JP2020159969A - Auxiliary facility state evaluation device, auxiliary facility state evaluation method, and auxiliary facility state evaluation program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、構造物に付帯する設備である付帯設備の状態を評価する付帯設備状態評価装置、付帯設備状態評価方法、および付帯設備状態評価プログラムに関する。 The present invention relates to an ancillary equipment condition evaluation device for evaluating the condition of ancillary equipment which is an ancillary equipment to a structure, an ancillary equipment condition evaluation method, and an ancillary equipment condition evaluation program.
従来、トンネルまたは橋梁などといった構造物に付帯される照明機器または看板などの付帯設備は、定期的に点検が行われている。付帯設備の点検では、構造物に付帯設備を取り付けるためのボルトまたはネジなどに錆または緩みがないか、または付帯設備そのものに亀裂などの問題がないかなどの作業が行われる。かかる作業は、構造物に付帯する全ての付帯設備を対象に一つ一つ作業者が目視または打音などにより確認することによって行われるため、非常に手間と時間がかかる。 Conventionally, lighting equipment or ancillary equipment such as signboards attached to structures such as tunnels or bridges are regularly inspected. In the inspection of ancillary equipment, work is performed such as whether the bolts or screws for attaching the ancillary equipment to the structure are rusted or loose, or whether the ancillary equipment itself has problems such as cracks. Since such work is performed by the operator visually or visually confirming all the incidental equipment attached to the structure one by one, it takes a lot of time and effort.
特許文献1には、構造物に付帯設備を取り付けるためのボルトの健全度を評価する技術が開示されており、かかる技術によって作業者による音の聞き分けに依存せずにボルトの健全度を評価することができる。
しかしながら、特許文献1に記載の技術では、作業者による音の聞き分けの場合と同様に、付帯設備を構造物に取り付けるためのボルトの一つ一つに打撃を与える必要があり、効率的な点検を行うことが難しい。
However, in the technique described in
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、付帯設備の点検を効率的に支援することができる付帯設備状態評価装置を得ることを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to obtain an ancillary equipment condition evaluation device capable of efficiently supporting inspection of ancillary equipment.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の付帯設備状態評価装置は、情報取得部と、付帯設備画像抽出部と、状態評価部と、表示情報生成部とを備える。情報取得部は、構造物の付帯設備の画像と構造物の画像とを含む撮像画像の情報を取得する。付帯設備画像抽出部は、情報取得部によって取得された撮像画像の情報から付帯設備の画像の情報を抽出する。状態評価部は、付帯設備画像抽出部によって抽出された付帯設備の画像の情報に基づいて、付帯設備におけるメッシュ状に区画された複数の領域の各々の変状レベルを判定する。表示情報生成部は、複数の領域の各々の変状レベルの情報を付帯設備の画像の情報に関連付けた表示情報を生成する。 In order to solve the above-mentioned problems and achieve the object, the incidental equipment state evaluation device of the present invention includes an information acquisition unit, an incidental equipment image extraction unit, a state evaluation unit, and a display information generation unit. The information acquisition unit acquires information on a captured image including an image of ancillary equipment of the structure and an image of the structure. The incidental equipment image extraction unit extracts the image information of the incidental equipment from the information of the captured image acquired by the information acquisition unit. The state evaluation unit determines the deformation level of each of a plurality of regions divided in a mesh shape in the incidental equipment based on the information of the image of the incidental equipment extracted by the incidental equipment image extraction unit. The display information generation unit generates display information in which the information on the deformation level of each of the plurality of areas is associated with the information on the image of the incidental equipment.
本発明によれば、付帯設備の点検を効率的に支援することができる、という効果を奏する。 According to the present invention, there is an effect that the inspection of ancillary equipment can be efficiently supported.
以下に、本発明の実施の形態にかかる付帯設備状態評価装置、付帯設備状態評価方法、および付帯設備状態評価プログラムを図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。 Hereinafter, the incidental equipment condition evaluation device, the incidental equipment condition evaluation method, and the incidental equipment condition evaluation program according to the embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The present invention is not limited to this embodiment.
実施の形態1.
図1は、本発明の実施の形態1にかかる付帯設備状態評価装置の構成例を示す図である。図1に示すように、実施の形態1にかかる付帯設備状態評価装置1は、記憶部10と、制御部20とを備える。
FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of an incidental equipment state evaluation device according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the incidental equipment
記憶部10は、構造物と構造物に付帯する設備である付帯設備とを撮像して得られる撮像画像の情報である撮像画像情報を記憶する。撮像画像に画像が含まれる構造物は、例えば、トンネル、橋梁、道路、または下水道などの構造物である。撮像画像に画像が含まれる付帯設備は、例えば、照明機器、送風機、または看板などである。以下、構造物の一例としてトンネルを挙げて説明するが、構造物は、トンネルに限定されず、構造物は、橋梁、下水道、または他の構造物であってもよい。
The
制御部20は、情報取得部22と、付帯設備画像抽出部23と、状態評価部25と、表示情報生成部26と、表示処理部27とを備える。情報取得部22は、走行型計測装置2によって生成される撮像画像情報を走行型計測装置2から取得し、取得した撮像画像情報を記憶部10に記憶する。また、情報取得部22は、記憶部10に記憶された撮像画像情報を記憶部10から取得する。
The
走行型計測装置2は、撮像部を有しており、走行しながら撮像部によって得られる撮像画像の情報を含む撮像画像情報を生成する。例えば、構造物がトンネルである場合、走行型計測装置2は、トンネル内を走行しながらトンネルの内壁を撮像部によって撮像して得られる撮像画像の情報から撮像画像情報を生成する。
The traveling
付帯設備画像抽出部23は、情報取得部22によって取得された撮像画像の情報から付帯設備の画像の情報を抽出する。状態評価部25は、付帯設備画像抽出部23によって抽出された付帯設備の画像の情報に基づいて、付帯設備におけるメッシュ状に区画された複数の領域の各々の変状レベルを判定する。
The incidental equipment
表示情報生成部26は、状態評価部25によって判定された各領域の変状レベルの情報を付帯設備の画像の情報に関連付けた表示情報を生成する。表示処理部27は、表示情報生成部26によって生成された表示情報に基づいて、各領域の変状レベルの情報を付帯設備の画像の情報に関連付けた画像を表示部3に表示させる。
The display
図2は、実施の形態1にかかる付帯設備状態評価装置による処理方法を説明するための図である。なお、図2に示す例では、付帯設備として照明機器が示されているが、付帯設備は、送風機または看板などを含んでいてもよい。 FIG. 2 is a diagram for explaining a processing method by the incidental equipment state evaluation device according to the first embodiment. In the example shown in FIG. 2, a lighting device is shown as ancillary equipment, but the ancillary equipment may include a blower, a signboard, or the like.
図2に示すステップS1では、情報取得部22は、走行型計測装置2によって生成された撮像画像の情報を取得する。そして、付帯設備画像抽出部23は、図2に示すステップS2において、撮像画像の情報から付帯設備の画像の情報を抽出する。図2に示す例では、撮像画像には、トンネルの内壁の画像に加え、付帯設備の画像として4つの照明機器の画像が含まれており、付帯設備画像抽出部23は、各照明機器の画像の情報を撮像画像の情報から抽出する。
In step S1 shown in FIG. 2, the
次に、状態評価部25は、図2に示すステップS3において、ステップS2で抽出された付帯設備の画像の情報に基づいて、付帯設備の状態を評価する状態評価処理を行う。具体的には、状態評価部25は、付帯設備画像抽出部23によって抽出された付帯設備の画像の情報に基づいて、付帯設備におけるメッシュ状に区画された複数の領域R1〜R9の各々の変状レベルを判定する。
Next, in step S3 shown in FIG. 2, the
図2に示す例では、領域R1の変状レベルが「4」と判定され、領域R7,R9の変状レベルが「3」と判定され、領域R3の変状レベルが「2」と判定され、領域R8の変状レベルが「1」と判定されている。例えば、状態評価処理では、照明機器をトンネルに固定するための取付具の緩みまたは錆びなどの状態、および照明機器に生じる亀裂または破損などの状態に基づいて変状レベルが判定される。取付具は、例えば、ネジまたはボルトなどの締結具の他、取付金具などを含む。 In the example shown in FIG. 2, the deformation level of the region R1 is determined to be "4", the deformation level of the regions R7 and R9 is determined to be "3", and the deformation level of the region R3 is determined to be "2". , The deformation level of the region R8 is determined to be "1". For example, in the state evaluation process, the deformation level is determined based on a state such as looseness or rust of a fixture for fixing the luminaire to a tunnel, and a state such as a crack or breakage that occurs in the luminaire. The fixture includes, for example, a fastener such as a screw or a bolt, as well as a mounting bracket and the like.
