JP 7030651 B2 JP7030651 B2 JP 7030651B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- vehicle
- information processing
- source
- sound
- unique
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 230000010365 information processing Effects 0.000 title claims description 106
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 15
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 24
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 17
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 16
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 13
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims description 10
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 7
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 4
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000012880 independent component analysis Methods 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 239000007858 starting material Substances 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method and an information processing program.
従来、車両の車室内外で発生するエンジン音やエアコン音などの様々な音の快適性を評価する技術が知られている。 Conventionally, there is known a technique for evaluating the comfort of various sounds such as engine sounds and air conditioner sounds generated inside and outside a vehicle.
しかしながら、上述した従来技術は、車両より発生する音の快適性を評価するにすぎず、車両より発生する音に基づく付加的な機能を提供してはいなかった。 However, the above-mentioned prior art merely evaluates the comfort of the sound generated by the vehicle, and does not provide an additional function based on the sound generated by the vehicle.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、車両より発生する音に基づく付加的な機能を提供することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object of the present application is to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program capable of providing additional functions based on sounds generated from a vehicle. ..
本願に係る情報処理装置は、抽出部と、特定部とを備える。抽出部は、車両より発生する音の測定データから発生源ごとの音成分を抽出する。特定部は、前記抽出部によって抽出された前記発生源ごとの音成分に基づいて、前記車両を一意の車両に特定する。 The information processing apparatus according to the present application includes an extraction unit and a specific unit. The extraction unit extracts the sound component for each source from the measurement data of the sound generated from the vehicle. The specific unit identifies the vehicle as a unique vehicle based on the sound component for each source extracted by the extraction unit.
実施形態の一態様によれば、車両より発生する音に基づく付加的な機能を提供することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することができる。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to provide an information processing device, an information processing method, and an information processing program that can provide an additional function based on a sound generated from a vehicle.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, an information processing apparatus, an information processing method, and an embodiment for implementing an information processing program (hereinafter referred to as “embodiments”) according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that this embodiment does not limit the information processing apparatus, information processing method, and information processing program according to the present application. In addition, each embodiment can be appropriately combined as long as the processing contents do not contradict each other. Further, in each of the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and duplicate explanations are omitted.
〔1.情報処理方法〕
まず、実施形態に係る情報処理装置1が行う情報処理方法について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理方法の一例を示す説明図である。
[1. Information processing method]
First, the information processing method performed by the
まず、実施形態に係る情報処理装置1が行う情報処理方法について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理方法の一例を示す説明図である。ここでは、ユーザ端末2を用いて取得した車両C1の音声データを、無線通信のネットワークNを介して情報処理装置1に送信する場合に行う情報処理方法について説明する。
First, the information processing method performed by the
情報処理装置1は、インターネットなどのネットワークN(図2参照)を介して、ユーザ端末2と各種情報の送受信を行うサーバ等の情報処理装置である。
The
車両C1は、ユーザにより運転される車やバイク等の車両である。かかる車両C1は、エンジンや左右ドア、バックハッチ、エアコン、マフラーなど、車両ごとに特有な音を発生させる複数の発生源を有する。 The vehicle C1 is a vehicle such as a car or a motorcycle driven by a user. The vehicle C1 has a plurality of sources that generate sounds peculiar to each vehicle, such as an engine, left and right doors, a back hatch, an air conditioner, and a muffler.
そして、情報処理装置1は、マイクロフォン3が接続されたユーザ端末2などを用いて、車両C1より発生する音の測定データを取得する(ステップS1)。
Then, the
なお、図1の例では、ユーザ端末2にマイクロフォン3を接続して車両C1より発生する音を測定した場合について示したが、実施形態はかかる例に限られない。例えば、ユーザ端末2の内蔵マイク等を用いて車両C1より発生する音を測定してもよい。また、ユーザ端末2以外の測定装置を用いて車両C1より発生する音を測定してもよい。
In the example of FIG. 1, the case where the microphone 3 is connected to the
次に、情報処理装置1は、車両C1より発生する音の測定データから、発生源ごとの音成分を抽出する(ステップS2)。例えば、情報処理装置1は、車両C1より発生する音の測定データから、エンジンの音成分や左ドアの音成分、右ドアの音成分、バックハッチの音成分、エアコンの音成分、マフラーの音成分など、発生源ごとの音成分を抽出する。
Next, the
例えば、情報処理装置1は、独立成分分析等の既存の音源分離技術等を用いて、車両C1より発生する音の測定データから音源を分離することにより、発生源ごとの音成分を抽出することができる。
For example, the
なお、上記ステップS1およびステップS2では、複数の発生源からの音が合わさった音を音源分離することにより、発生源ごとの音成分を抽出してもよいし、個別の発生源のみからの音をそのまま測定することにより、当該発生源の音成分を抽出してもよい。 In steps S1 and S2, the sound components of each source may be extracted by separating the combined sounds from a plurality of sources into sound sources, or the sounds from only individual sources may be extracted. May be extracted as it is to extract the sound component of the source.
