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技術 車両音評価システム、及び車両音評価装置

出願人 独立行政法人自動車技術総合機構
発明者 宝渦寛之
出願日 2018年12月21日 (2年0ヶ月経過) 出願番号 2018-239831
公開日 2020年7月2日 (5ヶ月経過) 公開番号 2020-101447
状態 未査定
技術分野 機械的振動・音波の測定
主要キーワード 解析用パソコン 重み変数 時間波形データ 評価基準データ 各評価基準 制御コマ 車両通行路 車両音
関連する未来課題
重要な関連分野

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図面 (7)

課題

高精度な評価結果を得ることができる車両音評価システム、及び車両音評価装置を提供する。

解決手段

走行中の車両8から発せられた音を評価する車両音評価システム100であって、前記音に基づく時間波形データを取得する取得手段と、前記時間波形データの一部に基づき、時間軸周波数軸、及び信号強度を示す評価画像を、複数生成する生成手段と、予め取得された過去の評価画像と、前記過去の評価画像にづけられた参照データとの間における連関性が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、複数の前記評価画像に対する評価結果を導出する導出手段と、を備えることを特徴とする。

概要

背景

従来、道路車両通行路)上を走行中の自動車オートバイ等の車両の中から、例えば改造マフラーの装着等により規定以上の騒音を発している車両(高騒音車両)を同定する手段として、例えば特許文献1の音源探査システム等が提案されている。

特許文献1では、道路の脇にその道路に向けて上下に配列された複数のマイクロホンを有するマイクロホンアレイと、道路を通過する車両を撮影するカメラと、道路周辺音反射体を表わすプリセット情報およびカメラによる撮影により得られた撮影画像に基づいて道路を走行する車両から発せられた音の反射体モデル構築し、複数の音信号に反射体モデルでの反射による音伝播遅延組み入れ遅延加算演算を実行することにより道路上の音源探査する音源解析用パソコンとを備えた音源探査システムが開示されている。

概要

高精度な評価結果を得ることができる車両音評価システム、及び車両音評価装置を提供する。走行中の車両8から発せられた音を評価する車両音評価システム100であって、前記音に基づく時間波形データを取得する取得手段と、前記時間波形データの一部に基づき、時間軸周波数軸、及び信号強度を示す評価画像を、複数生成する生成手段と、予め取得された過去の評価画像と、前記過去の評価画像にづけられた参照データとの間における連関性が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、複数の前記評価画像に対する評価結果を導出する導出手段と、を備えることを特徴とする。

目的

本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とする

効果

実績

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請求項1

走行中の車両から発せられた音を評価する車両音評価システムであって、前記音に基づく時間波形データを取得する取得手段と、前記時間波形データの一部に基づき、時間軸周波数軸、及び信号強度を示す評価画像を、複数生成する生成手段と、予め取得された過去の評価画像と、前記過去の評価画像にづけられた参照データとの間における連関性が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、複数の前記評価画像に対する評価結果を導出する導出手段と、を備えることを特徴とする車両音評価システム。

請求項2

前記参照データベースは、前記過去の評価画像、及び前記参照データを学習データとした機械学習により構築されることを特徴とする請求項1記載の車両音評価システム。

請求項3

前記参照データは、複数の評価基準を含み、前記導出手段は、複数の前記評価画像毎に紐づく評価基準を選択し、複数の前記評価基準毎に前記音の特徴が正常か否かを判定した判定結果を生成し、複数の前記判定結果に基づき前記評価結果を導出することを特徴とする請求項1又は2記載の車両音評価システム。

請求項4

前記取得手段は、道路に向けて配列された複数の音センサを有するセンサアレイから取得された時間波形データ群から、前記道路内に予め設定された評価位置で発せられた前記音に基づく前記時間波形データを抽出する抽出手段を有することを特徴とする請求項1〜3の何れか1項記載の車両音評価システム。

請求項5

走行中の車両から発せられた音を評価する車両音評価装置であって、前記音に基づく時間波形データを取得する取得部と、前記時間波形データの一部に基づき、時間軸、周波数軸、及び信号強度を示す評価画像を、複数生成する生成部と、予め取得された過去の評価画像と、前記過去の評価画像に紐づけられた参照データとの間における連関性が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、複数の前記評価画像に対する評価結果を導出する導出部と、を備えることを特徴とする車両音評価装置。