次に、表示情報生成部26は、図2に示すステップS4において、複数の領域の各々の変状レベルの情報を付帯設備の画像の情報に関連付けた表示情報を生成する。表示処理部27は、表示情報生成部26によって生成された表示情報に基づいて、表示部3に画像を表示させる。これにより、図2に示すように、付帯設備の画像に複数の領域の各々の変状レベルの情報が関連付けられた画像が表示部3に表示される。図2に示す例では、複数の領域の各々の変状レベルの情報が付帯設備である照明機器の画像に重畳表示されている。
Next, in step S4 shown in FIG. 2, the display
このように、実施の形態1にかかる付帯設備状態評価装置1は、構造物の画像および付帯設備の画像を含む撮像画像の情報から付帯設備の画像の情報を抽出し、付帯設備の状態を判定する。そのため、点検員が付帯設備に直接触れることなく、付帯設備の点検を効率的に行うことができる。
As described above, the incidental equipment
また、付帯設備状態評価装置1は、付帯設備におけるメッシュ状に区画された複数の領域R1〜R9の各々の変状レベルを付帯設備の画像の情報に関連付けて表示する。そのため、付帯設備の点検員は、付帯設備のどの箇所に問題があるかなどを容易に把握することができ、これによっても、点検員は付帯設備の点検を効率的に行うことができる。
Further, the incidental equipment
以下、実施の形態1にかかる付帯設備状態評価装置1の構成および動作についてさらに具体的に説明する。図3は、実施の形態1にかかる付帯設備状態評価装置の具体的構成例を示す図である。
Hereinafter, the configuration and operation of the incidental equipment
図3に示すように、実施の形態1にかかる付帯設備状態評価装置1は、ネットワーク5を介して、走行型計測装置2と通信可能に接続されており、走行型計測装置2から構造物情報を取得する。かかる構造物情報には、構造物および付帯設備を撮像して得られる撮像画像の情報および撮像画像の関連情報が含まれる。ネットワーク5は、例えば、LAN(Local Area Network)またはWAN(Wide Area Network)などのネットワークである。
As shown in FIG. 3, the incidental equipment
図3に示すように、実施の形態1にかかる付帯設備状態評価装置1は、記憶部10と、制御部20と、通信部30とを備える。通信部30は、ネットワーク5に接続される。通信部30は、ネットワーク5を介して走行型計測装置2から付帯設備状態評価装置1へ送信される情報を受信し、受信した情報を制御部20へ出力する。また、制御部20は、通信部30からネットワーク5に接続された不図示の装置に表示情報を送信することができる。
As shown in FIG. 3, the incidental equipment
なお、走行型計測装置2は、例えば、CD−ROM(Compact Disc−Read Only Memory)、DVD(Digital Versatile Disc)、またはUSB(Universal Serial Bus)メモリなどの可搬型記録媒体に構造物情報を記録することもできる。付帯設備状態評価装置1は、構造物情報を記録した可搬型記録媒体から構造物情報を読み出すことによって、構造物情報を取得することもできる。
The traveling
記憶部10は、撮像画像情報記憶部11と、関連情報記憶部12と、付帯設備情報記憶部13とを有する。撮像画像情報記憶部11は、撮像画像情報テーブル41を記憶する。図4は、実施の形態1にかかる撮像画像情報テーブルの一例を示す図である。
The
図4に示す撮像画像情報テーブル41は、「構造物ID(Identifier)」、「画像ID」、「撮像時刻」、および「画像情報」を含む情報を複数含む。「構造物ID」は、構造物の識別情報である。「画像ID」は、走行型計測装置2によって得られた部分撮像画像の識別情報である。部分撮像画像の情報は、撮像画像の情報のうち一部の画像の情報である。「撮像時刻」は、部分撮像画像が走行型計測装置2によって得られた時刻である。「画像情報」は、走行型計測装置2によって得られた部分撮像画像の情報である。
The captured image information table 41 shown in FIG. 4 includes a plurality of information including “structure ID (Identifier)”, “image ID”, “imaging time”, and “image information”. The "structure ID" is the identification information of the structure. The "image ID" is identification information of the partially captured image obtained by the traveling
図4に示す例では、構造物ID「C001」の構造物の画像情報が示されている。具体的には、図4に示す例では、画像ID「I001」の部分撮像画像の画像情報が「I001.bmp」であり、かかる部分撮像画像の撮像時刻が「td1〜td2」である。また、図4に示す例では、画像ID「I002」の部分撮像画像の画像情報が「I002.bmp」であり、かかる部分撮像画像の撮像時刻が「td2〜td3」である。 In the example shown in FIG. 4, the image information of the structure with the structure ID “C001” is shown. Specifically, in the example shown in FIG. 4, the image information of the partially captured image of the image ID “I001” is “I001.bmp”, and the imaging time of the partially captured image is “t d1 to t d2 ”. .. Further, in the example shown in FIG. 4, the image information of the partially captured image of the image ID “I002” is “I002.bmp”, and the imaging time of the partially captured image is “t d2 to t d3 ”.
また、図4に示す例では、画像ID「I003」の部分撮像画像の画像情報が「I003.bmp」であり、かかる部分撮像画像の撮像時刻が「td3〜td4」である。また、図4に示す例では、画像ID「I004」の部分撮像画像の画像情報が「I004.bmp」であり、かかる部分撮像画像の撮像時刻が「td4〜td5」である。 Further, in the example shown in FIG. 4, the image information of the partially captured image of the image ID “I003” is “I003.bmp”, and the imaging time of the partially captured image is “t d3 to t d4 ”. Further, in the example shown in FIG. 4, the image information of the partially captured image of the image ID “I004” is “I004.bp”, and the imaging time of the partially captured image is “t d4 to t d5 ”.
関連情報記憶部12は、関連情報テーブル42を記憶する。図5は、実施の形態1にかかる関連情報テーブルの一例を示す図である。図5に示す関連情報テーブル42は、「構造物ID」、「撮像場所」、「撮像順序」、「時刻」、および「位置情報」を含む情報を複数含む。「構造物ID」は、構造物の識別情報である。「撮像場所」は、走行型計測装置2による撮像場所を示し、構造物の名称を示す情報である。図5に示す例では、「撮像場所」は、トンネルA、または道路Bなどである。
The related
「撮像順序」は、走行型計測装置2による撮像順序を示す情報である。図5に示す例では、撮像場所「トンネルA」における撮像順序が東から西への順序であることを示し、撮像場所「道路B」における撮像順序が南から北への順序であることを示す。
The “imaging sequence” is information indicating the imaging order by the traveling
「時刻」は、時刻を示す情報である。「位置情報」は、走行型計測装置2の走行位置を示す情報であり、例えば、緯度、経度、および高度を示す情報である。なお、「位置情報」は、絶対位置を示す情報に限定されず、基準位置に対する相対位置を示す情報であってもよい。図5に示す例では、時刻「t1」において走行型計測装置2の走行位置は「x1,y1,z1」であり、時刻「t2」において走行型計測装置2の走行位置は「x2,y2,z2」である。また、図5に示す例では、時刻「t8」において走行型計測装置2の走行位置は「x8,y8,z8」であり、時刻「t15」において走行型計測装置2の走行位置は「x15,y15,z15」である。
The "time" is information indicating the time. The "position information" is information indicating the traveling position of the traveling
上述した撮像画像情報テーブル41および関連情報テーブル42に含まれる情報は、走行型計測装置2から付帯設備状態評価装置1へ通知される。図6は、実施の形態1にかかる走行型計測装置による構造物情報の取得方法の一例を示す図である。
The information included in the captured image information table 41 and the related information table 42 described above is notified from the traveling
図6に示すように、走行型計測装置2は、撮像部51を搭載している。かかる走行型計測装置2は、トンネルである構造物6内を走行しながら撮像部51によって走行型計測装置2の周囲を繰り返し撮像し、構造物6の内壁の画像および付帯設備7の画像を含む部分撮像画像を複数含む撮像画像の情報を生成する。撮像部51は、例えば、ラインカメラであり、走行型計測装置2の進行方向と直交または交差する方向に沿って複数の画素が配列される。走行型計測装置2は、ラインカメラから繰り返し出力される画素の情報に基づいて、複数の部分撮像画像を含む撮像画像の情報を生成する。なお、撮像部51は、マトリクス状に複数の画素が配列されたエリアカメラであってもよい。
As shown in FIG. 6, the traveling
図7は、実施の形態1にかかる走行型計測装置の走行位置と各部分撮像画像との関係を示す図である。図7に示すように、走行型計測装置2は、走行型計測装置2の走行位置と時刻とを関連付けた関連情報を生成する。
FIG. 7 is a diagram showing the relationship between the traveling position of the traveling type measuring device according to the first embodiment and each partially captured image. As shown in FIG. 7, the traveling
図7に示す例では、例えば、時刻「t1」において走行型計測装置2の走行位置は「x1,y1,z1」であり、時刻「t2」において走行型計測装置2の走行位置は「x2,y2,z2」である。また、図7に示す例では、時刻「t8」において走行型計測装置2の走行位置は「x8,y8,z8」であり、時刻「t15」において走行型計測装置2の走行位置は「x15,y15,z15」である。
In the example shown in FIG. 7, for example, the running position of the running
また、図7に示す例では、時刻「t22」において走行型計測装置2の走行位置は「x22,y22,z22」であり、時刻「t29」において走行型計測装置2の走行位置は「x29,y29,z29」である。なお、図7に示す撮像画像には、付帯設備7の画像として、付帯設備71,72,73,74の画像が含まれており、各付帯設備71,72,73,74は、互いに異なる部分撮像画像に含まれている。
Further, in the example shown in FIG. 7, the time running position of the traveling-
付帯設備情報記憶部13は、付帯設備情報テーブル43を記憶する。図8は、実施の形態1にかかる付帯設備情報テーブルの一例を示す図である。図8に示す付帯設備情報テーブル43は、「構造物ID」、「付帯設備ID」、「設備種別」、「位置情報」、「画像情報」、「変状レベル」、「総合評価値」、および「変状割合」を含む情報を複数含む。
The incidental equipment
「構造物ID」は、構造物6の識別情報である。「付帯設備ID」は、付帯設備7の識別情報である。「設備種別」は、付帯設備7の種別を示す情報であり、例えば、照明機器、送風機、または看板などである。「位置情報」は、付帯設備7の位置を示す情報である。「画像情報」は、付帯設備7の画像の情報である。
The "structure ID" is the identification information of the
「変状レベル」は、付帯設備7におけるメッシュ状に区画された複数の領域の各々の変状レベルを示す情報である。図8に示す例では、付帯設備7におけるメッシュ状に区画された複数の領域は、領域R1,R2,・・・,Rmである。mは3以上の整数であり、本実施の形態では、m=9であるものとして説明する。以下、領域R1,R2,・・・,Rmの各々を区別せずに示す場合、領域Rと記載する場合がある。 The “deformation level” is information indicating the deformation level of each of the plurality of regions divided in a mesh shape in the ancillary equipment 7. In the example shown in FIG. 8, the plurality of mesh-shaped regions in the ancillary equipment 7 are regions R1, R2, ..., Rm. m is an integer of 3 or more, and in the present embodiment, it is assumed that m = 9. Hereinafter, when each of the regions R1, R2, ..., Rm is shown without distinction, it may be described as the region R.
