CN109906366A - 监控系统 - Google Patents

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CN109906366A
CN109906366A CN201780068220.XA CN201780068220A CN109906366A CN 109906366 A CN109906366 A CN 109906366A CN 201780068220 A CN201780068220 A CN 201780068220A CN 109906366 A CN109906366 A CN 109906366A
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Abstract

本发明提供一种监控系统，监控系统(1)具备轴荷计测部(300)和状态估计部(400)。轴荷计测部(300)根据在具有车辆(130)通过的行驶道路(101)的构造物(102)的给定地点拍摄了车辆(130)通过时的行驶道路(101)的第1摄像图像，检测行驶道路(101)的路面位移，根据路面位移和位移系数来计算车辆(130)的轴荷。状态估计部(400)根据轴荷计测部(300)计算出的轴荷来生成轴荷分布，利用轴荷分布来计算构造物(102)的劣化程度。

Description

监控系统
技术领域
本公开涉及对作为计测对象的构造物的状态进行监控的监控系统。
背景技术
专利文献1公开了一种桥梁的剩余寿命预测方法。在该方法中，关于桥梁测定当前时刻的按车辆重量分类的通过台数并求出疲劳损伤度，根据当前时刻的疲劳损伤度来估计关于桥梁的今后的疲劳损伤的进展。另一方面，基于桥梁周边的今后的城市规划，估计桥梁上发生的今后的交通量的按车辆重量分类的台数变化。而且，通过使得由今后的交通量的变化引起的疲劳损伤度的变化反映到先前估计的今后的疲劳损伤的进展中，由此来修正今后的疲劳损伤的进展的预测值。然后，根据被修正的今后的疲劳损伤的进展来预测桥梁的剩余寿命。
在先技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2004-44116号公报
发明内容
本公开提供一种根据拍摄了构造物的摄像图像来估计构造物的劣化状态的监控系统。
本公开中的监控系统具备轴荷计测部和状态估计部。轴荷计测部根据在具有车辆通过的行驶道路的构造物的给定地点拍摄了车辆通过时的行驶道路的第1摄像图像，检测行驶道路的路面位移，根据路面位移和行驶道路的位移系数来计算车辆的轴荷。状态估计部根据轴荷计测部计算出的轴荷来生成轴荷分布，利用轴荷分布来估计构造物的劣化程度。
本公开中的监控系统能够根据拍摄了构造物的摄像图像来估计构造物的劣化状态。
附图说明
图1是说明累积损害规则的图。
图2是表示实施方式1所涉及的监控系统的整体结构的概要图。
图3是说明实施方式1所涉及的监控系统的动作的流程图。
图4是说明行驶道路的位移量与轴荷的关系的图。
图5是表示轴荷累计部生成的轴荷分布的一例的图。
图6是表示实施方式2所涉及的轴荷计测部的结构的框图。
图7是说明实施方式2所涉及的监控系统的动作的流程图。
图8是说明摄像图像中的检测位移量的区域的一例的图。
图9是说明摄像图像中的检测位移量的区域的另一例的图。
图10是表示实施方式3所涉及的轴荷计测部的结构的框图。
图11是说明实施方式3所涉及的监控系统的动作的流程图。
图12A是说明单轮胎处的路面位移量的图。
图12B是说明双轮胎处的路面位移量的图。
图13是表示实施方式4所涉及的监控系统的整体结构的概要图。
图14是表示实施方式4所涉及的轴荷计测部的结构的框图。
图15是表示轴荷分布的一例的图。
图16是表示位移分布的一例的图。
图17是表示实施方式5所涉及的监控系统的整体结构的概要图。
图18是表示摄像图像的一例的图。
图19是表示存储部中存储的轴荷表格的一例的图。
图20是表示实施方式6所涉及的监控系统的整体结构的概要图。
图21是说明路面的弯曲的图。
图22是表示弯曲分布的一例的图。
图23是说明沥青铺设的道路的结构的图。
图24是说明弯曲分布的测定的图。
图25是表示实施方式7所涉及的监控系统的整体结构的概要图。
图26是表示实施方式8所涉及的监控系统的整体结构的概要图。
图27是表示轴荷提取部存储的轴荷表格的一例的图。
图28是说明混凝土铺设道路的劣化的图。
具体实施方式
在本公开中，说明对在具有车辆的行驶道路的构造物(例如，道路桥、高速道路、铺设道路等的基础设施)中，起因于车辆在该构造物上行驶而发生的劣化、异常这样的状态进行估计的监控系统。另外，在本公开中，行驶道路也包含于构造物。
以下，适当地参照附图来详细地说明实施方式。不过，有时省略必要以上的详细说明。例如，有时省略已经熟知的事项的详细说明、对于实质相同的结构的重复说明。这是为了避免以下的说明变得不必要地冗余，使本领域技术人员容易理解的缘故。
另外，添加的附图以及以下的说明是为了本领域技术人员充分地理解本公开而提供的，主旨不在于通过它们来限定权利要求书记载的主题。
(实施方式1)
[1-1.累积损害规则]
一般，作为评价桥梁的劣化、疲劳损伤度的见解，有累积损害规则。
图1是说明累积损害规则的图。图1表示应力范围的频度与疲劳寿命的关系。累积损害规则是如以下那样考虑的规则。对于施加于构件的应力范围Δσk，施加Nk次会在构件中产生劣化、疲劳损伤的情况下，将应力范围Δσk施加一次引起的疲劳损伤的程度考虑为1/Nk。而且，认为在施加各种各样的应力的状态下该应力的累计值达到疲劳损伤条件Z的时间点会产生疲劳损伤。此时，疲劳损伤条件Z由(数学式1)来表示。
(数学式1)
n1/N1+n2/N2+…nh/Nh+…nk/Nk+…≥Z
(数学式1)示出构件中累积的疲劳损伤条件Z能够由各疲劳损伤n1/N1、n2/N2、...的线性和来表示。
例如，在设计桥梁时，通常基于在该桥梁上通行的车辆的重量和台数的预测值，在考虑安全性的基础上进行疲劳设计。而且，通过实验或者分析，根据施加于桥梁的载荷来求出应力级，基于此能够求出因车辆通行而施加于桥梁的载荷所引起的应力范围及其累积值。根据该应力范围和累积值，能够基于累积损害规则的思想来估计劣化或疲劳损伤的程度。
但是，关于车辆在桥梁通行时施加的载荷，由于车辆具有多个车轴，因此实际上不是车辆整体的重量而成为每个车轴的轴荷。进而，在桥梁的构件为钢构件的情况下，已知载荷导致的疲劳损伤成为施加的应力范围的三次方以及反复次数的一次方。例如，与施加了10吨的轴荷的情况相比，施加了15吨的轴荷的情况下的应力范围根据(15/10)3＝3.375可知相当于3.375倍。
因此，在车轴数为2轴且车辆整体的重量为20吨的车辆中，在轴荷的各轴各10吨的情况、和轴荷的各轴为5吨和15吨的情况下，给予桥梁的疲劳损伤程度不同。由此，一律用基于车辆的总重量的应力范围置换载荷引起的应力并以累积损害规则进行评价的话，则疲劳损伤程度的估计值会产生误差。
因此，本公开的监控系统计测在桥梁通行的车辆的轴荷，利用与该轴荷对应的应力范围，基于累积损害规则来评价桥梁的疲劳损伤程度。
[1-2.结构]
[1-2-1.监控系统]
图2是表示实施方式1所涉及的监控系统的结构的概要图。
如图2所示，实施方式1所涉及的监控系统1由摄像装置200、轴荷计测部300和状态估计部400构成。监控系统1监控具有车辆130行驶的行驶道路101的构造物的状态。在实施方式1中，将行驶道路101为沥青路面且构造物为桥梁102的情况作为一例来进行说明。
摄像装置200在车辆130通过的时间点拍摄作为摄像对象的行驶道路101。摄像装置200预先决定方向来设置，使得拍摄在行驶道路101上车辆130的车轮频繁地通过的地点。轴荷计测部300利用摄像装置200拍摄的摄像图像来计测行驶的车辆130的每个车轴的载荷(轴荷)。状态估计部400基于由轴荷计测部300计测出的轴荷来估计桥梁102的状态。
[1-2-2.轴荷计测部]
如图2所示那样，轴荷计测部300具备图像输入部301、位移量检测部302和轴荷计算部303。
轴荷计测部300例如通过在具备微处理器(未图示)和存储器(未图示)的计算机(未图示)中由微处理器执行存储于存储器的程序来实现。
图像输入部301受理由摄像装置200拍摄的摄像图像的输入。在此，例如，图像输入部301受理4096×2160像素的数字图像的输入。此外，摄像图像的输入可经由基于无线或者有线的通信、或者记录介质来进行。
位移量检测部302利用由图像输入部301受理的拍摄了车辆通过时的行驶道路101的摄像图像，检测由于车辆行驶而对行驶道路101施加轴荷从而在该行驶道路101的表面附近产生的位移所对应的、该摄像图像中的位移量。
换言之，位移量检测部302通过比较由图像输入部301受理的多个摄像图像之中的、在行驶道路101未产生位移的摄像图像和在行驶道路101产生了位移的摄像图像，由此来检测位移量。图像间的位移量的检测能够通过利用块匹配、相关法、光流来实现。该位移量例如作为成为比较对象的图像间的、表示行驶道路101上的同一地点所对应的像素位置的差的像素数来计算。此外，未产生位移的摄像图像可以是预先在不存在载荷对象的状态下拍摄的摄像图像，也可以是在时间上连续地拍摄的多个摄像图像中图像变化量为一定量以下的摄像图像，还可以是通过图像识别处理判定为不存在载荷对象的摄像图像。
轴荷计算部303根据位移量检测部302检测到的行驶道路101的位移量来计算通过的车辆的轴荷。具体而言，轴荷计算部303利用起因于在行驶道路101施加了车轮的轴荷而在行驶道路101产生位移的情况下的、表示轴荷与位移量的关系的关系式、以及作为在该关系式中用到的系数的位移系数，对轴荷进行计算。轴荷计算部303预先存储关系式和位移系数。
一般而言，轴荷w(kg)作为位移量d(像素数)的函数f而用w＝f(d)的式子表现。在本公开中，将函数f用一次式近似来处理。轴荷计算部303利用将变量表示为d、将位移系数表示为α的一次式w＝αd作为关系式来存储。
该位移系数α根据构成行驶道路101的沥青等的种类、组成而不同。预先使轴荷已知的车辆在行驶道路101上行驶，对轴荷与车辆行驶时的行驶道路101的位移量的关系进行调查，由此事前确定位移系数α，并预先存储至轴荷计算部303。若位移量检测部302检测到行驶道路101的位移量，则将该位移量换算为通过车辆的轴荷，并将换算后的轴荷输出至状态估计部400。
[1-2-3.状态估计部]
如图2所示那样，状态估计部400具备轴荷累计部401和状态分析部402。
状态估计部400例如通过在具备微处理器(未图示)和存储器(未图示)的计算机(未图示)中由微处理器执行存储于存储器的程序来实现。
轴荷累计部401将由轴荷计算部303计算出的轴荷按其大小进行分类。例如，轴荷累计部401将1柱形块(bin)的宽度设为1吨，将从轴荷计算部303得到的轴荷分类至各柱形块，生成轴荷的直方图(轴荷分布)。
状态分析部402对由轴荷累计部401生成的轴荷分布进行分析，对具有行驶道路101的桥梁102的状态(尤其是，从车辆130施加的轴荷的影响导致的状态)进行分析。状态估计部400根据桥梁102的状态来估计桥梁102的劣化程度，进一步根据桥梁102的劣化程度来判定桥梁是否需要修补以及修补时期。
