JP2017146268A - Water level measurement device - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To stably measure a water level.SOLUTION: A water level measurement device comprises: a model image setting unit 23 which sets, as setting information, a model image which is obtained by extracting the region of a principal part of a structure installed in a river from an image in which the principal part is exposed, and a relation between coordinate values of the model image and water levels; a model image recording unit 21 which records the setting information; an observation image acquisition unit 24 which acquires observation images obtained by photographing the structure; a model image updating unit 25 which uses the setting information to extract a region corresponding to the model image from observation images other than a water level measurement object and updates the model image; an observation image correction unit 27 which uses the updated setting information to extract a region corresponding to the model image from an observation image being the water level measurement object; a similarity calculation unit 28 which calculates similarity between the updated model image and the region extracted by the observation image correction unit 27; and a water level calculation unit 29 which uses the updated setting information to calculate a water level from the calculation result of the similarity of the similarity calculation unit 28.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

この発明は、河川の観測画像から水位を計測する水位計測装置に関するものである。   The present invention relates to a water level measuring device that measures a water level from an observation image of a river.

従来から、河川等に設置されている監視カメラにより撮影された観測画像から、河川の水位を自動的に計測する水位計測装置が知られている（例えば特許文献１，２参照）。特許文献１では、監視カメラにより撮影された量水板の画像から、輝度分布に基づいて、水面を判定する方法が開示されている。また、特許文献２では、監視カメラにより撮影された河川の構造物（量水板や堤防、橋脚等）の画像から、エッジ強度に基づいて、水面を判定する方法が開示されている。   Conventionally, a water level measurement device that automatically measures the water level of a river from an observation image taken by a monitoring camera installed in a river or the like is known (see, for example, Patent Documents 1 and 2). Patent Document 1 discloses a method for determining a water surface based on a luminance distribution from an image of a quantity water plate photographed by a surveillance camera. Patent Document 2 discloses a method for determining a water surface based on edge strength from an image of a river structure (volumetric water plate, embankment, pier, etc.) taken by a surveillance camera.

特開２００１-２８１０４６号公報JP 2001-281046 A 特開２００７-２１２２３８号公報JP 2007-212238 A

特許文献１の方法では、まず、輝度分布に基づいて、観測画像から量水板の位置を特定する必要がある。しかしながら、輝度分布からだけでは安定的に量水板の位置を特定できず、誤った水位計測結果を算定してしまう可能性があるという課題があった。
また、特許文献２の方法では、河川に設置された構造物を撮影した画像から複数のエッジを抽出するとともに、それらのエッジが持つ特徴量から水面に対応するエッジを選択することにより水位を検出している。しかしながら、上記構造物が複数の水平段差を持つような構造であった場合に、正しく水面を特定できない可能性があるという課題があった。 In the method of Patent Document 1, first, it is necessary to specify the position of the metered water plate from the observation image based on the luminance distribution. However, there is a problem that the position of the quantity water plate cannot be specified stably only from the luminance distribution, and there is a possibility that an erroneous water level measurement result may be calculated.
In the method of Patent Document 2, a plurality of edges are extracted from an image obtained by photographing a structure installed in a river, and the water level is detected by selecting an edge corresponding to the water surface from the feature amount of those edges. doing. However, when the structure has a structure having a plurality of horizontal steps, there is a problem that the water surface may not be correctly specified.

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、従来方法に対して、安定的に水位の計測が可能となる水位計測装置を提供することを目的としている。   The present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a water level measuring device capable of stably measuring the water level with respect to the conventional method.

この発明に係る水位計測装置は、河川に設置された構造物の主要部が露出した画像から、当該主要部の領域を抽出したモデル画像、及び当該モデル画像の座標値と水位との関係を設定情報として設定するモデル画像設定部と、モデル画像設定部による設定情報を記録するモデル画像記録部と、構造物が撮影された観測画像を取得する観測画像取得部と、モデル画像記録部の設定情報を用い、観測画像取得部により取得された水位計測対象以外の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出して当該モデル画像を更新するモデル画像更新部と、モデル画像更新部による更新後の設定情報を用い、観測画像取得部により取得された水位計測対象の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出する観測画像補正部と、モデル画像更新部による更新後のモデル画像と観測画像補正部により抽出された領域との類似度を計算する類似度計算部と、モデル画像更新部による更新後の設定情報を用い、類似度計算部による計算結果から水位を算定する水位算定部とを備えたものである。   The water level measurement device according to the present invention sets a model image obtained by extracting a region of the main part from an image in which a main part of a structure installed in a river is exposed, and a relationship between the coordinate value of the model image and the water level Model image setting unit to be set as information, model image recording unit to record setting information by the model image setting unit, observation image acquisition unit to acquire an observation image obtained by photographing the structure, and setting information of the model image recording unit The model image update unit that extracts the region corresponding to the model image from the observation image other than the water level measurement target acquired by the observation image acquisition unit and updates the model image, and the setting updated by the model image update unit Using the information, the observation image correction unit that extracts the area corresponding to the model image from the observation image of the water level measurement target acquired by the observation image acquisition unit, and the update by the model image update unit Using the setting information updated by the model image update unit and the similarity calculation unit for calculating the similarity between the model image and the region extracted by the observation image correction unit, the water level is calculated from the calculation result by the similarity calculation unit. It has a water level calculation part to calculate.

この発明によれば、上記のように構成したので、従来方法に対して、安定的に水位の計測が可能となる。   According to this invention, since it comprised as mentioned above, it becomes possible to measure a water level stably with respect to the conventional method.

この発明の実施の形態１に係る水位計測システムの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the water level measurement system which concerns on Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１に係る水位計測装置による初期設定処理例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of an initial setting process by the water level measuring device which concerns on Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１におけるモデル画像設定部の動作例を説明する図である。It is a figure explaining the operation example of the model image setting part in Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１に係る水位計測装置による水位計測処理例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the water level measurement process example by the water level measuring apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention. 図５Ａ〜図５Ｃは、この発明の実施の形態１における観測画像記録部に記録された観測画像の一例を示す図である。5A to 5C are diagrams showing an example of an observation image recorded in the observation image recording unit according to Embodiment 1 of the present invention. この発明の実施の形態１におけるモデル画像更新部の動作例を説明する図である。It is a figure explaining the operation example of the model image update part in Embodiment 1 of this invention. この発明の実施の形態１におけるモデル画像更新部の別の動作例を説明する図である。It is a figure explaining another operation example of the model image update part in Embodiment 1 of this invention. 図８Ａ〜図８Ｄは、この発明の実施の形態１における類似度計算部の動作例を説明する図であり、モデル画像設定部により設定されたモデル画像と、モデル画像更新部により更新されたモデル画像と、観測画像補正部により抽出された領域の画像と、類似度マップとを示す図である。8A to 8D are diagrams for explaining an operation example of the similarity calculation unit according to Embodiment 1 of the present invention. The model image set by the model image setting unit and the model updated by the model image updating unit are shown. It is a figure which shows an image, the image of the area | region extracted by the observation image correction part, and a similarity map. 図９Ａ〜図９Ｃは、この発明の実施の形態１における水位算定部の動作例を説明する図であり、モデル画像設定部により設定されたモデル画像と、類似度マップと、類似度の評価値を示す図である。9A to 9C are diagrams for explaining an example of the operation of the water level calculation unit according to Embodiment 1 of the present invention. The model image set by the model image setting unit, the similarity map, and the evaluation value of the similarity FIG. この発明の実施の形態１に係る水位計測装置のハードウェア構成例を示す図である。It is a figure which shows the hardware structural example of the water level measuring device which concerns on Embodiment 1 of this invention.