なお、後者の場合では、ユーザ端末2などに「エンジンのスタータ音を登録して下さい」「右ドアの開閉音を登録して下さい」「エアコンの空調作動音を登録して下さい」「バックハッチのピストンスライド音を登録して下さい」といったガイダンスを実行させることにより、情報処理装置1は、個別の発生源からの音を適切に取得することができる。
In the latter case, "Register the engine starter sound", "Register the opening / closing sound of the right door", "Register the air conditioning operation sound of the air conditioner", and "Back hatch" in the
次に、情報処理装置1は、抽出された発生源ごとの音成分に基づいて、車両C1を一意の車両C2(図示せず)に特定する(ステップS3)。例えば、情報処理装置1は、後述する車両データベース121(図3参照)に登録された発生源ごとの音成分データと、抽出された発生源ごとの音成分とを対比することにより、車両C1が車両データベース121に登録された車両IDに該当する車両のうち、一意の車両C2であることを特定する。
Next, the
例えば、車種が同じであったとしても、一意の車両C2ごとに発生源の音成分は異なる場合が多い。例えば、左右ドアが自動で開閉するスライドドアである場合には、スライドドアの開閉時間や駆動モータの駆動音などは各車両ごとに異なる場合が多い。また、同じ車種であっても、エンジンのラジエータやエアコンのファンを駆動するモータの種類が異なる場合も多く、この場合はエンジンやエアコンから発生する音成分は異なることとなる。 For example, even if the vehicle type is the same, the sound component of the source is often different for each unique vehicle C2. For example, when the left and right doors are slide doors that automatically open and close, the opening / closing time of the slide doors and the driving sound of the drive motor often differ for each vehicle. Further, even in the same vehicle model, the type of the motor that drives the radiator of the engine and the fan of the air conditioner is often different, and in this case, the sound components generated from the engine and the air conditioner are different.
このように、実施形態では、各車両ごとに異なる発生源の音成分を各車両が持っている特徴として抽出し、抽出された特徴を組み合わせることにより、「同じ車種の中のこの1台です」というように車両C1を1台の一意の車両C2に特定することができる。 In this way, in the embodiment, the sound components of different sources for each vehicle are extracted as the characteristics that each vehicle has, and by combining the extracted characteristics, "this one is in the same vehicle model". Thus, the vehicle C1 can be specified as one unique vehicle C2.
次に、情報処理装置1は、特定された一意の車両C2における発生源ごとの音成分データと、測定データから抽出された発生源ごとの音成分とを対比することにより、発生源の状態を検知する(ステップS4)。
Next, the
例えば、特定された一意の車両C2における発生源ごとの音成分データと、測定データから抽出された発生源ごとの音成分とで異なる部分があった場合、情報処理装置1は、音成分の異なる発生源が車両データベース121に登録された時点とは状態が異なると推定する。
For example, if there is a difference between the sound component data for each source in the specified unique vehicle C2 and the sound component for each source extracted from the measurement data, the
そして、情報処理装置1は、音成分の異なる発生源の現在の音成分と、後述する部品データベース122(図4参照)に登録された部品の音成分データとを対比する。そして、発生源の現在の音成分と、部品データベース122に登録された部品における正常時の音成分データとが一致する場合、情報処理装置1は、該当する発生源の部品が別の部品に交換されていると検知することができる。
Then, the
また、発生源の現在の音成分と、部品データベース122に登録された部品における異常時の音成分データとが一致する場合、情報処理装置1は、該当する発生源の部品に不具合が生じていると検知することができる。
Further, when the current sound component of the source and the sound component data at the time of abnormality in the component registered in the
次に、情報処理装置1は、特定された一意の車両C2の情報をユーザ端末2などに出力する(ステップS5)。例えば、情報処理装置1は、ユーザ端末2に「車両C1は、20XX年登録の車種X(型式はY)で、前の所有者はZさんです。」のように、車両データベース121に記憶された車両履歴データに基づいて、特定された一意の車両C2の各種情報を表示させることができる。
Next, the
さらに、情報処理装置1は、特定された一意の車両C2の情報とともに、検知された発生源の状態に関する情報をユーザ端末2などに出力することができる。例えば、情報処理装置1は、ユーザ端末2に「車両C1は、右スライドドアのモータが交換されています。」のように、車両C1が特定された一意の車両C2から部品が交換されていることを表示させることができる。
Further, the
また、情報処理装置1は、ユーザ端末2に「車両C1は、ラジエータファンのモータに不具合が生じています。」のように、車両C1において部品に不具合が生じていることを表示させることができる。
Further, the
ここまで説明したように、実施形態では、車両C1より発生する音に基づいて車両C1を一意の車両C2に特定することができる。これにより、ユーザは、車両C1におけるこれまでの車歴を知ることができる。したがって、実施形態によれば、自動車保険サービスや中古車売買サービス、車両点検サービス、防犯サービスなどで、車両C1におけるこれまでの車歴に基づいてサービスを実施する場合に、効果的なサービスを実施することができる。 As described above, in the embodiment, the vehicle C1 can be specified as a unique vehicle C2 based on the sound generated by the vehicle C1. As a result, the user can know the vehicle history of the vehicle C1 so far. Therefore, according to the embodiment, effective services are provided when the service is provided based on the vehicle history of the vehicle C1 in the automobile insurance service, the used car buying and selling service, the vehicle inspection service, the crime prevention service, and the like. can do.