关于上述结构的监控系统1进行的动作，以下边参照附图边进行说明。
[1-3.动作]
图3是说明实施方式1所涉及的监控系统1的动作的流程图。
摄像装置200被设置在预先决定的位置、方向上，持续拍摄行驶道路101的图像。摄像装置200将拍摄的摄像图像输出至轴荷计测部300。即，轴荷计测部300获取摄像图像(步骤S900)。图像输入部301将从摄像装置200输出的摄像图像输出至位移量检测部302。
位移量检测部302进行在行驶道路101未产生位移的摄像图像(以下称为“摄像图像B”)、和从图像输入部301输出的摄像图像的比较，检测行驶道路101的位移量(步骤S901)。位移量检测部302在图像输入部301未获取到摄像图像B的情况下，等待直到由图像输入部301获取到摄像图像B为止，然后进行该位移量的检测。另外，图像输入部301也可以预先获取摄像图像B。位移量检测部302在检测到行驶道路101产生了位移量的情况下，将该位移量输出至轴荷计算部303。
轴荷计算部303根据位移量检测部302检测到的位移量来计算成为该位移的原因的车辆130的轴荷(步骤S902)。
图4是说明行驶道路的位移量与轴荷的关系的图。
图4是用图表来表示在轴荷计算部303根据位移量换算轴荷时利用的一次式w＝αd的图。在此，w为轴荷，d为位移量，α为表示斜率的位移系数。此外，在图4中，横轴表示轴荷，纵轴表示位移量(像素数)。在图4中，位移量越表示负的值，则越表示行驶道路101由于车辆130的轴荷而沉陷。
轴荷计算部303预先存储1次式w＝αd，利用该1次式，根据位移量检测部302检测到的位移量来计算车辆130的轴荷。另外，根据行驶道路101的位移量来计算轴荷的方法并不限定于利用1次式的方法。例如，也可以预先存储表示位移量与轴荷的关系的表格，利用表格将位移量换算为轴荷。轴荷计算部303将计算出的轴荷输出至状态估计部400。
在状态估计部400中，轴荷累计部401例如按照某宽度的柱形块来分类从轴荷计测部300输出的轴荷，生成轴荷分布(步骤S903)。
图5是表示轴荷累计部401生成的轴荷分布的一例的图。如图5的轴荷分布所示，横轴表示轴荷，纵轴表示轴荷的频度。
状态分析部402根据在轴荷累计部401中获得的轴荷分布来估计桥梁102的状态。状态分析部402利用图1所示的累积损害规则来计算桥梁102的疲劳寿命。状态分析部402根据计算出的疲劳寿命来估计劣化或疲劳损伤程度等状态(步骤S904)。状态分析部402例如具备使疲劳寿命与劣化或疲劳损伤的程度、检查时期、是否需要修补以及修补时期对应起来的表格。然后，状态分析部402根据表格和计算出的疲劳寿命来提取桥梁102的疲劳损伤的程度、检查时期、是否需要修补以及修补时期，并将提取出的结果作为估计结果来输出(步骤S905)。
[1-4.效果等]
本公开的监控系统1具备轴荷计测部300和状态估计部400。轴荷计测部300根据在具有车辆130通过的行驶道路101的桥梁102的给定地点拍摄了车辆130通过时的行驶道路101的摄像图像(第1摄像图像)，检测行驶道路101的位移量(路面位移)，根据位移量和位移系数来计算车辆130的轴荷。此外，状态估计部400根据轴荷计测部300计算出的轴荷来生成轴荷分布，利用轴荷分布来估计桥梁102的劣化程度。
由此，能够根据拍摄了车辆130通行的行驶道路101的摄像图像，基于累积损害规则来评价桥梁102的疲劳损伤程度。因此，无需为了精度良好地估计桥梁102的劣化、疲劳损伤的程度而设置各种计测器等，因此能够削减成本、工夫。
另外，在实施方式1中，作为对桥梁102的劣化、疲劳损伤程度进行评价的方法，以累积损害规则为例进行了说明，但评价方法并不限于此。也可以利用基于施加于桥梁102的载荷来估计劣化、疲劳损伤的其他方法。在其他方法中，本实施方式所叙述的利用轴荷的方法也是有效的，这是不言而喻的。
此外，关于轴荷的大小对疲劳损伤的影响，列举了钢构件的例子，但要评价疲劳损伤的构件并不限于此。例如，对于道路桥的底板等其他构件的评价，本实施方式所叙述的利用轴荷的方法也是有效的，这是不言而喻的。
此外，在实施方式1中，用1次式表现了位移量与轴荷的关系式，但例如也可以用2次以上的高次的函数来表现关系式。
此外，在实施方式1中，说明了预先使用轴荷已知的车辆事前确定位移系数α的方法，但确定方法并不限于此。例如，可以通过应用了多层弹性理论的分析方法、仿真来事前确定位移系数α。或者，也可以挪用在靠近行驶道路101的另一构造物的另一行驶道路确定出的结果作为位移系数α。
(实施方式2)
在实施方式2中，对位移量检测部在摄像图像的行驶道路101中根据特定的范围的区域的摄像图像检测路面位移的情况进行说明。实施方式2的监控系统由于轴荷计测部的结构与实施方式1的监控系统1不同，因此以轴荷计测部为中心，边参照附图边进行说明。
[2-1.结构]
图6是表示实施方式2中的轴荷计测部310的结构的框图。在图6中，关于进行与实施方式1的轴荷计测部300(参照图2)相同的动作的结构要素，赋予相同的符号，并省略说明。
如图6所示那样，轴荷计测部310相对于实施方式1中的轴荷计测部300(参照图2)而成为变更了一部分的功能的结构。具体而言，追加了载荷位置检测部314，进而伴随着该追加而将位移量检测部302重新设为位移量检测部312。因此，在此，以载荷位置检测部314和位移量检测部312为中心进行说明。
载荷位置检测部314根据拍摄了车辆130的行驶道路101的多个摄像图像来检测车辆130的车轮部分，输出行驶道路101中与车轮靠近的区域的摄像图像上的坐标。
位移量检测部312基于从载荷位置检测部314输出的坐标，比较由图像输入部301受理的多个摄像图像之中的、在行驶道路101内的特定的区域未产生位移的摄像图像和在行驶道路101内的特定的区域产生了位移的摄像图像。由此，位移量检测部312对位移量进行检测。
[2-2.动作]
图7是说明实施方式2所涉及的监控系统的动作的流程图。在图7中，对于进行与图3的流程图相同的动作的步骤赋予相同的符号，并省略说明。
载荷位置检测部314通过图像处理在由图像输入部301受理的多个摄像图像内检测相当于车辆130的车轮的部分。作为检测车轮的方法，可以采用通过模板匹配检测车轮的方法。在模板匹配中，将与车轮的形状相匹配的模板预先保存至载荷位置检测部314，将该模板与摄像图像进行比较。此外，也可以采用利用车轮的形状为圆形这一特性从图像内搜索圆形的对象的方法。此外，也可以采用事前通过机器学习来学习多个车轮的影像，通过人工智能从图像中检测车轮的方法等。载荷位置检测部314在检测到车轮之后，检测车轮和行驶道路101的相接的部分在图像上的坐标。即，载荷位置检测部314在摄像图像内检测载荷位置(步骤S906)。
图8是说明摄像图像中的检测位移量的区域的一例的图。图9是说明摄像图像中的检测位移量的区域的另一例的图。
如图8那样，摄像装置200被设置为对图像的下侧成为行驶道路101的摄像图像进行拍摄。载荷位置检测部314在检测到车轮131之后，将通过车轮的大致中心的轴与行驶道路101的区域相接的地点110设为车轮131和行驶道路101的相接的位置。然后，载荷位置检测部314求出该位置在图像上的坐标并输出。
位移量检测部312根据基于从载荷位置检测部314输出的坐标而设定的摄像图像上的特定的区域来检测行驶道路101的位移量(步骤S911)。例如，位移量检测部312作为检测位移量的区域，例如，可以如图8的区域111那样，在地点110的正下方或其附近设置特定的区域。此外，如图9所示，位移量检测部312作为检测位移量的区域，也可以如多个区域112那样，在地点110的下方的范围设置特定的区域。
在利用图8的区域111的情况下，由于检测最受轴荷影响的部分的位移，因此能够期待精度高的位移检测。但是，反之，在因某些理由混入了噪声的情况下，有可能无法检测位移。相对于此，在利用图9的多个区域112的情况下，通过将在多个区域112获得的位移平均化，从而能够实现耐噪声的位移检测。此外，无论怎样设定检测位移的区域，均能够限定于最易受到轴荷影响的车轮131的正下方的区域附近来检测行驶道路101的位移。因而，能够检测与车辆的轴荷值的相关程度高的位移量。
此外，位移的产生存在某种程度的时间延迟。因而，例如，将检测位移量的区域111或多个区域112设定为相对于地点110偏靠车辆130的行进方向的后方侧也是有效的。
[2-3.效果等]
如以上，在实施方式2中，轴荷计测部310检测车辆130的车轮131，在摄像图像的行驶道路中，根据靠近车轮131的区域的摄像图像来检测路面位移。从最易受到轴荷影响的车轮131的正下方或其附近的区域检测路面位移，因此能够获得与车辆130的轴荷的相关程度高的位移量。因此，能够精度更良好地估计桥梁102的劣化、疲劳损伤的程度。
(实施方式3)
关于实施方式3中的轴荷计测部，轴荷计算部根据行驶车辆中的每个车轮的轮胎数来计算轴荷。实施方式3的监控系统由于轴荷计测部的结构与实施方式1的监控系统1不同，因此以轴荷计测部为中心，边参照附图边进行说明。
以下，关于其详情，边参照附图边进行说明。
[3-1.结构]
图10是表示实施方式3中的轴荷计测部320的结构的框图。在图10中，关于进行与实施方式2的轴荷计测部310(参照图6)相同的动作的结构要素赋予相同的符号，并省略说明。如图10所示那样，轴荷计测部320相对于实施方式2中的轴荷计测部310而成为变更了一部分的功能的结构。具体而言，追加了轮胎数检测部325，进而伴随着该追加而将轴荷计算部303重新设为轴荷计算部323。因此，在此，以轮胎数检测部325和轴荷计算部323为中心进行说明。
轮胎数检测部325根据拍摄了车辆的行驶道路101的多个摄像图像来检测车辆的每个车轴的轮胎数。在此，车轮一般有被称为单轮胎、双轮胎的种类。在单轮胎时，在车轴装配两个轮胎，在双轮胎时，在车轴装配四个轮胎。轮胎数检测部325根据摄像图像来判别每个车轮的轮胎数，并输出其结果。
轴荷计算部323根据从位移量检测部322输出的位移量和从轮胎数检测部325供给的轮胎数来计算轴荷值。
关于上述结构的轴荷计测部320进行的动作，以下边参照附图边进行说明。
[3-2.动作]
图11是说明实施方式3所涉及的监控系统的动作的流程图。在图11中，对于进行与图7的流程图相同的动作的步骤赋予相同的符号，并省略说明。
轮胎数检测部325通过图像处理从由图像输入部301受理的多个摄像图像内检测相当于行驶车辆的车轮的部分。轮胎数检测部325以与载荷位置检测部314同样的方法来进行车轮的检测。轮胎数检测部325从检测到的车轮的图像检测每个车轮的轮胎数(步骤S907)。
作为检测车轮的轮胎数的方法，可以采用通过模板匹配检测轮胎数的方法。在模板匹配中，将与车轮的种类的形状相匹配的模板预先保存至轮胎数检测部325，将该模板与摄像图像进行比较。此外，也可以采用根据车轮的形状从图像内搜索双轮胎的对象的方法。此外，也可以采用事前通过机器学习来学习多个车轮的影像，通过人工智能从图像中检测车轮的轮胎数的方法等。轮胎数检测部325将车轮的轮胎数的检测结果输出至轴荷计算部323。