技術分野

0001

本発明は、走行中の車両から発せられた音を評価する車両音評価システム、及び車両音評価装置に関する。

背景技術

0002

従来、道路車両通行路)上を走行中の自動車オートバイ等の車両の中から、例えば改造マフラーの装着等により規定以上の騒音を発している車両(高騒音車両)を同定する手段として、例えば特許文献1の音源探査システム等が提案されている。

0003

特許文献1では、道路の脇にその道路に向けて上下に配列された複数のマイクロホンを有するマイクロホンアレイと、道路を通過する車両を撮影するカメラと、道路周辺音反射体を表わすプリセット情報およびカメラによる撮影により得られた撮影画像に基づいて道路を走行する車両から発せられた音の反射体モデル構築し、複数の音信号に反射体モデルでの反射による音伝播遅延組み入れ遅延加算演算を実行することにより道路上の音源探査する音源解析用パソコンとを備えた音源探査システムが開示されている。

先行技術

0004

特開2015−152315号公報

発明が解決しようとする課題

0005

ここで、高騒音車両の取り締まりには、停止状態の車両を対象とした騒音試験近接排気騒音試験)が用いられる。すなわち、騒音試験を実施するためには、高騒音を発していると推定される車両を停止させる必要があり、多大な労力を費やしている。また、車両を停止させるためには、その根拠が要求されるため、走行中の車両から発せられる音の評価には、精度が要求される。

0006

この点、特許文献1の音源探査システムでは、ある程度の精度で評価を行うことが可能だが、周辺環境の僅かな違いに伴う音源の変化等を考慮することができず、車両を停止させるための根拠として利用できる程度の十分な精度は得られない。

0007

そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、高精度な評価結果を得ることができる車両音評価システム、及び車両音評価装置を提供することにある。

課題を解決するための手段

0008

第1発明に係る車両音評価システムは、走行中の車両から発せられた音を評価する車両音評価システムであって、前記音に基づく時間波形データを取得する取得手段と、前記時間波形データの一部に基づき、時間軸周波数軸、及び信号強度を示す評価画像を、複数生成する生成手段と、予め取得された過去の評価画像と、前記過去の評価画像にづけられた参照データとの間における連関性が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、複数の前記評価画像に対する評価結果を導出する導出手段と、を備えることを特徴とする。

0009

第2発明に係る車両音評価システムは、第1発明において、前記参照データベースは、前記過去の評価画像、及び前記参照データを学習データとした機械学習により構築されることを特徴とする。

0010

第3発明に係る車両音評価システムは、第1発明又は第2発明において、前記参照データは、複数の評価基準を含み、前記導出手段は、複数の前記評価画像毎に紐づく前記評価基準を選択し、複数の前記評価基準毎に前記音の特徴が正常か否かを判定した判定結果を生成し、複数の前記判定結果に基づき前記評価結果を導出することを特徴とする。

0011

第4発明に係る車両音評価システムは、第1発明〜第3発明の何れかにおいて、前記取得手段は、道路に向けて配列された複数の音センサを有するセンサアレイから取得された時間波形データ群から、前記道路内に予め設定された評価位置で発せられた前記音に基づく前記時間波形データを抽出する抽出手段を有することを特徴とする。

0012

第5発明に係る車両音評価装置は、走行中の車両から発せられた音を評価する車両音評価装置であって、前記音に基づく時間波形データを取得する取得部と、前記時間波形データの一部に基づき、時間軸、周波数軸、及び信号強度を示す評価画像を、複数生成する生成部と、予め取得された過去の評価画像と、前記過去の評価画像に紐づけられた参照データとの間における連関性が記憶された参照データベースと、前記参照データベースを参照し、複数の前記評価画像に対する評価結果を導出する導出部と、を備えることを特徴とする。

発明の効果

0013

第1発明〜第4発明によれば、導出手段は、参照データベースを参照し、複数の評価画像に対する評価結果を導出する。このため、周辺環境の僅かな違いに伴う音の違い等を含む過去の評価画像及び参照データに基づく評価を実施することができる。これにより、高精度な評価結果を得ることが可能となる。