例えば、実施形態では、部品が交換されていることを検知することができることから、中古車売買サービスにおいて車両C1に修復歴があることを容易に知ることができる。したがって、実施形態によれば、かかる修復歴に基づいて車両C1の価格を決定することができる。 For example, in the embodiment, since it is possible to detect that the parts have been replaced, it is possible to easily know that the vehicle C1 has a repair history in the used car trading service. Therefore, according to the embodiment, the price of the vehicle C1 can be determined based on the repair history.
また、実施形態では、車両点検サービスにおいて車両C1の部品に不具合があることを容易に知ることができることから、かかる不具合情報に基づいて車両C1の点検整備を実施することができる。 Further, in the embodiment, since it is possible to easily know that there is a defect in the component of the vehicle C1 in the vehicle inspection service, it is possible to carry out the inspection and maintenance of the vehicle C1 based on the defect information.
〔2.情報処理装置の構成〕
次に、図2を参照して、実施形態に係る情報処理装置1の構成について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理装置1の構成の一例を示す説明図である。図2に示すように、情報処理装置1は、通信部11と、記憶部12と、制御部13とを備える。なお、情報処理装置1は、かかる情報処理装置1を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(例えば、液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
[2. Information processing device configuration]
Next, the configuration of the
(通信部11について)
通信部11は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。通信部11は、ネットワークNと有線又は無線で接続され、ネットワークNを介して、ユーザ端末2との間で情報の送受信を行う。
(About communication unit 11)
The communication unit 11 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 11 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits / receives information to / from the
(記憶部12について)
記憶部12は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図2に示すように、記憶部12は、車両データベース121と、部品データベース122とを有する。
(About the storage unit 12)
The storage unit 12 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory (Flash Memory), or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 2, the storage unit 12 has a
(車両データベース121について)
車両データベース121は、車両ごとの情報が登録されたデータベースである。図3は、実施形態に係る車両データベース121の一例を示す説明図である。図4に示すように、車両データベース121には、車両IDと、車両履歴データと、音成分データとが対応付けられて登録されている。
(About vehicle database 121)
The
ここで、車両IDとは、車両を識別するための識別子である。また、車両履歴データとは、対応付けられた車両IDが示す車両の履歴に関する情報である。例えば、車両履歴データには、対応付けられた車両IDが示す車両の車種や型式、所有者ID、登録日、事故歴の有無など、車両の履歴に関する様々な情報が登録されている。 Here, the vehicle ID is an identifier for identifying the vehicle. Further, the vehicle history data is information related to the vehicle history indicated by the associated vehicle ID. For example, in the vehicle history data, various information related to the vehicle history such as the vehicle type and model of the vehicle indicated by the associated vehicle ID, the owner ID, the registration date, and the presence / absence of an accident history is registered.
また、音成分データとは、対応付けられた車両IDが示す車両における発生源ごとの音成分データである。例えば、音成分データには、対応付けられた車両IDが示す車両のエンジンや左右ドア、バックハッチ、エアコンなど、様々な発生源から発生する音成分のデータが登録されている。 Further, the sound component data is sound component data for each source in the vehicle indicated by the associated vehicle ID. For example, in the sound component data, data of sound components generated from various sources such as a vehicle engine, left and right doors, a back hatch, and an air conditioner indicated by the associated vehicle ID are registered.
なお、車両データベース121における車両履歴データおよび音成分データは、例えば、車両を生産または新車として販売した際に車両IDとともに新規に登録され、さらに各種イベント(例えば、定期点検や車検など)ごとなどに更新すればよい。
The vehicle history data and sound component data in the
なお、車両データベース121に登録されている音成分データは、対象となる発生源から発生する音そのもののデータに限られず、対象となる発生源における平均の音からの差分データであってもよい。
The sound component data registered in the
(部品データベース122について)
部品データベース122は、車両に搭載される各種部品の情報が登録されたデータベースである。図4は、実施形態に係る部品データベース122の一例を示す説明図である。図4に示すように、部品データベース122には、部品IDと、音成分データとが対応付けられて登録されている。
(About parts database 122)
The
ここで、部品IDとは、部品を識別するための識別子である。なお、部品データベース122は、部品IDと併せて、部品の名称や型番、製造者名、部品カテゴリ等を記憶してもよい。
Here, the component ID is an identifier for identifying the component. The
また、音成分データとは、対応付けられた部品IDが示す部品における音成分データである。例えば、音成分データには、対応付けられた部品IDが示す部品の正常時および異常時において発生する音成分のデータが登録されている。 Further, the sound component data is the sound component data in the component indicated by the associated component ID. For example, in the sound component data, data of a sound component generated at the normal time and the abnormal time of the component indicated by the associated component ID is registered.