轴荷计算部323按照轮胎数检测部325检测到的车轮的轮胎数，根据位移量来计算轴荷(步骤S912)。
首先，关于车轮的轮胎数导致的路面位移的差异，利用图12A以及图12B来进行说明。图12A是说明单轮胎处的路面位移量的图。图12B是说明双轮胎处的路面位移量的图。
如图12A所示，例如在轴荷为10吨的车辆中，单侧的车轮的轮载荷在理想情况下为5吨。在车轮为单轮胎的情况下，从一个轮胎132向行驶道路的路面施加5吨的载荷，路面位移如位移113那样。相对于此，如图12B所示，在车轮为双轮胎的情况下，从两个轮胎133、134向行驶道路的路面施加5吨的轮载荷。这是由于，若车轮附带的轮胎数增加，则每个轮胎施加的载荷减少(压力变小)，路面位移也变小。该情况下的行驶道路的路面位移成为从轮胎133施加的2.5吨的载荷引起的位移114与从轮胎134施加的2.5吨的载荷引起的位移115被合成后的位移116。
如图12A以及图12B所示，关于行驶道路的位移，即便轴荷或轮载荷相同，与单轮胎相比，双轮胎变得更小。由此，如果根据车轮的轮胎数来变更从位移量换算为轴荷时的位移系数，则能够提高轴荷的估计精度。
轴荷计算部323例如在利用一次式w＝αd来计算轴荷的情况下，根据车轮的轮胎数来变更位移系数α。轴荷计算部323在车轮为单轮胎的情况下利用位移系数α。在双轮胎的情况下，相对于单轮胎而载荷点分散，位移变小。因而，轴荷计算部323对位移系数α乘以给定值γ(以后称为轮胎系数γ)来生成新的位移系数β，利用一次式w＝βd来计算轴荷。
例如，也可预先使轴荷已知的具有单轮胎的车辆和具有双轮胎的车辆在行驶道路行驶，实验性地求出此时的行驶道路101的位移，根据γ＝(车轮为单轮胎的情况下的位移)/(车轮为双轮胎的情况下的位移)的式子来求出轮胎系数γ。此外，例如，也可利用多层弹性理论将道路铺设构造模型化，将根据改变施加载荷的地方和载荷的大小进行了仿真的结果而求出的数值作为轮胎系数γ来利用。
[3-3.效果等]
如以上，在实施方式3中，轴荷计算部323还具备对每个车轮的轮胎数进行检测的轮胎数检测部325，根据轮胎数并根据路面位移来计算轴荷。
由此，能够提高轴荷估计的精度。因此，能够精度更良好地估计桥梁的劣化、疲劳损伤的程度。
另外，在单轮胎、双轮胎中，根据车轮的接地面积而施加于路面的压力会变化。因而，路面位移量也变化。由此，轮胎数检测部325除了检测轮胎数之外，还可以检测轮胎接地的范围、轮胎的种类。然后，轴荷计算部323也可根据轮胎数和轮胎接地的范围、轮胎的种类来变更位移系数α。
(实施方式4)
实施方式4中的轴荷计测部在轴荷计算部中自动计算并更新位移系数α。以下，关于其详情，边参照附图边进行说明。
[4-1.结构1
图13是表示实施方式4所涉及的监控系统的整体的结构的概要图。在图13中，对于与实施方式1的监控系统1(参照图2)相同的结构要素赋予相同的符号，并省略说明。
如图13所示，监控系统4具备轴荷仪500、摄像装置200、轴荷计测部330和状态估计部400。
在图13中，出入口103是与桥梁102的行驶道路101相连的行驶道路121上的车辆的入口和出口。轴荷仪500设置在出入口103附近，对通过出入口103的车辆130的轴荷进行测定。另外，关于出入口103，在道路为高速道路的情况下，通常是收费站，但没有特别局限于此。此外，存在出入口103自身也不是必须的。
图14是表示实施方式4中的轴荷计测部330的结构的框图。在图14中，关于进行与实施方式3的轴荷计测部320(参照图10)相同的动作的结构要素赋予相同的符号，并省略说明。
如图14所示那样，轴荷计测部330相对于实施方式3中的轴荷计测部320而成为变更了一部分的功能的结构。具体而言，追加了接收轴荷仪500计测出的数据来动作的轴荷分布生成部336，进而伴随该追加而将轴荷计算部323重新设为轴荷计算部333。
轴荷仪500被埋设于行驶道路121，计测通过出入口103而进入行驶道路101的车辆130的轴荷。轴荷仪500例如是具备测压元件的重量仪。轴荷仪500每当计测车辆130的轴荷时将其结果输出至轴荷分布生成部336。从轴荷仪500向轴荷分布生成部336的输入可经由基于无线或有线的通信来进行。
轴荷分布生成部336将轴荷仪500计测出的轴荷按其大小进行分类。例如，轴荷分布生成部336将1柱形块的宽度设为1吨，将接收到的轴荷分类至各柱形块来创建直方图(以后将其称为轴荷分布)。轴荷分布生成部336依次分类并累计轴荷仪500计测的轴荷。轴荷分布生成部336将在给定期间蓄积而生成的轴荷分布输出至轴荷计算部333。
轴荷计算部333将从位移量检测部322输出的行驶道路101的位移量按其大小进行分类。例如，轴荷计算部333将1柱形块的宽度设为1像素，将从位移量检测部322输出的位移量分类至各柱形块来创建直方图(以后将其称为位移分布)。轴荷计算部333依次分类并累计从位移量检测部322输出的位移量。在此，轴荷计算部333根据轮胎数检测部325检测到的车轮的轮胎数来获取在实施方式3中说明过的轮胎系数γ。而且，轴荷计算部333在成为路面位移的产生源的车轮为双轮胎的情况下，将对从位移量检测部322供给的位移量乘以轮胎系数γ得到的位移量用于位移分布生成。这是用于应对即便为相同的轴荷但在单轮胎和双轮胎产生的位移量也不同的措施。轴荷计算部333根据从轴荷分布生成部336输出的轴荷分布、和生成的位移分布来计算并更新用于轴荷计算的位移系数。
关于上述结构的轴荷计测部330进行的动作，以下边参照附图边进行说明。
[4-2.动作]
轴荷分布生成部336生成的轴荷分布是根据进入与桥梁102相连的行驶道路121的多个车辆的轴荷而生成的轴荷分布。此时，若从出入口103沿着车辆130的行进方向相连的行驶道路在中途不具有分岔等而只有桥梁102上的行驶道路101，则通过出入口103的车辆将通过行驶道路101。在该情况下，能够解释为轴荷分布生成部336生成的轴荷分布与通过行驶道路101的多个车辆的轴荷分布相同。
图15是表示轴荷分布的一例的图。图16是表示位移分布的一例的图。在图15中，横轴表示轴荷，纵轴表示轴荷的频度。此外，在图16中，横轴表示位移，纵轴表示位移的频度。
例如，若轴荷分布生成部336生成的轴荷分布是如图15的形状，则可预想轴荷分布生成部336生成的轴荷分布的形状和轴荷计算部333生成的位移分布的形状虽然1柱形块的单位不同但大体一致。此时，例如，轴荷计算部333在图15的轴荷分布的形状和图16的位移分布的形状中取得匹配。而且，若轴荷分布的轴荷轴的各柱形块和位移分布的位移轴的各柱形块的对应关系可知，则能够根据轴荷分布和位移分布来求出用于轴荷计算的位移系数α。
例如，如果在轴荷分布中成为最大频度的柱形块的轴荷D1和在位移分布中成为最大频度的柱形块的位移d1相对应，则能够根据α＝D1/d1来计算位移系数α。
另外，作为取得两个分布的匹配的方法，例如采用在两者的纵轴、横轴用各自的最大值标准化之后，边逐渐改变单方的分布的大小和位置边取差分，搜索其差分的平方和变为最小的条件等的已知方法即可。
此外，在上述的说明中，假定从出入口103沿着车辆的行进方向相连的行驶道路在中途不具有分岔等而只有桥梁102上的行驶道路101来进行了说明。在中途有分岔、合流的情况下，也可以通过计测多台车辆的轴荷，由此来生成反映了包括行驶道路101的周边地域的交通特性的轴荷分布，求出位移系数α。此时，可以不仅是在一处出入口103计测出的轴荷，还使由在行驶道路101的周边地域设置的其他轴荷仪计测出的轴荷输入至轴荷分布生成部336，并反映到轴荷分布中，由此获得进一步反映了周边地域的交通特性的轴荷分布。进而，轴荷分布生成部336也可考虑行驶道路101与在周边设置的各轴荷仪的位置关系、交通流量、交通特性，对各轴荷仪的测定结果分别附加不同的权重来生成轴荷分布。
[4-3.效果等]
如以上，在实施方式4的监控系统4中，轴荷计测部330蓄积在与行驶道路101相连的行驶道路121(其他行驶道路)配置的轴荷仪500计测出的轴荷并生成轴荷分布(其他轴荷分布)，蓄积路面位移并生成位移分布。然后，轴荷计测部330利用生成的轴荷分布和位移分布来计算并更新位移系数α。
由此，无需预先利用轴荷已知的车辆来决定位移系数α。因此，系统的初始设定变得简便，此外，长期利用的情况下的维护也同样变得简便。
此外，即便由于行驶道路101的随时间变化、疲劳损伤而有时轴荷与位移的关系会改变，利用本方法也能够自动地更新位移系数α。
此外，如果观察计算出的位移系数α的时间变化，则能够监控行驶道路101的位移量相对于轴荷的变化。一般，关于道路铺设，已知在产生劣化以及疲劳损伤时车辆通行时的位移会扩大。也就是说，相对于相同的轴荷，路面位移会扩大。即，如果可看出位移计数α变小的趋势，则能够预测劣化发展了。由此，计算位移系数α，对其随时间变化进行监控，从而也能够获知行驶道路101的铺设构造的劣化以及疲劳损伤程度。
此外，在实施方式4中，将轴荷仪500设置在入口的出入口103附近，但也可以设置在与行驶道路101相连的任意一个地方。作为轴荷仪500，也可以利用重量垫。
此外，在实施方式4中，若用于生成轴荷分布和位移分布的采样数据数增加，则各分布的误差被平均化。因而，在实施方式4中，也可以设为不进行在实施方式2和实施方式3中说明过的车轮和桥梁102的相接的部分的检测、轮胎数的检测的结构。
(实施方式5)
在实施方式5中，对利用行驶的车辆的识别信息来计算轴荷的监控系统进行说明。
以下，关于其详情，边参照附图边进行说明。
[5-1.结构]
图17是表示实施方式5所涉及的监控系统的整体的结构的概要图。另外，对于进行与实施方式1的监控系统1(参照图2)相同的动作的结构要素赋予相同的编号，并省略说明。
如图17所示，监控系统5具备摄像装置200、201、202、轴荷计测部340、状态估计部400、轴荷登记部510、轴荷提取部520和存储部600。轴荷计测部340具备图像输入部301、位移量检测部302和轴荷计算部343。轴荷登记部510具备图像输入部301、车辆识别部511和信息登记部512。轴荷提取部520具备图像输入部301、车辆识别部511和轴荷确定部521。
轴荷计测部340根据在与行驶道路101相连的行驶道路121设置的摄像装置200拍摄的摄像图像来计算车辆130的轴荷。然后，轴荷计测部340将该轴荷输出至信息登记部512。另外，信息的发送可以是基于有线的通信也可以是无线通信。
轴荷登记部510从在与行驶道路101相连的行驶道路121设置的摄像装置201拍摄的摄像图像之中提取识别车辆130的识别信息，将轴荷计测部340计测出的轴荷和识别信息建立对应地登记至存储部600。车辆识别部511从摄像装置201拍摄的摄像图像之中提取识别车辆的识别信息。信息登记部512将车辆识别部511识别出的车辆130的识别信息和从轴荷计算部343输出的轴荷建立对应地登记至存储部600存储的轴荷表格。另外，对存储部600的访问可以是基于有线的通信也可以是无线通信。
轴荷提取部520从在行驶道路101设置的摄像装置202拍摄的摄像图像之中提取识别车辆130的识别信息，利用提取出的识别信息，从存储部600存储的轴荷表格之中提取车辆130的轴荷。轴荷确定部521利用车辆识别部511识别出的识别信息，从存储部600存储的轴荷表格之中确定车辆130的轴荷。然后，轴荷确定部521将该轴荷输出至状态估计部400。另外，对存储部600的访问可以是基于有线的通信也可以是无线通信。
