JP2018010630A - 被写体異常有無調査システム - Google Patents
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Abstract
Description
更に詳しくは、ビル、工場、家屋などの建造物(建物)やストックヤード、原料ヤード、河川、崖、鉱山、などの自然物を含む被写体(対象物)を、例えば、遠隔操作により、飛行する自律飛行体(含ドローン)に搭載したカメラで撮影した撮影画像から建物の外壁や屋根などの破損、損傷、ひび割れ、劣化、建物の傾き、位置ズレ、などの変化した変化部分を検出して建物の重軽度を含む異常有無を調査する被写体異常有無調査システムに関する。
記憶装置と、画像処理装置と、表示装置、を備え、
前記記憶装置は、前記過去の画像を記憶する記憶部、を含み、
前記画像処理装置は、前記カメラにて撮影した画像を3次元画像として前記表示装置に出力する画像処理部、前記現在の画像と前記過去の画像とを比較して当該両画像の差分を検出する画像差分検出部を含み、
前記表示装置は、前記画像処理部からの被写体の3次元画像と前記画像差分検出部からの画像の差分をマッピング表示し、かつ、前記被写体の状態を確認する作業員が装着するウェアラブル端末から出力される作業員通路、作業員視点からの映像、又は点検通路からの透視画像を表示する表示部を含み、
前記表示部における3次元画像、前記画像の差分、前記作業員通路、作業員視点からの映像、又は点検通路からの透視画像により、前記画像の差分に基づく変化部分の異常個所の確認、異常状態の確認を可能とすることを特徴とする。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
すなわち、過去に撮影した過去画像(異常が見られないときの正常画像)と現在に撮影した現在画像とを比較して、両者画像の差分(画像差分)を抽出し、当該抽出した画像差分を変化部分の画像として表示部に表示された建物の3次元画像にマッピングし、当該画像からビルを含む建物などの異常個所を見つけ出す技術である。
(1)画像差分による変化部分を3次元画像上にマッピングしても、変化部分の変化状況を異常有無の点検、評価、補修する作業の視点からは分かりにくい。
(2)画像の中で変化部分が多い場合、過去と現在の画像の位置合わせができない。
(3)変化部分の対象の出現、削除だけでなく、変化の大きさ、移動の大きさなどについても検出する必要がある。
(4)変化の大きさや移動の大きさだけでなく、変化の速さも検出、可視化することが必要である。
(5)変化部分の多様な劣化や異常を検出に対応する必要がある。
(6)変化部分の特徴点が捉えにくい被写体(対象物)については形状の把握が困難である。
(7)被写体のガラス面に写り込んだパターンが変化抽出の障害となる。
(8)太陽、月、及び雲、植生などの写り込みが変化部分となり、変化抽出のノイズになる。
次に、その比較結果、両者との間で画像差分があれば、その画像差分を被写体3の変化部分、つまり、被写体3に何らかの異常があると思われる変化部分の箇所を3次元画像に変換して表示装置に出力し、当該表示装置に表示された被写体3の3次元画像にマッピングする。
また、外部から入力される作業員の通路、作業員視点からの入力映像、又は点検通路からの透視画像を3次元画像にマッピングする。
表示装置13には、通路、入力映像、又は透視画像、などの画像と共に変化部分の箇所をマッピングしたマッピング部に関連するガイド画像が表示される。
表示装置13の表示部に表示される外部から入力される2次元画像、3次元画像、及び3次元画像にマッピングしたマッピング画像に関連するガイド画像、などについては後述する。
以下、本例では、被写体3として、ビルや工場などの建物を想定して説明する。
特に、ウェアラブル端末4は、例えば、作業員の視点から捉えた異常個所の映像を撮影する上で適したゴーグルや眼鏡にウェアラブルカメラ41を装着したタイプの端末を使用するとよい。ウェアラブルカメラ41により、撮影された作業員通路、作業位置の視点からの映像(2次元画像)は、インターフェース装置11を通して記憶装置12及び画像処理装置14に供給される。画像処理装置14に供給されたウェアラブルカメラ41の映像は、画像処理装置14の画像処理部1411にて3次元画像に変換され、記憶装置12の画像DB121に供給される。そして、画像DB121に記憶された画像は、画像読取部1412を介して入力映像表示追加部1414に供給される。ここで、作業位置の視点からの映像とは、厳密に作業者から見た視点のみならず、当該視点に近い部分から撮影した映像も含む。
例えば、入力として、3次元画像と作業点検可能通路の情報を入力し、以下の手順にて透視画像を出力、表示する。