「総合評価値」は、付帯設備7単位の変状度合いを示す情報である。「変状割合」は、付帯設備7全体に対する変状が占める割合を示す情報である。かかる総合評価値および変状割合は、領域R1,R2,・・・,Rmの変状レベルに基づいて制御部20によって演算される。
The "comprehensive evaluation value" is information indicating the degree of deformation of 7 units of ancillary equipment. The “deformation ratio” is information indicating the ratio of the deformation to the entire ancillary equipment 7. The comprehensive evaluation value and the deformation ratio are calculated by the
図8に示す例では、構造物ID「C001」の構造物6の付帯設備7に関する情報が示されている。具体的には、図8に示す例では、付帯設備ID「F001」の付帯設備7は、設備種別が「照明機器」であり、位置情報が「xf1,yf1,zf1」であり、画像情報が「F001.bmp」であり、領域R1,R2,・・・,Rmの変状レベルが「4,0,・・・,3」である。また、付帯設備ID「F002」の付帯設備7は、設備種別が「照明機器」であり、位置情報が「xf2,yf2,zf2」であり、画像情報が「F002.bmp」であり、領域R1,R2,・・・,Rmの変状レベルが「2,0,・・・,2」である。
In the example shown in FIG. 8, information regarding the ancillary equipment 7 of the
また、図8に示す例では、付帯設備ID「F001」の付帯設備7は、総合評価値が「4」であり、変状割合が「0.33」であり、付帯設備ID「F002」の付帯設備7は、総合評価値が「2」であり、変状割合が「0.11」である。 Further, in the example shown in FIG. 8, the ancillary equipment 7 having the ancillary equipment ID “F001” has a comprehensive evaluation value of “4”, a deformation rate of “0.33”, and an ancillary equipment ID “F002”. The ancillary equipment 7 has a comprehensive evaluation value of "2" and a deformation rate of "0.11".
図3に戻って制御部20について説明する。付帯設備状態評価装置1の制御部20は、入力受付部21と、情報取得部22と、付帯設備画像抽出部23と、位置特定部24と、状態評価部25と、表示情報生成部26と、表示処理部27とを備える。
Returning to FIG. 3, the
入力受付部21は、入力部4へ入力されるユーザ操作を受け付ける。入力部4は例えばマウスまたはキーボードである。ユーザ操作には、ユーザによる入力部4へ入力される操作であり、例えば、マウスの移動操作、およびマウスへのクリック操作などが含まれる。また、入力部4は、表示部3上に配置されるタッチパネルであってもよい。以下、入力部4へ入力されるユーザ操作を単にユーザ操作と記載する場合がある。
The
情報取得部22は、走行型計測装置2から撮像画像情報をネットワーク5および通信部30を介して取得し、取得した撮像画像情報を撮像画像情報記憶部11に追加する。また、情報取得部22は、走行型計測装置2から関連情報をネットワーク5および通信部30を介して取得し、取得した関連情報を関連情報記憶部12に記憶する。なお、情報取得部22は、撮像画像情報および関連情報を含む構造物情報を記録した可搬型記録媒体から構造物情報を読み出すことによって、撮像画像情報および関連情報を取得することもできる。なお、撮像画像情報と関連情報とは異なる可搬型記録媒体に記録されていてもよい。
The
また、情報取得部22は、入力受付部21によって受け付けられたユーザ操作が付帯設備状態情報の表示要求である場合、記憶部10から撮像画像情報および関連情報画像を取得する。情報取得部22は、記憶部10から取得した撮像画像情報および撮像画像情報を付帯設備画像抽出部23および位置特定部24に通知する。
Further, the
付帯設備画像抽出部23は、情報取得部22によって取得された撮像画像情報に含まれる撮像画像の情報から複数の付帯設備7の画像の情報を抽出する。付帯設備画像抽出部23は、例えば、事前の機械学習処理によって付帯設備7の画像を検出対象物として入力して生成した学習済みモデルを有する。付帯設備画像抽出部23は、情報取得部22によって取得された撮像画像の情報を学習済みモデルに入力することで、付帯設備7が写っている範囲の画像の情報を抽出する。
The incidental equipment
付帯設備画像抽出部23は、例えば、付帯設備7の種別毎に学習済みモデルを有している。かかる付帯設備画像抽出部23は、情報取得部22によって取得された撮像画像の情報を各学習済みモデルに入力し、出力されるスコアが閾値以上且つ最もスコアが高い学習済みモデルに対応する種別の付帯設備7が撮像画像に含まれると判定することができる。
Ancillary equipment
なお、付帯設備画像抽出部23は、学習済みモデルに代えて、パターンマッチング処理によって付帯設備7の画像を抽出することもできる。例えば、付帯設備画像抽出部23は、付帯設備7の種別に基準画像の情報を有し、情報取得部22によって取得された撮像画像の情報に基準画像との類似度が閾値以上である画像の情報が含まれているか否かを判定する。付帯設備画像抽出部23は、情報取得部22によって取得された撮像画像の情報に基準画像との類似度が閾値以上である画像の情報が含まれると判定すると、基準画像との類似度が閾値以上である画像の情報を付帯設備7の画像として抽出する。
The incidental equipment
位置特定部24は、付帯設備画像抽出部23によって画像の情報が抽出された付帯設備7の位置を特定する。例えば、位置特定部24は、付帯設備画像抽出部23によって付帯設備7の画像の情報が抽出された撮像画像の情報とかかる撮像画像の関連情報とに基づいて、付帯設備7の位置を特定することができる。
The
位置特定部24は、第1位置特定処理および第2位置特定処理のうちユーザ操作によって特定された位置特定処理を実行することによって、付帯設備7の位置を特定することができる。第1位置特定処理は、走行型計測装置2の撮像部51による撮像順序に従って各付帯設備7に識別情報を各付帯設備7の位置を示す情報として割り当てる処理である。
The
まず、第1位置特定処理について説明する。第1位置特定処理は、付帯設備画像抽出部23によって付帯設備7の画像の情報に関連付けられた時刻の情報に基づいて、付帯設備7の位置を特定する処理である。
First, the first position specifying process will be described. The first position specifying process is a process of identifying the position of the ancillary equipment 7 based on the time information associated with the image information of the ancillary equipment 7 by the ancillary equipment
位置特定部24は、第1位置特定処理において、付帯設備画像抽出部23によって付帯設備7の画像の情報に関連付けられた時刻の正順または逆順に連続する複数の付帯設備IDを構造物6に付帯する複数の付帯設備7に割り当てる。時刻の正順に連続する複数の付帯設備IDとは、例えば、時刻が新しいほど含まれる番号が増加するように割り当てられる複数の付帯設備IDである。また、時刻の逆順に連続する複数の付帯設備IDとは、例えば、時刻が新しいほど含まれる番号が減少するように割り当てられる複数の付帯設備IDである。
In the first position identification process, the
ここで、撮像画像情報テーブル41が図4に示す状態であり、撮像画像の情報が図7に示す状態であり、付帯設備7の画像の情報に関連付けられた時刻の正順に連続する複数の付帯設備IDが構造物6に付帯する複数の付帯設備7に割り当てるとする。この場合、位置特定部24は、付帯設備71の画像の情報には付帯設備ID「F001」を割り当て、付帯設備72の画像の情報には付帯設備ID「F002」を割り当てられる。また、位置特定部24は、付帯設備73の画像の情報には付帯設備ID「F003」を割り当て、付帯設備74の画像の情報には付帯設備ID「F004」を割り当てる。
Here, the captured image information table 41 is in the state shown in FIG. 4, the captured image information is in the state shown in FIG. 7, and a plurality of incidentals consecutive in the positive order of the time associated with the image information of the incidental equipment 7. It is assumed that the equipment ID is assigned to a plurality of incidental equipments 7 attached to the
位置特定部24は、一つの部分撮像画像の情報に複数の付帯設備7が含まれる場合、かかる部分撮像画像のうち図7に示すXdYd座標系におけるXd座標位置の昇順に連続する複数の付帯設備IDを構造物6に付帯する複数の付帯設備7に割り当てることができる。例えば、画像ID「I004」の部分撮像画像に2つの付帯設備7の画像の情報が含まれているとする。この場合、位置特定部24は、2つの付帯設備7の画像のうちXd軸負方向寄りの付帯設備7の画像に付帯設備ID「I004」を割り当て、2つの付帯設備7の画像のうちXd軸正方向寄りの付帯設備7の画像に付帯設備ID「I005」を割り当てる。
また、撮像画像情報テーブル41が図4に示す状態であり、撮像画像の情報が図7に示す状態であり、付帯設備7の画像の情報に関連付けられた時刻の逆順に連続する複数の付帯設備IDが構造物6に付帯する複数の付帯設備7に割り当てられるとする。この場合、位置特定部24は、付帯設備74の画像の情報には付帯設備ID「F001」を割り当て、付帯設備73の画像の情報には付帯設備ID「F002」を割り当てる。また、位置特定部24は、付帯設備72の画像の情報には付帯設備ID「F003」を割り当て、付帯設備71の画像の情報には付帯設備ID「F004」を割り当てる。
Further, the captured image information table 41 is in the state shown in FIG. 4, the captured image information is in the state shown in FIG. 7, and a plurality of incidental facilities continuous in the reverse order of the time associated with the image information of the incidental equipment 7. It is assumed that the ID is assigned to a plurality of incidental facilities 7 attached to the
位置特定部24は、一つの部分撮像画像の情報に複数の付帯設備7が含まれる場合、例えば、かかる部分撮像画像のうち図7に示すXdYd座標系におけるXd座標位置の降順に連続する複数の付帯設備IDを構造物6に付帯する複数の付帯設備7に割り当てる。例えば、画像ID「I001」の部分撮像画像に2つの付帯設備7の画像の情報が含まれているとする。この場合、位置特定部24は、2つの付帯設備7の画像のうちXd軸正方向寄りの付帯設備7の画像に付帯設備ID「I004」を割り当て、2つの付帯設備7の画像のうちXd軸負方向寄りの付帯設備7の画像に付帯設備ID「I005」を割り当てる。
なお、位置特定部24は、部分撮像画像の取得時刻の情報に代えて、部分撮像画像のファイル名に含まれる連番情報などに基づいて、付帯設備7の画像の情報に付帯設備IDを割り当てることもできる。例えば、図4に示す撮像画像情報テーブル41では、複数の部分撮像画像のファイル名には、連番情報として、「001」,「002」,「003」,「004」が含まれている。位置特定部24は、かかる連番情報の昇順または降順に連続する複数の付帯設備IDを複数の付帯設備7に割り当てることができる。
In addition, the
次に、第2位置特定処理について説明する。第2位置特定処理は、走行型計測装置2の走行位置および走行時刻と、付帯設備画像抽出部23によって付帯設備7の画像の情報が抽出された撮像画像の撮像時刻とに基づいて、付帯設備7の位置を特定する処理である。
