JP6370321B2 - 水位計測装置 - Google Patents

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Description

この発明は、河川の観測画像から水位を計測する水位計測装置に関するものである。
従来から、河川等に設置されている監視カメラにより撮影された観測画像から、河川の水位を自動的に計測する水位計測装置が知られている(例えば特許文献1,2参照)。特許文献1では、監視カメラにより撮影された量水板の画像から、輝度分布に基づいて、水面を判定する方法が開示されている。また、特許文献2では、監視カメラにより撮影された河川の構造物(量水板や堤防、橋脚等)の画像から、エッジ強度に基づいて、水面を判定する方法が開示されている。
特開2001-281046号公報 特開2007-212238号公報
特許文献1の方法では、まず、輝度分布に基づいて、観測画像から量水板の位置を特定する必要がある。しかしながら、輝度分布からだけでは安定的に量水板の位置を特定できず、誤った水位計測結果を算定してしまう可能性があるという課題があった。
また、特許文献2の方法では、河川に設置された構造物を撮影した画像から複数のエッジを抽出するとともに、それらのエッジが持つ特徴量から水面に対応するエッジを選択することにより水位を検出している。しかしながら、上記構造物が複数の水平段差を持つような構造であった場合に、正しく水面を特定できない可能性があるという課題があった。
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、従来方法に対して、安定的に水位の計測が可能となる水位計測装置を提供することを目的としている。
この発明に係る水位計測装置は、河川に設置された構造物の主要部が露出した画像から、当該主要部の領域を抽出したモデル画像、及び当該モデル画像の座標値と水位との関係を設定情報として設定するモデル画像設定部と、モデル画像設定部による設定情報を記録するモデル画像記録部と、構造物が撮影された観測画像を取得する観測画像取得部と、モデル画像記録部の設定情報を用い、観測画像取得部により取得された水位計測対象以外の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出して当該モデル画像を更新するモデル画像更新部と、モデル画像更新部による更新後の設定情報を用い、観測画像取得部により取得された水位計測対象の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出する観測画像補正部と、モデル画像更新部による更新後のモデル画像と観測画像補正部により抽出された領域との類似度を計算する類似度計算部と、モデル画像更新部による更新後の設定情報を用い、類似度計算部による計算結果から水位を算定する水位算定部とを備えたものである。
この発明によれば、上記のように構成したので、従来方法に対して、安定的に水位の計測が可能となる。
この発明の実施の形態1に係る水位計測システムの構成例を示す図である。 この発明の実施の形態1に係る水位計測装置による初期設定処理例を示すフローチャートである。 この発明の実施の形態1におけるモデル画像設定部の動作例を説明する図である。 この発明の実施の形態1に係る水位計測装置による水位計測処理例を示すフローチャートである。 図5A〜図5Cは、この発明の実施の形態1における観測画像記録部に記録された観測画像の一例を示す図である。 この発明の実施の形態1におけるモデル画像更新部の動作例を説明する図である。 この発明の実施の形態1におけるモデル画像更新部の別の動作例を説明する図である。 図8A〜図8Dは、この発明の実施の形態1における類似度計算部の動作例を説明する図であり、モデル画像設定部により設定されたモデル画像と、モデル画像更新部により更新されたモデル画像と、観測画像補正部により抽出された領域の画像と、類似度マップとを示す図である。 図9A〜図9Cは、この発明の実施の形態1における水位算定部の動作例を説明する図であり、モデル画像設定部により設定されたモデル画像と、類似度マップと、類似度の評価値を示す図である。 この発明の実施の形態1に係る水位計測装置のハードウェア構成例を示す図である。
以下、この発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態1.