以下、この発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１に係る水位計測システムの構成を示す図である。
水位計測システムは、図１に示すように、監視カメラ（撮影装置）１、水位計測装置２、ディスプレイ（表示装置）３から構成されている。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
Embodiment 1 FIG.
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a water level measurement system according to Embodiment 1 of the present invention.
As shown in FIG. 1, the water level measurement system includes a monitoring camera (photographing device) 1, a water level measurement device 2, and a display (display device) 3.

監視カメラ１は、河川等に設置され、当該河川に設置されて河水が接する構造物を撮影するものである。この監視カメラ１により撮影される観測画像には、１つ以上の構造物が含まれている。また、構造物としては、量水板、堤防、橋脚等が挙げられる。
水位計測装置２は、監視カメラ１により撮影された観測画像を用いて、河川の水位を計測するものである。この水位計測装置２の詳細については後述する。
ディスプレイ３は、水位計測装置２により計測された河川の水位を示す情報を表示するものである。 The surveillance camera 1 is installed in a river or the like, and is used to photograph a structure that is installed in the river and is in contact with river water. The observation image taken by the monitoring camera 1 includes one or more structures. Moreover, as a structure, a quantity water plate, a dike, a bridge pier, etc. are mentioned.
The water level measuring device 2 measures the water level of the river using the observation image taken by the monitoring camera 1. Details of the water level measuring device 2 will be described later.
The display 3 displays information indicating the water level of the river measured by the water level measuring device 2.

次に、水位計測装置２の詳細について説明する。
水位計測装置２は、図１に示すように、モデル画像記録部２１、観測画像記録部２２、モデル画像設定部２３、観測画像取得部２４、モデル画像更新部２５、モデル画像選択部２６、観測画像補正部２７、類似度計算部２８及び水位算定部２９を備えている。 Next, details of the water level measuring device 2 will be described.
As shown in FIG. 1, the water level measuring device 2 includes a model image recording unit 21, an observation image recording unit 22, a model image setting unit 23, an observation image acquisition unit 24, a model image update unit 25, a model image selection unit 26, an observation. An image correction unit 27, a similarity calculation unit 28, and a water level calculation unit 29 are provided.

モデル画像記録部２１は、河川に設置された構造物の主要部が露出した画像であるモデル画像生成用の画像、及び、モデル画像設定部２３による設定情報（後述するモデル画像及び当該モデル画像に関するモデル記述情報）を記録するものである。なお、モデル画像生成用の画像としては、渇水時に監視カメラ１により撮影された観測画像等を用いる。また、モデル画像記録部２１に記録された設定情報は、モデル画像更新部２５により更新（上書き）される。   The model image recording unit 21 is an image for generating a model image that is an image in which a main part of a structure installed in a river is exposed, and setting information by a model image setting unit 23 (related to a model image and the model image described later). Model description information). As an image for generating a model image, an observation image taken by the monitoring camera 1 during drought is used. The setting information recorded in the model image recording unit 21 is updated (overwritten) by the model image updating unit 25.

観測画像記録部２２は、観測画像取得部２４により取得された観測画像を記録するものである。なお、観測画像記録部２２は、水位計測処理に必要な期間だけ観測画像を保持する。   The observation image recording unit 22 records the observation image acquired by the observation image acquisition unit 24. The observation image recording unit 22 holds the observation image only for a period necessary for the water level measurement process.

モデル画像設定部２３は、モデル画像記録部２１に記録されたモデル画像生成用の画像から、構造物の主要部の領域を抽出したモデル画像、及び当該モデル画像の座標値と水位との関係を設定情報として設定するものである。この際、操作者は、モデル画像生成用の画像から、構造物の主要部の領域の頂点を示す座標値と、当該座標値に対応する水位の値とを指定する。以下では、モデル画像の座標値と水位との関係を示す情報（水位情報）を含むモデル画像に関する情報を、「モデル記述情報」と称す。このモデル記述情報には、上記の水位情報に加え、モデル画像生成用の画像のどの位置にモデル画像が位置するかを示すモデル位置情報や、構造物に射影歪が生じている場合は当該射影歪のパラメータを示す射影歪情報等を含めてもよい。また、モデル画像設定部２３は、モデル画像生成用の画像に複数の構造物が含まれている場合には、構造物毎に設定情報の設定を行う。   The model image setting unit 23 is a model image obtained by extracting a region of the main part of the structure from the model image generation image recorded in the model image recording unit 21 and the relationship between the coordinate value of the model image and the water level. This is set as setting information. At this time, the operator designates, from the model image generation image, a coordinate value indicating the vertex of the region of the main part of the structure and a water level value corresponding to the coordinate value. Hereinafter, information on the model image including information (water level information) indicating the relationship between the coordinate value of the model image and the water level is referred to as “model description information”. In addition to the above water level information, the model description information includes model position information indicating where the model image is located in the image for generating the model image, and the projection when the projective distortion occurs in the structure. Projection distortion information indicating distortion parameters may be included. Further, the model image setting unit 23 sets setting information for each structure when the model image generation image includes a plurality of structures.

観測画像取得部２４は、監視カメラ１による観測画像を取得するものである。   The observation image acquisition unit 24 acquires an observation image obtained by the monitoring camera 1.

モデル画像更新部２５は、モデル画像記録部２１に記録された設定情報を用い、観測画像記録部２２に記録された水位測定対象以外の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出し、モデル画像記録部２１に記録された当該モデル画像を更新するものである。この際、モデル画像更新部２５は、観測画像記録部２２に記録された観測画像のうち、水位測定対象の観測画像に対して一定期間内である時間的に近接した観測画像を、更新用の観測画像として用い、モデル画像の更新を行う。   The model image update unit 25 uses the setting information recorded in the model image recording unit 21 to extract a region corresponding to the model image from the observation images other than the water level measurement target recorded in the observation image recording unit 22, and The model image recorded in the recording unit 21 is updated. At this time, the model image update unit 25 updates an observation image that is close in time to the observation image of the water level measurement target within a certain period among the observation images recorded in the observation image recording unit 22. Use as an observation image to update the model image.