Next, the second position specifying process will be described. The second position identification process is based on the traveling position and traveling time of the traveling
位置特定部24は、付帯設備画像抽出部23によって付帯設備7の画像の情報が抽出された撮像画像の撮像時刻の情報を撮像画像情報記憶部11から取得する。また、位置特定部24は、撮像画像情報記憶部11から取得した撮像時刻の情報に対応する走行型計測装置2の走行位置の情報を関連情報記憶部12から取得する。位置特定部24は、取得した走行型計測装置2の走行位置の情報に基づいて、付帯設備7の画像の位置を判定する。
The
例えば、撮像画像情報テーブル41が図4に示す状態であり、関連情報テーブル42が図5に示す状態であるとする。また、走行型計測装置2の走行位置と各部分撮像画像との関係が図7に示す状態であり、位置特定部24が位置を特定する対象が付帯設備71であるとする。この場合、付帯設備画像抽出部23によって付帯設備71の画像の情報が抽出された部分撮像画像の撮像時刻は、時刻td1〜td2の範囲である。また、時刻td1〜td2の範囲における走行型計測装置2の走行位置は、「x1,y1,z1」〜「x8,y8,z8」の範囲である。
For example, assume that the captured image information table 41 is in the state shown in FIG. 4 and the related information table 42 is in the state shown in FIG. The relationship between the running position of the running
位置特定部24は、画像ID「I001」の部分撮像画像のうち付帯設備画像抽出部23によって画像の情報が抽出された付帯設備71の範囲に基づいて、「x1,y1,z1」〜「x8,y8,z8」の範囲のうち付帯設備71に対応する範囲を付帯設備71の位置として演算する。位置特定部24は、演算した付帯設備71の位置の情報を付帯設備71の画像の情報に関連付けて付帯設備情報記憶部13の付帯設備情報テーブル43に追加する。
また、位置特定部24は、画像ID「I001」の部分撮像画像のうち付帯設備画像抽出部23によって画像の情報が抽出された付帯設備71の中心位置に基づいて、「x1,y1,z1」〜「x8,y8,z8」の範囲のうち付帯設備71の中心位置に対応する位置を付帯設備71の位置として演算することもできる。
The
この場合、位置特定部24は、時刻td1〜td2のうち付帯設備71の中心位置に対応する時刻を中心位置時刻として判定する。位置特定部24は、時刻t1〜t8のうち中心位置時刻に最も近い時刻に関連付けられた走行位置を付帯設備71の位置として判定することができる。また、位置特定部24は、時刻t1〜t8のうち中心位置時刻に近い2つの時刻に関連付けられた2つの走行位置を比例配分により線形補間することで中心位置時刻に対応する走行位置を付帯設備71の位置として判定することができる。
In this case, the
また、図4に示す例では、撮像画像情報テーブル41において、部分撮像画像の撮像時刻は、時刻の範囲を示しているが、部分撮像画像の撮像時刻は、一つの時刻であってもよい。この場合、位置特定部24は、2つの部分撮像画像の撮像時刻を比例配分により線形補間することで、付帯設備71の画像が撮像された時刻の範囲を特定する。位置特定部24は、特定した時刻の範囲のうち最も古い時刻に最も近い時刻に関連付けられた走行位置と特定した時刻の範囲のうち最も新しい時刻に最も近い時刻に関連付けられた走行位置とにより特定される範囲を付帯設備71の位置を判定することができる。
Further, in the example shown in FIG. 4, in the captured image information table 41, the captured time of the partially captured image indicates a time range, but the captured time of the partially captured image may be one time. In this case, the
例えば、図4において、画像ID「I001」の撮像時刻は「td1」であり、画像ID「I002」の撮像時刻は「td2」であるとする。この場合、位置特定部24は、時刻td1〜td2の範囲を比例配分により線形補間した時刻のうち付帯設備71の画像の範囲に対応する走行位置を付帯設備71の位置として特定することができる。なお、位置特定部24は、2つの部分撮像画像の撮像時刻を比例配分により線形補間することで、中心位置時刻を特定し、かかる中心位置時刻に最も近い時刻に関連付けられた走行位置を付帯設備71の位置として判定することもできる。
For example, in FIG. 4, it is assumed that the imaging time of the image ID “I001” is “t d1 ” and the imaging time of the image ID “I002” is “t d2 ”. In this case, the
また、付帯設備状態評価装置1は、部分撮像画像の各画素に3次元位置を関連付けて記憶部10に記憶することもできる。この場合、記憶部10には、部分撮像画像の各画素に関連付けられた3次元位置に基づいて、付帯設備7の3次元位置を付帯設備7の位置として判定することができる。
Further, the incidental equipment
部分撮像画像の各画素への3次元位置の関連付けは、例えば、走行型計測装置2によって行うことができる。例えば、走行型計測装置2は、不図示のレーザスキャナ装置を有し、構造物6内を走行しながらレーザスキャナ装置によって走行型計測装置2の周囲を計測し、かかる計測結果に基づいて構造物6の3次元点群と付帯設備7の3次元点群を含む3次元点群の情報を生成する。かかる3次元点群の情報には、各3次元点の3次元座標の情報が含まれる。走行型計測装置2は、例えば、各3次元点を計測した位置と部分撮像画像を撮像した位置とから、部分撮像画像の各画素への3次元位置の関連付けを行うことができる。
The association of the three-dimensional position with each pixel of the partially captured image can be performed by, for example, the traveling
このように、位置特定部24は、各付帯設備7の位置を判定することができ、判定した付帯設備7の位置の情報を付帯設備7の画像の情報に関連付けて付帯設備情報記憶部13の付帯設備情報テーブル43に追加することができる。
In this way, the
状態評価部25は、付帯設備画像抽出部23によって抽出された付帯設備7の画像の情報に基づいて、付帯設備7におけるメッシュ状に区画された複数の領域Rの各々の変状レベルを判定する。状態評価部25は、分割部31と、領域変状レベル判定部32と、総合評価部33とを備える。
The
状態評価部25は、付帯設備7の画像を複数の領域Rに分割した後に各領域Rの変状レベルを判定する第1判定モードと、付帯設備7の異常箇所を判定した後に各領域Rの変状レベルを判定する第2判定モードとを有する。以下、第1判定モードおよび第2判定モードについて具体的に説明する。なお、状態評価部25が実行する判定モードは、ユーザ操作または外部からの設定要求に基づいて、第1判定モードおよび第2判定モードのいずれかに設定される。
The
まず、第1判定モードについて説明する。状態評価部25の分割部31は、判定モードが第1判定モードに設定されている場合、付帯設備画像抽出部23で抽出された付帯設備7の画像の情報に基づいて、付帯設備7の画像を複数の領域Rに分割する。図9は、実施の形態1にかかる複数の領域へ分割した付帯設備の画像の一例を示す図である。図9に示す例では、付帯設備7の画像が9個の領域R1〜R9にメッシュ状に分割されている。なお、領域Rの数は、9個に限定されず、8個以下であってもよく、10個以上であってもよい。また、図9に示す例では、各領域Rは互いに同じ大きさおよび形状であるが、かかる例に限定されない。
First, the first determination mode will be described. When the determination mode is set to the first determination mode, the
状態評価部25の領域変状レベル判定部32は、分割部31によって分割された領域Rの画像の情報に基づいて、領域Rの変状レベルを判定する。領域変状レベル判定部32は、異常判定部34と、レベル判定部35とを備える。
The region deformation
異常判定部34は、分割部31によって分割された各領域Rの画像の情報を評価モデルに入力して、各領域Rに異常があるか否かを判定する。例えば、領域変状レベル判定部32は、評価モデルから出力されるスコアが閾値以上である場合に、領域Rに異常があると判定し、評価モデルから出力されるスコアが閾値未満である場合に、領域Rに異常がないと判定することができる。
The abnormality determination unit 34 inputs the image information of each region R divided by the
評価モデルは、機械学習によって生成された学習済みモデルである。かかる評価モデルは、例えば、付帯設備7の取り付け状態または付帯設備7自体の状態が異常であることを示す画像を用いて機械学習によって生成される。例えば、評価モデルは、付帯設備7を構造物6に取り付ける取付具が緩んだ状態の画像、取付具が錆びた状態の画像、または亀裂が入った状態の付帯設備7の画像などを異常ありの画像として機械学習によって生成される。なお、取付具が緩んだ状態は、例えば、ネジまたはボルトなどの締結具の位置合わせマークまたは位置合わせラインと締結具が取り付けられる部材の位置合わせマークまたは位置合わせラインとがずれている状態である。
The evaluation model is a trained model generated by machine learning. Such an evaluation model is generated by machine learning using, for example, an image showing that the attached state of the ancillary equipment 7 or the state of the ancillary equipment 7 itself is abnormal. For example, the evaluation model has an abnormality such as an image in which the fixture for attaching the auxiliary equipment 7 to the
なお、評価モデルは、付帯設備7の種別毎の評価モデルであってもよく、変状種別毎の評価モデルであってもよく、付帯設備7の種別毎且つ変状種別毎の評価モデルであってもよい。これにより、異常判定部34は、付帯設備7の種別または変状種別などを特定することができる。変状種別には、例えば、取付具が緩んだ状態、取付具が錆びた状態、および付帯設備7に亀裂が入った状態などの種別が含まれる。また、評価モデルは、領域R毎の評価モデルであってもよく、付帯設備7の種別毎且つ領域R毎の評価モデルであってもよく、付帯設備7の種別毎、変状種別毎、且つ領域R毎の評価モデルであってもよい。 The evaluation model may be an evaluation model for each type of incidental equipment 7, an evaluation model for each type of deformation, and an evaluation model for each type of incidental equipment 7 and each type of deformation. You may. As a result, the abnormality determination unit 34 can specify the type of the ancillary equipment 7 or the type of deformation. The deformation type includes, for example, a state in which the fixture is loose, a state in which the fixture is rusted, and a state in which the incidental equipment 7 is cracked. Further, the evaluation model may be an evaluation model for each area R, an evaluation model for each type of ancillary equipment 7 and an evaluation model for each area R, for each type of ancillary equipment 7, each type of deformation, and It may be an evaluation model for each region R.
