JP2021173595A - Structure determination system - Google Patents

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Abstract

To properly determine a state of a structure such as a bridge.SOLUTION: A structure determination system 10 is a system for determining a state of a structure and includes: a displacement acquisition section 11 for acquiring information indicating time series displacement of the structure; an extraction section 12 that extracts information of preset time length to use for determining the state of the structure on the basis of the acquired information from the information acquired by the displacement acquisition section 11; and a determination section 13 for determining the state of the structure on the basis of the information extracted by the extraction section 12.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、構造物の状態を判定する構造物判定システムに関する。 The present invention relates to a structure determination system for determining the state of a structure.

従来から、橋梁の連続画像を解析することにより、橋梁の振動を特定して、橋梁の劣化の進行を把握することが提案されている(例えば、特許文献1参照)。 Conventionally, it has been proposed to identify the vibration of a bridge by analyzing a continuous image of the bridge and to grasp the progress of deterioration of the bridge (see, for example, Patent Document 1).

特開2017−207339号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2017-20739

しかしながら、単に連続画像から得られる振動の情報を用いるだけでは、必ずしも適切な橋梁の劣化等の構造物の状態を判定することはできない。 However, it is not always possible to determine the appropriate state of the structure such as deterioration of the bridge simply by using the vibration information obtained from the continuous image.

本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、適切に橋梁等の構造物の状態を判定することができる構造物判定システムを提供す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 provide a structure determination system capable of appropriately determining the state of a structure such as a bridge.

上記の目的を達成するために、本発明に係る構造物判定システムは、構造物の状態を判定する構造物判定システムであって、構造物の時系列の変位を示す情報を取得する変位取得部と、変位取得部によって取得された情報から、当該情報に基づいて構造物の状態の判定に用いる予め設定した時間長の情報を抽出する抽出部と、抽出部によって抽出された情報に基づいて構造物の状態を判定する判定部と、を備える。 In order to achieve the above object, the structure determination system according to the present invention is a structure determination system that determines the state of a structure, and is a displacement acquisition unit that acquires information indicating the time-series displacement of the structure. An extraction unit that extracts information of a preset time length used for determining the state of the structure based on the information acquired by the displacement acquisition unit, and a structure based on the information extracted by the extraction unit. A determination unit for determining the state of an object is provided.

本発明に係る構造物判定システムでは、構造物の時系列の変位を示す情報から、当該情報に基づいて構造物の状態の判定に用いる予め設定した時間長の情報が抽出されて、抽出された情報に基づいて構造物の状態が判定される。従って、本発明に係る構造物判定システムによれば、構造物の状態の判定に適切な情報に基づいて判定を行うことができ、その結果、適切に構造物の状態を判定することができる。 In the structure determination system according to the present invention, information of a preset time length used for determining the state of the structure is extracted from the information indicating the time-series displacement of the structure based on the information. The state of the structure is determined based on the information. Therefore, according to the structure determination system according to the present invention, the determination can be made based on the information appropriate for determining the state of the structure, and as a result, the state of the structure can be appropriately determined.

本発明によれば、適切に橋梁等の構造物の状態を判定することができる。 According to the present invention, the state of a structure such as a bridge can be appropriately determined.

本発明の実施形態に係る構造物判定システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the structure determination system which concerns on embodiment of this invention. 構造物の時系列の変位量を示すグラフである。It is a graph which shows the displacement amount of a structure in time series. 構造物の判定に用いられるオートエンコーダを模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the autoencoder used for the determination of a structure. オートエンコーダによって生成される圧縮後の情報を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the information after compression generated by an autoencoder. 圧縮後の情報を用いた判定を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the determination using the information after compression. 本発明の実施形態に係る構造物判定システムで実行される処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process executed by the structure determination system which concerns on embodiment of this invention. 本発明の実施形態に係る構造物判定システムのハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware structure of the structure determination system which concerns on embodiment of this invention.

以下、図面と共に本発明に係る構造物判定システムの実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。 Hereinafter, embodiments of the structure determination system according to the present invention will be described in detail together with the drawings. In the description of the drawings, the same elements are designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted.

図1に本実施形態に係る構造物判定システム10を示す。構造物判定システム10は、構造物の状態を判定(推定、検知、評価)するシステム(装置)である。判定対象となる構造物は、例えば、図1に示すような橋梁30である。但し、判定対象となる構造物は、橋梁30に限られず、建築物等の任意の構造物であってもよい。判定される構造物の状態は、例えば、構造物に異常が生じているか否か(例えば、劣化が生じているか否か)である。また、構造物判定システム10は、構造物に異常が生じていると判定した場合、異常が生じている箇所(例えば、劣化箇所)を判定(推定、検知、評価)してもよい。構造物判定システム10による判定の結果は、例えば、構造物の補強又は改修等の判断に用いられる。以下の説明では、判定対象の構造物を橋梁30として説明する。 FIG. 1 shows the structure determination system 10 according to the present embodiment. The structure determination system 10 is a system (device) that determines (estimates, detects, evaluates) the state of a structure. The structure to be determined is, for example, a bridge 30 as shown in FIG. However, the structure to be determined is not limited to the bridge 30, and may be any structure such as a building. The state of the structure to be determined is, for example, whether or not an abnormality has occurred in the structure (for example, whether or not deterioration has occurred). Further, when the structure determination system 10 determines that an abnormality has occurred in the structure, the structure determination system 10 may determine (estimate, detect, evaluate) the location where the abnormality has occurred (for example, the deteriorated portion). The result of the determination by the structure determination system 10 is used, for example, for determination of reinforcement or repair of the structure. In the following description, the structure to be determined will be described as the bridge 30.

構造物判定システム10は、例えば、サーバ装置、即ち、コンピュータによって実現される。また、構造物判定システム10は、複数のサーバ装置、即ち、コンピュータシステムによって実現されてもよい。構造物判定システム10は、通信機能を有しており、他の装置との間で情報の送受信を行うことができる。 The structure determination system 10 is realized by, for example, a server device, that is, a computer. Further, the structure determination system 10 may be realized by a plurality of server devices, that is, a computer system. The structure determination system 10 has a communication function and can transmit and receive information to and from other devices.

構造物判定システム10は、カメラ20で撮像(撮影)された動画像を用いて橋梁30の状態を判定する。カメラ20は、判定対象の橋梁30を撮像して、橋梁30の動画像を取得する撮像装置である。カメラ20は、橋梁30を撮像できる位置(例えば、橋梁30から数m〜数十m離れた地点)に予め固定的に設置される。カメラ20としては、橋梁30の状態の判定に用いることが可能な程度の解像度で撮像を行うことが可能な周知のカメラを用いることができる。構造物判定システム10とカメラ20とは、有線若しくは無線、又はそれら両方の通信網を介して互いに情報の送受信を行うことができる。カメラ20は、予め設定されたフレームレート(fps)で橋梁30を撮像して、撮像した動画像を構造物判定システム10に送信する。フレームレートは、例えば、100fpsである。あるいは、フレームレートは、100fps以外、例えば、30fpsであってもよい。なお、カメラ20は、構造物判定システムの構成要素であってもよい。即ち、この場合、本発明に係る構造物判定システムは、図1に示す構造物判定システム10とカメラ20とを含んで構成される。また、構造物判定システム10とカメラ20とは一体の装置(例えば、スマートフォン)であってもよい。 The structure determination system 10 determines the state of the bridge 30 using a moving image captured (photographed) by the camera 20. The camera 20 is an imaging device that captures an image of the bridge 30 to be determined and acquires a moving image of the bridge 30. The camera 20 is fixedly installed in advance at a position where the bridge 30 can be imaged (for example, a point several meters to several tens of meters away from the bridge 30). As the camera 20, a well-known camera capable of taking an image with a resolution that can be used for determining the state of the bridge 30 can be used. The structure determination system 10 and the camera 20 can transmit and receive information to and from each other via a wired, wireless, or both communication networks. The camera 20 images the bridge 30 at a preset frame rate (fps), and transmits the captured moving image to the structure determination system 10. The frame rate is, for example, 100 fps. Alternatively, the frame rate may be other than 100 fps, for example, 30 fps. The camera 20 may be a component of the structure determination system. That is, in this case, the structure determination system according to the present invention includes the structure determination system 10 and the camera 20 shown in FIG. Further, the structure determination system 10 and the camera 20 may be an integrated device (for example, a smartphone).

図1に示すように構造物判定システム10は、機能的には、変位取得部11と、抽出部12と、判定部13とを備えて構成される。 As shown in FIG. 1, the structure determination system 10 is functionally configured to include a displacement acquisition unit 11, an extraction unit 12, and a determination unit 13.

変位取得部11は、判定対象の構造物である橋梁30の時系列の変位を示す情報を取得する機能部である。変位取得部11は、判定対象の構造物である橋梁30の複数の箇所についての時系列の変位を示す情報を取得してもよい。変位取得部11は、判定対象の構造物である橋梁30を撮像した動画像を取得し、取得した動画像に基づいて当該構造物の時系列の変位を算出してもよい。 The displacement acquisition unit 11 is a functional unit that acquires information indicating the time-series displacement of the bridge 30, which is the structure to be determined. The displacement acquisition unit 11 may acquire information indicating time-series displacements of a plurality of locations of the bridge 30 which is a structure to be determined. The displacement acquisition unit 11 may acquire a moving image of the bridge 30 which is a structure to be determined, and calculate the time-series displacement of the structure based on the acquired moving image.