図1はこの発明の実施の形態1に係る水位計測システムの構成を示す図である。
水位計測システムは、図1に示すように、監視カメラ(撮影装置)1、水位計測装置2、ディスプレイ(表示装置)3から構成されている。
監視カメラ1は、河川等に設置され、当該河川に設置されて河水が接する構造物を撮影するものである。この監視カメラ1により撮影される観測画像には、1つ以上の構造物が含まれている。また、構造物としては、量水板、堤防、橋脚等が挙げられる。
水位計測装置2は、監視カメラ1により撮影された観測画像を用いて、河川の水位を計測するものである。この水位計測装置2の詳細については後述する。
ディスプレイ3は、水位計測装置2により計測された河川の水位を示す情報を表示するものである。
次に、水位計測装置2の詳細について説明する。
水位計測装置2は、図1に示すように、モデル画像記録部21、観測画像記録部22、モデル画像設定部23、観測画像取得部24、モデル画像更新部25、モデル画像選択部26、観測画像補正部27、類似度計算部28及び水位算定部29を備えている。
モデル画像記録部21は、河川に設置された構造物の主要部が露出した画像であるモデル画像生成用の画像、及び、モデル画像設定部23による設定情報(後述するモデル画像及び当該モデル画像に関するモデル記述情報)を記録するものである。なお、モデル画像生成用の画像としては、渇水時に監視カメラ1により撮影された観測画像等を用いる。また、モデル画像記録部21に記録された設定情報は、モデル画像更新部25により更新(上書き)される。
観測画像記録部22は、観測画像取得部24により取得された観測画像を記録するものである。なお、観測画像記録部22は、水位計測処理に必要な期間だけ観測画像を保持する。
モデル画像設定部23は、モデル画像記録部21に記録されたモデル画像生成用の画像から、構造物の主要部の領域を抽出したモデル画像、及び当該モデル画像の座標値と水位との関係を設定情報として設定するものである。この際、操作者は、モデル画像生成用の画像から、構造物の主要部の領域の頂点を示す座標値と、当該座標値に対応する水位の値とを指定する。以下では、モデル画像の座標値と水位との関係を示す情報(水位情報)を含むモデル画像に関する情報を、「モデル記述情報」と称す。このモデル記述情報には、上記の水位情報に加え、モデル画像生成用の画像のどの位置にモデル画像が位置するかを示すモデル位置情報や、構造物に射影歪が生じている場合は当該射影歪のパラメータを示す射影歪情報等を含めてもよい。また、モデル画像設定部23は、モデル画像生成用の画像に複数の構造物が含まれている場合には、構造物毎に設定情報の設定を行う。
観測画像取得部24は、監視カメラ1による観測画像を取得するものである。
モデル画像更新部25は、モデル画像記録部21に記録された設定情報を用い、観測画像記録部22に記録された水位測定対象以外の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出し、モデル画像記録部21に記録された当該モデル画像を更新するものである。この際、モデル画像更新部25は、観測画像記録部22に記録された観測画像のうち、水位測定対象の観測画像に対して一定期間内である時間的に近接した観測画像を、更新用の観測画像として用い、モデル画像の更新を行う。
モデル画像選択部26は、モデル画像記録部21に記録された更新後の設定情報から、水位計測に用いる設定情報を1つ選択するものである。この際、モデル画像選択部26は、最も水位計測に適した設定情報を1つ選択する。
観測画像補正部27は、モデル画像選択部26により選択された設定情報を用い、観測画像記録部22に記録された水位計測対象である観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出するものである。また、観測画像補正部27は、抽出した領域を、当該モデル画像に合致するよう幾何的に補正する。
類似度計算部28は、モデル画像選択部26により選択された設定情報のモデル画像と、観測画像補正部27により補正された領域との類似度を計算するものである。
水位算定部29は、モデル画像選択部26により選択された設定情報を用いて、類似度計算部28による計算結果から水位を算定するものである。
次に、上記のように構成された水位計測装置2の動作例について、図2〜9を参照しながら説明する。この水位計測装置2による処理は、水位計測装置2の操作者により最初に一回以上行われる初期設定処理と、その後に自動的に反復して行われる水位計測処理とから構成されている。また以下では、上記構造物として量水板を用いた場合を例に説明を行う。また、モデル画像記録部21では、監視カメラ1により渇水時に撮影された観測画像を、モデル画像生成用の画像として記録しているものとする。
