JP2021039390A - 道路状況計測装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】狭あい道路の道路幅、勾配、路側施設の傾き等を写真の画像処理で計測出来るようにする。【解決手段】ＨＤＤ１８には、計測対象道路の主として路面を所定の重複率以上で撮影した複数の路面写真４０と、計測対象道路の主として路側を所定の重複率以上で撮影した複数の路側写真４２が格納される。ＣＰＵ１２の点群生成機能３０は、路面写真４０及び路側写真４２から、マッチング、相互標定及び絶対標定により計測対象道路の路面及び路側施設の３次元位置を示す点群データ４４を生成する。画像生成機能３２は、点群データ４４から計測対象道路の路面及び路側施設を含むオルソ画像を生成する。ＣＰＵ１２は、オペレータの指示及び画像処理により、計測対象道路の路側端を規定する両側の外形線、路面の中心線、道路幅、勾配、路面の凹凸、電柱や塀等の路側施設の傾きを検出する。【選択図】 図１

Description

本発明は、道路幅及び勾配等の道路状況を画像処理により計測する道路状況計測装置、方法及びプログラムに関する。

自治体にとって道路の維持管理は道路行政上、重要な業務である。一般的に、道路の維持管理は、道路施設（照明灯、ガードレール、道路ミラー、防護柵、標識、電柱、側溝、側溝蓋）の保守、道路の草刈り、路面清掃、街路樹の整備（剪定、枯れ木の除去、肥料撒き、殺虫剤散布）、路面の穴補修、マンホールと路面の段差（騒音・振動の発生源）の解消、路上駐車、放置自転車及び花壇・植木鉢等の不法使用・占有の解消、並びにブロック塀の倒壊危険性等と、多岐にわたる。木造住宅密集地域には火災・地震等の災害対策も必要となる。

従来、自治体職員または調査依頼を受けた調査員が現地調査の上、コンピュータ上の道路管理システムの各項目に調査結果を入力している。道路と路側施設の現状を管理する手段として、対象道路ごとに種々の要素についての現況を記録出来るようにした道路管理システムが、特許文献１に記載されている。

公共測量座標系上の位置座標は、例えば、自動車にカメラを搭載して対象道路を走行しながら正面を連続的ないしは間欠的に撮影し、得られた複数の画像に写真測量技術を応用して計測出来る。例えば、８０％以上の重複率で撮影した複数の画像をマッチングすることで被写体各部の３次元位置を決定できる３次元形状復元技術ＳｆＭ(Structure From Motion）が知られている（非特許文献１，２）。なお、この技術では、同時に、撮影に使用したカメラの三次元位置と撮影光軸の傾きも計算出来る。

特開２０１７−１１７３２３号公報

写真測量とリモートセンシング「解説:Structure from Motion (SfM) 第一回SfMの概要とバンドル調整」 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｊｓｔａｇｅ．ｊｓｔ．ｇｏ．ｊｐ／ａｒｔｉｃｌｅ／ｊｓｐｒｓ／５５／３／５５＿２０６／＿ｐｄｆ 写真測量とリモートセンシング「解説:Structure from Motion (SfM) 第三回SfMによる三次元形状復元ソフトウェアについて」 ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｊｓｔａｇｅ．ｊｓｔ．ｇｏ．ｊｐ／ａｒｔｉｃｌｅ／ｊｓｐｒｓ／５５／５／５５＿３２１／＿ｐｄｆ

狭あい道路（幅員４メートル未満の道路で、一般交通の用に供されているもの）の場合、道路と私有地との官民境界未確定、道路後退や隅切り部等での所有者不明、建築等開発行為に伴う道路位置の未確定等の問題もあり、道路境界を継続的に計測する必要がある。消防車等の緊急車両の通行可否と自動車・自転車通行時の歩行者安全性の観点で、道路幅、路側施設（電柱やガードレール）の有無等を調査する必要がある。豪雨による水害対策として、道路方向（縦方向）及び横方向の傾斜状況、排水状況及び路面状態等を調査する必要がある。防災上からは、道路に面したブロック塀や擁壁の倒壊可能性及び路側施設の破損状況も記録しておく必要がある。

これら調査項目の多くは現地調査が欠かせないが、調査に掛けられる人的・時間的制約等から、作業効率の向上が望まれる。特に、測量が必要な複数の調査項目について現地での測量を省略出来ると、効率が格段に向上する。狭あい道路の場合、道路幅が一定でないことが多く、縦方向及び横方向の勾配も多様であることから、幹線道路のような単調な道路以上に細かいデータ収集が必要になる。

本発明は、道路状況、特に狭あい道路の道路状況をコンピュータの画像処理により細かく計測出来る道路状況計測装置、方法及びプログラムを提示することを目的とする。

本発明に係る道路状況計測装置は、計測対象道路の主として路面を所定の重複率以上で撮影した複数の路面写真と、当該計測対象道路の主として路側を所定の重複率以上で撮影した複数の路側写真とから、当該計測対象道路の道路状況を計測する道路状況計測装置であって、オペレータの指示を受け入れる操作手段と、当該路面写真及び当該路側写真から、マッチング、相互標定及び絶対標定により当該計測対象道路の路面及び路側施設の３次元位置を示す点群データを生成する点群生成手段と、当該点群データから当該計測対象道路の路面及び路側施設を含むオルソ画像を生成する画像生成手段と、当該オルソ画像に対するオペレータの指示に従い、当該計測対象道路の路面の路側端を規定する両側の外形線を決定する路面外形決定手段と、当該オペレータの指示と当該両側の外形線に従い、当該計測対象道路の路面の中心線を決定する中心線決定手段と、当該路面外形決定手段により決定される両側の外形線に従い、当該計測対象道路の最大道路幅及び最小道路幅を決定する道路幅決定手段と、当該中心線に沿う方向の縦勾配値及び当該中心線に直交する方向の横勾配値を当該中心線に沿って順次、探索し、最大縦勾配値と最大横勾配値を決定する勾配決定手段と、当該点群データを参照し、当該中心線に沿って平均路面に対する所定以上の深さ・高さの凹凸を検出する路面平坦性決定手段と、当該対象道路の路側の当該点群データから斜面部分を検出し、当該斜面部分の形状から当該斜面を構成する路側施設の種別を判定する路側施設決定手段とを具備することを特徴とする。