構造物判定システム10による橋梁30の状態の判定は、橋梁30に生じる変位(変動)に基づいて行われる。例えば、橋梁30の上を自動車等の車両40が通過すると、当該車両40の通過に応じて橋梁30が振動して橋梁30に変位が生じる。当該振動による橋梁30の変位に基づいて、橋梁30の状態の判定が行われる。橋梁30に異常が生じた場合、異常が生じた箇所の変位に変化が起きると想定される。本実施形態では、この変化が検知されて橋梁30の状態が判定される。橋梁30の振動による変位は、微小な変化(大型特殊車を走行させて3mm程度)であり、人の目では検知が困難である。なお、橋梁30に変位を生じさせる要因は、必ずしも車両40の通過である必要はない。判定対象の構造物が橋梁30以外のものである場合、何らかの要因で生じる構造物の変位に基づいて判定が行われればよい。 The determination of the state of the bridge 30 by the structure determination system 10 is performed based on the displacement (fluctuation) that occurs in the bridge 30. For example, when a vehicle 40 such as an automobile passes over a bridge 30, the bridge 30 vibrates according to the passage of the vehicle 40, causing displacement of the bridge 30. The state of the bridge 30 is determined based on the displacement of the bridge 30 due to the vibration. When an abnormality occurs in the bridge 30, it is assumed that the displacement of the location where the abnormality occurs changes. In the present embodiment, this change is detected and the state of the bridge 30 is determined. The displacement of the bridge 30 due to vibration is a minute change (about 3 mm when a large special vehicle is run), and it is difficult for the human eye to detect it. It should be noted that the factor causing the displacement of the bridge 30 does not necessarily have to be the passage of the vehicle 40. When the structure to be determined is something other than the bridge 30, the determination may be made based on the displacement of the structure caused by some factor.

変位取得部11は、例えば、以下のように変位を示す情報を取得する。変位取得部11は、カメラ20から送信される、橋梁30を撮像した動画像を受信して取得する。変位取得部11は、受信した動画像のうち、特定の時間帯の部分のみを用いて変位を示す情報を取得してもよい。当該時間帯は、例えば、橋梁30の上を1台の車両40が通過して橋梁30に振動が生じる時間帯、即ち、橋梁30における車両40の片道走行時である。1つの時間帯が、橋梁30の変位に係る1つのタイミングに対応する。なお、橋梁30の上を複数の車両40が同時に通過する時間帯は、橋梁30の振動が複数の車両40の通過に応じた複雑なものとなるため、変位を示す情報の取得に用いなくてもよい。当該時間帯は、構造物判定システム10の管理者等によって指定されてもよいし、物体認識等の従来技術に基づいて構造物判定システム10によって(自動的に)特定されてもよい。 The displacement acquisition unit 11 acquires information indicating the displacement as follows, for example. The displacement acquisition unit 11 receives and acquires a moving image of the bridge 30 transmitted from the camera 20. The displacement acquisition unit 11 may acquire information indicating the displacement by using only a part of the received moving image in a specific time zone. The time zone is, for example, a time zone in which one vehicle 40 passes over the bridge 30 and vibration occurs in the bridge 30, that is, when the vehicle 40 travels one way on the bridge 30. One time zone corresponds to one timing related to the displacement of the bridge 30. It should be noted that during the time period when the plurality of vehicles 40 pass over the bridge 30 at the same time, the vibration of the bridge 30 becomes complicated according to the passage of the plurality of vehicles 40, so that the information indicating the displacement is not used for acquisition. May be good. The time zone may be specified by the administrator of the structure determination system 10 or the like, or may be (automatically) specified by the structure determination system 10 based on a conventional technique such as object recognition.

変位取得部11は、受信した動画像から、橋梁30の複数の箇所についての変位を示す値を算出する。変位を算出する橋梁30の箇所(位置、計測点)は、ROI(Region of Interest)として予め固定的に設定されている。変位を算出する箇所は、例えば、図1に示すように橋梁30の橋桁の長手方向に所定の間隔(例えば、等間隔)を空けた、当該橋桁の複数の箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5(より具体的には、橋桁の下端の箇所)である。なお、変位を算出する箇所は、必ずしも上記のように設定される必要はなく、構造物に応じて構造物の状態を適切に判定できるように任意の数で任意の箇所に設定されればよい。 The displacement acquisition unit 11 calculates a value indicating the displacement of the bridge 30 at a plurality of locations from the received moving image. The location (position, measurement point) of the bridge 30 for calculating the displacement is fixedly set in advance as the ROI (Region of Interest). As shown in FIG. 1, the displacements are calculated at a plurality of locations CH1, CH2, CH3, CH4 of the bridge girder at predetermined intervals (for example, even intervals) in the longitudinal direction of the bridge girder of the bridge 30. CH5 (more specifically, the lower end of the bridge girder). It should be noted that the locations for calculating the displacement do not necessarily have to be set as described above, and may be set at arbitrary locations in any number so that the state of the structure can be appropriately determined according to the structure. ..

カメラ20は、固定的に設定されているため、変位を算出する橋梁30の箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5は、動画像において当該箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5に応じた概ね特定の位置に写る。変位取得部11は、動画像を構成する各フレーム(画像)の変位を検出する橋梁30の複数の箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5について、変位の検出の基準となるフレームからの画像の位置ずれを、変位を示す情報(変位を示す値)である変位量(移動量)として算出する。変位の検出の基準となるフレームは、例えば、車両40が通行していない時間帯のフレームである。変位量は、状態の判定に用いる特定の方向のみの変位量、例えば、図1に示す橋梁30の例であれば、水平面に対する垂直(鉛直)方向のみの変位量としてもよい。 Since the camera 20 is fixedly set, the locations CH1, CH2, CH3, CH4, and CH5 of the bridge 30 for calculating the displacement are generally corresponding to the locations CH1, CH2, CH3, CH4, and CH5 in the moving image. It appears in a specific position. The displacement acquisition unit 11 refers to a plurality of locations CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 of the bridge 30 for detecting the displacement of each frame (image) constituting the moving image, and the displacement acquisition unit 11 is an image from the frame that is a reference for detecting the displacement. The displacement is calculated as a displacement amount (movement amount) which is information indicating displacement (value indicating displacement). The frame that serves as a reference for detecting the displacement is, for example, a frame in a time zone when the vehicle 40 is not passing. The displacement amount may be a displacement amount only in a specific direction used for determining the state, for example, in the case of the bridge 30 shown in FIG. 1, a displacement amount only in the vertical (vertical) direction with respect to the horizontal plane.

変位量の算出は、従来の技術(例えば、ブロック・マッチング法又はデジタル画像相関法)によってサブピクセル単位で行うことができる。動画像を構成する各フレームについて変位量を算出すると、各箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5について、例えば、図2のグラフに示すような時系列の変位量が得られる。 The displacement amount can be calculated in sub-pixel units by a conventional technique (for example, a block matching method or a digital image correlation method). When the displacement amount is calculated for each frame constituting the moving image, for example, the time-series displacement amount as shown in the graph of FIG. 2 can be obtained for each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5.

なお、変位取得部11は、各箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5について、各フレームに対応する時刻毎に時系列の変位量の移動平均を算出して、時系列の移動平均の値を橋梁30の時系列の変位を示す情報としてもよい。即ち、時系列の変位量にローパスフィルタを適用して、ローパスフィルタ適用後の時系列の変位量を、状態の判定に用いる変位量としてもよい。ローパスフィルタを適用することで、各箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5の変位量を静的な変位量とすることができる。 The displacement acquisition unit 11 calculates the moving average of the displacement amount in the time series for each time corresponding to each frame for each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5, and obtains the value of the moving average in the time series. It may be information indicating the time-series displacement of the bridge 30. That is, the low-pass filter may be applied to the displacement amount in the time series, and the displacement amount in the time series after the application of the low-pass filter may be used as the displacement amount used for determining the state. By applying the low-pass filter, the displacement amount of each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 can be made a static displacement amount.

変位取得部11は、車両40の通過毎に各箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5について状態の判定に用いる時系列の変位量を算出してもよい。即ち、変位取得部11は、複数のタイミングの時間帯毎に各箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5について時系列の変位量を算出してもよい。例えば、橋梁30の状態を判定する短い時期(例えば、1日)における、複数のタイミングの変位量を算出してもよい。複数のタイミングの変位量を用いることで、より精度よく判定することができる。変位取得部11は、算出した各箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5についての時系列の変位量を、橋梁30の時系列の変位を示す情報として抽出部12に出力する。 The displacement acquisition unit 11 may calculate the time-series displacement amount used for determining the state of each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 for each passage of the vehicle 40. That is, the displacement acquisition unit 11 may calculate the amount of displacement in time series for each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 for each time zone of a plurality of timings. For example, the displacement amount at a plurality of timings in a short period (for example, one day) for determining the state of the bridge 30 may be calculated. By using the displacement amounts of a plurality of timings, the determination can be made more accurately. The displacement acquisition unit 11 outputs the calculated time-series displacement amount of each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 to the extraction unit 12 as information indicating the time-series displacement of the bridge 30.