0014

また、第1発明〜第4発明によれば、生成手段は、時間波形データの一部に基づき、評価画像を複数生成する。このため、例えば固定された音センサを用いた場合においても、車両が接近して遠ざかるまでの一定期間の音を総合的に評価することができる。これにより、走行中の車両特有の音を定量的に評価することが可能となる。

0015

特に、第2発明によれば、参照データベースは、過去の評価画像、及び参照データを学習データとして機械学習により構築される。このため、音の大きさに対して閾値を設定する場合等に比べて、主観を排除した評価を実施することができる。これにより、評価結果のバラつきを低減させることが可能となる。

0016

特に、第3発明によれば、導出手段は、参照データのうち、複数の評価画像毎に紐づく評価基準を選択し、複数の評価基準に基づき、音の特徴が正常か否かを判定した判定結果を生成し、複数の判定結果に基づき評価結果を導出する。このため、評価画像毎に紐づく評価基準を選択することで、評価画像毎に独立した判定を実施した上で、総合的な評価結果を得ることができる。これにより、例えば路面形状等に起因して走行音にバラつきが発生した場合においても、高精度な評価結果を得ることが可能となる。

0017

特に、第4発明によれば、抽出手段は、センサアレイから取得された時間波形データ群から、評価位置で発せられた音に基づく時間波形データを抽出する。このため、周辺環境から発せられる環境音ノイズ)を容易に除去することができる。これにより、さらに高精度な評価結果を得ることが可能となる。特に、評価位置を固定することで、参照データベースを構築するために必要な過去の評価画像の数を少なくすることができる。これにより、過去の評価画像を準備する時間の削減や、参照データベースに記憶させるデータ容量の削減を実現することが可能となる。

0018

第5発明によれば、導出部は、参照データベースを参照し、複数の評価画像に対する評価結果を導出する。このため、周辺環境の僅かな違いに伴う音の違い等を含む過去の評価画像及び参照データに基づく評価を実施することができる。これにより、高精度な評価結果を得ることが可能となる。

0019

また、第5発明によれば、生成部は、時間波形データの一部に基づき、評価画像を複数生成する。このため、例えば固定された音センサを用いた場合においても、車両が接近して遠ざかるまでの一定期間の音を総合的に評価することができる。これにより、走行中の車両特有の音を定量的に評価することが可能となる。

図面の簡単な説明

0020

図1(a)は、本実施形態における車両音評価システム、及び車両音評価装置の概要の一例を示す模式図であり、図1(b)は、本実施形態における車両音評価システム、及び車両音評価装置の概要の他の例を示す模式図である。
図2(a)は、時間波形データの一例を示す模式図であり、図2(b)は、評価画像の一例を示す模式図であり、図2(c)は、時間波形データの一部と、評価画像との関係を示す模式図である。
図3(a)は、本実施形態における車両音評価装置の構成の一例を示す模式図であり、図3(b)及び図3(c)は、本実施形態における車両音評価装置の機能の一例を示す模式図である。
図4は、参照データベースの一例を示す模式図である。
図5は、参照データベースの他の例を示す模式図である。
図6は、本実施形態における車両音評価システムの動作の一例を示すフローチャートである。

実施例

0021

以下、本発明を適用した実施形態における車両音評価システム、及び車両音評価装置の一例について、図面を参照しながら説明する。

0022

図1を参照して、本実施形態における車両音評価システム100、及び車両音評価装置1の一例について説明する。図1(a)は、本実施形態における車両音評価システム100、及び車両音評価装置1の概要の一例を示す模式図であり、図1(b)は、本実施形態における車両音評価システム100、及び車両音評価装置1の概要の他の例を示す模式図である。

0023

車両音評価システム100は、道路9上を走行中の車両8から発せられた音を評価する。車両音評価システム100は、例えば高騒音車両の取り締まりに用いられる。車両音評価システム100を用いることで、例えば周辺環境の僅かな違いに伴う音源の変化等を考慮することができる。このため、車両8を停止させるための根拠として利用できる程度の高精度な評価結果を得ることが可能となる。車両音評価システム100は、車両音評価装置1と、収音装置2とを備える。

0024

車両音評価装置1は、無線又は有線を用いたデータ通信手段を介して、収音装置2と接続される。車両音評価装置1は、例えば取り締まりを行う利用者によって操作される。車両音評価装置1として、例えばパーソナルコンピュータ(PC)等の電子機器が用いられる。