(制御部13について)
制御部13は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)等によって、情報処理装置1内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAMを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部13は、例えば、コントローラであり、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等の集積回路により実現される。
(About control unit 13)
The control unit 13 is a controller, and for example, various programs (information processing programs) stored in a storage device inside the
図2に示すように、制御部13は、取得部131と、抽出部132と、特定部133と、検知部134と、出力部135とを備え、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部13の内部構成は、図2に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。 As shown in FIG. 2, the control unit 13 includes an acquisition unit 131, an extraction unit 132, a specific unit 133, a detection unit 134, and an output unit 135, and has functions and operations of information processing described below. Realize or execute. The internal configuration of the control unit 13 is not limited to the configuration shown in FIG. 2, and may be another configuration as long as it is a configuration for performing information processing described later.
(取得部131について)
取得部131は、車両C1より発生する音の測定データを取得する。例えば、取得部131は、マイクロフォン3で収音された音の測定データを、かかるマイクロフォン3が接続されたユーザ端末2などを介して取得することができる。
(About acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires measurement data of the sound generated from the vehicle C1. For example, the acquisition unit 131 can acquire the measurement data of the sound picked up by the microphone 3 via the
(抽出部132について)
抽出部132は、取得部131で取得された車両C1より発生する音の測定データから、発生源ごとの音成分を抽出する。例えば、抽出部132は、独立成分分析等の既存の音源分離技術等を用いて、車両C1より発生する音の測定データから音源を分離することにより、発生源ごとの音成分を抽出することができる。
(About the extraction unit 132)
The extraction unit 132 extracts a sound component for each source from the measurement data of the sound generated from the vehicle C1 acquired by the acquisition unit 131. For example, the extraction unit 132 can extract the sound component for each source by separating the sound source from the measurement data of the sound generated from the vehicle C1 by using the existing sound source separation technology such as independent component analysis. can.
(特定部133について)
特定部133は、抽出部132で抽出された発生源ごとの音成分に基づいて、車両C1を一意の車両C2に特定する。例えば、特定部133は、車両データベース121に登録された発生源ごとの音成分データと、抽出された発生源ごとの音成分とを対比することにより、車両C1が車両データベース121に登録された車両IDに該当する車両のうち、一意の車両C2であることを特定する。
(About specific part 133)
The identification unit 133 identifies the vehicle C1 as a unique vehicle C2 based on the sound components of each source extracted by the extraction unit 132. For example, the specific unit 133 compares the sound component data for each source registered in the
特定部133は、例えば、車両データベース121に登録された発生源ごとの音成分データと、抽出された発生源ごとの音成分との類似度を算出する。そして、特定部133は、かかる算出された類似度に基づいて、車両C1が車両データベース121に登録された車両IDに該当する車両のうち、一意の車両C2であることを特定することができる。
The specific unit 133 calculates, for example, the degree of similarity between the sound component data for each source registered in the
(検知部134について)
検知部134は、車両データベース121において該当する車両IDにおける発生源ごとの音成分データと、測定データから抽出された発生源ごとの音成分とを対比することにより、発生源の状態を検知する。例えば、該当する車両IDにおける発生源ごとの音成分データと、測定データから抽出された発生源ごとの音成分とで異なる部分があった場合、検知部134は、音成分の異なる発生源が車両データベース121に登録された時点とは状態が異なると推定する。
(About the detector 134)
The detection unit 134 detects the state of the source by comparing the sound component data for each source in the corresponding vehicle ID in the
そして、検知部134は、音成分の異なる発生源の現在の音成分と、部品データベース122に登録された部品の音成分データとを対比する。そして、発生源の現在の音成分と、部品データベース122に登録された部品における正常時の音成分データとが一致する場合、検知部134は、該当する発生源の部品が別の部品に交換されていると検知することができる。
Then, the detection unit 134 compares the current sound component of the source having a different sound component with the sound component data of the component registered in the
また、発生源の現在の音成分と、部品データベース122に登録された部品における異常時の音成分データとが一致する場合、検知部134は、該当する発生源の部品に不具合が生じていると検知することができる。