まず、初期設定処理について、図2,3を参照しながら説明する。
水位計測装置2による初期設定処理では、図2に示すように、まず、モデル画像設定部23は、モデル画像記録部21に記録されたモデル画像生成用の画像から、量水板の主要部の領域を抽出したモデル画像、及び当該モデル画像の座標値と水位との関係を設定情報として設定する(ステップST21)。この際、操作者は、モデル画像生成用の画像から、量水板の主要部の領域の頂点を示す座標値と、当該座標値に対応する水位の値とを指定する。また、モデル画像設定部23は、モデル画像生成用の画像に複数の量水板又は他の構造物が含まれている場合には、それぞれに対して設定情報の設定を行う。
次いで、モデル画像記録部21は、モデル画像設定部23による設定情報(モデル画像、及び水位情報を含むモデル記述情報)を記録する(ステップST22)。
図3はモデル画像設定部23による動作例を説明する図である。図3では、監視カメラ1により渇水時に撮影された観測画像301を示している。この図3において、横軸がX座標であり、縦軸がY座標である。
まず、操作者は、観測画像301から、量水板の主要部を示す領域を特定し、当該領域の頂点の座標値を指定する。図3の例では、4つの頂点の座標値を指定することで、枠線で囲われた領域302を量水板の主要部を示す領域(モデル画像)として設定している。
次に、操作者は、指定した座標値に対応する水位の値を設定する。図3の例では、量水板の目盛情報又はその他の既知の情報を用いて、指定した領域の上端の座標値に対応する水位Wを2.0[m]とし、下端の座標値に対応する水位Wを0.7[m]と設定している。
次に、水位計測処理について、図4〜9を参照しながら説明する。
水位計測装置2による水位計測処理では、図4に示すように、まず、観測画像取得部24は、監視カメラ1による観測画像を取得し、観測画像記録部22は、この観測画像を水位計測処理に必要な期間だけ記録する(ステップST41)。
図5は観測画像記録部22に記録された観測画像の一例を示す図である。図5の例では、時系列に観測画像501〜503が記録された場合を示している。以降の説明では、水位計測対象を観測画像502とし、観測画像502に対する水位計測処理においてモデル画像更新部25で用いる更新用の観測画像を観測画像501とする。またこの場合、観測画像502は、観測画像503に対する水位計測処理においてモデル画像更新部25で更新用の観測画像としても用いるため、観測画像503に対する水位計測処理が完了するまでは観測画像記録部22に保持される。
なお上記では、モデル画像更新部25で用いる更新用の観測画像として、水位計測対象である観測画像に対して時間的に1つ前の観測画像を用いた場合を示した。しかしながら、これに限るものではなく、モデル画像更新部25は、更新用の観測画像として、時間的に1つ後の観測画像を用いてもよいし、1つ前の観測画像及び1つ後の観測画像を両方用いてもよい。また、モデル画像更新部25は、更新用の観測画像として、一定期間前の観測画像を用いてもよいし、一定期間後の観測画像を用いてもよいし、その両方の観測画像を用いてもよい。また、モデル画像更新部25は、更新用の観測画像として一定期間前と一定期間後の観測画像を両方用いる場合において、観測画像取得部24で一定期間後の観測画像が得られない場合には、一定時間前の観測画像のみを用いるよう変更してもよく、適応的に観測画像を選択してもよい。
以下の処理では、図5に示す観測画像を用いて河川の水位を計測する場合を示す。
次いで、モデル画像更新部25は、モデル画像記録部21に記録された設定情報のうち、更新処理が未実施のモデル画像が存在するかを判定する(ステップST42)。
このステップST42において、モデル画像更新部25は、更新処理が未実施のモデル画像が存在すると判定した場合には、更新対象である設定情報を用い、観測画像記録部22に記録された更新用の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出し、当該モデル画像を更新する(ステップST43)。この際、モデル画像更新部25は、まず、更新対象である設定情報に含まれるモデル画像又はモデル記述情報を用いて、更新用の観測画像から当該モデル画像に対応する領域を抽出する。そして、モデル画像更新部25は、更新対象である設定情報に含まれるモデル画像を、抽出した領域の画像に置き換える。
ここで、更新用の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出する手法としては、例えば図6に示すように、当該モデル画像の座標値をそのまま用い、更新用の観測画像から当該座標値の領域を抽出する手法がある。図6において、符号601は更新後のモデル画像を示している。この図6に示す手法は、低処理負荷で実行可能であるが、水位計測時の観測画像の画角がモデル画像生成時の画像の画角とずれている場合には、正しく量水板の位置を特定できない可能性がある。
