JP2019148921A - 異常判定装置、異常判定方法及び異常判定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】マンホールの蓋が撮影された画像を対象とした演算処理に要する時間的なコストを減少させること。【解決手段】少なくともマンホールの蓋が撮影された画像を符号化した符号化情報のうち、当該画像の模様に係る特徴量を解析する解析部と、前記解析部の解析結果に基づき前記マンホールの蓋の異常の有無を判定する判定部と、を備える異常判定装置。【選択図】図１

Description

本発明は、異常判定装置、異常判定方法及び異常判定プログラムに関する。

近年、社会インフラの点検や保守の自動化の必要性が高まっている。例えば、通信土木設備である電信柱やマンホールの点検などにおいても自動化の動きがある。例えば、マンホールの蓋は、道路上にあることが多いため、車両の通行に影響がないよう定期的に点検や保守を行う必要がある。

従来は、作業員が対象のマンホールに近づき、例えば、ノギス等を用いて、蓋の摩耗状態等の測定や確認をしていた。これに対して、近年、少し離れたところから、設置されているマンホールの蓋をデジタルカメラで撮影した画像を用いて、蓋の摩耗、蓋のがたつきといった異常を判定することが行われている（例えば、非特許文献１参照）。

「段サーチ２」、［online］、アイレック技建、［平成３０年２月２日検索］、インターネット（URL:http://www.airec.co.jp/products/renovation/StepSearch2.html）

非特許文献１に示される技術では、設置されたマンホールの蓋が撮影された画像の画像情報を符号化して保存していることが想定される。そして、画像の解析を行う際には、符号化された情報から画像を復号し、画像の個々の領域に含まれる特徴の抽出を行う特徴抽出や判別といった一般的な画像を対象とした演算処理を行っていると想定される。そのため、対象とするマンホールの数が増大した場合、それに伴い、演算処理に要する時間的なコストが膨大になるという問題があった。

上記事情に鑑み、本発明は、マンホールの蓋が撮影された画像を対象とした演算処理に要する時間的なコストを減少させることができる技術の提供を目的としている。

本発明の一態様は、少なくともマンホールの蓋が撮影された画像を符号化した符号化情報のうち、当該画像の模様に係る特徴量を解析する解析部と、前記解析部の解析結果に基づき前記マンホールの蓋の異常の有無を判定する判定部と、を備える異常判定装置である。

本発明の一態様は、上記の異常判定装置であって、前記特徴量は、前記画像を分割した分割画像ごとの符号量である。

本発明の一態様は、上記の異常判定装置であって、前記解析部は、前記符号量の分布に基づいて前記特徴量の解析を行う。

本発明の一態様は、上記の異常判定装置であって、前記符号量の分布とは、前記符号量を変量とし、変量の値を予め定められる一定間隔で区切った区間の各々に属する前記分割画像を含む情報である分割画像情報の個数を示すヒストグラムであり、前記解析部は、前記符号量の分布に基づいて、最小の符号量が含まれる前記区間の前記分割画像情報の個数と、前記符号量が、予め定められる一定量以上となる前記分割画像情報の個数の割合とを判定用のスコアとして算出し、前記判定部は、予め定められる閾値と、前記判定用のスコアとに基づいて、前記マンホールの蓋が異常を有するか否かを判定する。

本発明の一態様は、上記の異常判定装置であって、前記異常は、前記マンホールの蓋が摩耗していること、水漏れがあること、ひび割れがあること、前記マンホールの蓋が外れていることのいずれか１つ又は複数である。

本発明の一態様は、上記の異常判定装置であって、前記画像は、前記マンホールの蓋が、所望の被写体に置き換えられた画像である。

本発明の一態様は、少なくともマンホールの蓋が撮影された画像を符号化した符号化情報のうち、当該画像の模様に係る特徴量を解析するステップと、解析した解析結果に基づき前記マンホールの蓋の異常の有無を判定するステップと、を含む異常判定方法である。