抽出部12は、変位取得部11によって取得された情報から、当該情報に基づいて、判定対象の構造物である橋梁30の状態の判定に用いる予め設定した時間長の情報を抽出する機能部である。抽出部12は、変位が極大かつ所定の閾値を超える時刻を基準として、橋梁30の状態の判定に用いる予め設定した時間長の情報を抽出してもよい。 The extraction unit 12 is a functional unit that extracts information of a preset time length used for determining the state of the bridge 30, which is the structure to be determined, from the information acquired by the displacement acquisition unit 11. be. The extraction unit 12 may extract information on a preset time length used for determining the state of the bridge 30 based on the time when the displacement is maximum and exceeds a predetermined threshold value.

構造物判定システム10では、予め設定した一定数の連続するフレームの変位量、即ち、固定長の変位量が、橋梁30の状態の判定に用いられる。抽出部12は、変位取得部11から各箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5についての時系列の変位量を入力して、箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5毎に時系列の変位量から、判定に用いる固定長の連続する変位量を抽出する。 In the structure determination system 10, a preset fixed number of continuous frame displacements, that is, a fixed length displacement amount is used to determine the state of the bridge 30. The extraction unit 12 inputs the time-series displacement amount for each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 from the displacement acquisition unit 11, and the time-series displacement amount for each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5. From, the continuous displacement amount of the fixed length used for the determination is extracted.

抽出部12は、変位取得部11から入力した時系列の変位量のうち、変位量が極大かつ所定の閾値を超えるピーク値(例えば、図2の変位量m)を検出する。極大になる変位量は、例えば、微分して0となり、かつ前後の変位量よりも大きい変位量である。閾値は、例えば、時系列の変位量の第三四分位数とされる。但し、それ以外の閾値が設定されてもよい。図2に示すように、抽出部12は、検出したピーク値mのフレーム(時刻)を中心として前後Nフレーム分の範囲rの変位量を、判定に用いる固定長の連続する変位量として抽出する。Nは、例えば、1000程度である。Nが1000程度、フレームレートが100fpsである場合、20秒程度分の時系列の変位量が抽出される。なお、Nは、必ずしも上記のように設定される必要はなく、フレームレート及び判別の精度等に応じて設定されればよい。 The extraction unit 12 detects a peak value (for example, the displacement amount m in FIG. 2) in which the displacement amount is maximum and exceeds a predetermined threshold value among the time-series displacement amounts input from the displacement acquisition unit 11. The maximum displacement amount is, for example, a displacement amount that is differentiated to 0 and is larger than the front-back displacement amount. The threshold value is, for example, the third quartile of the displacement amount in the time series. However, other threshold values may be set. As shown in FIG. 2, the extraction unit 12 extracts the displacement amount of the range r for the front and rear N frames around the frame (time) of the detected peak value m as the continuous displacement amount of the fixed length used for the determination. .. N is, for example, about 1000. When N is about 1000 and the frame rate is 100 fps, the time-series displacement amount for about 20 seconds is extracted. Note that N does not necessarily have to be set as described above, and may be set according to the frame rate, the accuracy of discrimination, and the like.

上記のピーク値となる変位量mは、通常、箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5に最も大きい荷重(負荷)がかかる、即ち、当該箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5の真上に車両40が位置する際の変位量である。この場合、ピーク値となる変位量mが算出(計測)される時刻は、車両40の移動に応じて箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5毎に少しずつ異なる。そのため、抽出される固定長の変位量の範囲の時刻は、箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5毎に少しずつ異なる。図3に示すように、抽出部12は、このように動画像に係る1つの時間帯について箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5毎に固定長の変位量を抽出する。 The displacement amount m that becomes the above peak value usually applies the largest load to the locations CH1, CH2, CH3, CH4, and CH5, that is, directly above the locations CH1, CH2, CH3, CH4, and CH5. This is the amount of displacement when the vehicle 40 is positioned. In this case, the time at which the displacement amount m, which is the peak value, is calculated (measured) is slightly different for each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 according to the movement of the vehicle 40. Therefore, the time in the range of the fixed length displacement amount to be extracted is slightly different for each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5. As shown in FIG. 3, the extraction unit 12 extracts a fixed-length displacement amount for each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 for one time zone related to the moving image in this way.

変位取得部11が車両40の通過毎に時系列の変位量を算出する場合、抽出部12は、車両40の通過毎に各箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5毎に固定長の変位量を抽出してもよい。即ち、抽出部12は、複数のタイミングの時間帯毎に各箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5について固定長の変位量を抽出してもよい。例えば、上述したように橋梁30の状態を判定する短い時期(例えば、1日)における、複数のタイミングの固定長の変位量を抽出してもよい。複数のタイミングの変位量を用いることで、より精度よく判定することができる。抽出部12は、箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5毎に抽出した固定長の変位量を判定部13に出力する。 When the displacement acquisition unit 11 calculates the time-series displacement amount for each passage of the vehicle 40, the extraction unit 12 has a fixed length displacement amount for each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 each time the vehicle 40 passes. May be extracted. That is, the extraction unit 12 may extract a fixed-length displacement amount for each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 at each of a plurality of timing time zones. For example, as described above, the displacement amounts of fixed lengths at a plurality of timings in a short period (for example, one day) for determining the state of the bridge 30 may be extracted. By using the displacement amounts of a plurality of timings, the determination can be made more accurately. The extraction unit 12 outputs the displacement amount of the fixed length extracted for each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 to the determination unit 13.

変位取得部11及び抽出部12は、判定の基準とする固定長の変位量を、橋梁30の状態の判定を行うときまでに予め算出(抽出)してもよい。判定の基準用の固定長の変位量は、例えば、橋梁30が劣化しておらず正常(健全)である状態(例えば、橋梁30が完成した直後、又は物理的な橋梁30の検査で橋梁30が正常と判定された時)での固定長の変位量である。橋梁30が正常である状態での固定長の変位量も、上記と同様に算出(抽出)される。即ち、その状態でカメラ20によって橋梁30の撮像を行い、撮像によって得られた動画像から各箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5の固定長の変位量を算出(抽出)する。 The displacement acquisition unit 11 and the extraction unit 12 may calculate (extract) the displacement amount of the fixed length as a reference for the determination in advance by the time when the state of the bridge 30 is determined. The displacement amount of the fixed length for the judgment reference is, for example, a state in which the bridge 30 is not deteriorated and is normal (healthy) (for example, immediately after the bridge 30 is completed, or by a physical inspection of the bridge 30. Is the amount of displacement of the fixed length when it is determined to be normal). The displacement amount of the fixed length in the state where the bridge 30 is normal is also calculated (extracted) in the same manner as described above. That is, in that state, the bridge 30 is imaged by the camera 20, and the displacement amount of the fixed length of each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 is calculated (extracted) from the moving image obtained by the imaging.

この際(基準時)の橋梁30及び箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5と判定時の橋梁30及び箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5とは同じとする。但し、基準時の橋梁30及び箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5と判定時の橋梁30及び箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5とは異なっていてもよい。また、基準時についても、複数のタイミングの固定長の変位量を算出してもよい。抽出部12は、抽出した、判定の基準用の固定長の変位量を示す情報も判定部13に出力する。なお、判定の基準用の固定長の変位量に係る橋梁30の状態は、正常である状態以外でもよい。 At this time (reference time), the bridge 30 and the location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 and the bridge 30 and the location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 at the time of determination are the same. However, the bridge 30 and the location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 at the time of reference may be different from the bridge 30 and the location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 at the time of determination. Further, also at the reference time, the displacement amount of the fixed length at a plurality of timings may be calculated. The extraction unit 12 also outputs the extracted information indicating the displacement amount of the fixed length for the determination reference to the determination unit 13. The state of the bridge 30 related to the displacement amount of the fixed length for the determination reference may be other than the normal state.

判定部13は、抽出部12によって抽出された情報に基づいて判定対象の構造物である橋梁30の状態を判定する機能部である。判定部13は、抽出部12によって抽出された情報をオートエンコーダによって圧縮して、圧縮した情報に基づいて橋梁30の状態を判定してもよい。即ち、判定部13は、AI(人工知能)によって橋梁30の状態を判定してもよい。判定部13は、橋梁30の所定の状態における当該橋梁30の時系列の変位を示す情報に基づいて予め設定された基準を用いて、橋梁30の状態を判定してもよい。判定部13は、抽出部12から判定に用いる情報を入力して、入力した情報を用いて以下のように橋梁30の状態を判定する。 The determination unit 13 is a functional unit that determines the state of the bridge 30, which is the structure to be determined, based on the information extracted by the extraction unit 12. The determination unit 13 may compress the information extracted by the extraction unit 12 by the autoencoder and determine the state of the bridge 30 based on the compressed information. That is, the determination unit 13 may determine the state of the bridge 30 by AI (artificial intelligence). The determination unit 13 may determine the state of the bridge 30 by using a reference set in advance based on the information indicating the time-series displacement of the bridge 30 in the predetermined state of the bridge 30. The determination unit 13 inputs information used for determination from the extraction unit 12, and determines the state of the bridge 30 as follows using the input information.

