JP2007256223A - Structure abnormality determination system, structure abnormality determination method, and program - Google Patents

Structure abnormality determination system, structure abnormality determination method, and program Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a structure abnormality determination system, a structure abnormality determination method, and a program, capable of determining in detail a cause classification of abnormality in a structure, by using an observed image and a displacement gage data in combination. <P>SOLUTION: A structure abnormality determination device 2b prepares a background image data in a time, based on an input image data from a monitoring camera 4, to be stored in a background image accumulation part in an inside of the structure abnormality determination device 2b. A displacement of the monitoring camera 4 and a displacement of the structure are determined based on a difference between a background image in the time and the background image in the just near past stored in the background image accumulation part. The displacement of the monitoring camera 4 and the displacement of the structure and system abnormality are also determined based on a determination result by an image processing part inside the device and a measured value by a displacement gage 1. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、橋梁等の大型構造物の異常検知するための構造物異常判別システム及び構造物異常判別方法ならびにプログラムに関する。  The present invention relates to a structure abnormality determination system, a structure abnormality determination method, and a program for detecting an abnormality in a large structure such as a bridge.

ダム、橋梁、桟橋等の大型構造物は、経年変化や地震等の災害により部材接続部等の構造的に弱い箇所(以後、可動部と呼ぶ)に大きなずれや部分的移動(以後、変位と呼ぶ)が発生し、その使用継続が危険・困難となることがある。その場合、二次災害防止や影響の最小化のため迅速な判断・対応が求められる。  Large structures such as dams, bridges, and piers are subject to large displacements and partial movements (hereinafter referred to as displacements) to structurally weak points (hereinafter referred to as movable parts) such as member connections due to secular changes and earthquakes and other disasters. May be dangerous and difficult to continue using. In that case, prompt judgment and response are required to prevent secondary disasters and minimize the impact.

図16のような橋梁を例に挙げると、その基本的な構成は橋台11や橋脚12の上に支承13を介して橋桁14が載る構造で、震災時には橋桁14の移動あるいは落下が発生して通行が不可能になる場合が多い。広域震災時には、道路ネットワークの健全性を確認するために橋梁の通行可否判断を迅速に行う必要があり、そのためには地震発生直後に橋桁14の間隔を基本とする橋梁の変形状態を計測し、情報を収集・判断する事が重要である。  Taking a bridge as shown in FIG. 16 as an example, the basic configuration is a structure in which a bridge girder 14 is mounted on an abutment 11 or a pier 12 via a support 13, and the bridge girder 14 is moved or dropped during an earthquake. In many cases, traffic is impossible. In the event of a wide-area earthquake, it is necessary to quickly determine whether or not the bridge can pass in order to confirm the soundness of the road network. It is important to collect and judge information.

構造物の変位を監視・検知する方法としては、様々な方法が考案されており、観測画像の差分比較により構造物の変位を検知する場合、以下の方法がある。大型構造物にターゲットマーカーを設置し、その位置を追跡することで構造物の変位を検知する方法がある(例えば、特許文献1参照)。また、構造物の観測画像から特徴的な部分画像を抽出し、それをパターンマッチング等することにより、構造物の変位を検知する方法がある(例えば、特許文献2参照)。また、レーザスキャナで橋桁等の構造物の3次元構造を捉える方法がある(例えば、特許文献3参照)。  Various methods have been devised as methods for monitoring and detecting the displacement of the structure, and there are the following methods for detecting the displacement of the structure by comparing the differences of the observed images. There is a method of detecting a displacement of a structure by installing a target marker on a large structure and tracking its position (see, for example, Patent Document 1). In addition, there is a method of detecting a displacement of a structure by extracting a characteristic partial image from an observation image of the structure and performing pattern matching or the like (see, for example, Patent Document 2). In addition, there is a method of capturing a three-dimensional structure of a structure such as a bridge girder with a laser scanner (see, for example, Patent Document 3).

また、接触式センサによる変位検知技術としては、変位計を可動部に設置し、変位を計測する方法が知られている(例えば、非特許文献1参照)。この方法では、計測機器を設置するのは可動部だけであるので、対象の構造物から離れた地点に別の機器を設置する必要がない。
特開2003−240550号公報 特開2001−241919号公報 特開2004−325209号公報 NTT技術ジャーナル、「光ファイバセンシング技術を活用した道路災害モニタリングシステムの開発」、2003年10月
Further, as a displacement detection technique using a contact sensor, a method of measuring a displacement by installing a displacement meter on a movable part is known (for example, see Non-Patent Document 1). In this method, since only the movable part installs the measuring device, it is not necessary to install another device at a point away from the target structure.
JP 2003-240550 A JP 2001-241919 A JP 2004-325209 A NTT Technical Journal, "Development of road disaster monitoring system using optical fiber sensing technology", October 2003

しかしながら、特許文献1〜3に記載の技術に共通する問題としては、次のようなものがある。特許文献1〜3に記載の技術とも、観測点は構造物から離れた地面上などの不動点に設置されるのが前提となっており、通常、そのような場所の確保が難しい。監視カメラ等の機器を構造物上に設置した場合には、構造物の異常により観測機器自体も移動してしまうため、異常検知が困難になるという問題がある。  However, problems common to the techniques described in Patent Documents 1 to 3 include the following. In the technologies described in Patent Documents 1 to 3, it is assumed that the observation point is installed at a fixed point such as on the ground away from the structure, and it is usually difficult to secure such a place. When a device such as a surveillance camera is installed on a structure, the observation device itself moves due to the abnormality of the structure, which makes it difficult to detect the abnormality.