本発明の一態様は、コンピュータを、上記に記載の異常判定装置として機能させるための異常判定プログラムである。

本発明により、マンホールの蓋が撮影された画像を対象とした演算処理に要する時間的なコストを減少させることが可能となる。

本発明の実施形態による異常判定装置の構成を示すブロック図である。 同実施形態の異常判定装置が適用される異常検出システムの構成を示すブロック図である。 同実施形態において撮像装置により撮影されるマンホールの蓋の画像を含んだ撮影画像情報の例である。 同実施形態において撮像装置により撮影される撮影画像情報に含まれる矩形画像情報を示す図である。 同実施形態における撮影画像情報の分割と、分割画像情報ごとの符号量を含む二次元行列とを示す図である。 同実施形態における異常判定装置による処理の流れを示すフローチャートである。 同実施形態における符号量分布生成処理の流れを示すフローチャートである。 同実施形態における矩形画像情報の領域と二次元行列の範囲との対応関係を説明する図である。 同実施形態の符号量分布生成処理において生成される符号量ヒストグラムの例を示す図である。 同実施形態における判定用スコア算出処理の流れを示すフローチャートである。 同実施形態におけるスコア判定処理の流れを示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。図１は、本発明の一実施形態による異常判定装置１の構成を示すブロック図である。異常判定装置１は、位置情報入力部１０、符号化情報入力部１１、スコア閾値入力部１２、解析部１３及び判定部１４を備える。

異常判定装置１は、例えば、図２に示すようなマンホールの蓋１００の異常を検出する異常検出システムＡに用いられる装置である。異常検出システムＡは、撮像装置３、画像処理装置２及び異常判定装置１を備える。異常検出システムＡは、以下のようにして用いられる。

まず、異常検出システムＡを利用する作業者１０００が、デジタルカメラ等の撮像装置３を用いて、少し離れた位置から道路上に設置されているマンホールの蓋１００を静止画像で撮影する。作業者１０００は、撮影後に撮像装置３を画像処理装置２に接続する。画像処理装置２は、接続される撮像装置３から撮影されたマンホールの蓋１００の画像を含んだ撮影画像情報２００を取り込む。取り込んだ撮影画像情報２００に含まれるマンホールの蓋１００の画像は、例えば、図３（ａ），（ｂ）に示すように、少し離れた位置から撮影しているために、楕円の形状になる。なお、図３（ａ），（ｂ）の画像は一例にすぎず、撮影する位置により、マンホールの蓋１００の画像は、長径と短径が等しい円を含む様々な楕円の形状となる。

画像処理装置２は、取り込んだ撮影画像情報２００に対して画像処理を適用し、例えば、図４に示すように、撮影画像情報２００からマンホールの蓋１００の画像を含む矩形領域の矩形画像情報３００を検出する。矩形領域は、図４に示すように、楕円形状のマンホールの蓋１００の画像の円周に接する線分で囲まれる領域であり、矩形の縦横の長さが、楕円の短径と長径の長さに一致する。

画像処理装置２は、抽出した矩形画像情報３００から４つの頂点ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４の座標情報を検出し、検出した４つの座標情報をマンホールの蓋１００の画像の撮影画像情報２００における位置情報として検出する。なお、画像処理装置２は、矩形画像情報３００から４つの頂点ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４の座標情報の検出を行う前に、矩形画像情報３００の縦方向の辺が、Ｙ軸と平行になり、横方向の辺が、Ｘ軸と平行になるように撮影画像情報２００を回転させて位置の補正を行うものとする。これにより、図４に示すような関係を有する４つの頂点ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４の座標情報が得られることになる。

また、画像処理装置２は、位置を補正した後の撮影画像情報２００に対して、例えば、Ｈ．２６５／ＨＶＥＣ(High Efficiency Video Coding)に基づく符号化処理を行い、符号化処理によって得られる符号化情報を出力する。符号化情報には、例えば、ＣＵ（Coding Unit）ごとの符号量、ＣＵの大きさを示すＣＵサイズ、符号化処理に適用したイントラ予測モード、有意係数の個数、有意係数のビン等の情報が含まれる。

ここで、ＣＵとは、例えば、図５（ａ）に示すように、撮影画像情報２００を、予め定められるサイズのブロックに分割した分割画像情報２００−１−１，２００−１−２，２００−１−３，…のことである。例えば、撮影画像情報２００が、４８０×３２０の画素数を有する場合、ＣＵサイズを１６×１６の固定サイズとすると、ＣＵの数は、３０×２０＝６００になる。この場合、画像処理装置２は、符号化処理の結果として、６００個の符号量の情報を出力する。

