JP6434834B2 - 検査対象物抽出装置、及び検査対象物抽出方法 - Google Patents

Description

本発明は、物体が反射する光の複数の波長域の反射強度を取得する二つのカメラによって撮影された画像データから検査対象物を抽出する検査対象物抽出装置に関する。

近年、気候変動による自然災害の多発及び労働人口の減少によって広範囲に及ぶ社会インフラ設備の点検・監視業務等に負担を強いられている場面が多くなってきている。例えば道路、鉄道、水道、ガス、及び電力といった社会インフラ設備を維持するためには、これら設備を定期的に点検し、不備があれば補修を実施する必要がある。社会インフラ設備の点検には、目視点検及び打検といった人の経験に基づいて実施されている部分も多く存在しており、点検業務の効率化が求められている。

近年の点検業務の取り組みとして、無人航空機（Ｕｎｍａｎｎｅｄ Ａｅｒｉａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ 以下ＵＡＶ）を用いた社会インフラ設備の点検に注目が集まっている。例えば、橋梁の裏側、及び山中に存在している鉄塔設備等、人が実際に赴いて確認することが難しい箇所を、ＵＡＶに搭載されたカメラによって状況を撮影し、劣化の有無を判断する。また、ソーラーパネル等広域のインフラ設備に対して、ＵＡＶを用いて上空から撮影し、異常個所を発見する取り組み等が実施されている。

またＵＡＶ以外にも、鉄道及び道路設備等では車載カメラ等を用いて検査対象物の動画を撮影し、検査対象物の設置場所及び状況等を確認するといった取り組みも実施されている。

このような場合に、カメラによって撮影された画像データから点検の対象物を抽出し、対象物の３次元での位置情報を把握する必要がある。対象物の３次元での位置情報を把握する方法として、ステレオカメラを用いて、撮影された２枚の画像の視差を用いて対象物を認識する技術として、例えば、特開２０１５−４２９５２号公報がある。

この公報には、「対象物を検出する障害物検知センサ部と、障害物検知センサ部によって検出された対象物までの距離を測定すると共に、この測定に基づいて距離マップを生成する制御部と、制御部によって生成された距離マップの距離パターンから、利用状況から現実に検知し得ないと判断される距離パターンを検知した場合に、この検知された部分が測定エラーであると判定する距離パターン認識部とを備える。」と記載されている（要約参照）。

特開２０１５−４２９５２号公報

特許文献１に記載された技術では、ステレオカメラから全ての距離の画像に対して対象物か否かを判定しているため、検査対象物以外の地物も検査対象物として抽出する可能性があり、処理負荷も高いものであった。

そこで、本発明は、検査対象物以外の地物を検査対象物として抽出する可能性を低減し、かつ処理負荷を軽減する検査対象物抽出装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明は、物体が反射する光の複数の同じ波長域の反射強度を取得する二つのカメラによって撮影された画像データから検査対象物を抽出する検査対象物抽出装置であって、前記検査対象物の波長域の反射強度の範囲を示す値が登録された検査対象物特徴データを保持し、前記二つのカメラによって撮影された画像データの視差に基づく前記二つのカメラからの距離が、所定範囲に属する画像を取得し、前記取得した画像のうち、前記波長域の反射強度が前記検査対象物特徴データに登録された波長域の反射強度の範囲内である画像を前記検査対象物として抽出することを特徴とする。

本発明によれば、検査対象物以外の地物を検査対象物として抽出する可能性を低減し、かつ処理負荷を軽減する検査対象物抽出装置を提供できる。

上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

実施例の計算機システムの構成図である。 実施例の検査対象物抽出システムの物理的な構成を示すブロック図である。 実施例のマルチスペクトルステレオカメラの各波長域における反射強度の説明図である。 実施例のマルチスペクトル画像の説明図である。 実施例のカメラ情報データベースの説明図である。 実施例の利用モジュール管理テーブルの説明図である。 実施例の検査対象物スペクトル特徴データベースの説明図である。 実施例の検査対象物スペクトル特徴データベースの説明図である。 実施例の検査対象物抽出結果データベースの説明図である。 実施例の地理空間変換処理部の地理空間変換処理、及び地理位置情報参照データベースの説明図である。 実施例の検査対象物地理空間情報データベースの説明図である。 実施例の検査対象物抽出処理のフローチャートである。 実施例の端末の表示部に表示される検査結果表示画面の説明図である。

