JP2017020303A - 道路標示体劣化検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】判断基準を明確として、劣化状態を判別可能な道路標示体劣化検出方法を提供すること。
【解決手段】路面に施工された道路標示体３の劣化を検出する道路標示体劣化検出方法。道路標示体を斜め上方から撮影する撮影工程と、入力された座標情報に基づいて撮影工程で取得された画像から道路標示体画像を切り出すトリミング工程と、道路標示体画像をホモグラフィ変換により俯瞰図状に補正する画像補正工程と、画像補正工程により補正された補正画像から道路標示体の劣化状態を判別する劣化判別工程と、を経て、道路標示体３の劣化を検出する。
【選択図】図３

Description

本発明は、路面に施工された道路標示体の劣化を検出する道路標示体劣化検出方法に関し、特に、横断歩道の劣化の検出に好適な道路標示体劣化検出方法に関する。

従来、路面には、視認性を良好とするために、反射体であるビーズを塗膜の表面に散布させて、標示体を施工しているものがあった（例えば、特許文献１参照）。

また、耐摩耗性の良好な塗膜を形成可能な塗料を塗布することにより、標示体を施工しているものもあった（例えば、特許文献２参照）。

特開２０１３−１７４０８５公報 特開２０１２−１８０４００公報

上述の従来技術のごとく、ビーズを散布して視認性を良好としたり、耐摩耗性の良好なものとしていても、道路に施工される道路標示体は、摩耗による劣化を避けられず、この劣化の促進具合は、道路を走行する車両の交通量によって異なるものである。そのため、道路標示体を、それぞれ、定期的に劣化状態を観測しつつ、補修する必要が生じていた。従来では、道路標示体は、観測者が目視で観測して、劣化状態を判別していることから、劣化の判断基準が一定とし難かった。

本発明は、上述の課題を解決するものであり、判断基準を明確として、劣化状態を判別可能な道路標示体劣化検出方法を提供することを目的とする。

本発明に係る道路標示体劣化検出方法は、路面に施工された道路標示体の劣化を検出する道路標示体劣化検出方法であって、
道路標示体を斜め上方から撮影する撮影工程と、
入力された座標情報に基づいて、撮影工程で取得された画像から、道路標示体の画像（以下「道路標示体画像」とする）を切り出すトリミング工程と、
道路標示体画像を、ホモグラフィ変換により俯瞰図状に補正する画像補正工程と、
画像補正工程により補正された補正画像から道路標示体の劣化状態を判別する劣化判別工程と、
を経て、道路標示体の劣化を検出することを特徴とする。

本発明の道路標示体劣化検出方法では、斜め上方から道路標示体を撮影した画像をトリミング工程において切り出した道路標示体画像を、ホモグラフィ変換によって俯瞰図状に補正していることから、例えば、撮影者が、カメラや、スマートフォン、タブレット端末等の撮影機を手に構えて、歩道側から道路標示体を撮影することにより、斜め上方から撮影された道路標示体画像も、ホモグラフィ変換によって、俯瞰図状に補正することができ、道路標示体を真上から撮影しなくともよい。そのため、道路標示体を、車道内に進入して撮影しなくともよいことから、車両の交通規制等を行わなくとも、容易に、道路標示体を撮影することができる。また、本発明の道路標示体劣化検出方法では、ホモグラフィ変換によって補正した補正画像を元に、劣化判別工程において、道路標示体の劣化状態を判別することから、劣化判断基準が明確であり、また、一定の劣化判断基準に基づき、道路標示体の劣化状態を判別することができる。

したがって、本発明の道路標示劣化検出方法では、判断基準を明確として、劣化状態を判別することができる。

具体的には、本発明の道路標示劣化検出方法において、劣化判別工程を、補正画像を二値化して、行なう構成とすることが、好ましい。

また、上記構成の道路標示劣化検出方法は、道路標示体として、横断歩道の劣化検出に好適である。

さらに、上記構成の道路標示劣化検出方法において、撮影工程において道路標示体を撮影する撮影機を、撮影工程で取得された画像をサーバに送信可能に構成し、
サーバにおいて、トリミング工程と画像補正工程と劣化判別工程とを行なう構成とすることも可能である。

このような道路標示劣化検出方法では、例えば、道路標示体としての横断歩道脇に、この撮影機を設置し、定期的に画像を撮影してサーバに送信することにより、道路標示体の状態を継続して観測することも可能となる。

