JP6294529B1 - ひび割れ検出処理装置、およびひび割れ検出処理プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の一実施形態について図1から図16に基づいて説明する。
本実施形態に係る情報処理装置の構成を図1に基づいて説明する。図1は、情報処理装置1の要部構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置1は、走行中の路面性状測定車から路面を撮影した路面画像を解析して当該路面のひび割れを検出する機能を備えたひび割れ検出処理装置である。情報処理装置1は、例えばパーソナルコンピュータ等であってもよい。
路面画像31の詳細を図2に基づいて説明する。図2は、路面画像31の撮影方法と、路面画像31の例を示す図である。図2の(a)に示すように、路面性状測定車の走行方向(同図の右方向)の後方側端部には撮影装置が、その撮影方向が路面と垂直となるように取り付けられている。この撮影装置は、例えばラインスキャンカメラであってもよい。ラインスキャンカメラは、例えば1ピクセルが1mmに相当する画質で路面をモノクロ撮影できるものであってもよく、これによりひび割れの検出に十分な画質の路面画像を得ることができる。
ひび割れを検出する処理の流れを図3に基づいて説明する。図3は、路面画像31を取得してひび割れを検出する処理(情報処理方法)の一例を示すフローチャートである。なお、本処理の前に、上述のようにして撮影された路面画像が入力部4を介して情報処理装置1に入力され、記憶部3に路面画像31として格納されている。
図3のS2で行われる画像調整処理の詳細を図4から図6に基づいて説明する。図4は、画像調整処理の一例を示すフローチャートである。図5は、図4の各ステップで使用または出力される画像の例を示す図である。図6は、コントラストの調整方法を示す図である。
図3のS3で行われる寄与度決定処理の詳細を図7および図8に基づいて説明する。図7は、寄与度決定処理の一例を示すフローチャートである。図8は、レーンマークの写り込みのパターンに応じた寄与度の設定例を示す図である。
伸縮装置の有無の判定は、画像中の伸縮装置の有無を学習させたFCM(ファジイc−平均)識別器によって行ってもよい。この場合、伸縮装置判定部23は、画像中の伸縮装置の有無を学習させたFCM識別器ということになる。このFCM識別器は、伸縮装置が写っている画像と、伸縮装置が写っておらず、路面が写っている画像とを教師データとし、後述する、ひび割れの有無を判定するFCM識別器と同様の要領で構築することができる。
レーンマークの有無の判定は、画像中のレーンマークの有無を学習させたFCM識別器によって行ってもよい。この場合、レーンマーク有無判定部24は、画像中のレーンマークの有無を学習させたFCM識別器ということになる。このFCM識別器は、レーンマークが写っている画像と、レーンマークが写っておらず、路面が写っている画像とを教師データとし、後述する、ひび割れの有無を判定するFCM識別器と同様の要領で構築することができる。
レーンマークのパターンの判定は、画像中のレーンマークのパターンが所定のパターンの何れに該当するかを学習させたFCM識別器によって行ってもよい。この場合、レーンマークパターン判定部25は、画像中のレーンマークのパターンを学習させたFCM識別器ということになる。このFCM識別器は、所定のパターンでレーンマークが写っている画像を教師データとし、後述する、ひび割れの有無を判定するFCM識別器と同様の要領で構築することができる。なお、ひび割れの有無を判定するFCM識別器は、判定結果がひび割れありとなしの2通りであるからクラス数2のFCM識別器となるが、レーンマークのパターンを判定するFCM識別器は、設定したパターンの数に応じたクラス数となる。例えば、図8の例のように5つのパターンを設定した場合、クラス数は5となる。
図3のS4で行われるひび割れ検出処理の詳細を図9等に基づいて説明する。図9は、ひび割れ検出処理の一例を示すフローチャートである。ひび割れ検出処理は、図3のS2で行われる画像調整処理で明るさ・コントラストが調整された路面画像(図5の(e)参照)を用いて行われる。
ひび割れ率の算出例を図13に基づいて説明する。図13は、線状ひび割れと面状ひび割れの例を示す図である。なお、図13では、500×500ピクセルサイズのメッシュ画像を、50×50ピクセルサイズのブロック画像に分割した例を示している。また、同図では、ひび割れありと判定されたブロックを色付きで示している。
