JP2020056650A - 画像解析装置、画像解析方法及び画像解析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】沿岸域の海洋状態の観測を簡易且つ正確に行う画像解析装置、画像解析方法及び画像解析プログラムを提供する。【解決手段】画像解析システム１００は、ＵＡＶ２及び解析装置１を備える。カメラ２１は、ＵＡＶ（Unmanned Aerial Vehicle）２に搭載され、飛行する前記ＵＡＶ２から水面の水温分布を表すサーモグラフィ画像を撮影する。解析装置１は、前記カメラ２１により撮影された前記サーモグラフィ画像から前記水温分布のパターンを取得し、取得した前記水温分布のパターンの変化を基に水流の状態を検出する検出部１３を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、画像解析装置、画像解析方法及び画像解析プログラムに関する。

沿岸域の水温分布は砕波による鉛直混合や河川プルームの流入及び水面での熱交換などの自然要因に加え、工場などから海洋へ流れ出す人為的な排水によって、時空間的に大きく変動する。海水温は、豊かな生態系を形成する沿岸環境を評価するうえで、最も重要なパラメータの１つであり、上述のような沿岸域における物理イベントが水温変化に与える影響について現地観測による知見の集積が求められている。

一般に、沿岸域を含め海洋観測においては、船舶やブイと水温計や流速計とを用いた直接計測や、海洋レーダーや人工衛星を用いたリモートセンシングによる観測が行われてきた。しかし、漁業や海運などの利用度の高い沿岸域を海洋観測で占有することは難しく、船舶やブイにより十分な情報を得ることは困難である。また、海洋レーダーや人工衛星は、解像度が１ｋｍスケールなどである。そのうえ、海洋レーダーでは、例えば、沿岸から５００ｍ程度以上離れた領域が計測範囲となる。このように、海洋レーダーや人工衛星による海洋観測は、解像度が低いため沿岸域の局所的な流速分布や水温分布、乱流統計量を得ることは難しい。

特に、排水の海洋拡散範囲予測では、噴流として振る舞う初期混合過程が重要であることが知られている。しかし、船舶やブイを用いたスポットでの観測では局所的な放水流動の空間変動を捉えることは困難であり、また、海洋レーダーや人工衛星では上述したように解像度が低いため局所的な観測が難しい。そのため、放水直後の局所的な現象を現地で観測することは極めて困難である。

ここで、流体運動と温度変動の関係を調査する上で、水温の平面的な分布の変動が計測できるサーモグラフィが有用なツールとなる。サーモグラフィによる流体計測は、主として室内実験で行われており、サーモグラフィを用いて沿岸域の現地での観測の例は少ない。例えば、沿岸域に設置された観測塔などにサーモグラフィを設置し計測を行う技術が提案されている。

さらに、海洋観測の技術として、飛行体に搭載したサーモカメラで得られた水面温度分布画像から所定水域における水流を検知する従来技術がある。また、所定間隔でブイを設置し、無人飛行体に搭載されたカメラで撮影したブイの位置から流速を算出する従来技術がある。また、一定間隔でビデオカメラ撮影した水面の起伏模様の移動量及び移動方向から水流の速度及び方向を測定する従来技術がある。

特開２０１５−１２７６６９号公報 特開２０１８−９１７２５号公報 特開２００９−７４９６８号公報

しかしながら、沿岸域に設置された観測塔などにサーモグラフィのカメラを設置し計測を行う場合、カメラが斜上から海面をとらえるため、画像上の誤差が大きくなるおそれがある。また、観測塔などの構造物にサーモグラフィを設置する手法では、構造物が建設されている箇所での観測に限られてしまい、任意の沿岸域の局所的な流速分布や水温分布、乱流統計量を十分に得ることは難しい。

