JP2020153687A - 構造物検出装置、構造物検出方法および構造物検出処理プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
近年、当該設備を面的に良否判定して点検に係る稼働を効率化する手段として、検査車両を用いた、たわみベクトル検出(以下、従来の技術という)が知られている(例えば非特許文献1を参照)。
当該点群データを基に構造物、自然物の3次元モデルデータが作成され、当該3次元モデルデータにおける中心軸の最下点および任意箇所数点から前述の通信設備のたわみベクトルが算出される。
また、市中では道路幅により車両進入不可エリア、未舗装道路など点群データの座標精度が不十分なエリアがある。当該エリアでは、前述の3次元レーザスキャナを保守作業者が携行し、これを三脚などで固定することで3次元測量を行ない、点群データを取得し、前述の3次元モデルデータの解析結果から通信設備のたわみベクトルを算出する。
また、データ保管に要する記憶装置も膨大となる。上記の限定を解消するためには、演算装置性能の向上だけでなく演算アルゴリズムの見直しが課題である。
図1は、本発明の一実施形態に係る設備検出装置により検出対象設備の点群データを取得する方法の一例について説明する図である。ここでは、3次元レーザ測量機を用いて検出対象設備の点群データを取得する方法について説明する。
固定式3Dレーザスキャナ11は、地面に固定された三脚などの固定台上に設置される。
固定式3Dレーザスキャナ11は、0°から360°の角度範囲で、地面に対して水平方向に回転すると共に地面に対して垂直方向に回転するレーザ光を発射し、検出対象設備12を含む自然物からのレーザ反射光に基づいて当該検出対象設備12の表面上の点における3次元座標(X座標、Y座標及びZ座標)を取得する。
設備検出装置13は、記憶装置21、演算装置22を有する。演算装置22は、中央処理ユニット(Central Processing Unit:CPU)、プログラムメモリ、および演算用メモリなどを備えたコンピュータとして構成することができ、この実施形態を実施するために必要な機能として、点群データ入力部23、フィルタリング機能部24、点群表示機能部25、柱状物体検出機能部26、中心軸検出部27、たわみベクトル検出部28、結果表示部29、結果出力部210を有する。
図3に示すように、柱状物体の垂直軸(図3中のa)、傾斜軸(図3中のb)、基準軸(図3中のc)、中心軸(図3中のd)、たわみ(図3中eの)、傾き(図3中のf)を下記のようにそれぞれ定義する。
傾斜軸: 柱状物体における一番高い位置にある断面円の中心軸座標と地面(最下面)の中心軸座標とを結んだ直線
基準軸:地面(柱状物体の最下面)から2メートルの高さまでの、柱状物体の水平方向の中心点近傍を通る直線を延長したもの
中心軸: 各円の中心を結んだ軸(高さ4センチメートル毎)
たわみ:地面から5メートルの高さでの基準軸と中心軸との距離
傾き: 垂直軸と基準軸の角度
また、検出された、たわみベクトルは、電信柱の3次元モデルデータ、および中心軸データと共に、結果出力部210にてファイル出力される。
図4は、RGB値から検出対象設備の点群データを抽出する処理の手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。
前述の点群データ入力部23で読み込まれた点群データがフィルタリング機能部24に渡されると、当該フィルタリング機能部24は、点群データを入力し(S31)、この点群データにおける各点の3次元座標、反射強度およびRGB値(X,Y,Z,I,R,G,B)を読み込む。ここで、X:X座標、Y:Y座標、Z:Z座標、I:反射強度、R:Red値、G:Green値、B:Blue値である。
前述と同様に、点群データ入力部23で読み込まれた点群データは、RGB値の各々にデータが分離されてフィルタリング機能部24に入力される(S41)。
図6に示すように、入力された、RGB値の個々係る点群データが存在する3次元空間は、X,Y,Z座標を有し、X座標軸に沿った辺a、Y座標軸に沿った辺b、およびZ座標軸に沿った辺cで1つのブロックが示されるとすると、当該3次元空間上には複数のブロックが存在することになる。