また、監視カメラの映像情報では、撮影範囲に含まれる比較的広域の監視が可能であるが、外装の変更や付着物・落下物の発生といった、構造的な異常とは異なる変化についても検知してしまう可能性があるという問題があった。  In addition, the surveillance camera image information can be monitored over a relatively wide area within the shooting range, but it also detects changes that are different from structural abnormalities, such as changes in the exterior and the occurrence of deposits and falling objects. There was a problem that it might be.

特許文献1に記載の技術では、ターゲットマーカーを設置した箇所の変位しか追跡できないという問題があった。また、変位計による変位検知は、設置箇所の局所的な変位しか検知できないという問題点がある。また設置箇所ごと構造物全体が変位した場合、それを検知できないという問題もあった。  The technique described in Patent Document 1 has a problem that only the displacement of the place where the target marker is installed can be tracked. Further, the displacement detection by the displacement meter has a problem that only the local displacement of the installation location can be detected. In addition, when the entire structure is displaced for each installation location, there is also a problem that it cannot be detected.

本発明はかかる課題を解決するためになされたもので、監視カメラは構造物上に設置し、地上部分などの不動部分と構造部分の近景の比較によって、撮影画像からカメラの変位を検知し、その上で、構造物の変位の有無を正確に判定することを目的とする。また、変位計の情報を監視カメラの異常検知情報と組み合わせることで、異常原因の種別の詳細な判別を実現することを目的とする。  The present invention has been made to solve such a problem, the surveillance camera is installed on a structure, detects the displacement of the camera from the photographed image by comparing a stationary part such as a ground part and a close-up view of the structural part, In addition, the object is to accurately determine the presence or absence of displacement of the structure. Another object of the present invention is to realize detailed determination of the type of abnormality cause by combining information of the displacement meter with abnormality detection information of the monitoring camera.

本発明は上記の課題を解決するためになされたもので、請求項1に記載の発明は、構造物及びその周囲の状況を撮影する撮影手段と、前記構造物に設置された変位計測手段と、前記撮影手段で撮影された画像データと、前記変位計測手段で計測された変位データとから前記構造物の変位状態を判定する構造物変位判定手段とを備え、前記構造物変位判定手段は、前記撮影手段で撮影された時間毎の画像データを比較して、構造物の変位状態を判定する画像比較判定手段と、前記画像比較判定手段の判定結果と、前記変位計測手段の変位データとから、構造物の変位状態及びシステム異常の状態を判定する異常判定手段と、を具備することを特徴とする構造物異常判別システムである。  The present invention has been made to solve the above-described problems. The invention according to claim 1 is directed to an imaging unit for imaging a structure and its surroundings, and a displacement measuring unit installed in the structure. A structure displacement determining means for determining a displacement state of the structure from the image data photographed by the photographing means and the displacement data measured by the displacement measuring means, the structure displacement determining means, Comparing image data for each time taken by the photographing means to determine the displacement state of the structure, the judgment result of the image comparison judging means, and the displacement data of the displacement measuring means And an abnormality determining means for determining a displacement state of the structure and a system abnormality state.

また、請求項2に記載の発明は、前記画像データは、一定時間平均化された平均化画像データであることを特徴とする請求項1に記載の構造物異常判別システムである。  The invention according to claim 2 is the structure abnormality determination system according to claim 1, wherein the image data is averaged image data averaged for a predetermined time.

また、請求項3に記載の発明は、前記画像比較手段は、画像データを遠景領域と近景領域に分割して、各領域について時間毎の画像データを比較することで、構造物の変位状態及び前記撮影手段の移動状態を判定することを特徴とする請求項1又は2に記載の構造物異常判別システムである。  Further, in the invention according to claim 3, the image comparison means divides the image data into a distant view region and a foreground region, and compares the image data for each time for each region. The structure abnormality determination system according to claim 1 or 2, wherein a moving state of the photographing unit is determined.

また、請求項4に記載の発明は、前記画像比較判定手段は、時間毎の前記画像データ内の所定の対応点での変位差を算出することで、構造物の変位状態を判定することを特徴とする請求項1〜3の何れかに記載の構造物異常判別システムである。  According to a fourth aspect of the present invention, the image comparison and determination means determines the displacement state of the structure by calculating a displacement difference at a predetermined corresponding point in the image data for each time. It is a structure abnormality discrimination system in any one of Claims 1-3 characterized by the above-mentioned.

また、請求項5に記載の発明は、撮影手段が構造物及びその周囲の状況を撮影し、変位計測手段が前記構造物の変位データを測定する第1ステップと、画像比較判定手段が前記撮影手段で撮影された時間毎の画像データを比較して、構造物の変位状態を判定する第2ステップと、異常判定手段が前記画像比較判定手段の判定結果と、前記変位計測手段の変位データとから、構造物の変位状態及びシステム異常の状態を判定する第3ステップと、からなることを特徴とする構造物異常判別方法である。  According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a first step in which the photographing unit photographs the structure and the surrounding situation, the displacement measuring unit measures the displacement data of the structure, and the image comparison determination unit includes the photographing. A second step of comparing the image data for each time taken by the means to determine the displacement state of the structure; the abnormality determination means; the determination result of the image comparison determination means; and the displacement data of the displacement measurement means And a third step of determining the displacement state of the structure and the system abnormality state.