モデル画像選択部２６は、モデル画像記録部２１に記録された更新後の設定情報から、水位計測に用いる設定情報を１つ選択するものである。この際、モデル画像選択部２６は、最も水位計測に適した設定情報を１つ選択する。   The model image selection unit 26 selects one piece of setting information used for water level measurement from the updated setting information recorded in the model image recording unit 21. At this time, the model image selection unit 26 selects one setting information most suitable for water level measurement.

観測画像補正部２７は、モデル画像選択部２６により選択された設定情報を用い、観測画像記録部２２に記録された水位計測対象である観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出するものである。また、観測画像補正部２７は、抽出した領域を、当該モデル画像に合致するよう幾何的に補正する。   The observation image correction unit 27 uses the setting information selected by the model image selection unit 26 to extract a region corresponding to the model image from the observation image that is the water level measurement target recorded in the observation image recording unit 22. . Further, the observed image correction unit 27 geometrically corrects the extracted region so as to match the model image.

類似度計算部２８は、モデル画像選択部２６により選択された設定情報のモデル画像と、観測画像補正部２７により補正された領域との類似度を計算するものである。   The similarity calculation unit 28 calculates the similarity between the model image of the setting information selected by the model image selection unit 26 and the region corrected by the observation image correction unit 27.

水位算定部２９は、モデル画像選択部２６により選択された設定情報を用いて、類似度計算部２８による計算結果から水位を算定するものである。   The water level calculation unit 29 calculates the water level from the calculation result by the similarity calculation unit 28 using the setting information selected by the model image selection unit 26.

次に、上記のように構成された水位計測装置２の動作例について、図２〜９を参照しながら説明する。この水位計測装置２による処理は、水位計測装置２の操作者により最初に一回以上行われる初期設定処理と、その後に自動的に反復して行われる水位計測処理とから構成されている。また以下では、上記構造物として量水板を用いた場合を例に説明を行う。また、モデル画像記録部２１では、監視カメラ１により渇水時に撮影された観測画像を、モデル画像生成用の画像として記録しているものとする。   Next, an operation example of the water level measuring device 2 configured as described above will be described with reference to FIGS. The process performed by the water level measuring device 2 includes an initial setting process that is initially performed at least once by an operator of the water level measuring apparatus 2 and a water level measurement process that is automatically and repeatedly performed thereafter. Moreover, below, the case where a quantity water plate is used as the said structure is demonstrated to an example. Further, it is assumed that the model image recording unit 21 records an observation image taken during drought by the monitoring camera 1 as an image for generating a model image.

まず、初期設定処理について、図２，３を参照しながら説明する。
水位計測装置２による初期設定処理では、図２に示すように、まず、モデル画像設定部２３は、モデル画像記録部２１に記録されたモデル画像生成用の画像から、量水板の主要部の領域を抽出したモデル画像、及び当該モデル画像の座標値と水位との関係を設定情報として設定する（ステップＳＴ２１）。この際、操作者は、モデル画像生成用の画像から、量水板の主要部の領域の頂点を示す座標値と、当該座標値に対応する水位の値とを指定する。また、モデル画像設定部２３は、モデル画像生成用の画像に複数の量水板又は他の構造物が含まれている場合には、それぞれに対して設定情報の設定を行う。
次いで、モデル画像記録部２１は、モデル画像設定部２３による設定情報（モデル画像、及び水位情報を含むモデル記述情報）を記録する（ステップＳＴ２２）。 First, the initial setting process will be described with reference to FIGS.
In the initial setting process performed by the water level measuring device 2, as shown in FIG. 2, first, the model image setting unit 23 uses the model image generation image recorded in the model image recording unit 21 as the main part of the metered water plate. The model image from which the region has been extracted and the relationship between the coordinate value of the model image and the water level are set as setting information (step ST21). At this time, the operator designates, from the model image generation image, a coordinate value indicating the apex of the main portion region of the metered water plate and a water level value corresponding to the coordinate value. Further, the model image setting unit 23 sets the setting information for each of the model image generation images when a plurality of water plates or other structures are included in the image for generating the model image.
Next, the model image recording unit 21 records setting information (model image information including model image and water level information) set by the model image setting unit 23 (step ST22).

図３はモデル画像設定部２３による動作例を説明する図である。図３では、監視カメラ１により渇水時に撮影された観測画像３０１を示している。この図３において、横軸がＸ座標であり、縦軸がＹ座標である。
まず、操作者は、観測画像３０１から、量水板の主要部を示す領域を特定し、当該領域の頂点の座標値を指定する。図３の例では、４つの頂点の座標値を指定することで、枠線で囲われた領域３０２を量水板の主要部を示す領域（モデル画像）として設定している。
次に、操作者は、指定した座標値に対応する水位の値を設定する。図３の例では、量水板の目盛情報又はその他の既知の情報を用いて、指定した領域の上端の座標値に対応する水位ＷＨを２．０［ｍ］とし、下端の座標値に対応する水位ＷＬを０．７［ｍ］と設定している。 FIG. 3 is a diagram for explaining an operation example by the model image setting unit 23. In FIG. 3, an observation image 301 taken by the monitoring camera 1 during drought is shown. In FIG. 3, the horizontal axis is the X coordinate, and the vertical axis is the Y coordinate.
First, the operator specifies a region indicating the main part of the metered water plate from the observation image 301 and designates the coordinate value of the vertex of the region. In the example of FIG. 3, by specifying the coordinate values of four vertices, the region 302 surrounded by the frame line is set as a region (model image) indicating the main part of the metered water plate.
Next, the operator sets a water level value corresponding to the designated coordinate value. In the example of FIG. 3, by using the scale information or other known information weight aqueous plates, the water level W H corresponding to the coordinate values of the upper end of the specified area and 2.0 [m], the coordinate values of the lower end the corresponding water level W L is set to 0.7 [m].

次に、水位計測処理について、図４〜９を参照しながら説明する。
水位計測装置２による水位計測処理では、図４に示すように、まず、観測画像取得部２４は、監視カメラ１による観測画像を取得し、観測画像記録部２２は、この観測画像を水位計測処理に必要な期間だけ記録する（ステップＳＴ４１）。 Next, the water level measurement process will be described with reference to FIGS.
In the water level measurement process by the water level measuring device 2, as shown in FIG. 4, first, the observation image acquisition unit 24 acquires an observation image by the monitoring camera 1, and the observation image recording unit 22 uses this observation image as a water level measurement process. Is recorded only for a period necessary for (step ST41).