Further, when the current sound component of the source and the sound component data at the time of abnormality in the component registered in the
(出力部135について)
出力部135は、特定された一意の車両C2の情報を外部(例えば、ユーザ端末2など)に出力する。また、出力部135は、特定された一意の車両C2の情報とともに、検知された発生源の状態に関する情報を外部に出力することができる。
(About output unit 135)
The output unit 135 outputs the specified unique vehicle C2 information to the outside (for example, the
例えば、出力部135は、特定された一意の車両C2の車種や型式、所有者ID、登録日、事故歴の有無などをユーザ端末2などに出力する。また、出力部135は、特定された一意の車両C2の情報とともに、車両C1の部品が別の部品に交換されている旨の情報や、車両C1の部品に不具合が生じている旨の情報をともにユーザ端末2などに出力することができる。
For example, the output unit 135 outputs the vehicle type and model of the specified unique vehicle C2, the owner ID, the registration date, the presence or absence of an accident history, and the like to the
〔3.変形例〕
上述した実施形態に係る情報処理装置1は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置1の他の実施形態について説明する。
[3. Modification example]
The
〔3-1.複数の一意の車両の特定〕
上述した情報処理装置1は、「同じ車種の中のこの1台です」というように車両C1が1台の一意の車両C2であると特定した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報処理装置1は、車両C1を複数の一意の車両C2であると特定してもよい。
[3-1. Identification of multiple unique vehicles]
The
例えば、情報処理装置1は、車両C1が「20XX年登録の車種X」「20YY年登録の車種Y」「20ZZ年登録の車種Z」のうちいずれかの一意の車両C2であると特定することができる。この場合、例えば、情報処理装置1は、車両データベース121に登録された発生源ごとの音成分データと、抽出された発生源ごとの音成分との類似度が高い複数の車両を、一意の車両C2として特定することができる。
For example, the
そして、上記のように複数の一意の車両C2を提示されたユーザは、発生音を測定した車両C1の車種などに基づいて、特定された複数の一意の車両C2のうち車両C1がどの一意の車両C2に該当するかを容易に特定することができる。 Then, the user who is presented with the plurality of unique vehicles C2 as described above has a unique vehicle C1 among the specified plurality of unique vehicles C2 based on the vehicle type of the vehicle C1 whose generated sound is measured. It can be easily specified whether it corresponds to the vehicle C2.
〔3-2.車両に関する各種情報を参照した一意の車両の特定〕
また、情報処理装置1は、車両C1より発生する音の測定データに基づいて車両C1を一意の車両C2に特定した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報処理装置1は、車両C1より発生する音の測定データに加え、車両C1に関する各種情報も参照して車両C1を一意の車両C2に特定してもよい。
[3-2. Identification of a unique vehicle by referring to various information about the vehicle]
Further, the
例えば、情報処理装置1は、車両C1より発生する音の測定データを取得する際などに、ユーザ端末2などを用いて、ユーザに対して車両C1に関する各種情報(例えば、車種や型式など)を入力させる。そして、入力された車両C1に関する各種情報と、車両C1より発生する音の測定データとに基づいて、車両C1を一意の車両C2に特定してもよい。
For example, the
これにより、車両C1が一意の車両C2であることを特定するために組み合わせることができる特徴量が増えることから、情報処理装置1は、より正確に車両C1が一意の車両C2であることを特定することができる。
As a result, the feature amount that can be combined to identify that the vehicle C1 is a unique vehicle C2 increases, so that the
〔4.処理手順〕
次に、図5を参照して、情報処理装置1の制御部13が実行する処理について説明する。図5は、実施形態に係る情報処理装置1の制御部13が実行する処理を示すフローチャートである。
[4. Processing procedure]
Next, the process executed by the control unit 13 of the
図5に示すように、制御部13は、まず、マイクロフォン3が接続されたユーザ端末2などを用いて、車両C1より発生する音の測定データを取得する(ステップS101)。そして、制御部13は、車両C1より発生する音の測定データから、発生源ごとの音成分を抽出する(ステップS102)。
As shown in FIG. 5, the control unit 13 first acquires measurement data of the sound generated from the vehicle C1 by using the
次に、制御部13は、抽出された発生源ごとの音成分に基づいて、車両C1を一意の車両C2に特定する(ステップS103)。例えば、制御部13は、車両データベース121に登録された発生源ごとの音成分データと、抽出された発生源ごとの音成分とを対比することにより、車両C1が車両データベース121に登録された車両IDに該当する車両のうち、一意の車両C2であることを特定する。
Next, the control unit 13 identifies the vehicle C1 as a unique vehicle C2 based on the extracted sound components for each source (step S103). For example, the control unit 13 compares the sound component data for each source registered in the
次に、制御部13は、該当する車両IDにおける発生源ごとの音成分データと、測定データから抽出された発生源ごとの音成分とを対比することにより、発生源の状態を検知する(ステップS104)。 Next, the control unit 13 detects the state of the source by comparing the sound component data for each source in the corresponding vehicle ID with the sound component for each source extracted from the measurement data (step). S104).