存储部600存储将识别信息和车辆的轴荷建立了对应的轴荷表格。
[5-2.动作]
图18是表示摄像装置201和摄像装置202拍摄的摄像图像的一例的图。摄像装置201、202为了获取适合获得用于识别通行的车辆130的识别信息的图像，例如，如构图140那样从斜前方拍摄车辆130。在构图140中，能够拍摄车辆130的车牌135。由此，能够将车牌135中记载的车辆编号利用于车辆的识别。在本实施方式中，将识别车辆的识别信息设为车辆编号。
车辆识别部511通过图像处理从摄像装置201拍摄的摄像图像之中检测车辆130的车牌135。然后，车辆识别部511将车牌135中记载的车辆编号作为车辆130的识别信息来提取。
轴荷登记部510的信息登记部512将轴荷计算部343计算出的车辆130的轴荷和车辆识别部511识别出的车辆编号建立关联地存储至存储部600的轴荷表格。另外，为了将轴荷和车辆编号建立关联，需要判别测定出的轴荷是否为该车辆的轴荷。为此，例如，预先决定摄像装置200的位置和方向而设置为行驶道路上的区域141成为由轴荷计测部340计测轴荷的区域。轴荷计测部340利用区域411的图像来计测轴荷。在该情况下，信息登记部512在与轴荷计算部343输出轴荷的定时大致同时地将车辆识别部511提取出的车辆编号建立关联地登记至存储部600即可。为此，轴荷计测部340和轴荷登记部510通过未图示的信号线连接，两者的计时大致同步。另外，轴荷计测部340也可以具备车辆识别部511和信息登记部512，利用由一个摄像装置拍摄的摄像影像来进行上述处理。
此外，在前后存在其他的车辆，构图140内拍摄到多个车牌的情况下，也可以针对区域141搜索存在于最靠近车辆的行驶方向侧的位置的车牌。而且，可以将此处记载的车辆编号和轴荷建立关联。另外，关于将车辆编号和轴荷建立关联的方法，除此之外，还可考虑由传感器检测车辆的区域141与车辆的位置、尺寸的关系并建立关联的方法等其他多个方法，但可以采用任何方法。
图19是表示存储于存储部的轴荷表格的一例的图。如图19所示，轴荷表格601在赋予一个车辆ID的基础上将车辆编号和轴荷建立关联地保存。在车辆具有多个车轴的情况下，也可以按照计测轴荷的顺序、即从前轮到后轮的顺序，从上段向下段地存储车辆ID和轴荷。信息登记部512时常或在特定的定时进行轴荷表格601的更新。
轴荷提取部520的车辆识别部511通过图像处理从摄像装置202拍摄的摄像图像之中检测车辆130的车牌135，从车牌135之中提取车辆的车辆编号作为识别信息。然后，将该车辆编号和存储于存储部600的轴荷表格601进行比对，确定摄像装置202拍摄的车辆130的轴荷。轴荷提取部520将确定出的轴荷输出至状态估计部400。
状态估计部400基于从轴荷提取部520获得的轴荷来估计桥梁102的状态。
[5-3.效果等]
如以上，实施方式5的监控系统5具备轴荷计测部340、轴荷登记部510、轴荷提取部520和状态估计部400。轴荷计测部340根据在车辆130通过的行驶道路121的给定地点拍摄了车辆130通过时的行驶道路121的摄像图像(第1摄像图像)，检测行驶道路121的位移量(路面位移)，根据路面位移和位移系数来计算车辆130的轴荷。轴荷登记部510根据在车辆130通过的行驶道路121的给定地点拍摄了车辆130通过时的行驶道路121的摄像图像(第2摄像图像)来识别车辆130的识别信息，将轴荷计测部340计算出的轴荷和识别信息建立对应地登记至轴荷表格601。轴荷提取部520根据在与行驶道路121相连的行驶道路101(其他行驶道路)拍摄了车辆130的摄像图像(第3摄像图像)来识别车辆130的识别信息，从轴荷表格601确定与识别信息对应的轴荷，并输出确定出的轴荷。状态估计部400利用轴荷提取部520输出的轴荷来估计具有行驶道路101的桥梁102的劣化程度。
由此，即便不具备根据路面的位移量来计算轴荷的功能，也能够计算轴荷。换言之，无需按照评价对象的每个桥梁设置具备根据路面的位移量来计算轴荷的功能的轴荷计测部。例如，在如高速道路那样进入的车辆必须通过收费站等出入口成为前提的构造物中，预先按照每个出入口设置轴荷计测部340和轴荷登记部510，在要评价的桥梁102仅设置轴荷提取部520，仅如此就能够进行桥梁102的评价。因而，能够削减合计的设置成本。
另外，在实施方式5中，假定摄像装置200、201、轴荷计测部340以及轴荷登记部510在行驶道路上设置于比摄像装置202和轴荷提取部520更靠车辆130的行驶方向的跟前侧来进行了说明。但是，本实施方式并不限于此。摄像装置200、201、轴荷计测部340以及轴荷登记部510也可以在行驶道路上设置于比摄像装置202和轴荷提取部520更靠车辆130的行驶方向的里侧。在该情况下，即便轴荷提取部520识别出车辆130，与其车辆编号关联的信息也仍未存在于轴荷表格601。因而，轴荷提取部520在与车辆编号关联的信息不存在于轴荷表格601的情况下，例如，也可以间隔一定期间定期地参照轴荷表格601，在与车辆编号关联的信息登记至轴荷表格601之后，确定与车辆编号对应的轴荷，并将该轴荷输出至状态估计部400即可。
此外，在实施方式5中，例如，也可如实施方式2的轴荷计测部310那样设为对行驶车辆的车轮位置进行检测并根据其位置检测行驶道路的位移的结构。在该情况下，能够获得从靠近车轮的正下方的区域求出的精度良好且稳定的轴荷。进而，与实施方式3同样地，也可以追加考虑车轮的轮胎数来计算轴荷的功能。在该情况下，能够进一步提高计算的轴荷的精度。
另外，本公开的监控系统不仅能够利用于桥梁的评价，还能够利用于道路、其铺设等其他的构造物的评价。例如，在也包含高速道路的道路上，设置有多个被称为交通计数器的车辆计数装置。这是因为，对在道路通行的车辆的台数、种类进行计数，利用于交通流量的调查、基于其的道路的修补、修补规划。尤其是，在具备摄像装置的图像式的交通计数器中，大多具有从拍摄的图像的通过车辆的车牌之中读取车辆编号的功能。例如，如果在该图像式的交通计数器追加从实施方式5所示的车辆编号之中获得轴荷值的功能，则除了通行车辆的台数和种类的信息以外，还能够调查这些车辆的轴荷。因此，能够获得作为施加于道路的负荷的轴荷的精度高的数据，能够利用于设置了交通计数器的路线、周边的道路基础设施的劣化、疲劳损伤的预测、今后的道路修补规划的参考数据。此时，对于劣化的估计能够利用累积损害规则，但并不限于此。
此外，在现有的交通计数器设置点，也可以在实施方式1的轴荷计测部300附设搭载了信息登记部512的轴荷计测部。而且，也可以设为如下结构，即，利用配备于交通计数器的摄像装置和车辆编号检测功能，使该轴荷计测部具有生成将车辆编号和轴荷建立了关联的信息的功能。或者，也可以将配备于交通计数器的摄像装置自身挪用于观测路面的位移的单元。
此外，轴荷计测部340也可以设置在收费站等的入口的出入口。由此，能够掌握进入道路的所有车辆的轴荷，能够进行精度更高的劣化、疲劳损伤的评价。此外，确定车辆的方法未必一定需要限于利用车辆编号的方法，进而也未必一定需要限于利用轴荷登记部510自动地进行的方法。例如，作业人员也可目视或根据摄像图像来确定车辆编号、车辆种类、颜色等，并将该信息输入至轴荷提取部520。或者，作业人员也可以由未图示的显示装置等读取轴荷计算部343的输出，并将在行驶道路101行驶的车辆的轴荷输入至状态估计部400。如此一来，能够省略摄像装置201以及轴荷登记部510、摄像装置202以及轴荷提取部520、存储部600。
此外，作为识别行驶车辆的方法，说明了由摄像装置读取并识别车辆编号的结构。但是，例如，也可以采用如下方法，即，利用设置在道路上的ETC(Electronic TollCollection System；电子收费系统)等的ITS(Intelligent Transport Systems；智能交通系统)的功能，经由无线从行驶车辆检测识别信息，识别特定的车辆。
此外，为了应对无法提取识别信息的车辆通过的情况，也可以取代轴荷提取部520而在桥梁设置实施方式1中的轴荷计测部300。
(实施方式6)
实施方式6中的监控系统利用行驶车辆的轴荷和行驶道路的位移量来评价铺设道路的劣化、疲劳损伤。
以下，关于其详情，边参照附图边进行说明。
[6-1.结构]
图20是表示实施方式6所涉及的监控系统6的整体的结构的概要图。在图20中，关于进行与实施方式5的监控系统5同样的动作的结构要素赋予相同的符号，并省略说明。
在图20中，对于行驶道路150以及行驶道路151被进行了沥青铺设。
监控系统6具备摄像装置200～203、轴荷计测部340、轴荷登记部510、轴荷提取部520、弯曲计测部530、状态估计部410和存储部600。
轴荷提取部520的轴荷确定部522将确定出的轴荷输出至弯曲计测部530。
弯曲计测部530在行驶道路151，利用摄像装置203拍摄的摄像图像，在多个地方计测由于在行驶道路151上行驶的车辆130的车轮的载荷而产生的位移。在实施方式6中，以下将在多个地方计测而获取的连续地产生的位移称为弯曲。弯曲计测部530将计测出的弯曲作为弯曲分布来输出。
弯曲计测部530例如通过在具备微处理器(未图示)和存储器(未图示)的计算机(未图示)中由微处理器执行存储于存储器的程序来实现。
状态估计部410根据弯曲计测部530输出的弯曲分布来估计行驶道路151的铺设构造的状态(劣化、疲劳损伤及其地方)。
[6-2.弯曲计测部]
如图20所示，弯曲计测部530具备图像输入部301、位移量检测部312和弯曲计算部531。
摄像装置203在车辆130通过的时间点对作为摄像对象的行驶道路151进行拍摄。摄像装置203拍摄的一张以上的摄像图像被输入至弯曲计测部530的图像输入部301。摄像图像的输入可经由基于无线或者有线的通信或记录介质来进行。
位移量检测部312利用由图像输入部301受理的摄像图像，在行驶道路151上的多个地方检测由于通过车辆行驶在行驶道路151施加了载荷(即轴荷)而在该行驶道路产生的位移所对应的、该摄像图像中的位移量。此时，摄像装置203预先决定方向来设置，使得拍摄在行驶道路151上车辆的车轮频繁地通过的地点。由此，位移量检测部312在伴随车辆的通过而在行驶道路151上产生了位移的情况下，进行其位移量的检测。位移量检测部312在多个地方进行位移量的检测。作为各地方的位移量的检测方法，能够采用与在实施方式1中说明过的位移量检测部302进行的方法同样的方法。
[6-2.动作]
[6-2-1.弯曲检测]
图21是说明路面的弯曲的图。图22是表示弯曲分布的一例的图。
弯曲计测部530根据由位移量检测部312检测到的行驶道路151的多个地方的位移量来生成行驶道路151的弯曲分布。具体而言，起因于在行驶道路151施加了轴荷而在行驶道路151产生位移的情况下，如图21所示，相对于行驶道路151上的一定范围而产生连续的位移、即弯曲。