また、飛行体に搭載したサーモカメラで得られた水面温度分布画像から所定水域における水流を検知する従来技術では、水流の大まかな情報を得ることはできるが、沿岸域の流速分布や水温分布の時空間的な局所変動及び乱流統計量を得ることは困難である。また、無人飛行体に搭載されたカメラで撮影したブイの位置から流速を算出する従来技術では、漁業や海運などの利用度の高い沿岸域に十分なブイを設置することは難しく、沿岸域の局所的な流速分布や水温分布、乱流統計量を得ることは困難である。さらに、一定間隔でビデオカメラ撮影した水面の起伏模様の移動量及び移動方向から水流の速度及び方向を測定する従来技術では、波浪の存在する沿岸域において起伏模様の移動量及び移動方向から流速を測定することは困難である。また、この従来技術では、ビデオカメラの設置場所が限られることから観測点が限定され、沿岸域の局所的な流速分布や水温分布、乱流統計量を算出するための十分な情報を得ることが困難である。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、沿岸域の海洋状態の観測を簡易且つ正確に行う画像解析装置、画像解析方法及び画像解析プログラムを提供することを目的とする。

本願の開示する画像解析装置、画像解析方法及び画像解析プログラムは、一つの態様において、以下の各部を備える。カメラは、ＵＡＶに搭載され、飛行する前記ＵＡＶから水面の水温分布を表すサーモグラフィ画像を撮影する。検出部は、前記カメラにより撮影された前記サーモグラフィ画像から前記水温分布のパターンを取得し、取得した前記水温分布のパターンの変化を基に水流の状態を検出する。

１つの側面では、本発明は、沿岸域の海洋状態の観測を簡易且つ正確に行うことができる。

図１は、実施例に係る画像解析システムのブロック図である。 図２は、ＵＡＶの斜視図である。 図３は、撮影されるサーモグラフィ画像の一例の図である。 図４は、画像の補正を説明するための図である。 図５は、実施例に係る画像解析システムにより取得されたサーモグラフィ画像の一例を表す図である。 図６は、実施例に係る画像解析システムにより取得された流速分布を表す図である。 図７は、実施例に係る画像解析システムにより取得された乱れエネルギーの空間分布を表す図である。 図８は、実施例に係る画像解析システムによる海洋観測処理のフローチャートである。 図９は、超音波流速計を用いて計測した流速を表す図である。 図１０は、実施例に係る画像解析システムが計測した流速の水平方向の減衰を表す図である。 図１１は、実施例に係る画像解析システムが計測した水温の水平方向の分布を表す図である。 図１２は、水温変動の標準偏差の空間分布を表す図である。 図１３は、解析装置のハードウェア構成図である。

以下に、本願の開示する画像解析装置、画像解析方法及び画像解析プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施例により本願の開示する画像解析装置、画像解析方法及び画像解析プログラムが限定されるものではない。

図１は、実施例に係る画像解析システムのブロック図である。画像解析システム１００は、サーバなどの解析装置１及びドローンなどのＵＡＶ（Unmanned Aerial Vehicle）２を有する。この画像解析システム１００が、画像解析装置の一例にあたる。

ＵＡＶ２は、操縦者により操縦され、空中を移動可能であり、且つ、空中でホバリングした状態で同じ地点で静止可能である。特に、本実施例に係るＵＡＶ２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を用いた位置制御機能を有する。ただし、ＧＰＳを用いたホバリング精度は所定の幅があり、ＵＡＶ２は、完全に同一地点に留まることはなく、静止中もホバリング精度に応じて移動する。例えば、本実施例に係るＵＡＶ２は、垂直が０．５ｍであり、水平が２．５ｍである。図２は、ＵＡＶの斜視図である。ＵＡＶ２は、図２に示すようにサーモグラフィ画像を撮影するカメラ２１が搭載される。

カメラ２１は、一定間隔で連続的にサーモグラフィ画像を撮影することが可能である。本実施例では、カメラ２１は、画像サイズが７２０×４８０ピクセルであり、焦点距離が９ｍｍである。カメラ２１は、ホバリング時のＵＡＶ２に対して鉛直下向きに撮影方向が向くように設置される。

本実施例では、ＵＡＶ２は、沿岸部の海洋上にホバリングして、カメラ２１の撮像画像の中に海洋の所定範囲とともに陸地が含まれるように撮影を行う。例えば、ＵＡＶ２は、高度約１４８ｍにおいてホバリングし撮影を行う。図３は、撮影されるサーモグラフィ画像の一例の図である。図３のサーモグラフィ画像は、沿岸域における発電所からの放水口近傍の撮影画像である。図３に示すように、カメラ２１により撮影されたサーモグラフィ画像は、海面２００及び陸地２０１を含む。