図５は観測画像記録部２２に記録された観測画像の一例を示す図である。図５の例では、時系列に観測画像５０１〜５０３が記録された場合を示している。以降の説明では、水位計測対象を観測画像５０２とし、観測画像５０２に対する水位計測処理においてモデル画像更新部２５で用いる更新用の観測画像を観測画像５０１とする。またこの場合、観測画像５０２は、観測画像５０３に対する水位計測処理においてモデル画像更新部２５で更新用の観測画像としても用いるため、観測画像５０３に対する水位計測処理が完了するまでは観測画像記録部２２に保持される。   FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an observation image recorded in the observation image recording unit 22. In the example of FIG. 5, the observation images 501 to 503 are recorded in time series. In the following description, the water level measurement target is the observation image 502, and the observation image for update used in the model image update unit 25 in the water level measurement process for the observation image 502 is the observation image 501. In this case, since the observation image 502 is also used as an observation image for update by the model image update unit 25 in the water level measurement process for the observation image 503, the observation image recording unit 22 is completed until the water level measurement process for the observation image 503 is completed. Retained.

なお上記では、モデル画像更新部２５で用いる更新用の観測画像として、水位計測対象である観測画像に対して時間的に１つ前の観測画像を用いた場合を示した。しかしながら、これに限るものではなく、モデル画像更新部２５は、更新用の観測画像として、時間的に１つ後の観測画像を用いてもよいし、１つ前の観測画像及び１つ後の観測画像を両方用いてもよい。また、モデル画像更新部２５は、更新用の観測画像として、一定期間前の観測画像を用いてもよいし、一定期間後の観測画像を用いてもよいし、その両方の観測画像を用いてもよい。また、モデル画像更新部２５は、更新用の観測画像として一定期間前と一定期間後の観測画像を両方用いる場合において、観測画像取得部２４で一定期間後の観測画像が得られない場合には、一定時間前の観測画像のみを用いるよう変更してもよく、適応的に観測画像を選択してもよい。
以下の処理では、図５に示す観測画像を用いて河川の水位を計測する場合を示す。 In the above description, the case where the observation image immediately before the observation image that is the water level measurement target is used as the observation image for update used in the model image update unit 25 is shown. However, the present invention is not limited to this, and the model image update unit 25 may use the next observation image in terms of time as the observation image for update, or the previous observation image and the next observation image. Both observation images may be used. Further, the model image update unit 25 may use an observation image before a certain period as an observation image for update, an observation image after a certain period, or both observation images. Also good. Further, the model image update unit 25 uses both the observation images before and after a certain period as the observation images for update, and the observation image acquisition unit 24 cannot obtain the observation images after the certain period. The observation image may be changed so as to use only the observation image of a certain time ago, or the observation image may be selected adaptively.
In the following process, the case where the water level of a river is measured using the observation image shown in FIG.

次いで、モデル画像更新部２５は、モデル画像記録部２１に記録された設定情報のうち、更新処理が未実施のモデル画像が存在するかを判定する（ステップＳＴ４２）。   Next, the model image update unit 25 determines whether there is a model image that has not been updated in the setting information recorded in the model image recording unit 21 (step ST42).

このステップＳＴ４２において、モデル画像更新部２５は、更新処理が未実施のモデル画像が存在すると判定した場合には、更新対象である設定情報を用い、観測画像記録部２２に記録された更新用の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出し、当該モデル画像を更新する（ステップＳＴ４３）。この際、モデル画像更新部２５は、まず、更新対象である設定情報に含まれるモデル画像又はモデル記述情報を用いて、更新用の観測画像から当該モデル画像に対応する領域を抽出する。そして、モデル画像更新部２５は、更新対象である設定情報に含まれるモデル画像を、抽出した領域の画像に置き換える。   In this step ST42, when the model image update unit 25 determines that there is a model image for which update processing has not been performed, the model image update unit 25 uses the setting information that is the update target and uses the setting information that is the update target. An area corresponding to the model image is extracted from the observation image, and the model image is updated (step ST43). At this time, the model image update unit 25 first extracts an area corresponding to the model image from the observation image for update using the model image or model description information included in the setting information to be updated. Then, the model image update unit 25 replaces the model image included in the setting information to be updated with an image of the extracted area.

ここで、更新用の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出する手法としては、例えば図６に示すように、当該モデル画像の座標値をそのまま用い、更新用の観測画像から当該座標値の領域を抽出する手法がある。図６において、符号６０１は更新後のモデル画像を示している。この図６に示す手法は、低処理負荷で実行可能であるが、水位計測時の観測画像の画角がモデル画像生成時の画像の画角とずれている場合には、正しく量水板の位置を特定できない可能性がある。   Here, as a method of extracting the region corresponding to the model image from the observation image for update, for example, as shown in FIG. 6, the coordinate value of the model image is used as it is, and the coordinate value of the model image is updated from the observation image for update. There is a method for extracting a region. In FIG. 6, reference numeral 601 indicates an updated model image. The technique shown in FIG. 6 can be executed with a low processing load. However, when the angle of view of the observed image at the time of water level measurement is different from the angle of view of the image at the time of generating the model image, the amount of water plate is correctly displayed. The location may not be identified.

また、別の手法として、例えば図７に示すように、モデル画像を用いて画像探索を行う手法がある。図７において、符号７０１は探索窓を示し、符号７０２は更新後のモデル画像を示している。この画像探索では、例えば、画像の各領域の輝度値、輝度分散値又は周波数成分等から、モデル画像と更新用の観測画像との部分領域毎の類似性を算出し、最も類似性の高い領域を抽出する。また、特徴点を用いて画像探索を行う手法もある。この場合、例えば非特許文献１で述べられているＳＵＳＡＮ（Ｓｍａｌｌｅｓｔ Ｕｎｉｖａｌｕｅ Ｓｅｇｍｅｎｔ Ａｓｓｉｍｉｌａｔｉｎｇ Ｎｕｃｌｅｕｓ）と呼ばれるアルゴリズムを用いて、モデル画像と更新用の観測画像から特徴点を抽出し、両画像で抽出した特徴点の類似性から特徴点間の対応付けを行い、その対応関係からモデル画像に対応する領域を抽出する。以下の処理では、図７に示すモデル画像７０２を用いるものとする。
金澤靖，金谷健一：“コンピュータビジョンのための画像の特徴点の抽出”，電子情報通信学会誌 87（12），1043−1048，2004−12−01 As another method, for example, as shown in FIG. 7, there is a method of performing an image search using a model image. In FIG. 7, reference numeral 701 indicates a search window, and reference numeral 702 indicates an updated model image. In this image search, for example, the similarity for each partial region between the model image and the observation image for update is calculated from the luminance value, luminance variance value, frequency component, etc. of each region of the image, and the region having the highest similarity To extract. There is also a technique for performing an image search using feature points. In this case, for example, feature points extracted from the model image and the observation image for update using an algorithm called SUSAN (Smallest Unified Segment Assessing Nucleus) described in Non-Patent Document 1 are extracted from both images. From the similarity, feature points are associated with each other, and a region corresponding to the model image is extracted from the correspondence relationship. In the following processing, the model image 702 shown in FIG. 7 is used.
Satoshi Kanazawa, Kenichi Kanaya: “Extraction of image feature points for computer vision”, IEICE Journal 87 (12), 1043-1048, 2004-12-01