0025

収音装置2は、道路9の脇や上方等の車両8と離間する場所に設置され、例えば固定治具等により固定された状態で用いられる。収音装置2は、走行中の車両8から発せられた音を収音する。収音装置2は、例えば収音した音に基づき、時間波形データを生成する。なお、時間波形データは、公知の技術により生成することができ、例えば車両音評価装置1(例えば取得部11)により生成されてもよい。

0026

収音装置2として、例えば図1(a)に示すマイクロホン(音センサ)が用いられるほか、例えば図1(b)に示すように、道路9に向けて配列された複数のマイクロホンを有するセンサアレイが用いられてもよい。収音装置2としてセンサアレイが用いられた場合、道路内に予め設定された評価位置9aで発せられた音に限定した時間波形データの生成を、容易に実現することができる。なお、マイクロホンの配置及び数は、任意に設定できる。

0027

車両音評価装置1は、収音装置2から時間波形データを取得し、時間波形データに基づく評価画像を複数生成する。車両音評価装置1は、後述する参照データベースを参照し、複数の評価画像に対する評価結果を導出する。これにより、走行中の車両8から発せられた音に対する評価結果を取得することができる。

0028

音圧の時間波形データは、例えば図2(a)に示すように、横軸を時間(sec)、縦軸振幅(V)のグラフで示すことができる。時間波形データは、収音装置2に対して車両8が接近して遠ざかるまでの期間に発した音に基づき生成され、例えば1秒〜2秒程度の期間を示し、任意に設定できる。時間波形データは、例えば車両8の排気音等を対象として生成され、例えば−1〜1の振幅を示し、任意に設定できる。

0029

評価画像は、例えば図2(b)に示すように、横軸の時間(sec)、及び縦軸の周波数(Hz)に対して信号強度(振幅)を色で示した3次元のグラフ(画像)で表すことができる。評価画像として、例えばフーリエ変換(例えば短時間フーリエ変換)を用いて、時間波形データから変換された結果が用いられ、例えばスペクトログラムが用いられる。評価画像は、例えば0.01秒〜0.04秒程度の時間を示し、0Hz〜20kHz程度の周波数を示し、対象時間中の最大値正規化した0〜1の信号強度を示す。なお、図2(b)では、信号強度が得られない部分を黒色で示し、信号強度が強くなるにつれて白色で示している。なお、評価画像は、スペクトログラム等に基づく画像データ形式で車両音評価装置1に保存されるほか、例えば数値行列、又はヒストグラム等の形式で車両音評価装置1に保存されてもよい。

0030

本実施形態では、例えば図2(c)に示すように、時間波形データの一部に基づき、複数の評価画像(図2(c)では第1評価画像〜第4評価画像)が生成される。各評価画像は、時間波形データにおいてそれぞれ異なる期間(図2(c)では第1期間T1〜第4期間T4)を対象として、フーリエ変換等を用いて生成される。

0031

例えば時間波形データにおいて、第1期間T1を対象として第1評価画像が生成され、第2期間T2を対象として第2評価画像が生成され、第3期間T3を対象として第3評価画像が生成され、第4期間T4を対象として第4評価画像が生成される。なお、各期間は、それぞれ離間してもよく、一部が重複してもよい。

0032

(車両音評価装置1)
次に、図3を参照して、本実施形態における車両音評価装置1の一例を説明する。図3(a)は、本実施形態における車両音評価装置1の構成の一例を示す模式図であり、図3(b)及び図3(c)は、本実施形態における車両音評価装置1の機能の一例を示す模式図である。

0033

車両音評価装置1として、ラップトップノート)PC又はデスクトップPC等の電子機器が用いられるほか、例えばスマートフォンや、タブレット型端末等の電子機器が用いられてもよい。車両音評価装置1は、例えば図3(a)に示すように、筐体10と、CPU(Central Processing Unit)101と、ROM(Read Only Memory)102と、RAM(Random Access Memory)103と、保存部104と、I/F105〜107とを備える。各構成101〜107は、内部バス110により接続される。