カメラ２１は、定点観測で連続的にサーモグラフィ画像を取得する。本実施例では、カメラ２１は、４０秒間の撮影期間内に２秒間隔の撮影間隔で連続的にサーモグラフィ画像を取得する。

図１に戻って説明を続ける。解析装置１は、ＵＡＶ２に搭載されたカメラ２１により撮影されたサーモグラフィ画像を解析して計測範囲における温度分布、水の流速及び乱流統計量を求める装置である。解析装置１は、たとえばサーバである。解析装置１は、画像取得部１１、画像補正部１２、検出部１３及び通知部１４を有する。

画像取得部１１は、カメラ２１により所定間隔で撮影期間内に連続撮影された複数のサーモグラフィ画像を取得する。ここで、図１では、画像取得部１１とＵＡＶ２とを結ぶ線で画像の取得を表したが、画像取得部１１は、カメラ２１が撮影したサーモグラフィ画像が取りこまれた可搬記憶媒体が解析装置１に接続された状態で、その可搬記憶媒体から画像を取得してもよい。画像取得部１１は、取得したサーモグラフィ画像を画像補正部１２へ出力する。

画像補正部１２は、撮影期間内に撮影されたサーモグラフィ画像の入力を画像取得部１１から受ける。ここで、本実施例では、カメラ２１は、広角レンズを使用しており、図３に示すように取得したサーモグラフィ画像にはたる型の歪曲収差が存在する。そこで、画像補正部１２は、ハロゲンライトによって投光されたチェッカーボードが様々な角度からカメラ２１により撮影された画像から推定されるカメラパラメータを予め有する。そして、画像補正部１２は、保持するカメラパラメータを用いて、取得した各サーモグラフィ画像の歪曲収差を補正する。

また、ＵＡＶ２は、上述したようにＧＰＳホバリング精度により停止位置にずれが生じ加えて風の影響によっても位置がずれる。そこで、画像補正部１２は、各サーモグラフィ画像における陸地部分のＳＵＲＦ（Speeded Up Robust Features）特徴量を抽出する。そして、画像補正部１２は、画像の幾何学的補正としてアフィン変換を用いて画像間でＳＵＲＦ特徴点を一致させる。すなわち、画像補正部１２は、陸地における特定の点を固定し、固定した特定の点が一致するように画像を変換する。その後、画像補正部１２は、補正後のサーモグラフィ画像を検出部１３及び通知部１４へ出力する。

図４は、画像の補正を説明するための図である。画像補正部１２は、図３に示したようなサーモグラフィ画像の歪曲収差を補正し、図４に示すサーモグラフィ画像２１１及び２１２を取得する。ここで、サーモグラフィ画像２１１は、撮影開始時のサーモグラフィ画像の歪曲収差を補正した画像であり、サーモグラフィ画像２１２は、撮影開始から４０秒後の画像の歪曲収差を補正した画像である。サーモグラフィ画像２１１及び２１２のいずれにも、陸地２０１と海面２００が写っている。

画像補正部１２は、サーモグラフィ画像２１１の陸地２０１上の丸で示される地点をＳＵＲＦ特徴点として抽出する。また、画像補正部１２は、サーモグラフィ画像２１１の陸地２０１上のバツで示される地点をＳＵＲＦ特徴点として抽出する。そして、画像補正部１２は、サーモグラフィ画像２１１上の丸で示される地点とサーモグラフィ画像２１１上のバツで示される地点とが一致するように画像を補正する。

ここで、本実施例では、陸地２０１上の点をＳＵＲＦ特徴点として抽出したが、画像を合わせるための固定点として使用できる点であれば、他の点を抽出してもよい。例えば、海洋上に岩が出ている場合、画像補正部１２は、海面から出ている岩の中からＳＵＲＦ特徴点を抽出してもよい。また、ＧＰＳホバリング精度に対して誤差の範囲の考えられる程度の移動を行うブイであれば、画像補正部１２は、海上のブイなどをＳＵＲＦ特徴点として使用して画像の補正を行うことも可能である。