ここで、上記モデル画像更新処理の効果を説明する。
もしモデル画像の更新を行わずモデル画像生成時のモデル画像を常に使用すると、構造物に短期的な見えの変化（例えば、ゴミや汚れの付着、照明条件の変化、水濡れや乾きによる表面テクスチャの変化等）が生じた場合に、後段の類似度計算部２８の処理において構造物の水没していない領域の類似度が低下し、その結果、水位算定部２９において正しい水位が得られない問題が発生する可能性がある。
一方、上記の通りモデル画像を時間的に近傍の観測画像を用いて更新することで、構造物に生じた短期的な見えの変化をモデル画像に反映させることができ、構造体に見えの変化が生じた場合においても安定した水位計測を行うことが可能となる。 Here, the effect of the model image update process will be described.
If the model image at the time of model image generation is always used without updating the model image, short-term changes in the appearance of the structure (for example, adhesion of dust and dirt, changes in lighting conditions, surface texture due to water wetting and drying) In the processing of the similarity calculation unit 28 in the subsequent stage, the similarity of the area where the structure is not submerged decreases, and as a result, the water level calculation unit 29 cannot obtain a correct water level. May occur.
On the other hand, as described above, by updating the model image with temporally nearby observation images, short-term changes in appearance that occur in the structure can be reflected in the model image, and changes in the appearance of the structure Even when this occurs, stable water level measurement can be performed.

一方、ステップＳＴ４２において、モデル画像更新部２５は、更新処理が未実施のモデル画像が存在しないと判定した場合には、モデル画像選択部２６は、モデル画像記録部２１に記録された更新後の設定情報から、水位計測に用いる設定情報を１つ選択する（ステップＳＴ４４）。この際、モデル画像選択部２６は、例えば、モデル画像記録部２１に記録された全ての設定情報に含まれるモデル画像に対し、ステップＳＴ４３と同様の画像探索で、水位計測対象である観測画像からの類似性を算出し、最も類似性の高い設定情報を選択する。また、その他の尺度で設定情報の選択を行うようにしてもよい。なお図５の例では、観測画像に含まれる量水板は１つのため、モデル画像記録部２１に記録された更新後の設定情報をそのまま水位計測に用いることになる。   On the other hand, in step ST42, when the model image update unit 25 determines that there is no model image for which update processing has not been performed, the model image selection unit 26 updates the updated model image recorded in the model image recording unit 21. One piece of setting information used for water level measurement is selected from the setting information (step ST44). At this time, for example, the model image selection unit 26 searches the model images included in all the setting information recorded in the model image recording unit 21 from the observation image that is the water level measurement target by performing an image search similar to step ST43. And the setting information with the highest similarity is selected. Further, the setting information may be selected using other scales. In the example of FIG. 5, since there is only one quantity water plate included in the observation image, the updated setting information recorded in the model image recording unit 21 is used as it is for the water level measurement.

ここで、観測画像に複数の構造物が含まれている場合に、複数の設定情報から最適なものを選択することで、ある構造物が大幅な見えの変化で水位が計測できなくなった場合でも、他の構造物を用いて水位を計測することが可能となる。これにより、より安定した水位計測が可能となる。   Here, when multiple structures are included in the observed image, even if the water level cannot be measured due to a significant change in the appearance of a certain structure by selecting the optimal setting from multiple settings information. The water level can be measured using other structures. Thereby, more stable water level measurement becomes possible.

次いで、観測画像補正部２７は、モデル画像選択部２６により選択された設定情報を用い、観測画像記録部２２に記録された水位計測対象である観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出し、当該抽出した領域をモデル画像に合致するよう幾何的に補正する（ステップＳＴ４５）。   Next, the observation image correction unit 27 uses the setting information selected by the model image selection unit 26 to extract a region corresponding to the model image from the observation image that is the water level measurement target recorded in the observation image recording unit 22. The extracted area is geometrically corrected to match the model image (step ST45).

この際、観測画像補正部２７は、まず、水位計測対象である観測画像から、選択された設定情報に含まれるモデル画像に対応する領域を抽出する。この際、観測画像補正部２７は、例えば、ステップＳＴ４３と同様の特徴点を用いた画像探索によりモデル画像に対応する領域を抽出する。
次に、観測画像補正部２７は、抽出した領域を、モデル画像に合致するように幾何的に補正する。この際の補正手法として、ヘルマート変換及びアフィン変換を行う。ここで、ヘルマート変換は回転及び拡大縮小を行う変換であり、アフィン変換は線形変換を行う変換である。また、ヘルマート変換のパラメータとアフィン変換のパラメータは、対応する特徴点の座標の関係から定義される。 At this time, the observation image correction unit 27 first extracts a region corresponding to the model image included in the selected setting information from the observation image that is the water level measurement target. At this time, the observed image correction unit 27 extracts an area corresponding to the model image by, for example, an image search using feature points similar to step ST43.
Next, the observed image correction unit 27 geometrically corrects the extracted region so as to match the model image. As a correction method at this time, Helmart transformation and affine transformation are performed. Here, the Helmert transformation is a transformation that performs rotation and enlargement / reduction, and the affine transformation is a transformation that performs linear transformation. Further, the Helmart transformation parameter and the affine transformation parameter are defined from the relationship between the coordinates of the corresponding feature points.

ヘルマート変換は下式（１）で定義される。式（１）において、（ｘ２，ｙ２）はヘルマート変換前の観測画像における座標値であり、（ｘ２’，ｙ２’）はヘルマート変換後の観測画像における座標値である。

Figure 2017146268
The Helmat transform is defined by the following equation (1). In Expression (1), (x 2 , y 2 ) is a coordinate value in the observation image before the Helmart transformation, and (x 2 ′, y 2 ′) is a coordinate value in the observation image after the Helmart transformation.

Figure 2017146268

また、アフィン変換は下式（２）で定義される。式（２）において、（ｘ３，ｙ３）はアフィン変換前の観測画像における座標値であり、（ｘ３’，ｙ３’）はアフィン変換後の観測画像における座標値である。

Figure 2017146268
The affine transformation is defined by the following equation (2). In Expression (2), (x 3 , y 3 ) is a coordinate value in the observation image before affine transformation, and (x 3 ′, y 3 ′) is a coordinate value in the observation image after affine transformation.