在图21中，线152表示未施加载荷的情况下的行驶道路151的表面位置，线153表示由车辆130的车轮131施加了载荷(轴荷)的情况下的行驶道路151的表面位置。如图21所示可知，行驶道路151朝向线153的中央弯曲。
如图22所示，在用白色圆圈表示的多个检测点采样行驶道路面154，将检测点的位移的集合作为弯曲分布。另外，位移的检测点的位置也可以是以距车轮131的行驶道路151上的距离来预先决定。
轴荷提取部520从存储于存储部600的轴荷表格601(参照图19)输出车辆130的轴荷。在此，在登记有多个轴荷的情况下，从前轮侧的轴荷依次输出至弯曲计算部531。弯曲计算部531将生成的弯曲分布和作为产生其的原因的车辆130的轴荷值按照从前轮到后轮的顺序输出至状态估计部410。
状态估计部410基于从弯曲计测部530输出的车辆130的轴荷和弯曲分布来估计行驶道路151的铺设构造的劣化、疲劳损伤及其地方。
图23是说明沥青铺设的道路的结构的图。图24是说明弯曲分布的测定的图。
如图23所示，一般而言，沥青铺设的道路160由被称为表层161、基层162、上层路基163、下层路基164、路床165的材料不同的多个层构成。在由这多个层构成的沥青铺设构造的检查、评价中，利用了被称为FWD(Falling Weigh Deflectometer；落锤式弯沉仪)的装置。这如图24所示，使规定的重量的锤167降落至载荷点166，通过测定此时在铺设表面产生的弯曲分布，由此来进行铺设构造的检查、评价。例如，在基于FWD的铺设构造的评价中，使既定的重量的锤167降落至道路160上的载荷点166。此时，锤167的降落导致的载荷负荷的影响出现在载荷影响线a的内侧(下侧)。由此，通过测定弯曲分布，从而能够测定施加了载荷的情况下的铺设构造的各层的位移。这样，根据在既定的地方获得的这些位移的大小来获得弯曲分布b，对铺设构造的劣化、疲劳损伤程度进行评价。
状态估计部410利用由该FWD测定而获得的铺设构造的弯曲分布b来代替由于车辆通行时的轴荷引起的载荷而产生的弯曲分布，由此来评价铺设构造的劣化、疲劳损伤程度。例如，在靠近车轮的正下方的部分的弯曲的大小大的情况下，在铺设构造的各层载荷引起的位移大，因此能够估计为在铺设构造的各层产生了劣化、疲劳损伤。此外，在远离车轮的正下方的地点处的弯曲的大小较之于车轮的正下方的弯曲的大小而异常大的情况下，能够估计为在铺设构造的深的部分产生了劣化、疲劳损伤。此外，此时，从弯曲计测部530输出的轴荷，即，作为产生弯曲的原因的载荷也能够利用于评价。例如，如果具有由FWD过去评价的结果、见解，则在与它们的比较的观点上能够评价铺设构造的劣化、疲劳损伤程度。例如，与在基于FWD的测定中利用的载荷(锤)同等的载荷被作为轴荷来施加的情况下，也可以直接比较基于FWD的弯曲分布和基于轴荷的弯曲分布。此外，在基于轴荷的载荷与FWD测定中的载荷不同的情况下，通过考虑两者的载荷的差异来分析弯曲分布，从而能够评价疲劳损伤程度，提高精度。另外，关于利用了弯曲分布的劣化、疲劳损伤程度的评价方法，并不限于上述。
[6-3.效果等]
实施方式6所涉及的监控系统6具备轴荷计测部340、轴荷登记部510、轴荷提取部520、弯曲计测部530和状态估计部410。轴荷计测部340根据在车辆130通过的行驶道路150的给定地点拍摄了车辆130通过时的行驶道路150的摄像图像(第1摄像图像)，检测行驶道路150的位移量(路面位移)，根据位移量(路面位移)和位移系数来计算车辆130的轴荷。轴荷登记部510根据在车辆130通过的行驶道路150的给定地点拍摄了车辆130通过时的行驶道路150的摄像图像(第2摄像图像)，识别车辆130的识别信息，将轴荷和识别信息建立对应地登记至轴荷表格601。轴荷提取部520根据在与行驶道路150相连的行驶道路151(其他行驶道路)拍摄了车辆130的摄像图像(第3摄像图像)来对识别信息进行识别，从轴荷表格601确定与识别信息对应的轴荷，并输出确定出的轴荷。弯曲计测部530利用轴荷提取部520输出的轴荷、以及在行驶道路151拍摄了车辆130的摄像图像(第4摄像图像)，计测行驶道路151的弯曲。状态估计部410利用弯曲计测部530计测出的弯曲，估计行驶道路151的劣化程度。
根据以上的结构，弯曲计测部530根据车辆130的摄像图像来计测被进行了沥青铺设的行驶道路151的弯曲。而且，状态估计部410能够利用弯曲计测部530计测出的弯曲来评价铺设构造的劣化、疲劳损伤程度。
此外，在以往的基于FWD的评价中，主要利用具有FWD功能的专用的计测车辆，在该情况下，需要使该专用车辆停车至行驶道路来进行计测，在计测时不得不对行驶道路进行交通管制来进行计测。但是，根据实施方式6的监控系统6，仅将弯曲计测部530例如设置在行驶道路151的路边，就能够进行计测。由此，能够不占用行驶道路且无需交通管制地进行行驶道路的评价。因而，能够避免交通管制导致的拥堵的产生等的社会损失。
另外，轴荷计测部340也可以设置在收费站等的入口的出入口。由此，能够掌握进入行驶道路的所有车辆的轴荷，能够进行精度更高的劣化、疲劳损伤的评价。
另外，也可以在如原有的交通计数器的道路监视装置组装本功能。也可以如追加于原有的交通计数器的网络的方式来实施。
另外，行驶道路的弯曲分布作为多个点的分布进行了说明。但是，根据铺设构造的评价目的、评价方法，作为仅有1点的计测的结构，本公开也是有效的。
另外，在实施方式6中，假定摄像装置200、201、轴荷计测部340、以及轴荷登记部510在行驶道路上设置于比摄像装置202、203、轴荷提取部520以及弯曲计测部530更靠车辆130的行驶方向的跟前侧来进行了说明。但是，本实施方式并不限于此。例如，摄像装置200、201、轴荷计测部340以及轴荷登记部510也可以在行驶道路上设置于比摄像装置202、203、轴荷提取部520以及弯曲计测部530更靠车辆130的行驶方向的里侧。在该情况下，即便轴荷提取部520识别出车辆130，与其车辆编号关联的信息也仍未存在于轴荷表格601。因而，轴荷提取部520在与车辆编号关联的信息不存在于轴荷表格601的情况下，例如，可以间隔一定期间定期地参照轴荷表格601。而且，轴荷提取部520在与车辆编号关联的信息登记至轴荷表格601之后，确定与车辆编号对应的轴荷，并将该轴荷输出至状态估计部410即可。
在实施方式6中，轴荷计测部340以及弯曲计测部530的摄像装置预先决定方向来设置，使得拍摄在行驶道路上车辆的车轮频繁地通过的地点。摄像装置在伴随车辆的通过而在行驶道路上产生了位移的情况下，进行其位移量的检测，但并不限于此。例如，也可以如实施方式2的轴荷计测部310那样设为摄像装置对行驶车辆的车轮位置进行检测并根据该位置来检测行驶道路的位移的结构。在该情况下，摄像装置能够根据从靠近车轮的正下方的区域求出的精度良好且稳定的轴荷值、和以靠近载荷点的区域为中心的弯曲分布，评价铺设构造的劣化、疲劳损伤，能够提高其精度。
此外，在实施方式6的监控系统6中，与实施方式3同样地，也可以追加考虑车轮的轮胎数来计算轴荷的功能。由此，能够减轻有可能由于车轮的种类不同而产生的误差，对铺设构造的劣化、疲劳损伤进行评价，能够提高其精度。
此外，在单轮胎、双轮胎中，根据车轮的接地面积而施加于路面的压力会变化。因而，路面位移量也变化。由此，轮胎数检测部325除了检测轮胎数之外，还检测轮胎接地的范围、轮胎的种类。然后，轴荷计算部323也可根据轮胎数和轮胎接地的范围、轮胎的种类来变更位移系数。
在实施方式6中，示出轴荷计测部340从图像获得轴荷的结构。但是，例如，即便将轴荷计测部340置换为轴荷仪、重量垫等的其他能够测定轴荷的装置，本公开也是有效的。此时，以如表格601的方式将轴荷仪、重量垫中的轴荷测定结果与车辆的识别信息建立关联即可。
在实施方式6中，事前确定了用于轴荷计测的位移系数α，但本实施方式并不限于此。例如，如实施方式4所示那样也可以采用利用通过取得轴荷分布和位移分布的匹配而获得的位移系数的方法。在该情况下，可获得能够实现位移系数的自动更新、运用变得简便等的效果。
此外，在实施方式6中，假定计算车辆130的轴荷的摄像装置200以及轴荷计测部340、计测车辆130的行驶导致的路面的弯曲的摄像装置203以及弯曲计测部530被设置在距离较远的地点，说明了具备用于识别车辆130的结构的例子。但是，本实施方式并不限定于此。例如，计算车辆130的轴荷的摄像装置200以及轴荷计测部340、计测车辆130的行驶导致的路面的弯曲的摄像装置203以及弯曲计测部530也可以靠近地设置。在该情况下，如果是可保证由摄像装置200拍摄的车辆和由摄像装置203拍摄的车辆的同一性的状态，则也可以设为如下结构，即，省略摄像装置201以及轴荷登记部510、摄像装置202以及轴荷提取部520、存储部600，将由轴荷计算部343计算出的轴荷输出至弯曲计算部531。
此外，确定车辆的方法未必一定需要限于利用车辆编号的方法，进而也未必一定需要限于利用轴荷登记部510自动地进行的方法。例如，作业人员也可目视或根据摄像图像来确定车辆编号、车辆种类、颜色等，并将该信息输入至轴荷提取部520。或者，作业人员也可以由未图示的显示装置等读取轴荷计算部343的输出，并将由摄像装置203拍摄的车辆的轴荷输入至弯曲计算部531。如此一来，能够省略摄像装置201以及轴荷登记部510、摄像装置202以及轴荷提取部520、存储部600。
(实施方式7)
实施方式7中的监控系统也是利用行驶车辆的轴荷和行驶道路的位移量来评价道路铺设构造的劣化、疲劳损伤的结构的例子，但轴荷的求取方法与实施方式6不同。
[7-1.结构]
图25是表示实施方式7所涉及的监控系统7的整体的结构的概要图。在图25中，对于进行与实施方式1～6的监控系统同样的动作的结构要素赋予相同的符号，并省略说明。
如图25所示，监控系统7具备摄像装置200、202、轴荷计测部300、轴荷分布生成部336、弯曲计测部540和状态估计部410。
轴荷计测部300根据摄像装置200对行驶道路150进行了拍摄的摄像图像来计测车辆130的轴荷。轴荷分布生成部336根据轴荷计测部300计测出的轴荷，以与实施方式4同样的方法来生成轴荷分布。
弯曲计测部540具备图像输入部301、位移量检测部322、位移分布生成部541、轴荷估计部542和弯曲计算部531。
位移量检测部322进行基本与实施方式6同样的动作，但将检测到的行驶道路151的多个位移之中的其一部分位移输出至位移分布生成部541。位移分布生成部541根据从位移量检测部322输出的位移来生成位移分布，并输出至轴荷估计部542。
轴荷估计部542根据由位移分布生成部541生成的位移分布和从轴荷分布生成部336输出的轴荷分布来求出车辆130的轴荷。
弯曲计算部531根据从位移量检测部322输出的位移和从轴荷估计部542输出的轴荷来生成弯曲分布。
状态估计部410根据弯曲计算部531生成的弯曲分布来估计行驶道路151的状态。
[7-2.动作]
弯曲计测部540的位移量检测部322进行与实施方式6的位移量检测部312同样的动作，将检测到的多个地方的位移之中的例如一个位移输出至位移分布生成部541。另外，输出至位移分布生成部541的位移例如设为在车轮的大致正下方检测到的位移，但并没有特别局限于此。输出至位移分布生成部541的位移既可以为多个位移的平均值，也可以为多个位移中的最大值或最小值等。