また、請求項6に記載の発明は、構造物及びその周囲の状況を撮影する撮影手段と、前記構造物に設置された変位計測手段と、前記撮影手段で撮影された画像データと、前記変位計測手段で計測された変位データとから前記構造物の変位状態を判定する構造物変位判定手段とからなる構造物異常判別システムにおける構造物変位判定処理を行うコンピュータプログラムであって、前記撮影手段で撮影された時間毎の画像データを比較して、構造物の変位状態を判定する画像比較判定ステップと、前記画像比較判定ステップでの判定結果と、変位計測手段の変位データとから、構造物の変位状態及びシステム異常の状態を判定する異常判定ステップと、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムである。  Further, the invention described in claim 6 is a photographing means for photographing the structure and its surroundings, a displacement measuring means installed in the structure, image data photographed by the photographing means, and the displacement A computer program for performing a structure displacement determination process in a structure abnormality determination system comprising a structure displacement determination means for determining a displacement state of the structure from displacement data measured by a measurement means, the imaging means From the image comparison determination step for comparing the image data taken every time and determining the displacement state of the structure, the determination result in the image comparison determination step, and the displacement data of the displacement measuring means, An abnormality determination step for determining a displacement state and a system abnormality state is a computer program for causing a computer to execute.

この発明によれば、監視カメラを橋梁等の構造物に設置させた形態で、構造物の変位の有無を正確に判定することができる。  According to the present invention, it is possible to accurately determine the presence or absence of displacement of the structure in a form in which the monitoring camera is installed on the structure such as a bridge.

観測画像と変位計データを組み合わせて使用するので、より信頼性が高く、異常の原因種別を詳細に判別可能になる。  Since the observation image and the displacement meter data are used in combination, the reliability is higher and the cause type of the abnormality can be determined in detail.

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図1は本実施形態による構造物異常判別システムの全体構成を示す構成図である。図1の構造物異常判別システムは、橋桁間等の変位量を計測する変位計1と、監視センター2と、画像伝送装置3と、橋梁の映像を撮影する監視カメラ4とから構成されている。監視センター2は、変位計1からの変位データを受信するアナライザ2aと、アナライザ2aからの変位データを受信すると共に、監視カメラ4から画像伝送装置3を介して送られてきた画像データを受信する構造物異常判別装置2bとから構成されている。  Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a configuration diagram showing the overall configuration of the structure abnormality determination system according to the present embodiment. The structure abnormality determination system in FIG. 1 includes a displacement meter 1 that measures a displacement amount between bridge girders, a monitoring center 2, an image transmission device 3, and a monitoring camera 4 that captures an image of a bridge. . The monitoring center 2 receives the displacement data from the displacement meter 1, the displacement data from the analyzer 2 a, and the image data sent from the monitoring camera 4 via the image transmission device 3. It is comprised from the structure abnormality determination apparatus 2b.

図2は本実施形態による構造物異常判別システム内の構造物異常判別装置2bの処理及びデータの流れを示した機能ブロック図である。図2のように、カメラ画像入力部201が映像データを受信して背景画像作成部202にデータを送り、背景画像作成部202は受信した映像データから背景画像データを作成する。  FIG. 2 is a functional block diagram showing the processing and data flow of the structure abnormality determination device 2b in the structure abnormality determination system according to this embodiment. As shown in FIG. 2, the camera image input unit 201 receives video data and sends the data to the background image creation unit 202, and the background image creation unit 202 creates background image data from the received video data.

作成された背景画像データは背景画像蓄積部203に蓄積され、蓄積されたデータを基に画像処理部204で直近過去の背景画像データXと、当該時刻の背景画像データYとから橋梁とカメラとの位置を判定する。画像処理部204で判定結果は画像処理結果メモリ部205に記憶される。一方で、変位計1で測定された変位データは変位計計測値入力部206で受信され、異常判別部207では、画像処理結果メモリ部205に記憶された判定結果と、変位計計測値入力部206で受信された変位データとを組み合わせて、詳細な異常判定を行う。結果表示部208では異常判定の結果を表示する。  The generated background image data is stored in the background image storage unit 203. Based on the stored data, the image processing unit 204 determines the bridge, the camera, and the background image data X from the past and the background image data Y at the time. The position of is determined. The determination result in the image processing unit 204 is stored in the image processing result memory unit 205. On the other hand, displacement data measured by the displacement meter 1 is received by the displacement meter measurement value input unit 206, and the abnormality determination unit 207 receives the determination result stored in the image processing result memory unit 205 and the displacement meter measurement value input unit. A detailed abnormality determination is performed in combination with the displacement data received at 206. The result display unit 208 displays the result of abnormality determination.

図3は、背景画像作成部202の詳細な機能ブロック図である。背景画像作成部202は、背景画像演算部202aと、平均化画像を記憶する平均化画像メモリ部202bと、平均化に使用した撮影画像の経過時間を記憶する平均化時間メモリ部202cとから構成されている。背景画像作成部202では、一定時間区切りで監視カメラ4の撮影映像と直近の平均化画像から新たな平均化画像を作成し、平均化画像メモリ部202bに記憶している。所定の該区切り時間になった場合は、作成した平均化画像を背景画像蓄積部203に出力し、平均化画像メモリ部202bと、平均化時間メモリ部202cとをクリアする。  FIG. 3 is a detailed functional block diagram of the background image creation unit 202. The background image creation unit 202 includes a background image calculation unit 202a, an averaged image memory unit 202b that stores an averaged image, and an averaged time memory unit 202c that stores an elapsed time of a captured image used for averaging. Has been. The background image creation unit 202 creates a new averaged image from the video captured by the monitoring camera 4 and the latest averaged image at regular time intervals, and stores them in the averaged image memory unit 202b. When the predetermined separation time is reached, the created averaged image is output to the background image storage unit 203, and the averaged image memory unit 202b and the averaged time memory unit 202c are cleared.