図１は、実施例の計算機システムのシステム構成図である。

計算機システムは、マルチスペクトルステレオカメラ１０１、検査対象物抽出システム１０４、及びホスト端末１３０を備える。

マルチスペクトルステレオカメラ１０１は、撮影対象物が反射する光の強度を複数の波長域ごとに取得できる二つのマルチスペクトルカメラ１０１Ａ及び１０１Ｂを有する。マルチスペクトルカメラ１０１Ａ及び１０１Ｂによって撮影された画像の視差によって奥行きに関する情報が把握可能となる。本実施例のマルチスペクトルステレオカメラ１０１は、例えば、コンクリート点検用の車両、ＵＡＶ、及び線路点検用の車両等の移動体に設置される。

検査対象物抽出システム１０４は、マルチスペクトルステレオカメラ１０１が撮像した画像から検査対象物を抽出する。検査対象物抽出システム１０４の物理的な構成は図２で説明する。

検査対象物抽出システム１０４は、映像保存部１１１、所定距離画像抽出部１１２、検査対象物抽出部１１３、地理空間変換処理部１１４、地理空間データベース（ＤＢ）更新部１１５、スペクトル解析部１１６、及び差分解析処理部１１７を有する。

また、検査対象物抽出システム１０４は、カメラ情報データベース（ＤＢ）１０５、映像データベース（ＤＢ）１０６、検査対象物スペクトル特徴データベース（ＤＢ）１０７、検査対象物抽出結果データベース（ＤＢ）１０８、地理位置情報参照データベース（ＤＢ）１０９、及び検査対象物地理空間情報データベース（ＤＢ）１１０にアクセス可能である。

映像保存部１１１は、マルチスペクトルステレオカメラ１０１によって撮影された映像データを映像データベース１０６に格納する。所定距離画像抽出部１１２は、マルチスペクトルステレオカメラ１０１によって撮影された映像データのフレームからマルチスペクトルステレオカメラ１０１から所定の距離にある画像を、検査対象物抽出領域として抽出する。

検査対象物抽出部１１３は、検査対象物スペクトル特徴データベース１０７を参照して、所定距離画像抽出部１１２によって抽出された検査対象物抽出領域から検査対象物を抽出し、検査対象物の画像座標及び範囲を検査対象物抽出結果データベース１０８に登録する。

地理空間変換処理部１１４は、地理位置情報参照データベース１０９を参照し、検査対象物抽出部１１３によって抽出された検査対象物の地理的な位置情報を算出する。地理空間データベース更新部１１５は、地理空間変換処理部１１４によって算出された検査対象物の地理的な位置情報を検査対象物地理空間情報データベース１１０に登録する。

スペクトル解析部１１６は、検査対象物抽出結果データベース１０８を参照し、検査対象物として抽出された画像のスペクトルを正規化し、スペクトル正規化指数を算出する。差分解析処理部１１７は、スペクトル解析部１１６の解析結果の差分を解析する。

カメラ情報データベース１０５には、マルチスペクトルステレオカメラ１０１の各種諸元情報が登録される。カメラ情報データベース１０５の詳細は図５で説明する。映像データベース１０６には、マルチスペクトルステレオカメラ１０１によって撮影された映像データが登録される。映像データベース１０６の詳細は図６で説明する。なお、映像データは、静止画であってもよいし、動画であってもよい。

検査対象物スペクトル特徴データベース１０７には、各検査対象の反射強度、及び特徴的なスペクトル情報等が正規化された値が登録される。検査対象物スペクトル特徴データベース１０７の詳細は図７Ａ及び図７Ｂで説明する。検査対象物抽出結果データベース１０８には、検査対象物抽出部１１３によって抽出された検査対象物の画像座標及び範囲が登録される。検査対象物抽出結果データベース１０８の詳細は図８で説明する。

地理位置情報参照データベース１０９には、地物の画像と、当該地物の地理的な位置情報とが登録される。地理位置情報参照データベース１０９の詳細は図９で説明する。検査対象物地理空間情報データベース１１０には、検査対象物抽出部１１３によって抽出された検査対象物の地理的な位置情報、及び当該検査対象物の３Ｄオブジェクトの格納場所等が登録される。検査対象物地理空間情報データベース１１０の詳細は図１０で説明する。