(1)3次元画像と作業員点検可能通路(事前に用意)より、作業員点検不可領域を抽出する。
(2)作業員点検可能通路と作業員確認不可領域より、最近点検可能通路を決定する。
(3)作業員が当該最近接点検可能通路到着時に、最近接点検可能と作業員確認不可領域から確認可能点を決定し、当該点からの画像を透視画像として表示する。
ここで、変化部分とは、建物3に異常が見られると思われる部分の画像を指す。また、変化部分の対象は、新たに出現した画像、消滅した画像だけでなく、変化の大きさや移動量の大きさ、変化率の大小も含まれる。
本例では、変化部分(画像の差分)を3次元画像にマッピングした画像に、更に作業員の通路、作業位置の視点からの映像、又は点検通路からの透視画像をマッピングして表示する。
図5A〜図5Dのフローチャートに基づく動作は以下のとおりである。
ステップ501:画像処理装置14は、飛行体/ウェアラブル端末等のカメラで被写体/作業員通路を撮影する。
ステップ502:画像処理装置14は、カメラで撮影した撮影画像を画像DB121に記憶する。撮影画像は、静止画だけでなく、動画も可である。
ステップ503:画像処理装置14は、一連の撮影画像から3次元モデルを生成する。ここで、一連とは、例えば、同じ日に同じ対象物(被写体)を撮ったことで識別する。
ステップ504:画像処理装置14は、生成した3次元モデルを画像DB121に記憶する。
ステップ511:画像処理装置14は、飛行体等のカメラで被写体を撮影し、画像DB121に記憶する。
ステップ512:画像処理装置14は、現在の画像の集合から未処理画像を選択する。
ステップ513:画像処理装置14は、ステップ513にて選択した画像に対応する過去の画像を読み出す。つまり、同じ対象物を撮った過去の画像から位置/撮影方向が最も近い画像を選定する。
ステップ514:画像処理装置14は、画像間のずれを補正し、画像間の差分を検出する。
ステップ515画像処理装置14は、ステップ514にて検出した画像間の差分を示す差分情報を記憶装置12の差分/劣化DB(図示せず)に記憶する。
ステップ516:画像処理装置14は、全画像の処理が完了した場合(Yes)は、処理を終了し、完了していない場合(No)は、ステップ512に戻り、上述した処理を繰り返す。
ステップ601:画像処理装置14は、撮影画像一覧、および対応する3次元画像を表示装置13の表示部131に表示する。このとき、差分/劣化情報のある画像は強調して表示、例えば、赤枠付で表示するとよい。
ステップ602:ユーザが表示部131に表示された画像で注目すべき画像を選択する。
ステップ603:画像処理装置14は、ユーザが注目した注目画像の撮影位置/方向に応じて3次元モデル表示を更新する。このとき、データがあれば、差分/劣化情報も表示する。
ステップ604:画像処理装置14は、作業用通路/作業員視点の画像/映像の読み出しを行う。つまり、劣化の位置情報から表示すべき画像/映像を選択する。
ステップ605:画像処理装置14は、ステップ604にて読み出した画像/映像を表示部131に表示する。
ステップ513b:画像処理装置14は、選択画像内の劣化を検出する。
ステップ515b:画像処理装置14は、記憶装置12の劣化情報を差分/劣化DBに記憶する。
撮影画像データは、図示のように、画像のID(1、2、・・・)、ファイル格納場所(Path:/img/A/0001.jpg,・・・)、撮影日時(Date2016/10/02 10:02:00、・・・)、撮影場所 (Location:緯度/経度/高さ)、対象物(Target Building A、・・・)、撮影方向((Direction:Yaw/Pitch/Roll)、対応する3次元モデルID(3D Model 10、・・・)、などを示す情報を格納する項目を有する。
3次元画像データは、図示のように、3次元モデルID(10)、ファイル格納場所(/3d/building_A.3d))、を示す情報を格納する項目を有する。
差分/劣化データは、図示のように、ID(#)、新しい画像(Image New:
1001、・・・)、過去の画像(Image Old:1、・・・)、差分/劣化場所(Place:(100,200)-(150、400)、・・・)、差分/劣化の種別(Kind:diff,crack,rust)、などの情報を格納する項目を有する。新しい画像(Image New)は、両方にIDがある場合は、2つの画像間の差分を、片方にだけIDがある場合は、当該画像内の劣化を表す。また、差分/劣化場所(Place)は、四角形の頂点座標で示している。差分/劣化の種別(Kind)における“diff”は差分、“crack”は、ひび、“rust”はさびを表す。