検出部１３は、流速分布検出部１３１及び乱流統計量算出部１３２を有する。流速分布検出部１３１は、画像補正部１２により補正されたサーモグラフィ画像を取得する。そして、流速分布検出部１３１は、取得した各サーモグラフィ画像に対して直接相互相関法を適用して流速分布を算出する。本実施例では、検出部１３は、直接相互相関法における各検査領域を３３×３３ピクセルとした。また、検出部１３は、誤ベクトルを防ぐための閾値を最小相関係数について０．７とし、最大流速について１０ｍ／ｓとして流速分布を算出した。

また、流速分布検出部１３１は、各検査領域における水の流れる方向である流向を求める。その後、流速分布検出部１３１は、各検査領域における流速及び流向の情報を通知部１４及び乱流統計量算出部１３２へ出力する。

乱流統計量算出部１３２は、各検査領域における流速の情報の入力を流速分布検出部１３１から受ける。次に、乱流統計量算出部１３２は、各検査領域における流速の平均速度を求め、平均速度からの逸脱を変動速度とし、変動速度の２乗平均を加算して２で除算して各検査領域における乱れエネルギーを算出する。すなわち、乱流統計量算出部１３２は、次の数式（１）で表される計算により乱れエネルギーｋを算出する。この乱れエネルギーｋが乱流統計量の一例にあたる。

ここで、ｕは、検査領域における横方向の速度を表す。また、ｖは、検査領域における縦方向の速度を表す。そして、ｕ’は、ｕの平均速度からの逸脱を表す変動速度であり、ｖ’は、ｖの平均速度からの逸脱を表す変動速度である。そして、各文字の上部に付加した横棒は平均値を表す。

その後、乱流統計量算出部１３２は、算出した各検査領域における乱れエネルギーの情報を通知部１４へ出力する。

通知部１４は、撮影期間内に撮影された画像であって補正が加えられたサーモグラフィ画像の入力を画像補正部１２から受ける。また、通知部１４は、撮影期間内の各撮影タイミングにおける各検査領域での流速の情報の入力を流速分布検出部１３１から受ける。さらに、通知部１４は、各検査領域での乱れエネルギーの情報の入力を乱流統計量算出部１３２から受ける。そして、通知部１４は、各撮影タイミングにおける水温及び各検査領域での流速、並びに、各検査領域での乱流統計量を解析装置１の利用者へ通知する。この情報の通知方法は様々な方法が考えられるが、一例として、画像による各情報の通知を以下に説明する。

まず、通知部１４は、取得したサーモグラフィ画像を利用者へ送信することで、画像を用いた計測領域における水温の通知を行う。例えば、通知部１４は、図５に示すサーモグラフィ画像を利用者へ送信して水温の通知を行う。

図５は、実施例に係る画像解析システムにより取得されたサーモグラフィ画像の一例を表す図である。図５は、発電施設から海洋に放水される温排水を画像解析システム１００により計測した場合の、放水口周辺の水温分布を示す。ここで、図５の図面に向かって上側の図の横軸及び縦軸は放水口位置を原点とする二次元の座標を表す。ここでは、各座標軸をＸ軸及びＹ軸として、横軸方向をＸ方向と呼び、縦軸方向をＹ方向と呼ぶ。さらに、図５の図面に向かって下側の帯は、横軸で温度を表し、帯上のパターンは温度に対応したパターンを表す。利用者は、上側の図上における下側の帯に応じたパターンを確認することで、所定範囲における水温の状態を把握することができる。

ここで、本実施例では、パターンにより温度の違いを表したが、表示方法はこれに限らず、通知部１４は、例えば、色の違いにより温度の違いを表してもよい。例えば、通知部１４は、温度が低くなるにつれ濃い青色とし、温度が高くなるにつれ明るい黄色となるように、各検査領域に配色をおこなって計測範囲の画像を生成してもよい。

