To accurately predict or estimate a change state of an apparatus, a member and so on continuously changing during a course of time by using a convolution neural network.SOLUTION: The present invention is directed to a convolution neural network matrix data generating method of executing convolution calculation based on matrix data arranged by setting vehicle information as a component of a matrix. The matrix data is formed of predetermined time-series data in which each row of the matrix is continuously changed during a course of time in an arrangement direction of each column. The time-series data is formed of first data having high influence on the convolution calculation and second data having lower influence as compared with the first data. The convolution calculation is executed by using a kernel which sections the matrix data with the same number of the rows and the columns as predetermined coefficients, and at least one row of the first data is arranged for the same number of rows as the coefficients (step S5).SELECTED DRAWING: Figure 5
【課題】畳み込みニューラルネットワークを適用して、時間的に連続して変化する装置や部材等の変化状態を精度よく予測または推定する。【解決手段】車両情報を行列の成分として配列する行列データを基に畳み込み演算を実行する畳み込みニューラルネットワーク用の行列データの生成方法であって、前記行列データは、各行がそれぞれ各列の配列方向で時間的に連続して変化する所定の時系列データによって構成され、前記時系列データは、前記畳み込み演算に対する影響度が高い第1データ、および、前記第1データよりも前記影響度が低い第2データによって構成され、前記畳み込み演算は、前記行列データを所定の係数分の前記行および前記列で区画するカーネルを用いて実行されるものであり、前記係数分の前記行ごとに、少なくとも1行の前記第1データを配列する(ステップS5)。【選択図】図5
CONVOLUTION NEURAL NETWORK MATRIX DATA GENERATING METHOD, AND LEARNING SYSTEM AND LEARNING APPARATUS USING CONVOLUTION NEURAL NETWORK
畳み込みニューラルネットワーク用行列データの生成方法、ならびに、畳み込みニューラルネットワークを用いた学習システムおよび学習装置
2024-03-13
Patent
Electronic Resource
Japanese
European Patent Office | 2024
|Vehicle Counting based on Convolution Neural Network
IEEE | 2023
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