図4は、画像処理部204の詳細な機能ブロック図である。画像処理部204内の遠景・近景分割処理部204aでは、背景画像蓄積部203から直近過去の背景画像データXと当該時刻の背景画像データYとを取得し、それぞれ遠景画像データXf、Yfと近景画像データXc、Ycとに分割する。例えば図5の背景画像についてはマスク処理にて、直近過去の背景画像Xを近景画像データXcと遠景画像データXfとに分割すると共に、当該時刻の背景画像Yを近景画像データYcと遠景画像データYfとに分割する。ここで、撮影画像は平常時ほぼ変位のない大型構造物が対象であり、マスク処理で分割位置を固定してもよい。  FIG. 4 is a detailed functional block diagram of the image processing unit 204. The distant view / near view division processing unit 204a in the image processing unit 204 acquires the latest past background image data X and the background image data Y at the time from the background image storage unit 203, and the distant view image data Xf and Yf and the foreground respectively. The image data is divided into Xc and Yc. For example, with respect to the background image in FIG. 5, the most recent background image X is divided into the foreground image data Xc and the distant view image data Xf by mask processing, and the background image Y at that time is divided into the foreground image data Yc and the distant view image data. Divide into Yf. Here, the photographed image is a large structure with almost no displacement in normal times, and the division position may be fixed by mask processing.

遠景用メモリ部204bに遠景画像データを記憶し、近景用メモリ部204eに近景画像データを記憶する。遠景比較処理部204cでは、当該時間の遠景画像データと直近過去の遠景画像データとを比較し、変位量、変位方向を算出する。例えば図6のような遠景画像データの比較については、遠景用メモリ部204bに記憶された遠景画像データXf、Yfを遠景比較処理部204cで比較して、同一の建物の画像B1、B2について、その変位量A1と、変位角度θ1とを算出する。遠景比較結果メモリ部204dでは、遠景比較処理部204cでの比較結果を記憶する。  The distant view memory unit 204b stores the distant view image data, and the foreground image unit 204e stores the foreground image data. The distant view comparison processing unit 204c compares the distant view image data at the time with the distant view image data of the latest past, and calculates the displacement amount and the displacement direction. For example, for comparison of distant view image data as shown in FIG. 6, distant view image data Xf and Yf stored in the distant view memory unit 204b are compared by the distant view comparison processing unit 204c, and images B1 and B2 of the same building are compared. The displacement amount A1 and the displacement angle θ1 are calculated. In the distant view comparison result memory unit 204d, the comparison result in the distant view comparison processing unit 204c is stored.

近景用メモリ部204eでは、遠景・近景分割処理部204aで分割された当該時間の近景画像データYcと直近過去の近景画像データXcとを記憶する。近景比較処理部204fでは、当該時間の近景画像データYcと直近過去の近景画像データXcとを比較し、変位量、変位方向を求める。例えば図7のような近景画像データの比較については、近景用メモリ部に記憶された近景画像データXc、Ycを近景比較処理部204fで比較して、同一の中央破線の画像C1、C2について、その変位量A2と、変位角度θ2とを算出する。近景比較結果メモリ部204gでは、近景比較処理部204fでの比較結果を記憶する。  The foreground memory unit 204e stores the foreground image data Yc of the current time and the most recent foreground image data Xc divided by the distant view / near view division processing unit 204a. The foreground comparison processing unit 204f compares the foreground image data Yc at the time with the foreground image data Xc of the past past to obtain the displacement amount and the displacement direction. For example, for comparison of the foreground image data as shown in FIG. 7, the foreground image data Xc and Yc stored in the foreground memory unit are compared by the foreground comparison processing unit 204f, and the same center broken line images C1 and C2 are compared. The displacement amount A2 and the displacement angle θ2 are calculated. In the foreground comparison result memory unit 204g, the comparison result in the foreground comparison processing unit 204f is stored.

総合比較判定部204hでは、遠景と近景それぞれの比較結果を統合し、橋梁の位置とカメラの位置とを判定し、判定結果を画像処理結果メモリ部205に出力する。例えば図5〜図7の比較結果の場合、図6の遠景の変位量A1(=10[pix])と係数α(=30[mm/pix])との積A1´(=300[mm])と、図7の近景の変位量A2(=20[pix])と係数β(=20[mm/pix])との積A2´(=400[mm])とを算出し、両者の差から遠景と近景の実際の変位差A3´を算出する。  The comprehensive comparison determination unit 204h integrates the comparison results of the distant view and the close view, determines the position of the bridge and the position of the camera, and outputs the determination result to the image processing result memory unit 205. For example, in the case of the comparison results of FIGS. 5 to 7, the product A1 ′ (= 300 [mm]) of the distant view displacement amount A1 (= 10 [pix]) and the coefficient α (= 30 [mm / pix]) in FIG. ) And the product A2 ′ (= 400 [mm]) of the displacement A2 (= 20 [pix]) and the coefficient β (= 20 [mm / pix]) of the foreground in FIG. To calculate the actual displacement difference A3 ′ between the distant view and the close view.

また、変位角度θ1、θ2の値についても比較する。ここで、係数α、βはカメラからの遠近による距離への影響を補正するための係数で、カメラからの距離に応じて値が設定されている。係数α、βはそれぞれ、変位量A1、A2との積を取ることで、実際の変位量A1´、A2´を算出する事ができる。遠景画像の変位量A1´から、カメラが右方向に300mm変位したと判定し、変位差A3´から、橋梁が左方向に100mm変位したと判定する(図8)。また変位角度θ1、θ2は同一であると判定する。  Further, the displacement angles θ1 and θ2 are also compared. Here, the coefficients α and β are coefficients for correcting the influence of the distance from the camera on the distance, and values are set according to the distance from the camera. The coefficients α and β can be calculated by multiplying the displacement amounts A1 and A2 with the actual displacement amounts A1 ′ and A2 ′, respectively. From the displacement amount A1 ′ of the distant view image, it is determined that the camera is displaced 300 mm in the right direction, and from the displacement difference A3 ′, it is determined that the bridge is displaced 100 mm in the left direction (FIG. 8). The displacement angles θ1 and θ2 are determined to be the same.