判定部13は、例えば、抽出部12によって抽出された1つのタイミングに係る固定長の変位量を示す情報に基づいて判定する。図3に示すように橋梁30の5つの箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5それぞれにおいて固定長の変位量を示す情報が抽出されている場合には、5つの固定長の変位量を示す情報に基づいて判定が行われる。 The determination unit 13 determines, for example, based on the information indicating the displacement amount of the fixed length related to one timing extracted by the extraction unit 12. As shown in FIG. 3, when the information indicating the displacement amount of the fixed length is extracted at each of the five locations CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 of the bridge 30, the information indicating the displacement amount of the five fixed lengths is extracted. Judgment is made based on.

判定部13は、これらの情報を圧縮して、圧縮した情報に基づいて橋梁30の状態を判定する。図3に示すように、情報の圧縮には、オートエンコーダ100による次元圧縮技術を用いる。オートエンコーダ100は、固定長の変位量を入力して、同一の固定長の変位量を出力するように学習されるニューラルネットワークである。オートエンコーダ100には、二次元畳み込み層が含まれていてもよい。オートエンコーダ100は、入力層110、中間層120及び出力層130を含む。入力層110には、固定長の変位量を入力するニューロンが設けられている。例えば、入力層には、変位量が算出される箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5の数(図3に示す例では5(CH))×箇所あたりの変位量の数(時間長、フレームの数)の行列(箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5毎の固定長の変位量のベクトルをまとめた行列)が入力され、当該ベクトルの要素に対応する数のニューロンが設けられる。出力層130は、固定長の変位量を出力するニューロンが設けられている。出力層130にも、入力層110と同様に当該ベクトルの要素に対応する数のニューロンが設けられる。 The determination unit 13 compresses this information and determines the state of the bridge 30 based on the compressed information. As shown in FIG. 3, a dimensional compression technique using the autoencoder 100 is used for information compression. The autoencoder 100 is a neural network that is learned to input a fixed-length displacement amount and output the same fixed-length displacement amount. The autoencoder 100 may include a two-dimensional convolution layer. The autoencoder 100 includes an input layer 110, an intermediate layer 120, and an output layer 130. The input layer 110 is provided with neurons that input a fixed-length displacement amount. For example, in the input layer, the number of places CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 where the displacement amount is calculated (5 (CH) in the example shown in FIG. 3) × the number of displacement amounts per place (time length, frame). (Number of) (a matrix that summarizes the fixed-length displacement vectors for each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5) is input, and the number of neurons corresponding to the elements of the vector is provided. The output layer 130 is provided with neurons that output a fixed-length displacement amount. Similar to the input layer 110, the output layer 130 is also provided with a number of neurons corresponding to the elements of the vector.

中間層120には、圧縮した情報を取得するための層120aが含まれる。当該層120aには、入力層110及び出力層130の数よりも少ないニューロンが設けられている。例えば、当該層120aのニューロンの数は、2、3、8又は32としてもよい。層120aの値を固定長の変位量を圧縮した情報とする。圧縮した情報は、層120aに含まれるニューロンの数の要素からなるベクトルとなる。なお、中間層120には、複数の層が含まれていてもよい。即ち、オートエンコーダ100は、深層学習によって得られたものであってもよい。また、情報の圧縮に用いる、オートエンコーダ100としては、上述したものに代えて変分オートエンコーダ(VAE:Variational Autoencoder)を用いてもよい。 The intermediate layer 120 includes a layer 120a for acquiring compressed information. The layer 120a is provided with fewer neurons than the number of input layers 110 and output layers 130. For example, the number of neurons in the layer 120a may be 2, 3, 8 or 32. The value of the layer 120a is used as the information obtained by compressing the displacement amount of the fixed length. The compressed information becomes a vector consisting of elements of the number of neurons contained in the layer 120a. The intermediate layer 120 may include a plurality of layers. That is, the autoencoder 100 may be obtained by deep learning. Further, as the autoencoder 100 used for compressing information, a variational autoencoder (VAE: Variational Autoencoder) may be used instead of the above-mentioned one.

判定部13は、抽出部12から入力した、判定の基準用の固定長の変位量を示す情報を用いて機械学習を行ってオートエンコーダ100を生成する。なお、機械学習に用いる固定長の変位量は、抽出部12から入力した全てのタイミングに係る情報ではなく、一部のタイミング(例えば、全てのタイミングの半分)に係る情報とする。判定部13は、生成したオートエンコーダ100を記憶する。 The determination unit 13 performs machine learning using the information input from the extraction unit 12 indicating the displacement amount of the fixed length for the determination reference to generate the autoencoder 100. The fixed-length displacement amount used for machine learning is not information related to all timings input from the extraction unit 12, but information related to some timings (for example, half of all timings). The determination unit 13 stores the generated autoencoder 100.

なお、オートエンコーダ100の生成に用いる判定の基準用の固定長の変位量は、様々な条件で撮像された動画像に係るものが用いられてもよい。例えば、橋梁30及び撮像条件の少なくとも何れかが異なる判定の基準用の固定長の変位量を用いてもよい。撮像条件は、例えば、季節、天気及び気温である。この場合、カメラ20による撮像も条件毎に行われる。このように様々な条件での情報を用いることで、任意の橋梁30に対して、あるいは任意の季節、天気及び気温等の撮像条件に対して頑健な橋梁30の状態の判定が可能になる。 As the displacement amount of the fixed length for the determination reference used for the generation of the autoencoder 100, the one related to the moving image captured under various conditions may be used. For example, a fixed-length displacement amount for a determination in which at least one of the bridge 30 and the imaging condition is different may be used. Imaging conditions are, for example, season, weather and temperature. In this case, imaging by the camera 20 is also performed for each condition. By using the information under various conditions in this way, it is possible to determine the state of the bridge 30 that is robust to any bridge 30 or to imaging conditions such as any season, weather, and temperature.

判定部13は、生成したオートエンコーダ100を用いて、判定の基準用の圧縮後の情報を生成する。判定部13は、抽出部12から入力した、判定の基準用の固定長の変位量を示す情報のうち、オートエンコーダ100の生成に用いなかった情報を用いて判定の基準用の圧縮後の情報を生成する。図4に示すように、判定部13は、判定の基準用の固定長の変位量を示す情報をオートエンコーダ100に入力して、オートエンコーダ100に従った演算を行って、圧縮した情報を取得するための層120aの値を抽出して、判定の基準用の圧縮後の情報とする。図4に示すように圧縮後の情報RCは、圧縮した情報を取得するための層120aに含まれるニューロンの数次元の座標(ベクトル)となる。即ち、圧縮後の情報RCは、層120aに含まれるニューロンの数次元の座標への固定長の変位量の写像である。オートエンコーダ100に入力される情報が互いに似ているものは、近い座標に写像される。圧縮後の情報の生成に用いる、判定の基準用の固定長の変位量を示す情報が複数ある場合には、図5に示すように、当該固定長の変位量を示す情報毎に圧縮後の情報RCを生成する。なお、判定部13は、橋梁30の状態の判定を行うときまでに予め判定の基準用の圧縮後の情報RCを生成しておく。 The determination unit 13 uses the generated autoencoder 100 to generate compressed information for determination reference. The determination unit 13 uses the information input from the extraction unit 12 indicating the displacement amount of the fixed length for the determination reference that was not used for the generation of the autoencoder 100, and the compressed information for the determination reference. To generate. As shown in FIG. 4, the determination unit 13 inputs information indicating a fixed-length displacement amount for determination reference to the autoencoder 100, performs a calculation according to the autoencoder 100, and acquires compressed information. The value of the layer 120a for this is extracted and used as the compressed information for the judgment reference. As shown in FIG. 4, the compressed information RC becomes the coordinates (vector) of several dimensions of the neurons included in the layer 120a for acquiring the compressed information. That is, the compressed information RC is a mapping of a fixed-length displacement amount of the neurons contained in the layer 120a to several-dimensional coordinates. Information input to the autoencoder 100 that is similar to each other is mapped to close coordinates. When there is a plurality of information indicating the displacement amount of the fixed length for the judgment reference used for generating the information after compression, as shown in FIG. 5, after compression for each information indicating the displacement amount of the fixed length. Generate information RC. The determination unit 13 generates the compressed information RC for the determination reference in advance by the time the determination of the state of the bridge 30 is performed.