レベル判定部35は、異常判定部34によって異常であると判定された領域Rの画像の特徴量を分析して、異常判定部34によって異常であると判定された領域Rの変状レベルを判定する。
The
レベル判定部35は、異常判定部34によって異常であると判定された領域Rの画像の情報から得られる領域Rの画像の特徴量に基づいて、変状レベルを算出する。例えば、レベル判定部35は、異常判定部34によって異常であると判定された領域Rの画像におけるRGB相関値、RGB分散値、輝度相関値、輝度分散値、およびエッジ成分値の一つまたは二つ以上の組み合わせに基づいて、変状レベルを算出することができる。
The
変状レベルは、変状がない正常な状態を0とし、変状度合いが高いほど値が大きくなる正の整数であるが、変状がない正常な状態を正の整数とし、変状度合いが高いほど値が0に近づくものであってもよい。また、変状レベルは、変状の度合いが把握できる値であればよく、例えば、変状がない正常な状態を0とし、変状度合いが高いほど値が小さく大きくなる負の整数であってもよい。なお、変状度合いが高いほど、変状レベルが高くなる。 The deformation level is a positive integer in which the normal state without deformation is 0 and the value increases as the degree of deformation increases, but the normal state without deformation is a positive integer and the degree of deformation is The higher the value, the closer the value may be to 0. Further, the deformation level may be a value as long as the degree of deformation can be grasped. For example, a normal state without deformation is set to 0, and a negative integer whose value becomes smaller and larger as the degree of deformation becomes higher. May be good. The higher the degree of deformation, the higher the level of deformation.
また、レベル判定部35は、異常判定部34によって付帯設備7の種別が特定される場合、付帯設備7の種別毎に異なる基準で変状レベルを判定することができる。また、レベル判定部35は、異常判定部34によって変状種別が特定される場合、変状種別毎に異なる基準で変状レベルを判定することができる。
Further, when the type of the ancillary equipment 7 is specified by the abnormality determination unit 34, the
また、レベル判定部35は、異常判定部34によって異常であると判定された領域Rの画像を、機械学習によって生成された評価モデルに入力することで、かかる領域Rの変状レベルを判定することもできる。かかる評価モデルは、例えば、付帯設備7の取り付け状態または付帯設備7自体の状態が異常であることを示す画像を用いて変状種別毎に機械学習によって生成される。
Further, the
レベル判定部35は、異常判定部34によって異常であると判定された領域Rの画像の情報を変状種別毎の評価モデルに入力する。レベル判定部35は、変状種別毎の評価モデルから出力されるスコアに基づいて、異常判定部34によって異常であると判定された領域Rの変状レベルを判定する。
The
例えば、レベル判定部35は、変状種別毎の評価モデルから出力されるスコアに基づいて、変状種別毎の変状レベルを判定する。レベル判定部35は、スコアが高いほど変状レベルを高くする。レベル判定部35は、判定した変状種別毎の変状レベルのうち最も高い変状レベルを、領域Rの変状レベルとして判定することができる。
For example, the
なお、異常判定部34によって異常であると判定された領域Rの変状種別が異常判定部34で特定される場合、レベル判定部35は、異常判定部34から通知される変状種別の評価モデルを用いて領域Rの変状レベルを判定することができる。
When the abnormality determination unit 34 identifies the deformation type of the region R determined to be abnormal by the abnormality determination unit 34, the
また、レベル判定部35は、変状種別毎且つ変状レベル毎の評価モデルを用いて、領域Rの変状レベルを判定することもできる。評価モデルは、異常判定部34によって用いられる評価モデルと同じであってもよく、レベル判定部35は、評価モデルから出力されるスコアが高いほど変状レベルを高くする。
Further, the
次に、状態評価部25の第2判定モードについて説明する。状態評価部25の異常判定部34は、判定モードが第2判定モードに設定されている場合、付帯設備画像抽出部23で抽出された付帯設備7の画像の情報を評価モデルに入力して、付帯設備7の異常箇所を判定する。
Next, the second determination mode of the
第2判定モードで用いられる評価モデルは、付帯設備7の画像のうち異常箇所と正常箇所を区分けする評価モデルである。かかる評価モデルは、例えば、異常が発生する箇所毎の評価モデルを含む。異常が発生する箇所毎の評価モデルは、対応する箇所に異常が発生した状態の画像を用いて機械学習によって生成される。 The evaluation model used in the second determination mode is an evaluation model that distinguishes between an abnormal part and a normal part in the image of the incidental equipment 7. Such an evaluation model includes, for example, an evaluation model for each location where an abnormality occurs. The evaluation model for each place where the abnormality occurs is generated by machine learning using the image of the state where the abnormality occurs at the corresponding place.
図10は、実施の形態1にかかる異常判定部によって判定される異常箇所を含む付帯設備の画像の一例を示す図である。図10に示す例では、異常判定部34によって付帯設備7の画像のうち4箇所が異常箇所として判定されていることを示している。 FIG. 10 is a diagram showing an example of an image of ancillary equipment including an abnormality portion determined by the abnormality determination unit according to the first embodiment. In the example shown in FIG. 10, it is shown that four of the images of the incidental equipment 7 are determined as abnormal parts by the abnormality determination unit 34.
図3に示すレベル判定部35は、異常判定部34によって判定された異常箇所を含む領域Rの画像の特徴量を分析して、異常判定部34によって判定された異常箇所を含む領域Rの変状レベルを判定する。例えば、レベル判定部35は、異常判定部34によって判定された異常箇所を含む領域Rの画像におけるRGB相関値、RGB分散値、輝度相関値、輝度分散値、およびエッジ成分値の一つまたは二つ以上の組み合わせに基づいて、領域Rの変状レベルを算出することができる。
The
領域Rは、第1モードで分割される領域Rと同じである。図11は、実施の形態1にかかる異常判定部によって判定される異常箇所とレベル判定部で用いられる複数の領域との関係の一例を示す図である。図11に示す例では、領域R1,R3,R8,R9に異常判定部34によって判定された異常箇所が含まれる。この場合、レベル判定部35は、各領域R1,R3,R8,R9の画像の特徴量を分析して、各領域R1,R3,R8,R9の変状レベルを判定する。
The area R is the same as the area R divided in the first mode. FIG. 11 is a diagram showing an example of the relationship between the abnormality portion determined by the abnormality determination unit according to the first embodiment and a plurality of regions used in the level determination unit. In the example shown in FIG. 11, the regions R1, R3, R8, and R9 include the abnormality portion determined by the abnormality determination unit 34. In this case, the
なお、レベル判定部35は、異常判定部34によって判定された異常箇所を含む領域Rの画像を、機械学習によって生成された評価モデルに入力して、かかる領域Rの変状レベルを判定することもできる。かかる評価モデルは、第1モードで用いられる評価モデルと同じであってもよく、異なっていてもよい。
The
上述した評価モデルおよび学習済みモデルとして、例えば、ニューラルネットワークを用いることができる。ニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolution Neural Network)、または再帰型ニューラルネットワーク(RNN:Recurrent Neural Network)などを含む。 As the evaluation model and the trained model described above, for example, a neural network can be used. The neural network includes a convolutional neural network (CNN: Convolution Neural Network), a recurrent neural network (RNN: Recurrent Neural Network), and the like.