例えば、利用者は、図５から以下のことを把握できる。水面下の放水口から正の浮力を持つ密度噴流として放水された温排水は、直ちに浮上し放水口からＸ方向に５０ｍ未満の範囲の放水口近傍の海水温を上昇させる。放水口からＸ方向に５０ｍ未満の範囲の水温は、放水温とほぼ同じ２２℃程度の周辺より高い温度となる。そして、放水口からのＸ方向の距離が大きくなるにつれて水温は低減する。噴流の外側の水温は、１９．６℃程度であるが、放水口からＸ方向に３０ｍ未満で、Ｙ方向の５０ｍ〜−６０ｍの範囲の岸壁付近は、高温域となる。

また、通知部１４は、流速に応じて各検査領域に対応するパターンを配置した計測範囲の画像を生成する。さらに、通知部１４は、生成した計測範囲の画像上に、各検査領域における流向を表すベクトルを付加する。そして、通知部１４は、流速を表すパターンを配置し且つ流向を表すベクトルを付加した計測範囲の画像を利用者へ送信する。これにより、通知部１４は、各撮影タイミングにおける各検査領域での流速及び流向を利用者に通知することができる。

例えば、通知部１４は、図６に示す水流分布を表す画像を利用者へ送信して流速及び流向の通知を行う。図６は、実施例に係る画像解析システムにより取得された流速分布を表す図である。図６は、図５と同じタイミングにおける瞬時流速の空間分布を表す。図６の図面に向かって上側の図の横軸及び縦軸は放水口位置を原点とするＸ座標及びＹ座標を表す。さらに、図６の図面に向かって下側の帯は、横軸で流速を表し、帯上のパターンは流速に対応したパターンを表す。

ここで、図６の場合、Ｘ座標が０未満の範囲では、流速が検出されておらず、陸地上のＳＵＲＦ特徴点を画像間で一致させるアフィン変換が適切に行われていることが確認できる。また、図６では、放水口が岸壁に対して垂直でないため、温排水の流軸はＹ軸の正方向に偏向している。また、水中で放水された密度噴流中の流速の鉛直断面が対となる渦から構成されるため、海面に表れる流軸は複数存在する。

利用者は、上側の図上における下側の帯に応じた配色を確認することで、所定範囲における流速及び流向を把握することができる。例えば、利用者は、図６から以下のことが把握できる。噴流内部の流速と比較して周囲の海面の流速は小さく、放水口からＸ方向に３０ｍ未満で、Ｙ方向の５０ｍ〜−６０ｍの範囲の岸壁付近の高温域もほぼ流速が０となっており、噴流部分と区別可能である。この噴流内外での流速差は液相乱れを引き起こし、周囲流体を連行する。周囲流体を連行することで、噴流の流量が大きくなるため、放水口からのＸ方向の距離が大きくなるにしたがい噴流の幅が大きくなり、噴流は希釈される。

ここで、本実施例では、パターンにより流速の違いを表したが、表示方法はこれに限らず、通知部１４は、例えば、色の違いにより流速の違いを表してもよい。例えば、通知部１４は、流速が遅くなるにつれ濃い青色とし、流速が早くなるにつれ明るい黄色となるように、各検査領域に配色をおこなって計測範囲の画像を生成してもよい。

また、通知部１４は、乱れエネルギーに応じて各検査領域にパターンを配置した計測範囲の画像を生成する。そして、通知部１４は、乱れエネルギーを表すパターンを各検査領域に配置した計測範囲の画像を利用者へ送信する。これにより、各検査領域における乱流統計量を利用者に通知することができる。

例えば、通知部１４は、図７に示す乱れエネルギーの空間分布を表す画像を利用者へ送信して所定範囲における乱流統計量の通知を行う。図７は、実施例に係る画像解析システムにより取得された乱れエネルギーの空間分布を表す図である。ここで、図７の図面に向かって上側の図の横軸及び縦軸は放水口位置を原点とするＸ座標及びＹ座標を表す。さらに、図７の図面に向かって下側の帯は、横軸で乱れエネルギーを表し、帯上のパターンは乱れエネルギーに対応したパターンを表す。利用者は、上側の図上における下側の帯に応じた配色を確認することで、所定範囲各における乱流統計量を把握することができる。

例えば、利用者は、図７から以下のことが把握できる。図７に示すように、図６で示す噴流と周囲流体との流速差によるせん断流れは液相乱れを誘起して、放水口近傍の強い流速分布の存在する領域において、流軸に沿って高い乱れエネルギーが生じる。この放水口近傍の強い乱れが周囲流体の連行を引き起こし、排水の初期希釈に大きな影響を与える。