画像処理装置２は、符号量の情報を出力する際、符号量の情報を図５（ｂ）に示すように、二次元行列の形式で出力する。分割画像情報２００−１−１，２００−１−２，２００−１−３，…と、二次元行列の各要素との関係は、例えば、図５に示す例では、図５（ｂ）の１行１列の要素「２」が、分割画像情報２００−１−１の符号量に対応し、１行２列の要素「３」が、分割画像情報２００−１−２の符号量に対応し、１行３列の要素「４」が、分割画像情報２００−１−３の符号量に対応し、２行１列の要素「１」が、分割画像情報２００−２−１の符号量に対応する。以下の説明において、ＣＵごとの符号量を要素とする二次元行列情報を符号量行列という。

図１に戻り、異常判定装置１の位置情報入力部１０は、画像処理装置２が出力するマンホールの蓋１００の撮影画像情報２００における位置を示す位置情報、すなわち矩形画像情報３００の４つの頂点の座標情報を取り込む。位置情報入力部１０は、取り込んだ矩形画像情報３００の４つの頂点の座標情報を解析部１３の符号量分布生成部２０に出力する。

符号化情報入力部１１は、画像処理装置２が出力する符号化情報を取り込み、取り込んだ符号化情報に含まれるＣＵサイズの情報及び符号量行列を解析部１３の符号量分布生成部２０に出力する。

スコア閾値入力部１２は、外部から与えられるスコアの判定に用いられる閾値情報を取り込み、取り込んだ閾値情報を判定部１４に出力する。

解析部１３は、符号量分布生成部２０と判定用スコア算出部２１を備えており、撮影画像情報２００に含まれる画像の模様に係る特徴量を解析する。なお、本実施形態では、特徴量として符号量を用いる場合について記載するが、画像の模様を示す特徴量であれば他の特徴量でもよい。符号量分布生成部２０は、位置情報入力部１０が出力する矩形画像情報３００の４つの頂点の座標情報と、符号化情報入力部１１が出力するＣＵサイズ及び符号量行列とに基づいて、符号量の分布を示す情報を生成する。判定用スコア算出部２１は、符号量分布生成部２０が生成した符号量の分布を示す情報に基づいて、マンホールの蓋１００の摩耗状態の判定に用いられる判定用のスコアを算出する。

判定部１４は、スコア閾値入力部１２が出力する閾値情報を用いて、判定用スコア算出部２１が算出したスコアの判定を行い、マンホールの蓋１００の異常の有無を判定する。具体的には、判定部１４は、マンホールの蓋１００が摩耗しているか否かを判定する。

（異常判定装置による処理）
次に、図６から図１１を参照して、異常判定装置１による処理の流れについて説明する。図６は、異常判定装置１による処理の全体的な流れを示すフローチャートである。異常判定装置１の位置情報入力部１０は、画像処理装置２が出力する撮影画像情報２００におけるマンホールの蓋１００の画像の位置情報、すなわち矩形画像情報３００の４つの頂点の座標情報を取り込む。位置情報入力部１０は、取り込んだ矩形画像情報３００の４つの頂点の座標情報を解析部１３の符号量分布生成部２０に出力する。

符号化情報入力部１１は、画像処理装置２が出力する符号化情報を取り込む。符号化情報入力部１１は、取り込んだ符号化情報に含まれるＣＵサイズの情報と符号量行列を解析部１３の符号量分布生成部２０に出力する（ステップＳ１）。

解析部１３の符号量分布生成部２０が、図７に示すサブルーチンを呼び出し、符号量分布を生成する処理を開始する（ステップＳ２）。符号量分布生成部２０は、位置情報入力部１０が出力する矩形画像情報３００の４つの頂点の座標情報と、符号化情報入力部１１が出力するＣＵサイズの情報及び符号量行列とを取り込む（ステップＳａ１）。

符号量分布生成部２０は、矩形画像情報３００の４つの頂点の座標情報と、ＣＵサイズとに基づいて、矩形画像情報３００の領域に対応する符号量行列の範囲を検出する。例えば、図８（ａ）に示すように撮影画像情報２００が、４８０×３２０の画素数を有しており、矩形画像情報３００の４つの頂点ｖ１、ｖ２、ｖ３、ｖ４の座標情報が、それぞれ（４８，３２），（３０４，３２），（３０４，１７６），（４８，１７６）であるとする。

