JP2022094386A - Information processing device, detection method and program - Google Patents

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Abstract

To easily detect the arrangement of reinforcing bars that are the object to be detected.SOLUTION: The information processing device comprises: a generation unit 110 for generating a gaussian sphere using a normal vector with respect to a plane formed using three discretionary points out of three-dimensional point cloud data; a count unit 120 for counting the number of points existing in the area that corresponds to the great circle of the gaussian sphere generated by the generation unit 110; an angle calculation unit 130 for calculating the angle of the normal vector at which the number of points counted by the count unit 120 is maximum; a two-dimensional dispersion data creation unit 140 for projecting three-dimensional point cloud data in a direction corresponding to the angle calculated by the angle calculation unit 130 and creating two-dimensional dispersion data; a count unit 150 for counting the number of points included in a circle of prescribed radius centering on a discretionary point in the two-dimensional dispersion data created by the two-dimensional dispersion data creation unit 140; and a detection unit 160 for detecting the arrangement of reinforcing bars which are the object to be detected, on the basis of the number of points counted by the count unit 150.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、情報処理装置、検出方法およびプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, a detection method and a program.

近年、構造物に対して、レーザスキャナ等を用いて出射した光線を三次元センサが受信することで、構造物内部の鉄筋を検査する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照。）。 In recent years, a technique for inspecting a reinforcing bar inside a structure by receiving a light beam emitted from the structure by a three-dimensional sensor using a laser scanner or the like has been disclosed (see, for example, Patent Document 1). ..

特開２０１８－１８８７９７号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2018-188977

特許文献１に記載されたような三次元計測を用いた技術においては、計測に必要な機材の確保や計測作業自体について、膨大なコストや時間、手間がかかってしまうという問題点がある。 In the technique using three-dimensional measurement as described in Patent Document 1, there is a problem that enormous cost, time, and labor are required for securing the equipment necessary for measurement and the measurement work itself.

本発明の目的は、検出対象物である鉄筋の配置を容易に検出することができる情報処理装置、検出方法およびプログラムを提供することにある。 An object of the present invention is to provide an information processing apparatus, a detection method and a program capable of easily detecting the arrangement of a reinforcing bar which is a detection target.

本発明の情報処理装置は、
三次元点群データのうちの任意の３つの点を用いて形成された面に対する法線ベクトルを用いて、ガウス球を生成する生成部と、
前記生成部が生成したガウス球の大円に応じた領域に存在する点の数をカウントする第１のカウント部と、
前記第１のカウント部がカウントした点の数が最大となる前記法線ベクトルの角度を算出する角度算出部と、
前記角度算出部が算出した角度に応じた方向に前記三次元点群データを射影して二次元散布データを作成する二次元散布データ作成部と、
前記二次元散布データ作成部が作成した二次元散布データにおける任意の点を中心とした所定の半径の円に含まれる点の数をカウントする第２のカウント部と、
前記第２のカウント部がカウントした点の数に基づいて、検出対象物である鉄筋の配置を検出する検出部とを有する。 The information processing apparatus of the present invention is
A generator that generates a Gaussian sphere using a normal vector for a surface formed using any three points in the 3D point cloud data.
A first counting unit that counts the number of points existing in the region corresponding to the great circle of the Gaussian sphere generated by the generation unit, and
An angle calculation unit that calculates the angle of the normal vector that maximizes the number of points counted by the first counting unit, and an angle calculation unit.
A two-dimensional spray data creation unit that creates two-dimensional spray data by projecting the three-dimensional point group data in a direction corresponding to the angle calculated by the angle calculation unit.
A second counting unit that counts the number of points included in a circle having a predetermined radius centered on an arbitrary point in the two-dimensional spraying data created by the two-dimensional spraying data creation unit.
The second counting unit has a detecting unit for detecting the arrangement of reinforcing bars, which is a detection target, based on the number of points counted.

また、本発明の検出方法は、
三次元点群データのうちの任意の３つの点を用いて形成された面に対する法線ベクトルを用いて、ガウス球を生成する処理と、
前記生成したガウス球の大円に応じた領域に存在する点の数をカウントする第１のカウント処理と、
前記第１のカウント処理でカウントした点の数が最大となる前記法線ベクトルの角度を算出する処理と、
前記算出した角度に応じた方向に前記三次元点群データを射影して二次元散布データを作成する処理と、
前記作成した二次元散布データにおける任意の点を中心とした所定の半径の円に含まれる点の数をカウントする第２のカウント処理と、
前記第２のカウント処理でカウントした点の数に基づいて、検出対象物である鉄筋の配置を検出する処理とを行う。 Further, the detection method of the present invention is:
A process to generate a Gaussian sphere using a normal vector for a surface formed by using any three points in the 3D point cloud data,
The first counting process for counting the number of points existing in the region corresponding to the great circle of the generated Gauss sphere, and
A process of calculating the angle of the normal vector that maximizes the number of points counted in the first count process, and a process of calculating the angle.
A process of projecting the three-dimensional point cloud data in a direction corresponding to the calculated angle to create two-dimensional scattering data, and
A second counting process for counting the number of points included in a circle having a predetermined radius centered on an arbitrary point in the created two-dimensional spray data, and
Based on the number of points counted in the second counting process, the process of detecting the arrangement of the reinforcing bar as the detection target is performed.

また、本発明のプログラムは、
コンピュータに実行させるためのプログラムであって、
コンピュータに、
三次元点群データのうちの任意の３つの点を用いて形成された面に対する法線ベクトルを用いて、ガウス球を生成する手順と、
前記生成したガウス球の大円に応じた領域に存在する点の数をカウントする第１のカウント手順と、
前記第１のカウント手順でカウントした点の数が最大となる前記法線ベクトルの角度を算出する手順と、
前記算出した角度に応じた方向に前記三次元点群データを射影して二次元散布データを作成する手順と、
前記作成した二次元散布データにおける任意の点を中心とした所定の半径の円に含まれる点の数をカウントする第２のカウント手順と、
前記第２のカウント手順でカウントした点の数に基づいて、検出対象物である鉄筋の配置を検出する手順とを実行させる。 Further, the program of the present invention is
A program to run on a computer
On the computer
A procedure for generating a Gaussian sphere using a normal vector for a surface formed using any three points in the 3D point cloud data, and
The first counting procedure for counting the number of points existing in the region corresponding to the great circle of the generated Gaussian sphere, and
A procedure for calculating the angle of the normal vector that maximizes the number of points counted in the first counting procedure, and a procedure for calculating the angle.
A procedure for creating two-dimensional scattering data by projecting the three-dimensional point cloud data in a direction corresponding to the calculated angle, and
A second counting procedure for counting the number of points included in a circle having a predetermined radius centered on an arbitrary point in the created two-dimensional spray data, and
Based on the number of points counted in the second counting procedure, the procedure of detecting the arrangement of the reinforcing bar as the detection target is executed.

本発明においては、検出対象物である鉄筋の配置を容易に検出することができる。 In the present invention, the arrangement of the reinforcing bar, which is the object to be detected, can be easily detected.

本発明の情報処理装置の第１の実施の形態を示す図である。It is a figure which shows the 1st Embodiment of the information processing apparatus of this invention. 図１に示した生成部が生成したガウス球の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the Gauss sphere generated by the generation part shown in FIG. 図１に示した生成部が生成したガウス球において、法線ベクトルが生成したガウス球の大円の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the great circle of the Gauss sphere generated by the normal vector in the Gauss sphere generated by the generation part shown in FIG. ガウス球を回転させたときの任意の点の移動の様子の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the state of the movement of an arbitrary point when a Gauss sphere is rotated. 図１に示した二次元散布データ作成部が三次元点群データから二次元散布データを作成する様子の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of how the 2D spray data creation part shown in FIG. 1 creates the 2D spray data from the 3D point cloud data. 図１に示した情報処理装置における検出方法の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the detection method in the information processing apparatus shown in FIG. 本発明の情報処理装置の第２の実施の形態を示す図である。It is a figure which shows the 2nd Embodiment of the information processing apparatus of this invention. 図７に示したカウント部が三次元点群データのうちの２つの点を結ぶ直線と、その周辺に存在する点との一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of a straight line connecting two points in the three-dimensional point cloud data and points existing in the vicinity of the counting unit shown in FIG. 7. 図７に示した検出部が主成分分析を行った三次元点群データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the 3D point cloud data which the detection part shown in FIG. 7 performed the principal component analysis. 図９に示した第２の主成分と第３の主成分とから構成される平面に射影された点群データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the point cloud data projected on the plane which consists of the 2nd principal component and the 3rd principal component shown in FIG. 図７に示した情報処理装置における検出方法の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the detection method in the information processing apparatus shown in FIG. 7.

以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
（第１の実施の形態） Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
(First Embodiment)

図１は、本発明の情報処理装置の第１の実施の形態を示す図である。本形態における情報処理装置１００は図１に示すように、生成部１１０と、カウント部１２０，１５０と、角度算出部１３０と、二次元散布データ作成部１４０と、検出部１６０とを有する。なお、図１には、本形態における情報処理装置１００が有する構成要素のうち、本形態に関わる主要な構成要素のみを示した。 FIG. 1 is a diagram showing a first embodiment of the information processing apparatus of the present invention. As shown in FIG. 1, the information processing apparatus 100 in the present embodiment includes a generation unit 110, a counting unit 120, 150, an angle calculation unit 130, a two-dimensional scattering data creation unit 140, and a detection unit 160. Note that FIG. 1 shows only the main components related to the present embodiment among the constituent elements of the information processing apparatus 100 in the present embodiment.

生成部１１０は、三次元点群データのうちの任意の３つの点を抽出する。生成部１１０が抽出する３つの点は、互いに近接するものに限らない。生成部１１０は、抽出した３つの点を用いて形成された三角形の面に対する法線ベクトルを用いて、ガウス球を生成する。この三次元点群データの取得方法は、例えば、カメラ等の撮像装置を用いて撮像した画像を解析して取得するものであっても良く、ここでは特に限定しない。また、三次元点群データを構成する各点を、以下の説明においては「点」と称する。生成部１１０は、三次元点群データの中から互いに近接する任意の３つの点を抽出し、抽出した３つの点それぞれを頂点とする三角形の面の法線を推定して法線ベクトルを生成する。このようにして、生成部１１０は、３つの点からなる複数の組について法線ベクトルを生成する。生成部１１０は、生成した複数の法線ベクトルの長さおよび始点を互いにそろえて、ガウス球を生成する。 The generation unit 110 extracts any three points in the three-dimensional point cloud data. The three points extracted by the generation unit 110 are not limited to those that are close to each other. The generation unit 110 generates a Gauss sphere by using a normal vector for a triangular surface formed by using the three extracted points. The method for acquiring the three-dimensional point cloud data may be, for example, analyzing and acquiring an image captured by using an image pickup device such as a camera, and is not particularly limited here. Further, each point constituting the three-dimensional point cloud data is referred to as a "point" in the following description. The generation unit 110 extracts arbitrary three points that are close to each other from the three-dimensional point cloud data, estimates the normal of the triangular surface having each of the extracted three points as the apex, and generates a normal vector. do. In this way, the generation unit 110 generates a normal vector for a plurality of sets consisting of three points. The generation unit 110 generates a Gauss sphere by aligning the lengths and start points of the generated normal vectors with each other.

図２は、図１に示した生成部１１０が生成したガウス球の一例を示す図である。図２に示すように、図１に示した生成部１１０によって複数の法線ベクトル２００が収集されてガウス球２１０が生成される。図２に示した法線ベクトル２００と垂直となる、極座標が（θ，φ）であるベクトルｎが所定の円柱の柱方向の軸の向きのベクトルとなる。また、それぞれの法線ベクトル２００がその円柱の側面における法線ベクトルとなる。 FIG. 2 is a diagram showing an example of a Gauss sphere generated by the generation unit 110 shown in FIG. As shown in FIG. 2, a plurality of normal vectors 200 are collected by the generation unit 110 shown in FIG. 1 to generate a Gauss sphere 210. The vector n whose polar coordinates are (θ, φ), which is perpendicular to the normal vector 200 shown in FIG. 2, is the vector in the direction of the axis in the column direction of the predetermined cylinder. Further, each normal vector 200 becomes a normal vector on the side surface of the cylinder.

図３は、図１に示した生成部１１０が生成したガウス球の表面において、法線ベクトルが生成したガウス球の大円の一例を示す図である。図３に示すように、円柱の側面における法線ベクトルは、円柱の軸方向と垂直な大円の円周方向を向くベクトルとなる。 FIG. 3 is a diagram showing an example of a great circle of a Gauss sphere generated by a normal vector on the surface of a Gauss sphere generated by the generation unit 110 shown in FIG. As shown in FIG. 3, the normal vector on the side surface of the cylinder is a vector oriented in the circumferential direction of the great circle perpendicular to the axial direction of the cylinder.

生成部１１０は、生成したガウス球の表面において、任意の点を選択し、選択した点の極座標の角度が「０」となるように、ガウス球全体を回転させる。図４は、ガウス球を回転させたときの任意の点の移動の様子の一例を示す図である。図４に示すように、ガウス球上の任意の点Ａの極座標の角度の値が「０」となるようにガウス球を回転させる。すると、ガウス球の大円がｘｙ平面上へ移動する。生成部１１０は、ｘｙ平面からｚ軸上の正方向および負方向に所定の領域（図４に示した例では、ｚが－δから＋δまでの斜線で示す範囲）を指定する。 The generation unit 110 selects an arbitrary point on the surface of the generated Gauss sphere, and rotates the entire Gauss sphere so that the angle of the polar coordinates of the selected point becomes “0”. FIG. 4 is a diagram showing an example of the movement of an arbitrary point when the Gauss sphere is rotated. As shown in FIG. 4, the Gauss sphere is rotated so that the value of the polar coordinate angle of any point A on the Gauss sphere becomes “0”. Then, the great circle of the Gauss sphere moves on the xy plane. The generation unit 110 designates a predetermined region (in the example shown in FIG. 4, the range in which z is indicated by a diagonal line from −δ to +δ) in the positive and negative directions on the z-axis from the xy plane.

カウント部１２０は、生成部１１０が生成したガウス球の大円に応じた領域に存在する点の数をカウントする第１のカウント部である。この領域は、図４に示した例では、ｚ＝－δから＋δまでの範囲である。 The counting unit 120 is a first counting unit that counts the number of points existing in the region corresponding to the great circle of the Gauss sphere generated by the generating unit 110. This region is in the range from z = −δ to +δ in the example shown in FIG.

生成部１１０およびカウント部１２０は、このような処理をあらかじめ設定された回数、繰り返す。つまり、生成部１１０はガウス球上の任意の点を変更させて、変更した点毎に上述したガウス球の回転および領域の指定を行い、カウント部１２０がその領域に存在する点の数をカウントするといった処理を繰り返す。 The generation unit 110 and the counting unit 120 repeat such processing a preset number of times. That is, the generation unit 110 changes an arbitrary point on the Gaussian sphere, rotates the Gaussian sphere and specifies the area for each changed point, and the counting unit 120 counts the number of points existing in the area. Repeat the process of doing.

角度算出部１３０は、繰り返し行ったカウント部１２０がカウントした点の数の中で、領域内の数が最多となる法線ベクトルの角度を算出する。この算出される角度は、法線ベクトルの極座標の角度要素である。 The angle calculation unit 130 calculates the angle of the normal vector having the largest number in the region among the number of points counted by the repeatedly performed counting unit 120. This calculated angle is an angle element of the polar coordinates of the normal vector.

二次元散布データ作成部１４０は、角度算出部１３０が算出した角度に応じた方向に三次元点群データを射影して二次元散布データを作成する。具体的には、二次元散布データ作成部１４０は、角度算出部１３０が算出した角度が示す方向に対して垂直方向に三次元点群データを射影して二次元散布データを作成する。これは、角度算出部１３０が算出した角度が示す方向に対する垂直方向が、検出対象である鉄筋の方向であると推定されるからである。 The two-dimensional scatter data creation unit 140 creates two-dimensional scatter data by projecting the three-dimensional point group data in the direction corresponding to the angle calculated by the angle calculation unit 130. Specifically, the two-dimensional spray data creation unit 140 creates the two-dimensional spray data by projecting the three-dimensional point group data in the direction perpendicular to the direction indicated by the angle calculated by the angle calculation unit 130. This is because it is estimated that the direction perpendicular to the direction indicated by the angle calculated by the angle calculation unit 130 is the direction of the reinforcing bar to be detected.

カウント部１５０は、二次元散布データ作成部１４０が作成した二次元散布データにおける任意の点を中心とした所定の半径の円に含まれる点の数をカウントする第２のカウント部である。カウント部１５０は、二次元散布データにおいて、複数の点をランダムに選択して、それぞれの点を中心とした所定の半径の円に含まれる点の数をそれぞれカウントする。 The counting unit 150 is a second counting unit that counts the number of points included in a circle having a predetermined radius centered on an arbitrary point in the two-dimensional spraying data created by the two-dimensional spraying data creating unit 140. The counting unit 150 randomly selects a plurality of points in the two-dimensional scattering data, and counts the number of points included in a circle having a predetermined radius centered on each point.

図５は、図１に示した二次元散布データ作成部１４０が三次元点群データから二次元散布データを作成する様子の一例を示す図である。図５（ａ）に示すような三次元点群データを取得した場合、二次元散布データ作成部１４０は、Ａの方向に三次元点群データを射影して、図５（ｂ）に示すような二次元散布データを作成する。そして、カウント部１５０は、図５（ｂ）に示した円の内部に存在する点の数をカウントする。 FIG. 5 is a diagram showing an example of how the two-dimensional spray data creation unit 140 shown in FIG. 1 creates two-dimensional spray data from the three-dimensional point cloud data. When the three-dimensional point group data as shown in FIG. 5 (a) is acquired, the two-dimensional scattering data creation unit 140 projects the three-dimensional point group data in the direction of A, and as shown in FIG. 5 (b). Create two-dimensional spray data. Then, the counting unit 150 counts the number of points existing inside the circle shown in FIG. 5 (b).

検出部１６０は、カウント部１５０がカウントした点の数に基づいて、検出対象物である鉄筋の配置を検出する。検出対象となる鉄筋の形状は、直線状である。このとき、検出部１６０は、カウント部１５０が円ごとにカウントした点の数が最多となる円を選択する。このような角度算出部１３０、二次元散布データ作成部１４０、カウント部１５０および検出部１６０の処理を、繰り返し行ったカウント部１２０がカウントした点の数が次に多い法線ベクトルの角度について行う。このような処理を鉄筋の向く角度の数分、繰り返す。そして、その結果に基づいて、検出部１６０は、どの角度に向いてどのように鉄筋が配置されているのかを検出する。 The detection unit 160 detects the arrangement of the reinforcing bar, which is the detection target, based on the number of points counted by the counting unit 150. The shape of the reinforcing bar to be detected is linear. At this time, the detection unit 160 selects the circle having the largest number of points counted by the counting unit 150 for each circle. Such processing of the angle calculation unit 130, the two-dimensional scatter data creation unit 140, the counting unit 150, and the detection unit 160 is performed for the angle of the normal vector having the next largest number of points counted by the repeated counting unit 120. .. Such processing is repeated for several minutes at the angle at which the reinforcing bar faces. Then, based on the result, the detection unit 160 detects in what angle and how the reinforcing bars are arranged.

以下に、図１に示した情報処理装置１００における検出方法について説明する。図６は、図１に示した情報処理装置１００における検出方法の一例を説明するためのフローチャートである。 The detection method in the information processing apparatus 100 shown in FIG. 1 will be described below. FIG. 6 is a flowchart for explaining an example of the detection method in the information processing apparatus 100 shown in FIG.

まず、生成部１１０は、取得した三次元点群データの中から互いに近接する任意の３つの点を抽出する。生成部１１０は、抽出した３つの点それぞれを頂点とする三角形の面の法線を推定して法線ベクトルを生成する。生成部１１０は、このようにして、３つの点の複数の組について法線ベクトルを生成する。生成部１１０は、生成した複数の法線ベクトルの長さおよび始点を互いにそろえて、ガウス球を生成する（ステップＳ１）。生成部１１０は、生成したガウス球の表面において、任意の点を選択する。生成部１１０は、選択した点の極座標の角度が「０」となるように、ガウス球全体を回転させる。回転したガウス球の大円がｘｙ平面上へ移動すると、生成部１１０は、ｘｙ平面からｚ軸上の正方向および負方向に所定の領域を指定する。続いて、カウント部１２０が、生成部１１０が生成したガウス球の大円に応じた領域に存在する点の数をカウントする（ステップＳ２）。生成部１１０およびカウント部１２０は、任意の点を変えて、ステップＳ１およびステップＳ２の処理をあらかじめ設定された回数、繰り返す。 First, the generation unit 110 extracts arbitrary three points that are close to each other from the acquired three-dimensional point cloud data. The generation unit 110 estimates the normal of the surface of the triangle whose vertices are each of the three extracted points, and generates a normal vector. In this way, the generation unit 110 generates a normal vector for a plurality of sets of three points. The generation unit 110 generates a Gauss sphere by aligning the lengths and start points of the generated normal vectors with each other (step S1). The generation unit 110 selects an arbitrary point on the surface of the generated Gauss sphere. The generation unit 110 rotates the entire Gauss sphere so that the angle of the polar coordinates of the selected point is "0". When the great circle of the rotated Gaussian sphere moves on the xy plane, the generation unit 110 designates a predetermined region in the positive and negative directions on the z-axis from the xy plane. Subsequently, the counting unit 120 counts the number of points existing in the region corresponding to the great circle of the Gauss sphere generated by the generating unit 110 (step S2). The generation unit 110 and the counting unit 120 change arbitrary points and repeat the processing of step S1 and step S2 a preset number of times.

続いて、角度算出部１３０は、繰り返し行ったカウント部１２０がカウントした点の数の中で、領域内の数が最多となる法線ベクトルの角度を算出する（ステップＳ３）。ここで算出される角度は、法線ベクトルの極座標の角度要素である。すると、二次元散布データ作成部１４０が、角度算出部１３０が算出した角度が示す方向に対して垂直方向に三次元点群データを射影して二次元散布データを作成する（ステップＳ４）。続いて、カウント部１５０は、二次元散布データ作成部１４０が作成した二次元散布データにおける任意の点を中心とした所定の半径の円に含まれる点の数をカウントする（ステップＳ５）。カウント部１５０は、二次元散布データから複数の点をランダムに選択して、それぞれの点を中心とした所定の半径の円に含まれる点の数をそれぞれカウントする。 Subsequently, the angle calculation unit 130 calculates the angle of the normal vector having the largest number in the region among the number of points counted by the repeatedly performed counting unit 120 (step S3). The angle calculated here is an angle element of the polar coordinates of the normal vector. Then, the two-dimensional spray data creation unit 140 projects the three-dimensional point group data in the direction perpendicular to the direction indicated by the angle calculated by the angle calculation unit 130 to create the two-dimensional spray data (step S4). Subsequently, the counting unit 150 counts the number of points included in a circle having a predetermined radius centered on an arbitrary point in the two-dimensional spraying data created by the two-dimensional spraying data creating unit 140 (step S5). The counting unit 150 randomly selects a plurality of points from the two-dimensional scattering data, and counts the number of points included in a circle having a predetermined radius centered on each point.

そして、鉄筋の向く角度の数だけ、ステップＳ２～Ｓ５の処理を繰り返し行い、検出部１６０は、カウント部１５０がカウントした点の数に基づいて、検出対象物である鉄筋の配置を検出する（ステップＳ６）。 Then, the processes of steps S2 to S5 are repeated for the number of angles facing the reinforcing bars, and the detection unit 160 detects the arrangement of the reinforcing bars as the detection target based on the number of points counted by the counting unit 150 ( Step S6).

このように、本形態においては、三次元点群データから抽出された３つの点から構成される面の法線ベクトルを用いてガウス球を生成する。生成したガウス球の大円に応じた領域に存在する点の数が最大となる法線ベクトルの角度に応じた方向に三次元点群データを射影した二次元散布データを作成する。作成した二次元散布データにおける任意の円に含まれる点の数に応じて、鉄筋の配置を検出する。これにより、検出対象物である鉄筋の配置を容易に検出することができる。
（第２の実施の形態） As described above, in this embodiment, a Gauss sphere is generated using the normal vector of the surface composed of three points extracted from the three-dimensional point cloud data. Create two-dimensional scatter data by projecting three-dimensional point group data in the direction corresponding to the angle of the normal vector that maximizes the number of points existing in the region corresponding to the large circle of the generated Gaussian sphere. The arrangement of the reinforcing bars is detected according to the number of points included in an arbitrary circle in the created two-dimensional spray data. As a result, the arrangement of the reinforcing bar, which is the object to be detected, can be easily detected.
(Second embodiment)

図７は、本発明の情報処理装置の第２の実施の形態を示す図である。本形態における情報処理装置１０１は図７に示すように、生成部１１０と、カウント部１２０，１５０，１７１と、角度算出部１３０と、二次元散布データ作成部１４０と、検出部１６１と、半径算出部１８１とを有する。なお、図７には、本形態における情報処理装置１０１が有する構成要素のうち、本形態に関わる主要な構成要素のみを示した。生成部１１０、カウント部１２０，１５０、角度算出部１３０および二次元散布データ作成部１４０それぞれは、第１の実施の形態におけるものと同じである。 FIG. 7 is a diagram showing a second embodiment of the information processing apparatus of the present invention. As shown in FIG. 7, the information processing apparatus 101 in this embodiment has a generation unit 110, a counting unit 120, 150, 171, an angle calculation unit 130, a two-dimensional scattering data creation unit 140, a detection unit 161 and a radius. It has a calculation unit 181 and. Note that FIG. 7 shows only the main components related to the present embodiment among the constituent elements of the information processing apparatus 101 in the present embodiment. The generation unit 110, the count units 120, 150, the angle calculation unit 130, and the two-dimensional spray data creation unit 140 are the same as those in the first embodiment.

カウント部１７１は、角度算出部１３０が算出した角度に応じた、三次元点群データのうちの任意の２つの点を結ぶ直線から所定の距離範囲に存在する点の数をカウントする第３のカウント部である。図８は、図７に示したカウント部１７１が三次元点群データのうちの任意の２つの点を結ぶ直線と、その周辺に存在する点との一例を示す図である。図８に示すように、黒く塗りつぶした２つの点を結ぶ直線から距離δの範囲に存在する点の数をカウント部１７１はカウントする。カウント部１７１は、ほかの２つの点についても同様に直線で結び、その直線からの距離δの範囲に存在する点の数をカウントする。カウント部１７１は、この処理を複数の点について繰り返す。 The counting unit 171 counts the number of points existing in a predetermined distance range from the straight line connecting any two points in the three-dimensional point cloud data according to the angle calculated by the angle calculating unit 130. It is a counting part. FIG. 8 is a diagram showing an example of a straight line connecting arbitrary two points in the three-dimensional point cloud data by the counting unit 171 shown in FIG. 7 and points existing around the straight line. As shown in FIG. 8, the counting unit 171 counts the number of points existing in the range of the distance δ from the straight line connecting the two points painted in black. The counting unit 171 also connects the other two points with a straight line, and counts the number of points existing in the range of the distance δ from the straight line. The counting unit 171 repeats this process for a plurality of points.

検出部１６１は、第１の実施の形態における検出部１６０が具備する機能に加えて、以下の機能を有する。検出部１６１は、カウント部１７１がカウントした点の数が最大となる２つの点を結んだ直線からの距離δの範囲内に存在する点群と、第１の実施の形態において検出した鉄筋の配置とに基づいて、１本の鉄筋を検出する。検出部１６１は、検出した鉄筋に対して主成分分析を行う。検出部１６１は、主成分分析の結果、点の分散が最大となる方向を、鉄筋の長さ方向として検出する。図９は、図７に示した検出部１６１が主成分分析を行った三次元点群データの一例を示す図である。図９に示すように、検出部１６１が主成分分析を行った結果、互いに直交する第１主成分、第２主成分および第３主成分が決定され、鉄筋の主成分（長さ方向）となる第１主成分が検出される。 The detection unit 161 has the following functions in addition to the functions of the detection unit 160 in the first embodiment. The detection unit 161 is a group of points existing within a distance δ from a straight line connecting two points where the number of points counted by the counting unit 171 is maximum, and the reinforcing bar detected in the first embodiment. One rebar is detected based on the arrangement. The detection unit 161 performs principal component analysis on the detected reinforcing bar. As a result of the principal component analysis, the detection unit 161 detects the direction in which the dispersion of points is maximized as the length direction of the reinforcing bar. FIG. 9 is a diagram showing an example of three-dimensional point cloud data obtained by principal component analysis by the detection unit 161 shown in FIG. 7. As shown in FIG. 9, as a result of the principal component analysis by the detection unit 161, the first principal component, the second principal component and the third principal component orthogonal to each other are determined, and the principal component (length direction) of the reinforcing bar is determined. The first principal component is detected.

半径算出部１８１は、検出部１６１が検出した長さ方向と垂直となる平面における点に基づいて、円の近似を行い、近似を行った円の半径を、検出した鉄筋の半径として算出する。このとき、半径算出部１８１は、図９に示した第１の主成分の方向に鉄筋を微小区間にスライスする。これにより、三次元点群データは、図９に示した第２主成分と第３主成分とからなる平面に射影される。 The radius calculation unit 181 approximates a circle based on a point in a plane perpendicular to the length direction detected by the detection unit 161 and calculates the radius of the approximated circle as the radius of the detected reinforcing bar. At this time, the radius calculation unit 181 slices the reinforcing bar into minute sections in the direction of the first main component shown in FIG. As a result, the three-dimensional point cloud data is projected onto the plane composed of the second principal component and the third principal component shown in FIG.

図１０は、図９に示した第２主成分と第３主成分とから構成される平面に射影された三次元点群データの一例を示す図である。図１０に示すように、三次元点群データは第２主成分と第３主成分とからなる平面に射影される。図１０（ａ）に示した、射影された三次元点群データの配置においては、三次元点群データの配置が円の形状に近い。そのため、半径算出部１８１は、図１０（ａ）に示した、射影された三次元点群データに対して円の近似を行う。図１０（ｂ）に示した、射影された三次元点群データの配置においては、三次元点群データの配置が大きな円の円弧の一部となる曲線に近い。図１０（ｃ）に示した、射影された三次元点群データの配置においては、三次元点群データの配置が円の形状に近い。そのため、半径算出部１８１は、図１０（ｃ）に示した、射影された三次元点群データに対して円の近似を行う。半径算出部１８１は、第２主成分と第３主成分とからなる平面において最小二乗法を用いて、円の近似を行う。半径算出部１８１は、近似した円の中から、円を近似したときに用いた点の、円の中心からの距離が、円の中心から点群それぞれまでの距離の平均値から平均値に標準偏差を加算した値までの範囲に存在する点から近似された円を選択する。また、半径算出部１８１は、円の中心から円の近似に用いたすべての点までの距離の標準偏差を平均値で除算した値が所定の閾値以下である点から近似された円を選択する。この所定の閾値は、例えば、０．１である。また、半径算出部１８１は、円の半径が、鉄筋の配置から抽出した直線間の幅以下である点から近似された円を選択するものであっても良い。 FIG. 10 is a diagram showing an example of three-dimensional point cloud data projected on a plane composed of the second principal component and the third principal component shown in FIG. As shown in FIG. 10, the three-dimensional point cloud data is projected onto a plane composed of a second principal component and a third principal component. In the arrangement of the projected three-dimensional point cloud data shown in FIG. 10A, the arrangement of the three-dimensional point cloud data is close to the shape of a circle. Therefore, the radius calculation unit 181 approximates the circle with respect to the projected three-dimensional point cloud data shown in FIG. 10 (a). In the arrangement of the projected 3D point cloud data shown in FIG. 10B, the arrangement of the 3D point cloud data is close to a curve that is a part of a large circular arc. In the arrangement of the projected three-dimensional point cloud data shown in FIG. 10 (c), the arrangement of the three-dimensional point cloud data is close to the shape of a circle. Therefore, the radius calculation unit 181 approximates the circle with respect to the projected three-dimensional point cloud data shown in FIG. 10 (c). The radius calculation unit 181 approximates a circle on a plane composed of a second principal component and a third principal component by using the least squares method. In the radius calculation unit 181, the distance from the center of the circle of the points used when approximating the circle is standardized from the average value of the distances from the center of the circle to each of the point groups. Select the circle approximated from the points existing in the range up to the value to which the deviation is added. Further, the radius calculation unit 181 selects a circle approximated from the point where the value obtained by dividing the standard deviation of the distances from the center of the circle to all the points used for approximating the circle by the average value is equal to or less than a predetermined threshold value. .. This predetermined threshold is, for example, 0.1. Further, the radius calculation unit 181 may select a circle approximated from the point that the radius of the circle is equal to or less than the width between the straight lines extracted from the arrangement of the reinforcing bars.

半径算出部１８１は、選択した円の半径を算出する。そして、半径算出部１８１は、選択した円の半径の平均値を、検出した鉄筋の半径として算出する。ここで、半径算出部１８１は、第１の主成分の中心と各点との間の距離の平均値を２倍することで「呼び径」を算出する。ここで半径算出部１８１が算出した「呼び径」の半分の値が半径となる。こうすることで、半径の算出対象としている鉄筋以外の鉄筋（例えば、当該鉄筋に直交する方向に配置されている鉄筋等）の一部の点が円の近似や選択の処理に用いられてしまった場合であっても、当該部分が削除され、当該鉄筋の「呼び径」を算出することができる。 The radius calculation unit 181 calculates the radius of the selected circle. Then, the radius calculation unit 181 calculates the average value of the radii of the selected circles as the radius of the detected reinforcing bar. Here, the radius calculation unit 181 calculates the "nominal diameter" by doubling the average value of the distances between the center of the first principal component and each point. Here, the radius is half the value of the "nominal diameter" calculated by the radius calculation unit 181. By doing so, some points of the reinforcing bar other than the reinforcing bar for which the radius is calculated (for example, the reinforcing bar arranged in the direction orthogonal to the reinforcing bar) are used for the approximation and selection process of the circle. Even in this case, the portion is deleted and the "nominal diameter" of the reinforcing bar can be calculated.

以下に、図７に示した情報処理装置１０１における検出方法について説明する。図１１は、図７に示した情報処理装置１０１における検出方法の一例を説明するためのフローチャートである。 The detection method in the information processing apparatus 101 shown in FIG. 7 will be described below. FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of the detection method in the information processing apparatus 101 shown in FIG. 7.

図１１に示したフローチャートにおけるステップＳ１１～Ｓ１５それぞれの処理は、第１の実施の形態におけるステップＳ１～Ｓ５それぞれの処理と同じである。鉄筋の向く角度の数だけ、ステップＳ１２～Ｓ１５の処理を繰り返し行い、検出部１６１は、カウント部１５０がカウントした点の数に基づいて、検出対象物である鉄筋の配置を検出する（ステップＳ１６）。 The processing of each of steps S11 to S15 in the flowchart shown in FIG. 11 is the same as the processing of each of steps S1 to S5 in the first embodiment. The processing of steps S12 to S15 is repeated for the number of angles facing the reinforcing bars, and the detection unit 161 detects the arrangement of the reinforcing bars as the detection target based on the number of points counted by the counting unit 150 (step S16). ).

続いて、カウント部１７１は、角度算出部１３０が算出した角度に応じた、三次元点群データのうちの任意の２つの点を結ぶ直線から所定の距離範囲に存在する点の数をカウントする（ステップＳ１７）。続いて、検出部１６１は、カウント部１７１がカウントした点の数が最大となる２つの点を結んだ直線からの所定の距離範囲に存在する点群と、ステップＳ１６にて検出された鉄筋の配置とに基づいて、１本の鉄筋を検出する（ステップＳ１８）。検出部１６１は、検出した鉄筋に対して主成分分析を行い、主成分分析の結果、点の分散が最大となる方向を、鉄筋の長さ方向として検出する（ステップＳ１９）。すると、半径算出部１８１は、検出部１６１が検出した長さ方向と垂直となる平面における点に基づいて、円の近似を行う（ステップＳ２０）。半径算出部１８１は、近似した円の中から所定の条件を満たすものを選択する。そして、半径算出部１８１は、選択した円の半径の平均値を算出し、算出した平均値を検出した鉄筋の半径として算出する（ステップＳ２１）。 Subsequently, the counting unit 171 counts the number of points existing in a predetermined distance range from the straight line connecting any two points in the three-dimensional point cloud data according to the angle calculated by the angle calculating unit 130. (Step S17). Subsequently, the detection unit 161 describes the point cloud existing in a predetermined distance range from the straight line connecting the two points where the number of points counted by the counting unit 171 is maximum, and the reinforcing bar detected in step S16. One reinforcing bar is detected based on the arrangement (step S18). The detection unit 161 performs principal component analysis on the detected reinforcing bar, and as a result of the principal component analysis, detects the direction in which the dispersion of points is maximized as the length direction of the reinforcing bar (step S19). Then, the radius calculation unit 181 approximates the circle based on the points on the plane perpendicular to the length direction detected by the detection unit 161 (step S20). The radius calculation unit 181 selects a circle that satisfies a predetermined condition from the approximated circles. Then, the radius calculation unit 181 calculates the average value of the radii of the selected circles, and calculates the calculated average value as the radius of the detected reinforcing bar (step S21).

このように、本形態においては、三次元点群データから抽出された３つの点から構成される面の法線ベクトルを用いてガウス球を生成する。生成したガウス球の大円に応じた領域に存在する点の数が最大となる法線ベクトルの角度に応じた方向に三次元点群データを射影した二次元散布データを作成する。作成した二次元散布データにおける任意の円に含まれる点の数に応じて、鉄筋の配置を検出する。さらに、三次元点群データのうちの２つの点を結ぶ直線から所定の距離範囲に存在する点の数が最大となる２つの点を結んだ直線からの所定の距離範囲に存在する点群と、鉄筋の配置とに基づいて、１本の鉄筋を検出する。そして、検出した鉄筋に対して主成分分析を行い、鉄筋の長さ方向を検出し、検出した長さ方向と垂直となる平面における点に基づいて、円の近似を行って、所定の条件を満たす円の半径の平均値を算出し、算出した平均値を検出した鉄筋の半径として算出する。これにより、検出対象物である鉄筋の配置を容易に検出することができる。また、検出対象の鉄筋が多少の凹凸のある鉄筋であっても、１本の鉄筋のあらゆる箇所の半径を平均して鉄筋の径を算出するため、鉄筋のサイズを識別する「呼び径」を決定することができる。 As described above, in this embodiment, a Gauss sphere is generated using the normal vector of the surface composed of three points extracted from the three-dimensional point cloud data. Create two-dimensional scatter data by projecting three-dimensional point group data in the direction corresponding to the angle of the normal vector that maximizes the number of points existing in the region corresponding to the large circle of the generated Gaussian sphere. The arrangement of the reinforcing bars is detected according to the number of points included in an arbitrary circle in the created two-dimensional spray data. Further, a point group existing in a predetermined distance range from a straight line connecting two points in the three-dimensional point group data and having a maximum number of points existing in a predetermined distance range from the straight line connecting two points. , One reinforcing bar is detected based on the arrangement of the reinforcing bars. Then, principal component analysis is performed on the detected reinforcing bar, the length direction of the reinforcing bar is detected, and a circle is approximated based on a point in a plane perpendicular to the detected length direction to obtain a predetermined condition. The average value of the radius of the circle to be satisfied is calculated, and the calculated average value is calculated as the radius of the detected reinforcing bar. As a result, the arrangement of the reinforcing bar, which is the object to be detected, can be easily detected. In addition, even if the reinforcing bar to be detected is a reinforcing bar with some unevenness, the diameter of the reinforcing bar is calculated by averaging the radii of all parts of one reinforcing bar, so a "nominal diameter" that identifies the size of the reinforcing bar is used. Can be decided.

以上、各構成要素に各機能（処理）それぞれを分担させて説明したが、この割り当ては上述したものに限定しない。また、構成要素の構成についても、上述した形態はあくまでも例であって、これに限定しない。 In the above, each component has been assigned to each function (process), but this allocation is not limited to the above. Further, the above-mentioned form is merely an example of the configuration of the constituent elements, and the present invention is not limited to this.

上述した情報処理装置１００，１０１が行う処理は、目的に応じてそれぞれ作製された論理回路で行うようにしても良い。また、処理内容を手順として記述したコンピュータプログラム（以下、プログラムと称する）を情報処理装置１００，１０１にて読取可能な記録媒体に記録し、この記録媒体に記録されたプログラムを情報処理装置１００，１０１に読み込ませ、実行するものであっても良い。情報処理装置１００，１０１にて読取可能な記録媒体とは、光磁気ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリなどの移設可能な記録媒体の他、情報処理装置１００，１０１に内蔵されたＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリやＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）等を指す。この記録媒体に記録されたプログラムは、情報処理装置１００，１０１に設けられたＣＰＵにて読み込まれ、ＣＰＵの制御によって、上述したものと同様の処理が行われる。ここで、ＣＰＵは、プログラムが記録された記録媒体から読み込まれたプログラムを実行するコンピュータとして動作するものである。 The processing performed by the information processing devices 100 and 101 described above may be performed by logic circuits manufactured according to the purpose. Further, a computer program (hereinafter referred to as a program) in which the processing contents are described as a procedure is recorded on a recording medium readable by the information processing devices 100, 101, and the program recorded on the recording medium is recorded on the information processing device 100, It may be read by 101 and executed. The recording media that can be read by the information processing devices 100 and 101 include a magneto-optical disk, a DVD (Digital Versaille Disc), a CD (Compact Disc), a Blu-ray (registered trademark) Disc, a USB (Universal Serial Bus) memory, and the like. Refers to a memory such as a ROM (Read Only Memory) and a RAM (Random Access Memory) built in the information processing devices 100 and 101, an HDD (Hard Disk Drive), and the like, in addition to the transferable recording medium. The program recorded on the recording medium is read by the CPU provided in the information processing devices 100 and 101, and the same processing as described above is performed under the control of the CPU. Here, the CPU operates as a computer that executes a program read from a recording medium in which the program is recorded.

１００ ，１０１ 情報処理装置
１１０ 生成部
１２０，１５０，１７１ カウント部
１３０ 角度算出部
１４０ 二次元散布データ作成部
１６０，１６１ 検出部
１８１ 半径算出部
２００ 法線ベクトル
２１０ ガウス球
100, 101 Information processing device 110 Generation unit 120, 150, 171 Count unit 130 Angle calculation unit 140 Two-dimensional spray data creation unit 160, 161 Detection unit 181 Radius calculation unit 200 Normal vector 210 Gaussian sphere

Claims (11)

三次元点群データのうちの任意の３つの点を用いて形成された面に対する法線ベクトルを用いて、ガウス球を生成する生成部と、
前記生成部が生成したガウス球の大円に応じた領域に存在する点の数をカウントする第１のカウント部と、
前記第１のカウント部がカウントした点の数が最大となる前記法線ベクトルの角度を算出する角度算出部と、
前記角度算出部が算出した角度に応じた方向に前記三次元点群データを射影して二次元散布データを作成する二次元散布データ作成部と、
前記二次元散布データ作成部が作成した二次元散布データにおける任意の点を中心とした所定の半径の円に含まれる点の数をカウントする第２のカウント部と、
前記第２のカウント部がカウントした点の数に基づいて、検出対象物である鉄筋の配置を検出する検出部とを有する情報処理装置。 A generator that generates a Gaussian sphere using a normal vector for a surface formed using any three points in the 3D point cloud data.
A first counting unit that counts the number of points existing in the region corresponding to the great circle of the Gaussian sphere generated by the generation unit, and
An angle calculation unit that calculates the angle of the normal vector that maximizes the number of points counted by the first counting unit, and an angle calculation unit.
A two-dimensional spray data creation unit that creates two-dimensional spray data by projecting the three-dimensional point group data in a direction corresponding to the angle calculated by the angle calculation unit.
A second counting unit that counts the number of points included in a circle having a predetermined radius centered on an arbitrary point in the two-dimensional spraying data created by the two-dimensional spraying data creation unit.
An information processing device including a detection unit that detects the arrangement of reinforcing bars that are detection targets based on the number of points counted by the second counting unit. 前記角度算出部が算出した角度に応じた、前記三次元点群データのうちの２つの点を結ぶ直線から所定の距離範囲に存在する点の数をカウントする第３のカウント部を有し、
前記検出部は、前記第３のカウント部がカウントした点の数に基づいて、前記鉄筋を検出する請求項１に記載の情報処理装置。 It has a third counting unit that counts the number of points existing in a predetermined distance range from a straight line connecting two points in the three-dimensional point cloud data according to the angle calculated by the angle calculating unit.
The information processing device according to claim 1, wherein the detection unit detects the reinforcing bar based on the number of points counted by the third counting unit. 前記検出部は、前記検出した鉄筋に対して主成分分析を行い、該主成分分析の結果、前記点の分散が最大となる方向を、該鉄筋の長さ方向として検出する請求項２に記載の情報処理装置。 The second aspect of claim 2 is that the detection unit performs principal component analysis on the detected reinforcing bar, and as a result of the principal component analysis, detects the direction in which the dispersion of the points is maximized as the length direction of the reinforcing bar. Information processing equipment. 前記検出部が検出した前記長さ方向と垂直となる平面における点に基づいて、円の近似を行い、該近似を行った円の半径を前記検出した鉄筋の半径として算出する半径算出部を有する請求項３に記載の情報処理装置。 It has a radius calculation unit that approximates a circle based on a point on a plane perpendicular to the length direction detected by the detection unit, and calculates the radius of the circle on which the approximation is performed as the radius of the detected reinforcing bar. The information processing apparatus according to claim 3. 前記半径算出部は、前記円を近似したときに用いた点の、該円の中心からの距離が、前記円の中心から点群それぞれまでの距離の平均値から該平均値に標準偏差を加算した値までの範囲に存在する点から近似された円を選択し、該選択した円の半径の平均値を前記検出した鉄筋の半径として算出する請求項４に記載の情報処理装置。 In the radius calculation unit, the distance from the center of the circle of the point used when approximating the circle is the average value of the distances from the center of the circle to each of the point groups, and the standard deviation is added to the average value. The information processing apparatus according to claim 4, wherein a circle approximated from the points existing in the range up to the specified value is selected, and the average value of the radii of the selected circles is calculated as the radius of the detected reinforcing bar. 前記半径算出部は、さらに前記円の中心から該円の近似に用いたすべての点までの距離の標準偏差を前記平均値で除算した値が所定の閾値以下である点から近似された円を選択する請求項５に記載の情報処理装置。 The radius calculation unit further approximates a circle from the point where the standard deviation of the distances from the center of the circle to all the points used for approximating the circle is less than or equal to a predetermined threshold value obtained by dividing the standard deviation by the mean value. The information processing apparatus according to claim 5 to be selected. 前記半径算出部は、前記長さ方向として検出された主成分方向の中心と前記点との間の距離の平均値を２倍して呼び径を算出する請求項３に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 3, wherein the radius calculation unit doubles the average value of the distance between the center in the main component direction detected as the length direction and the point to calculate the nominal diameter. 前記半径算出部は、前記平面において最小二乗法を用いて、前記円の近似を行う請求項４から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 4 to 7, wherein the radius calculation unit uses a least squares method on the plane to approximate the circle. 前記検出部が検出する鉄筋の形状は、直線状である請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 7, wherein the shape of the reinforcing bar detected by the detection unit is linear. 三次元点群データのうちの任意の３つの点を用いて形成された面に対する法線ベクトルを用いて、ガウス球を生成する処理と、
前記生成したガウス球の大円に応じた領域に存在する点の数をカウントする第１のカウント処理と、
前記第１のカウント処理でカウントした点の数が最大となる前記法線ベクトルの角度を算出する処理と、
前記算出した角度に応じた方向に前記三次元点群データを射影して二次元散布データを作成する処理と、
前記作成した二次元散布データにおける任意の点を中心とした所定の半径の円に含まれる点の数をカウントする第２のカウント処理と、
前記第２のカウント処理でカウントした点の数に基づいて、検出対象物である鉄筋の配置を検出する処理とを行う検出方法。 A process to generate a Gaussian sphere using a normal vector for a surface formed by using any three points in the 3D point cloud data,
The first counting process for counting the number of points existing in the region corresponding to the great circle of the generated Gauss sphere, and
A process of calculating the angle of the normal vector that maximizes the number of points counted in the first count process, and a process of calculating the angle.
A process of projecting the three-dimensional point cloud data in a direction corresponding to the calculated angle to create two-dimensional scattering data, and
A second counting process for counting the number of points included in a circle having a predetermined radius centered on an arbitrary point in the created two-dimensional spray data, and
A detection method in which a process of detecting the arrangement of reinforcing bars, which is a detection target, is performed based on the number of points counted in the second counting process. コンピュータに、
三次元点群データのうちの任意の３つの点を用いて形成された面に対する法線ベクトルを用いて、ガウス球を生成する手順と、
前記生成したガウス球の大円に応じた領域に存在する点の数をカウントする第１のカウント手順と、
前記第１のカウント手順でカウントした点の数が最大となる前記法線ベクトルの角度を算出する手順と、
前記算出した角度に応じた方向に前記三次元点群データを射影して二次元散布データを作成する手順と、
前記作成した二次元散布データにおける任意の点を中心とした所定の半径の円に含まれる点の数をカウントする第２のカウント手順と、
前記第２のカウント手順でカウントした点の数に基づいて、検出対象物である鉄筋の配置を検出する手順とを実行させるためのプログラム。
On the computer
A procedure for generating a Gaussian sphere using a normal vector for a surface formed using any three points in the 3D point cloud data, and
The first counting procedure for counting the number of points existing in the region corresponding to the great circle of the generated Gaussian sphere, and
A procedure for calculating the angle of the normal vector that maximizes the number of points counted in the first counting procedure, and a procedure for calculating the angle.
A procedure for creating two-dimensional scattering data by projecting the three-dimensional point cloud data in a direction corresponding to the calculated angle, and
A second counting procedure for counting the number of points included in a circle having a predetermined radius centered on an arbitrary point in the created two-dimensional spray data, and
A program for executing a procedure for detecting the arrangement of reinforcing bars, which is a detection target, based on the number of points counted in the second counting procedure.
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