本発明に係る道路状況計測方法は、コンピュータが、計測対象道路の主として路面を所定の重複率以上で撮影した複数の路面写真と、当該計測対象道路の主として路側を所定の重複率以上で撮影した複数の路側写真とから、マッチング、相互標定及び絶対標定により当該計測対象道路の路面及び路側施設の３次元位置を示す点群データを生成する点群生成ステップと、当該コンピュータが、当該点群データから当該計測対象道路の路面及び路側施設を含むオルソ画像を生成する画像生成ステップと、当該コンピュータが、当該オルソ画像に対するオペレータの指示に従い、当該計測対象道路の路面の路側端を規定する両側の外形線を決定する路面外形決定ステップと、当該コンピュータが、当該オペレータの指示と当該両側の外形線に従い、当該計測対象道路の路面の中心線を決定する中心線決定ステップと、当該コンピュータが、当該両側の外形線に従い、当該計測対象道路の最大道路幅及び最小道路幅を決定する道路幅決定ステップと、当該コンピュータが、当該中心線に沿う方向の縦勾配値及び当該中心線に直交する方向の横勾配値を当該中心線に沿って順次、探索し、最大縦勾配値と最大横勾配値を決定する勾配決定ステップと、当該コンピュータが、当該点群データを参照し、当該中心線に沿って平均路面に対する所定以上の深さ・高さの凹凸を検出する路面平坦性決定ステップと、当該コンピュータが、当該対象道路の路側の当該点群データから斜面部分を検出し、当該斜面部分の形状から当該斜面を構成する路側施設の種別を判定する路側施設決定ステップとを具備することを特徴とする。

本発明に係る道路状況計測プログラムは、計測対象道路の主として路面を所定の重複率以上で撮影した複数の路面写真と、当該計測対象道路の主として路側を所定の重複率以上で撮影した複数の路側写真とから、当該計測対象道路の道路状況を計測するコンピュータプログラムであって、コンピュータを、当該路面写真及び当該路側写真から、マッチング、相互標定及び絶対標定により当該計測対象道路の路面及び路側施設の３次元位置を示す点群データを生成する点群生成手段と、当該点群データから当該計測対象道路の路面及び路側施設を含むオルソ画像を生成する画像生成手段と、当該オルソ画像に対するオペレータの指示に従い、当該計測対象道路の路面の路側端を規定する両側の外形線を決定する路面外形決定手段と、当該オペレータの指示と当該両側の外形線に従い、当該計測対象道路の路面の中心線を決定する中心線決定手段と、当該路面外形決定手段により決定される両側の外形線に従い、当該計測対象道路の最大道路幅及び最小道路幅を決定する道路幅決定手段と、当該中心線に沿う方向の縦勾配値及び当該中心線に直交する方向の横勾配値を当該中心線に沿って順次、探索し、最大縦勾配値と最大横勾配値を決定する勾配決定手段と、当該点群データを参照し、当該中心線に沿って平均路面に対する所定以上の深さ・高さの凹凸を検出する路面平坦性決定手段と、当該対象道路の路側の当該点群データから斜面部分を検出し、当該斜面部分の形状から当該斜面を構成する路側施設の種別を判定する路側施設決定手段として機能させるための道路状況計測プログラムである。

本発明によれば、狭あい道路の道路幅、勾配、路側施設の傾き等を写真の画像処理で定量的に計測でき、これにより道路管理の負担を大幅に軽減出来る。

本発明の一実施例の概略構成ブロック図である。 道路管理データベースの構成例である。 本実施例のメインプログラムのフローチャートである。 本実施例の道路幅決定プログラムのフローチャートである。 本実施例の勾配決定プログラムのフローチャートである。 本実施例の路面平坦性決定プログラムのフローチャートである。 本実施例の路側施設検出プログラムのフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明の実施例を詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施例の概略構成ブロック図である。図１に示す道路状況計測装置の実施例は、コンピュータ１０上で動作するコンピュータプログラムにより実現される。

コンピュータ１０のＣＰＵ１２、ＲＯＭ１４及びＲＡＭ１６を具備し、ＲＯＭ１４には、コンピュータ１０の動作に必要な固定定数等が格納され、補助記憶であるＨＤＤ１８には、オペレーティングシステム及び本実施例の機能を実現する道路状況計測プログラムを含む種々のコンピュータプログラムが格納されている。ＣＰＵ１２は、ＨＤＤ１８に格納されるコンピュータプログラムをＲＡＭ１６に読み込み、実行することで、後述する道路状況計測の諸機能を実現する。

表示装置２０は、液晶表示パネル（ＬＣＤ）からなり、写真画像を表示可能であり、道路管理データ入力支援のための種々の操作画面及び途中経過の種々の画像を表示できる。マウス２２及びキーボードは、コンピュータ１０のオペレータが種々の指示をＣＰＵ１２に入力するための操作手段である。

通信装置２６は、公衆電話網及びデータ通信網等で構成されるネットワーク５０を介してインターネット上の種々のサーバに接続可能であり、種々のデータを送受信出来る。通信装置２６は、現地調査で撮影された多数の写真画像を取り込み、ＨＤＤ１８に格納するのに使用される。