Figure 2017146268

次いで、類似度計算部２８は、モデル画像選択部２６により選択された設定情報に含まれるモデル画像と、観測画像補正部２７により補正された領域との類似度を計算する（ステップＳＴ４６）。この際、類似度計算部２８は、例えば図８に示すように、モデル画像７０２と観測画像補正部２７により補正された領域８０１との類似度を示す類似度マップ８０２を生成する。なお、図８に示す類似度マップ８０２では、色が薄いほど類似度が高く、色が濃いほど類似度が低いことを示している。ここで、モデル画像７０２と領域８０１では、水没していない領域は同一の画像特徴を持つため類似度が高いが、水没している領域は類似度が低くなる。よって、類似度マップ８０２は、水没している領域と水没していない領域とで値が大きく異なる。   Next, the similarity calculation unit 28 calculates the similarity between the model image included in the setting information selected by the model image selection unit 26 and the region corrected by the observation image correction unit 27 (step ST46). At this time, the similarity calculation unit 28 generates a similarity map 802 indicating the similarity between the model image 702 and the region 801 corrected by the observed image correction unit 27, for example, as shown in FIG. In the similarity map 802 shown in FIG. 8, the lighter the color, the higher the similarity, and the darker the color, the lower the similarity. Here, in the model image 702 and the area 801, since the area not submerged has the same image feature, the similarity is high, but the area submerged is low in similarity. Therefore, the value of the similarity map 802 is greatly different between a submerged area and a non-submerged area.

また、類似度の評価尺度としては、画像間の差分値の絶対値又は画素毎の相関関数を用いることができる。画素毎の相関関数は下式（３）〜（５）で定義される。式（３）〜（５）において、Ｉ（ｉ，ｊ）はモデル画像７０２におけるｉ行ｊ列の画素の輝度値であり、Ｔ（ｉ，ｊ）は観測画像補正部２７により補正された領域８０１におけるｉ行ｊ列の画素の輝度値である。

Figure 2017146268

Figure 2017146268

Figure 2017146268
この場合、類似度が小さければ相関関数は小さく、類似度が大きければ相関関数は大きくなる。そのため、相関関数が小さい方向に急激に変化する箇所が水面境界となる。また、ＭとＮの値は、ある画素に対する相関関数の算出に用いる画像領域のサイズを示し、例えばＭ＝１７，Ｎ＝１７とする。 As an evaluation scale for similarity, an absolute value of a difference value between images or a correlation function for each pixel can be used. The correlation function for each pixel is defined by the following equations (3) to (5). In Expressions (3) to (5), I (i, j) is the luminance value of the pixel in i row and j column in the model image 702, and T (i, j) is a region corrected by the observed image correction unit 27. This is the luminance value of the pixel in i row and j column in 801.

Figure 2017146268

Figure 2017146268

Figure 2017146268
In this case, if the similarity is small, the correlation function is small, and if the similarity is large, the correlation function is large. Therefore, the location where the correlation function changes rapidly in the small direction is the water surface boundary. The values of M and N indicate the size of the image area used for calculating the correlation function for a certain pixel. For example, M = 17 and N = 17.

次いで、水位算定部２９は、モデル画像選択部２６により選択された設定情報を用いて、類似度計算部２８による計算結果（類似度マップ）から水位を算定する（ステップＳＴ４７）。   Next, the water level calculation unit 29 calculates the water level from the calculation result (similarity map) by the similarity calculation unit 28 using the setting information selected by the model image selection unit 26 (step ST47).

この際、水位算定部２９は、まず、図８に示す類似度マップ８０２における列毎の類似度の評価値の平均値を計算する。この計算結果の一例を示す平均値分布９０１を図９に示す。次に、水位算定部２９は、クラスタリングアルゴリズムを適用して、平均値分布９０１に対して、水面上に相当する部分と水面下に相当する部分との境界（水面境界）を特定する。図９の例では、横ライン９０２が平均値分布のクラスタリングから求めた水面境界を示している。なお、クラスタリングアルゴリズムは、データ分析分野において広く知られた手法であり、例えば非特許文献２等において詳しく述べられているため、ここではその説明を省略する。
神嶌敏弘："データマイニング分野のクラスタリング手法（1）"，人工知能学会誌，Vol.18，No．1，pp．59−65，2003 At this time, the water level calculation unit 29 first calculates the average value of the evaluation values of the similarity for each column in the similarity map 802 shown in FIG. An average value distribution 901 showing an example of the calculation result is shown in FIG. Next, the water level calculation unit 29 applies a clustering algorithm to identify a boundary (water surface boundary) between a portion corresponding to the surface above the water surface and a portion corresponding to the surface below the water surface with respect to the average value distribution 901. In the example of FIG. 9, the horizontal line 902 indicates the water surface boundary obtained from the clustering of the average value distribution. Note that the clustering algorithm is a widely known technique in the field of data analysis, and is described in detail in, for example, Non-Patent Document 2 and the like, and thus description thereof is omitted here.
Toshihiro Kamisu: “Clustering Method for Data Mining Field (1)”, Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence, Vol.18, No. 1, pp. 59-65, 2003

次に、水位算定部２９は、モデル画像選択部２６により選択された設定情報のモデル記述情報に含まれる水位情報に基づいて、水面境界の座標値から水位を算定する。ここで、水位ｈ［ｍ］はモデル記述情報から下式（６）により線形に計算される。式（６）において、ＷＨはモデル画像の上端の水位［ｍ］であり、ＷＬはモデル画像の下端の水位［ｍ］であり、ＹＨはモデル画像の上端のＹ座標の平均値であり、ＹＬはモデル画像の下端のＹ座標の平均値であり、ＹＳは上記クラスタリングにより計算された水面境界のＹ座標である。

Figure 2017146268
Next, the water level calculation unit 29 calculates the water level from the coordinate value of the water surface boundary based on the water level information included in the model description information of the setting information selected by the model image selection unit 26. Here, the water level h [m] is linearly calculated from the model description information by the following equation (6). In Equation (6), W H is the water level [m] at the upper end of the model image, W L is the water level [m] at the lower end of the model image, and Y H is the average value of the Y coordinates at the upper end of the model image. Yes, Y L is the average value of the Y coordinates of the lower end of the model image, and Y S is the Y coordinate of the water surface boundary calculated by the clustering.