0034

CPU101は、車両音評価装置1全体を制御する。ROM102は、CPU101の動作コードを格納する。RAM103は、CPU101の動作時に使用される作業領域である。保存部104は、時間波形データ等の各種情報が記憶される。保存部104として、例えばHDD(Hard Disk Drive)のほか、SSD(solid state drive)等のデータ保存装置が用いられる。なお、例えば車両音評価装置1は、図示しないGPU(Graphics Processing Unit)を有してもよい。GPUを有することで、通常よりも高速演算処理が可能となる。

0035

I/F105は、データ通信手段を介して、収音装置2との各種情報の送受信を行うためのインターフェースであり、例えば他の端末等との各種情報の送受信を行うために用いられてもよい。I/F106は、入力部分108との情報の送受信を行うためのインターフェースである。入力部分108として、例えばキーボードが用いられ、車両音評価装置1の利用者は、入力部分108を介して、各種情報、又は車両音評価装置1若しくは収音装置2の制御コマンド等を入力する。I/F107は、出力部分109との各種情報の送受信を行うためのインターフェースである。出力部分109は、保存部104に保存された各種情報、又は車両音評価装置1若しくは収音装置2の処理状況等を出力する。出力部分109として、ディスプレイが用いられ、例えばタッチパネル式でもよい。

0036

<参照データベース>
保存部104には、予め取得された過去の評価画像と参照データとの間における連関性が記憶された参照データベースが保存される。参照データベースは、例えば過去の評価情報及び参照データを用いて、連関度を算出するアルゴリズムで形成される。

0037

参照データベースは、例えば過去の評価画像、及び参照データを学習データとした公知の機械学習により構築され、例えば機械学習として深層学習が用いられる。この場合、連関性は、機械学習の過程で適宜更新され、例えば過去の評価画像、及び参照データに基づいて最適化された関数分類器)を示す。参照データベースには、例えば学習データに用いられた過去の評価画像、及び参照データが記憶される。なお、参照データベースがニューラルネットワークで構築される場合、連関性として重み変数が用いられてもよい。

0038

過去の評価画像は、上述した評価画像と同種の情報を示す。参照データは、過去の評価画像に紐づけられている。例えば、過去の評価画像が高騒音車両の音に基づいて生成されていた場合、参照データとして、高騒音車両である旨を評価結果に反映させるための情報が用いられる。

0039

参照データは、複数の評価基準を含む。参照データは、例えば「正常」、「異常」等の断定的な評価基準を含むほか、例えば「××Hzが高い」、「騒音として感じられる可能性あり」等の音の特徴を表した評価基準を含んでもよい。

0040

連関性は、例えば図4に示すように、過去の評価画像と、参照データとの関係の度合いを示す。連関性を用いることで、過去の評価画像に含まれる複数の画像データと、参照データ内に含まれる複数の評価基準データとを紐づけて記憶させることができる。このため、連関性を介して、1つの画像データに対して複数の評価基準データを紐づけることができ、多角的な評価結果の導出を実現することができる。これにより、それぞれ複数のデータを有する過去の評価画像と、参照データとの間における複雑な関係性を、連関性により高精度に示すことができる。従って、評価結果の精度を向上させることが可能となる。

0041

連関性は、各画像データと、各評価基準データとをそれぞれ紐づける複数の連関度を有する。連関度は、例えば百分率、10段階、又は5段階等の3段階以上で示され、例えば線の特徴(例えば太さ等)で示される。例えば、過去の評価画像に含まれる「画像A」は、参照データに含まれる「評価基準A」との間の連関度AA「50%」を示し、参照データに含まれる「評価基準B」との間の連関度AB「12%」を示す。すなわち、「連関度」は、各データ間における繋がりの度合いを示しており、例えば連関度が高いほど、各データの繋がりが強いことを示す。なお、連関度は、「あり」又は「なし」等2段階で示されてもよい。

0042

なお、過去の評価画像は、スペクトログラム等に基づく画像データ形式で参照データベースに記憶されるほか、例えば数値、行列、又はヒストグラム等の形式で記憶されてもよい。また、参照データは、文字列等の形式で参照データベースに記憶されるほか、例えば数値、行列、又はヒストグラム等の形式で記憶されてもよい。

0043

連関度は、例えば図5に示すように、複数の画像データの組み合わせと、1つの評価基準データとを紐づけてもよい。例えば、過去の評価画像に含まれる「画像A」、及び「画像D」の組み合わせは、「評価基準A」との間の連関度ADA「60%」を示し、「評価基準B」との間の連関度ADB「30%」を示す。この場合、参照データベースを参照して評価する評価画像が、「画像A」及び「画像D」のいずれにも類似する場合等においても、定量的な評価を実施することができる。