ここで、本実施例では、パターンにより乱れエネルギーの違いを表したが、表示方法はこれに限らず、通知部１４は、例えば、色の違いにより乱れエネルギーの違いを表してもよい。例えば、通知部１４は、乱れエネルギーが低くなるにつれ濃い青色とし、乱れエネルギーが高くなるにつれ明るい黄色となるように、各検査領域に配色をおこなって計測範囲の画像を生成してもよい。

次に、図８を参照して、本実施例に係る画像解析システム１００による海洋観測処理の流れについて説明する。図８は、実施例に係る画像解析システムによる海洋観測処理のフローチャートである。

海洋上をホバリングするＵＡＶ２に搭載されたカメラ２１が、撮影期間内に所定間隔で陸地を含む所定範囲のサーモグラフィ画像を撮影する（ステップＳ１）。

画像取得部１１は、カメラ２１が撮影した撮影期間において所定間隔で撮影されたサーモグラフィ画像を収集する（ステップＳ２）。そして、画像取得部１１は、収集したサーモグラフィ画像を画像補正部１２へ出力する。

画像補正部１２は、サーモグラフィ画像の入力を画像取得部１１から受ける。そして、画像補正部１２は、保持するカメラパラメータを用いて各サーモグラフィ画像の歪曲収差を補正する。次に、画像補正部１２は、各サーモグラフィ画像における陸地部分からＳＵＲＦ特徴点を抽出する。そして、画像補正部１２は、アフィン変換を用いて画像間でＳＵＲＦ特徴点が一致するように各サーモグラフィ画像の補正を加える（ステップＳ３）。その後、画像補正部１２は、補正を施したサーモグラフィ画像を流速分布検出部１３１及び通知部１４へ出力する。

流速分布検出部１３１は、補正が施されたサーモグラフィ画像の入力を画像補正部１２から受ける。次に、流速分布検出部１３１は、各サーモグラフィ画像を所定サイズの検査領域に分割し、直接相互相関法を適用して各検査領域における流速を算出する。また、流速分布検出部１３１は、各検査領域における流向を求める。これにより、流速分布検出部１３１は、所定範囲における流速分布を検出する（ステップＳ４）。その後、流速分布検出部１３１は、算出した流速分布の情報を乱流統計量算出部１３２及び通知部１４へ出力する。

乱流統計量算出部１３２は、所定範囲における流速分布の情報の入力を流速分布検出部１３１から受ける。次に、乱流統計量算出部１３２は、撮影期間における各検査領域における平均速度を算出し、算出した平均速度からの逸脱を表す変動速度を求めて、数式（１）を用いて乱れエネルギーを算出し、所定範囲の各検査領域における乱れエネルギーを取得する（ステップＳ５）。その後、乱流統計量算出部１３２は、取得した各検査領域における乱れエネルギーの情報を通知部１４へ出力する。

通知部１４は、補正が加えられた所定範囲のサーモグラフィ画像の入力を画像補正部１２から受ける。また、通知部１４は、所定範囲における流速分布の情報の入力を流速分布検出部１３１から受ける。さらに、通知部１４は、所定範囲の各検査領域における乱れエネルギーの情報の入力を乱流統計量算出部１３２から受ける。そして、通知部１４は、所定範囲における流速分布を表す画像及び所定範囲における乱流統計量を表す画像を生成する。その後、通知部１４は、所定範囲のサーモグラフィ画像、所定範囲における流速分布を表す画像及び所定範囲における乱流統計量を表す画像を利用者へ送信することで、沿岸域における海洋の温度分布、流速分布及び乱流統計量を通知する（ステップＳ６）。

次に、本実施例に係る画像解析システム１００により計測された流速の精度について説明する。ここでは、図６に示した流速分布を用いて、超音波流速計（ＡＤＣＰ：Acoustic Doppler Current Profiler）を用いて計測した流速との比較について説明する。

