学習型実空間情報形成システム
- 開放特許情報番号
- L2021001064
- 開放特許情報登録日
- 2021/8/17
- 最新更新日
- 2024/1/29
基本情報
出願番号 | 特願2020-550488 |
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出願日 | 2019/10/2 |
出願人 | 国立大学法人京都大学 |
公開番号 | |
公開日 | 2020/4/16 |
登録番号 | |
特許権者 | 国立大学法人京都大学 |
発明の名称 | 学習型実空間情報形成システム |
技術分野 | 情報・通信 |
機能 | 機械・部品の製造 |
適用製品 | 学習型実空間情報形成システム |
目的 | 精度の高い実空間情報を形成することが可能な学習型実空間情報形成システムを提供する。 |
効果 | 実空間情報を速やかに形成することができるとともに、また一部のデータのみでも高精度な実空間情報を形成することができる。また、実空間情報サービスをリアルタイムに提供する場合、一定の精度を達成するのに情報端末装置から送信しなければならないデータトラヒックを軽減することができる。 |
技術概要 |
複数の情報端末装置とサーバコンピュータがネットワークを介して通信可能な状態で接続され、各情報端末装置で取得されたセンサデータを収集して、サーバコンピュータで学習により実空間情報を形成する学習型実空間情報形成システムであって、
情報端末装置は、 データ取得部と、 複数のセンサデータを保持するデータ保持部と、 サーバコンピュータに送信する送信部と、 送信部によるセンサデータの送信を制御する制御部とを備え、 サーバコンピュータは、 センサデータを受信する受信部と、 実空間情報を構成する要素を抽出する抽出部と、 実空間情報の特徴モデルを生成する学習部と、 実空間情報を構成する各要素の重要度を決定する重要度決定部と、 特徴モデルを用いて実空間情報を形成する形成部とを備え、 実空間情報を構成する重要度の高い要素に対応するセンサデータを優先的に送信するように送信部を制御し、 サーバコンピュータの形成部は、受信部により受信された直近のセンサデータから抽出部により抽出された実空間情報を構成する重要度の高い要素に基づいて、特徴モデルを用いて実空間情報を形成することを特徴とする学習型実空間情報形成システム。 |
実施実績 | 【無】 |
許諾実績 | 【無】 |
特許権譲渡 | 【否】 |
特許権実施許諾 | 【可】 |
アピール情報
アピール内容 | 京都大学「産学連携情報プラットフォーム(フィロ)」をご紹介します。
産学連携の新たな取り組みなど、有益な情報を発信しています。 https://philo.saci.kyoto-u.ac.jp/ |
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登録者情報
登録者名称 | |
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その他の情報
関連特許 |
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