ここで、ＣＵサイズが１６×１６であるとすると、図８（ｂ）に示す符号量行列の全体の大きさは、撮影画像情報２００のサイズが、４８０×３２０であるため、３０行×２０列になる。符号量分布生成部２０は、矩形画像情報３００の４つの頂点ｖ１、ｖ２、ｖ３、ｖ４の座標情報の各々に含まれるＸ座標の値とＹ座標の値を、ＣＵサイズで除算して商の値を算出する。図８（ａ）の例では、符号量分布生成部２０は、頂点ｖ１、ｖ２、ｖ３、ｖ４の各々について、（３，２），（１９，２），（１９，１１），（３，１１）の４つの座標情報を算出する。

除算により得られる商の値に基づいて定められる座標情報は、矩形画像情報３００の領域に対応する符号量行列の範囲を示すことになる。ただし、矩形画像情報３００の座標系は、原点が（０，０）となっているため、以下のような数値の補正が必要になる。例えば、矩形画像情報３００の左上のＣＵの符号量を要素とする符号量行列の位置は、頂点ｖ１に対応する（３，２）の各々の座標値に「１」を加えた（４，３）、すなわち符号量行列の４行３列の位置になる。残りの（１９，２），（１９，１１），（３，１１）は、それぞれ（１９，３），（１９，１１），（４，１１）に補正されることになる。

したがって、符号量分布生成部２０は、符号量行列の４行３列、１９行３列、１９行１１列、４行１１列の範囲４００を、矩形画像情報３００に対応する符号量行列の範囲として検出する（ステップＳａ２）。

符号量分布生成部２０は、検出した符号量行列の範囲からＣＵごとの符号量を読み出す（ステップＳａ３）。符号量分布生成部２０は、符号量をヒストグラムの変量とし、符号量の値の範囲を予め定められる一定間隔で区切り、各区間に含まれるＣＵの数をカウントして符号量ヒストグラムを生成する（ステップＳａ４）。以下の説明において、区間のことをビンという。

例えば、図９は、予め定められる一定間隔の大きさを「２０」として、ビンごとに含まれるＣＵの数をカウントして生成した符号量ヒストグラムをグラフ形式で示した図である。符号量分布生成部２０は、生成した符号量ヒストグラムを判定用スコア算出部２１に出力して、符号量分布の生成処理のサブルーチンを終了する（ステップＳａ５）。

図６に戻り、解析部１３の判定用スコア算出部２１が、図１０に示すサブルーチンを呼び出し、マンホールの蓋１００の摩耗状態の判定に用いられる判定用スコアを算出する処理を開始する（ステップＳ３）。

判定用スコア算出部２１は、符号量分布生成部２０が出力した符号量ヒストグラムを取り込む（ステップＳｂ１）。判定用スコア算出部２１は、取り込んだ符号量ヒストグラムにおいて、最小のビンのＣＵの数を判定用スコアｂ_１として検出する（ステップＳｂ２）。例えば、図９の例の場合、最小のビンの範囲は、「０」から「２０」であり、当該ビンのＣＵの数を判定用スコアｂ_１として検出する。

判定用スコア算出部２１は、符号量ヒストグラムにおいて、符号量が予め定められる一定量以上のＣＵの数の割合を判定用スコアｂ_２として算出する（ステップＳｂ３）。例えば、図９の例において、予め定められる一定量以上が「１００」である場合、判定用スコア算出部２１は、符号量が「１００」以上のビンの各々に含まれる全てのＣＵの数をカウントして算出する。判定用スコア算出部２１は、算出した符号量が「１００」以上のＣＵの数を、符号量ヒストグラムに含まれるＣＵの全数で除算して、符号量が「１００」以上のＣＵの数の割合を算出し、算出した割合の値を判定用スコアｂ_２とする。

判定用スコア算出部２１は、判定用スコアｂ_１，ｂ_２と、符号量ヒストグラムとを判定部１４に出力して、判定用スコア算出処理のサブルーチンを終了する（ステップＳｂ４）。