最後に、制御部13は、特定された一意の車両C2の情報をユーザ端末2などに出力し(ステップS105)、処理を終了する。
Finally, the control unit 13 outputs the specified unique vehicle C2 information to the
〔5.ハードウェア構成〕
なお、実施形態における情報処理装置1は、例えば図6に示すような構成のコンピュータ50によって実現される。図6は、情報処理装置1の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ50は、CPU(Central Processing Unit)51、RAM(Random Access Memory)52、ROM(Read Only Memory)53、HDD(Hard Disk Drive)54、通信インターフェイス(I/F)55、入出力インターフェイス(I/F)56、およびメディアインターフェイス(I/F)57を備える。
[5. Hardware configuration]
The
CPU51は、ROM53またはHDD54に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM53は、コンピュータ50の起動時にCPU51によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ50のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。
The CPU 51 operates based on the program stored in the
HDD54は、CPU51によって実行されるプログラム、および当該プログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス55は、通信部11に対応し、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信してCPU51へ送り、CPU51が生成したデータを、ネットワークNを介して他の機器へ送信する。
The HDD 54 stores a program executed by the CPU 51, data used by the program, and the like. The
CPU51は、入出力インターフェイス56を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU51は、入出力インターフェイス56を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU51は、生成したデータを、入出力インターフェイス56を介して出力装置へ出力する。
The CPU 51 controls an output device such as a display or a printer, and an input device such as a keyboard or a mouse via the input /
メディアインターフェイス57は、記録媒体58に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM52を介してCPU51に提供する。CPU51は、当該プログラムを、メディアインターフェイス57を介して記録媒体58からRAM52上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体58は、例えばDVD(Digital Versatile Disc)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto-Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
The media interface 57 reads the program or data stored in the
例えば、コンピュータ50が実施形態に係る情報処理装置1として機能する場合、コンピュータ50のCPU51は、RAM52上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部13の機能を実現する。また、HDD54には、記憶部12内のデータが記憶される。コンピュータ50のCPU51は、これらのプログラムを記録媒体58から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークNを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
〔6.その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[6. others〕
Further, among the processes described in the above-described embodiment, all or a part of the processes described as being automatically performed can be manually performed, or the processes described as being manually performed can be performed. All or part of it can be done automatically by a known method. In addition, information including processing procedures, specific names, various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the information shown in the figure.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。また、上述してきた実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 Further, each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of them may be functionally or physically distributed / physically in any unit according to various loads and usage conditions. Can be integrated and configured. Further, the above-described embodiments can be appropriately combined as long as the processing contents do not contradict each other.
〔7.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置1は、抽出部132と、特定部133とを備える。抽出部132は、車両C1より発生する音の測定データから発生源ごとの音成分を抽出する。特定部133は、抽出部132によって抽出された発生源ごとの音成分に基づいて、車両C1を一意の車両C2に特定する。
[7. effect〕
As described above, the
これにより、情報処理装置1は、車両C1より発生する音に基づく付加的な機能を提供することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る情報処理装置1において、特定部133は、複数の発生源ごとの音成分の組み合わせによって車両C1を一意の車両C2に特定する。
Further, in the
これにより、情報処理装置1は、より正確に車両C1が一意の車両C2であることを特定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る情報処理装置1において、特定部133は、車両C1を1台の一意の車両C2に特定する。
Further, in the
これにより、情報処理装置1は、車両C1より発生する音に基づいて車両C1を1台の一意の車両C2に特定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る情報処理装置1において、特定部133は、車両C1を複数の一意の車両C2に特定する。
Further, in the
これにより、複数の一意の車両C2を提示されたユーザは、発生音を測定した車両C1の車種などに基づいて、車両C1がどの一意の車両C2に該当するかを容易に特定することができる。 As a result, the user presented with the plurality of unique vehicles C2 can easily identify which unique vehicle C2 the vehicle C1 corresponds to, based on the vehicle type of the vehicle C1 whose generated sound is measured and the like. ..
また、実施形態に係る情報処理装置1において、特定部133は、ユーザにより入力された車両C1に関する情報も参照して車両C1を一意の車両C2に特定する。
Further, in the
これにより、情報処理装置1は、より正確に車両C1が一意の車両C2であることを特定することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る情報処理装置1は、特定部133によって特定された一意の車両C2の情報を外部に出力する出力部135をさらに備える。
Further, the
これにより、情報処理装置1は、特定された一意の車両C2の情報をユーザに提供することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る情報処理装置1は、車両C1における発生源ごとの音成分に基づいて当該発生源の状態を検知する検知部134をさらに備える。
Further, the
これにより、情報処理装置1は、車両C1において発生源の状態が変化していることを検知することができる。
As a result, the
また、実施形態に係る情報処理装置1において、検知部134は、発生源が交換されていることを検知する。
Further, in the
これにより、中古車売買サービスにおいて車両C1に修復歴があることを容易に知ることができることから、かかる修復歴に基づいて車両C1の価格を決定することができる。 As a result, since it is possible to easily know that the vehicle C1 has a repair history in the used car buying and selling service, the price of the vehicle C1 can be determined based on the repair history.