図９は、超音波流速計を用いて計測した流速を表す図である。具体的には、図９は、図６及び７において点線で表されるＸ軸が７５ｍの位置を岸壁と並行に超音波流速計を曳航して得られた瞬時流速分布を表す。この計測は、図５で示した画像を本実施例に係る画像解析システム１００が取得してから３０分後に行われた。また、超音波流速計による計測は、水面下０．５ｍの流速の計測であり、画像解析システム１００による水面の流速の計測とは若干異なる。しかし、超音波流速計により得られたＸ軸が７５ｍの位置での流速の最大値は０．７ｍ／ｓ程度であり、噴流の幅は５０ｍ程度であり、図６に示した流速分布と概ね一致している。すなわち、図６と図９との比較から、本実施例に係る画像解析システムによる流速分布の測定精度が高いことが分かる。

次に、本実施例に係る画像解析システム１００で計測された流速及び水温の水平方向の減衰について説明する。ここでは、図５に示したサーモグラフィ画像及び図６に示した流速分布を用いて説明する。ただし、密度噴流中では流軸が分岐し、流速のピーク値はＹ軸方向の横断面内に２つ存在するが、ここでは、１つのピーク値からの流速の水平方向の減衰を例に説明する。

図１０は、実施例に係る画像解析システムが計測した流速の水平方向の減衰を表す図である。具体的には、図１０は、図６におけるＸ軸が７５ｍの位置における流軸方向の撮影期間の平均流速の水平方向の分布を表す。ここで、ｙ_ｕは流速のピーク値が得られる点からの水平距離であり、ｂ_ｕは流速のピーク値の半分の値が得られる幅、すなわち、半値半幅である。そして、図１０の横軸で表されるｙ_ｕ／ｂ_ｕは、ｙ_ｕをｂ_ｕで規格化した値である。また、図１０の縦軸は、流速Ｕを断面最大流速Ｕ_ｍで無次元化した値を表す。さらに、図１０のグラフ３０１は、断面最大値を中心とした次の数式（２）で表されるガウス関数である。

図１１は、実施例に係る画像解析システムが計測した水温の水平方向の分布を表す図である。図１１は、図５におけるＸ軸が７５ｍの位置における流軸方向の撮影期間の平均温度の水平方向の分布を表す。ここで、ｙ_Ｔは水温の断面最大値が得られる点からの水平距離であり、ｂ_Ｔは水温の断面最大値の半分の値が得られる幅、すなわち、半値半幅である。そして、図１１の横軸で表されるｙ_τ／ｂ_τはｙ_τをｂ_τで規格化した値である。また、図１１の縦軸は、水温差ΔＴを断面最大水温差ΔＴ_ｍで無次元化した値を表す。さらに、図１１のグラフ３０２は、断面最大値を中心とした次の数式（３）で表されるガウス関数である。

本実施例に係る画像解析システム１００により求められた流速と水温は、図１０及び１１に示すようにグラフ３０１及び３０２とほぼ一致している。ここで、室内実験などによって噴流の性質として、流速値及び水温値の水平方向の減衰はともにガウス分布で記述されることが知られている。すなわち、本実施例に係る画像解析システム１００により求められた流速と水温がガウス分布に近似することから、本実施例に係る画像解析システム１００は、流速及び水温を精度良く計測できているといえる。

次に、本実施例に係る画像解析システム１００により計測された乱流統計量について説明する。ここでは、図７に示した乱れエネルギーの空間分布を用いて説明する。

図１２は、水温変動の標準偏差の空間分布を表す図である。ここでは、平均水温Ｔからの偏差θを計算し、水温変動の標準偏差の空間分布を求めた。ここで、図１２の図面に向かって上側の図の横軸及び縦軸は放水口位置を原点とするＸ座標及びＹ座標を表す。さらに、図１２の図面に向かって下側の帯は、横軸で水温変動の標準偏差を放水温度と環境場の表層水温との差ΔＴｍａｘで無次元化した値を表し、帯上のパターンは各値に対応するパターンを表す。図１２におけるθθの上に横棒を配置した記号の２乗根が、水温変動の標準偏差にあたる。また、ここでは、環境場の表層水温を１９．６℃とした。