図６に戻り、判定部１４が、図１１に示すサブルーチンを呼び出し、スコア閾値入力部１２が出力する閾値情報を用いて、判定用スコア算出部２１が算出した判定用スコアｂ_１，ｂ_２の判定を行うスコア判定処理を開始する（ステップＳ４）。判定部１４は、判定用スコア算出部２１が出力する判定用スコアｂ_１，ｂ_２及び符号量ヒストグラムを取り込む（ステップＳｃ１）。

判定部１４は、スコア閾値入力部１２が出力する閾値情報を取り込み、取り込んだ閾値情報に含まれる３つの閾値ｔｈ_Ａ、閾値ｔｈ_Ｂ、閾値ｔｈ_Ｃを読み出す（ステップＳｃ２）。なお、ステップＳｃ１とステップＳｃ２の処理は、処理の順番が入れ替わってもよい。

閾値ｔｈ_Ａ、閾値ｔｈ_Ｂは、判定用スコアｂ_１の判定に用いられるため、符号量の取り得る値の最小値から最大値までの間の値であって、閾値ｔｈ_Ａ＞閾値ｔｈ_Ｂの関係を有するように予め定められる。また、閾値ｔｈ_Ｃは、判定用スコアｂ_２の判定に用いられるため、百分率等の割合を示す値が予め定められる。

判定部１４は、判定用スコアｂ_１の値が、閾値ｔｈ_Ａを超えているか否かを判定する（ステップＳｃ３）。判定部１４は、判定用スコアｂ_１の値が閾値ｔｈ_Ａを超えていると判定した場合（ステップＳｃ３−ＹＥＳ）、マンホールの蓋１００が「摩耗している」として判定結果を出力する（ステップＳｃ６）。

一方、判定部１４は、判定用スコアｂ_１の値が閾値ｔｈ_Ａを超えていないと判定した場合（ステップＳｃ３−ＮＯ）、次に、判定用スコアｂ_１の値が、符号量ヒストグラムの各ビンのＣＵの数の中の最大値であって、かつ判定用スコアｂ_１が閾値ｔｈ_Ｂを超えているか否かを判定する（ステップＳｃ４）。判定部１４は、判定用スコアｂ_１の値が、符号量ヒストグラムの各ビンのＣＵの数の中の最大値であって、かつ判定用スコアｂ１が閾値ｔｈ_Ｂを超えていると判定した場合（ステップＳｃ４−ＹＥＳ）、マンホールの蓋１００が「摩耗している」として判定結果を出力する（ステップＳｃ６）。

一方、判定部１４は、判定用スコアｂ_１の値が、符号量ヒストグラムの各ビンのＣＵの数の中の最大値でないか、または判定用スコアｂ１が閾値ｔｈ_Ｂを超えていないと判定した場合（ステップＳｃ４−ＮＯ）、次に、判定用スコアｂ_２の値が、閾値ｔｈ_Ｃを超えているか否かを判定する（ステップＳｃ５）。

判定部１４は、判定用スコアｂ_２の値が、閾値ｔｈ_Ｃを超えていると判定した場合（ステップＳｃ５−ＹＥＳ）、マンホールの蓋１００が「摩耗している」として判定結果を出力する（ステップＳｃ６）。一方、判定部１４は、判定用スコアｂ_２の値が、閾値ｔｈ_Ｃを超えていないと判定した場合（ステップＳｃ５−ＮＯ）、マンホールの蓋１００が「摩耗していない」として判定結果を出力する（ステップＳｃ７）。

ここで、閾値情報に含まれる３つの閾値ｔｈ_Ａ、閾値ｔｈ_Ｂ、閾値ｔｈ_Ｃについて説明する。判定用スコアｂ_１は、符号量ヒストグラムにおける最小のビンに含まれるＣＵの数であり、当該ビンのＣＵの数が多いということは、符号量の少ないＣＵが多いということになる。符号量の少ないＣＵが多いということは、矩形画像情報３００に含まれる模様に係る特徴量のうちのコントラストが低くなっており、平坦な感じを示すテクスチャが多く含まれている状態になっていることを意味する。

例えば、図３（ｂ）に示すように、マンホールの蓋１００の表面が削られて摩耗している場合には、模様のコントラストが低くなっており平坦な感じを示すテクスチャが多く含まれることになる。したがって、判定用スコアｂ_１に基づいて、平坦な感じを示すテクスチャが多く含まれているか否かを判定することにより、マンホールの蓋１００が摩耗しているか否かを判定することができることになる。