ホスト端末１３０は、ネットワーク１２０を介して検査対象物抽出システム１０４に接続され、表示部１３１、及び入力部１３２を有する。表示部１３１は、例えば、ディスプレイ等であり、検査対象物の検査結果表示画面１２００（図１２参照）が表示される。入力部１３２は例えば、キーボード及びマウス等であり、管理者等は、入力部１３２を介して、検査対象項目、検査範囲、及び検査期間等を入力する。

図２は、実施例の検査対象物抽出システム１０４の物理的な構成を示すブロック図である。

本実施例の検査対象物抽出システム１０４は、プロセッサ（ＣＰＵ）２０１、メモリ２０２、補助記憶装置２０３及び通信インターフェース２０４を有する計算機によって構成される。

プロセッサ２０１は、メモリ２０２に格納されたプログラムを実行する。メモリ２０２は、不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ及び揮発性の記憶素子であるＲＡＭを含む。ＲＯＭは、不変のプログラム（例えば、ＢＩＯＳ）等を格納する。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、プロセッサ２０１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。

補助記憶装置２０３は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、プロセッサ２０１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置２０３から読み出されて、メモリ２０２にロードされて、プロセッサ２０１によって実行される。

メモリ２０２には、カメラ情報データベース１０５、映像データベース１０６、検査対象物スペクトル特徴データベース１０７、検査対象物抽出結果データベース１０８、地理位置情報参照データベース１０９、及び検査対象物地理空間情報データベース１１０が格納される。また、メモリ２０２には、映像保存部１１１、所定距離画像抽出部１１２、検査対象物抽出部１１３、地理空間変換処理部１１４、地理空間データベース更新部１１５、スペクトル解析部１１６、及び差分解析処理部１１７それぞれに対応するプログラムが格納され、プロセッサ２０１がこれらのプログラムを実行することによって、これらの機能が実装される。

検査対象物抽出システム１０４は、入力インターフェース２０５及び出力インターフェース２０８を有してもよい。入力インターフェース２０５は、キーボード２０６やマウス２０７等が接続され、オペレータからの入力を受けるインターフェースである。出力インターフェース２０８は、ディスプレイ装置２０９やプリンタ等が接続され、プログラムの実行結果をオペレータが視認可能な形式で出力するインターフェースである。

通信インターフェース２０４は、所定のプロトコルに従って、他の装置（ホスト端末１３０等）との通信を制御するネットワークインターフェース装置である。

プロセッサ２０１が実行するプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ等）又はネットワークを介して検査対象物抽出システム１０４に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置２０３に格納される。このため、検査対象物抽出システム１０４は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。

検査対象物抽出システム１０４は、物理的に一つの計算機上で、若しくは、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。

図３は、実施例のマルチスペクトルステレオカメラ１０１の各波長域における反射強度の説明図である。

マルチスペクトルカメラ１０１Ａ及び１０１Ｂは、同じ諸元のカメラである。マルチスペクトルカメラ１０１Ａ及び１０１Ｂは、撮影対象３０１が各波長で反射する反射強度を示す分光曲線３０４のうち、所定の波長域３０３Ａ〜３０３Ｈごとに分割された反射強度を取得できる。図３では、マルチスペクトルカメラ１０１Ａ及び１０１Ｂは、八個の波長域３０３Ａ〜３０３Ｈの反射強度を取得するがこれに限定されず、数十〜数百の波長域の反射強度を取得してもよい。なお、波長域３０３Ａ〜３０３Ｈを総称する場合、波長域３０３と記載する。

通常のカメラは、分光曲線３０４のうち、赤色の波長域、緑色の波長域、及び青色の波長域の反射強度を取得し、これらの反射強度を組み合わせることによって、カラー画像を生成する。マルチスペクトルカメラ１０１Ａ及び１０１Ｂは、赤色、緑色、及び青色の波長域以外の波長域の反射強度も取得する。