図9は、本実施形態による構造物異常判別システムの処理フローである。ステップS1では、監視カメラ4の入力画像データから、当該時刻の背景画像データを作成する(図3の背景画像作成部202の動作に相当)。ステップS2では、当該時間の背景画像と直近過去の背景画像との差分から、監視カメラ4の変位、構造物の変位を判定する(図4の画像処理部204の動作に相当)。ステップS3では、画像処理部204の判定結果と変位計1の計測値とから、監視カメラ4の変位、構造物の変位、システム異常を判定する(図2の異常判別部207の動作に相当)。  FIG. 9 is a processing flow of the structure abnormality determination system according to the present embodiment. In step S1, background image data at the time is created from the input image data of the monitoring camera 4 (corresponding to the operation of the background image creation unit 202 in FIG. 3). In step S2, the displacement of the surveillance camera 4 and the displacement of the structure are determined from the difference between the background image at that time and the latest background image (corresponding to the operation of the image processing unit 204 in FIG. 4). In step S3, the displacement of the monitoring camera 4, the displacement of the structure, and the system abnormality are determined from the determination result of the image processing unit 204 and the measurement value of the displacement meter 1 (corresponding to the operation of the abnormality determination unit 207 in FIG. 2). .

図10は、本実施形態による構造物異常判別システムの背景画像作成時(図9の処理フローのステップS1に相当)の詳細な動作内容を示す処理フローである。ステップS101では、監視カメラ4での撮影画像データを取得すると共に、平均化画像メモリ部202bに記憶された平均化画像データを取得する。  FIG. 10 is a processing flow showing the detailed operation contents at the time of creating a background image (corresponding to step S1 of the processing flow of FIG. 9) of the structure abnormality determination system according to the present embodiment. In step S101, the image data captured by the monitoring camera 4 is acquired, and the averaged image data stored in the averaged image memory unit 202b is acquired.

ステップS102では、ステップS101で取得した撮影画像及び平均化画像から画像の平均化を行うと共に、平均化時間メモリ部202bに画像の平均化開始からの経過時間を記憶する。ステップS103では、平均化時間メモリ部202bに記憶された経過時間が所定の一定時間に達したかを判定する。一定時間に達した場合はステップS104に進み、一定時間に達していない場合はステップS105に進む。  In step S102, the images are averaged from the captured image and the averaged image acquired in step S101, and the elapsed time from the start of the averaging of the image is stored in the averaging time memory unit 202b. In step S103, it is determined whether the elapsed time stored in the averaging time memory unit 202b has reached a predetermined fixed time. If the fixed time has been reached, the process proceeds to step S104. If the fixed time has not been reached, the process proceeds to step S105.

ステップS104では、平均化画像データを背景画像蓄積部203に記憶して、平均化画像メモリ部202bに記憶された平均化画像データと、平均化時間メモリ部に記憶された経過時間データを消去して、処理を終了する。ステップS105では、平均化画像データを平均化時間メモリ部に記憶して、処理を終了する。  In step S104, the averaged image data is stored in the background image storage unit 203, and the averaged image data stored in the averaged image memory unit 202b and the elapsed time data stored in the averaged time memory unit are deleted. To end the process. In step S105, the averaged image data is stored in the averaging time memory unit, and the process ends.

図11は、本実施形態による構造物異常判別システムの画像処理時(図9の処理フローのステップS2に相当)の詳細な動作内容を示す処理フローである。ステップS201では、マスク処理で、直近過去の背景画像Xと当該時間の背景画像Yとについて遠景画像と近景画像とを分割する。ステップS202では、当該時間の背景画像の遠景画像Yfと直近過去の背景画像の遠景画像Xfとの差分を抽出する。すなわち、遠景画像Xfから遠景画像Yfを減算し、一定以上の輝度差を持つ画素数をカウントする。  FIG. 11 is a processing flow showing detailed operation contents during image processing (corresponding to step S2 of the processing flow of FIG. 9) of the structure abnormality determination system according to the present embodiment. In step S201, the distant view image and the foreground image are divided with respect to the most recent background image X and the background image Y of the current time by mask processing. In step S202, the difference between the distant view image Yf of the background image at that time and the distant view image Xf of the latest background image is extracted. That is, the distant view image Xf is subtracted from the distant view image Xf, and the number of pixels having a luminance difference of a certain level or more is counted.

ステップS203では、差分の抽出結果から一定以上の輝度差を持つ画素数が閾値以上であるかどうかを判定する。判定結果が閾値以上である場合はステップS204に進み。判定結果が閾値以上でない場合はステップS209に進む。ステップS204では、対応点の追跡により、遠景画像Xf、Yfの変位量A1と変位角度θ1とを算出する。ここで、画像処理部204で取得する変位量は、遠景と近景の変位差を見るための概算値であり、正確な変位差は異常判別部207で取得する。  In step S203, it is determined from the difference extraction result whether the number of pixels having a certain luminance difference or more is equal to or greater than a threshold value. If the determination result is greater than or equal to the threshold value, the process proceeds to step S204. If the determination result is not greater than or equal to the threshold value, the process proceeds to step S209. In step S204, the displacement amount A1 and the displacement angle θ1 of the distant view images Xf and Yf are calculated by tracking the corresponding points. Here, the displacement amount acquired by the image processing unit 204 is an approximate value for seeing the displacement difference between the distant view and the near view, and the accurate displacement difference is acquired by the abnormality determination unit 207.