また、別の手法として、例えば図7に示すように、モデル画像を用いて画像探索を行う手法がある。図7において、符号701は探索窓を示し、符号702は更新後のモデル画像を示している。この画像探索では、例えば、画像の各領域の輝度値、輝度分散値又は周波数成分等から、モデル画像と更新用の観測画像との部分領域毎の類似性を算出し、最も類似性の高い領域を抽出する。また、特徴点を用いて画像探索を行う手法もある。この場合、例えば非特許文献1で述べられているSUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)と呼ばれるアルゴリズムを用いて、モデル画像と更新用の観測画像から特徴点を抽出し、両画像で抽出した特徴点の類似性から特徴点間の対応付けを行い、その対応関係からモデル画像に対応する領域を抽出する。以下の処理では、図7に示すモデル画像702を用いるものとする。
金澤靖,金谷健一:"コンピュータビジョンのための画像の特徴点の抽出",電子情報通信学会誌 87(12),1043−1048,2004−12−01
ここで、上記モデル画像更新処理の効果を説明する。
もしモデル画像の更新を行わずモデル画像生成時のモデル画像を常に使用すると、構造物に短期的な見えの変化(例えば、ゴミや汚れの付着、照明条件の変化、水濡れや乾きによる表面テクスチャの変化等)が生じた場合に、後段の類似度計算部28の処理において構造物の水没していない領域の類似度が低下し、その結果、水位算定部29において正しい水位が得られない問題が発生する可能性がある。
一方、上記の通りモデル画像を時間的に近傍の観測画像を用いて更新することで、構造物に生じた短期的な見えの変化をモデル画像に反映させることができ、構造体に見えの変化が生じた場合においても安定した水位計測を行うことが可能となる。
一方、ステップST42において、モデル画像更新部25は、更新処理が未実施のモデル画像が存在しないと判定した場合には、モデル画像選択部26は、モデル画像記録部21に記録された更新後の設定情報から、水位計測に用いる設定情報を1つ選択する(ステップST44)。この際、モデル画像選択部26は、例えば、モデル画像記録部21に記録された全ての設定情報に含まれるモデル画像に対し、ステップST43と同様の画像探索で、水位計測対象である観測画像からの類似性を算出し、最も類似性の高い設定情報を選択する。また、その他の尺度で設定情報の選択を行うようにしてもよい。なお図5の例では、観測画像に含まれる量水板は1つのため、モデル画像記録部21に記録された更新後の設定情報をそのまま水位計測に用いることになる。
ここで、観測画像に複数の構造物が含まれている場合に、複数の設定情報から最適なものを選択することで、ある構造物が大幅な見えの変化で水位が計測できなくなった場合でも、他の構造物を用いて水位を計測することが可能となる。これにより、より安定した水位計測が可能となる。
次いで、観測画像補正部27は、モデル画像選択部26により選択された設定情報を用い、観測画像記録部22に記録された水位計測対象である観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出し、当該抽出した領域をモデル画像に合致するよう幾何的に補正する(ステップST45)。
この際、観測画像補正部27は、まず、水位計測対象である観測画像から、選択された設定情報に含まれるモデル画像に対応する領域を抽出する。この際、観測画像補正部27は、例えば、ステップST43と同様の特徴点を用いた画像探索によりモデル画像に対応する領域を抽出する。
次に、観測画像補正部27は、抽出した領域を、モデル画像に合致するように幾何的に補正する。この際の補正手法として、ヘルマート変換及びアフィン変換を行う。ここで、ヘルマート変換は回転及び拡大縮小を行う変換であり、アフィン変換は線形変換を行う変換である。また、ヘルマート変換のパラメータとアフィン変換のパラメータは、対応する特徴点の座標の関係から定義される。
ヘルマート変換は下式(1)で定義される。式(1)において、(x,y)はヘルマート変換前の観測画像における座標値であり、(x’,y’)はヘルマート変換後の観測画像における座標値である。

Figure 0006370321
また、アフィン変換は下式(2)で定義される。式(2)において、(x,y)はアフィン変換前の観測画像における座標値であり、(x’,y’)はアフィン変換後の観測画像における座標値である。

Figure 0006370321