画像差分検出部14132にて上記2つの画像の差分を検出する場合、建物3の変化部分、つまり、画像の差分から見て、異常と思われる箇所が多い場合には、過去と現在の画像の位置合せができない場合が生じる。
また、カメラ21にて特徴点の少ない建物3、例えば、巨大なタンクや風車ブレードなどを撮影した場合、3次元的に構成できないような場合がある。
本実施例は、斯様な課題を是正するものである。
また、後者の課題を是正するために、画像処理装置14は、特徴点生成・追加部1415、を有する。
つまり、建物3の画像の変化点の障害となる画像領域、例えば、変化が起こることが予想される部分の画像領域をマスクパターンにて指定して除外する。又は、その逆に位置合せに適した部分の画像領域、例えば、画像履歴、設計データ、画像パターンなどから建物3の輪郭(建物輪郭)、道路など変化が起こりにくい部分を選択して位置合せ画像として指定する。
変化対象の大きさ、変化対象の移動は、時系列データから対象物を特定することにより、多様な変化の仕方について対応できる。
例えば、植生分布画像は以下の画像間演算により求める。
欠陥リストDBには、例えば、予め赤外線カメラにより建物3を撮影したとき、所望の箇所の温度が所定以上、例えば、80℃を超えている部分の画像(写真)や錆び特有の波長や色を示す部分の画像を欠陥として欠陥リストに登録しておく。
11 インターフェース装置
12 記憶装置
121 記憶部(画像DB)
122 記憶部(撮影画像DB)
123 記憶部(欠陥リストDB)
125 記憶部(設計図面:設計データ/基準データDB)
13 表示装置
131 表示部
14 画像処理装置
1411 画像処理部
1412 画像読取部
1413 変化部分抽出部
1414 入力映像表示追加部
14131、14131’ 画像位置合せ部
14132、14132’ 画像差分検出部
14133 画像領域除去部/画像領域指定部
14134 マスクパターン指定部
1421 画像内検索部
1422 画像位置座標抽出部
1423 マッピング位置座標追加部
2 飛行体
21 被写体撮影用カメラ
3 被写体(建物などの対象物)
4 ウェアラブル端末
41 ウェアラブルカメラ
Claims (10)
- 被写体をカメラにて撮影した現在の画像と過去の画像とを比較し、当該両画像の差分を被写体の変化部分として被写体の3次元画像上にマッピングする被写体異常有無調査システムであって、
記憶装置と、画像処理装置と、表示装置、を備え、
前記記憶装置は、前記過去の画像を記憶する記憶部、を含み、
前記画像処理装置は、前記カメラにて撮影した画像を3次元画像として前記表示装置に出力する画像処理部、前記現在の画像と前記過去の画像とを比較して当該両画像の差分を検出する画像差分検出部を含み、
前記表示装置は、前記画像処理部からの被写体の3次元画像と前記画像差分検出部からの画像の差分をマッピング表示し、かつ、前記被写体の状態を確認する作業員が装着するウェアラブル端末から出力される作業員通路、作業員視点からの映像、又は点検通路からの透視画像を表示する表示部を含み、
前記表示部における3次元画像、前記画像の差分、前記作業員通路、作業員視点からの映像、又は点検通路からの透視画像により、前記画像の差分に基づく変化部分の異常個所の確認、異常状態の確認を可能とすることを特徴とする被写体異常有無調査システム。 - 請求項1に記載された被写体異常有無調査システムにおいて、
前記画像処理装置は、さらに、画像位置合せ部を有し、
前記画像位置合せ部は、前記画像差分検出部にて画像の差分を比較する場合に前記被写体の画像のどの部分により画像位置合せを行うかを決定する位置合せ決定手段を含み、
前記位置合せ決定手段は、前記画像位置合せ前記被写体に変化が起こることが予想される部分の画像領域を除外する画像領域除外部、又は前記被写体に変化が起こりにくい部分の画像領域を指定する画像領域指定部からなることを特徴とする被写体異常有無調査システム。 - 請求項1又は2に記載された被写体異常有無調査システムにおいて、
前記変化部分は、変化部分の出現、削減、変化の大きさ、移動、変化率の大小、特定の光スペクトルのバンドの結合により変化する変化点、の何れか1つ以上であることを特徴とする被写体異常有無調査システム。 - 請求項1に記載された被写体異常有無調査システムにおいて、
前記画像処理装置は、さらに、特徴点生成・追加部を有し、
前記特徴点生成・追加部は、前記被写体が3次元的に構成できない対象物であって、特徴点の少ない場合、プロジェクションマッピングで特徴点を生成し、当該特徴点を前記対象物に付与し、当該対象物の変化部分を検出し易いようにしたことを特徴とする被写体異常有無調査システム。 - 請求項2に記載された被写体異常有無調査システムにおいて、