位移分布生成部541将从位移量检测部322输出的位移按其大小进行分类并蓄积。例如，位移分布生成部541将1柱形块的宽度设为1像素，将从位移量检测部322供给的位移量分类至各柱形块，生成直方图(位移分布)。
轴荷估计部542对位移分布生成部541生成的位移分布和轴荷分布生成部336生成的轴荷分布进行比较，估计轴荷与位移之间的关系。该方法是与在实施方式4中利用图15以及图16说明的方法同样的方法。然后，取得两个分布的匹配，根据从位移量检测部322供给的行驶道路的位移来求出对应的轴荷。例如，图15的轴荷分布的轴荷D1和图16的位移分布的d1对应。这样，设为如果从位移量检测部322输出的行驶道路151的位移量为d1，则产生该位移的轴荷为D1。如以上，轴荷估计部542根据位移量求出轴荷，并将该轴荷输出至弯曲计算部531。
另外，如果在设置了轴荷计测部300的地点与设置了弯曲计测部540的地点之间无分岔、合流，则位移分布和轴荷分布大体一致。此外，纵使有分岔、合流，如果取得多台车辆的轴荷分布，则轴荷分布也能够反映还包含设置了弯曲计测部540的地方在内的周边地域的交通特性。因而，不会妨碍求出轴荷。
根据如以上的结构，不需要为了获得向状态估计部410供给的轴荷而利用用于识别行驶的车辆的装置，能够便宜地构成系统。此外，即便是由于随时间变化而轴荷与位移的关系发生了变化的情况，也无需进行轴荷计测部300的校正，系统的运用变得简便。
[7-3.效果等]
如以上，实施方式7所涉及的监控系统7具备轴荷计测部300、轴荷分布生成部336、弯曲计测部540和状态估计部410。轴荷计测部300根据在车辆130通过的行驶道路150的给定地点拍摄了车辆130通过时的行驶道路150的摄像图像(第1摄像图像)，检测行驶道路150的位移量(路面位移)，根据位移量和位移系数来计算车辆130的轴荷。轴荷分布生成部336根据轴荷计测部300计算出的轴荷来生成轴荷分布。弯曲计测部540根据在与行驶道路150相连的行驶道路151(其他行驶道路)拍摄了车辆130的摄像图像(第2摄像图像)来检测行驶道路151的位移量并生成位移分布，利用轴荷分布和位移分布来计测行驶道路151的弯曲，生成弯曲分布。状态估计部410利用弯曲计测部540生成的弯曲分布来估计行驶道路151的劣化程度。
由此，不需要为了获得向状态估计部410输出的轴荷值而利用用于识别行驶的车辆的装置。因此，能够便宜地构成系统。
另外，在实施方式7中，例如，也可如实施方式2的轴荷计测部310那样设为对行驶车辆的车轮位置进行检测并根据该位置来检测行驶道路的位移的结构。在该情况下，能够获得从靠近车轮的正下方的区域求出的精度良好且稳定的位移。进而，与实施方式3同样地，也可以追加考虑车轮的轮胎数来计算轴荷的功能。在该情况下，能够进一步提高计算的轴荷的精度。
此外，在实施方式7中，假定摄像装置200、轴荷计测部300以及轴荷分布生成部336在行驶道路上设置于比摄像装置202以及弯曲计测部540更靠车辆130的行驶方向的跟前侧来进行了说明。但是，本实施方式并不限于此，在行驶道路上的位置关系相反也是有效的。
(实施方式8)
实施方式8中的监控系统8也是利用行驶车辆的轴荷和行驶道路的位移量来评价道路铺设构造的劣化、疲劳损伤的结构的例子，但作为对行驶道路赋予载荷的单元的车辆不同于实施方式6。
以下，关于其详情，以与实施方式6中的监控系统6的不同点为中心，边参照附图边进行说明。另外，与实施方式6相同的结构要素赋予相同的编号，并省略说明。
[8-1.结构]
图26是表示实施方式8所涉及的监控系统8的整体的结构的概要图。
监控系统8由摄像装置202、203、轴荷提取部550、弯曲计测部530和状态估计部410构成。在图26中，关于进行与实施方式1～7同样的动作的结构要素赋予相同的符号，并省略说明。
车辆180是预先搭载锤等以使得轴荷成为规定值的试验用车辆。
轴荷提取部550具有与实施方式6所示的轴荷提取部520类似的功能，不同点仅在于，从预先存储的轴荷表格(未图示)求出轴荷。
图27是轴荷提取部550存储的轴荷表格的一例。在图27的轴荷表格602登记有两台车辆180的轴荷。即，轴荷表格602表示车轴分别为2轴且前后的轴荷相同的情况。
[8-2.动作]
在如以上那样构成的监控系统8中，使两台车辆180在行驶道路150行驶。
摄像装置202、203在车辆180来到计测行驶道路150的弯曲的地点时拍摄车辆180。
轴荷提取部550与实施方式6同样地，根据摄像装置202对车辆180进行了拍摄的摄像图像来识别车辆180的车牌，根据车牌来检测车辆编号。轴荷提取部550的轴荷确定部552从轴荷表格602提取车辆180的轴荷，并输出至弯曲计测部530。
以后的动作与实施方式6相同，从弯曲计测部530向状态估计部410输出弯曲分布和轴荷，对行驶道路151的铺设构造的劣化、疲劳损伤进行评价，但省略详细说明。
[8-3.效果等]
如以上，根据实施方式8，利用预先在轴荷表格中登记了识别信息和轴荷的车辆180，计测行驶道路150的弯曲，对行驶道路150的状态进行估计。
因而，无需获得行驶的车辆的轴荷值的装置、用于由多个摄像装置识别行驶的车辆的装置，能够便宜地构成系统。
另外，在实施方式8中，以使两台车辆180行驶的例子进行了说明，但并不限于此，车辆180的台数可以为1台，也可以为多台。如果准备多台的车辆180，则具有能够以改变了其轴荷的多种多样的条件来实施弯曲的评价的优点。
此外，在实施方式8中，例如，也可如实施方式2的轴荷计测部310那样设为对行驶车辆的车轮位置进行检测并根据该位置来检测行驶道路的位移的结构。在该情况下，能够获得从靠近车轮的正下方的区域求出的精度良好且稳定的位移。进而，与实施方式3同样地，也可以追加考虑车轮的轮胎数并反映轴荷对载荷的影响的功能。在该情况下，能够进一步提高状态估计部410的估计精度。
此外，确定车辆的方法并未一定需要限于利用车辆编号的方法，进而也未必一定需要限于利用轴荷提取部550自动地进行的方法。例如，作业人员也可目视或根据摄像图像来确定车辆180，并将由摄像装置203拍摄的车辆的轴荷输入至弯曲计算部531。如此一来，能够省略摄像装置202以及轴荷提取部550。
(其他实施方式)
如以上，作为在本申请中公开的技术例示，对实施方式进行了说明。然而，本公开中的技术并不限定于这些，也能够应用于适当地进行了变更、置换、附加、省略等的实施方式。
在各实施方式中，作为轴荷计测部是通过图像处理对路上车辆的轮胎进行识别并将与该轮胎的最下点对应的行驶道路上的区域确定为轴荷位置的结构的例子进行了说明。然而，轴荷位置的确定方法未必一定需要限定于上述方法。例如，也可以将位移量局部成为最大的位置确定为轴荷位置。
另外，在实施方式6～8中，以沥青铺设为例进行了说明，但并不限于此。即便是混凝土铺设、其他铺设，如果是能够基于路面的位移、弯曲来评价劣化、疲劳损伤的铺设、表面构造，则也能够应用本公开。
此外，在混凝土铺设中，有通过测定连续的混凝土板之间的载荷传输率来评价劣化、疲劳损伤的方法。图28表示了连续的混凝土铺设道路的混凝土板803、804为了进行评价而通过降落至载荷点806的锤805沉降到了混凝土板807、808的位置。D0、D30分别表示混凝土板803、804在锤805降落后沉降的量。此时，载荷传输率Eff用下式来计算，该Eff越低，则评价为混凝土铺设构造的劣化越发展。
Eff＝2×D30/(D0+D30)
这样，除了弯曲分布以外，还存在评价混凝土铺设构造的方法。在实施方式6～8中说明过的弯曲计测部中，作为根据拍摄了行驶道路的图像来求出D0和D30，通过计算Eff来评价混凝土板的劣化的结构，本公开也是有效的。
在本公开中，摄像图像可以是黑白图像，也可以是彩色图像，还可以是多光谱图像。此外，拍摄的光除了可见光以外，还可以是紫外线、近红外线、远红外线。
在本公开中，为了拍摄清晰的摄像图像，也可设置向摄像装置拍摄的区域照射照明的照明装置。从照明装置的照射可以与摄像装置的摄像定时同步。此外，也可单独设置对行驶道路的路面温度、行驶道路附近的气温进行测定的温度传感器，考虑路面温度以及气温来进行轴荷、弯曲量的修正。
在各实施方式中，也可由一个或者多个装置、云服务器等来构成摄像装置以外的一部分或全部的功能。此外，也可与现有的交通计数器的网络连接来实施。此外，也可不单独设置在道路周边。
此外，也可用轴荷仪、重量垫等其他能够计测轴荷的计量仪器来代替本公开中的轴荷计测部。
此外，本公开中的摄像装置也可由传感器等探测车辆的靠近，并仅在车辆靠近时进行拍摄。
此外，在桥梁的情况下，也可对桥梁整体的弯曲进行观察，根据本系统中计测出的车辆的轴荷、观测桥梁整体时检测到的车辆的位置信息和弯曲的关系来估计桥梁的劣化。
此外，在计算车辆的轴荷时，如该轴荷超过了在法令规定的上限的情况下，视作车辆为超载车辆。由此，也可基于轴荷的计算结果来判定车辆是否为超载状态，经由设置于行驶道路等的显示装置来显示该事实，或者通知给道路管理者。由此，能够利用于违法的超载车辆的抑制、取缔。
此外，也可考虑计算行驶的车辆的轴荷并基于该轴荷而利用ETC、ITS的机构对车辆的行驶路径进行导航的结构。在该情况下，例如，在构造物的随时间变化发展，存在尽量要限制重量重的车辆的通行的路径的情况下，还能够指示驾驶员如尽可能避开该路径的路径。
此外，在判定构造物的劣化等时，既可以利用从行驶的所有车辆获得的轴荷、路面的弯曲，或者，也可以利用从一部分车辆获得的轴荷、路面的弯曲。例如，轻汽车等轴荷轻的车辆由于对于构造物的劣化的影响轻微或者能够忽视，因此也能够设为从轴荷轻的车辆获得的轴荷、弯曲不利用于评价的结构。由此，具有如下优点，即，能够降低系统的处理量、交换信息的通信路径的通信量，能够便宜地构成系统，或者能够降低消耗电力。
此外，在构造物的监控中，例如，存在由加速度传感器等物理传感器测定对象的振动，或者由红外线摄像机测定施加于对象的应力及其分布的情况。这样，在由加速度传感器、红外线摄像机监控构造物时，如果追加本公开的计算车辆的轴荷的功能，则能够将施加于构造物的轴荷、和由此产生的振动、应力建立关联地进行观测，显然有望提高构造物的监控精度。例如，在构造物为桥梁的情况下，如果能够大致同时地测定施加于桥梁的行驶车辆的轴荷、车重和此时的桥梁的振动、施加于桥梁的应力，则能够定量地判断施加于桥梁的载荷与振动、应力的关系。因而，对于桥梁的状态掌握、劣化的估计是有效的。
此外，作为计测在桥梁通行的车辆的轴荷的手段，有被称为BWIM(Bridge Weighin Motion；桥梁动态称重)的系统。这是如下的系统，即，在构成桥梁的构件设置应变计、加速度传感器，通过对其输出进行分析，由此来计测从在桥梁行驶的车辆施加于桥梁的轴荷、载荷。在该BWIM中，预先使车重、轴荷已知的试验车辆在桥梁上行驶，对此时的应变计、加速度传感器的输出进行观测，进行检测的轴荷、载荷的校正。在设置了该BWIM的桥梁中，将在实施方式1～5中说明过的轴荷计测部设置于与桥梁相连的行驶道路，使得对通行的车辆进行识别并且对其轴荷进行测定，如果将识别出的车辆在桥梁上的通行利用于BWIM的校正，则不使用轴荷已知的试验车辆，利用在桥梁通过的一般车辆，也能够获知轴荷与应变计、加速度传感器的输出的关系。因而，能够进行BWIM的校正。对于这种利用方法，本公开的发明也是有效的。