次いで、類似度計算部28は、モデル画像選択部26により選択された設定情報に含まれるモデル画像と、観測画像補正部27により補正された領域との類似度を計算する(ステップST46)。この際、類似度計算部28は、例えば図8に示すように、モデル画像702と観測画像補正部27により補正された領域801との類似度を示す類似度マップ802を生成する。なお、図8に示す類似度マップ802では、色が薄いほど類似度が高く、色が濃いほど類似度が低いことを示している。ここで、モデル画像702と領域801では、水没していない領域は同一の画像特徴を持つため類似度が高いが、水没している領域は類似度が低くなる。よって、類似度マップ802は、水没している領域と水没していない領域とで値が大きく異なる。
また、類似度の評価尺度としては、画像間の差分値の絶対値又は画素毎の相関関数を用いることができる。画素毎の相関関数は下式(3)〜(5)で定義される。式(3)〜(5)において、I(i,j)はモデル画像702におけるi行j列の画素の輝度値であり、T(i,j)は観測画像補正部27により補正された領域801におけるi行j列の画素の輝度値である。

Figure 0006370321

Figure 0006370321

Figure 0006370321
この場合、類似度が小さければ相関関数は小さく、類似度が大きければ相関関数は大きくなる。そのため、相関関数が小さい方向に急激に変化する箇所が水面境界となる。また、MとNの値は、ある画素に対する相関関数の算出に用いる画像領域のサイズを示し、例えばM=17,N=17とする。
次いで、水位算定部29は、モデル画像選択部26により選択された設定情報を用いて、類似度計算部28による計算結果(類似度マップ)から水位を算定する(ステップST47)。
この際、水位算定部29は、まず、図8に示す類似度マップ802における列毎の類似度の評価値の平均値を計算する。この計算結果の一例を示す平均値分布901を図9に示す。次に、水位算定部29は、クラスタリングアルゴリズムを適用して、平均値分布901に対して、水面上に相当する部分と水面下に相当する部分との境界(水面境界)を特定する。図9の例では、横ライン902が平均値分布のクラスタリングから求めた水面境界を示している。なお、クラスタリングアルゴリズムは、データ分析分野において広く知られた手法であり、例えば非特許文献2等において詳しく述べられているため、ここではその説明を省略する。
神嶌敏弘:"データマイニング分野のクラスタリング手法(1)",人工知能学会誌,Vol.18,No.1,pp.59−65,2003
次に、水位算定部29は、モデル画像選択部26により選択された設定情報のモデル記述情報に含まれる水位情報に基づいて、水面境界の座標値から水位を算定する。ここで、水位h[m]はモデル記述情報から下式(6)により線形に計算される。式(6)において、Wはモデル画像の上端の水位[m]であり、Wはモデル画像の下端の水位[m]であり、Yはモデル画像の上端のY座標の平均値であり、Yはモデル画像の下端のY座標の平均値であり、Yは上記クラスタリングにより計算された水面境界のY座標である。

Figure 0006370321
図9の例では、W=2.0,W=0.7,Y=78,Y=844,Y=667であり、式(6)から水位h=1.0[m]と算定される。この水位算定部29による算定結果を示す情報は、ディスプレイ3に表示される。
以降、観測画像取得部24から水位算定部29までの処理が順次実行され、水位の計測が自動的に繰り返し行われる。
なお上記では、モデル画像の座標値と水位との関係として、式(6)に示すようなY座標のみに基づく一次多項式により定義する場合を示した。しかしながら、これに限るものではなく、例えばX座標を含めた関数により定義してもよい。また、式(6)では2点の値のみを用いて水位を算出しているが、3点以上の値を用いて射影歪を補正して算出するようにしてもよい。これにより、例えば量水板が奥行き方向に傾いている場合等であっても、正しく水位計測が可能となる。
なお上記では、量水板を用いて水位計測を行う場合を例に説明を行った。しかしながら、これに限るものではなく、河水が接する構造物として、堤防や橋脚等を用いてもよい。
また上記の水位算定部29において、複数回連続して算定した水位を平均化するようにしてもよい。
また上記では、モデル画像選択部26がモデル画像記録部21に記録された更新後の設定情報から、1つの設定情報を選択する場合を示した。しかしながら、観測画像に含まれる構造物が1つの場合には、モデル画像選択部26は不要であり、水位計測装置2から取り除いてもよい。
また上記では、観測画像補正部27が、抽出した領域に対して幾何的な補正を行う場合を示した。しかしながら、これに限るものではなく、幾何的な補正が不要な場合には上記処理を省略してもよい。