レベル判定部35は、撮像画像に同一種別の付帯設備7の画像が複数含まれている場合に、複数の領域R1〜R9の各々について変状レベルの平均値を演算することができる。付帯設備7の種別は、例えば、照明機器、送風機、または看板などであるが、付帯設備7の型式などであってもよい。
When the captured image includes a plurality of images of the incidental equipment 7 of the same type, the
状態評価部25の総合評価部33は、領域変状レベル判定部32によって判定された複数の領域Rの変状レベルに基づいて、付帯設備7単位の変状度合いを判定する。総合評価部33は、判定した付帯設備7単位の変状度合いを付帯設備7の画像の情報に関連付けて付帯設備情報記憶部13の付帯設備情報テーブル43に追加することができる。
The
総合評価部33は、領域変状レベル判定部32によって判定された複数の領域Rの変状レベルのうち最も高い変状レベルを付帯設備7の変状度合いにすることができる。例えば、図2に示すように、領域R1の変状レベルが「4」であり、領域R3の変状レベルが「2」であり、領域R7の変状レベルが「3」であり、領域R8の変状レベルが「1」であり、領域R9の変状レベルが「3」であるとする。また、異常がない領域Rの変状レベルは「0」であるとする。この場合、総合評価部33は、付帯設備7の変状度合いを「4」にする。
The
また、総合評価部33は、領域変状レベル判定部32によって判定された複数の領域Rの変状レベルのうち閾値レベル以上の領域Rを判定する。そして、総合評価部33は、付帯設備7の画像のうち閾値レベル以上の領域Rが占める割合に基づいて、付帯設備7の変状度合いを判定することができる。
Further, the
例えば、各領域Rの変状レベルが図2に示す状態であり、閾値レベルが「3」であるとする。また、異常がない領域Rの変状レベルは0であるとする。この場合、変状レベルが閾値レベル以上である領域Rは、領域R1,R7,R9である。したがって、総合評価部33は、付帯設備7の変状度合いを「0.33」にする。このように、総合評価部33は、付帯設備7の変状度合いを5段階の変状レベルとは異なる評価値として得ることができる。
For example, it is assumed that the deformation level of each region R is the state shown in FIG. 2 and the threshold level is “3”. Further, it is assumed that the deformation level of the region R where there is no abnormality is 0. In this case, the regions R whose deformation level is equal to or higher than the threshold level are regions R1, R7, and R9. Therefore, the
また、総合評価部33は、領域変状レベル判定部32によって判定された複数の領域Rの変状レベルを合算した値を変状レベルの最大値を合算した値で除算して得られる値を付帯設備7の変状度合いにすることもできる。例えば、各領域Rの変状レベルが図2に示す状態であるとする。また、異常がない領域Rの変状レベルは0であるとする。この場合、総合評価部33は、付帯設備7の変状度合いを12/45にする。なお、分母は、各領域Rの変状レベルの最大値である「5」を合算した値である。このように、総合評価部33は、付帯設備7の変状度合いを5段階の変状レベルとは異なる評価値として得ることができる。
Further, the
総合評価部33は、付帯設備7の変状度合いを総合評価値または変状割合などとして表すことができる。例えば、総合評価部33は、複数の領域Rの変状レベルのうち最も高い変状レベルを総合評価値とし、付帯設備7の画像のうち閾値レベル以上の領域Rが占める割合または複数の領域Rの変状レベルを合算した値を最大値で除算した値を付帯設備7の変状割合とすることもできる。変状割合は、付帯設備7の画像のうち変状が占める割合である。
The
表示情報生成部26は、付帯設備情報記憶部13に記憶された付帯設備情報テーブル43の情報に基づいて、表示情報を生成する。例えば、表示情報生成部26は、各領域Rの変状レベルの情報、総合評価レベルの情報、付帯設備7の変状度合いの情報を付帯設備7の画像の情報に関連付けた表示情報を生成することができる。また、表示情報生成部26は、各領域Rの変状レベルの情報に加え位置特定部24によって判定された付帯設備7の位置を示す情報を付帯設備7の画像の情報に関連付けた表示情報を生成することができる。表示情報生成部26は、生成した表示情報を制御部20からネットワーク5に接続された装置へ送信することもできる。
The display
表示処理部27は、表示情報生成部26によって生成された表示情報に基づいて、表示部3に画像を表示する。図12は、実施の形態1にかかる表示情報に基づいて表示処理部によって表示部に表示される表示画像の一例を示す図である。
The
図12に示す表示画像80には、構造物6の名称を表示する表示領域81と、走行型計測装置2による計測方向を表示する表示領域82と、撮像面を表示する表示領域83と、表示対象にする付帯設備7の名称を表示する表示領域84とが含まれる。撮像面は、構造物6のうち撮像部51によって撮像される領域である。
The display image 80 shown in FIG. 12 includes a
図12に示す例では、構造物6の名称として表示領域81に「トンネルA」の文字が表示され、走行型計測装置2の計測方向として表示領域82に「東→西」の文字が表示されている。また、図12に示す例では、表示領域83に「左側面」の文字が表示され、表示領域84に「照明機器」の文字が表示されている。
In the example shown in FIG. 12, the characters "tunnel A" are displayed in the
図12に示す表示画像80は、複数の撮像面の中から一つの撮像面を選択するためのリストボックスを表示させるボタン85と、複数種類の付帯設備7の中から表示させる付帯設備7の種別を選択するためのリストボックスを表示させるボタン86を含む。付帯設備状態評価装置1のユーザは、ボタン85へのユーザ操作によって撮像面を選択したり、ボタン86へのユーザ操作によって表示させる付帯設備7の種別を選択したりすることができる。制御部20は、ユーザ操作によって選択された撮像面の撮像画像の情報から、ユーザ操作によって選択された種別の付帯設備7の画像の情報を抽出し、抽出した付帯設備7の画像の情報に基づいて、上述した処理によって付帯設備7の変状状態を評価することができる。
The display image 80 shown in FIG. 12 has a
図6に示す走行型計測装置2では、複数の撮像面のうち左側面を撮像する撮像部51のみ図示しているが、走行型計測装置2には、構造物6の上面を撮像する不図示の撮像部と構造物6の右側面を撮像する不図示の撮像部とが搭載される。付帯設備状態評価装置1の制御部20は、撮像部51の撮像画像と同様に、上面を撮像する不図示の撮像部の撮像画像および右側面を撮像する不図示の撮像部の撮像画像を処理して、領域Rの変状レベルの判定および付帯設備7の変状度合いの判定などを行うことができる。
In the traveling
図12に示す表示画像80には、付帯設備7の付帯設備状態情報を示す付帯設備状態情報表示領域87が含まれる。付帯設備状態情報表示領域87には、付帯設備7の付帯設備ID、付帯設備7の位置を示す情報、付帯設備7の変状の総合評価値を示す情報、付帯設備7の画像に対する変状が占める割合を示す情報、および付帯設備7の画像を示す情報が付帯設備7毎に含まれる。
The display image 80 shown in FIG. 12 includes an incidental equipment status
例えば、図12に示す付帯設備ID「I001」の付帯設備7は、位置が「x4,y4,z4」であり、変状の総合評価値が「4」であり、変状が占める割合が「0.33」である。また、図12に示す付帯設備ID「I002」の付帯設備7は、位置が「x11,y11,z11」であり、変状の総合評価値が「2」であり、変状が占める割合が「0.11」である。これにより、付帯設備状態評価装置1のユーザは、構造物6のどの位置にある付帯設備7がどの程度の変状状態であるかを容易に把握することができる。また、図12に示す例では、付帯設備7の配列順で付帯設備IDが連番で割り当てられており、これによっても構造物6のどの位置にある付帯設備7がどの程度の変状状態であるかを把握することができる。
For example, the incidental equipment 7 having the incidental equipment ID “I001” shown in FIG. 12 has a position of “x 4 , y 4 , z 4 ” and a comprehensive evaluation value of the deformation of “4”, which is occupied by the deformation. The ratio is "0.33". Further, the incidental equipment 7 of the incidental equipment ID “I002” shown in FIG. 12 has a position of “x 11 , y 11 , z 11 ”, and the overall evaluation value of the deformation is “2”, which is occupied by the deformation. The ratio is "0.11". As a result, the user of the incidental equipment
また、付帯設備7の画像には、付帯設備7の画像を9個の領域Rに区画するための線と、9個の分割された領域Rのうち変状があると判定された領域Rに変状レベルが示される。これにより、付帯設備状態評価装置1のユーザは、例えば、付帯設備7のどの領域Rに変状が生じているか、およびどの領域Rが故障しやすいかなどを容易に把握することができる。
Further, in the image of the ancillary equipment 7, a line for dividing the image of the ancillary equipment 7 into nine areas R and an area R among the nine divided areas R determined to have a deformation are included. Deformation level is shown. As a result, the user of the incidental equipment
なお、図12に示す付帯設備7の画像では、各領域Rの変状レベルを文字で示しているが、表示情報生成部26は、各領域Rの変状レベルを、色または記号などで示すこともできる。例えば、表示情報生成部26は、各領域Rの変状レベルを領域Rの画像の濃度または領域Rの画像の色で表す表示情報を生成することができる。具体的には、表示情報生成部26は、変状レベルが低い領域Rほど元の画像よりも濃くなるように表示情報を生成することができる。これによっても、付帯設備7のどの領域Rに変状が生じているか、およびどの領域Rが故障しやすいかなどを容易に把握することができる。
In the image of the ancillary equipment 7 shown in FIG. 12, the deformation level of each area R is indicated by characters, but the display
また、表示情報生成部26は、変状レベルが低い領域Rほど元の画像よりも薄くなるように表示情報を生成したり、各領域Rの変状レベルを色と文字で表す表示情報を生成したりすることができる。これによっても、付帯設備7のどの領域Rに変状が生じているか、およびどの領域Rが故障しやすいかなどを容易に把握することができる。
Further, the display
また、表示情報生成部26は、レベル判定部35によって判定された各領域Rの変状レベルの平均値を示す文字、色または記号の情報を含む表示情報を生成することができる。表示処理部27は、各領域Rの変状レベルの平均値を示す文字、色または記号の情報を表示部3に表示することができる。これにより付帯設備状態評価装置1のユーザは、付帯設備7の種別毎に、どの領域Rに変状が生じやすいかなどを容易に把握することができる。
Further, the display
つづいて、付帯設備状態評価装置1の動作を、フローチャートを用いて説明する。図13は、実施の形態1にかかる付帯設備状態評価装置の制御部の処理の一例を示すフローチャートである。かかる処理は、例えば、ユーザ操作が付帯設備状態情報の表示要求である場合に開始される。
Next, the operation of the incidental equipment
図13に示すように、付帯設備状態評価装置1の制御部20は、記憶部10から撮像画像の情報を取得し(ステップS10)、取得した撮像画像の情報から付帯設備7の画像の情報を抽出する(ステップS11)。また、制御部20は、記憶部10から撮像画像の情報および関連情報を取得し、取得した撮像画像の情報および関連情報に基づいて、付帯設備7の位置を判定する(ステップS12)。