Figure 2017146268

図９の例では、ＷＨ＝２．０，ＷＬ＝０．７，ＹＨ＝７８，ＹＬ＝８４４，ＹＳ＝６６７であり、式（６）から水位ｈ＝１．０［ｍ］と算定される。この水位算定部２９による算定結果を示す情報は、ディスプレイ３に表示される。 In the example of FIG. 9, W H = 2.0, W L = 0.7, Y H = 78, Y L = 844, Y S = 667, and the water level h = 1.0 [m from equation (6). ] Is calculated. Information indicating the calculation result by the water level calculation unit 29 is displayed on the display 3.

以降、観測画像取得部２４から水位算定部２９までの処理が順次実行され、水位の計測が自動的に繰り返し行われる。   Thereafter, the processes from the observation image acquisition unit 24 to the water level calculation unit 29 are sequentially executed, and the water level measurement is automatically repeated.

なお上記では、モデル画像の座標値と水位との関係として、式（６）に示すようなＹ座標のみに基づく一次多項式により定義する場合を示した。しかしながら、これに限るものではなく、例えばＸ座標を含めた関数により定義してもよい。また、式（６）では２点の値のみを用いて水位を算出しているが、３点以上の値を用いて射影歪を補正して算出するようにしてもよい。これにより、例えば量水板が奥行き方向に傾いている場合等であっても、正しく水位計測が可能となる。   In the above description, the case where the relationship between the coordinate value of the model image and the water level is defined by a first-order polynomial based only on the Y coordinate as shown in Expression (6) is shown. However, the present invention is not limited to this. For example, the function may be defined by a function including the X coordinate. Further, in Equation (6), the water level is calculated using only two values, but it may be calculated by correcting projection distortion using three or more values. As a result, for example, even when the volume water plate is inclined in the depth direction, the water level can be measured correctly.

なお上記では、量水板を用いて水位計測を行う場合を例に説明を行った。しかしながら、これに限るものではなく、河水が接する構造物として、堤防や橋脚等を用いてもよい。   In the above description, the case where the water level is measured using a quantity water plate is described as an example. However, the present invention is not limited to this, and a dike, a pier, or the like may be used as a structure in contact with river water.

また上記の水位算定部２９において、複数回連続して算定した水位を平均化するようにしてもよい。   Further, the water level calculation unit 29 may average the water levels calculated continuously a plurality of times.

また上記では、モデル画像選択部２６がモデル画像記録部２１に記録された更新後の設定情報から、１つの設定情報を選択する場合を示した。しかしながら、観測画像に含まれる構造物が１つの場合には、モデル画像選択部２６は不要であり、水位計測装置２から取り除いてもよい。   In the above description, the model image selection unit 26 selects one setting information from the updated setting information recorded in the model image recording unit 21. However, when there is one structure included in the observation image, the model image selection unit 26 is not necessary and may be removed from the water level measurement device 2.

また上記では、観測画像補正部２７が、抽出した領域に対して幾何的な補正を行う場合を示した。しかしながら、これに限るものではなく、幾何的な補正が不要な場合には上記処理を省略してもよい。   In the above description, the observation image correction unit 27 performs geometric correction on the extracted region. However, the present invention is not limited to this, and the above processing may be omitted when geometric correction is not necessary.

以上のように、この実施の形態１によれば、河川に設置された構造物の主要部が露出した画像から、当該主要部の領域を抽出したモデル画像、及び当該モデル画像の座標値と水位との関係を設定情報として設定するモデル画像設定部２３と、モデル画像設定部２３による設定情報を記録するモデル画像記録部２１と、構造物が撮影された観測画像を取得する観測画像取得部２４と、モデル画像記録部２１の設定情報を用い、観測画像取得部２４により取得された水位計測対象以外の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出して当該モデル画像を更新するモデル画像更新部２５と、モデル画像更新部２５による更新後の設定情報を用い、観測画像取得部２４により取得された水位計測対象の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出する観測画像補正部２７と、モデル画像更新部２５による更新後のモデル画像と観測画像補正部２７により抽出された領域との類似度を計算する類似度計算部２８と、モデル画像更新部２５による更新後の設定情報を用い、類似度計算部２８による計算結果から水位を算定する水位算定部２９とを備えたので、従来方法に対して、安定的に水位の計測が可能となる。   As described above, according to the first embodiment, the model image obtained by extracting the region of the main part from the image in which the main part of the structure installed in the river is exposed, and the coordinate value and the water level of the model image Model image setting unit 23 that sets the relationship between the model image setting unit 23, the model image recording unit 21 that records the setting information by the model image setting unit 23, and the observation image acquisition unit 24 that acquires the observation image obtained by photographing the structure. And the model image update unit that extracts the region corresponding to the model image from the observation image other than the water level measurement target acquired by the observation image acquisition unit 24 using the setting information of the model image recording unit 21 and updates the model image 25 and the setting information after update by the model image update unit 25, the region corresponding to the model image is extracted from the observation image of the water level measurement target acquired by the observation image acquisition unit 24 The observed image correcting unit 27, the similarity calculating unit 28 for calculating the similarity between the model image updated by the model image updating unit 25 and the region extracted by the observed image correcting unit 27, and the model image updating unit 25. Since the setting information after the update is used and the water level calculation unit 29 for calculating the water level from the calculation result by the similarity calculation unit 28 is provided, the water level can be stably measured as compared with the conventional method.

最後に、水位計測装置２のハードウェア構成例について、図１０を参照しながら説明する。
図１０に示すように、水位計測装置２におけるモデル画像記録部２１及び観測画像記録部２２は、記録装置５１により実現される。この記録装置５１とは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ＥＰＲＯＭ）等の、不揮発性又は揮発性の半導体メモリや、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等が該当する。 Finally, a hardware configuration example of the water level measuring device 2 will be described with reference to FIG.
As shown in FIG. 10, the model image recording unit 21 and the observed image recording unit 22 in the water level measuring device 2 are realized by a recording device 51. The recording device 51 is, for example, a RAM (Random Access Memory), a flash memory, an EPROM (Erasable Programmable ROM), an EEPROM (Electrically EPROM), or a nonvolatile or volatile semiconductor memory, a magnetic disk, a flexible disk, An optical disc, a compact disc, a mini disc, a DVD (Digital Versatile Disc), and the like are applicable.

また、水位計測装置２におけるモデル画像設定部２３、観測画像取得部２４、モデル画像更新部２５、モデル画像選択部２６、観測画像補正部２７、類似度計算部２８及び水位算定部２９の各機能は、処理回路により実現される。処理回路は、メモリ５３に格納されるプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）ともいう）５２である。   In addition, each function of the model image setting unit 23, the observation image acquisition unit 24, the model image update unit 25, the model image selection unit 26, the observation image correction unit 27, the similarity calculation unit 28, and the water level calculation unit 29 in the water level measurement device 2. Is realized by a processing circuit. The processing circuit is a CPU (Central Processing Unit, central processing unit, processing unit, arithmetic unit, microprocessor, microcomputer, processor, DSP (Digital Signal Processor)) 52 that executes programs stored in the memory 53. .