閾値ｔｈ_Ａは、以下のようにして定めることができる。例えば、明らかに摩耗しているマンホールの蓋１００の画像を含む矩形画像情報３００から得られる最小のビンのＣＵの数のサンプルと、明らかに摩耗していないマンホールの蓋１００の画像を含む矩形画像情報３００から得られる最小のビンのＣＵの数のサンプルとを取得する。取得したサンプル間の境界値を検出し、この境界値、または境界値の付近の値を閾値ｔｈ_Ａとして定める。このようにして閾値ｔｈ_Ａを定めて、上記のステップＳｃ３の判定処理を行うことにより、摩耗しているマンホールの蓋１００を抽出することが可能となる。

また、判定用スコアｂ_１が、符号量ヒストグラムの各ビンのＣＵの数の中で最大値となっている場合、全体の符号量の分布として、符号量が小さい方に集中している分布となり、この場合も全体的に平坦な感じを示すテクスチャが多い状態であると推測することができる。したがって、ステップＳｃ３では抽出できなかった摩耗しているマンホールの蓋１００を抽出するために、上記の通り閾値ｔｈ_Ａ＞閾値ｔｈ_Ｂの関係を有する閾値ｔｈ_Ｂを定めて、ステップＳｃ４の判定処理を行うことにより、摩耗しているマンホールの蓋１００を抽出することができる。

換言すると、ステップＳｃ３の判定処理は、摩耗している度合いの高いマンホールの蓋１００を抽出することができるのに対して、ステップＳｃ４の判定処理は、ステップＳｃ３よりも摩耗している度合いが低いものの、明らかに摩耗していないマンホールの蓋１００と比べると摩耗が進んでいるマンホールの蓋１００を抽出することができる。

判定用スコアｂ_２は、符号量が予め定められる一定量以上のＣＵの数の割合を示しており、判定用スコアｂ_２の値が小さい場合、矩形画像情報３００に符号量の大きいＣＵが多く含まれていないことを意味する。そのため、この場合も符号量が小さい方が多い分布となっているため、全体的に平坦な感じを示すテクスチャが多い状態であると推測することができる。したがって、閾値ｔｈ_Ｃを適切な値に定めることで、ステップＳｃ３やステップＳｃ４において抽出できなかった、摩耗しているマンホールの蓋１００を抽出することができることになる。

上記の実施形態の構成では、異常判定装置１の解析部１３が、少なくともマンホールの蓋１００が撮影された画像を符号化した符号化情報のうち、当該画像の模様に係る特徴量を解析する。判定部１４は、解析部１３の解析結果に基づきマンホールの蓋１００が異常を有するか否かを判定する。これにより、一般的な画像の特徴抽出処理等を用いることなく、マンホールの蓋を撮影した画像の符号化情報から蓋の異常状態、すなわち摩耗状態を判定することで、時間的なコストを減少させることが可能となる。

なお、上記の実施形態の構成では、符号化情報は、ＣＵ（Coding Unit）ごとの符号量、ＣＵのサイズ、イントラ予測モード、有意係数の個数、有意係数のビン等としているが、本発明は、当該実施の形態の構成に限られない。符号化情報は、撮影画像情報２００を符号化したデータから直接得ることができる情報、または、撮影画像情報２００を符号化したデータを複数の段階の処理を経て撮影画像情報２００に復号する処理過程において、少なくとも最後の一段階の処理を行うことなく得ることができる情報、のいずれか一方、または両方を含む情報であってもよい。
上記の実施形態では、判定部１４がマンホールの蓋１００の異常の有無の判定として、マンホールの蓋１００が摩耗しているか否かを判定する構成を示したが、判定部１４は、マンホールの蓋１００の異常の有無の判定として水漏れの有無、ひび割れの有無、マンホールの蓋１００が外れているか否かを判定するように構成されてもよい。マンホールの蓋１００の異常の有無の判定として水漏れの有無が用いられる場合、判定部１４は、水漏れがある場合にマンホールの蓋１００の異常ありと判定し、水漏れがない場合にマンホールの蓋１００の異常なしと判定する。マンホールの蓋１００の異常の有無の判定としてひび割れの有無が用いられる場合、判定部１４は、マンホールの蓋１００にひび割れがある場合にマンホールの蓋１００の異常ありと判定し、マンホールの蓋１００にひび割れがない場合にマンホールの蓋１００の異常なしと判定する。なお、ひび割れの検出は、既存の技術が用いられてもよい。マンホールの蓋１００の異常の有無の判定としてマンホールの蓋１００が外れているか否かが用いられる場合、判定部１４は、マンホールの蓋１００が外れている場合にマンホールの蓋１００の異常ありと判定し、マンホールの蓋１００が外れていない場合にマンホールの蓋１００の異常なしと判定する。なお、マンホールの蓋１００が外れているか否かの判定は、マンホールの蓋１００が外れていない状態の画像と、撮影された画像とをマッチングすることによって判定してもよい。判定部１４は、マンホールの蓋１００の異常の有無の判定として、上記例を組み合わせて判定してもよい。例えば、判定部１４は、マンホールの蓋１００が摩耗しているか否か、水漏れの有無、ひび割れの有無、マンホールの蓋１００が外れているか否かの判定のうち、いずれか複数の状態について判定を行い、判定した全て又は予め定められたものに対して異常がないと判定した場合に、マンホールの蓋１００の異常なしと判定してもよい。