理解を容易にするために、スタンドアローンのコンピュータ１０により実施例を説明するが、ＨＤＤ１８の一部のデータは、インターネット上のサーバに格納されても良い。すなわち、ＨＤＤ１８の機能の一部または全部は、インターネット上のサーバで置換可能である。

ＣＰＵ１２上で動作する道路状況計測プログラムは、点群生成機能３０、画像生成機能３２、路面形状生成機能３４及び勾配計算機能３６を実現する。これら機能３０〜３６の詳細は後述する。

コンピュータ１０は、通信装置２６及びネットワーク５０を介してインターネット上の道路管理データベース（ＤＢ）５２に接続する。道路管理データベース５２は、注目地域の道路（路線）ごとに、複数の調査項目についてその評価値を記録し保持するものである。図２は、道路管理データベースの構成例を示す。路線Ｎｏは路線を特定する番号であり、少なくとも道路管理データベース５２上ではユニークである。道路種別は、当該道路が、５：国道、４：主要地方道、３：都道府県道、２：市区町村道及び１：私道のいずれであるかを示す。指定道路年度は、建築基準法第４２条第１項の道路のうち、特定の法律に基づく幅員４ｍ以の指定された年度を示す。本発明の理解には不要であるので、詳細は省略する。

道路管理データベース５２はその管理上、調査項目１〜Ｎ以外に、調査担当者、調査日時及び視点（運転者視点か歩行者視点か）等の欄を有し、その道路に関して撮影した静止画データ及び動画データを埋め込む欄を有する。各路線の調査担当者と視点の項目には、現地調査の開始時に調査担当者が入力した調査担当者氏名及び視点識別情報を転記すればよく、調査日時にはタイマが出力する現在日時データを転記すれば良い。

調査項目１〜Ｎは、歩行者及び運転者が利用する際の満足度及び利用を損なう影響度を判定するのに役立つ要素である。例えば、調査項目１〜Ｎは、最大・最小車道幅員、最大・最小歩道幅員、縦勾配、横勾配、路面凹凸、路面ひび割れ、路面わだち、視距（ドライバーが道路上で見通すことができる距離）、歩道等建築障害、排水状況、擁壁・法面状況、電信柱状況、道路上空看板、店舗等の日除け、樹木状況及び交通量などがありうる。道路管理者は、このような多くの調査項目のなかから必要に応じて選択した調査項目を、道路管理データベース５２に設定する。

本実施例は、調査対象道路について、道路幅、縦勾配、横勾配、路面平坦性及び路側設備の傾き・高さの道路状況データを、路面写真及び路側写真の画像処理により定量計測し、道路管理データベース５２の対応する項目に入力する。

現地調査員は、現地撮影の前に、調査対象道路に対し公共地図座標系の位置基準となる標定点を設置し、その標定点を測量して、公共測量座標系上の位置座標を決定しておく。さらに、計測制度の確認のために、検証点を設置し測量する。

現地調査の道具として、路面を主として撮影するデジタルカメラ（路面用カメラ）と、路側にある擁壁、電柱、ブロック塀，ガードレール、側溝等の路側施設を主として撮影するデジタルカメラ（路側用カメラ）を載せた台車を用意する。現地調査員は、その台車を調査対象道路の端から端に押して移動させ、その移動の間、隣接する写真間で８０％以上（好ましくは９０％以上）の重複率となるように間欠的に路面と路側施設をスチル撮影する。路面用カメラは路面を主として撮影するように、光軸を前向きで若干、下向きにし、路側用カメラは、光軸を前向きで若干、下向きにしつつ、例えば正面から３０度ないし４５度程度、右向きに向ける。現地調査員は、路面用カメラで撮影された多数の路面写真と、路側用カメラで撮影された多数の路側写真を、通信装置２６を介してＨＤＤ１８に路面写真４０及び路側写真４２として格納する。

図３は、ＣＰＵ１２上で動作する道路状況計測プログラムのメインフローのフローチャートである。コンピュータ１０のオペレータは、道路状況計測プログラムを起動する。これにより、ＣＰＵ１２は、機能３０〜３６を実現する手段として機能する。

点群生成機能３０は、ＨＤＤ１８に格納された路面写真４０及び路側写真４２と、これら写真に写り込んだ標定点の位置座標データを用いて、ＳｆＭによる三次元形状復元ソフトウエアにより、撮影視野内の三次元位置データ｛Ｐｉ（ｘ，ｙ，ｚ）｝を生成し、ＨＤＤ１８に点群データ４４として格納する（Ｓ１）。

具体的には、点群生成機能３０は、三次元形状復元処理（ＳｆＭ）により路面写真４０及び路側写真４２の各画像の特徴点を多数抽出し、隣接して撮影された２以上の写真画像をマッチングすることで、撮影に使用した各カメラ（路面用カメラ及び路側用カメラ）の相対的な三次元位置と傾きを決定する。これを相互標定という。点群生成機能３０は更に、撮影視野内に含まれる標定点を参照して、相互標定による相対的な三次元位置を、公共測量座標系上の３次元位置に変換する。これを絶対標定という。

隣り合う画像の重畳率を８０％以上とすることで、写真画像の高いマッチング精度を実現出来る。対象物（道路、擁壁、電柱等）に対して任意な測定間隔（実際には画像の画素間隔）を設定し、２画素または４画素毎に画像に写っている全ての対象を三次元計測する。このようにして得られた三次元の点の集まりを「点群データ」という。点群データは、路面、側溝及び路側施設の三次元位置を表現する。

ＣＰＵ１２は、画像生成機能３２によるテクスチャマッピングにより、路面写真４０、路側写真４２及び点群データ４４から道路の路面と路側の一部を所定角度で見下ろした三次元画像を生成する（Ｓ２）。ＣＰＵ１２は、生成した三次元画像を必要により表示装置２０に表示する。