モデル画像設定部２３、観測画像取得部２４、モデル画像更新部２５、モデル画像選択部２６、観測画像補正部２７、類似度計算部２８及び水位算定部２９の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアやファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ５３に格納される。処理回路は、メモリ５３に記録されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、水位計測装置２は、処理回路により実行されるときに、例えば図２，４に示した各ステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ５３を備える。また、これらのプログラムは、モデル画像設定部２３、観測画像取得部２４、モデル画像更新部２５、モデル画像選択部２６、観測画像補正部２７、類似度計算部２８及び水位算定部２９の手順や方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリ５３とは、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ等の、不揮発性又は揮発性の半導体メモリや、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等が該当する。   The functions of the model image setting unit 23, the observation image acquisition unit 24, the model image update unit 25, the model image selection unit 26, the observation image correction unit 27, the similarity calculation unit 28, and the water level calculation unit 29 are software, firmware, or software. This is realized by a combination of firmware and firmware. Software and firmware are described as programs and stored in the memory 53. The processing circuit reads out and executes the program recorded in the memory 53, thereby realizing the function of each unit. That is, the water level measuring device 2 includes a memory 53 for storing a program that, for example, each step shown in FIGS. 2 and 4 is executed as a result when executed by the processing circuit. These programs include the model image setting unit 23, the observation image acquisition unit 24, the model image update unit 25, the model image selection unit 26, the observation image correction unit 27, the similarity calculation unit 28, and the water level calculation unit 29. It can be said that the method is executed by a computer. Here, the memory 53 is, for example, a nonvolatile or volatile semiconductor memory such as a RAM, a ROM (Read Only Memory), a flash memory, an EPROM, or an EEPROM, a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a mini disk, or the like. Applicable to discs and DVDs.

なお、本願発明はその発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。   In the present invention, any constituent element of the embodiment can be modified or any constituent element of the embodiment can be omitted within the scope of the invention.

１ 監視カメラ（撮影装置）、２ 水位計測装置、３ ディスプレイ（表示装置）、２１ モデル画像記録部、２２ 観測画像記録部、２３ モデル画像設定部、２４ 観測画像取得部、２５ モデル画像更新部、２６ モデル画像選択部、２７ 観測画像補正部、２８ 類似度計算部、２９ 水位算定部、５１ 記録装置、５２ ＣＰＵ、５３ メモリ。   1 monitoring camera (photographing device), 2 water level measuring device, 3 display (display device), 21 model image recording unit, 22 observation image recording unit, 23 model image setting unit, 24 observation image acquiring unit, 25 model image updating unit, 26 Model image selection unit, 27 Observation image correction unit, 28 Similarity calculation unit, 29 Water level calculation unit, 51 Recording device, 52 CPU, 53 Memory.

Claims (5)

河川に設置された構造物の主要部が露出した画像から、当該主要部の領域を抽出したモデル画像、及び当該モデル画像の座標値と水位との関係を設定情報として設定するモデル画像設定部と、
前記モデル画像設定部による設定情報を記録するモデル画像記録部と、
前記構造物が撮影された観測画像を取得する観測画像取得部と、
前記モデル画像記録部の設定情報を用い、前記観測画像取得部により取得された水位計測対象以外の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出して当該モデル画像を更新するモデル画像更新部と、
前記モデル画像更新部による更新後の設定情報を用い、前記観測画像取得部により取得された水位計測対象の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出する観測画像補正部と、
前記モデル画像更新部による更新後のモデル画像と前記観測画像補正部により抽出された領域との類似度を計算する類似度計算部と、
前記モデル画像更新部による更新後の設定情報を用い、前記類似度計算部による計算結果から水位を算定する水位算定部と
を備えた水位測定装置。 A model image obtained by extracting a region of the main part from an image in which a main part of a structure installed in a river is exposed, and a model image setting unit that sets a relationship between the coordinate value of the model image and a water level as setting information; ,
A model image recording unit for recording setting information by the model image setting unit;
An observation image acquisition unit for acquiring an observation image obtained by photographing the structure;
Using the setting information of the model image recording unit, a model image update unit that extracts a region corresponding to the model image from the observation image other than the water level measurement target acquired by the observation image acquisition unit, and updates the model image;
Using the setting information after the update by the model image update unit, an observation image correction unit that extracts a region corresponding to the model image from the observation image of the water level measurement target acquired by the observation image acquisition unit;
A similarity calculation unit that calculates the similarity between the model image updated by the model image update unit and the region extracted by the observation image correction unit;
A water level measurement device comprising: a water level calculation unit that calculates a water level from a calculation result of the similarity calculation unit using setting information updated by the model image update unit. 前記観測画像補正部は、前記抽出した領域を、前記モデル画像更新部による更新後のモデル画像に合致するよう幾何的に補正し、
前記類似度計算部は、前記モデル画像更新部による更新後のモデル画像と前記観測画像補正部により補正された領域とを用いて、前記類似度を計算する
ことを特徴とする請求項１記載の水位計測装置。 The observed image correction unit geometrically corrects the extracted region so as to match the model image updated by the model image update unit,
The said similarity calculation part calculates the said similarity using the model image after the update by the said model image update part, and the area | region corrected by the said observation image correction part. Water level measuring device. 前記観測画像取得部により撮影された観測画像には複数の前記構造物が含まれ、
前記モデル画像設定部は、前記観測画像取得部により取得されたモデル画像生成用の観測画像に対して、前記構造物毎に前記設定情報を設定し、
前記モデル画像更新部による更新後の設定情報から、水位計測に用いる設定情報を１つ選択するモデル画像選択部を備え、
前記観測画像補正部、前記類似度計算部及び前記水位算定部は、前記モデル画像選択部により選択された設定情報を用いて処理を行う
ことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の水位計測装置。 The observation image taken by the observation image acquisition unit includes a plurality of the structures,
The model image setting unit sets the setting information for each structure with respect to the observation image for model image generation acquired by the observation image acquisition unit,
A model image selection unit that selects one setting information used for water level measurement from the setting information updated by the model image update unit,
The water level according to claim 1 or 2, wherein the observation image correction unit, the similarity calculation unit, and the water level calculation unit perform processing using setting information selected by the model image selection unit. Measuring device. 前記構造物は量水板である
ことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の水位計測装置。 The water level measuring device according to any one of claims 1 to 3, wherein the structure is a quantity water plate. 前記水位算定部は、複数回連続して算定した水位を平均化する
ことを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１項記載の水位計測装置。 The said water level calculation part averages the water level calculated continuously several times. The water level measuring apparatus of any one of Claims 1-4 characterized by the above-mentioned.
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