なお、マルチスペクトルカメラ１０１Ａ及び１０１Ｂは、各波長域３０３Ａ〜３０３Ｈの反射強度に基づいて色分けされた画像データ３０５Ａ〜３０５Ｄを生成する。画像データ３０５Ａは波長域３０３Ａの反射強度に対応し、画像データ３０５Ｂは波長域３０３Ｃの反射強度に対応し、画像データ３０５Ｃは波長域３０３Ｅの反射強度に対応し、画像データ３０５Ｄは波長域３０３Ｇの反射強度に対応する。

図３では、四つの波長域に対応して画像データ３０５Ａ〜３０５Ｄが生成されたが、マルチスペクトルカメラ１０１Ａ及び１０１Ｂが反射強度を取得可能な全ての波長域に対応して画像データが生成される。画像データ３０５Ａ〜３０５Ｄを総称する場合、画像データ３０５と記載する。

図４は、実施例のマルチスペクトル画像の説明図である。

図３に示す各画像データ３０５は各波長域３０３に対応するレイヤ４０１Ａ〜４０１Ｅごとに管理されることによって、各画像データ３０５を一つのマルチスペクトル画像（フレーム）として保持できるようになる。レイヤ４０１Ａ〜４０１Ｅはバンドと記載する場合もある。各レイヤ４０１Ａ〜４０１Ｅの画像データは、Ｎ×Ｍのピクセルによって構成される。各ピクセルには、各ピクセルに対応する撮影対象３０１の位置の各波長域の反射強度を示す値が格納される。なお、マルチスペクトル動画は、時系列順に連続するマルチスペクトル画像の集合である。

図５は、実施例のカメラ情報データベース１０５の説明図である。

カメラ情報データベース１０５は、マルチスペクトルステレオカメラＩＤ５０１、イメージセンサ５０２、レンズ焦点距離５０３、横ピクセル数５０４、縦ピクセル数５０５、カメラ間距離５０６、バンド数５０７、バンドビット数５０８、及び取得波長域５０９Ａ〜５０９Ｈを含む。

マルチスペクトルステレオカメラＩＤ５０１には、マルチスペクトルステレオカメラ１０１の識別情報が登録される。これによって、複数のマルチスペクトルステレオカメラ１０１の諸元に関する情報が区別可能となる。

イメージセンサ５０２には、各マルチスペクトルステレオカメラ１０１に搭載された画像センサの種類を示す情報が登録される。レンズ焦点距離５０３には、各マルチスペクトルステレオカメラ１０１のレンズ焦点距離が登録される。横ピクセル数５０４、及び縦ピクセル数５０５には、各マルチスペクトルステレオカメラ１０１が撮影した画像の横のピクセル数、及び縦のピクセル数が登録される。

カメラ間距離５０６には、マルチスペクトルカメラ１０１Ａとマルチスペクトルカメラ１０１Ｂとの間の距離が登録される。バンド数５０７には、各マルチスペクトルステレオカメラ１０１が取得可能なバンドの数が登録される。バンドビット数５０８には、各バンドに対応する画像データのピクセルのビット数が登録される。

取得波長域５０９Ａ〜５０９Ｈには、各マルチスペクトルステレオカメラ１０１が取得できる波長域が登録される。図５では、八個の取得波長域が登録されるがこれに限定されない。

図６は、実施例の映像データベース１０６の説明図である。

映像データベース１０６は、映像ＩＤ６０１、マルチスペクトルステレオカメラＩＤ６０２、ファイルタイプ６０３、ファイル保存場所６０４、ファイル名Ｌ６０５、ファイル名Ｒ６０６、撮影日６０７、撮影時間６０８、及びフレーム数６０９を含む。

映像ＩＤ６０１には、映像データの識別情報が登録される。マルチスペクトルステレオカメラＩＤ６０２には、マルチスペクトルステレオカメラ１０１の識別情報が登録される。マルチスペクトルステレオカメラ１０１の識別情報はカメラ情報データベース１０５に紐付けられるので、検査対象物抽出システム１０４は、マルチスペクトルステレオカメラ１０１の識別情報を入力キーにして、カメラ情報データベース１０５を検索できる。

ファイルタイプ６０３には、映像データの種類が動画であるか静止画であるかを識別可能な情報が登録される。ファイル保存場所６０４には、映像データが格納されたディレクトリを示す情報が登録される。