0044

なお、参照データベースには、例えば複数の評価基準に対して導出される評価結果のデータセットが記憶されてもよい。この場合、例えば「評価基準A」が選択されたときに、評価結果「正常」等を導出するほか、例えば「評価基準A」及び「評価基準B」が選択されたときに、評価結果「異常の可能性が高い」等を導出されるようにしてもよい。また、連関度を重み付けとして、評価結果が導出されるようにしてもよい。

0045

なお、収音装置2としてセンサアレイが用いる場合、評価位置9aにおける過去の評価画像及び参照データを用いて、参照データベースが構築される。このため、参照データベースを構築するために必要な過去の評価画像の数を少なくすることができる。

0046

図3(b)は、車両音評価装置1の機能の一例を示す模式図である。車両音評価装置1は、取得部11と、生成部12と、導出部13と、出力部14と、記憶部15とを備え、例えば更新部16を有してもよい。なお、図3(b)に示した各機能は、CPU101が、RAM103を作業領域として、保存部104等に記憶されたプログラムを実行することにより実現され、例えば人工知能等により制御されてもよい。

0047

<取得部11>
取得部11は、時間波形データを取得する。取得部11は、例えば時間波形データの対象となる車両8に関する特徴(例えば車種、マフラーの種類、運転者の過去の取り締まり回数、運転者の年齢等)や、周囲環境の特徴(例えば一般道高速道路、住宅密集地、幹線道路、周囲から発せられる音が大きい場所等)を取得してもよい。この場合、例えば入力部分108及びI/F106を介して、利用者が適宜入力する。これにより、各特徴に応じた時間波形データの評価結果を得ることができ、評価結果の精度をさらに向上させることが可能となる。なお、各特徴の取得有無に関しては、任意に設定できる。

0048

収音装置2としてセンサアレイが用いられた場合、取得部11は、例えば図3(c)に示すように、抽出部111を有する。抽出部111は、センサアレイから取得された時間波形データ群(複数の時間波形データ)から、評価位置9aで発せられた音に基づく特定の時間波形データを抽出する。抽出部111は、例えば公知のビームフォーミング遅延和アレー)により時間波形データを抽出する。この場合、予めマイクロホン毎の相対的な位置に基づき、抽出条件を設定する。

0049

<生成部12>
生成部12は、時間波形データの一部に基づき、評価画像を複数生成する。生成部12は、例えば図2(c)に示すように、時間波形データを所定の期間(例えば第1期間T1〜第4期間T4)に対する評価画像(例えば第1評価画像〜第4評価画像)を、フーリエ変換等を用いて生成する。なお、所定の期間及び評価画像を生成する数は、任意に設定できる。

0050

生成部12は、例えばバックグラウンドを考慮して評価画像を生成してもよい。この場合、車両8が走行していないときの時間波形データを予め取得部11等を介して取得し、評価対象となる時間波形データとの差分結果に基づいて評価画像が生成される。

0051

<導出部13>
導出部13は、参照データベースを参照し、複数の評価画像に対する評価結果を導出する。導出部13は、複数の評価画像毎に判定を実施した判定結果を生成した上で、総合的に判定した結果を評価結果として導出する。導出部13は、例えば判定結果における内容の頻度に応じて、総合的に判定した結果を評価結果として導出するほか、例えば異常又は正常な音と判定された判定結果が1つでもある場合には、異常又は正常な音である旨を判定した評価結果を導出してもよい。

0052

導出部13は、例えば連関性(分類器)を介して、複数の評価画像に紐づく複数の評価基準を選択する。導出部13は、例えばデータセットを用いて、各評価基準に対応する評価結果を導出する。

0053

導出部13は、取得した複数の評価基準のうち、例えば複数の評価画像と紐づく連関度が最も高い評価基準を選択し、評価画像に対する判定結果とする。なお、選択される評価基準は複数でもよく、その場合、例えば予め設定された閾値以上の連関度に紐づく評価基準を選択するようにしてもよい。導出部13は、評価画像毎に選択された複数の判定基準に基づき、評価結果を導出する。