なお、圧縮した情報を取得するための層120aのニューロンの数が異なる複数のオートエンコーダ100(例えば、当該数が2、3、8及び32のオートエンコーダ100)を生成して、そのうちの1つを判定に用いるオートエンコーダ100としてもよい。例えば、複数の圧縮後の情報RCであるベクトルのばらつきが小さくなるオートエンコーダ100を判定に用いるオートエンコーダ100としてもよい。ベクトルのばらつきは、従来の統計的な手法で算出されるものであればよい。橋梁30が正常である状態に対応する写像は、互いに近い座標であることが望ましいためである。 It should be noted that a plurality of autoencoders 100 having different numbers of neurons in the layer 120a for acquiring compressed information (for example, autoencoders 100 having the numbers 2, 3, 8 and 32) are generated, and one of them is generated. May be used as the autoencoder 100 used for the determination. For example, the autoencoder 100 in which the variation of the vector which is the information RC after a plurality of compressions is small may be used for the determination. The vector variation may be calculated by a conventional statistical method. This is because it is desirable that the maps corresponding to the normal state of the bridge 30 have coordinates close to each other.

また、判定部13は、生成したオートエンコーダ100、及び抽出部12から入力した、判定時の固定長の変位量を示す情報を用いて、判定時の圧縮後の情報を生成する。判定の基準用の圧縮後の情報RCと同様に、図4に示すように、判定部13は、判定時の固定長の変位量を示す情報をオートエンコーダ100に入力して、オートエンコーダ100に従った演算を行って、圧縮した情報を取得するための層120aの値を抽出して、判定時の圧縮後の情報DCとする。図4に示すように判定時の圧縮後の情報DCも、圧縮した情報を取得するための層120aに含まれるニューロンの数次元の座標(ベクトル)となる。図5に示すように、判定時の圧縮後の情報DCと、判定の基準用の圧縮後の情報RCとは、同一の座標軸上の点として表される。 Further, the determination unit 13 generates the compressed information at the time of determination by using the information indicating the displacement amount of the fixed length at the time of determination input from the generated autoencoder 100 and the extraction unit 12. Similar to the compressed information RC for the determination reference, as shown in FIG. 4, the determination unit 13 inputs information indicating the amount of displacement of the fixed length at the time of determination to the autoencoder 100, and inputs the information to the autoencoder 100. According to the calculation, the value of the layer 120a for acquiring the compressed information is extracted and used as the compressed information DC at the time of determination. As shown in FIG. 4, the compressed information DC at the time of determination also becomes the coordinates (vector) of several dimensions of the neurons included in the layer 120a for acquiring the compressed information. As shown in FIG. 5, the compressed information DC at the time of determination and the compressed information RC for determination reference are represented as points on the same coordinate axis.

判定部13は、これらの圧縮後の情報RC,DCを用いて判定を行う。基準時の橋梁30の状態と判定時の橋梁30の状態とが同様であれば、即ち、判定時の橋梁30が正常であれば、判定の基準用の圧縮後の情報RCと判定時の圧縮後の情報DCとは、座標軸上の近い座標に位置する。一方で、基準時の橋梁30の状態と判定時の橋梁30の状態とが異なっていれば、即ち、判定時の橋梁30に異常が生じていれば、判定の基準用の圧縮後の情報RCと判定時の圧縮後の情報DCとは、座標軸上の遠い座標に位置する。 The determination unit 13 makes a determination using these compressed information RC and DC. If the state of the bridge 30 at the time of reference and the state of the bridge 30 at the time of judgment are the same, that is, if the bridge 30 at the time of judgment is normal, the information RC after compression for the judgment reference and the compression at the time of judgment The latter information DC is located at close coordinates on the coordinate axes. On the other hand, if the state of the bridge 30 at the time of reference and the state of the bridge 30 at the time of judgment are different, that is, if there is an abnormality in the bridge 30 at the time of judgment, the compressed information RC for the judgment reference The compressed information DC at the time of determination is located at far coordinates on the coordinate axes.

判定部13は、判定の基準用の圧縮後の情報RCと判定時の圧縮後の情報DCとを比較して橋梁30の状態を判定する。例えば、判定部13は、複数の基準用の圧縮後の情報RCの平均を算出して、算出した平均と判定時の圧縮後の情報DCとの座標軸上の距離を算出する。当該距離は、基準時と判定時との橋梁30の振動パターンの類似度に対応する。当該距離が小さい程類似度が大きく、当該距離が大きい程類似度が小さい。判定部13は、算出した距離と予め設定されて記憶した閾値とを比較する。算出した距離が閾値以上であれば、判定部13は、橋梁30に異常が生じていると判定する。算出した距離が閾値未満であれば、判定部13は、橋梁30は正常である、即ち、橋梁30に異常が生じてないと判定する。即ち、判定時の写像後の座標が、基準となる写像後の座標のクラスタから外れたものが異常と判定され、外れていないものが異常でないと判定される。 The determination unit 13 determines the state of the bridge 30 by comparing the compressed information RC for determination reference with the compressed information DC at the time of determination. For example, the determination unit 13 calculates the average of the compressed information RC for a plurality of references, and calculates the distance on the coordinate axis between the calculated average and the compressed information DC at the time of determination. The distance corresponds to the degree of similarity of the vibration patterns of the bridge 30 between the reference time and the judgment time. The smaller the distance, the greater the similarity, and the larger the distance, the smaller the similarity. The determination unit 13 compares the calculated distance with the preset and stored threshold value. If the calculated distance is equal to or greater than the threshold value, the determination unit 13 determines that the bridge 30 has an abnormality. If the calculated distance is less than the threshold value, the determination unit 13 determines that the bridge 30 is normal, that is, that no abnormality has occurred in the bridge 30. That is, if the coordinates after mapping at the time of determination deviate from the cluster of coordinates after mapping as a reference, it is determined to be abnormal, and if it does not deviate, it is determined that it is not abnormal.

また、複数のタイミング(例えば、橋梁30の状態を判定する1日における複数のタイミング)における判定時の圧縮後の情報DCを算出した場合には、判定部13は、それぞれの圧縮後の情報DCに対する上記の判定から、総合的な判定を行ってもよい。例えば、判定部13は、各圧縮後の情報DCに対する判定のうち、一定割合以上又は一定数以上の圧縮後の情報DCについて橋梁30に異常が生じていると判定した場合、総合的な判断結果として橋梁30に異常が生じていると判定してもよい。 Further, when the information DC after compression at the time of determination at a plurality of timings (for example, a plurality of timings in a day for determining the state of the bridge 30) is calculated, the determination unit 13 determines the information DC after each compression. A comprehensive determination may be made from the above determination. For example, when the determination unit 13 determines that the bridge 30 has an abnormality in the information DCs after compression of a certain ratio or more or a certain number or more among the judgments for the information DCs after each compression, the comprehensive judgment result. It may be determined that the bridge 30 has an abnormality.

また、橋梁30に異常が生じていると判定した場合、判定部13は、判定した橋梁30の状態に対応する箇所、即ち、橋梁30の異常が生じている箇所(例えば、劣化している箇所)を判定してもよい。例えば、判定部13は、箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5毎の固定長の変位量を用いて上記と同様に箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5毎の状態を判定してもよい。また、箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5毎の固定長の変位量を用いて、あるいは、それ以外の情報を用いて、上記以外の方法で橋梁30の状態に対応する箇所を判定してもよい。 Further, when it is determined that an abnormality has occurred in the bridge 30, the determination unit 13 has a portion corresponding to the determined state of the bridge 30, that is, a portion where the abnormality of the bridge 30 has occurred (for example, a deteriorated portion). ) May be determined. For example, the determination unit 13 may determine the state of each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 in the same manner as described above by using the displacement amount of the fixed length for each location CH1, CH2, CH3, CH4, CH5. .. Further, using the displacement amount of the fixed length for each of the locations CH1, CH2, CH3, CH4, and CH5, or using other information, the location corresponding to the state of the bridge 30 is determined by a method other than the above. May be good.

判定部13は、判定結果を示す情報を出力する。判定結果には、橋梁30が劣化しているか否かが含まれる。また、橋梁30の劣化している箇所を判定する場合には、判定結果には、橋梁30が劣化している場合には劣化している箇所が含まれる。判定部13は、例えば、構造物判定システム10に接続された端末に当該情報を送信して表示させる。判定部13による出力は、例えば、ユーザにより参照され、上述したように、構造物の補強又は改修等の判断に用いられる。なお、判定部13による出力は、上記以外の装置に対して、また、上記以外の形態で行われてもよい。以上が、本実施形態に係る構造物判定システム10の構成である。 The determination unit 13 outputs information indicating the determination result. The determination result includes whether or not the bridge 30 has deteriorated. Further, when determining the deteriorated portion of the bridge 30, the determination result includes the deteriorated portion when the bridge 30 is deteriorated. The determination unit 13 transmits, for example, the information to a terminal connected to the structure determination system 10 and displays the information. The output by the determination unit 13 is referred to by the user, for example, and is used for determining reinforcement or repair of the structure as described above. The output by the determination unit 13 may be output to a device other than the above, or may be performed in a form other than the above. The above is the configuration of the structure determination system 10 according to the present embodiment.