ファイル名Ｌ６０５には、マルチスペクトルカメラ１０１Ａが撮影した映像データのファイル名が登録され、ファイル名Ｒ６０６には、マルチスペクトルカメラ１０１Ｂが撮影した映像データのファイル名が登録される。

撮影日６０７には、マルチスペクトルステレオカメラ１０１が撮影した年月日が登録され、撮影時間６０８には、マルチスペクトルステレオカメラ１０１が撮影した時刻が登録される。

フレーム数６０９には、映像データが動画である場合には、映像データを構成するフレーム（画像データ）の数が登録され、映像データが静止画である場合には、「１」が登録される。

なお、映像保存部１１１は、マルチスペクトルステレオカメラ１０１が撮影した映像データをリアルタイムで補助記憶装置２０３に格納してもよいし、マルチスペクトルステレオカメラ１０１が撮影した映像データをネットワーク又は可搬型記憶媒体等を介して取得し、取得した映像データを補助記憶装置２０３に格納してもよい。映像保存部１１１は、映像データを補助記憶装置２０３に格納する場合、映像データベース１０６を更新する。

図７Ａは、実施例の検査対象物スペクトル特徴データベース１０７の説明図である。

検査対象物スペクトル特徴データベース１０７は、各検査対象物に予め設定される。図７Ａでは、植生の検査対象物スペクトル特徴データベース１０７及び水の検査対象物スペクトル特徴データベース１０７を示す。

検査対象物スペクトル特徴データベース１０７は、バンド７０１、波長域７０２、及び反射率７０３を含む。

バンド７０１には、マルチスペクトルステレオカメラ１０１が取得した各バンドの識別情報が登録される。波長域７０２には、各バンドの波長域の範囲が登録される。反射率７０３には、光の反射率が登録され、反射率が高いほど反射強度は大きくなる。例えば、各バンドの画像データのピクセルが８ビットであり、ピクセルの格納可能な値が０〜２５５である場合、バンド１の反射率７０３は０〜１０％が登録されているため、バンド１の画像データのピクセルに０〜２６が登録されていれば、当該ピクセルは植生のバンド１の要件を満たすことになる。バンド２〜バンドＮの画像データの当該ピクセルの値がそれぞれ、バンド２〜バンドＮの反射率７０３の範囲であれば、当該ピクセルは検査対象物「植生」として抽出される。

なお、検査対象物スペクトル特徴データベース１０７は、他の形式で表現されてもよく、例えば、図７Ｂに示すようなものであってもよい。

図７Ｂは、実施例の検査対象物スペクトル特徴データベース１０７の説明図である。

検査対象物スペクトル特徴データベース１０７は、検査対象物７１１、特徴バンド７１２、及び検査対象物指数７１３を含む。

検査対象物７１１には、検査対象物の種別を示す情報が登録される。特徴バンド７１２には、他の検査対象物のバンドの反射強度に比べて特徴的なバンドの識別情報が登録される。検査対象物指数７１３には、特徴バンド７１２に登録された各バンドに対応する画像データのピクセルに格納された値を正規化して算出される正規化指数の範囲が登録される。なお、植生の正規化指数としては、例えば、ＮＤＶＩ（Normalized Difference Vegetation Index）等がある。

例えば、検査対象物が植生である場合、６８０ｎｍ付近の波長域では反射率が０％であり、７５０ｎｍ付近の波長域では反射率が１００％近くになるため、これらの波長域に対応するバンドの画像データのピクセルに格納された値を所定の計算式に代入して正規化指数が算出され、植生の画像データから算出された正規化指数の範囲が検査対象物指数７１３に登録される。

この場合、検査対象物抽出部１１３は、ある検査対象物の特徴バンド７１２に登録されたバンドに対応する画像データのピクセルに格納された値を正規化して正規化指数を算出する。そして、検査対象物抽出部１１３は、算出された正規化指数が検査対象物指数７１３に登録された範囲内であれば、当該ピクセルをある検査対象物として抽出する。

これによって、全てのバンドに対応する画像データに対して処理を実行する必要がなくなり、特徴的なバンドに対応する画像データに対してのみ処理を実行するため、検査対象物抽出システム１０４の処理負荷を軽減することができ、検査対象物の抽出精度を高めることができる。