(線状ひび割れ率)={(線状ひび割れのあるメッシュ面積)/(調査面積)}×0.6
なお、上記各式において、メッシュ面積は所定の調査区間における積算値であり、調査面積はその調査区間の総面積である。また、上記メッシュ面積は、寄与度を乗じて算出する。例えば、図8のメッシュ画像M1は寄与度75(%)であるから、メッシュ画像M1に線状ひび割れが検出された場合、(メッシュ画像M1の面積)×75/100が、メッシュ画像M1における線状ひび割れのあるメッシュ面積となる。
ひび割れの有無の判定は、画像中のひび割れの有無を学習させたFCM識別器によって行ってもよい。この場合、ひび有無判定部28は、画像中のひび割れの有無を学習させたFCM識別器ということになる。
情報処理装置1は、舗装された路面のみならず、ひび割れが発生し得る任意の構造物におけるひび割れの有無の判定に利用することができる。例えば、コンクリート製の橋梁における床版におけるひび割れの有無についても、上記実施形態と同様にして判定することができる。
情報処理装置1の制御ブロック(特に制御部2に含まれる各部)は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、CPU(Central Processing Unit)を用いてソフトウェアによって実現してもよい。
本発明の一態様に係るひび割れ検出処理装置(情報処理装置1)は、走行中の路面性状測定車から路面を撮影した路面画像を解析して当該路面のひび割れを検出するひび割れ検出処理装置であって、上記路面画像を所定単位で分割した、各々が複数画素からなるブロック画像のそれぞれについてひび割れが写っているか否かを、ひび割れの箇所が既知の路面画像を上記所定単位で分割したブロック画像を用いて、ブロック画像におけるひび割れの有無を識別するように機械学習された識別器により判定するひび有無判定部(28)と、上記ひび有無判定部が、ひび割れが写っていると判定したブロック画像からなる画像領域をひび割れ箇所として検出するひび割れ検出部(29)と、を備えている。
22 画像調整部
26 寄与度決定部
28 ひび有無判定部
29 ひび割れ検出部
31 路面画像
Claims (5)
- 走行中の路面性状測定車から路面を撮影した路面画像を解析して当該路面のひび割れを検出するひび割れ検出処理装置であって、
上記路面画像を所定単位で分割した、各々が複数画素からなるブロック画像のそれぞれについてひび割れが写っているか否かを、ひび割れの箇所が既知の路面画像を上記所定単位で分割したブロック画像を用いて、ブロック画像におけるひび割れの有無を識別するように機械学習された識別器により判定するひび有無判定部と、
上記ひび有無判定部が、ひび割れが写っていると判定したブロック画像からなる画像領域をひび割れ箇所として検出するひび割れ検出部と、
隣接する所定数の上記ブロック画像からなるメッシュ画像のうち、車両の走行レーンを区切るレーンマークが写っているメッシュ画像について、当該メッシュ画像における上記レーンマークの位置および写り込みの程度に応じて、当該メッシュ画像の各走行レーンに対する寄与度を決定する寄与度決定部と、を備え、
上記ひび割れ検出部は、上記走行レーンごとのひび割れの程度を示す指標値を、上記メッシュ画像単位で上記寄与度に応じて算出することを特徴とするひび割れ検出処理装置。 - 上記ブロック画像において所定の下限値未満の画素値を有する画素群について、コントラストが大きくなるように画素値を調整する画像調整部を備えていることを特徴とする請求項1に記載のひび割れ検出処理装置。
- 上記識別器は、ファジイc−平均識別器であることを特徴とする請求項1または2に記載のひび割れ検出処理装置。
- 上記ひび割れ検出部は、上記ひび有無判定部がひび割れありと判定したブロック画像が所定数以上隣接した領域をひび割れ箇所として検出することを特徴とする請求項1から3の何れか1項に記載のひび割れ検出処理装置。
- 請求項1に記載のひび割れ検出処理装置としてコンピュータを機能させるためのひび割れ検出処理プログラムであって、上記ひび有無判定部および上記ひび割れ検出部としてコンピュータを機能させるためのひび割れ検出処理プログラム。
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