ＣＰＵ１２は、オペレータに、表示装置２０に表示されるオルソ画像（正射投影画像）上で、対象道路の路面外縁上の複数の点を指定させ、ＣＰＵは指定された複数の点を接続して、対象道路の路面形状を示す左右の外形線を生成する（Ｓ３）。画像認識技術及び点群データ処理技術によりＣＰＵ１２が補助的に縁石等の外形線（候補）を生成し、オペレータが目視で表示装置２０の画面上で修正するようにしてもよい。例えば、ＣＰＵ１２は、路側写真４２から縁石等の２Ｄエッジ（段差）を抽出し、点群データ４４から縁石等の３Ｄエッジを抽出し、これらの抽出結果を組み合わせて、縁石等の外形線を抽出する。

ＣＰＵ１２は、Ｓ３で生成した左右の外形線間で距離的に中間に位置する点を対象道路の路面中間点とし、これら路面中間点と対象道路の両出入口端の中間点とを接続して、対象道路の中心線とする（Ｓ４）。オペレータは、このように決定された中心線の修正を表示装置２０に表示されるオルソ画像上で指示出来る。

中心線を決定する別の方法として、ステップＳ３で生成される外形線を参照せずに、オペレータが表示装置２０に表示されるオルソ画像上で対象道路の中心線を決定しても良い。例えば、オペレータは、表示装置２０に表示されるオルソ画像上で、マウス２２により対象道路の両出入口端の中間点と、当該両出入口端の中間点間で路面上に１以上の路面中間点を指定する。ＣＰＵ１２は、両出入口端の中間点間で、路面上で指定された１以上の路面中間点を接続して、対象道路の中心線とする。

狭あい道路の場合、道路の左右の側端を明確には決定しにくいことから、オペレータのマニュアルによる指定が有効であり、精度を得やすいことがある。他方、路側にブロック塀、擁壁またはガードレールがある場合、道路の側端を決定しやすく、このような場合、画像処理でエッジ抽出により側端線を外形線として決定でき、決定した左右の側端線の中間を中心線として決定できる。コンピュータ処理による外形線及び中心線の決定を先ず試行し、これが難しいか間違いが多い場合にオペレータの指定操作を伴うマニュアル決定に移行するようにしてもよい。

ステップＳ４の後、ＣＰＵ１２は、オペレータの指示に従い又は所定の順番で、調査道路の所定の項目について定量解析を実行する（Ｓ５〜Ｓ１５）。本実施例では、ＣＰＵ１２は、道路幅（Ｓ５）、縦方向及び横方向の勾配（傾斜）（Ｓ６）、路面平坦性（Ｓ７）、及び路側施設（擁壁、電柱及びブロック塀等）の高さや傾き（Ｓ８）を、一括（Ｓ９，Ｓ１５）でも個別（Ｓ１１〜Ｓ１４）でも計算できる。ＣＰＵ１２は、どの要素を計算するかをオペレータに選択させるメニューを表示装置２０の画面上に表示する。

オペレータがメニュー画面の「道路幅」を指示した場合（Ｓ５）、ＣＰＵ１２は、道路幅決定関数により道路幅（単位：ｍ）を決定する（Ｓ１１）。図４は、道路幅決定関数（Ｓ１１）の詳細なフローチャートを示す。

ＣＰＵ１２は先ず、道路幅の最大値と最小値の変数（最大道路幅と最小道路幅）を適当な値で初期化する（Ｓ２１）。例えば、最大道路幅をゼロ値とし、最小道路幅を通常はありえない大きな値にする。

ＣＰＵ１２は、対象道路の端付近で中心線上の位置を指定し（Ｓ２２）、この指定位置で道路幅を計算する（Ｓ２３）。例えば、指定位置で中心線に直交する直線の、両側の側端線間の距離を道路幅とする。

ＣＰＵ１２は、Ｓ２３で計算した道路幅を最大道路幅及び最小道路幅と比較し、この比較に従い最大道路幅及び最小道路幅を更新する（Ｓ２４）。Ｓ２３で計算した道路幅が最大道路幅を越える場合には、Ｓ２３で計算した道路幅を最大道路幅とする。また、Ｓ２３で計算した道路幅が最小道路幅未満の場合には、Ｓ２３で計算した道路幅を最小道路幅とする。ＣＰＵ１２は、最小道路幅及び最大道路幅が更新された場合、それぞれの道路幅方向の両端の位置座標をＲＡＭ１６またはＨＤＤ１８に一時記憶する。

ＣＰＵ１２は、指定位置を中心線に沿って所定距離Δｄだけ移動する（Ｓ２５）。所定距離Δｄは任意に設定可能であり、初期値（例えば１ｍ）またはオペレータの指定する値に設定される。

ＣＰＵ１２は、移動後の指定位置が対象道路の道路端を越えているかどうかを調べる（Ｓ２６）。移動後の指定位置が対象道路の道路端を越えていない場合（Ｓ２６）、ＣＰＵ１２は、Ｓ２３に戻り、Ｓ２３以降を繰り返す。これにより、所定距離Δｄごとの道路幅を調べ、対象道路の最大道路幅と最小道路幅を決定出来る。移動後の指定位置が対象道路の道路端を越えている場合（Ｓ２６）、ＣＰＵ１２は、最大道路幅と最小道路幅を戻り値にセットして（Ｓ２７）、呼出し元である図３に示すフローに戻る。

対象道路の最大道路幅及び最小道路幅が決まると、ＣＰＵ１２は、自動的にまたはオペレータの指示に従い、最小道路幅の道路幅方向の両端の位置座標を用いて、オルソ画像に重ねて最大道路幅を示す線と最小道路幅を示す線を描画する。これにより、オペレータは対象道路の最大幅と最小幅を視覚的に確認出来る。