図８は、実施例の検査対象物抽出結果データベース１０８の説明図である。

検査対象物抽出結果データベース１０８は、映像ＩＤ８０１、フレームＩＤ８０２、フレームＬ ＩＤ８０３、フレームＲ ＩＤ８０４、抽出対象８０５、抽出オブジェクト数８０６、抽出オブジェクトＬ画像座標８０７Ａ〜８０７Ｃ、及び抽出オブジェクトＲ画像座標８０８Ａ〜８０８Ｃを含む。

映像ＩＤ８０１には、検査対象物が抽出された映像データの識別情報が登録される。フレームＩＤ８０２には、検査対象物が抽出された映像データが動画である場合、検査対象物が抽出されたフレームの識別情報が登録される。フレームＬ ＩＤ８０３には、マルチスペクトルカメラ１０１Ａのフレームの識別情報が登録される。フレームＲ ＩＤ８０４には、マルチスペクトルカメラ１０１Ｂのフレームの識別情報が登録される。

抽出対象８０５には、抽出された検査対象物の種類を示す情報が登録される。抽出オブジェクト数８０６には、抽出された検査対象物の数が登録される。抽出オブジェクトＬ画像座標８０７Ａ〜８０７Ｃには、フレームＬ ＩＤ８０２に登録された識別情報によって識別されるフレームから抽出された検査対象物の当該フレーム内での座標が登録される。抽出オブジェクトＲ画像座標８０８Ａ〜８０８Ｃには、フレームＲ ＩＤ８０３に登録された識別情報によって識別されるフレームから抽出された検査対象物の当該フレーム内での座標が登録される。

図９は、実施例の地理空間変換処理部１１４の地理空間変換処理、及び地理位置情報参照データベース１０９の説明図である。

地理空間変換処理部１１４の地理空間変換処理の詳細は図１１で説明し、ここでは、地理位置情報参照データベース１０９について説明する。

地理位置情報参照データベース１０９は、地物ＩＤ９０１、画像保存場所９０２、ファイル名９０３、画像座標Ａ９０４、画像座標Ｂ９０５、及び地理座標９０６を含む。

地物ＩＤ９０１には、地物の識別情報が登録される。画像保存場所９０２には、地物の画像が保存されたディレクトリを示す情報が登録される。ファイル名９０３には、地物の画像のファイル名が登録される。

画像座標Ａ９０４には、マルチスペクトルカメラ１０１Ａのフレーム上の地物の３次元座標が登録され、画像座標Ｂ９０５には、マルチスペクトルカメラ１０１Ｂのフレーム上の地物の３次元座標が登録される。各フレームの３次元座標は、地理空間変換処理部１１４がステレオ視差に基づいて算出する。また、地理座標９０６には、地物の地理的な座標（緯度、経度、及び標高）が登録される。

例えば、地物の画像は、９１１及び９１２に示す画像である。

図１０は、実施例の検査対象物地理空間情報データベース１１０の説明図である。

検査対象物地理空間情報データベース１１０は、映像ＩＤ１００１、フレームＩＤ１００２、検査対象１００３、３次元情報取得日１００４、検査対象地理情報（中央値）１００５、検査対象範囲１００６、３ＤオブジェクトＩＤ１００７、３Ｄオブジェクト画像保存場所１００８、及び３Ｄオブジェクトファイル名１００９を含む。

映像ＩＤ１００１には、検査対象物が抽出された映像データの識別情報が登録される。フレームＩＤ１００２には、検査対象物が抽出されたフレームの識別情報が登録される。検査対象１００３には、検査対象物の種別が登録される。３次元情報取得日１００４には、３次元座標を取得した検査対象物のフレームが撮影された年月日及び時刻が登録される。検査対象地理情報（中央値）１００５には、検査対象物として抽出された範囲の中心座標が登録される。検査対象範囲１００６には、検査対象物として抽出された中心座標からの範囲が登録される。

３ＤオブジェクトＩＤ１００７には、検査対象物の３Ｄオブジェクトの識別情報が登録される。３Ｄオブジェクト画像保存場所１００８には、検査対象物の３Ｄオブジェクトの画像が保存されたディレクトリを示す情報が登録される。３Ｄオブジェクトファイル名１００９には、検査対象物の３Ｄオブジェクトの画像のファイル名が登録される。