前記画像領域除外部は、特有のスペクトルを有する画像領域は除外することを特徴とする被写体異常有無調査システム。 - 請求項5に記載された被写体異常有無調査システムにおいて、
前記特有のスペクトルは、ガラス特有の反射スペクトル、又は雲、植生に特有のスペクトルであることを特徴とする被写体異常有無調査システム。 - 請求項2に記載された被写体異常有無調査システムにおいて、
前記画像領域除外部は、GPS情報を受けて太陽、月の方向を算出して、当該太陽、月を映し出した画像領域は除外することを特徴とする被写体異常有無調査システム。 - 被写体をカメラにて撮影した撮影画像から欠陥リストに対応する画像部分を被写体の変化部分として被写体の3次元画像上に表示する被写体異常有無調査システムであって、
記憶装置と、画像処理装置と、表示装置、を備え、
前記記憶装置は、前記撮影画像を記憶する記憶部、前記欠陥リストの画像を記憶する記憶部、を含み、
前記画像処理装置は、前記カメラにて撮影した画像を3次元画像として前記表示装置に出力する画像処理部、前記撮影画像から前記欠陥リストに対応する画像と抽出する画像検出部を含み、
前記表示装置は、前記画像処理部からの被写体の3次元画像と前記画像検出部からの画像のマッピング位置座標をマッピング表示し、かつ、前記被写体の状態を確認する作業員が装着するウェアラブル端末から出力される作業員通路、作業員視点からの映像、又は点検通路からの透視画像を表示する表示部を含み、
前記表示部における3次元画像、前記画像のマッピング位置座標、前記作業員通路、作業員視点からの映像、又は点検通路からの透視画像により、前記画像の差分に基づく変化部分の異常個所の確認、異常状態の確認を可能とすることを特徴とする被写体異常有無調査システム。 - 被写体をカメラにて撮影した撮影画像と設計図面の設計データ/基準データとを比較し、当該両画像の差分を被写体の変化部分として被写体の3次元画像上にマッピングする被写体異常有無調査システムであって、
記憶装置と、画像処理装置と、表示装置、を備え、
前記記憶装置は、前記撮影画像を記憶する記憶部、前記設計データ/基準データを記憶する記憶部を含み、
前記画像処理装置は、前記カメラにて撮影した画像を3次元画像として前記表示装置に出力する画像処理部、前記撮影画像と前記設計データ/基準データに基づく画像とを比較して当該両画像の差分を検出する画像差分検出部を含み、
前記表示装置は、前記画像処理部からの被写体の3次元画像と前記画像差分検出部からの画像の差分をマッピング表示し、かつ、前記被写体の状態を確認する作業員が装着するウェアラブル端末から出力される作業員通路、作業員視点からの映像、又は点検通路からの透視画像を表示する表示部を含み、
前記表示部における3次元画像、前記画像の差分、前記作業員通路、作業員視点からの映像、又は点検通路からの透視画像により、前記画像の差分に基づく変化部分の異常個所の確認、異常状態の確認を可能とすることを特徴とする被写体異常有無調査システム。 - 請求項9に記載された被写体異常有無調査システムにおいて、
前記画像処理装置は、さらに、画像位置合せ部を有し、
前記画像位置合せ部は、前記画像差分検出部にて画像の差分を比較する場合に前記被写体の画像のどの部分により画像位置合せを行うかを決定する位置合せ決定手段を含み、
前記位置合せ決定手段は、前記画像位置合せ前記被写体に変化が起こることが予想される部分の画像領域を除外する画像領域除外部、又は前記被写体に変化が起こりにくい部分の画像領域を指定する画像領域指定部からなることを特徴とする被写体異常有無調査システム。
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Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019230604A1 (ja) * | 2018-05-31 | 2019-12-05 | 株式会社センシンロボティクス | 検査システム |
JP2019211486A (ja) * | 2019-08-26 | 2019-12-12 | 株式会社センシンロボティクス | 検査システム |
WO2020003545A1 (ja) | 2018-06-29 | 2020-01-02 | 株式会社日立システムズ | コンテンツ作成システム |
JP2020016663A (ja) * | 2019-10-03 | 2020-01-30 | 株式会社センシンロボティクス | 検査システム |
JP2020016664A (ja) * | 2019-10-03 | 2020-01-30 | 株式会社センシンロボティクス | 検査システム |