オペレータがメニュー画面の「勾配」を指示した場合（Ｓ６）、ＣＰＵ１２は勾配計算機能３６を使って、対象道路の縦方向（道路進行方向）と横方向（道路幅方向）の最大勾配（傾斜角度）を決定する（Ｓ１２）。図５は、勾配決定関数（Ｓ１２）の詳細なフローチャートを示す。

ＣＰＵ１２（勾配計算機能３６）は先ず、計算結果の最大値を格納する縦勾配値（道路進行方向の勾配値）と横勾配値（道路幅方向の勾配値）をゼロ値で初期化する（Ｓ３１）。ゼロ値は水平を意味する。

ＣＰＵ１２は、対象道路の端付近で中心線上の位置を指定し（Ｓ３２）、ＣＰＵ１２（勾配計算機能３６）は、この指定位置と中心線に添った所定距離の位置との間で縦方向の勾配（傾斜角度）を計算する（Ｓ３３）。勾配を計算する２点の三次元座標値は、近くの点群データから補完して取得する。例えば、その２点間で水平距離と高度差で勾配を角度として計算する。ＣＰＵ１２（勾配計算機能３６）は、計算した縦方向の勾配が縦勾配値より大きい場合には縦勾配値を計算値で更新する（Ｓ３４）。より具体的に説明すると、ＣＰＵ１２（勾配計算機能３６）は、計算した縦方向の勾配と縦勾配値とを絶対値で比較し、計算した縦方向の勾配が縦勾配値より大きければ、計算した縦方向の勾配を縦勾配値に代入し、計算した縦方向の勾配が縦勾配値以下であれば、縦勾配値を維持する。ＣＰＵ１２（勾配計算機能３６）は、縦勾配値を更新したとき、この縦勾配値の対象道路上の位置座標をＲＡＭ１６またはＨＤＤ１８に縦勾配値に対応付けて一時記憶する。

ＣＰＵ１２（勾配計算機能３６）は、対象道路の中心線上の指定位置から所定の横幅の２点間で横方向の勾配（傾斜角度）を計算する（Ｓ３５）。勾配を計算する２点の三次元座標値は、近くの点群データから補完して取得する。例えば、その２点間で水平距離と高度差で勾配を角度として計算する。ＣＰＵ１２（勾配計算機能３６）は、計算した横方向の勾配が横勾配値より大きい場合には、横勾配値を計算値で更新する（Ｓ３６）。より具体的に説明すると、ＣＰＵ１２（勾配計算機能３６）は、計算した横方向の勾配値と横勾配値とを絶対値で比較し、計算した横方向の勾配が横勾配値より大きい場合、計算した横方向の勾配で横勾配値を置換し、計算した横方向の勾配が横勾配値以下であれば、横勾配値を維持する。ＣＰＵ１２（勾配計算機能３６）は、横勾配値を更新したとき、この横勾配値の対象道路上の位置座標をＲＡＭ１６またはＨＤＤ１８に横勾配値に対応付けて一時記憶する。

なお、勾配計算機能３６は、中心線上の注目点から任意の方向の断面形状を断面形状生成機能３４により形成させ、当該断面形状により勾配を計算してもよい。これにより、縦と横以外の任意の方向の勾配値を決定出来る。

ＣＰＵ１２は、指定位置を中心線に沿って所定距離Δｄだけ移動する（Ｓ３７）。所定距離Δｄは任意に設定可能であり、初期値（例えば１ｍ）またはオペレータの指定する値に設定される。道路幅決定の所定距離Δｄ（Ｓ２５）と同値でも、異なっても良い。

ＣＰＵ１２は、移動後の指定位置が対象道路の道路端を越えているかどうかを調べる（Ｓ３８）。移動後の指定位置が対象道路の道路端を越えていない場合（Ｓ３８）、ＣＰＵ１２は、Ｓ３３に戻り、Ｓ３３以降を繰り返す。これにより、所定距離Δｄごとに調べた、対象道路の最大縦勾配値と最大横勾配値を、対象道路上の位置座標とともに決定出来る。

移動後の指定位置が対象道路の道路端を越えている場合（Ｓ３８）、ＣＰＵ１２は、縦勾配値（最大縦勾配値）と横勾配値（最大横勾配値）、及びこれらの位置座標を戻り値にセットして（Ｓ３９）、呼出し元である図３に示すフローに戻る。

ＣＰＵ１２は、最大縦勾配値の位置と最大横勾配値の決定後に自動的に、または、オペレータの指示に従い、オルソ画像に重ねて、最大縦勾配値の位置と最大横勾配値の位置を表示する。これにより、オペレータは表示装置２０の画面上で、最大縦勾配値の位置と最大横勾配値の位置を視覚的に確認出来る。

オペレータがメニュー画面の「路面平坦性」を指示した場合（Ｓ７）、ＣＰＵ１２は、対象道路の路面平坦性を決定する（Ｓ１３）。図６は、路面平坦性決定関数（Ｓ１３）の詳細なフローチャートを示す。平坦性は、代表的には路面の凹凸であり、わだち掘れも含まれる。

ＣＰＵ１２は先ず、主として路面を含む点群データ４４から、例えば格子間隔１０ｃｍ程度の正方格子データを生成する（Ｓ４１）。これにより、断面形状生成機能３４が横断面図を生成する処理負担を軽減出来る。

ＣＰＵ１２は、対象道路の端付近で中心線上の位置を指定する（Ｓ４２）。断面慶応生成機能３４が、この指定位置の横断面と、中心線に添った前後の複数の格子位置の横断面とを生成し、ＣＰＵ１２は、これら少なくとも３つ以上の横断面から平均路面を生成する（Ｓ４３）。これは、正方格子データが示す３次元位置分布に低域ろ波の空間周波数フィルタを掛ける処理に相当する。