以上のように、この実施の形態1によれば、河川に設置された構造物の主要部が露出した画像から、当該主要部の領域を抽出したモデル画像、及び当該モデル画像の座標値と水位との関係を設定情報として設定するモデル画像設定部23と、モデル画像設定部23による設定情報を記録するモデル画像記録部21と、構造物が撮影された観測画像を取得する観測画像取得部24と、モデル画像記録部21の設定情報を用い、観測画像取得部24により取得された水位計測対象以外の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出して当該モデル画像を更新するモデル画像更新部25と、モデル画像更新部25による更新後の設定情報を用い、観測画像取得部24により取得された水位計測対象の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出する観測画像補正部27と、モデル画像更新部25による更新後のモデル画像と観測画像補正部27により抽出された領域との類似度を計算する類似度計算部28と、モデル画像更新部25による更新後の設定情報を用い、類似度計算部28による計算結果から水位を算定する水位算定部29とを備えたので、従来方法に対して、安定的に水位の計測が可能となる。
最後に、水位計測装置2のハードウェア構成例について、図10を参照しながら説明する。
図10に示すように、水位計測装置2におけるモデル画像記録部21及び観測画像記録部22は、記録装置51により実現される。この記録装置51とは、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically EPROM)等の、不揮発性又は揮発性の半導体メモリや、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、DVD(Digital Versatile Disc)等が該当する。
また、水位計測装置2におけるモデル画像設定部23、観測画像取得部24、モデル画像更新部25、モデル画像選択部26、観測画像補正部27、類似度計算部28及び水位算定部29の各機能は、処理回路により実現される。処理回路は、メモリ53に格納されるプログラムを実行するCPU(Central Processing Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、DSP(Digital Signal Processor)ともいう)52である。
モデル画像設定部23、観測画像取得部24、モデル画像更新部25、モデル画像選択部26、観測画像補正部27、類似度計算部28及び水位算定部29の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアやファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ53に格納される。処理回路は、メモリ53に記録されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、水位計測装置2は、処理回路により実行されるときに、例えば図2,4に示した各ステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ53を備える。また、これらのプログラムは、モデル画像設定部23、観測画像取得部24、モデル画像更新部25、モデル画像選択部26、観測画像補正部27、類似度計算部28及び水位算定部29の手順や方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリ53とは、例えば、RAM、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、EPROM、EEPROM等の、不揮発性又は揮発性の半導体メモリや、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、DVD等が該当する。
なお、本願発明はその発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
1 監視カメラ(撮影装置)、2 水位計測装置、3 ディスプレイ(表示装置)、21 モデル画像記録部、22 観測画像記録部、23 モデル画像設定部、24 観測画像取得部、25 モデル画像更新部、26 モデル画像選択部、27 観測画像補正部、28 類似度計算部、29 水位算定部、51 記録装置、52 CPU、53 メモリ。

Claims (5)

  1. 河川に設置された構造物の主要部が露出した画像から、当該主要部の領域を抽出したモデル画像、及び当該モデル画像の座標値と水位との関係を設定情報として設定するモデル画像設定部と、
    前記モデル画像設定部による設定情報を記録するモデル画像記録部と、
    前記構造物が撮影された観測画像を取得する観測画像取得部と、