0054

導出部13は、例えば選択された複数の評価基準毎に音の特徴が正常か否かを判定した判定結果を生成し、複数の判定結果に基づき評価結果を導出してもよい。この場合、例えば選択された複数の評価基準のうち、音の特徴が正常と判定された評価基準の数と、異常と判定された評価基準の数とを比較した結果を反映させた評価結果が生成されるようにしてもよい。

0055

導出部13は、例えば図4に示した参照データベースを参照した場合、評価画像と同一又は類似する過去の評価画像(例えば「画像A」:第1画像データとする)を選択する。過去の評価画像として、評価画像と一部一致又は完全一致する画像が選択されるほか、例えば類似する画像が選択される。なお、選択される類似度の度合いについては、任意に設定できる。また、第1画像データとして、複数の画像データが用いられてもよい。

0056

導出部13は、選択した第1画像データに紐づく評価基準(第1評価基準とする)、及び第1画像データと第1評価基準との間における連関度(例えば連関度AA:第1連関度とする)を選択する。例えば導出部13は、第1画像データ「画像A」に紐づく第1評価基準「評価基準A」、及び「評価基準A」と「画像A」との間における第1連関度「50%」を選択し、評価情報として取得する。また、評価基準及び連関度を複数選択する場合、上述した「評価基準A」及び「50%」に加えて、第1画像データ「画像A」に紐づく第1評価基準「評価基準B」、及び「画像A」と「評価基準B」との間における第1連関度「12%」、等を、第1評価基準及び第1連関度として選択してもよい。このように選択された第1評価基準及び第1連関度に基づき、評価結果が導出される。なお、導出部13は、例えば上述したデータセットを参照して評価結果を導出してもよい。

0057

<出力部14>
出力部14は、評価結果を出力する。出力部14は、I/F107を介して出力部分109に評価結果を送信するほか、例えばI/F105を介して、他の端末等に評価結果を送信する。

0058

出力部14は、例えば評価結果に基づき、評価結果を出力部分109等に出力するか否かを判定してもよい。出力するか否かの判定基準は、例えば利用者が予め閾値等を設定してもよい。

0059

<記憶部15>
記憶部15は、保存部104に保存された参照データベース等の各種データを必要に応じて取出す。記憶部15は、各構成11〜14により取得又は生成された各種データを、必要に応じて保存部104に保存する。

0060

<更新部16>
更新部16は、例えば参照データベースを更新する。更新部16は、過去の評価画像と、参照データとの間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関性に反映させる。例えば導出部13により導出された評価結果を踏まえて、利用者が評価結果の精度を検討し、検討結果を車両音評価装置1が取得した場合、更新部16は、検討結果に基づき参照データベースに含まれる連関性を更新する。

0061

(車両音評価システム100の動作の一例)
次に、本実施形態における車両音評価システム100の動作の一例について説明する。図6は、本実施形態における車両音評価システム100の動作の一例を示すフローチャートである。

0062

<取得手段S110>
図6示すように、音に基づく時間波形データを取得する(取得手段S110)。取得部11は、収音装置2から時間波形データを取得する。なお、取得部11が取得する時間波形データの頻度やタイミングについては、任意に設定できる。取得部11は、例えば記憶部15を介して、保存部104に時間波形データを保存してもよい。

0063

例えば収音装置2としてセンサアレイが用いられる場合、取得手段S110は、抽出手段S111を有してもよい。抽出手段S111において、抽出部111は、センサアレイから取得された時間波形データ群から、評価位置9aで発せられた音に基づく時間波形データを抽出する。このため、周辺環境から発せられる環境音(ノイズ)を容易に除去することができる。

0064

<生成手段S120>
次に、時間波形データの一部に基づき、時間軸、周波数軸、及び信号強度を示す評価画像を、複数生成する(生成手段S120)。生成部12は、例えばフーリエ変換を用いて、時間波形データの所定期間における振幅に対する周波数を算出し、評価画像を生成する。生成部12は、例えば記憶部15を介して、保存部104に評価画像を保存してもよい。