そこで、フィルタリング機能部24は、点群データが存在する3次元空間において、ブロック数Nを選択し、この選択したブロック数Nに応じたブロックで3次元空間を分割する(S42)。
フィルタリング機能部24は、ブロック抽出に係るループを開始し、上記N分割したブロックに存在する点群データに対して、3次元離散コサイン変換(DCT:Discrete Cosine Transform)処理を行なう。
DCT処理は実データを実周波数データへ変換する処理であり、任意の実周波数データを抽出することでフィルタリングと同等の作用として利用される。
ここでは、1次元DCT処理を、X座標、Y座標およびZ座標のRGB値に対して各々実行することで3次元DCT処理とする(S45)。
このとき、フィルタリング機能部24は、3次元DCT値DR,Z、DG,Z、DB,Zのどれか1つでも閾値の範囲外であれば、当該範囲外にある値に係るブロック内のデータにおける座標と同じ座標を含む点データを削除可能とする。
例えば、図4に示した、実周波数データによるフィルタリングにより得られた元のRGB値に対し、図3に示した、検出対象に応じた一定範囲のRGB値によるフィルタリングを行なうことで、上記両方の組み合わせによるフィルタリング結果を得てもよい。
また、逆の順序として、図3に示した、検出対象に応じた一定範囲のRGB値を入力し、図4に示した、実周波数データによるフィルタリングを行なうことで、上記両方の組み合わせによるフィルタリング結果を得てもよい。
上記の閾値の設定次第では、RGB値によるフィルタリング結果と実周波数データによるフィルタリング結果とが必ずしも一致しない一方で、上記のように、RGB値によるフィルタリングと実周波数データによるフィルタリングの一方を行なった上で、他方のフィルタリングを行なうことで、双方のフィルタリングが反映されるため、検出精度を高めることができる。
また、同じ点群データに対し、図3に示した、RGB値によるフィルタリングにより検出された点群データと、図4に示した、実周波数データによるフィルタリングにより検出された点群データとをそれぞれ得て、これらに共通する点群データを上記双方のフィルタリングの組み合わせにより得られた点群データとしてもよい。
イメージとして、図7に示すように、色点群が存在する3次元空間(図7中のa)において周波数情報及び色情報の閾値設定にて、検出対象設備、ここでは図7中の点線(図7中のb)で囲まれた電信柱のみを検出結果(図7中のc)として出力できればよい。なお、検出対象は電信柱等の設備に限られるものではなく、任意の物体を検出対象とすることができる。
本発明の一実施形態に係る設備検出装置、設備検出方法および設備検出処理プログラムは、従来技術に対して以下の優位性を持つ。
第1に、従来技術では、状態を把握したい電信柱のたわみベクトルを検出するために高密度な点群データが必要であり、膨大な点群データの3次元モデル化には高い処理能力を有する演算装置が求められた。これに対し、本発明の一実施形態では、膨大な3次元点群データから検出対象設備のみの3次元点群データを抽出し、3次元モデル化対象の点群データ量を低減することができるため、演算装置に要求される処理能力を下げることができる。
Claims (8)
- プロセッサを有し、
前記プロセッサは、
3次元空間に存在する物体の表面上の点における3次元位置情報および色情報を含むデータを、前記物体の3次元点群データとして読み込む読み込み処理を行ない、
前記色情報に基づいて、前記3次元空間に存在する物体の3次元点群データから、検出対象とする構造物の3次元点群データを抽出するフィルタリング処理を行ない、
前記フィルタリング処理により抽出された、前記検出対象とする構造物の3次元点群データに基づいて、前記検出対象とする構造物を3次元モデル化した3次元モデルデータを生成する生成処理を行なう、ように構成される、
構造物検出装置。 - 前記プロセッサは、
前記フィルタリング処理として、
前記色情報をRGB値に分離し、
前記RGB値の各々について、前記3次元空間を、一定サイズを有する複数のブロックに分割し、
前記分割されたブロック毎に、当該ブロックに存在する、RGBの各々に係る点群データの周波数情報を算出し、