また、上記の実施形態では、位置情報入力部１０に対して、矩形画像情報３００の４つの頂点の座標情報を位置情報として与えているが、本発明の構成は、当該実施の形態に限られない。例えば、画像処理装置２が、撮影画像情報２００から矩形画像情報３００を抽出し、抽出した矩形画像情報３００に対して符号化処理を適用して符号化行列を生成し、生成した符号化行列を符号化情報に含めて異常判定装置１に出力するようにしてもよい。このようにした場合、位置情報は不要になるため、位置情報入力部１０を備える必要がなくなり、符号量分布生成部２０は、図７に示すステップＳａ１において、符号量行列のみを取り込み、ステップＳａ２の処理を行わず、ステップＳａ３以降の処理を行うことで符号量ヒストグラムを生成することができる。

また、上記の実施形態では、図４に示すように、撮影画像情報２００からマンホールの蓋１００の画像を含む矩形の矩形画像情報３００を抽出し、抽出した矩形画像情報３００に含まれるＣＵごとの符号量を用いて摩耗状態の判定を行っているが、本発明の構成は、当該実施の形態に限られない。マンホールの蓋１００の画像の位置を特定できる手法であれば、矩形の形状を用いる手法以外の手法を適用するようにしてもよい。また、マンホールの形状は、円形以外に四辺形の形状等も存在し、画像処理装置２において、マンホールの形状に応じて、マンホールの蓋１００の画像のみを抽出するようにしてもよい。その場合、異常判定装置１においては、抽出したマンホールの蓋１００の画像のみを含む画像情報に係る符号化情報を用いることになる。この場合も、画像処理装置２において矩形画像情報３００を抽出する場合と同様の構成となる。すなわち、位置情報は不要になるため、位置情報入力部１０を備える必要がなくなり、符号量分布生成部２０は、図７に示すステップＳａ１において、符号量行列のみを取り込み、ステップＳａ２の処理を行わず、ステップＳａ３以降の処理を行うことで符号量ヒストグラムを生成できることになる。

また、上記の実施形態では、撮像装置３によって撮影する撮影画像情報２００は、１枚の静止画像であることを前提としているが、マンホールの蓋１００の位置がほぼ一致している構図の複数枚の静止画像や動画像であってもよい。この場合、１つのＣＵについて、複数枚の静止画像の場合、静止画像の各々に対応する複数の符号量の情報を得ることができ、動画像の場合、動画像に含まれる複数のフレームの各々に対応する複数の符号量を得ることができることになる。そのため、１つのＣＵについて、複数の符号量が得られることになり、摩耗の判定の精度を高めることが可能となる。
なお、動画像の場合、符号量は、ビットレートで指定することとなり、例えば、１秒当たり１５００ｋｂｐｓ（bit per second）とすると、３０ｆｐｓ（frame per second）の動画では、フレーム１枚当たりの符号量が平均で５０ｋｂｐｓとなり、当該符号量となるように量子化係数が設定されることになる。すなわち、指定するビットレートを変えることにより、それに伴って量子化係数も変わるため、符号量分布の特性も変化する。したがって、動画像の場合、摩耗している場合に多くみられる符号量の小さいＣＵが多く表れるビットレートを予め調べておき、当該ビットレートでマンホールの蓋１００の動画像を撮影することで、摩耗の判定の精度をより高めることが可能となる。