0065

<導出手段S130>
次に、参照データベースを参照し、複数の評価画像に対する評価結果を導出する(導出手段S130)。導出部13は、例えば参照データベースに記憶された過去の評価画像のうち、各評価画像と同一又は類似する画像を含む第1画像データを選択する。導出部13は、参照データベースに記憶された参照データのうち、選択した第1画像データに紐づく第1評価基準を選択し、第1画像データと第1評価基準との間における第1連関度を選択する。導出部13は、例えばデータセットを参照して第1評価基準に対応する評価結果を導出してもよい。

0066

導出部13は、例えば第1評価基準(複数の評価基準)毎に音の特徴が正常か否かを判定した判定結果を生成し、複数の判定結果に基づき評価結果を導出してもよい。

0067

その後、必要に応じて出力部14が評価結果を出力部分109等の出力し、本実施形態における車両音評価システム100の動作が終了する。

0068

<更新手段S140>
なお、例えば過去の評価画像と、参照データとの間の関係を新たに取得した場合には、関係を連関度に反映させてもよい(更新手段S140)。更新部16は、評価結果に対する利用者の検討結果に基づき、参照データベースに含まれる連関性を更新する。なお、更新部16を実施するタイミングや頻度は、任意である。

0069

本実施形態によれば、導出手段S130は、参照データベースを参照し、複数の評価画像に対する評価結果を導出する。このため、周辺環境の僅かな違いに伴う音の違い等を含む過去の評価画像及び参照データに基づく評価を実施することができる。これにより、高精度な評価結果を得ることが可能となる。

0070

また、本実施形態によれば、生成手段S120は、時間波形データの一部に基づき、評価画像を複数生成する。このため、例えば固定された音センサを用いた場合においても、車両8が接近して遠ざかるまでの一定期間の音を総合的に評価することができる。これにより、走行中の車両特有の音を定量的に評価することが可能となる。

0071

また、本実施形態によれば、参照データベースは、過去の評価画像、及び参照データを学習データとして機械学習により構築される。このため、音の大きさに対して閾値を設定する場合等に比べて、主観を排除した評価を実施することができる。これにより、評価結果のバラつきを低減させることが可能となる。

0072

また、本実施形態によれば、導出手段S130は、参照データのうち、複数の評価画像毎に紐づく評価基準を選択し、複数の評価基準に基づき、音の特徴が正常か否かを判定した判定結果を生成し、複数の判定結果に基づき評価結果を導出する。このため、評価画像毎に紐づく評価基準を選択することで、評価画像毎に独立した判定を実施した上で、総合的な評価結果を得ることができる。これにより、例えば路面形状等に起因して走行音にバラつきが発生した場合においても、高精度な評価結果を得ることが可能となる。

0073

また、本実施形態によれば、抽出手段S111は、センサアレイから取得された時間波形データ群から、評価位置9aで発せられた音に基づく時間波形データを抽出する。このため、周辺環境から発せられる環境音(ノイズ)を容易に除去することができる。これにより、さらに高精度な評価結果を得ることが可能となる。特に、評価位置9aを固定することで、参照データベースを構築するために必要な過去の評価画像の数を少なくすることができる。これにより、過去の評価画像を準備する時間の削減や、参照データベースに記憶させるデータ容量の削減を実現することが可能となる。

0074

また、本実施形態によれば、導出部13は、参照データベースを参照し、複数の評価画像に対する評価結果を導出する。このため、周辺環境の僅かな違いに伴う音の違い等を含む過去の評価画像及び参照データに基づく評価を実施することができる。これにより、高精度な評価結果を得ることが可能となる。

0075

また、本実施形態によれば、生成部12は、時間波形データの一部に基づき、評価画像を複数生成する。このため、例えば固定された音センサを用いた場合においても、車両8が接近して遠ざかるまでの一定期間の音を総合的に評価することができる。これにより、走行中の車両特有の音を定量的に評価することが可能となる。

0076

本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

0077

1 :車両音評価装置
10 :筐体
11 :取得部
12 :生成部
13 :導出部
14 :出力部
15 :記憶部
16 :更新部
2 :収音装置
8 :車両
9 :道路
9a :評価位置
100 :車両音評価システム
101 :CPU
102 :ROM
103 :RAM
104 :保存部
105 :I/F
106 :I/F
107 :I/F
108 :入力部分
109 :出力部分
110 :内部バス
111 :抽出部
S110 :取得手段
S111 :抽出手段
S120 :生成手段
S130 :導出手段
S140 :更新手段

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