図１１は、実施例の検査対象物抽出処理のフローチャートである。

検査対象物抽出処理は、検査対象物抽出システム１０４によって所定のタイミングで実行される。例えば、前回検査対象物抽出システム１０４が検査対象抽出処理を実行してから所定時間が経過した場合であってもよいし、ホスト端末１３０から検査対象物抽出処理の実行要求を検査対象物抽出システムが受信した場合であってもよいし、検査対象物抽出処理が実行されていない映像データが所定数以上記憶された場合であってもよい。

まず、検査対象物抽出システム１０４は、検査対象物抽出処理が実行されていない映像データから一の映像データを選択する（１１０１）。

次に、検査対象物抽出システム１０４は、選択した映像データの未だ検査対象物抽出処理が実行されていないフレームから時系列が最も古い一のフレームを選択する（１１０２）。

次に、所定距離画像抽出部１１２は、ステップ１１０２の処理で選択したフレームの視差を算出し、算出した視差に基づいてマルチスペクトルステレオカメラ１０１からの距離が所定範囲に存在するピクセルを抽出する（１１０３）。

具体的には、所定距離画像抽出部１１２は、マルチスペクトルカメラ１０１Ａによって撮影されたフレームと、当該フレームとペアになるマルチスペクトルカメラ１０１Ｂによって撮影されたフレームとに対して、視差を計算する。所定距離画像抽出部１１２は、二つのフレームのある一つのバンドに対応する画像データを利用して視差を計算してもよいし、ペアとなるフレームのマッチング精度を向上させるために、例えば、図７Ｂに示す検査対象物スペクトル特徴データベース１０７に登録された特徴バンド７１２に登録された複数のバンドに対応する画像データを利用して視差を計算してもよい。

所定距離画像抽出部１１２は、例えば、ステップ１１０２の処理で選択したフレームの全てのバンドに対応する画像データのピクセルのうち所定範囲外に存在するピクセルに０を登録して、これらのピクセルをマスクすることによって、所定範囲内に存在するピクセルのみを抽出してもよい。このように、所定範囲外に存在するピクセルをマスクすることによって、マスクされたピクセルには検査対象物抽出処理が実行されないので、検査対象物抽出システム１０４の処理負荷を軽減できる。

次に、検査対象物抽出部１１３は、検査対象物スペクトル特徴データベース１０７を参照して、ステップ１１０２の処理で選択したフレームのステップ１１０３の処理で抽出されたピクセルに対応する位置のピクセルから検査対象物オブジェクトを抽出する（１１０４）。

まず、図７Ａに示す検査対象物スペクトル特徴データベース１０７を用いる場合について説明する。検査対象物抽出部１１３は、ステップ１１０２の処理で選択したフレームの全てのバンドの画像データのピクセルのうち、ステップ１１０３の処理で抽出されたピクセルと同じ位置のピクセルを選択する。そして、検査対象物抽出部１１３は、選択したピクセルの値が、検査対象物スペクトル特徴データベース１０７の各バンドの反射率７０３を満たすか否かを判定し、全てのバンドの反射率７０３を満たすピクセルを検査対象物として抽出する。

具体的には、画像データのピクセルは、２^ｎビット単位で値が取得されている。例えば、８ビットでピクセルの値が取得されている場合、ピクセルには０〜２５５の値が格納され、１６ビットでピクセルの値が取得されている場合、ピクセルには０〜６５５３５の値が格納される。ピクセルに格納される値は２^ｎの値に近づくほど、当該ピクセルの位置の対象物の反射強度が大きいことを示す。例えば、８ビットでピクセルの値が取得されている場合、図７Ａに示す植生の検査対象物スペクトル特徴データベース１０７のバンド１の反射率７０３には０〜１０％が登録されているため、バンド１の画像データのマルチスペクトルステレオカメラ１０１からの距離が所定範囲内に存在するピクセルのうち、０〜２６の値が格納されたピクセルが、バンド１の反射率７０３を満たす。検査対象物抽出部１１３は、各バンドの画像データのマルチスペクトルステレオカメラ１０１からの距離が所定範囲内に存在するピクセルが全てのバンド１〜バンドＮの反射率７０３を満たすと、当該ピクセルを検査対象物として抽出する。