ＣＰＵ１２は、指定位置の横断面において、Ｓ４３で得た平均路面からの標高差が所定値以上の凹凸を検出し、検出した凹凸の深さ・高さと位置をＲＡＭ１６に一時記憶する（Ｓ４４）。

ＣＰＵ１２は、指定位置を中心線に沿って所定距離Δｄだけ移動する（Ｓ４５）。所定距離Δｄは、ここでは、正方格子の格子間距離の整数倍とする。

ＣＰＵ１２は、移動後の指定位置が対象道路の道路端を越えているかどうかを調べる（Ｓ４６）。移動後の指定位置が対象道路の道路端を越えていない場合（Ｓ４６）、ＣＰＵ１２は、Ｓ４３に戻り、Ｓ４３以降を繰り返す。これにより、所定距離Δｄごとに、凹凸の深さ・高さと位置を検出出来る。移動後の指定位置が対象道路の道路端を越えている場合（Ｓ４６）、ＣＰＵ１２は、Ｓ４７に進む。

ＣＰＵ１２は、検出した凹凸の連続性を調べてグループ化する（Ｓ４７）。このグループ化により、凹凸のサイズ（大きさ）を判別でき、わだち掘れも検出出来る。

ＣＰＵ１２は、グループ化した凹凸の情報（深さ・高さ、位置及び大きさ）を戻り値にセットして（Ｓ４８）、呼出し元である図３に示すフローに戻る。

ＣＰＵ１２は、凹凸の計算後、自動的にまたはオペレータの指示に従い、グループ化した凹凸をオルソ画像上に高度に応じた着色で表示装置２０に表示する。これにより、オペレータは凹凸の様子を視覚的且つ定量的に確認出来る。

オペレータがメニュー画面の「路側施設」を指示した場合（Ｓ８）、ＣＰＵ１２は、路側施設検出関数ないしプログラムにより路側施設の傾き・高さを決定する（Ｓ１４）。図７は、路側施設検出プログラム（Ｓ１４）の詳細なフローチャートを示す。路側施設には、擁壁、電柱及びブロック塀が含まれる。これら施設が傾いている場合、地震等で倒壊する可能性が高く、これらの高さ・傾きは、防災目的で重要な情報となる。

傾いている路側施設の場合、点群データ４４には、傾斜した側面を示す点が多数出現する。従って、そのような、一定以上の拡がりの面を示す点群を探索することで、傾いた路側施設を特定ないし検出出来る。電柱は点群データでは細長い斜面として出現することから、その斜面形状とか大きさで判別出来る。また、擁壁とブロック塀は、表面写真から材質を推測することで判別出来る。

ＣＰＵ１２は先ず、路側の被写体を主として含む点群データ４４から、例えば格子間隔１０ｃｍ程度の正方格子データを生成する（Ｓ５１）。これは、傾斜した面の検出が容易になるからであり、点群データでの処理負担が重くなければ、このステップＳ５１を省略出来る。

ＣＰＵ１２は、対象道路の端付近で路側の探索範囲を設定し（Ｓ５２）、設定された探索範囲内で一定サイズ以上の大きさで、垂線に対して一定角度以上の斜面を探索する（Ｓ５３）。ＣＰＵ１２は、検出した斜面のサイズと位置をＲＡＭ１６またはＨＤＤ１８に一時記憶する。

ＣＰＵ１２は、Ｓ５３の後、左右の路側の全範囲を探索し終えたかどうかを判定する（Ｓ５４）。全範囲の探索を終了していない場合（Ｓ５４）、ＣＰＵ１２は、次の探索範囲を設定して（Ｓ５５）、Ｓ５３に戻る。すなわち、ＣＰＵ１２は、左右の路側の全範囲を探索し終えるまで、Ｓ５３を実行する。

路側の全範囲の探索を終了したら（Ｓ５４）、ＣＰＵ１２は、個々の探索範囲で検出した斜面を、隣接する斜面でグループ化する（Ｓ５６）。ＣＰＵは、グループ化された斜面の傾斜角度と高さを計算し（Ｓ５７）、種別を判定する（Ｓ５８）。ここの種別は、電柱、擁壁またはブロック塀などの区別であり、それぞれの種別を示すコードが、グループ化された斜面に割り当てられる。グループ化された各斜面は、１つの路側施設を代表する。

グループ化された斜面が上下方向に細長い場合、ＣＰＵ１２は、この斜面を構成する路側施設の種別を電柱と判定する。グループ化された斜面が、電柱ほどには細長くない場合、ＣＰＵ１２は、斜面に対応する路側写真部分から材質を認識し、この認識結果に従い、その斜面が擁壁、ブロック塀またはガードレール等かどうかを判定する。種別判定の要素に、高さや形状を加えても良い。

ＣＰＵ１２は、グループ化された斜面毎に種別（電柱、擁壁、ブロック塀）、傾斜角度及び高さを戻り値にセットし（Ｓ５９）、呼出し元である図３に示すフローに戻る。

オペレータがメニュー画面の「全部計算」を指示した場合（Ｓ９）、ＣＰＵは、道路幅決定関数（Ｓ１１）、勾配決定関数（Ｓ１２）、路面平坦性決定関数（Ｓ１３）、及び路側施設検出関数（Ｓ１４）を順次、実行して、道路幅、縦方向及び横方向の勾配、路面平坦性、並びに路側施設の傾き及び傾斜角度を計算する。

必要な要素の計算が完了すると、オペレータは、メニュー画面の「終了」を指示する（Ｓ１０）。この指示に応じて、ＣＰＵ１２は、決定した数値を道路管理データベース５２の対応する道路の対応する項目に書き込み（Ｓ１６）、図３に示すフローを終了する。