ここで、乱れが周囲流体を噴流内部へと連行し水温の変動を引き起こすため、図１２における水温変動の標準偏差の高い位置と、乱流せん断応力によって誘起される図７における乱れエネルギーが高い位置とがほぼ一致する。すなわち、水温から求められる水温変動から得られる海洋の状態と、本実施例に係る画像解析システム１００が求めた乱れエネルギーから得られる海洋の状態とが一致するといえる。このことから、本実施例に係る画像解析システム１００は、流体運動と水温変動との関係を把握することができているといえる。

以上に説明したように、本実施例に係る画像解析システムは、短時間で水温の空間分布を短時間で取得し、高い解像度で水温分布、水流分布及び乱流統計量を精度よく求めることができ、沿岸域の海洋状態の観測を簡易且つ正確に行うことができる。例えば、本実施例に係る画像解析システムは、沿岸域における局所的な密度噴流の拡散現象を正確に捉えることができる。

（ハードウェア構成）
図１３は、解析装置のハードウェア構成図である。解析装置１は、例えば図１３に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９１、メモリ９２、ネットワークインタフェース９３及びハードディスク９４を有する。ＣＰＵ９１は、バスを介してメモリ９２、ネットワークインタフェース９３及びハードディスク９４と接続される。

ハードディスク９４は、図１に例示した画像取得部１１、画像補正部１２、検出部１３及び通知部１４の機能を実現するためのプログラムを含む各種プログラムを格納する。

ＣＰＵ９１は、ハードディスク９４から各種プログラムを読み出し、メモリ９２上に展開して実行する。これにより、ＣＰＵ９１は、図１に例示した画像取得部１１、画像補正部１２、検出部１３及び通知部１４の機能を実現する。

また、ネットワークインタフェース９３は、外部の装置と通信を行うためのインタフェースである。通知部１４による外部装置への沿岸域における海洋の温度分布、流速分布及び乱流統計量の通知は、ネットワークインタフェース９３を介して行われる。

１ 解析装置
２ ＵＡＶ
１１ 画像取得部
１２ 画像補正部
１３ 検出部
１４ 通知部
２１ カメラ
１００ 画像解析システム
１３１ 流速分布検出部
１３２ 乱流統計量算出部

Claims (8)

1. ＵＡＶ（Unmanned Aerial Vehicle）に搭載され、飛行する前記ＵＡＶから水面の水温分布を表すサーモグラフィ画像を撮影するカメラと、
   前記カメラにより撮影された前記サーモグラフィ画像から前記水温分布のパターンを取得し、取得した前記水温分布のパターンの変化を基に水流の状態を検出する検出部と
   を備えることを特徴とする画像解析装置。
2. 前記検出部は、前記水流の状態として水の流速及び乱流統計量を取得することを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。
3. 前記検出部は、取得した前記水温分布のパターンに対して直接相互相関法を用いて、前記水流の状態を取得することを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。
4. 前記カメラにより撮影された前記サーモグラフィ画像における特徴点を抽出し、抽出した前記特徴点を基に、前記サーモグラフィ画像の相互の位置を補正する補正部をさらに備え、
   前記検出部は、前記補正部により補正された前記サーモグラフィ画像から前記水温分布のパターンを取得し、取得した前記水温分布のパターンの変化を基に水流の状態を検出する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像解析装置。
5. 前記カメラは、陸地を含ませて前記水面の前記サーモグラフィ画像を撮影し、
   前記補正部は、前記サーモグラフィ画像上の前記陸地の中から前記特徴点を抽出する
   ことを特徴とする請求項４に記載の画像解析装置。
6. 前記水温分布及び前記検出部により検出された前記水流の状態を報知する報知部をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の画像解析装置。
7. 飛行するＵＡＶに搭載されたカメラに、水面のサーモグラフィ画像を撮影させ、
   撮影された前記サーモグラフィ画像から水温分布のパターンを取得し、
   取得された前記水温分布のパターンの変化を基に水流の状態を検出する
   ことを特徴とする画像解析方法。
8. 飛行するＵＡＶに搭載されたカメラで撮影された水面のサーモグラフィ画像から水温分布のパターンを取得し、
   取得された前記水温分布のパターンの変化を基に水流の状態を検出する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする画像解析プログラム。