また、実施形態に係る情報処理装置1において、検知部134は、発生源に不具合が生じていることを検知する。
Further, in the
これにより、車両点検サービスにおいて車両C1の部品に不具合があることを容易に知ることができることから、かかる不具合に基づいて車両C1の点検整備を実施することができる。 As a result, it is possible to easily know that there is a defect in the parts of the vehicle C1 in the vehicle inspection service, so that the inspection and maintenance of the vehicle C1 can be carried out based on the defect.
また、実施形態に係る情報処理装置1は、特定部133によって特定された一意の車両C2の情報を外部に出力する出力部135をさらに備え、出力部135は、検知部134で検知された発生源の状態をともに外部に出力する。
Further, the
これにより、情報処理装置1は、一意の車両C2の情報とともに検知された発生源の状態をユーザに提供することができる。
Thereby, the
以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 The embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings, but this is an example, and various modifications and improvements are made based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure column of the invention. It is possible to carry out the present invention in other forms described above.
また、上述してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、特定部は、特定手段や特定回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the specific unit can be read as a specific means or a specific circuit.
1 情報処理装置
11 通信部
12 記憶部
13 制御部
121 車両データベース
122 部品データベース
131 取得部
132 抽出部
133 特定部
134 検知部
135 出力部
C1 車両
C2 一意の車両
1 Information processing device 11 Communication unit 12 Storage unit 13
Claims (11)
前記抽出部によって抽出された前記発生源ごとの音成分に基づいて、前記車両を一意の車両に特定する特定部と、
を備え、
前記特定部は、複数の前記発生源ごとの音成分の組み合わせによって前記車両を前記一意の車両に特定する
ことを特徴とする情報処理装置。 An extractor that extracts the sound component for each source from the measurement data of the sound generated from the vehicle,
A specific unit that identifies the vehicle as a unique vehicle based on the sound component of each source extracted by the extraction unit.
Equipped with
The specific unit identifies the vehicle as the unique vehicle by a combination of sound components for each of the plurality of sources.
An information processing device characterized by this.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 , wherein the specific unit identifies the vehicle as one unique vehicle.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1 , wherein the specific unit identifies the vehicle to a plurality of the unique vehicles.
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか一つに記載の情報処理装置。 The information processing device according to any one of claims 1 to 3 , wherein the specifying unit identifies the vehicle as the unique vehicle with reference to information about the vehicle input by the user.
ことを特徴とする請求項1~4のいずれか一つに記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4 , further comprising an output unit that outputs information on the unique vehicle specified by the specific unit to the outside.
ことを特徴とする請求項1~4のいずれか一つに記載の情報処理装置。 It is further provided with a detection unit that detects the state of the source by comparing the sound component data for each source registered in the vehicle database with the sound component for each source in the vehicle. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4 , which is characterized.
前記車両データベースに登録された車両ごとの発生源ごとの音成分データと、前記車両における前記発生源ごとの音成分とを対比することにより、前記発生源が交換されていることを検知する
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 The detector is
By comparing the sound component data for each source registered in the vehicle database with the sound component for each source in the vehicle, it is possible to detect that the source is exchanged. The information processing apparatus according to claim 6 .
前記車両データベースに登録された車両ごとの発生源ごとの音成分データと、前記車両における前記発生源ごとの音成分とを対比することにより、前記発生源に不具合が生じていることを検知する
ことを特徴とする請求項6または7に記載の情報処理装置。 The detector is
By comparing the sound component data for each source registered in the vehicle database with the sound component for each source in the vehicle, it is possible to detect that a defect has occurred in the source. The information processing apparatus according to claim 6 or 7 .
前記出力部は、前記検知部で検知された前記発生源の状態をともに外部に出力する
ことを特徴とする請求項6~8のいずれか一つに記載の情報処理装置。 Further, an output unit for outputting the unique vehicle information specified by the specific unit to the outside is provided.
The information processing apparatus according to any one of claims 6 to 8 , wherein the output unit outputs both the states of the source detected by the detection unit to the outside.
車両より発生する音の測定データから発生源ごとの音成分を抽出する抽出工程と、
前記抽出工程によって抽出された前記発生源ごとの音成分に基づいて、前記車両を一意の車両に特定する特定工程と、
を含み、
前記特定工程は、複数の前記発生源ごとの音成分の組み合わせによって前記車両を前記一意の車両に特定する
ことを特徴とする情報処理方法。 It is an information processing method executed by a computer.
An extraction process that extracts the sound component for each source from the measurement data of the sound generated from the vehicle,
A specific step of identifying the vehicle as a unique vehicle based on the sound component of each source extracted by the extraction step, and
Including
The specific step identifies the vehicle as the unique vehicle by a combination of sound components for each of the plurality of sources.