前記算出された周波数情報に基づいて、前記分割されたブロックのうち、前記検出対象の構造物に応じた一定範囲の周波数情報に対応するブロックをRGBの各々について抽出し、
前記抽出されたブロックについて前記算出された周波数情報を元のRGB値に変換し、
前記変換されたRGB値を有する3次元点群データを、前記検出対象の構造物の3次元点群データとして抽出する、ように構成される、
請求項1に記載の構造物検出装置。 - 前記プロセッサは、
前記フィルタリング処理として、
前記色情報をRGB値に分離し、
前記RGB値に基づいて、前記3次元空間に存在する物体の3次元点群データから、前記検出対象の構造物に応じた一定範囲のRGB値を有する3次元点群データを、前記検出対象の構造物の3次元点群データとして抽出する、ように構成される、
請求項1に記載の構造物検出装置。 - 前記プロセッサは、
前記フィルタリング処理として、
前記色情報をRGB値に分離し、
前記RGB値の各々について、前記3次元空間を、一定サイズを有する複数のブロックに分割し、
前記分割されたブロック毎に、当該ブロックに存在する、RGBの各々に係る点群データの周波数情報を算出し、
前記算出された周波数情報に基づいて、前記分割されたブロックのうち、前記検出対象の構造物に応じた一定範囲の周波数情報に対応するブロックをRGBの各々について抽出し、
前記抽出されたブロックについて前記算出された周波数情報を元のRGB値に変換し、
前記変換されたRGB値のうち、前記検出対象の構造物に応じた一定範囲のRGB値を有する3次元点群データを、前記検出対象の構造物の3次元点群データとして抽出する、ように構成される、
請求項1に記載の構造物検出装置。 - 前記プロセッサは、
前記フィルタリング処理として、
前記色情報をRGB値に分離し、
前記RGB値のうち、前記検出対象の構造物に応じた一定範囲のRGB値の各々について、前記3次元空間を、一定サイズを有する複数のブロックに分割し、
前記分割されたブロック毎に、当該ブロックに存在する、RGBの各々に係る点群データの周波数情報を算出し、
前記算出された周波数情報に基づいて、前記分割されたブロックのうち、前記検出対象の構造物に応じた一定範囲の周波数情報に対応するブロックをRGBの各々について抽出し、
前記抽出されたブロックについて前記算出された周波数情報を元のRGB値に変換し、
前記変換されたRGB値を有する3次元点群データを、前記検出対象の構造物の3次元点群データとして抽出する、ように構成される、
請求項1に記載の構造物検出装置。 - 前記検出対象の構造物は、柱状物体であり、
前記プロセッサは、
前記生成された、前記柱状物体の3次元モデルデータに基づいて、前記柱状物体の所定の複数の高さにおける前記柱状物体の水平方向の中心点の座標値の配列である中心軸データを検出する中心軸検出処理を行ない、
前記3次元モデルデータ、および前記中心軸検出処理により検出された中心軸データに基づいて、前記柱状物体の3次元モデルの中心軸の傾き、および前記中心軸のたわみ量を前記中心軸のたわみベクトルとして検出する、たわみベクトル検出処理を行なう、ように構成される、
請求項1乃至5のいずれか1項に記載の構造物検出装置。 - プロセッサを具備する構造物検出装置が行なう構造物検出方法であって、
前記プロセッサは、3次元空間に存在する物体の表面上の点における3次元位置情報および色情報を含むデータを、前記物体の3次元点群データとして読み込む読み込み処理を行ない、
前記プロセッサは、前記色情報に基づいて、前記3次元空間に存在する物体の3次元点群データから、検出対象とする構造物の3次元点群データを抽出するフィルタリング処理を行ない、
前記プロセッサは、前記フィルタリング処理により抽出された、前記検出対象とする構造物の3次元点群データに基づいて、前記検出対象とする構造物を3次元モデル化した3次元モデルデータを生成する生成処理を行なう、
構造物検出方法。 - 請求項1乃至6のいずれか1項に記載の構造物検出装置の前記各処理として前記プロセッサを機能させる構造物検出処理プログラム。
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