ステップS205では、対応点の追跡により、近景画像Xc、Ycの変位量A2と変位角度θ2とを算出する。ステップS206では、係数α、βと変位量A1、A2とについて α×A1=β×A2 … (1)でありかつ、変位角度θ1、θ2について θ1=θ2 … (2)であるかを判定する。式(1)、(2)が両方とも成り立つ時はステップS207に進み、式(1)、(2)のどちらか一方の式でも成り立たない時はステップS208に進む。ステップS207では、構造物は変位していないがカメラは変位していると判定して、処理を終了する。ステップS208では、構造物、カメラ共変位していると判定して、処理を終了する。  In step S205, the displacement amount A2 and the displacement angle θ2 of the foreground images Xc and Yc are calculated by tracking the corresponding points. In step S206, it is determined whether α × A1 = β × A2 (1) for the coefficients α and β and the displacement amounts A1 and A2, and θ1 = θ2 (2) for the displacement angles θ1 and θ2. . When both expressions (1) and (2) hold, the process proceeds to step S207, and when either expression (1) or (2) does not hold, the process proceeds to step S208. In step S207, it is determined that the structure is not displaced but the camera is displaced, and the process is terminated. In step S208, it is determined that both the structure and the camera are displaced, and the process ends.

ステップS209では、当該時間の背景画像の近景画像Ycと直近過去の背景画像の近景画像Xcとの差分を抽出する。すなわち、近景画像Xcから近景画像Ycを減算し、一定以上の輝度差を持つ画素数をカウントする。ステップS210では、差分の抽出結果から一定以上の輝度差を持つ画素数が閾値以上であるかどうかを判定する。判定結果が閾値以上である場合はステップS211に進み。判定結果が閾値以上でない場合はステップS212に進む。ステップS212では、構造物は変位していないと判定して、処理を終了する。ステップS208では、構造物は変位していると判定して、処理を終了する。  In step S209, the difference between the foreground image Yc of the background image at the time and the foreground image Xc of the latest background image is extracted. That is, the foreground image Yc is subtracted from the foreground image Xc, and the number of pixels having a luminance difference of a certain level or more is counted. In step S210, it is determined from the difference extraction result whether the number of pixels having a certain luminance difference or more is equal to or greater than a threshold value. If the determination result is greater than or equal to the threshold value, the process proceeds to step S211. If the determination result is not equal to or greater than the threshold value, the process proceeds to step S212. In step S212, it is determined that the structure is not displaced, and the process ends. In step S208, it is determined that the structure is displaced, and the process ends.

図12〜図15は、本実施形態による構造物異常判別システムの異常判別時(図9の処理フローのステップS3に相当)の詳細な動作内容を示す処理フローである。ステップS301では、画像処理部204での判定結果を取得する。ステップS302ではステップS301での判定結果で構造物に変位があるかどうかを判定する。変位がある場合はステップS303に進み、変位がない場合はステップS305に進む。  12 to 15 are process flows showing detailed operation contents at the time of abnormality determination (corresponding to step S3 of the process flow of FIG. 9) of the structure abnormality determination system according to the present embodiment. In step S301, the determination result in the image processing unit 204 is acquired. In step S302, it is determined whether there is a displacement in the structure based on the determination result in step S301. If there is a displacement, the process proceeds to step S303, and if there is no displacement, the process proceeds to step S305.

ステップS303では、変位計1により計測情報を取得する。ステップS304では、変位計1での計測情報から構造物に変位があるかどうかを判定する。変位がある場合は図13のステップS311に進み、変位がない場合は図14のステップS321に進む。ステップS305では、変位計1により計測情報を取得する。  In step S303, measurement information is acquired by the displacement meter 1. In step S304, it is determined from the measurement information obtained by the displacement meter 1 whether there is a displacement in the structure. If there is a displacement, the process proceeds to step S311 in FIG. 13, and if there is no displacement, the process proceeds to step S321 in FIG. In step S305, measurement information is acquired by the displacement meter 1.

ステップS306では、変位計1での計測情報から構造物に変位があるかどうかを判定する。変位がある場合は図15のステップS331に進み、変位がない場合はS307に進む。S307では構造物に変位が発生していない正常状態と判定して、処理を終了する。ただし、画像処理部204の処理の段階でカメラが変位していると判定されていた時には、「システム(カメラ)異常の可能性あり」の旨の表示を行う。  In step S306, it is determined from the measurement information obtained by the displacement meter 1 whether there is a displacement in the structure. If there is a displacement, the process proceeds to step S331 in FIG. 15, and if there is no displacement, the process proceeds to S307. In S307, it is determined that the structure is in a normal state with no displacement, and the process ends. However, when it is determined that the camera is displaced at the stage of processing of the image processing unit 204, a display indicating that “system (camera) abnormality may be present” is displayed.

図13のステップS311では、画像の対応点の追跡により、変位量と変位角度とを判定する。ステップS312では、ステップS311で得られたデータと変位計1の検出値についてデータを突き合せる。ステップS313では、ステップS311での両データの結果がほぼ一致するかどうかを判定する。一致する場合はステップS314に進み、一致しない場合はステップS315に進む。ステップS314では、橋桁14に変位が発生したと判定して、処理を終了する。ステップS315では、システム異常の可能性があると判定する。  In step S311 of FIG. 13, the displacement amount and the displacement angle are determined by tracking corresponding points of the image. In step S312, the data obtained in step S311 and the detected value of the displacement meter 1 are matched. In step S313, it is determined whether or not the results of both data in step S311 substantially match. If they match, the process proceeds to step S314, and if they do not match, the process proceeds to step S315. In step S314, it is determined that a displacement has occurred in the bridge girder 14, and the process ends. In step S315, it is determined that there is a possibility of system abnormality.