CN111489449A (zh) * | 2019-01-29 | 2020-08-04 | 株式会社斯巴鲁 | 对象物确认装置 |
JP2020118501A (ja) * | 2019-01-22 | 2020-08-06 | コニカミノルタ株式会社 | 画像検査装置、画像形成システム、画像検査方法及びプログラム |
KR20200134556A (ko) * | 2019-05-22 | 2020-12-02 | (주) 동양구조안전기술 | 화재 피해 건축물의 보수 보강 시스템 |
JP2021002167A (ja) * | 2019-06-20 | 2021-01-07 | ソフトバンク株式会社 | 画像生成装置、画像生成方法および画像生成プログラム |
JP2021009508A (ja) * | 2019-06-28 | 2021-01-28 | ソフトバンク株式会社 | 点検管理システム、点検管理サーバ、点検管理方法および点検管理プログラム |
JP2021174285A (ja) * | 2020-04-27 | 2021-11-01 | Kddi株式会社 | 点群構築装置、位置推定装置、点群構築方法、位置推定方法及びプログラム |
JP7003352B1 (ja) | 2021-04-12 | 2022-01-20 | 株式会社三井E&Sマシナリー | 構造物の点検データ管理システム |
JP2022032540A (ja) * | 2020-08-12 | 2022-02-25 | 武志 小畠 | 赤外線調査解析診断装置 |
JP2022522563A (ja) * | 2019-12-24 | 2022-04-20 | 中国▲鉱▼▲業▼大学 | 炭鉱地域のサイト特性を識別するための衛星/空中画像データ融合の方法 |
JP2022085295A (ja) * | 2020-11-27 | 2022-06-08 | 三菱電機株式会社 | 治水施設監視装置、治水施設監視方法及び治水施設監視プログラム |
WO2023203762A1 (ja) * | 2022-04-22 | 2023-10-26 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、システム、方法、及びコンピュータ可読媒体 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2006114955A1 (ja) * | 2005-04-25 | 2006-11-02 | Geo Technical Laboratory Co., Ltd. | 撮影位置解析方法 |
US20150213590A1 (en) * | 2011-07-29 | 2015-07-30 | Google Inc. | Automatic Pose Setting Using Computer Vision Techniques |
JP2016018463A (ja) * | 2014-07-10 | 2016-02-01 | 株式会社日立製作所 | 状態変化管理システム及び状態変化管理方法 |
-
2017
- 2017-06-30 JP JP2017128818A patent/JP6868487B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2006114955A1 (ja) * | 2005-04-25 | 2006-11-02 | Geo Technical Laboratory Co., Ltd. | 撮影位置解析方法 |
US20150213590A1 (en) * | 2011-07-29 | 2015-07-30 | Google Inc. | Automatic Pose Setting Using Computer Vision Techniques |
JP2016018463A (ja) * | 2014-07-10 | 2016-02-01 | 株式会社日立製作所 | 状態変化管理システム及び状態変化管理方法 |
Cited By (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019211257A (ja) * | 2018-05-31 | 2019-12-12 | 株式会社センシンロボティクス | 検査システム |
WO2019230604A1 (ja) * | 2018-05-31 | 2019-12-05 | 株式会社センシンロボティクス | 検査システム |
EP4138006A1 (en) | 2018-06-29 | 2023-02-22 | Hitachi Systems, Ltd. | Content creation system |