此外，在实施方式1～5中，对通过测定行驶道路的铺设面的位移来计算轴荷的结构进行了说明。但是，例如，也可以设为如下结构，即，在计算轴荷的地方的行驶道路设置具有弹性的片状或板状的构造体，车辆在其上行驶时，对在该构造体产生的位移进行观测，由此来计算轴荷。作为该构造体，例如，可考虑橡胶状的片材、被弹簧、阻尼器支承的碳制、金属制、混凝土制的板状的构造体等各种形态。此外，在设置这种构造体的情况下，如果在其行驶面施加例如随机的图案，则在根据摄像图像来观测构造体的位移时，能够精度更良好地观测位移。关于该图案，可以不是随机的，只要是适合通过块匹配等的图像处理来检测图像间时的图案即可，任意的图案均有效。此外，也可设为如下结构，即，在行驶道路不新设置片状或板状的构造体，例如，对原有的轴荷仪的载荷板或线状的重量传感器的位移进行观测。在该情况下，例如，若轴荷仪由于故障变得无法使用，则其修理、更换需要大规模的工程，并且在此期间变得无法进行轴荷的计测，但如果通过本公开的技术能够观测载荷板的位移并计测轴荷，则能够简单地进行轴荷仪的代替。此外，即便不这样设置，若预先对轴荷仪的载荷板、线状的重量传感器的位移进行计测，比较根据该位移求出的轴荷和轴荷仪的计测结果，对其对应关系的变化进行观测，则例如尽管为相同的位移但轴荷仪计测的轴荷发生变化，据此能够判断该轴荷仪由于随时间变化、劣化、故障而需要再校正、修理。此外，如果经由警告显示、蜂鸣器、无线通信等的显示、传输单元来向管理者提示这种信息，则管理者能够在适当的时期谋求轴荷仪的再校正、修理、更换。
在实施方式中，监控系统中的各结构要素(功能块)可以通过IC(IntegratedCircuit；集成电路)、LSI(Large Scale Integration；大规模集成电路)等半导体装置来单独地被单芯片化，也可以是以包含一部分或者全部的方式被单芯片化。此外，集成电路化的方法并不限于LSI，也可以由专用电路或通用处理器来实现。在LSI制造之后，可以利用能够编程的FPGA(Field Programmable Gate Array；现场可编程门阵列)、能够重构LSI内部的电路单元的连接、设定的可重构处理器。进而，如果由于半导体技术的进步或者衍生的其他技术而出现了置换LSI的集成电路化的技术，则也可以利用该技术来进行功能块的集成化。作为可能性，也有可能实现生物技术的应用等。
此外，上述各种处理的全部或者一部分可以由电子电路等硬件来实现，也可以使用软件来实现。另外，基于软件的处理通过监控系统中包含的处理器执行存储器中存储的程序来实现。此外，也可以将该程序记录至记录介质来分发、流通。例如，能够将被分发的程序安装于具有其他处理器的装置，使该处理器执行该程序，由此使该装置进行上述各处理。
此外，将在上述的实施方式中示出的结构要素以及功能任意地组合而实现的方式也包含于本公开的范围。
产业上的可利用性
本公开能够利用于对构造物的状态进行监控的监控系统。
符号说明
1、4、5、6、7、8 监控系统；
101、121、150、151 行驶道路；
102 桥梁(构造物)；
130、180 车辆；
140 构图；
200、201、202、203 摄像装置；
300、310、320、330、340 轴荷计测部；
301 图像输入部；
302、312、322 位移量检测部；
303、323、333、343 轴荷计算部；
314 载荷位置检测部；
325 轮胎数检测部；
336 轴荷分布生成部；
400、410 状态估计部；
401 轴荷累计部；
402 状态分析部；
500 轴荷仪；
510 轴荷登记部；
511 车辆识别部；
512 信息登记部；
520、550 轴荷提取部；
521、522、552 轴荷确定部；
530、540 弯曲计测部；
531 弯曲计算部；
600 存储部。

Claims (8)

1.一种监控系统，具备：
轴荷计测部，根据在具有车辆通过的行驶道路的构造物的给定地点拍摄了所述车辆通过时的所述行驶道路的第1摄像图像，检测所述行驶道路的路面位移，根据所述路面位移和所述行驶道路的位移系数来计算所述车辆的轴荷；和
状态估计部，根据所述轴荷计测部计算出的所述轴荷来生成轴荷分布，利用所述轴荷分布来估计所述构造物的劣化程度。
2.根据权利要求1所述的监控系统，其中，
所述状态估计部根据所述劣化程度来判定所述构造物是否需要修补以及修补时期。
3.根据权利要求1所述的监控系统，其中，
所述轴荷计测部检测所述车辆的车轮，在所述第1摄像图像内的所述行驶道路中，根据靠近所述车轮的区域的图像来检测所述路面位移。
4.根据权利要求1所述的监控系统，其中，
所述轴荷计测部具备对所述车辆的每个车轮的轮胎数进行检测的轮胎数检测部，根据所述轮胎数来计算所述轴荷。
5.根据权利要求1所述的监控系统，其中，
所述轴荷计测部蓄积在与所述行驶道路相连的其他行驶道路配置的轴荷仪计测出的轴荷并生成其他轴荷分布，蓄积所述路面位移并生成位移分布，利用所述其他轴荷分布和所述位移分布来计算所述位移系数。
6.一种监控系统，具备：
轴荷计测部，根据在车辆通过的行驶道路的给定地点拍摄了所述车辆通过时的所述行驶道路的第1摄像图像，检测所述行驶道路的路面位移，根据所述路面位移和所述行驶道路的位移系数来计算所述车辆的轴荷；
轴荷登记部，根据在所述给定地点拍摄了所述车辆通过时的所述行驶道路的第2摄像图像来识别所述车辆的识别信息，将所述轴荷和所述识别信息建立对应地登记至轴荷表格；
轴荷提取部，根据在与所述行驶道路相连的其他行驶道路拍摄了所述车辆的第3摄像图像来识别所述识别信息，从所述轴荷表格提取与所述识别信息对应的所述轴荷；和
状态估计部，利用所述轴荷提取部提取出的所述轴荷来估计具有所述其他行驶道路的构造物的劣化程度。
7.一种监控系统，具备：
轴荷计测部，根据在车辆通过的行驶道路的给定地点拍摄了所述车辆通过时的所述行驶道路的第1摄像图像，检测所述行驶道路的路面位移，根据所述路面位移和位移系数来计算所述车辆的轴荷；
轴荷登记部，根据在所述给定地点拍摄了所述车辆通过时的所述行驶道路的第2摄像图像来识别所述车辆的识别信息，将所述轴荷和所述识别信息建立对应地登记至轴荷表格；
轴荷提取部，根据在与所述行驶道路相连的其他行驶道路拍摄了所述车辆的第3摄像图像来识别所述识别信息，从所述轴荷表格提取与所述识别信息对应的所述轴荷；
弯曲计测部，利用所述轴荷提取部提取出的所述轴荷、以及在所述其他行驶道路拍摄了所述车辆的第4摄像图像，计测所述其他行驶道路的弯曲；和
状态估计部，利用所述弯曲计测部计测出的所述弯曲来估计所述其他行驶道路的劣化程度。
8.一种监控系统，具备：
轴荷计测部，根据在车辆通过的行驶道路的给定地点拍摄了所述车辆通过时的所述行驶道路的第1摄像图像，检测所述行驶道路的路面位移，根据所述路面位移和位移系数来计算所述车辆的轴荷；
轴荷分布生成部，根据所述轴荷计测部计算出的所述轴荷来生成轴荷分布；
弯曲计测部，根据在与所述行驶道路相连的其他行驶道路拍摄了所述车辆的第2摄像图像，检测所述其他行驶道路的路面位移并生成位移分布，利用所述轴荷分布和所述位移分布来计测所述其他行驶道路的弯曲，生成弯曲分布；和
状态估计部，利用所述弯曲计测部生成的弯曲分布来估计所述其他行驶道路的劣化程度。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111254787A (zh) * 2020-02-13 2020-06-09 长沙理工大学 路基路面动静态弯沉与回弹模量联合测试装置及测试方法
CN112304406A (zh) * 2020-10-28 2021-02-02 山东高速股份有限公司 一种用于道路车辆称重的自供电式检测装置及检测方法
CN113865683A (zh) * 2021-12-01 2021-12-31 苏州博宇鑫交通科技有限公司 基于机器视觉的城市高架桥梁超重超载动态预警方法
CN117935569A (zh) * 2023-12-19 2024-04-26 中交路桥科技有限公司 一种道路车辆动态称重系统

Families Citing this family (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6445151B2 (ja) * 2015-05-22 2018-12-26 富士フイルム株式会社 ロボット装置及びロボット装置の移動制御方法
US11410470B2 (en) * 2017-02-14 2022-08-09 Mitsubishi Heavy Industries Machinery Systems, Ltd. Charging system, onboard system, charging method, and program
WO2018159124A1 (ja) * 2017-02-28 2018-09-07 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 荷重計、および荷重計測方法
US11585721B2 (en) * 2017-11-14 2023-02-21 Nec Corporation Displacement component detection apparatus, displacement component detection method, and computer-readable recording medium
JP2019215203A (ja) * 2018-06-12 2019-12-19 セイコーエプソン株式会社 表示装置、表示方法、プログラム、記録媒体、および構造物監視システム
US11008014B2 (en) * 2018-08-14 2021-05-18 Ford Global Technologies, Llc Methods and apparatus to determine vehicle weight information based on ride height
US20200079388A1 (en) * 2018-09-10 2020-03-12 Dish Network L.L.C. Intelligent vehicular system for reducing roadway degradation
WO2020065959A1 (ja) * 2018-09-28 2020-04-02 日本電気株式会社 情報処理装置、制御方法、及びプログラム
JP6996642B2 (ja) * 2018-11-14 2022-01-17 日本電気株式会社 情報処理装置、制御方法、及びプログラム
JP2020086965A (ja) * 2018-11-26 2020-06-04 コニカミノルタ株式会社 道路ダメージ制御システム、道路ダメージ制御方法、および道路ダメージ制御プログラム