引き続いて、図6のフローチャートを用いて、本実施形態に係る構造物判定システム10で実行される処理(構造物判定システム10が行う動作方法)を説明する。まず、カメラ20によって撮像された動画像がカメラ20から構造物判定システム10に送信されて、変位取得部11によって受信されて取得される(S01)。取得される動画像は、基準となるタイミングである正常時でのものと、判定時でのものとを含む。即ち、正常時での撮像と判定時での撮像とは、異なるタイミングで行われる。続いて、変位取得部11によって、動画像に基づいて橋梁30の時系列の変位量が算出される(S02)。続いて、抽出部12によって、時系列の変位量を示す情報から、当該情報に基づいて、橋梁30の状態の判定に用いる固定長の変位量が抽出される(S03)。ここで抽出される固定長の変位量は、正常時のものと、判定時のものとを含む。正常時の固定長の変位量の抽出と、判定時の固定長の変位量の抽出とは異なるタイミングで行われてもよい。また、正常時の固定長の変位量の抽出は毎回行われる必要はなく、判定の前までに1度行われればよい。 Subsequently, the process executed by the structure determination system 10 according to the present embodiment (operation method performed by the structure determination system 10) will be described with reference to the flowchart of FIG. First, the moving image captured by the camera 20 is transmitted from the camera 20 to the structure determination system 10, and is received and acquired by the displacement acquisition unit 11 (S01). The acquired moving image includes a moving image at the time of normal, which is a reference timing, and a moving image at the time of determination. That is, the imaging in the normal state and the imaging in the determination time are performed at different timings. Subsequently, the displacement acquisition unit 11 calculates the time-series displacement amount of the bridge 30 based on the moving image (S02). Subsequently, the extraction unit 12 extracts a fixed-length displacement amount used for determining the state of the bridge 30 from the information indicating the time-series displacement amount (S03). The fixed-length displacement amount extracted here includes the one at the time of normal and the one at the time of determination. The extraction of the fixed-length displacement amount at the time of normal operation and the extraction of the fixed-length displacement amount at the time of determination may be performed at different timings. Further, it is not necessary to extract the displacement amount of the fixed length at the normal time every time, and it may be performed once before the determination.

続いて、判定部13によって、これらの固定長の変位量に基づいて橋梁30の状態が判定される(S04)。橋梁の状態の判定は、上述したように判定の基準用の固定長の変位量に基づいてオートエンコーダ100が生成されて、オートエンコーダ100によって生成される、判定の基準用の圧縮後の情報RCと判定時の圧縮後の情報DCとが比較されて行われる。なお、オートエンコーダ100の生成、及びオートエンコーダ100を用いた判定の基準用の圧縮後の情報RCの生成は、毎回行われる必要はなく、判定の前までに1度行われればよい。続いて、判定部13によって、橋梁30の状態の判定結果を示す情報が出力される(S05)。以上が、本実施形態に係る構造物判定システム10で実行される処理である。 Subsequently, the determination unit 13 determines the state of the bridge 30 based on the displacement amounts of these fixed lengths (S04). For the determination of the state of the bridge, as described above, the autoencoder 100 is generated based on the displacement amount of the fixed length for the determination reference, and the compressed information RC for the determination reference generated by the autoencoder 100. Is compared with the compressed information DC at the time of determination. It should be noted that the generation of the autoencoder 100 and the generation of the compressed information RC for the determination reference using the autoencoder 100 do not have to be performed every time, and may be performed once before the determination. Subsequently, the determination unit 13 outputs information indicating the determination result of the state of the bridge 30 (S05). The above is the process executed by the structure determination system 10 according to the present embodiment.

上述したように本実施形態では、判定対象の構造物である橋梁30の時系列の変位量を示す情報から、当該情報に基づいて、判定に用いる固定長の変位量を示す情報が抽出されて、抽出された情報に基づいて橋梁30の状態が判定される。従って、本実施形態によれば、橋梁30の状態の判定に適切な情報に基づいて判定を行うことができ、その結果、適切に橋梁30の状態を判定することができる。 As described above, in the present embodiment, from the information indicating the time-series displacement amount of the bridge 30 which is the structure to be determined, the information indicating the displacement amount of the fixed length used for the determination is extracted based on the information. , The state of the bridge 30 is determined based on the extracted information. Therefore, according to the present embodiment, the determination can be made based on the information appropriate for determining the state of the bridge 30, and as a result, the state of the bridge 30 can be appropriately determined.

具体的には、上記のように判定に用いる情報を固定長の変位量とすることで、判定に用いる情報をまとめて一度にオートエンコーダ100へ入力することができ、判定に用いる情報を適切に考慮した判定を行うことができる。例えば、時系列の変位量を順次、判定用のモデルに入力するような判定方法と比べて、より適切に判定することができる。また、判定に用いる情報をまとめた入力とすることで(例えば、上述したように箇所CH1,CH2,CH3,CH4,CH5の固定長の変位量のベクトルをまとめた1つの行列を入力とすることで)、機械学習の学習時間削減及び学習収束の可能性を向上させることができる。なお、単純に固定長の変位量を得るためには、例えば、変位量に基づいて判定に用いる時間長を抽出するのではなく、変位量を算出するための動画像の時間長を一定の長さにすることも考えられる。しかしながら、この場合、時系列の変位量に判定に相応しくないものが含まれる可能性があり、適切な判定を行えないおそれがある。 Specifically, by setting the information used for the determination as the displacement amount of the fixed length as described above, the information used for the determination can be collectively input to the autoencoder 100 at a time, and the information used for the determination can be appropriately input. It is possible to make a judgment in consideration. For example, it is possible to make a more appropriate determination as compared with a determination method in which the displacement amount in the time series is sequentially input to the determination model. Further, by inputting the information used for the determination together (for example, as described above, one matrix in which the vectors of the displacement amounts of the fixed lengths of the locations CH1, CH2, CH3, CH4, CH5 are input is input. In), the learning time of machine learning can be reduced and the possibility of learning convergence can be improved. In order to simply obtain a fixed-length displacement amount, for example, instead of extracting the time length used for determination based on the displacement amount, the time length of the moving image for calculating the displacement amount is set to a constant length. It is also possible to displace. However, in this case, there is a possibility that the displacement amount in the time series includes a displacement amount that is not suitable for the determination, and there is a possibility that an appropriate determination cannot be made.

また、本実施形態のように変位量が極大かつ所定の閾値を超える時刻を基準として固定長の変位量を示す情報を抽出してもよい。このように抽出することで、例えば、上述したような車両40の通過による変位を用いる場合に、判定に用いる固定長の変位量を適切なものとすることができる。但し、固定長の変位量の抽出は、上記のように行われる必要はなく、判定対象とする構造物及び変位に応じて任意の方法で行われてもよい。 Further, as in the present embodiment, information indicating the displacement amount of the fixed length may be extracted with reference to the time when the displacement amount is maximum and exceeds a predetermined threshold value. By extracting in this way, for example, when the displacement due to the passage of the vehicle 40 as described above is used, the displacement amount of the fixed length used for the determination can be made appropriate. However, the extraction of the displacement amount of the fixed length does not have to be performed as described above, and may be performed by any method depending on the structure to be determined and the displacement.

また、本実施形態のように構造物の複数の箇所についての時系列の変位量を用いて判定を行ってもよい。この構成によれば、より正確な判定を行うことができる。但し、必ずしも複数の箇所の変位量を用いる必要はなく、1箇所の変位量を用いて判定を行ってもよい。 Further, as in the present embodiment, the determination may be made using the time-series displacement amounts for a plurality of locations of the structure. According to this configuration, more accurate determination can be made. However, it is not always necessary to use the displacement amounts at a plurality of locations, and the determination may be performed using the displacement amounts at one location.

また、本実施形態のようにオートエンコーダ100によって圧縮した情報を用いて判定を行ってもよい。この構成によれば、例えば、5×2000程度の多量の時系列の変位量の情報を数〜数十次元のベクトルにして判定することができる。そのため、判定処理による構造物判定システム10の処理負荷が過剰になることなく、あるいは高速に判定を行うことができる。但し、固定長の変位量を用いた判定は、上記のように情報を圧縮して行う方法以外の任意の方法によって行われてもよい。 Further, the determination may be performed using the information compressed by the autoencoder 100 as in the present embodiment. According to this configuration, for example, it is possible to determine a large amount of time-series displacement amount information of about 5 × 2000 as a vector having several to several tens of dimensions. Therefore, the processing load of the structure determination system 10 by the determination process does not become excessive, or the determination can be performed at high speed. However, the determination using the displacement amount of the fixed length may be performed by any method other than the method of compressing the information as described above.

また、本実施形態のように構造物の判定は、例えば、正常時等の構造物の所定の状態における当該構造物の時系列の変位を示す情報に基づいて予め設定された基準が用いられて行われてもよい。この構成によれば、正常時等の構造物の所定の状態を基準とした適切な判定を行うことができる。但し、必ずしも所定の状態を基準とする必要はない。 Further, as in the present embodiment, for the determination of the structure, for example, a preset standard is used based on the information indicating the time-series displacement of the structure in a predetermined state such as normal time. It may be done. According to this configuration, it is possible to make an appropriate determination based on a predetermined state of the structure such as in a normal state. However, it is not always necessary to use a predetermined state as a reference.