    前記モデル画像記録部の設定情報を用い、前記観測画像取得部により取得された水位計測対象以外の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出して当該モデル画像を更新するモデル画像更新部と、
    前記モデル画像更新部による更新後の設定情報を用い、前記観測画像取得部により取得された水位計測対象の観測画像からモデル画像に対応する領域を抽出する観測画像補正部と、
    前記モデル画像更新部による更新後のモデル画像と前記観測画像補正部により抽出された領域との類似度を計算する類似度計算部と、
    前記モデル画像更新部による更新後の設定情報を用い、前記類似度計算部による計算結果から水位を算定する水位算定部と
    を備えた水位測定装置。
  2. 前記観測画像補正部は、前記抽出した領域を、前記モデル画像更新部による更新後のモデル画像に合致するよう幾何的に補正し、
    前記類似度計算部は、前記モデル画像更新部による更新後のモデル画像と前記観測画像補正部により補正された領域とを用いて、前記類似度を計算する
    ことを特徴とする請求項1記載の水位計測装置。
  3. 前記観測画像取得部により撮影された観測画像には複数の前記構造物が含まれ、
    前記モデル画像設定部は、前記観測画像取得部により取得されたモデル画像生成用の観測画像に対して、前記構造物毎に前記設定情報を設定し、
    前記モデル画像更新部による更新後の設定情報から、水位計測に用いる設定情報を1つ選択するモデル画像選択部を備え、
    前記観測画像補正部、前記類似度計算部及び前記水位算定部は、前記モデル画像選択部により選択された設定情報を用いて処理を行う
    ことを特徴とする請求項1又は請求項2記載の水位計測装置。
  4. 前記構造物は量水板である
    ことを特徴とする請求項1から請求項3のうちのいずれか1項記載の水位計測装置。
  5. 前記水位算定部は、複数回連続して算定した水位を平均化する
    ことを特徴とする請求項1から請求項4のうちのいずれか1項記載の水位計測装置。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2019024825A (ja) * 2017-07-28 2019-02-21 株式会社ユニバーサルエンターテインメント 遊技機
JP2019024818A (ja) * 2017-07-28 2019-02-21 株式会社ユニバーサルエンターテインメント 遊技機
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AU2018440246A1 (en) * 2018-09-06 2021-03-18 Nippon Yusen Kabushiki Kaisha Draft estimation system, draft estimation apparatus, information transmission apparatus, and loading/unloading simulation apparatus
KR102128934B1 (ko) * 2018-12-12 2020-07-01 대한민국(행정안전부 국립재난안전연구원장) 수위 감지 장치 및 방법
JP7378278B2 (ja) * 2019-11-18 2023-11-13 三菱電機株式会社 水位計測装置
JP7066205B2 (ja) * 2019-11-26 2022-05-13 株式会社シュア・テクノ・ソリューション. 画像・水位変換システム、画像・水位変換方法、画像・水位変換プログラム、及び、これらに用いられるリング状指標

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3660160B2 (ja) * 1999-05-20 2005-06-15 住友化学株式会社 界面計測装置及び界面計測方法
JP3878799B2 (ja) * 1999-09-03 2007-02-07 三菱電機株式会社 レベル計測装置
JP3849420B2 (ja) * 2000-11-20 2006-11-22 住友化学株式会社 界面計測装置
US8184848B2 (en) * 2009-06-17 2012-05-22 National Applied Research Laboratories Liquid level detection method
JP5321615B2 (ja) * 2011-03-07 2013-10-23 三菱電機株式会社 水位検出装置、水位検出システム、及び水位検出方法
JP6278880B2 (ja) * 2014-10-30 2018-02-14 三菱電機株式会社 水位計測装置

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