上述のコンピュータ処理により、現地で実測する必要なしに、種々の要素を定量的に計測し、道路管理データベース５２に入力することができる。これにより、現地調査の人的負担を軽減できるだけでなく、主観的な判断無しで現地調査を詳細且つ精確に実施でき、現地調査に要する時間を大幅に短縮出来る。

特定の説明用の実施例を参照して本発明を説明したが、特許請求の範囲に規定される本発明の技術的範囲を逸脱しないで、上述の実施例に種々の変更・修整を施しうることは、本発明の属する分野の技術者にとって自明であり、このような変更・修整も本発明の技術的範囲に含まれる。

１０：コンピュータ
１２：ＣＰＵ
１４：ＲＯＭ
１６：ＲＡＭ
１８：ＨＤＤ
２０：表示装置
２２：マウス
２４：キーボード
２６：通信装置
３０：点群生成機能
３２：画像生成機能
３４：路面形状生成機能
３６：勾配計算機能
４０：路面写真
４２：路側写真
４４：点群データ
５０：ネットワーク
５２：道路管理データベース

Claims (15)

1. 計測対象道路の主として路面を所定の重複率以上で撮影した複数の路面写真と、当該計測対象道路の主として路側を所定の重複率以上で撮影した複数の路側写真とから、当該計測対象道路の道路状況を計測する道路状況計測装置であって、
   オペレータの指示を受け入れる操作手段（２２，２４）と、
   当該路面写真及び当該路側写真から、マッチング、相互標定及び絶対標定により当該計測対象道路の路面及び路側施設の３次元位置を示す点群データを生成する点群生成手段（３０，Ｓ１）と、
   当該点群データから当該計測対象道路の路面及び路側施設を含むオルソ画像を生成する画像生成手段（Ｓ２）と、
   当該オルソ画像に対するオペレータの指示に従い、当該計測対象道路の路面の路側端を規定する両側の外形線を決定する路面外形決定手段（Ｓ３）と、
   当該オペレータの指示と当該両側の外形線に従い、当該計測対象道路の路面の中心線を決定する中心線決定手段（Ｓ４）と、
   当該路面外形決定手段により決定される両側の外形線に従い、当該計測対象道路の最大道路幅及び最小道路幅を決定する道路幅決定手段（Ｓ１１）と、
   当該中心線に沿う方向の縦勾配値及び当該中心線に直交する方向の横勾配値を当該中心線に沿って順次、探索し、最大縦勾配値と最大横勾配値を決定する勾配決定手段（３６，Ｓ１２）と、
   当該点群データを参照し、当該中心線に沿って平均路面に対する所定以上の深さ・高さの凹凸を検出する路面平坦性決定手段（３４，Ｓ１３）と、
   当該対象道路の路側の当該点群データから斜面部分を検出し、当該斜面部分の形状から当該斜面を構成する路側施設の種別を判定する路側施設決定手段（Ｓ１４）
   とを具備することを特徴とする道路状況計測装置。
2. 当該路面外形決定手段は、当該路側写真及び当該点群データの何れかで検出される縁石等の路端を規定する物体検出を参照して、当該両側の外形線を決定することを特徴とする請求項１に記載の道路状況計測装置。
3. 道路幅決定手段は、中心線上の指定位置から当該中心線に直交する直線の、当該両側の外形線間の距離を道路幅とし、当該中心線上の複数の指定位置について計算した道路幅の最大値を最大道路幅、最小値を最小道路幅とすることを特徴とする請求項１または２に記載の道路状況計測装置。
4. 当該路面平坦性決定手段は、
   当該点群データから当該対象道路の路面を表現する正方格子データを生成する手段（Ｓ４１）と、
   当該正方格子データから、当該中心線の指定位置における当該平均路面を生成する平均路面生成手段（Ｓ４３）と、
   当該指定位置の周辺で当該平均路面に対する所定以上の深さ・高さの凹凸を検出する手段（Ｓ４４）
   とを具備することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の道路状況計測装置。
5. 当該路側施設決定手段は、
   当該点群データから当該対象道路の路側を表現する正方格子データを生成する手段（Ｓ５１）と、
   当該正方格子データから斜面を構成するデータ群を探索する手段（Ｓ５３，Ｓ５４，Ｓ５５）と、
   隣接する斜面を構成するデータ群をグループにまとめる手段（Ｓ５６）と、
   当該グループの単位で傾斜角と高さを計算し、種別を判定する手段（Ｓ５７，Ｓ５８）
   とを具備することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の道路状況計測装置。
6. コンピュータが、計測対象道路の主として路面を所定の重複率以上で撮影した複数の路面写真と、当該計測対象道路の主として路側を所定の重複率以上で撮影した複数の路側写真とから、マッチング、相互標定及び絶対標定により当該計測対象道路の路面及び路側施設の３次元位置を示す点群データを生成する点群生成ステップ（Ｓ１）と、
   当該コンピュータが、当該点群データから当該計測対象道路の路面及び路側施設を含むオルソ画像を生成する画像生成ステップ（Ｓ２）と、
   当該コンピュータが、当該オルソ画像に対するオペレータの指示に従い、当該計測対象道路の路面の路側端を規定する両側の外形線を決定する路面外形決定ステップ（Ｓ３）と、
   当該コンピュータが、当該オペレータの指示と当該両側の外形線に従い、当該計測対象道路の路面の中心線を決定する中心線決定ステップ（Ｓ４）と、
   当該コンピュータが、当該両側の外形線に従い、当該計測対象道路の最大道路幅及び最小道路幅を決定する道路幅決定ステップ（Ｓ１１）と、
   当該コンピュータが、当該中心線に沿う方向の縦勾配値及び当該中心線に直交する方向の横勾配値を当該中心線に沿って順次、探索し、最大縦勾配値と最大横勾配値を決定する勾配決定ステップ（Ｓ１２）と、