また、上記の実施形態では、マンホールの蓋１００を撮像装置３の被写体とし、マンホールの蓋１００の表面の摩耗の状態を検出するようにしているが、本発明は、当該実施の形態に限られない。使用によって表面が摩耗する、すなわち画像上のエッジが際立っていて、エッジが徐々になくなっていく物体であれば、どのような物体を被写体としてもよく、例えば、タイヤの表面を被写体として、タイヤのグリッドパターンの摩耗状態を判定するようにしてもよいし、靴底を被写体として、靴底の摩耗状態を判定するようにしてもよい。

また、上記の実施形態の構成では、図１１に示すステップＳｃ３，Ｓｃ４，Ｓｃ５に示す処理において、不等号を用いた判定処理を行っている。しかしながら、本発明は、当該実施の形態に限られるものではなく、「超過するか否か」、「未満であるか否か」、「以上であるか否か」、「以下であるか否かを」という判定処理は一例に過ぎず、閾値の定め方に応じて、ぞれぞれ「以上であるか否か」、「以下であるか否かを」、「超過するか否か」、「未満であるか否か」という判定処理に置き換えられてもよい。また、判定処理に用いた閾値についても、一例を示したものであり、それぞれにおいて異なる閾値が適用されてもよい。すなわち、上記の閾値判定処理については、判定対象の値が、閾値以上であるか否かを判定するようにしてもよい。

上記の実施形態では、図３のようなマンホールの蓋１００の異常を検出することを目的としているため、被写体が円でありマンホールの蓋１００の画像が楕円であることを前提としているが、本発明は四角形のマンホールの蓋などにも適用することができる。すなわち、本発明は、画像のエッジが徐々になくなっていく、若しくは徐々に明確になっていくことをトリガに異常であるか否かを判定できる被写体であれば適用することができる。

上述した実施形態における異常判定装置１をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１…異常判定装置，１０…位置情報入力部，１１…符号化情報入力部，１２…解析部，１３…スコア閾値入力部，１４…判定部，２０…符号量分布生成部，２１…判定用スコア算出部

Claims (8)

1. 少なくともマンホールの蓋が撮影された画像を符号化した符号化情報のうち、当該画像の模様に係る特徴量を解析する解析部と、
   前記解析部の解析結果に基づき前記マンホールの蓋の異常の有無を判定する判定部と、
   を備える異常判定装置。
2. 前記特徴量は、前記画像を分割した分割画像ごとの符号量である、請求項１に記載の異常判定装置。
3. 前記解析部は、
   前記符号量の分布に基づいて前記特徴量の解析を行う、請求項２に記載の異常判定装置。
4. 前記符号量の分布とは、前記符号量を変量とし、変量の値を予め定められる一定間隔で区切った区間の各々に属する前記分割画像を含む情報である分割画像情報の個数を示すヒストグラムであり、
   前記解析部は、
   前記符号量の分布に基づいて、最小の符号量が含まれる前記区間の前記分割画像情報の個数と、前記符号量が、予め定められる一定量以上となる前記分割画像情報の個数の割合とを判定用のスコアとして算出し、
   前記判定部は、
   予め定められる閾値と、前記判定用のスコアとに基づいて、前記マンホールの蓋が異常を有するか否かを判定する、請求項３に記載の異常判定装置。
5. 前記異常は、前記マンホールの蓋が摩耗していること、水漏れがあること、ひび割れがあること、前記マンホールの蓋が外れていることのいずれか１つ又は複数である、請求項４に記載の異常判定装置。
6. 前記画像は、前記マンホールの蓋が、所望の被写体に置き換えられた画像である、請求項１に記載の異常判定装置。
7. 少なくともマンホールの蓋が撮影された画像を符号化した符号化情報のうち、当該画像の模様に係る特徴量を解析するステップと、
   解析した解析結果に基づき前記マンホールの蓋の異常の有無を判定するステップと、
   を含む異常判定方法。
8. コンピュータを、
   請求項１から６のいずれか一項に記載の異常判定装置として機能させるための異常判定プログラム。

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