図14のステップS321では、画像の対応点の追跡により、変位量と変位角度とを判定する。ステップS322では、画像の対応点の追跡の結果、変位方向・変位量が検知できたかが判定される。検知できた場合はステップS323に進み、検知できなかった場合はステップS324に進む。ステップS323では、橋桁14の変位が発生したと判定して、処理を終了する。  In step S321 in FIG. 14, the displacement amount and the displacement angle are determined by tracking the corresponding points in the image. In step S322, it is determined whether the displacement direction / displacement amount has been detected as a result of tracking the corresponding points of the image. If it can be detected, the process proceeds to step S323, and if it cannot be detected, the process proceeds to step S324. In step S323, it determines with the displacement of the bridge girder 14 having generate | occur | produced, and complete | finishes a process.

ステップS324では、画像の対応点の追跡の結果、路面部分に変化の検知があるかが判定される。路面部分の変化の検知がある場合はステップS325に進み、路面部分の変化の検知がない場合はステップS326に進む。ステップS325では、道路上で渋滞発生している、落下物などが路面上に発生している等の路面状態が原因の変化の検知であると判定し、処理を終了する。ステップS326では、カメラ等のシステム異常の可能性があると判定される。  In step S324, it is determined whether a change in the road surface portion is detected as a result of tracking the corresponding points in the image. If there is a change in the road surface portion, the process proceeds to step S325, and if no change in the road surface portion is detected, the process proceeds to step S326. In step S325, it is determined that the change is caused by a road surface condition such as a traffic jam on the road or a fallen object on the road, and the process ends. In step S326, it is determined that there is a possibility of system abnormality such as a camera.

図15のステップS331では、変位計1の検出結果について、規定値以下になっているかを判定する。ここで規定値とは、変位量が画像上明瞭な変化が出る限界値にあたる値である。ステップS332では、判定結果が規定値以下の場合はステップS333に進み、規定値以下でない場合はステップS334に進む。ステップS333では、変位程度の少ない橋桁14の変位が発生していると判定し、処理を終了する。ステップS334では、システム異常の可能性があると判定する。  In step S331 in FIG. 15, it is determined whether the detection result of the displacement meter 1 is equal to or less than a specified value. Here, the specified value is a value corresponding to a limit value at which the displacement amount clearly changes on the image. In step S332, if the determination result is equal to or less than the specified value, the process proceeds to step S333, and if not, the process proceeds to step S334. In step S333, it is determined that the bridge girder 14 having a small displacement is generated, and the process is terminated. In step S334, it is determined that there is a possibility of system abnormality.

なお本実施形態に係る構造物異常判別システムは、専用のハードウェアにより実現されるものであってもよく、あるいはパーソナルコンピュータ等のコンピュータシステムにより構成され、図1に示されるシステムの各機能を実現させるためのプログラムを実行することによりその機能を実現させるものであっても良い。  Note that the structure abnormality determination system according to the present embodiment may be realized by dedicated hardware, or may be configured by a computer system such as a personal computer and realize each function of the system shown in FIG. The function may be realized by executing a program for executing the program.

本発明の実施形態にかかる構造物異常判別システムの全体構成を示す構成図である。It is a lineblock diagram showing the whole structure abnormal structure discriminating system concerning the embodiment of the present invention. 本発明の実施形態による構造物異常判別システム内の構造物異常判別装置2bの処理及びデータの流れを示した機能ブロック図である。It is the functional block diagram which showed the process of the structure abnormality determination apparatus 2b in the structure abnormality determination system by embodiment of this invention, and the flow of data. 同構造物異常判別装置2b内の背景画像作成部の詳細な機能ブロック図である。It is a detailed functional block diagram of the background image preparation part in the structure abnormality determination apparatus 2b. 同構造物異常判別装置2b内の画像処理部の詳細な機能ブロック図である。It is a detailed functional block diagram of the image processing part in the structure abnormality determination apparatus 2b. 本発明の実施形態の画像処理部での画像分割時の処理方法の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the processing method at the time of the image division in the image processing part of embodiment of this invention. 本発明の実施形態の画像処理部での遠景画像の処理方法の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the processing method of the distant view image in the image processing part of embodiment of this invention. 本発明の実施形態の画像処理部での近景画像の処理方法の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the processing method of the foreground image in the image processing part of embodiment of this invention. 本発明の実施形態の画像処理部での処理結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the process result in the image process part of embodiment of this invention. 本実施形態による構造物異常判別システムの全体的な動作内容を示す処理フローである。It is a processing flow which shows the whole operation | movement content of the structure abnormality determination system by this embodiment. 本実施形態による構造物異常判別システムの背景画像作成時の詳細な動作内容を示す処理フローである。It is a processing flow which shows the detailed operation | movement content at the time of the background image preparation of the structure abnormality determination system by this embodiment. 本実施形態による構造物異常判別システムの画像処理時の詳細な動作内容を示す処理フローである。It is a processing flow which shows the detailed operation | movement content at the time of the image processing of the structure abnormality determination system by this embodiment. 本発明の実施形態にかかる構造物異常判別システムの構造物異常判別時の処理フローである。It is a processing flow at the time of structure abnormality determination of the structure abnormality determination system concerning embodiment of this invention. 同構造物異常判別時の処理の内で撮影画像及び変位計の結果共に構造物に変位があると判定された場合の処理フローである。It is a processing flow when it is determined that there is a displacement in the structure in both the photographed image and the displacement meter result in the processing at the time of determining the structure abnormality. 同構造物異常判別時の処理の内で撮影画像の結果のみ構造物に変位があると判定された場合の処理フローである。It is a processing flow when it is determined that there is a displacement in the structure only in the result of the captured image in the processing at the time of determining the structure abnormality. 同構造物異常判別時の処理の内で変位計の結果のみ構造物に変位があると判定された場合の処理フローである。It is a processing flow when it is determined that there is a displacement in the structure only in the result of the displacement meter in the process at the time of determining the structure abnormality. 本発明の実施形態にかかる構造物異常判別する橋梁の構造を示す構造図である。It is a structural diagram showing a structure of a bridge for determining a structure abnormality according to an embodiment of the present invention.