As shown in FIG. 13, the
次に、制御部20は、第1判定モードに設定されているか否かを判定する(ステップS13)。制御部20は、第1判定モードに設定されていると判定した場合(ステップS13:Yes)、付帯設備7の画像を複数の領域Rに分割し(ステップS14)、各領域Rが異常であるか否かを判定する(ステップS15)。そして、制御部20は、異常である領域Rの変状レベルを判定する(ステップS16)。
Next, the
制御部20は、第1判定モードに設定されていないと判定した場合(ステップS13:No)、すなわち、第2判定モードに設定されていると判定した場合、付帯設備7の画像の異常箇所を判定し(ステップS17)、かかる異常箇所を含む領域Rの変状レベルを判定する(ステップS18)。
When the
制御部20は、ステップS16の処理が終了した場合、またはステップS18の処理が終了した場合、付帯設備7の変状度合いを判定する(ステップS19)。制御部20は、付帯設備状態情報を含む表示情報を生成し(ステップS20)、かかる表示情報に基づいて、付帯設備状態情報を表示部3に表示して(ステップS21)、図13に示す処理を終了する。
When the process of step S16 is completed or the process of step S18 is completed, the
図14は、実施の形態1にかかる付帯設備状態評価装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図14に示すように、付帯設備状態評価装置1は、プロセッサ101と、メモリ102と、入出力回路103と、通信装置104とを備えるコンピュータを含む。
FIG. 14 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the incidental equipment state evaluation device according to the first embodiment. As shown in FIG. 14, the incidental equipment
プロセッサ101、メモリ102、入出力回路103、および通信装置104は、例えば、バス105によって互いにデータの送受信が可能である。通信部30は、通信装置104で実現される。記憶部10は、メモリ102によって実現される。プロセッサ101は、メモリ102に記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、入力受付部21、情報取得部22、付帯設備画像抽出部23、位置特定部24、状態評価部25、表示情報生成部26、および表示処理部27の機能を実行する。プロセッサ101は、例えば、処理回路の一例であり、CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processer)、およびシステムLSI(Large Scale Integration)のうち一つ以上を含む。
The
メモリ102は、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)、およびEEPROM(登録商標)(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)のうち一つ以上を含む。また、メモリ102は、コンピュータが読み取り可能なプログラムが記録された記録媒体を含む。かかる記録媒体は、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルメモリ、光ディスク、コンパクトディスク、およびDVD(Digital Versatile Disc)のうち一つ以上を含む。なお、付帯設備状態評価装置1は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)およびFPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路を含んでいてもよい。
The
以上のように、実施の形態1にかかる付帯設備状態評価装置1は、情報取得部22と、付帯設備画像抽出部23と、状態評価部25と、表示情報生成部26とを備える。情報取得部22は、構造物6の付帯設備7の画像と構造物6の画像とを含む撮像画像の情報を取得する。付帯設備画像抽出部23は、情報取得部22によって取得された撮像画像の情報から付帯設備7の画像の情報を抽出する。状態評価部25は、付帯設備画像抽出部23によって抽出された付帯設備7の画像の情報に基づいて、付帯設備7におけるメッシュ状に区画された複数の領域Rの各々の変状レベルを判定する。表示情報生成部26は、複数の領域Rの各々の変状レベルの情報を付帯設備7の画像の情報に関連付けた表示情報を生成する。これにより、点検員が付帯設備7に直接触れることなく、付帯設備7の点検を効率的に行うことができる。また、付帯設備7におけるメッシュ状に区画された複数の領域Rの各々の変状レベルを付帯設備7の画像の情報に関連付けて表示することができる。そのため、付帯設備7の点検員は、付帯設備7のどの箇所に問題があるかなどを容易に把握することができ、これによっても、点検員は付帯設備7の点検を効率的に行うことができる。
As described above, the incidental equipment
また、状態評価部25は、分割部31と、領域変状レベル判定部32とを備える。分割部31は、付帯設備7の画像を複数の領域Rに分割する。領域変状レベル判定部32は、分割部31によって分割された複数の領域Rの各々の画像の情報に基づいて、複数の領域Rの各々の変状レベルを判定する。付帯設備7の画像の情報に比べ各領域Rの画像の情報は情報量が少ないため、領域Rの変状レベルを容易に判定することができる。
Further, the
また、領域変状レベル判定部32は、異常判定部34と、レベル判定部35とを備える。異常判定部34は、分割部31によって分割された複数の領域Rの各々の画像の情報に基づいて、複数の領域Rの各々に異常があるか否かを判定する。レベル判定部35は、異常判定部34によって異常であると判定された領域Rの変状レベルを判定する。これにより、異常があると判定した領域Rのみの変状レベルを判定すればよいため、付帯設備状態評価装置1における処理負荷を軽減することができる。
Further, the region deformation
また、異常判定部34は、付帯設備7の画像の情報に基づいて、付帯設備7の異常箇所を判定する。レベル判定部35は、複数の領域Rのうち異常判定部34によって異常であると判定された異常箇所を含む領域Rの変状レベルを判定する。これにより、付帯設備7の画像を分割する処理を行うことなく、領域Rの変状レベルを判定することができる。
Further, the abnormality determination unit 34 determines the abnormality portion of the incidental equipment 7 based on the information of the image of the incidental equipment 7. The
また、レベル判定部35は、撮像画像に同一種別の付帯設備7の画像が複数含まれている場合に、複数の領域Rの各々について変状レベルの平均値を演算する。表示情報生成部26は、複数の領域Rの各々の変状レベルの情報に加え変状レベルの平均値の情報を付帯設備7の画像の情報に関連付けた表示情報を生成する。これにより、付帯設備7の種別毎に、どの領域Rに変状が生じやすいかなどを容易に把握することができる。
Further, the
また、状態評価部25は、複数の領域Rの各々の変状レベルに基づいて、付帯設備7単位の変状度合いを判定する総合評価部33を備える。表示情報生成部26は、複数の領域Rの各々の変状レベルの情報に加え付帯設備7単位の変状度合いの情報を付帯設備7の画像の情報に関連付けた表示情報を生成する。これにより、点検員は、各領域Rの変状レベルに加え、各領域Rの変状レベルによって求めた付帯設備7単位の変状度合いを把握することができる。
Further, the
また、付帯設備状態評価装置1は、構造物6における付帯設備7の位置を特定する位置特定部24を備える。撮像画像は、同一種別の付帯設備7の画像が複数含まれる画像である。表示情報生成部26は、複数の領域Rの各々の変状レベルの情報に加え付帯設備7の位置の情報を付帯設備7の画像の情報に関連付けた表示情報を生成する。これにより、例えば、同一種別の付帯設備7のうちどの位置の付帯設備7に変状が生じているかなどを容易に把握することができる。
Further, the incidental equipment
また、撮像画像は、走行型計測装置2に搭載された撮像部51が走行型計測装置2の走行時に繰り返し撮像して得られる画像である。位置特定部24は、撮像画像のうち付帯設備7の領域Rが撮像部51によって撮像された時刻に基づいて、複数の付帯設備7の各々の位置を特定する。これにより、複数の付帯設備7の各々の位置を精度よく特定することができる。
Further, the captured image is an image obtained by the
また、撮像画像は、走行型計測装置2に搭載された撮像部51が走行型計測装置2の走行時に繰り返し撮像して得られる画像である。位置特定部24は、撮像部51による撮像順に付帯設備7に識別情報を付与することで、複数の付帯設備7の各々の位置を特定する。これにより、例えば、同一種別の付帯設備7のうち何番目の位置にある付帯設備7に片場外生じているかなどを容易に把握することができる。
Further, the captured image is an image obtained by the
以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。 The configuration shown in the above-described embodiment shows an example of the content of the present invention, can be combined with another known technique, and is one of the configurations without departing from the gist of the present invention. It is also possible to omit or change the part.
1 付帯設備状態評価装置、2 走行型計測装置、3 表示部、4 入力部、5 ネットワーク、6 構造物、7,71,72,73,74 付帯設備、10 記憶部、11 撮像画像情報記憶部、12 関連情報記憶部、13 付帯設備情報記憶部、20 制御部、21 入力受付部、22 情報取得部、23 付帯設備画像抽出部、24 位置特定部、25 状態評価部、26 表示情報生成部、27 表示処理部、30 通信部、31 分割部、32 領域変状レベル判定部、33 総合評価部、34 異常判定部、35 レベル判定部、41 撮像画像情報テーブル、42 関連情報テーブル、43 付帯設備情報テーブル、51 撮像部、80 表示画像、81,82,83,84 表示領域、85,86 ボタン、87 付帯設備状態情報表示領域、R,R1〜R9 領域。 1 Ancillary equipment status evaluation device, 2 Traveling type measuring device, 3 Display unit, 4 Input unit, 5 Network, 6 Structure, 7, 7 1 , 7 2 , 7 3 , 7 4 Ancillary equipment, 10 Storage unit, 11 Imaging Image information storage unit, 12 Related information storage unit, 13 Ancillary equipment information storage unit, 20 Control unit, 21 Input reception unit, 22 Information acquisition unit, 23 Ancillary equipment image extraction unit, 24 Position identification unit, 25 Status evaluation unit, 26 Display information generation unit, 27 display processing unit, 30 communication unit, 31 division unit, 32 area deformation level determination unit, 33 comprehensive evaluation unit, 34 abnormality determination unit, 35 level determination unit, 41 captured image information table, 42 related information Table, 43 incidental equipment information table, 51 imaging unit, 80 display image, 81, 82, 83, 84 display area, 85, 86 buttons, 87 incidental equipment status information display area, R, R1 to R9 area.