さらにまた、上記構成の道路標示劣化検出方法において、撮影機を、撮影者により持ち運び可能な携帯型端末とし、かつ、位置情報取得機能を有して、位置情報をサーバに送信可能な構成とすれば、撮影者が移動しつつ、各所の道路標示体を撮影し、サーバに随時送信する際に、位置情報を添付して道路標示体画像を送信することができる。そのため、例えば、地図データ上に、道路標示体の設置位置を記録し、また、この道路標示体の画像を貼り付けることもできることから、一定の区域に設置される複数の道路標示体を、一括して容易に管理することも可能となって、好ましい。

本発明の一実施形態である道路標示体劣化システムを示すブロック図である。 道路標示体としての横断歩道の大きさを説明する概略図である。 実施形態の道路標示劣化システムにおいて、撮影画像の画像処理と劣化判別処理とについて説明する概略図である。 トリミング工程において、撮影画像をトリミングして横断歩道画像を形成する工程を説明する概略図である。 画像補正工程において、横断歩道画像をホモグラフィ変換して補正画像を形成する工程を説明する概略図である。 二値化工程において、グレースケール画像の一例を二値化する工程を説明する概略図である。 実施例において、横断歩道を撮影した撮影画像である。 実施例において、横断歩道を逆方向側から撮影した撮影画像である。 図７の撮影画像を補正した後に二値化した二値化画像である。 図８の撮影画像を補正した後に二値化した二値化画像である。 実施例の横断歩道における白線領域の剥離率を示す概略図である。 実施例における道路標示体劣化システムの動作の流れを示すフローチャートである。 実施形態の道路標示体劣化装置において、横断歩道の位置を記録し、各横断歩道の画像や剥離率の蓄積データを蓄積させた地図データの一例を示す概略図である。

以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。実施形態では、路面１に施工された道路標示体としての横断歩道３の劣化を検出する道路標示体劣化検出システム１０（以下、単に「劣化検出システム」と省略する）について、説明をする。

劣化検出システム１０は、図１に示すように、路面１に施工された横断歩道３を撮影する撮影手段１２と、撮影手段１２により撮影された横断歩道３の画像を処理するトリミング手段１５及び画像補正手段１６と、補正された画像に基づき横断歩道３の劣化を判別する劣化判別手段１８と、を備えている。実施形態の場合、劣化検出システム１０は、作業者により携行可能な携帯型端末であるタブレット端末に搭載されている。このタブレット端末は、ＧＰＳによる位置情報取得機能を有するもので、後述する横断歩道３の剥離率データを図示しないサーバに送信可能とされている。

まず、実施形態において、劣化を検出する道路標示体としての横断歩道３について、説明をする。横断歩道３の大きさは、国土交通省の「道路標識，区画線及び道路標示に関する命令」に定められている。具体的には、横断歩道３の白線４は、図２に示すように、幅寸法を、４５ｃｍ幅に定められており、横断歩道３は、この白線４を４５ｃｍ間隔で設置させて、路面１に施工されている。

撮影手段１２は、タブレット端末に搭載されるカメラ機能から構成されている。実施形態で使用されるタブレット端末のカメラは、具体的には、有効画素数を約８０８万画素とされて、ユニットセルサイズ（単位画素サイズ）を１．１２μｍ×１．１２μｍとされている。

そして、この撮影手段１２を有するタブレット端末を使用した撮影工程において、撮影者が、横断歩道３を斜め上方から撮影することとなる。具体的には、実施形態の場合、撮影者が、歩道側からタブレット端末によって、横断歩道３の白線を全て入り込ませるようにして、横断歩道３を斜め上方から撮影することとなる（図３のＡ及び図４のＡ参照）。

トリミング手段１５は、トリミング工程において、タブレット端末により撮影された横断歩道３を含む撮影画像Ｐ１から、道路標示体画像としての横断歩道画像Ｐ２を切り出し可能とされる。具体的には、図４のＡに示すように、作業者が、タブレット端末の画面に映し出された撮影画像Ｐ１上で、横断歩道３の四隅付近の四点の座標（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）、（ｘ３，ｙ３）、（ｘ４，ｙ４）を、手動で（例えば、画面を触ること等により）決定すれば、トリミング手段１５は、撮影画像Ｐ１から、これら四点の座標（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）、（ｘ３，ｙ３）、（ｘ４，ｙ４）をそれぞれ結んだ略台形状の横断歩道エリアを、切り出して、図４のＢに示すように、横断歩道画像Ｐ２を形成可能とされている。