符号の説明Explanation of symbols

1…変位計、 2…監視センター、 3…画像伝送装置、 4…監視カメラ、 2a…アナライザ、 2b…構造物異常判別装置   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Displacement meter, 2 ... Monitoring center, 3 ... Image transmission apparatus, 4 ... Surveillance camera, 2a ... Analyzer, 2b ... Structure abnormality determination apparatus

Claims (6)

構造物及びその周囲の状況を撮影する撮影手段と、
前記構造物に設置された変位計測手段と、
前記撮影手段で撮影された画像データと、前記変位計測手段で計測された変位データとから前記構造物の変位状態を判定する構造物変位判定手段とを備え、
前記構造物変位判定手段は、
前記撮影手段で撮影された時間毎の画像データを比較して、構造物の変位状態を判定する画像比較判定手段と、
前記画像比較判定手段の判定結果と、前記変位計測手段の変位データとから、構造物の変位状態及びシステム異常の状態を判定する異常判定手段と、
を具備することを特徴とする構造物異常判別システム。
Photographing means for photographing the structure and its surroundings;
A displacement measuring means installed in the structure;
A structure displacement determining means for determining a displacement state of the structure from the image data photographed by the photographing means and the displacement data measured by the displacement measuring means;
The structure displacement determining means includes
Image comparison determination means for comparing the image data for each time imaged by the imaging means to determine the displacement state of the structure;
An abnormality determination unit that determines a displacement state of the structure and a system abnormality state from the determination result of the image comparison determination unit and the displacement data of the displacement measurement unit;
A structure abnormality discriminating system comprising:
前記画像データは、一定時間平均化された平均化画像データであることを特徴とする請求項1に記載の構造物異常判別システム。  The system according to claim 1, wherein the image data is averaged image data averaged for a predetermined time. 前記画像比較手段は、画像データを遠景領域と近景領域に分割して、各領域について時間毎の画像データを比較することで、構造物の変位状態及び前記撮影手段の移動状態を判定することを特徴とする請求項1又は2に記載の構造物異常判別システム。  The image comparison means divides the image data into a distant view area and a foreground area, and compares the image data for each area for each time to determine the displacement state of the structure and the movement state of the photographing means. The structure abnormality discrimination system according to claim 1 or 2, characterized in that 前記画像比較判定手段は、時間毎の前記画像データ内の所定の対応点での変位差を算出することで、構造物の変位状態を判定することを特徴とする請求項1〜3の何れかに記載の構造物異常判別システム。  The said image comparison determination means determines the displacement state of a structure by calculating the displacement difference in the predetermined corresponding point in the said image data for every time, The structure of any one of Claims 1-3 characterized by the above-mentioned. The structure abnormality discrimination system described in 1. 撮影手段が構造物及びその周囲の状況を撮影し、変位計測手段が前記構造物の変位データを測定する第1ステップと、
画像比較判定手段が前記撮影手段で撮影された時間毎の画像データを比較して、構造物の変位状態を判定する第2ステップと、
異常判定手段が前記画像比較判定手段の判定結果と、前記変位計測手段の変位データとから、構造物の変位状態及びシステム異常の状態を判定する第3ステップと、
からなることを特徴とする構造物異常判別方法。
A first step in which a photographing unit photographs a structure and a surrounding situation, and a displacement measuring unit measures displacement data of the structure;
A second step in which the image comparison determination means compares the image data for each time imaged by the imaging means to determine the displacement state of the structure;
A third step in which the abnormality determining means determines the displacement state of the structure and the state of the system abnormality from the determination result of the image comparison determining means and the displacement data of the displacement measuring means;
A structure abnormality discriminating method comprising:
構造物及びその周囲の状況を撮影する撮影手段と、前記構造物に設置された変位計測手段と、前記撮影手段で撮影された画像データと、前記変位計測手段で計測された変位データとから前記構造物の変位状態を判定する構造物変位判定手段とからなる構造物異常判別システムにおける構造物変位判定処理を行うコンピュータプログラムであって、
前記撮影手段で撮影された時間毎の画像データを比較して、構造物の変位状態を判定する画像比較判定ステップと、
前記画像比較判定ステップでの判定結果と、変位計測手段の変位データとから、構造物の変位状態及びシステム異常の状態を判定する異常判定ステップと、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
From the photographing means for photographing the structure and its surroundings, the displacement measuring means installed in the structure, the image data photographed by the photographing means, and the displacement data measured by the displacement measuring means A computer program for performing structure displacement determination processing in a structure abnormality determination system comprising structure displacement determination means for determining a displacement state of a structure,
An image comparison determination step for comparing the image data for each time imaged by the imaging means to determine the displacement state of the structure;
An abnormality determination step for determining the displacement state of the structure and the state of the system abnormality from the determination result in the image comparison determination step and the displacement data of the displacement measuring means,
A computer program for causing a computer to execute.
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