Claims (11)
前記情報取得部によって取得された前記撮像画像の情報から前記付帯設備の画像の情報を抽出する付帯設備画像抽出部と、
前記付帯設備画像抽出部によって抽出された前記付帯設備の画像の情報に基づいて、前記付帯設備におけるメッシュ状に区画された複数の領域の各々の変状レベルを判定する状態評価部と、
前記複数の領域の各々の変状レベルの情報を前記付帯設備の画像の情報に関連付けた表示情報を生成する表示情報生成部と、を備える
ことを特徴とする付帯設備状態評価装置。 An information acquisition unit that acquires information on a captured image including an image of ancillary equipment of a structure and an image of the structure.
Ancillary equipment image extraction unit that extracts image information of the ancillary equipment from the information of the captured image acquired by the information acquisition unit, and
Based on the information of the image of the ancillary equipment extracted by the ancillary equipment image extraction unit, a state evaluation unit that determines the deformation level of each of a plurality of regions divided in a mesh shape in the ancillary equipment.
Ancillary equipment state evaluation device comprising: a display information generation unit which generates display information which associates the information of the deformation level of each of the plurality of regions with the information of the image of the ancillary equipment.
前記付帯設備の画像を前記複数の領域に分割する分割部と、
前記分割部によって分割された前記複数の領域の各々の画像の情報に基づいて、前記複数の領域の各々の変状レベルを判定する領域変状レベル判定部と、を備える
ことを特徴とする請求項1に記載の付帯設備状態評価装置。 The state evaluation unit
A division portion that divides the image of the ancillary equipment into the plurality of areas, and
A claim comprising a region deformation level determination unit for determining the deformation level of each of the plurality of regions based on the information of each image of the plurality of regions divided by the division unit. Item 2. Ancillary equipment condition evaluation device according to item 1.
前記分割部によって分割された前記複数の領域の各々の画像の情報に基づいて、前記複数の領域の各々に異常があるか否かを判定する異常判定部と、
前記異常判定部によって異常であると判定された領域の変状レベルを判定するレベル判定部と、を備える
ことを特徴とする請求項2に記載の付帯設備状態評価装置。 The area deformation level determination unit
An abnormality determination unit that determines whether or not there is an abnormality in each of the plurality of regions based on the information of each image of the plurality of regions divided by the division unit.
The incidental equipment state evaluation device according to claim 2, further comprising a level determination unit for determining a deformation level of a region determined to be abnormal by the abnormality determination unit.
前記付帯設備の画像の情報に基づいて、前記付帯設備の異常箇所を判定する異常判定部と、
前記複数の領域のうち前記異常判定部によって異常であると判定された異常箇所を含む領域の変状レベルを判定するレベル判定部と、を備える
ことを特徴とする請求項1に記載の付帯設備状態評価装置。 The state evaluation unit
An abnormality determination unit that determines an abnormal part of the ancillary equipment based on the information of the image of the ancillary equipment, and
The ancillary equipment according to claim 1, further comprising a level determination unit for determining the deformation level of the region including the abnormality portion determined to be abnormal by the abnormality determination unit among the plurality of regions. Condition evaluation device.
前記撮像画像に同一種別の前記付帯設備の画像が複数含まれている場合に、前記複数の領域の各々について前記変状レベルの平均値を演算し、
前記表示情報生成部は、
前記複数の領域の各々の変状レベルの情報に加え前記変状レベルの平均値の情報を前記付帯設備の画像の情報に関連付けた表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項3または4に記載の付帯設備状態評価装置。 The level determination unit
When the captured image contains a plurality of images of the incidental equipment of the same type, the average value of the deformation level is calculated for each of the plurality of regions.
The display information generation unit
According to claim 3 or 4, in addition to the information on the deformation level of each of the plurality of regions, the information on the average value of the deformation level is associated with the information on the image of the ancillary equipment to generate display information. The described incidental equipment condition evaluation device.
前記複数の領域の各々の変状レベルに基づいて、前記複数の領域を含む前記付帯設備単位の変状度合いを判定する総合評価部を備え、
前記表示情報生成部は、
前記複数の領域の各々の変状レベルの情報に加え前記付帯設備単位の変状度合いの情報を前記付帯設備の画像の情報に関連付けた表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項1から5のいずれか一つに記載の付帯設備状態評価装置。 The state evaluation unit
A comprehensive evaluation unit for determining the degree of deformation of the incidental equipment unit including the plurality of regions based on the deformation level of each of the plurality of regions is provided.
The display information generation unit
Claims 1 to 5 include generating display information in which information on the degree of deformation of the incidental equipment unit is associated with information on an image of the incidental equipment in addition to information on the deformation level of each of the plurality of regions. Ancillary equipment condition evaluation device according to any one of.
前記撮像画像は、同一種別の付帯設備の画像が複数含まれる画像であり、
前記表示情報生成部は、
前記複数の領域の各々の変状レベルの情報に加え前記付帯設備の位置の情報を前記付帯設備の画像の情報に関連付けた表示情報を生成する
ことを特徴とする請求項6に記載の付帯設備状態評価装置。 A position specifying part for specifying the position of the ancillary equipment in the structure is provided.
The captured image is an image including a plurality of images of ancillary equipment of the same type.
The display information generation unit
The ancillary equipment according to claim 6, wherein in addition to the information on the deformation level of each of the plurality of regions, the information on the position of the ancillary equipment is associated with the information on the image of the ancillary equipment to generate display information. Condition evaluation device.
前記位置特定部は、
前記撮像画像のうち前記付帯設備の領域が前記撮像部によって撮像された時刻に基づいて、複数の前記付帯設備の各々の位置を特定する
ことを特徴とする請求項7に記載の付帯設備状態評価装置。 The captured image is an image obtained by repeatedly capturing an image captured by an imaging unit mounted on the traveling type measuring device while the traveling type measuring device is traveling.
The position specifying part is
The incidental equipment state evaluation according to claim 7, wherein the position of each of the plurality of incidental equipments is specified based on the time when the region of the incidental equipment in the captured image is imaged by the imaging unit. apparatus.
前記位置特定部は、
複数の前記付帯設備の各々に前記撮像部による撮像順に識別情報を付与することで、複数の前記付帯設備の各々の位置を特定する
ことを特徴とする請求項7に記載の付帯設備状態評価装置。 The captured image is an image obtained by repeatedly capturing an image captured by an imaging unit mounted on the traveling type measuring device while the traveling type measuring device is traveling.
The position specifying part is
The ancillary equipment state evaluation apparatus according to claim 7, wherein identification information is given to each of the plurality of ancillary equipment in the order of imaging by the imaging unit to specify the position of each of the plurality of ancillary equipment. ..
構造物の付帯設備の画像と前記構造物の画像とを含む撮像画像の情報を取得する情報取得ステップと、
前記情報取得ステップによって取得された前記撮像画像の情報から前記付帯設備の画像の情報を抽出する付帯設備画像抽出ステップと、
前記付帯設備画像抽出ステップによって抽出された前記付帯設備の画像の情報に基づいて、前記付帯設備におけるメッシュ状に区画された複数の領域の各々の変状レベルを判定する状態評価ステップと、
前記複数の領域の各々の変状レベルの情報を前記付帯設備の画像の情報に関連付けた表示情報を生成する表示情報生成ステップと、を含む
ことを特徴とする付帯設備状態評価方法。 Ancillary equipment condition evaluation method executed by a computer
An information acquisition step for acquiring information on a captured image including an image of ancillary equipment of a structure and an image of the structure, and
Ancillary equipment image extraction step for extracting image information of the ancillary equipment from the information of the captured image acquired by the information acquisition step, and
Based on the information of the image of the ancillary equipment extracted by the ancillary equipment image extraction step, a state evaluation step of determining the deformation level of each of a plurality of regions divided in a mesh shape in the ancillary equipment, and a state evaluation step.
A method for evaluating ancillary equipment state, which comprises a display information generation step of generating display information in which information on the deformation level of each of the plurality of regions is associated with image information of the ancillary equipment.
前記情報取得ステップによって取得された前記撮像画像の情報から前記付帯設備の画像の情報を抽出する付帯設備画像抽出ステップと、
前記付帯設備画像抽出ステップによって抽出された前記付帯設備の画像の情報に基づいて、前記付帯設備におけるメッシュ状に区画された複数の領域の各々の変状レベルを判定する状態評価ステップと、
前記複数の領域の各々の変状レベルの情報を前記付帯設備の画像の情報に関連付けた表示情報を生成する表示情報生成ステップと、をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする付帯設備状態評価プログラム。 An information acquisition step for acquiring information on a captured image including an image of ancillary equipment of a structure and an image of the structure, and
Ancillary equipment image extraction step for extracting image information of the ancillary equipment from the information of the captured image acquired by the information acquisition step, and
Based on the information of the image of the ancillary equipment extracted by the ancillary equipment image extraction step, a state evaluation step of determining the deformation level of each of a plurality of regions divided in a mesh shape in the ancillary equipment, and a state evaluation step.
An incidental equipment state evaluation program characterized by causing a computer to execute a display information generation step of generating display information in which information on the deformation level of each of the plurality of regions is associated with image information of the incidental equipment.
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