画像補正手段１６は、画像補正工程において、横断歩道画像Ｐ２を、ホモグラフィ変換を利用して、俯瞰図状に補正する手段である。具体的には、画像補正手段１６は、横断歩道画像Ｐ２における四隅の座標を、それぞれ、下記数１によってホモグラフィ変換することにより、図５に示すように、略台形形状の横断歩道画像Ｐ２から、略長方形として、俯瞰図状に補正された補正画像Ｐ３を形成することができる。

この数１において、ｈ１１、ｈ１２、ｈ１３、ｈ２１、ｈ２２、ｈ２３、ｈ３１、ｈ３２、及び、ｈ３３は、実数である。また、数１において、記号「〜」は、同値関係を表し、定数倍の違いを許容して等しいことを意味している。

劣化判別手段１８は、劣化判別工程において、補正画像Ｐ３から横断歩道３の劣化状態を判別する手段である。実施形態の場合、劣化判別手段１８は、補正画像Ｐ３をグレースケール変換するグレースケール変換手段１９と、グレースケール変換されたグレースケール画像Ｐ４（図３のＣ参照）を二値化する二値化手段２０と、二値化処理された二値化画像Ｐ５（図３のＤ参照）における白線領域Ａの剥離率を計測する剥離率計測手段２１と、を備えている。

グレースケール変換手段１９は、グレースケール変換工程において、補正画像Ｐ３における各画素のＲＧＢ値を、下記数２に入力し、輝度値（Ｙ）に置換することにより、補正画像Ｐ３をグレースケール画像Ｐ４に変換するものである（図３のＢ，Ｃ参照）。

この数２は、ＮＴＳＣ計数による加重平均法によるものである。

二値化手段２０は、二値化工程において、閾値を定め、グレースケール画像Ｐ４の各画素の輝度値を、その閾値を境として、白（Ｙ＝２５５）と黒（Ｙ＝０）の二値に変換を行なうものである。具体的には、下記数３に示す如く、座標（ｘ，ｙ）に対応する輝度値ｆ（ｘ，ｙ）に対して、閾値をθとすることにより、グレースケール画像Ｐ４を二値化して、二値化画像Ｐ５を形成することができる（図３のＣ，Ｄ参照）。閾値θは、実施形態の場合１００とされている。

このように二値化すれば、図６のＡに示すように、グレースケール画像Ｐ４´の一例が、図６のＢに示すような二値化画像Ｐ５´となる。なお、図６のＡにおいては、各画素の輝度値のみを記載している。

剥離率計測手段２１は、剥離率計測工程において、二値化画像Ｐ５における各白線領域Ａの剥離率を計算する。具体的には、各白線領域Ａの剥離率は、各白線領域Ａの塗布領域の画素数と、残留領域の画素数と、を計算し、下記数４に入力して、計算される。

詳細には、二値化画像Ｐ５において、剥離率を計測する白線の本数（Ｎ）を、入力し、各白線領域Ａを算出する。各白線領域Ａは、画素（ａ×ｂ）の画像座標において、（０，０）の最も近傍に配置される白線を１本目とすれば、ｎ本目の白線領域Ａは、下記数５及び数６によって定められる。

また、各白線領域Ａ全体の画素数（ｗ）の範囲は、下記数７によって定められることとなる。

そして、剥離率計測手段２１は、各白線領域Ａに含まれる画素のうち、白色と判断した画素を数えることにより、図３のＥに示すように、各白線領域Ａの剥離率を算出することができる。そして、算出された各白線領域Ａの剥離率によって、横断歩道３の劣化状態を判定する。実施形態では、路面標示ハンドブックに基づき、剥離率が３０％を超えていれば、白線領域Ａが劣化していると判定する。

このようにして算出した横断歩道３の剥離率データは、タブレット端末によって、図示しないサーバに送信し、サーバに蓄積させることもできる。サーバとタブレット端末とは、ケーブルを用いて接続させて、タブレット端末内のデータをサーバ内に移動させてもよく、また、ケーブルにより接続させず、タブレット端末からサーバにデータを送信させてもよい。

次に、実施例として、具体的な横断歩道の劣化検出方法について、説明をする。

実施例では、図７，８に示すように、対面通行の道路における路面に施工されて、白線を１１本配置させている横断歩道の劣化を検出する。劣化検出システムを搭載させたタブレット端末としては、ソニー株式会社製の「Xperia Z2 tablet」を使用している。このタブレット端末の仕様の詳細を表１に示し、タブレット端末におけるカメラ機能の仕様の詳細を表２に示す。

まず、撮影工程において、横断歩道を撮影する。この実施例では、横断歩道が１１本の白線を配置させて構成されていることから、道路の片側のみから撮影した場合、撮影者から離れた側の白線の面積が小さくなってしまう。そのため、実施例では、図７，８に示すように、横断歩道を、全ての白線を入り込ませるようにして、道路の両側から撮影し、それぞれの撮影画像を元に、横断歩道の劣化を判別する。

次いで、撮影された各撮影画像を、トリミング工程において、横断歩道画像を切り出す。このとき、横断歩道の一方側から撮影した撮影画像では、撮影者側から白線領域６本分の領域を切り出し（図７，９参照）、横断歩道の他方側から撮影した撮影画像では、撮影者側から白線領域５本分の領域を切り出すこととなる（図８，１０参照）。そして、画像補正工程において、これらの横断歩道画像を、ホモグラフィ変換により俯瞰図状に補正して、補正画像を形成する。その後、劣化判別工程において、まず、グレースケール変換工程にて、補正図をグレースケール変換し、その後、二値化工程において二値化すれば、図９，１０に示すような二値化画像を形成できる。そして、剥離率計測工程において、これらの二値化画像における各白線領域の剥離率を計測すれば、図１１に示すように、横断歩道のすべての白線領域の剥離率を計測することができる。そして、解析結果を出力して、サーバに送信することとなる。

具体的には、実施例の劣化検出システム１０では、図１２のフローチャートに示すように、一方側から撮影した撮影画像が入力されれば、トリミング加工、ホモグラフィ変換、グレースケール変換、二値化処理、剥離率計測が順次行われることとなり、剥離率計測後に、再度撮影画像入力に戻って、他方側から撮影した撮影画像を入力し、同様に、トリミング加工、ホモグラフィ変換、グレースケール変換、二値化処理、剥離率計測が順次行われることとなる。その後、解析結果が出力されることとなる。

そして、実施形態の道路標示体劣化検出方法では、斜め上方から道路標示体としての横断歩道３を撮影した画像をトリミング工程において切り出した道路標示体画像（横断歩道画像Ｐ２）を、ホモグラフィ変換によって俯瞰図状に補正していることから、例えば、撮影者が、カメラや、スマートフォン、タブレット端末等の撮影手段１２（実施形態の場合、タブレット端末）を手に構えて、歩道側から横断歩道３を撮影することにより、斜め上方から撮影された横断歩道画像Ｐ２も、ホモグラフィ変換によって、俯瞰図状に補正することができ、横断歩道３を真上から撮影しなくともよい。そのため、横断歩道３を、車道内に進入して撮影しなくともよいことから、車両の交通規制等を行わなくとも、容易に、横断歩道３を撮影することができる。また、実施形態の道路標示体劣化検出方法では、ホモグラフィ変換によって補正した補正画像Ｐ３を元に、劣化判別工程において、横断歩道３の劣化状態を判別することから、劣化判断基準が明確であり、また、一定の劣化判断基準に基づき、道路標示体の劣化状態を判別することができる。

したがって、実施形態の道路標示劣化検出方法では、判断基準を明確として、劣化状態を判別することができる。

具体的には、実施形態の道路標示劣化検出方法では、劣化判別工程を、補正画像Ｐ３を二値化して、行なう構成としており、具体的には、二値化した画像を元に、横断歩道における白線領域Ａの剥離率を計測している。そのため、剥離率の大小によって、劣化状態を判断することができ、明確な劣化判断基準を設定することができる。

実施形態では、道路標示劣化検出システム１０は、作業者により携行可能な可能なタブレット端末に搭載されており、このタブレット端末によって、横断歩道３を撮影し、撮影した画像（撮影画像Ｐ１）をタブレット端末内で処理することにより、横断歩道の白線領域の剥離率を計測し、解析結果を出力して、サーバに送信するように構成されている。また、この道路標示劣化検出システム１０を搭載させたタブレット端末は、位置情報取得機能を有して、位置情報をサーバに送信可能な構成としている。そのため、撮影者が移動しつつ、各所の横断歩道を撮影して画像処理を行ない、得られた横断歩道の白線領域の剥離率データを、サーバに随時送信する際に、位置情報を添付して送信することができる。その結果、例えば、図１３に示すように、地図データＭ上に、複数の横断歩道３の設置位置ＰＯを記録し、また、これらの横断歩道の画像や剥離率の蓄積データを貼り付けることもできることから、日本全国、あるいは、管理者別に管理される一定の区域に設置される複数の横断歩道等を、一括して容易に管理することもできる。なお、実施形態では、道路標示劣化検出システム１０をタブレット端末に搭載しているが、道路標示劣化検出システム１０は、スマートフォンに搭載させてもよい。

そして、このように近隣の複数の横断歩道を一括管理し、また、各横断歩道の白線領域の剥離率のデータを蓄積することにより、管理区域の横断歩道の劣化の進行を予測して、メンテナンスを有効に行なうことも可能となる。

なお、実施形態では、道路標示劣化検出システム１０全体を、タブレット端末に搭載させているが、横断歩道（道路標示体）の撮影のみを、カメラ等の撮影機（撮影手段）で行ない、撮影画像をサーバに転送して、トリミング工程以降をサーバで行なう構成としてもよい。このような構成とすれば、例えば、撮影者が撮影画像Ｐ１を送信すれば、サーバ１４側で別の作業者が、撮影画像Ｐ１を補正して、劣化を判別させることも可能となる。また、例えば、道路標示体としての横断歩道脇に、自動的に横断歩道を撮影して撮影画像を送信可能な撮影機を設置して、定期的に横断歩道の画像を撮影してサーバに送信することにより、横断歩道の状態を継続して観測することも可能となる。そして、撮影工程のみを撮影機で行なう場合、撮影機はケーブルを用いてサーバに接続可能であれば、送信機能を備えなくてもよく、送信機能を備えないデジタルカメラ等も使用できる。

なお、実施形態では、道路標示体として横断歩道を例に採り説明しているが、本発明は横断歩道に限られるものではなく、例えば、停止線や横断予告、路面に施工された速度標示等、横断歩道以外の道路標示体にも適用可能である。

１…路面、３…横断歩道（道路標示体）、１０…道路標示体劣化検出システム（劣化検出システム）、１２…撮影手段、１５…トリミング手段、１６…画像補正手段、１８…劣化判別手段、１９…グレースケール変換手段、２０…二値化手段、２１…剥離率計測手段、Ｐ１…撮影画像、Ｐ２…横断歩道画像（道路標示体画像）、Ｐ３…補正画像、Ｐ４…グレースケール画像、Ｐ５…二値化画像、Ａ…白線領域。

Claims (7)

1. 路面に施工された道路標示体の劣化を検出する道路標示体劣化検出方法であって、
   前記道路標示体を斜め上方から撮影する撮影工程と、
   入力された座標情報に基づいて、前記撮影工程で取得された画像から、前記道路標示体の画像（以下「道路標示体画像」とする）を切り出すトリミング工程と、
   前記道路標示体画像を、ホモグラフィ変換により俯瞰図状に補正する画像補正工程と、
   該画像補正工程により補正された補正画像から前記道路標示体の劣化状態を判別する劣化判別工程と、
   を経て、前記道路標示体の劣化を検出することを特徴とする道路標示体劣化検出方法。
2. 前記劣化判別工程が、前記補正画像を二値化して、行われることを特徴とする請求項１に記載の道路標示体劣化検出方法。
3. 前記道路標示体が、横断歩道であることを特徴とする請求項１または２に記載の道路標示体劣化検出方法。
4. 前記撮影工程において前記道路標示体を撮影する撮影機が、前記撮影工程で取得された画像を、サーバに送信可能に構成され、
   該サーバにおいて前記トリミング工程と前記画像補正工程と前記劣化判別工程とを行なうことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の道路標示劣化検出方法。
5. 前記撮影機が、撮影者により持ち運び可能な携帯型端末であり、かつ、位置情報取得機能を有して、位置情報を前記サーバに送信可能に構成されていることを特徴とする請求項４に記載の道路標示体劣化検出方法。
6. 路面に施工された道路標示体の劣化を検出する道路標示体劣化検出システムであって、
   前記道路標示体を斜め上方から撮影する撮影手段と、
   入力された座標情報に基づいて、前記撮影手段により撮影された画像から、前記道路標示体の画像（以下「道路標示体画像」とする）を切り出すトリミング手段と、
   前記道路標示体画像を、ホモグラフィ変換により俯瞰図状に補正する画像補正手段と、
   該画像補正手段により補正された補正画像から前記道路標示体の劣化状態を判別する劣化判別手段と、
   を、備えることを特徴とする道路標示体劣化システム。
7. 路面に施工された道路標示体の劣化を検出する道路標示体劣化検出装置であって、
   入力された座標情報に基づいて、斜め上方から撮影された前記道路標示体を含む画像から、前記道路標示体の画像（以下「道路標示体画像」とする）を切り出すトリミング手段と、
   前記道路標示体画像を、ホモグラフィ変換により俯瞰図状に補正する画像補正手段と、
   該画像補正手段により補正された補正画像から前記道路標示体の劣化状態を判別する劣化判別手段と、
   を、備えることを特徴とする道路標示体劣化検出装置。