JP2020084582A (ja) * 2018-11-26 2020-06-04 コニカミノルタ株式会社 道路ダメージ算出システム、道路ダメージ算出方法、および道路ダメージ算出プログラム
CN109870223B (zh) * 2019-01-17 2021-11-09 同济大学 一种视觉技术辅助的桥梁动态称重方法
CN109827647B (zh) * 2019-01-17 2021-11-09 同济大学 一种桥梁动态称重系统
WO2020174834A1 (ja) * 2019-02-26 2020-09-03 日本電気株式会社 変位・重量対応付け装置
JP7067667B2 (ja) * 2019-02-26 2022-05-16 日本電気株式会社 変位‐重量対応付け装置
JP7245120B2 (ja) * 2019-06-12 2023-03-23 株式会社Ｎｔｔドコモ 構造物判定システム
JP7332384B2 (ja) * 2019-08-01 2023-08-23 能美防災株式会社 構造物劣化診断システム
JP7323694B2 (ja) * 2019-08-29 2023-08-08 株式会社奥村組 構造物の劣化状態診断方法
JP7219192B2 (ja) * 2019-08-29 2023-02-07 株式会社奥村組 構造物の劣化状態診断方法
JP7294444B2 (ja) * 2019-11-20 2023-06-20 日本電気株式会社 車両重量推定装置、車両重量推定方法、及びプログラム
CN111189519B (zh) * 2019-12-30 2020-10-30 浙江大学 基于重力异常的车辆超载监测方法
US20230083004A1 (en) * 2020-02-05 2023-03-16 Sensima Inspection Sàrl Method of monitoring health status of bridges in normal traffic conditions
US11698323B2 (en) * 2020-03-17 2023-07-11 Palo Alto Research Center Incorporated Methods and system for determining a control load using statistical analysis
JP7400566B2 (ja) 2020-03-18 2023-12-19 セイコーエプソン株式会社 計測方法、計測装置、計測システム及び計測プログラム
JP2021147819A (ja) * 2020-03-18 2021-09-27 セイコーエプソン株式会社 計測方法、計測装置、計測システム及び計測プログラム
JP7396139B2 (ja) 2020-03-18 2023-12-12 セイコーエプソン株式会社 計測方法、計測装置、計測システム及び計測プログラム
JP7375637B2 (ja) 2020-03-18 2023-11-08 セイコーエプソン株式会社 計測方法、計測装置、計測システム及び計測プログラム
JP2021148537A (ja) 2020-03-18 2021-09-27 セイコーエプソン株式会社 計測方法、計測装置、計測システム及び計測プログラム
JPWO2022264783A1 (zh) * 2021-06-14 2022-12-22
CN114964446B (zh) * 2022-04-22 2024-03-12 中交公规土木大数据信息技术（北京）有限公司 公路桥梁动态交通荷载监测预警方法、装置、设备及介质
CN117058600B (zh) * 2023-10-13 2024-01-26 宁波朗达工程科技有限公司 区域桥梁群车流荷载识别方法及系统
JP7495572B1 (ja) 2023-11-08 2024-06-04 インフロニア・ホールディングス株式会社 余寿命推定方法及び余寿命推定装置

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3467906B2 (ja) * 1995-05-22 2003-11-17 松下電器産業株式会社 軸重計測装置
JPH0979831A (ja) * 1995-09-13 1997-03-28 Tokimec Inc 路面撓み量測定装置及び方法
JP3830851B2 (ja) 2002-04-08 2006-10-11 株式会社システック トラフィックカウンタ
JP2004044116A (ja) 2002-07-09 2004-02-12 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 橋梁の余寿命予測方法
JP4803652B2 (ja) * 2005-12-16 2011-10-26 Ｊｆｅスチール株式会社 構造物の欠陥検出方法および装置
KR100758705B1 (ko) * 2007-02-01 2007-09-21 위성동 도로의 포장상태 자동 조사장치
JP4620101B2 (ja) * 2007-10-25 2011-01-26 日本車輌製造株式会社 疲労亀裂検出装置および疲労亀裂検出システム
JP5327796B2 (ja) * 2009-02-25 2013-10-30 国立大学法人東京工業大学 橋梁通過車両の車重計測システム、橋梁通過車両の車重計測方法、およびコンピュータプログラム
US8736458B2 (en) * 2010-04-29 2014-05-27 Signature Research, Inc. Weigh-in-motion scale
CN201680894U (zh) * 2010-05-24 2010-12-22 上海同睿工程咨询有限公司 桥梁交通荷载综合监测装置
WO2012092609A2 (en) * 2010-12-30 2012-07-05 Sensys Networks, Inc. Wireless and wireline sensor nodes, micro-radar, networks and systems
US9111443B2 (en) * 2011-11-29 2015-08-18 International Business Machines Corporation Heavy vehicle traffic flow optimization
JP5923358B2 (ja) * 2012-03-26 2016-05-24 ニチレキ株式会社 路面たわみ測定装置と測定方法
JP6185351B2 (ja) 2013-09-25 2017-08-23 大和製衡株式会社 軸重測定装置
US20150198502A1 (en) * 2014-01-14 2015-07-16 Iowa State University Research Foundation, Inc. Methods and systems for automated bridge structural health monitoring
WO2016022952A1 (en) * 2014-08-08 2016-02-11 Applied Research Associates, Inc. Systems, methods, and apparatuses for measuring deformation of a surface
US10198640B2 (en) 2015-10-02 2019-02-05 Seiko Epson Corporation Measuring device, measuring system, measuring method, and program
JP6645102B2 (ja) * 2015-10-02 2020-02-12 セイコーエプソン株式会社 計測装置、計測システム、計測方法、及びプログラム
WO2017132414A1 (en) * 2016-01-28 2017-08-03 Coe William B Rolling cyclic fatigue test platform for determining asphalt ductility
JP6587194B2 (ja) * 2016-02-15 2019-10-09 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 応力分布測定方法及び応力分布測定システム
US10473515B2 (en) * 2016-08-10 2019-11-12 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Weight measuring device, weight measurement method, displacement coefficient calculating device, and displacement coefficient calculation method
JP6899518B2 (ja) * 2016-08-10 2021-07-07 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 荷重計測装置、荷重計測方法、荷重計測プログラム、変位係数算出装置、変位係数算出方法、及び変位係数算出プログラム
US10407838B1 (en) * 2017-02-06 2019-09-10 Integrated Roadways, Llc Modular pavement slab

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111254787A (zh) * 2020-02-13 2020-06-09 长沙理工大学 路基路面动静态弯沉与回弹模量联合测试装置及测试方法
CN111254787B (zh) * 2020-02-13 2021-09-14 长沙理工大学 路基路面动静态弯沉与回弹模量联合测试装置及测试方法
CN112304406A (zh) * 2020-10-28 2021-02-02 山东高速股份有限公司 一种用于道路车辆称重的自供电式检测装置及检测方法
CN112304406B (zh) * 2020-10-28 2022-03-11 山东高速股份有限公司 一种用于道路车辆称重的自供电式检测装置及检测方法
CN113865683A (zh) * 2021-12-01 2021-12-31 苏州博宇鑫交通科技有限公司 基于机器视觉的城市高架桥梁超重超载动态预警方法
CN117935569A (zh) * 2023-12-19 2024-04-26 中交路桥科技有限公司 一种道路车辆动态称重系统
CN117935569B (zh) * 2023-12-19 2024-08-20 中交路桥科技有限公司 一种道路车辆动态称重系统

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