   当該コンピュータが、当該点群データを参照し、当該中心線に沿って平均路面に対する所定以上の深さ・高さの凹凸を検出する路面平坦性決定ステップ（３４，Ｓ１３）と、
   当該コンピュータが、当該対象道路の路側の当該点群データから斜面部分を検出し、当該斜面部分の形状から当該斜面を構成する路側施設の種別を判定する路側施設決定ステップ（Ｓ１４）
   とを具備することを特徴とする道路状況計測方法。
7. 当該路面外形決定ステップで、当該コンピュータは、当該路側写真及び当該点群データの何れかで検出される縁石等の路端を規定する物体検出を参照して、当該両側の外形線を決定することを特徴とする請求項６に記載の道路状況計測方法。
8. 道路幅決定ステップで、当該コンピュータは、中心線上の指定位置から当該中心線に直交する直線の、当該両側の外形線間の距離を道路幅とし、当該中心線上の複数の指定位置について計算した道路幅の最大値を最大道路幅、最小値を最小道路幅とすることを特徴とする請求項６または７に記載の道路状況計測方法。
9. 当該路面平坦性決定ステップは、
   当該点群データから当該対象道路の路面を表現する正方格子データを生成するステップ（Ｓ４１）と、
   当該正方格子データから、当該中心線の指定位置における当該平均路面を生成する平均路面生成ステップ（Ｓ４３）と、
   当該指定位置の周辺で当該平均路面に対する所定以上の深さ・高さの凹凸を検出するステップ（Ｓ４４）
   とを具備することを特徴とする請求項６から８のいずれか１項に記載の道路状況計測方法。
10. 当該路側施設決定ステップは、
    当該点群データから当該対象道路の路側を表現する正方格子データを生成するステップ（Ｓ５１）と、
    当該正方格子データから斜面を構成するデータ群を探索する手ステップ（Ｓ５３，Ｓ５４，Ｓ５５）と、
    隣接する斜面を構成するデータ群をグループにまとめるステップ（Ｓ５６）と、
    当該グループの単位で傾斜角と高さを計算し、種別を判定するステップ（Ｓ５７，Ｓ５８）
    とを具備することを特徴とする請求項６から９のいずれか１項に記載の道路状況計測方法。
11. 計測対象道路の主として路面を所定の重複率以上で撮影した複数の路面写真と、当該計測対象道路の主として路側を所定の重複率以上で撮影した複数の路側写真とから、当該計測対象道路の道路状況を計測するコンピュータプログラムであって、コンピュータを、
    当該路面写真及び当該路側写真から、マッチング、相互標定及び絶対標定により当該計測対象道路の路面及び路側施設の３次元位置を示す点群データを生成する点群生成手段（３０，Ｓ１）と、
    当該点群データから当該計測対象道路の路面及び路側施設を含むオルソ画像を生成する画像生成手段（Ｓ２）と、
    当該オルソ画像に対するオペレータの指示に従い、当該計測対象道路の路面の路側端を規定する両側の外形線を決定する路面外形決定手段（Ｓ３）と、
    当該オペレータの指示と当該両側の外形線に従い、当該計測対象道路の路面の中心線を決定する中心線決定手段（Ｓ４）と、
    当該路面外形決定手段により決定される両側の外形線に従い、当該計測対象道路の最大道路幅及び最小道路幅を決定する道路幅決定手段（Ｓ１１）と、
    当該中心線に沿う方向の縦勾配値及び当該中心線に直交する方向の横勾配値を当該中心線に沿って順次、探索し、最大縦勾配値と最大横勾配値を決定する勾配決定手段（３６，Ｓ１２）と、
    当該点群データを参照し、当該中心線に沿って平均路面に対する所定以上の深さ・高さの凹凸を検出する路面平坦性決定手段（３４，Ｓ１３）と、
    当該対象道路の路側の当該点群データから斜面部分を検出し、当該斜面部分の形状から当該斜面を構成する路側施設の種別を判定する路側施設決定手段（Ｓ１４）
    として機能させるための道路状況計測プログラム。
12. 当該路面外形決定手段は、当該路側写真及び当該点群データの何れかで検出される縁石等の路端を規定する物体検出を参照して、当該両側の外形線を決定することを特徴とする請求項１１に記載の道路状況計測プログラム。
13. 道路幅決定手段は、中心線上の指定位置から当該中心線に直交する直線の、当該両側の外形線間の距離を道路幅とし、当該中心線上の複数の指定位置について計算した道路幅の最大値を最大道路幅、最小値を最小道路幅とすることを特徴とする請求項１１または１２に記載の道路状況計測プログラム。
14. 当該路面平坦性決定手段は、
    当該点群データから当該対象道路の路面を表現する正方格子データを生成する手段（Ｓ４１）と、
    当該正方格子データから、当該中心線の指定位置における当該平均路面を生成する平均路面生成手段（Ｓ４３）と、
    当該指定位置の周辺で当該平均路面に対する所定以上の深さ・高さの凹凸を検出する手段（Ｓ４４）
    とを具備することを特徴とする請求項１１から１３のいずれか１項に記載の道路状況計測プログラム。
15. 当該路側施設決定手段は、
    当該点群データから当該対象道路の路側を表現する正方格子データを生成する手段（Ｓ５１）と、
    当該正方格子データから斜面を構成するデータ群を探索する手段（Ｓ５３，Ｓ５４，Ｓ５５）と、
    隣接する斜面を構成するデータ群をグループにまとめる手段（Ｓ５６）と、
    当該グループの単位で傾斜角と高さを計算し、種別を判定する手段（Ｓ５７，Ｓ５８）
    とを具備することを特徴とする請求項１１から１４のいずれか１項に記載の道路状況計測プログラム。

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