JP2021068240A - 路面画像管理システム及びその路面画像管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】同一地点の新旧画像を高精度に抽出して比較等を容易に行うことのできる路面画像管理システムを提供する。【解決手段】実施形態によれば、路面画像管理システムは、道路走行体に搭載され、撮影時の位置及び時刻情報を含む撮影情報を取得する機能を有するカメラで、同一のルートを所定の距離または時間間隔で繰り返し撮影して収集される路面画像とそれぞれの撮影情報を入力して第１の記録部に記録し、記録された路面画像から同一地点の新旧画像を選択して紐付け処理を行い、紐付け処理結果を第２記録部に記録し、記録された紐付け処理結果に基づいて前記第１記憶部から任意の地点の旧画像である元画像と当該元画像に紐付けされる新画像であるターゲット画像を抽出して出力する。【選択図】図１

Description

この発明の実施形態は、路面画像管理システム及びその路面画像管理方法に関する。

近年、撮影の都度、その場所の位置情報を取得可能なＧＰＳ（Global Positioning System）機能付きカメラが普及し、位置情報が付与された画像が手軽に取得できるようになっている。例えば、ＧＰＳ機能付きカメラで路面を撮影した場合には、位置情報付きの路面画像を取得することができる。そこで、路面画像管理システムでは、ＧＰＳ機能付きカメラで同一地点で路面を定期的に撮影し、それらの新旧画像を比較して経年変化を確認する等の利用が検討されている。

しかしながら、ＧＰＳ機能付きカメラを利用する場合には、同一地点の新旧画像を比較する際に、ＧＰＳで得られた位置情報を基に同一地点の画像を抽出しようとしても、ＧＰＳの測定誤差が原因で、同一地点の画像を高精度に抽出することができないという課題がある。

なお、新旧映像の座標を統合する場合に、新旧映像間での対応点を効果的かつ高い一致度で求めることを可能とする手法が提案されている。この手法は、動画映像の複数のフレーム画像から、充分な数の特徴点を自動検出し、各フレーム間で特徴点を自動追跡することで、当該動画映像のカメラ位置と回転角を示すＣＶ値データを求め、両映像の座標を統合するというものである。その特徴は、カメラや天候、撮影条件、視点方向が異なる場合でもこれらに影響されずに新旧映像間で対応点を求めることができ、両者を同一の３次元座標系で表現することができることにある。ただし、本手法は充分な数の特徴点を自動検出することが前提となっている。

特開２００７−１１４９１６号公報

以上のように、ＧＰＳ機能付きカメラを利用した路面画像管理システムでは、同一地点で路面を撮影した新旧画像を比較する際に、ＧＰＳの測定誤差が原因で、同一地点の画像を高精度に抽出することができないという課題がある。

この発明の実施形態の課題は、同一地点の新旧画像を高精度に抽出して比較等を容易に行うことのできる路面画像管理システム及びその路面画像管理方法を提供することにある。

実施形態によれば、路面画像管理システムは、道路走行体に搭載され、撮影時の位置及び時刻情報を含む撮影情報を取得する機能を有するカメラで、同一のルートを所定の距離または時間間隔で繰り返し撮影して収集される路面画像とそれぞれの撮影情報を入力して第１の記録部に記録し、記録された路面画像から同一地点の新旧画像を選択して紐付け処理を行い、紐付け処理結果を第２記録部に記録し、記録された紐付け処理結果に基づいて前記第１記憶部から任意の地点の旧画像である元画像と当該元画像に紐付けされる新画像であるターゲット画像を抽出して出力する。

図１は、実施形態に係る路面画像管理システムの概略構成を示すブロック図である。 図２は、図１に示すシステムに用いられる路面画像収集車両と撮影された路面画像群を示す図である。 図３は、図１に示すシステムにおいて、同一地点の新旧画像を抽出する処理内容をイメージで示す概念図である。 図４は、図１に示すシステムの第１の実施例に係る機能ブロック構成を示すブロック図である。 図５は、図４に示す第１の実施例の全体の処理の流れを示すフローチャートである。 図６は、図４に示す第１の実施例において、元画像の特徴量を算出する処理の流れを示すフローチャートとサンプル画像である。 図７は、図４に示す第１の実施例において、画像の類似度から同一地点の画像の紐付けを行う処理の流れを示すフローチャートとサンプル画像である。 図８は、図４に示す第１の実施例において、同じ類似度の画像が複数ある場合の同一地点の画像の紐付けを行う処理の流れを示すフローチャートである。 図９は、図８に示す処理フローに従って、同じ類似度の画像が複数ある場合の処理例を示す概念図である。 図１０は、図９に示す処理例において、元画像とターゲット画像との類似度を計算した例を示す図である。 図１１は、図９に示す処理例において、同一地点の紐付け結果を示す概念図である。 図１２は、図４に示す第１の実施例において、走行方向の判別結果から画像の紐付けを行う様子を示す概念図である。 図１３は、図４に示す第１の実施例において、収集した画像の位置及び画像を示す画面表示例を示す図である。 図１４は、図１に示すシステムの第２の実施例に係る機能ブロック構成を示すブロック図である。 図１５は、図１４に示す第２の実施例において、ステータスが未確認の画面表示例を示す図である。 図１６は、図１４に示す第２の実施例において、ステータスが確認済の画面表示例を示す図である。 図１７は、図５に示す画像紐付け処理の新旧画像の類似度を算出する部分の実現方法について、別の例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照しながら、本実施形態について説明する。
図１は、実施形態に係る路面画像管理システムの概略構成を示すブロック図である。図２は、図１に示すシステムに用いられる路面画像収集車両と撮影された路面画像群を示す図である。この路面画像管理システムは、図２（ａ）に示すように、車両に搭載されたＧＰＳ及びビデオカメラによるＧＰＳ機能付き搭載カメラ（搭載対象は、車両に限らず、走行ロボットでもよい。また、ＧＰＳ内蔵ビデオカメラでもよい。）で同一ルートの道路の路面を、図２（ｂ）に示すように一定の距離または時間間隔で繰り返し撮影して収集された路面画像群とそれぞれの収集位置及び日時情報を入力する。そして、入力された路面画像群及び収集位置・日時情報を蓄積し、同一地点の路面画像を検索して紐付け処理を行い、路面画像の同一地点の紐付け結果を出力し、要求に応じて任意の地点の新旧路面画像を抽出して比較表示する。

なお、上記搭載カメラの画像撮影条件として、動画あるいは連続的に撮影された静止画像（15枚／秒、数ｍ間隔など）を取得する。また、搭載カメラは前向き、または後向きとし、斜め上から路面を撮影する（真上は除く）。また、ＧＰＳで取得した位置情報は画像にリンク付けされるものとする。

図３は、図１に示すシステムにおいて、同一地点の新旧画像を抽出する処理内容をイメージで示す概念図である。図３において、（ａ）はＧＰＳ機能付きカメラで得られた各画像の緯度経度情報をベースに、元画像（旧）とターゲット画像（新）との紐付けを行う一般的な手法を示し、（ｂ）及び（ｃ）は本実施形態に係る手法であって、（ｂ）は元画像群の中から特徴量の大きい元画像を指定し、指定した元画像の位置情報とほぼ同じ位置情報のターゲット画像群を抽出する様子を示し、（ｃ）は（ｂ）で指定された元画像と抽出されたターゲット画像群の各画像それぞれの特徴量を算出し、特徴量が同じ元画像とターゲット画像とを紐付けする様子を示している。

すなわち、各画像の緯度経度情報をベースに紐付けする一般的な手法では、図３（ａ）に示すように、ＧＰＳの誤差によって異なる場所の画像が紐付けされてしまう場合がある。この例では、元画像の横断歩道１が示される元画像３がターゲット画像の横断歩道１が示される画像４から外れたターゲット画像６と紐付けされている。これに対して、本実施形態では、まず、図３（ｂ）に示すように、元画像群の中から特徴量の大きい元画像（この例では横断歩道１が示される画像３）を指定し、指定した元画像（３）の位置情報とほぼ同じ位置情報のターゲット画像群（１−１１）を抽出する。次に、図３（ｃ）に示すように、指定された元画像（３）と抽出されたターゲット画像群（１−１１）の各画像それぞれの特徴量を算出し、特徴量が同じ元画像（３）とターゲット画像（４）とを紐付けする。元画像群、ターゲット画像群は、一定の距離間隔で撮影されているため、特徴量に基づく複数の紐付画像と同じ並びで紐付けすることにより、同一地点の新旧画像を高精度に抽出することができる。

（第１の実施例）
図４は、図１に示すシステムの第１の実施例に係る機能ブロック構成を示すブロック図である。

図４に示す第１の実施例の路面画像管理システムは、入力部１１、入力情報記憶部１２、画像紐付け部１３、画像紐付け結果記憶部１４、表示制御部１５、表示部１６を備える。本システムは、入力部１１より入力された元画像（旧画像）、ターゲット画像（新画像）それそれの画像データ、カメラ位置情報（撮影日時、カメラ向きを含む）を入力情報記憶部１２に保存する。画像紐付け部１３は、入力情報記憶部１２に保存された新旧画像の位置情報及び画像の特徴を用いて、同一地点画像またはその候補となる画像の紐付け処理を行い、その結果を画像紐付け結果記憶部１４に保存する。表示制御部１５は、入力画像記憶部１２及び画像紐付け結果記憶部１４に保存された画像及び画像紐付けデータに基づいて任意の元画像と紐付けされたターゲット画像を抽出し、抽出結果を表示部１６の画面に比較表示する。

図５は、図４に示す第１の実施例の全体の処理の流れを示すフローチャートである。図５において、入力部１１に入力画像があると（ステップＳ１１）、元画像として入力情報記憶部１２に登録する（ステップＳ１２）。続いて、入力部１１にｎ（＝１〜Ｎ）回入力画像があると（ステップＳ１３）、ターゲット画像ｎとして入力情報記憶部１２に登録する（ステップＳ１４）。画像登録後、画像紐付け部１３において、元画像の特徴量を算出し、特徴量の最も大きい画像を選択し（ステップＳ１５）、選択された特徴量の大きい画像と同じ緯度・経度の画像をターゲット画像ｎから１０枚程度（３ｍ間隔の場合）の画像を抽出する（ステップＳ１６）。次に、特徴の大きい画像と抽出された１０枚程度の画像の類似度を算出する（ステップＳ１７）。次に、類似度が最も高いターゲット画像ｎの画像と特徴量の大きい画像を紐付ける（ステップＳ１８）。表示制御部１５及び表示部１６では、紐付け情報を用いて、元画像とターゲット画像ｎを画面表示する（ステップＳ１９）。

図６は、図４に示す第１の実施例で、元画像の特徴量を算出する処理の流れを示すもので、（ａ）はフローチャート、（ｂ）は各処理段階でのサンプル画像である。図６（ａ）において、元画像の入力があると（ステップＳ２１）、透視投影変換を行い（ステップＳ２２，サンプル画像Ａ１）、画像を縮小し（ステップＳ２３，サンプル画像Ａ２）、中央部分を切り出して元画像の特徴部分とする（ステップＳ２４，サンプル画像Ａ３）。次に、図６のサンプル画像Ａ４に示すように横方向エッジの画素数（量）が最多の範囲の探索するためのテンプレートを選択し（ステップＳ２５）、画素数＞閾値を判定する（ステップＳ２６）。ここで、画素数＞閾値であれば、特徴部分の画素数を特徴量として出力し、画素数＞閾値でなければ次の元画像を入力して特徴量の算出処理を行う。このように、特徴量が大きい元画像を抽出し、特徴量を計算する処理に、ＡＩ等を利用して、横断歩道や停止線、橋のジョイント、マンホールなど、特徴的な画像を予め自動抽出し、その路面画像の特徴量を算出するようにしてもよい。算出した特徴量の中で、特徴量が最も大きい元画像を抽出する。

図７は、図４に示す第１の実施例において、画像の類似度から同一地点の画像の紐付けを行う処理の流れを示すもので、（ａ）はフローチャート、（ｂ）はマッチング処理でのサンプル画像である。図７（ａ）において、元画像とほぼ同じ位置情報を持つターゲット画像（画像取得間隔を考慮して１０枚程度）の入力があると（ステップＳ３１）、透視投影変換を行い（ステップＳ３２）、画像を縮小し（ステップＳ３３）、中央部分を切り出してターゲット画像の特徴部分とする（ステップＳ３４）。ここで、図７（ｂ）に示すように、元画像の特徴部分とターゲット画像の特徴部分とを比較して正規化相関によるマッチングを図って類似度を計算し（ステップＳ３５）、類似度が閾値を超えるか否かを判断する（ステップＳ３６）。類似度が閾値を超えない場合には、次のターゲット画像を入力して特徴部分を切り出し、元画像の特徴部分との類似度を算出し、類似度が閾値を超えた場合には、そのターゲット画像を元画像と同一地点の画像として紐付けする。

図８は、図４に示す第１の実施例において、同じ類似度の画像が複数ある場合の同一地点の画像の紐付けを行う処理の流れを示すフローチャートである。図８において、入力部１１に入力画像があると（ステップＳ４１）、元画像として入力情報記憶部１２に登録する（ステップＳ４２）。続いて、入力部１１にｎ（＝１〜Ｎ）回入力画像があると（ステップＳ４３）、ターゲット画像ｎとして入力情報記憶部１２に登録する（ステップＳ４４）。画像登録後、画像紐付け部１３において、元画像の特徴量を算出し、特徴量の大きい画像を複数枚選択し（ステップＳ４５）、選択された特徴量の大きい複数枚の元画像それぞれと同じ緯度・経度の画像をターゲット画像ｎから１０枚程度（３ｍ間隔の場合）の画像をそれぞれ抽出する（ステップＳ４６）。次に、特徴の大きい画像と抽出された１０枚程度の画像の類似度をそれぞれ算出し、紐付け候補画像を選定する（ステップＳ４７）。次に、特徴量の大きい画像（複数枚）の画像間の距離と紐付け候補画像（複数枚）の間の距離を比較し、位置関係が同じ画像を同一地点画像として紐付ける（ステップＳ４８）。表示制御部１５及び表示部１６では、紐付け情報を用いて、元画像とターゲット画像ｎを画面表示する（ステップＳ４９）。

図９は、図８に示す処理フローに従って、同じ類似度の画像が複数ある場合の処理例を示す概念図であり、図９（ａ）は元画像（旧）、図９（ｂ）はターゲット画像（新）を示している。また、図１０は、図９に示す処理例において、元画像とターゲット画像との類似度を計算した例を示す図、図１１は、図９に示す処理例において、同一地点の紐付け結果を示す概念図である。

手順１：まず、元画像から特徴量が最も大きい画像を抽出する。ここでは、ＮＯ．６が抽出されたとする。
手順２：ＮＯ．６とターゲット画像の類似度を算出する（図１０参照）。
手順３：元画像から特徴量が大きい画像（例えば閾値以上）を抽出する。ここでは、ＮＯ．３，ＮＯ．９が抽出されたとする。
手順４：ＮＯ．３，ＮＯ．９について、手順２と同様に類似度を算出し（図１０参照）、最も類似度の高い画像を紐付け対象とする。これにより、元画像ＮＯ．３の紐付け対象はターゲット画像ＮＯ．４に決定し、元画像ＮＯ．９の紐付け対象はターゲット画像ＮＯ．１０に決定する。
手順５：元画像Ｎｏ．３、ＮＯ．６、ＮＯ．９の位置関係から元画像それぞれに対応するターゲット画像を決定する（図１１参照）。

このように、画像紐付け部１３において、同じ類似度の画像が複数ある場合には、元画像において特徴量が最も大きい画像だけでなく、特徴量が大きい複数枚に対して類似度を算出し、紐付け処理を行い、特徴量が大きい複数枚の画像の位置関係（フレーム間の距離やフレーム枚数）から紐付け先の画像を特定する。この処理は、紐付け処理の精度向上にもつながる。

図１２は、図４に示す第１の実施例において、走行方向の判別結果から画像の紐付けを行う様子を示す概念図で、画像紐付け部１３の補足機能として、大凡の走行方向を自動判別する機能を示している。本システムの画像紐付け部１３の走行方向判別機能は、画像の付帯情報である撮影日時と位置情報から走行方向判別処理を行い、各画像に対して走行方向情報を付与し、その情報を画像紐づけ結果記憶部１４に保存するものとする。走行方向の判別は、複数枚の画像（連続、１秒間隔など）の緯度経度情報の差分から移動方向を算出し、例えば、進行方向を８方位等の分類に分類する。

図１３は、図４に示す第１の実施例において、収集した画像の位置及び画像を示す画面表示例を示す図で、（ａ）は画像の収集位置を示す地図情報、（ｂ）はクリックした位置の画像（元画像、ターゲット画像）である。この画面表示例は、ユーザが画面操作（地図上の該当箇所をクリック）した場合だが、位置情報の指定により、該当箇所の画像を検索表示するようにしてもよい。

（第２の実施例）
図１４は、図１に示すシステムの第２の実施例に係る機能ブロック構成を示すブロック図である。図１４において、図４と同一部分には同一符号を付して示してその説明は省略するものとし、ここでは異なる部分を説明する。図１４に示すシステムは、表示制御部１５Ａ、表示部１６Ａにフィードバック機能を搭載する。表示部１６Ａのフィードバック機能とは、ユーザが画面操作により同一地点画像を選択登録した場合に、その情報を新旧の画像紐付け結果を記憶するための記憶部１４に記録する機能である。この機能は、前述の画像紐付け処理がうまくいかなかった場合や、紐付け候補が複数抽出された場合に使用する。

図１５は、図１４に示す第２の実施例において、ステータスが未確認の画面表示例を示す図である。また、図１６は、図１４に示す第２の実施例において、ステータスが確認済の画面表示例を示す図である。図１５及び図１６において、（ａ）は画像の収集位置を示す地図情報、（ｂ）はクリックした位置の画像（元画像、ターゲット画像）である。すなわち、画像紐付け処理がうまくいかなかった場合や、紐付け候補が複数抽出された場合には、ステータスを未確認として紐付け結果に登録し、図１５に示すように、ステータスが未確認と判定した位置の元画像と紐付け候補のターゲット画像を順次提示してユーザに選択指示を促す。ユーザが元画像と同じ位置の画像であると判定入力した場合には、そのターゲット画像を元画像に紐付けするように、画像紐付け結果記憶部１４に記憶されているステータス未確認の画像紐付け結果を修正（反映）する。これにより、上記ステータスは確認済となり、図１６に示すように、ステータス確認済として、該当位置の元画像とターゲット画像を比較表示することができる。

なお、等間隔（数ｍ間隔）で撮影された連続画像の場合は、１回のユーザの選択により、その前後の一連の画像は自動的に紐付けされる。

図１７は、図５に示す画像紐付け処理の新旧画像の類似度を算出する部分の実現方法において、別の例を示すフローチャートである。なお、図１７において、図５と同一部分については同一符号を付して示し、ここでは異なる部分を説明する。

図１７において、画像紐付け処理部では、新旧画像の類似度を算出する部分に深層学習を用いて、画像同士を比較路面部分のみの比較、あるいは、背景も含む画像全体を比較して類似度を算出し、その算出結果に基づいて新旧画像の紐づけをする方法を採用する。具体的には、元画像の特徴を学習し（路面部分のみ、または画像全体）（ステップＳ２０）、学習により作成した辞書（モデル）を用いて、元画像とターゲット画像ｎの特徴を比較する（ステップＳ２１）。そして、元画像と最も特徴が似ているターゲット画像を元画像と紐付けて（ステップＳ２２）、表示制御部及び表示部に処理を移行させる。このように、新旧画像の類似度を算出する部分に深層学習を用いる方法でも、類似度が最も高いターゲット画像ｎの画像と特徴量の大きい画像を紐付けることができる。

以上のように、本実施例に係る路面画像管理システムによれば、フィードバック機能により、ユーザが路面画像の表示内容から同一地点を容易に確認し、その比較表示によって路面状況の変化劣を簡単に把握することができる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１１…入力部、１２…入力情報記憶部、１３…画像紐付け部、１４…画像紐付け結果記憶部、１５，１５Ａ…表示制御部、１６，１６Ａ…表示部。

Claims (9)

1. 道路走行体に搭載され、撮影時の位置及び時刻情報を含む撮影情報を取得する機能を有するカメラで、同一のルートを所定の距離または時間間隔で繰り返し撮影して収集される路面画像とそれぞれの撮影情報を入力する入力部と、
   前記入力部から入力される路面画像及び撮影情報を記録する第１記録部と、
   前記第１記録部に記録された路面画像から同一地点の新旧画像を選択して紐付け処理を行う紐付け処理部と、
   前記紐付け処理部の紐付け処理結果を記録する第２記録部と、
   前記第２記録部に記録された紐付け処理結果に基づいて前記第１記憶部から任意の地点の旧画像である元画像と当該元画像に紐付けされる新画像であるターゲット画像を抽出して出力する出力部と
   を具備し、
   前記紐付け処理部は、前記第１記録部から前記元画像のうち特徴量の大きい元画像と当該元画像の位置情報とほぼ同じ位置情報のターゲット画像群を抽出し、前記元画像と前記ターゲット画像群の各画像それぞれの特徴量を算出し、特徴量が同程度の元画像とターゲット画像とを紐付けし、その特徴量に基づく紐付け結果に合わせて他の元画像とターゲット画像との紐付けを行う路面画像管理システム。
2. 前記紐付け処理部は、前記元画像の特徴量を算出して特徴量の最も大きい画像を選択し、選択された特徴量の大きい画像と同程度の緯度・経度のターゲット画像を複数枚抽出し、前記選択された元画像と抽出された複数枚のターゲット画像との類似度を算出し、類似度が最も高いターゲット画像を前記選択された元画像に紐付ける請求項１記載の路面画像管理システム。
3. 前記紐付け処理部は、前記元画像の特徴量を算出して特徴量の大きい画像を複数枚選択し、選択された特徴量の大きい複数枚の元画像それぞれと同程度の緯度・経度の複数のターゲット画像を複数枚抽出し、前記選択された複数枚の元画像についてそれぞれ抽出された複数枚のターゲット画像との類似度を算出して紐付け候補画像を選定し、特徴量の大きい複数枚の元画像の画像間の距離と紐付け候補の複数枚のターゲット画像の画像間の距離とを比較し、位置関係が同じ画像を同一地点画像として紐付ける請求項１記載の路面画像管理システム。
4. 前記紐付け処理部は、入力画像に対して透視投影変換を行い、その変換結果の画像を縮小し、その縮小画像の中央部分を切り出して元画像の特徴部分とし、横方向エッジの画素数が最多の範囲の探索するためのテンプレートを選択し、前記テンプレートに基づく画素数＞閾値が成立するとき、特徴部分の画素数を特徴量として出力する請求項１記載の路面画像管理システム。
5. 前記紐付け処理部は、前記元画像の特徴部分と前記ターゲット画像の特徴部分とを比較して正規化相関によるマッチングを図って類似度を計算する請求項２または３記載の路面画像管理システム。
6. 前記紐付け処理部は、前記撮影情報に含まれる撮影位置と日時の情報から走行方向判別処理を行い、各画像に対して走行方向情報を付与する請求項１記載の路面画像管理システム。
7. 前記出力部は、前記第１記録部から任意の位置の元画像と紐付けされたターゲット画像を抽出し、抽出結果を表示画面に比較表示する請求項１記載の路面画像管理システム。
8. さらに、前記表示画面の比較表示から、ユーザが画面操作により同一地点の画像を選択指示した場合に、その情報を新旧の画像紐付け結果を記憶する第２記憶部の記録内容に反映するフィードバック手段を備える請求項７記載の路面画像管理システム。
9. 道路走行体に搭載され、撮影時の位置及び時刻情報を含む撮影情報を取得する機能を有するカメラで、同一のルートを所定の距離または時間間隔で繰り返し撮影して収集される路面画像とそれぞれの撮影情報を入力する入力部と、前記入力部から入力される路面画像及び撮影情報を記録する第１記録部と、前記第１記録部に記録された路面画像から同一地点の新旧画像を選択して紐付け処理を行う紐付け処理部と、前記紐付け処理部の紐付け処理結果を記録する第２記録部と、前記第２記録部に記録された紐付け処理結果に基づいて前記第１記憶部から任意の地点の旧画像である元画像と当該元画像に紐付けされる新画像であるターゲット画像を抽出して出力する出力部とを具備する路面画像管理システムに用いられ、
   前記元画像のうち特徴量の大きい元画像と当該元画像の位置情報とほぼ同じ位置情報のターゲット画像群を抽出し、
   前記元画像と前記ターゲット画像群の各画像それぞれの特徴量を算出し、
   特徴量が同程度の元画像とターゲット画像とを紐付けし、
   その特徴量に基づく紐付け結果に合わせて他の元画像とターゲット画像との紐付けを行う路面画像管理システムの路面画像管理方法。

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