また、本実施形態のように構造物の動画像に基づいて構造物の時系列の変位量を算出して構造物の時系列の変位を示す情報を取得してもよい。この構成によれば、容易かつ確実に時系列の変位を示す情報を取得することができ、容易かつ確実に構造物の状態を判定することができる。但し、変位量は動画像に基づいて算出される必要はない。例えば、構造物の複数の箇所に変位量を検出するセンサ(例えば、変位センサ又はひずみゲージ)を設けておき、センサによって検出された変位量を用いてもよい。あるいは、構造物判定システム10は、構造物判定システム10以外の装置によって算出された構造物の時系列の変位量を構造物の時系列の変位を示す情報として取得してもよい。 Further, as in the present embodiment, the time-series displacement amount of the structure may be calculated based on the moving image of the structure to acquire the information indicating the time-series displacement of the structure. According to this configuration, information indicating the displacement in time series can be easily and surely obtained, and the state of the structure can be easily and surely determined. However, the displacement amount does not need to be calculated based on the moving image. For example, sensors (for example, displacement sensors or strain gauges) that detect the amount of displacement may be provided at a plurality of locations in the structure, and the amount of displacement detected by the sensors may be used. Alternatively, the structure determination system 10 may acquire the time-series displacement amount of the structure calculated by an apparatus other than the structure determination system 10 as information indicating the time-series displacement of the structure.

なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック(構成部)は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した1つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した2つ以上の装置を直接的又は間接的に(例えば、有線、無線などを用いて)接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記1つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。 The block diagram used in the description of the above embodiment shows a block of functional units. These functional blocks (components) are realized by any combination of at least one of hardware and software. Further, the method of realizing each functional block is not particularly limited. That is, each functional block may be realized by using one physically or logically connected device, or directly or indirectly (for example, two or more physically or logically separated devices). , Wired, wireless, etc.) and may be realized using these plurality of devices. The functional block may be realized by combining the software with the one device or the plurality of devices.

機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知(broadcasting)、通知(notifying)、通信(communicating)、転送(forwarding)、構成(configuring)、再構成(reconfiguring)、割り当て(allocating、mapping)、割り振り(assigning)などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック(構成部)は、送信部(transmitting unit)や送信機(transmitter)と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。 Functions include judgment, decision, judgment, calculation, calculation, processing, derivation, investigation, search, confirmation, reception, transmission, output, access, solution, selection, selection, establishment, comparison, assumption, expectation, and assumption. Broadcasting, notifying, communicating, forwarding, configuring, reconfiguring, allocating, mapping, assigning, etc., but limited to these I can't. For example, a functional block (constituent unit) for functioning transmission is called a transmitting unit or a transmitter. As described above, the method of realizing each of them is not particularly limited.

例えば、本開示の一実施の形態における構造物判定システム10は、本開示の情報処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図7は、本開示の一実施の形態に係る構造物判定システム10のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の構造物判定システム10は、物理的には、プロセッサ1001、メモリ1002、ストレージ1003、通信装置1004、入力装置1005、出力装置1006、バス1007などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。 For example, the structure determination system 10 according to the embodiment of the present disclosure may function as a computer that performs information processing of the present disclosure. FIG. 7 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the structure determination system 10 according to the embodiment of the present disclosure. The structure determination system 10 described above may be physically configured as a computer device including a processor 1001, a memory 1002, a storage 1003, a communication device 1004, an input device 1005, an output device 1006, a bus 1007, and the like.

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。構造物判定システム10のハードウェア構成は、図に示した各装置を1つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。 In the following description, the word "device" can be read as a circuit, a device, a unit, or the like. The hardware configuration of the structure determination system 10 may be configured to include one or more of the devices shown in the figure, or may be configured not to include some of the devices.

構造物判定システム10における各機能は、プロセッサ1001、メモリ1002などのハードウェア上に所定のソフトウェア(プログラム)を読み込ませることによって、プロセッサ1001が演算を行い、通信装置1004による通信を制御したり、メモリ1002及びストレージ1003におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。 Each function in the structure determination system 10 is such that the processor 1001 performs an operation by loading predetermined software (program) on the hardware such as the processor 1001 and the memory 1002, and controls the communication by the communication device 1004. It is realized by controlling at least one of reading and writing of data in the memory 1002 and the storage 1003.

プロセッサ1001は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ1001は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置(CPU:Central Processing Unit)によって構成されてもよい。例えば、上述の構造物判定システム10における各機能は、プロセッサ1001によって実現されてもよい。 Processor 1001 operates, for example, an operating system to control the entire computer. The processor 1001 may be configured by a central processing unit (CPU) including an interface with a peripheral device, a control device, an arithmetic unit, a register, and the like. For example, each function in the structure determination system 10 described above may be realized by the processor 1001.

また、プロセッサ1001は、プログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ1003及び通信装置1004の少なくとも一方からメモリ1002に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、構造物判定システム10における各機能は、メモリ1002に格納され、プロセッサ1001において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、1つのプロセッサ1001によって実行される旨を説明してきたが、2以上のプロセッサ1001により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ1001は、1以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。 Further, the processor 1001 reads a program (program code), a software module, data, and the like from at least one of the storage 1003 and the communication device 1004 into the memory 1002, and executes various processes according to these. As the program, a program that causes a computer to execute at least a part of the operations described in the above-described embodiment is used. For example, each function in the structure determination system 10 may be realized by a control program stored in the memory 1002 and operating in the processor 1001. Although the above-mentioned various processes have been described as being executed by one processor 1001, they may be executed simultaneously or sequentially by two or more processors 1001. Processor 1001 may be implemented by one or more chips. The program may be transmitted from the network via a telecommunication line.

メモリ1002は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ROM(Read Only Memory)、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)、RAM(Random Access Memory)などの少なくとも1つによって構成されてもよい。メモリ1002は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ(主記憶装置)などと呼ばれてもよい。メモリ1002は、本開示の一実施の形態に係る情報処理を実施するために実行可能なプログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。 The memory 1002 is a computer-readable recording medium, and is composed of at least one such as a ROM (Read Only Memory), an EPROM (Erasable Programmable ROM), an EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), and a RAM (Random Access Memory). May be done. The memory 1002 may be referred to as a register, a cache, a main memory (main storage device), or the like. The memory 1002 can store a program (program code), a software module, or the like that can be executed to perform information processing according to the embodiment of the present disclosure.

ストレージ1003は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、CD−ROM(Compact Disc ROM)などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Blu−ray(登録商標)ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー(登録商標)ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも1つによって構成されてもよい。ストレージ1003は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。構造物判定システム10が備える記憶媒体は、例えば、メモリ1002及びストレージ1003の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。 The storage 1003 is a computer-readable recording medium, for example, an optical disk such as a CD-ROM (Compact Disc ROM), a hard disk drive, a flexible disk, an optical magnetic disk (for example, a compact disk, a digital versatile disk, a Blu-ray). It may consist of at least one (registered trademark) disk), smart card, flash memory (eg, card, stick, key drive), floppy (registered trademark) disk, magnetic strip, and the like. The storage 1003 may be referred to as an auxiliary storage device. The storage medium included in the structure determination system 10 may be, for example, a database, a server, or other suitable medium including at least one of the memory 1002 and the storage 1003.

通信装置1004は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア(送受信デバイス)であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。 The communication device 1004 is hardware (transmission / reception device) for communicating between computers via at least one of a wired network and a wireless network, and is also referred to as, for example, a network device, a network controller, a network card, a communication module, or the like.

入力装置1005は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス(例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど)である。出力装置1006は、外部への出力を実施する出力デバイス(例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど)である。なお、入力装置1005及び出力装置1006は、一体となった構成(例えば、タッチパネル)であってもよい。 The input device 1005 is an input device (for example, a keyboard, a mouse, a microphone, a switch, a button, a sensor, etc.) that receives an input from the outside. The output device 1006 is an output device (for example, a display, a speaker, an LED lamp, etc.) that outputs to the outside. The input device 1005 and the output device 1006 may have an integrated configuration (for example, a touch panel).

また、プロセッサ1001、メモリ1002などの各装置は、情報を通信するためのバス1007によって接続される。バス1007は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。 Further, each device such as the processor 1001 and the memory 1002 is connected by a bus 1007 for communicating information. The bus 1007 may be configured by using a single bus, or may be configured by using a different bus for each device.

また、構造物判定システム10は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP:Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、PLD(Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ1001は、これらのハードウェアの少なくとも1つを用いて実装されてもよい。 Further, the structure determination system 10 includes hardware such as a microprocessor, a digital signal processor (DSP: Digital Signal Processor), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a PLD (Programmable Logic Device), and an FPGA (Field Programmable Gate Array). It may be configured to include, and a part or all of each functional block may be realized by the hardware. For example, processor 1001 may be implemented using at least one of these hardware.

本開示において説明した各態様/実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。 The order of the processing procedures, sequences, flowcharts, etc. of each aspect / embodiment described in the present disclosure may be changed as long as there is no contradiction. For example, the methods described in the present disclosure present elements of various steps using exemplary order, and are not limited to the particular order presented.