An information processing method characterized by that.
前記抽出手順によって抽出された前記発生源ごとの音成分に基づいて、前記車両を一意の車両に特定する特定手順と、
をコンピュータに実行させ、
前記特定手順は、複数の前記発生源ごとの音成分の組み合わせによって前記車両を前記一意の車両に特定する
ことを特徴とする情報処理プログラム。 Extraction procedure to extract the sound component for each source from the measurement data of the sound generated from the vehicle,
A specific procedure for identifying the vehicle as a unique vehicle based on the sound component for each source extracted by the extraction procedure, and a specific procedure.
Let the computer run
The specific procedure identifies the vehicle as the unique vehicle by a combination of sound components for each of the plurality of sources.
An information processing program characterized by this.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018153562A JP7030651B2 (en) | 2018-08-17 | 2018-08-17 | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018153562A JP7030651B2 (en) | 2018-08-17 | 2018-08-17 | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020027576A JP2020027576A (en) | 2020-02-20 |
JP7030651B2 true JP7030651B2 (en) | 2022-03-07 |
Family
ID=69620183
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018153562A Active JP7030651B2 (en) | 2018-08-17 | 2018-08-17 | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7030651B2 (en) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008215874A (en) | 2007-02-28 | 2008-09-18 | Yamaha Corp | Engine sound recognizing apparatus and parking lot management system |
JP2014052275A (en) | 2012-09-07 | 2014-03-20 | Aisin Seiki Co Ltd | Acoustic inspection device and method |
US20170193714A1 (en) | 2015-12-31 | 2017-07-06 | Ebay Inc. | Machine monitoring |
JP2018128931A (en) | 2017-02-09 | 2018-08-16 | キヤノン株式会社 | Image processing device, image processing method, and program |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0658808A (en) * | 1992-08-05 | 1994-03-04 | Oki Electric Ind Co Ltd | Vehicle type judging apparatus |
-
2018
- 2018-08-17 JP JP2018153562A patent/JP7030651B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008215874A (en) | 2007-02-28 | 2008-09-18 | Yamaha Corp | Engine sound recognizing apparatus and parking lot management system |
JP2014052275A (en) | 2012-09-07 | 2014-03-20 | Aisin Seiki Co Ltd | Acoustic inspection device and method |
US20170193714A1 (en) | 2015-12-31 | 2017-07-06 | Ebay Inc. | Machine monitoring |
JP2018128931A (en) | 2017-02-09 | 2018-08-16 | キヤノン株式会社 | Image processing device, image processing method, and program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020027576A (en) | 2020-02-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110852983B (en) | Method for detecting defect in semiconductor device | |
KR102340477B1 (en) | Machine monitoring | |
US10360740B2 (en) | Methods and systems for diagnosing a vehicle using sound | |
US20170284896A1 (en) | System and method for unsupervised anomaly detection on industrial time-series data | |
CN104484461B (en) | A kind of method and system classified based on encyclopaedia data to entity | |
JP2014201085A (en) | Vehicle data recording apparatus, and vehicle diagnosis system | |
JP2018095429A (en) | Elevator diagnostic system, elevator diagnostic device, and elevator diagnostic method | |
US11514483B2 (en) | Systems and methods for automated trade-in with limited human interaction | |
US20180174373A1 (en) | Synthetic fault codes | |
US20240069539A1 (en) | Sensor-agnostic mechanical machine fault identification | |
JP5487060B2 (en) | Failure cause diagnosis method and failure cause diagnosis device | |
US10783792B1 (en) | Systems and methods for automated vehicle tracking for readiness with limited human interaction | |
JP2020024139A (en) | Product inspection device | |
CN105469147B (en) | Method for diagnosing faults and/or diagnosing repair and/or maintenance needs | |
JP7030651B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods and information processing programs | |
CN113254693A (en) | Image recognition and retrieval for component failure analysis | |
Davari et al. | A fault detection framework based on lstm autoencoder: A case study for volvo bus data set | |
JP7523902B2 (en) | Information processing device and fault diagnosis system | |
US11388246B2 (en) | Method for providing information about an object and an object providing information | |
CN113222185A (en) | Analysis of vehicle drivelines in networked fleets | |
JPWO2019016892A1 (en) | Quality analyzer and quality analysis method | |
JP6406388B2 (en) | Vehicle diagnostic system | |
WO2019145967A1 (en) | Systems and methods for real time detection and resolution of service needs of an enterprise | |
Klesing et al. | New Approaches to Vehicle Health Management via a Digital Twin | |
EP4254111A1 (en) | Fault diagnosis apparatus, method, computer program, and non-transitory computer-readable recording medium |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20191101 |
|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20191108 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200819 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210625 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210706 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210906 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220125 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220222 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7030651 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |