JP3239749U - 点検システム及び点検用端末 - Google Patents

Abstract

【課題】道路附属物の状態を適切に判定する点検システム及び点検用端末を提供する。【解決手段】道路附属物の点検を行う点検システム１及び点検用端末１０は、前記道路附属物を撮影した画像を取得する取得部と、取得した前記画像を解析する解析部と、解析結果に基づいて、前記道路附属物の状態を判定する判定部とを備える。【選択図】図１

Description

本考案は、道路附属物の点検に有効な技術に関する。

従来より、道路標識、道路照明施設、道路情報提供装置及び道路情報収集装置等の道路附属物に対する定期的な点検が行われている。道路附属物の点検方法としては、点検作業者による目視点検によるものだけでなく、道路附属物を撮影した画像の解析による点検が行われている。
例えば、特許文献１では、カメラを搭載した車両が撮影した画像を解析し、道路設備の異常の有無を判定するシステムが提案されている。

特開２０１９－７９３０３号公報

点検作業者による目視点検では、点検基準に対して、個人差が発生し、点検結果において、個々の点検作業者によるバラつきが発生するおそれがあった。更に、軽微な異常の見逃しや判定間違い等の人為的なミスが発生するおそれもあった。そのため、道路附属物の状態を適切に判定することが困難となるおそれがあった。
また、特許文献１の構成では、道路設備における異常の有無の判定を主眼とするものであり、道路附属物の状態を適切に判定するものではなかった。
そこで、本考案者は、道路附属物を撮影した画像を解析し、道路附属物の状態を判定する仕組みに着目した。

本考案は、道路附属物の状態を適切に判定することを可能にする点検システム及び点検用端末を提供することを目的とする。

本考案は、道路附属物の点検を行う点検システムであって、
前記道路附属物を撮影した画像を取得する取得部と、
取得した前記画像を解析する解析部と、
解析結果に基づいて、前記道路附属物の状態を判定する判定部と、
を備える点検システムを提供する。

本考案によれば、道路附属物の点検を行う点検システムは、前記道路附属物を撮影した画像を取得し、取得した前記画像を解析し、解析結果に基づいて、前記道路附属物の状態を判定する。

本考案は、システムのカテゴリであるが、端末であっても同様の作用、効果を奏する。

本考案によれば、道路附属物の状態を適切に判定することが可能となる。

点検システム１の概要を説明する図である。 点検システム１の機能構成を示す図である。 点検システム１が実行する判定処理のフローチャートを示す図である。 ガイドラインの一例を模式的に示す図である。 腐食箇所の一例を模式的に示す図である。 点検結果の一例を模式的に示す図である。 点検システム１が実行する学習処理のフローチャートを示す図である。

以下、添付図面を参照して、本考案を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。以降の図においては、実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ番号又は符号を付している。

［点検システム１の概要］
図１は、点検システム１の概要を説明するための模式図である。点検システム１は、点検作業者が所持する点検用端末１０が、道路標識、道路照明施設、道路情報提供装置及び道路情報収集装置等の道路附属物における支柱や取付部等の支柱基部、ベースプレート、バンド、ブラケット等の基部を撮影した画像の解析結果に基づいて、道路附属物の状態（例えば、腐食の大きさや濃度）を判定する処理を実現する。

なお、本実施形態において、点検システム１は、点検用端末１０のみにより構成されるものとして説明しているが、サーバ機能を有するコンピュータや、カメラ等の他の端末や装置類等を含む構成であっても良い。例えば、点検システム１が、点検用端末１０と、コンピュータとから構成される場合、点検用端末１０が実行する各処理を、点検用端末１０とコンピュータとが協働することにより実現すれば良い。このコンピュータは、例えば、１台のコンピュータで実現されてもよいし、クラウドコンピュータのように、複数のコンピュータで実現されてもよい。本明細書におけるクラウドコンピュータとは、ある特定の機能を果たす際に、任意のコンピュータをスケーラブルに用いるものや、あるシステムを実現するために複数の機能モジュールを含み、その機能を自由に組み合わせて用いるものの何れであってもよい。
点検システム１を構成する端末や装置類等は、あくまでも一例であり、点検システム１を構成する端末や装置類の数、種類及びその役割分担等は、適宜変更可能である。

点検システム１が、道路附属物の状態を判定する処理ステップの概要について説明する。

点検用端末１０は、道路附属物を撮影した画像を取得する（ステップＳ１）。
道路附属物は、上述した通り、道路標識、道路照明施設、道路情報提供装置及び道路情報収集装置等であり、点検用端末１０は、特に、この道路附属物の支柱や取付部等の支柱基部、ベースプレート、バンド、ブラケット等の基部を撮影した画像を取得する。
点検用端末１０は、自身が有するカメラにより、道路附属物を撮影することにより、道路附属物の画像を取得する。または、点検用端末１０は、自身にデータ通信可能に接続されたカメラが撮影した道路附属物の画像を取得する。

点検用端末１０は、取得した画像を解析する（ステップＳ２）。
点検用端末１０は、取得した画像の特徴点や特徴量に基づいて、画像に写る道路附属物における腐食箇所を抽出する等の解析を行う。

点検用端末１０は、解析結果に基づいて、道路附属物の状態を判定する（ステップＳ３）。
点検用端末１０は、抽出した腐食箇所に基づいて、腐食の大きさ及び濃度を判定する。腐食の大きさは、例えば、腐食箇所の面積である。腐食の濃度は、例えば、板厚減少の程度、孔食の程度を数値化したものである。
点検用端末１０は、判定した腐食の大きさ及び濃度を数値化し、この数値に基づいた点検結果を生成する。

以上が、点検システム１の概要である。
このような点検システム１によれば、道路附属物の状態を適切に判定することが可能となる。

［装置構成］
図２は、点検システム１の構成を示すブロック図である。点検システム１は、道路附属物の点検を行うシステムであり、制御部、通信部、記憶部、処理部等を備える点検用端末１０により構成される。点検用端末１０は、例えば、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末等の携帯端末やパーソナルコンピュータ等の端末である。
点検用端末１０は、制御部として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等を備え、通信部として、他の端末や装置等と通信可能にするためのデバイス等を備える。
点検用端末１０は、記憶部として、ハードディスクや半導体メモリ、記憶媒体、メモリカード等によるデータのストレージ部等を備える。
点検用端末１０は、処理部として、各種処理を実行する各種デバイス、道路附属物を撮影した画像を取得する取得部１１、取得した画像を解析する解析部１２、解析結果に基づいて、道路附属物の状態を判定する判定部１３等を備える。

点検用端末１０において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、記憶部と協働して、学習結果記憶モジュールを実現する。
また、点検用端末１０において、制御部が所定のプログラムを読み込むことにより、処理部と協働して、画像取得モジュール、ガイドライン表示モジュール、解析モジュール、判定モジュール、生成モジュール、出力モジュール、学習モジュールを実現する。

以下、点検システム１が実行する各処理について、上述した各モジュールが実行する処理と併せて説明する。
本実施形態において、各モジュールは、その処理内容を、所定のアプリケーションにより実行するものである。

［点検用端末１０が実行する判定処理］
図３に基づいて、点検用端末１０が実行する判定処理について説明する。同図は、点検用端末１０が実行する判定処理のフローチャートを示す図である。判定処理は、上述した道路附属物を撮影した画像を取得する取得処理（ステップＳ１）、画像を解析する解析処理（ステップＳ２）、道路附属物の状態を判定する判定処理（ステップＳ３）の詳細である。

画像取得モジュールは、道路附属物を撮影した画像を取得する（ステップＳ１０）。
道路附属物は、上述した通り、道路標識、道路照明施設、道路情報提供装置及び道路情報収集装置等であり、画像取得モジュールは、特に、この道路附属物の支柱や取付部等の支柱基部、ベースプレート、バンド、ブラケット等の基部を撮影した画像を取得する。
点検作業者は、点検用端末１０が有するカメラ又は点検用端末１０にデータ通信可能に接続されたカメラにより、道路附属物を撮影する。この時、点検作業者は、後述する所定のガイドライン２０に従って、道路附属物を撮影する。
画像取得モジュールは、点検作業者が、所定のガイドライン２０に従って道路附属物を撮影することにより、所定のガイドライン２０に従って撮影された道路附属物の画像を取得する。

＜ガイドライン２０＞
点検作業者が画像を撮影する際に用いるガイドライン２０について、図４に基づいて説明する。同図は、ガイドライン２０の一例を模式的に示した図である。
ガイドライン２０は、官公庁等が発行する点検要領等に基づいて作成されたものである。点検用端末１０は、このガイドライン２０を、その入力を受け付ける、又は、他のコンピュータ等から取得する等を行うことにより取得し、予め、記憶しておく。
ガイドライン２０は、部材毎に、点検箇所が設定されており、点検箇所毎に、撮影項目、参考写真及び備考が設定されている。ガイドライン２０において、部材が支柱基部であり、この部材に、点検箇所として、土砂・アスファルトが設定されている。点検箇所に、撮影項目として、「路面境界部（ＧＬ－０）：遠景」、「路面境界部（ＧＬ－０）：近景」、「路面境界部（ＧＬ－４０）」、「路面境界部（ＧＬ－４０）：埋戻し後」が各々設定され、各撮影項目に、参考写真及び備考が設定されている。
ガイドライン２０は、あくまでも一例であり、他の部材（例えば、その他、ブラケット）、及び点検箇所（例えば、コンクリート、ベースプレート、バンド部、ブラケット）についても、各々に、撮影項目、参考写真及び備考が設定されている。
なお、ガイドライン２０の内容は、上述した例に限定されるものではなく、適宜変更可能である。

点検作業者が画像を撮影する際の具体例について説明する。
ガイドライン表示モジュールは、点検作業者からの対象とする道路附属物についての内容（例えば、部材の名称、点検内容、管理用情報（例えば、管理番号、所在地））の入力を受け付ける、又は、自身の位置情報を取得し、予め位置情報と道路附属物に関する情報とを対応付けて登録したデータベース等を参照し、この位置情報に関連付けられた道路附属物に関する情報を取得する等に基づいて、今回撮影する道路附属物に関するガイドライン２０を自身の表示部等に表示する。
点検作業者は、このガイドライン２０を閲覧し、今回撮影する道路附属物に対するガイドライン２０の内容を把握する。画像取得モジュールは、点検作業者が、所定のガイドライン２０に従って道路附属物を撮影することにより、所定のガイドライン２０に従って撮影された道路附属物の画像を取得する。
なお、点検作業者が道路附属物を撮影する際、ガイドライン表示モジュールは、撮影時の点検用端末１０の画面に、ガイドライン２０の内容を、重畳させて表示しても良い。この場合、画像取得モジュールが取得する画像において、このガイドライン２０は、写らないことは言うまでもない。
また、ガイドライン２０は、点検用端末１０が必ずしも表示するものではなく、他のコンピュータ等が表示するものであっても良い。この場合、点検作業者は、他のコンピュータ等が表示するガイドライン２０を閲覧し、今回撮影する道路附属物に対するガイドライン２０の内容を把握する。

図３に戻り、判定処理の続きを説明する。
解析モジュールは、取得した画像を解析する（ステップＳ１１）。
解析モジュールは、取得した画像を画像解析し、その特徴点や特徴量を抽出する。解析モジュールは、画像解析の結果として、画像に写る道路附属物における腐食箇所３０を抽出する（図５参照）。
本明細書における腐食とは、外見や機能が損なわれた状態に加えて、防食機能の劣化及び板圧減少を意図するものである。

＜腐食箇所３０＞
腐食箇所３０について、図５に基づいて説明する。同図は、取得した画像に写る道路附属物の腐食箇所３０の一例を模式的に示した図である。
解析モジュールは、画像処理（例えば、領域抽出）を施し、画像に写る道路附属物における腐食箇所３０を抽出する。同図において、抽出した腐食箇所３０をハッチングにより示している。
なお、解析モジュールが腐食箇所３０を抽出する方法は、特に限定されるものではない。

図３に戻り、判定処理の続きを説明する。
判定モジュールは、解析結果に基づいて、道路附属物の状態を判定する（ステップＳ１２）。
判定モジュールは、道路附属物の状態として、抽出した腐食箇所３０に基づいて、腐食の大きさ及び濃度を判定する。腐食の大きさは、上述した通り、例えば、腐食箇所３０の面積であり、腐食の濃度は、上述した通り、例えば、板厚減少の程度、孔食の程度を数値化したものである。
判定モジュールは、抽出した腐食箇所３０の大きさを判定する。判定モジュールは、画像の解像度、画像に写る道路附属物に対する腐食箇所３０の割合等に基づいて、抽出した腐食箇所３０の大きさを判定し、その面積を判定する。
判定モジュールは、抽出した腐食箇所３０の濃度を判定する。判定モジュールは、抽出した腐食箇所３０の色、状態（板圧の減少の有無、表面の膨張の有無、孔食の有無）等に基づいて、腐食箇所３０の濃度を数値化する。
なお、判定モジュールが実行する道路附属物の状態は、上述した例に限定されるものではない。また、判定モジュールが実行する大きさ及び濃度の判定方法は、上述した例に限定されるものではない。

生成モジュールは、判定結果に基づいた点検結果を生成する（ステップＳ１３）。
点検結果は、例えば、画像、部位、損傷、判定区分、状態、要因、措置案、備考等の上述した点検要領に規定されたものである。ここで、画像は、取得した画像であり、部位は、道路附属物の名称、部材又は点検箇所等であり、損傷は、腐食の有無や程度（数値化した大きさ及び濃度）等であり、判定区分は、ａ（健全）、ｃ（予防保全段階）、ｅ（早期措置段階）の何れかであり、要因は、損傷の理由等であり、措置案は、状態に対する措置の内容等であり、備考は、参考として付記する内容である。
生成モジュールは、腐食箇所３０に対する判定結果に基づいて、上述した内容を所定の形式でまとめた点検結果４０を生成する（図６参照）。
生成モジュールは、点検作業者から受け付けた入力内容等に基づいて、部位、状態、要因、措置案、備考を生成する。
また、生成モジュールは、腐食箇所３０に対する判定結果に基づいて、損傷及び判定区分を生成する。生成モジュールは、予め、腐食箇所３０の大きさ及び濃度と、損傷及び判定区分とを対応付けて登録したデータベース等を参照し、今回判定した腐食箇所３０の大きさ及び濃度に対応付けられた内容に基づいて、これらを生成する。ここで、生成モジュールは、損傷又は判定区分において、腐食箇所３０の大きさ及び濃度の判定結果を含めて生成しても良い。腐食箇所３０が存在しない場合、生成モジュールは、ａ（健全）を生成する。
なお、生成モジュールは、部位、状態、要因、措置案及び備考の何れか又は複数について、点検作業者から受け付けた入力内容以外に、画像の解析結果や腐食箇所３０の判定結果に基づいて、生成しても良い。例えば、生成モジュールは、画像の解析結果に基づいて、部位を生成しても良い。また、生成モジュールは、腐食箇所３０の判定結果に基づいて、状態、要因、措置案及び備考を生成しても良い。この場合、生成モジュールは、予め、腐食箇所の大きさや濃度と、状態、要因、措置案及び備考とを対応付けて登録したデータベース等を参照し、今回判定した腐食箇所３０の大きさや濃度に対応付けられた内容に基づいて、これらを生成すれば良い。
生成モジュールは、これらの内容をまとめたものを点検結果４０として生成する。

＜点検結果４０＞
点検結果４０について、図６に基づいて説明する。同図は、生成した点検結果４０の一例を模式的に示した図である。
生成モジュールは、上述した方法により生成した各内容を、所定の形式でまとめることにより、この点検結果４０を生成する。
なお、点検結果４０は、図示した内容に限定されるものではない。

図３に戻り、判定処理の続きを説明する。
出力モジュールは、生成した点検結果を出力する（ステップＳ１４）。
出力モジュールは、生成した点検結果４０を、自身の表示部等に表示することにより、生成した点検結果を出力する。
なお、出力モジュールは、自身にデータ通信可能に接続された他のコンピュータ等に、生成した点検結果を表示させることにより、生成した点検結果を出力しても良い。

以上が、判定処理である。

［点検用端末１０が実行する学習処理］
図７に基づいて、点検用端末１０が実行する学習処理について説明する。同図は、点検用端末１０が実行する学習処理のフローチャートを示す図である。学習処理は、上述した判定処理の後に行われる処理である。

学習モジュールは、取得した画像と、判定した道路附属物の状態とを関連付けて学習する（ステップＳ２０）。
本実施形態における学習の方法は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習等による機械学習や、畳み込みニューラルネットワーク、再起型ニューラルネットワーク、長・短期記憶等によるディープラーニング等が挙げられる。本実施形態では、教師あり学習による機械学習を例として説明する。
学習モジュールは、取得した画像と、判定した道路附属物の状態とを教師データとする機械学習を実行する。すなわち、学習モジュールは、取得した画像に写る腐食箇所３０と、この腐食箇所３０の大きさ及び濃度とを教師データとする機械学習を実行する。
なお、学習モジュールが実行する学習方法は、上述した例に限定されるものではない。

学習結果記憶モジュールは、学習結果を記憶する（ステップＳ２１）。

以上が、学習処理である。

点検用端末１０は、上述した判定処理において、この学習結果を用いた処理を行う構成も可能である。この場合について説明する。
ステップＳ１２において、判定モジュールは、解析結果と、学習結果とに基づいて、道路附属物の状態を判定する。具体的には、判定モジュールは、解析結果と一致又は近似する学習結果における画像に関連付けられた道路附属物の状態を、新たに取得した画像における道路附属物の状態として判定する。
生成モジュールは、新たな判定結果に基づいた点検結果を生成する。
出力モジュールは、生成した点検結果を出力する。
更に、学習モジュールは、新たに得られた判定結果を用いて、再度、上述した学習処理を実行する構成も可能である。点検用端末１０は、新たに得られた判定結果による学習を繰り返すことにより、判定の精度の向上を図ることが可能となる。

上述した各処理は、別個の処理として記載しているが、点検用端末１０は、上述した各処理の一部又は全部を組み合わせて実行する構成も可能である。また、点検用端末１０は、各処理において、説明したタイミング以外のタイミングであっても、その処理を実行する構成も可能である。

上述した手段、機能は、コンピュータ（ＣＰＵ、情報処理装置、各種端末を含む）が、所定のプログラムを読み込んで、実行することによって実現される。プログラムは、例えば、コンピュータからネットワーク経由で提供される（ＳａａＳ：ソフトウェア・アズ・ア・サービス）形態やクラウドサービスで提供されてよい。また、プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供されてよい。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記録装置又は外部記録装置に転送し記録して実行する。また、そのプログラムを、記録装置（記録媒体）に予め記録しておき、その記録装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。

以上、本考案の実施形態について説明したが、本考案は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本考案の実施形態に記載された効果は、本考案から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本考案による効果は、本考案の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

（１）道路附属物の点検を行う点検システムであって、
前記道路附属物（例えば、道路標識、道路照明施設、道路情報提供装置及び道路情報収集装置）を撮影した画像を取得する取得部（例えば、取得部１１、画像取得モジュール）と、
取得した前記画像を解析する解析部（例えば、解析部１２、解析モジュール）と、
解析結果に基づいて、前記道路附属物の状態を判定する判定部（例えば、判定部１３、判定モジュール）と、
を備える点検システム。

（１）の考案によれば、道路附属物の状態を適切に判定することが可能となる。

（２）取得した前記画像と、判定した前記道路附属物の状態とを関連付けて学習する学習部（例えば、学習モジュール）と、
を更に備え、
前記判定部は、学習結果に基づいて、前記道路附属物の状態を判定する、
（１）に記載の点検システム。

（２）の考案によれば、道路附属物の状態の判定の精度の向上を図ることが可能となる。

（３）前記判定部は、前記道路附属物の状態として、腐食の大きさ及び濃度を判定する、
（１）に記載の点検システム。

（３）の考案によれば、腐食度合いの判定を容易とすることが可能となる。

（４）前記取得部は、所定のガイドラインに従って撮影した前記画像を取得する、
（１）に記載の点検システム。

（４）の考案によれば、適切な画像を取得することにより、道路附属物の状態を適切に判定することが可能となる。

（５）判定結果に基づいた点検結果を出力する出力部（例えば、出力モジュール）と、
を更に備える（１）に記載の点検システム。

（５）の考案によれば、点検を容易に行うことが可能となる。

（６）道路附属物の点検を行う点検用端末であって、
前記道路附属物を撮影した画像を取得する取得部（例えば、取得部１１、画像取得モジュール）と、
取得した前記画像を解析する解析部（例えば、解析部１２、解析モジュール）と、
解析結果に基づいて、前記道路附属物の状態を判定する判定部（例えば、判定部１３、判定モジュール）と、
を備える点検用端末。

１ 点検システム
１０ 点検用端末
１１ 取得部
１２ 解析部
１３ 判定部
２０ ガイドライン
３０ 腐食箇所
４０ 点検結果

Claims (6)

1. 道路附属物の点検を行う点検システムであって、
   前記道路附属物を撮影した画像を取得する取得部と、
   取得した前記画像を解析する解析部と、
   解析結果に基づいて、前記道路附属物の状態を判定する判定部と、
   を備える点検システム。
2. 取得した前記画像と、判定した前記道路附属物の状態とを関連付けて学習する学習部と、
   を更に備え、
   前記判定部は、学習結果に基づいて、前記道路附属物の状態を判定する、
   請求項１に記載の点検システム。
3. 前記判定部は、前記道路附属物の状態として、腐食の大きさ及び濃度を判定する、
   請求項１に記載の点検システム。
4. 前記取得部は、所定のガイドラインに従って撮影した前記画像を取得する、
   請求項１に記載の点検システム。
5. 判定結果に基づいた点検結果を出力する出力部と、
   を更に備える請求項１に記載の点検システム。
6. 道路附属物の点検を行う点検用端末であって、
   前記道路附属物を撮影した画像を取得する取得部と、
   取得した前記画像を解析する解析部と、
   解析結果に基づいて、前記道路附属物の状態を判定する判定部と、
   を備える点検用端末。
   
   

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