cntk 2.5 を使った砂防ダムの監視カメラによる水量の観測から、鉄砲水発生を予測

『砂防ダムの監視カメラによる水量の観測から、鉄砲水発生を予測する』
大雑把に言えば、大体、下記の機能で構成します。

1. システムの概要
1) 砂防ダムの水量の認識。
2) 砂防ダム上流域の降水量から砂防ダムの水量の増加の予測。
3) 鉄砲水の発生の予測。

では、各機能の概要を説明します。

以上の、応用のシステムを考えてみました。

2. 開発の進め方。
 開発と言っても、実際にハードを整備して、開発を行うのでは無く、今回は各要素技術
が実際に機能するかの見極めを行います。それに関する方針を決めたいと思います。

1) 砂防ダムの水量の認識 に関して
  実際の砂防ダムか最悪、近くの川の写真を何枚か撮って、水の部分をGimpなどで加工して、
  枚数を稼いで、トレーニングデータとします。
　トレーニングが完了したら、トレーニングで未使用の画像を使って評価してみて、
　ちゃんっと水量の分類が出来るのかを検証します。この分類がある程度できれば、此処での
　開発は完了とします。

2) 砂防ダム上流域の降水量から砂防ダムの水量の増加の予測　に関しては、
　ここでも、トレーニングデータは、上流域の数か所に設置した雨量計の計測値と、
　タイムラグを置いた下流の観測点での水量の値を、自分でエミュレートして作成したもの
　とを用意します。
　ここでの確認事項は、ダミーのトレーニングデータでトレーニングして、下流の砂防ダムに
　見立てた観測点での水量の増加を、時間ラグが加味された状態で、予測できるモデルが作成
　出来るかです。これが出来ればOKとします。

3) 鉄砲水の発生の予測　に関しては、
　ここでは、２つのダミーの入力を用いて、２つのモデルで同時に評価を行って、その結果を
　受け取って、以後の処理で、生かせるのかの判断です。
　ここでのプログラムの構成を、１プロセスで行うのか、それぞれの入力を別プロセスで
　行う、複数プロセス構成でも行うのかを判断するため、パイロットプログラムを作って
　動作確認をしてOKとします。

今後は、空いた時間を使って、各要素の部分を具体的に検討して、
造っていきたいと思います。

まだまだ、機械学習の勉強が足りませんが、具体的な作業を
進めることで、足りない知識も出てきてより深い勉強ができるのではと、
思っています。 
但し、機械学習に関しては、初心者ですが、こう言ったシステムを作るのは、
おんちゃんは、昔取った杵柄で、結構お手の物です。

ソフト開発のSEと言うのは、何にもない白紙の状態からやりたい事を、
書とめて、まとめ上げて、具体的なものに作り上げる事をする。
これは、ある意味、製造者、創作者ではあるけれで、業種はサービス業になるのは、
何か他の物(機械製品、電気製品、車 etc)を作っている製造業より低く見られている
ような気がするのは、おんちゃんだけ!!