WO2020003545A1 (ja) | 2018-06-29 | 2020-01-02 | 株式会社日立システムズ | コンテンツ作成システム |
US12051340B2 (en) | 2018-06-29 | 2024-07-30 | Hitachi Systems, Ltd. | Content creation system |
JP7275597B2 (ja) | 2019-01-22 | 2023-05-18 | コニカミノルタ株式会社 | 画像検査装置、画像形成システム、画像検査方法及びプログラム |
JP2020118501A (ja) * | 2019-01-22 | 2020-08-06 | コニカミノルタ株式会社 | 画像検査装置、画像形成システム、画像検査方法及びプログラム |
CN111489449A (zh) * | 2019-01-29 | 2020-08-04 | 株式会社斯巴鲁 | 对象物确认装置 |
KR20200134556A (ko) * | 2019-05-22 | 2020-12-02 | (주) 동양구조안전기술 | 화재 피해 건축물의 보수 보강 시스템 |
KR102229477B1 (ko) * | 2019-05-22 | 2021-03-18 | (주) 동양구조안전기술 | 화재 피해 건축물의 보수 보강 시스템 |
JP2021002167A (ja) * | 2019-06-20 | 2021-01-07 | ソフトバンク株式会社 | 画像生成装置、画像生成方法および画像生成プログラム |
JP2021009508A (ja) * | 2019-06-28 | 2021-01-28 | ソフトバンク株式会社 | 点検管理システム、点検管理サーバ、点検管理方法および点検管理プログラム |
JP7046873B2 (ja) | 2019-06-28 | 2022-04-04 | ソフトバンク株式会社 | 点検管理システム、点検管理サーバ、点検管理方法および点検管理プログラム |
JP2019211486A (ja) * | 2019-08-26 | 2019-12-12 | 株式会社センシンロボティクス | 検査システム |
JP2020016664A (ja) * | 2019-10-03 | 2020-01-30 | 株式会社センシンロボティクス | 検査システム |
JP2020016663A (ja) * | 2019-10-03 | 2020-01-30 | 株式会社センシンロボティクス | 検査システム |
JP2022522563A (ja) * | 2019-12-24 | 2022-04-20 | 中国▲鉱▼▲業▼大学 | 炭鉱地域のサイト特性を識別するための衛星/空中画像データ融合の方法 |
JP2021174285A (ja) * | 2020-04-27 | 2021-11-01 | Kddi株式会社 | 点群構築装置、位置推定装置、点群構築方法、位置推定方法及びプログラム |
JP7290601B2 (ja) | 2020-04-27 | 2023-06-13 | Kddi株式会社 | 点群構築装置、位置推定装置、点群構築方法、位置推定方法及びプログラム |
JP2022032540A (ja) * | 2020-08-12 | 2022-02-25 | 武志 小畠 | 赤外線調査解析診断装置 |
JP7298921B2 (ja) | 2020-08-12 | 2023-06-27 | 株式会社赤外線高精度技術利用機構 | 赤外線調査解析診断装置 |
JP2022085295A (ja) * | 2020-11-27 | 2022-06-08 | 三菱電機株式会社 | 治水施設監視装置、治水施設監視方法及び治水施設監視プログラム |
JP7399069B2 (ja) | 2020-11-27 | 2023-12-15 | 三菱電機株式会社 | 治水施設監視装置、治水施設監視方法及び治水施設監視プログラム |
JP2022162443A (ja) * | 2021-04-12 | 2022-10-24 | 株式会社三井E&Sマシナリー | 構造物の点検データ管理システム |
JP7003352B1 (ja) | 2021-04-12 | 2022-01-20 | 株式会社三井E&Sマシナリー | 構造物の点検データ管理システム |
WO2023203762A1 (ja) * | 2022-04-22 | 2023-10-26 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、システム、方法、及びコンピュータ可読媒体 |
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