入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。 The input / output information and the like may be stored in a specific location (for example, a memory), or may be managed using a management table. Input / output information and the like can be overwritten, updated, or added. The output information and the like may be deleted. The input information or the like may be transmitted to another device.

判定は、1ビットで表される値(0か1か)によって行われてもよいし、真偽値(Boolean:true又はfalse)によって行われてもよいし、数値の比較(例えば、所定の値との比較)によって行われてもよい。 The determination may be made by a value represented by 1 bit (0 or 1), by a boolean value (Boolean: true or false), or by comparing numerical values (for example, a predetermined value). It may be done by comparison with the value).

本開示において説明した各態様/実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知(例えば、「Xであること」の通知)は、明示的に行うものに限られず、暗黙的(例えば、当該所定の情報の通知を行わない)ことによって行われてもよい。 Each aspect / embodiment described in the present disclosure may be used alone, in combination, or switched with execution. Further, the notification of predetermined information (for example, the notification of "being X") is not limited to the explicit one, but is performed implicitly (for example, the notification of the predetermined information is not performed). May be good.

以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。 Although the present disclosure has been described in detail above, it is clear to those skilled in the art that the present disclosure is not limited to the embodiments described in the present disclosure. The present disclosure may be implemented as an amendment or modification without departing from the purpose and scope of the present disclosure, which is determined by the description of the scope of claims. Therefore, the description of the present disclosure is for the purpose of exemplary explanation and does not have any limiting meaning to the present disclosure.

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。 Software, whether referred to as software, firmware, middleware, microcode, hardware description language, or other names, is an instruction, instruction set, code, code segment, program code, program, subprogram, software module. , Applications, software applications, software packages, routines, subroutines, objects, executable files, execution threads, procedures, functions, etc. should be broadly interpreted.

また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術(同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線(DSL:Digital Subscriber Line)など)及び無線技術(赤外線、マイクロ波など)の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。 Further, software, instructions, information and the like may be transmitted and received via a transmission medium. For example, the software uses at least one of wired technology (coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, Digital Subscriber Line (DSL), etc.) and wireless technology (infrared, microwave, etc.) on the website. When transmitted from a server, or other remote source, at least one of these wired and wireless technologies is included within the definition of transmission medium.

本開示において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。 The terms "system" and "network" used in this disclosure are used interchangeably.

また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。 In addition, the information, parameters, etc. described in the present disclosure may be expressed using absolute values, relative values from predetermined values, or using other corresponding information. It may be represented.

本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up、search、inquiry)(例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索)、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)(例えば、情報を受信すること)、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)(例えば、メモリ中のデータにアクセスすること)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断(決定)」は、「想定する(assuming)」、「期待する(expecting)」、「みなす(considering)」などで読み替えられてもよい。 The terms "determining" and "determining" as used in this disclosure may include a wide variety of actions. "Judgment" and "decision" are, for example, judgment, calculation, computing, processing, deriving, investigating, looking up, search, inquiry. (For example, searching in a table, database or another data structure), ascertaining may be regarded as "judgment" or "decision". Also, "judgment" and "decision" are receiving (for example, receiving information), transmitting (for example, transmitting information), input (input), output (output), and access. (Accessing) (for example, accessing data in memory) may be regarded as "judgment" or "decision". In addition, "judgment" and "decision" mean that the things such as solving, selecting, choosing, establishing, and comparing are regarded as "judgment" and "decision". Can include. That is, "judgment" and "decision" may include considering some action as "judgment" and "decision". Further, "judgment (decision)" may be read as "assuming", "expecting", "considering" and the like.

「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、2又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された2つの要素間に1又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、2つの要素は、1又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光(可視及び不可視の両方)領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。 The terms "connected", "coupled", or any variation thereof, mean any direct or indirect connection or connection between two or more elements, and each other. It can include the presence of one or more intermediate elements between two "connected" or "combined" elements. The connection or connection between the elements may be physical, logical, or a combination thereof. For example, "connection" may be read as "access". As used in the present disclosure, the two elements use at least one of one or more wires, cables and printed electrical connections, and, as some non-limiting and non-comprehensive examples, the radio frequency domain. Can be considered to be "connected" or "coupled" to each other using electromagnetic energy having wavelengths in the microwave and light (both visible and invisible) regions.

本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。 The phrase "based on" as used in this disclosure does not mean "based on" unless otherwise stated. In other words, the statement "based on" means both "based only" and "at least based on".

本開示において使用する「第1の」、「第2の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定しない。これらの呼称は、2つ以上の要素間を区別する便利な方法として本開示において使用され得る。したがって、第1及び第2の要素への参照は、2つの要素のみが採用され得ること、又は何らかの形で第1の要素が第2の要素に先行しなければならないことを意味しない。 Any reference to elements using designations such as "first", "second" as used in this disclosure does not generally limit the quantity or order of those elements. These designations can be used in the present disclosure as a convenient way to distinguish between two or more elements. Thus, references to the first and second elements do not mean that only two elements can be adopted, or that the first element must somehow precede the second element.

本開示において、「含む(include)」、「含んでいる(including)」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は(or)」は、排他的論理和ではないことが意図される。 When "include", "including" and variations thereof are used in the present disclosure, these terms are as comprehensive as the term "comprising". Is intended. Furthermore, the term "or" used in the present disclosure is intended not to be an exclusive OR.

本開示において、例えば、英語でのa, an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。 In the present disclosure, if articles are added by translation, for example a, an and the in English, the disclosure may include the plural nouns following these articles.

本開示において、「AとBが異なる」という用語は、「AとBが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「AとBがそれぞれCと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。 In the present disclosure, the term "A and B are different" may mean "A and B are different from each other". The term may mean that "A and B are different from C". Terms such as "separate" and "combined" may be interpreted in the same way as "different".

10…構造物判定システム、11…変位取得部、12…抽出部、13…判定部、20…カメラ、30…橋梁、40…車両、1001…プロセッサ、1002…メモリ、1003…ストレージ、1004…通信装置、1005…入力装置、1006…出力装置、1007…バス。 10 ... Structure determination system, 11 ... Displacement acquisition unit, 12 ... Extraction unit, 13 ... Judgment unit, 20 ... Camera, 30 ... Bridge, 40 ... Vehicle, 1001 ... Processor, 1002 ... Memory, 1003 ... Storage, 1004 ... Communication Device, 1005 ... Input device, 1006 ... Output device, 1007 ... Bus.

Claims (6)

構造物の状態を判定する構造物判定システムであって、
前記構造物の時系列の変位を示す情報を取得する変位取得部と、
前記変位取得部によって取得された情報から、当該情報に基づいて前記構造物の状態の判定に用いる予め設定した時間長の情報を抽出する抽出部と、
前記抽出部によって抽出された情報に基づいて前記構造物の状態を判定する判定部と、
を備える構造物判定システム。
It is a structure judgment system that judges the state of a structure.
A displacement acquisition unit that acquires information indicating the time-series displacement of the structure, and
From the information acquired by the displacement acquisition unit, an extraction unit that extracts information of a preset time length used for determining the state of the structure based on the information, and an extraction unit.
A determination unit that determines the state of the structure based on the information extracted by the extraction unit, and a determination unit.
Structure judgment system including.
前記抽出部は、変位が極大かつ所定の閾値を超える時刻を基準として前記構造物の状態の判定に用いる予め設定した時間長の情報を抽出する請求項1に記載の構造物判定システム。 The structure determination system according to claim 1, wherein the extraction unit extracts information of a preset time length used for determining the state of the structure based on a time when the displacement is maximum and exceeds a predetermined threshold value. 前記変位取得部は、前記構造物の複数の箇所についての時系列の変位を示す情報を取得する請求項1又は2に記載の構造物判定システム。 The structure determination system according to claim 1 or 2, wherein the displacement acquisition unit acquires information indicating time-series displacements of a plurality of locations of the structure. 前記判定部は、前記抽出部によって抽出された情報をオートエンコーダによって圧縮して、圧縮した情報に基づいて前記構造物の状態を判定する請求項1〜3の何れか一項に記載の構造物判定システム。 The structure according to any one of claims 1 to 3, wherein the determination unit compresses the information extracted by the extraction unit by an autoencoder and determines the state of the structure based on the compressed information. Judgment system. 前記判定部は、構造物の所定の状態における当該構造物の時系列の変位を示す情報に基づいて予め設定された基準を用いて、前記構造物の状態を判定する請求項1〜4の何れか一項に記載の構造物判定システム。 Any of claims 1 to 4, wherein the determination unit determines the state of the structure using a preset standard based on information indicating the time-series displacement of the structure in a predetermined state of the structure. The structure determination system described in item 1. 前記変位取得部は、前記構造物を撮像した動画像を取得し、取得した動画像に基づいて当該構造物の時系列の変位を算出する請求項1〜5の何れか一項に記載の構造物判定システム。 The structure according to any one of claims 1 to 5, wherein the displacement acquisition unit acquires a moving image of the structure and calculates the time-series displacement of the structure based on the acquired moving image. Object judgment system.
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