なお、検査対象物として抽出したピクセルに隣接するピクセルは、同じ検査対象物のオブジェクトとして取り扱われる。しかし、隣接するピクセルそれぞれが異なる検査対象物として抽出された場合、これらのピクセルは別々の検査対象物のオブジェクトとして取り扱われる。

次に、図７Ｂに示す検査対象物スペクトル特徴データベース１０７を用いる場合について説明する。この場合、検査対象物抽出部１１３は、特徴バンド７１２に登録されたバンドの画像データのマルチスペクトルステレオカメラ１０１からの距離が所定範囲内に存在するピクセルの値を正規化した正規化指数を算出する。そして、検査対象物抽出部１１３は、算出した正規化指数が検査対象物指数７１３に登録された範囲内であれば、正規化指数が算出されたピクセルを検査対象物として抽出する。これによれば、図７Ｂで説明したように、検査対象物抽出システム１０４の処理負荷を軽減でき、検査対象物のピクセルの抽出精度を向上させることができる。

なお、ステップ１１０２の処理では、検査対象物抽出部１１３は、検査対象物として抽出されたピクセル以外のピクセルに所定の値を登録し、検査対象物以外のピクセルをマスクしてもよい。

以上によって、マルチスペクトルステレオカメラ１０１からの距離が所定範囲内のピクセルから検査対象物を抽出するので、検査対象物抽出システム１０４の処理負荷を軽減でき、当該距離の検査対象物を正確に抽出できる。

次に、検査対象物抽出部１１３は、ステップ１１０４の処理で検査対象物として抽出されたピクセルの座標等を検査対象物抽出結果データベース１０８に登録する（１１０５）。具体的には、検査対象物抽出部１１３は、映像ＩＤ８０１に、ステップ１１０１の処理で選択した映像データの識別情報を登録し、フレームＩＤ８０２に、ステップ１１０２の処理で選択したフレームの識別情報を登録し、フレームＬ ＩＤ８０３に、マルチスペクトルカメラ１０１Ａの当該フレームの識別情報を登録し、フレームＲ ＩＤ８０４に、マルチスペクトルカメラ１０１Ｂの当該フレームの識別情報を登録する。また、検査対象物抽出部１１３は、抽出対象８０５に、検査対象物の種類を示す情報を登録し、抽出オブジェクト数８０６に、ステップ１１０２の処理で選択したフレームから抽出された検査対象オブジェクトの数を登録する。また、検査対象物抽出部１１３は、抽出オブジェクトＬ 画像座標に、各検査対象オブジェクトの左下のピクセルのマルチスペクトルカメラ１０１Ａが撮影したフレーム内での座標、及び各検査対象オブジェクトの右上のピクセルのマルチスペクトルカメラ１０１Ａが撮影したフレーム内での座標を登録する。また、検査対象物抽出部１１３は、抽出オブジェクトＲ 画像座標に、各検査対象オブジェクトの左下のピクセルのマルチスペクトルカメラ１０１Ｂが撮影したフレーム内での座標、及び各検査対象オブジェクトの右上のピクセルのマルチスペクトルカメラ１０１Ｂが撮影したフレーム内での座標を登録する。

地理空間変換処理部１１４は、ステップ１１０２の処理で選択したフレームのステレオ視差を用いて、フレームの座標（２次元座標）をマルチスペクトルステレオカメラ１０１の位置を原点として３次元座標に変換する（１１０６）。ステップ１１０６の処理におけるステレオ視差の算出には、ステップ１１０２の処理と同様に、一つのレイヤの画像データを用いてもよいし、複数のレイヤの画像データを用いてもよい。

次に、地理空間変換処理部１１４は、地理位置情報参照データベース１０９を参照し、各フレームの検査対象物の座標に対応する地理的な位置情報（緯度、経度、及び標高）を算出する（１１０７）。

ステップ１１０７の処理について、図９を用いて説明する。

図９に示すフレームＡ９１０がステップ１１０２の処理で選択したフレームであるものとする。

地理位置情報参照データベース１０９には地物ＩＤ「１」及び「２」の地物の地理的な位置情報がそれぞれ登録されている。なお、図９では、地物ＩＤ「２」の地理位置情報参照データベース１０９は、地物ＩＤ「１」の地理位置情報参照データベース１０９の背面に示される。ここで、地物ＩＤ「１」の画像９１１は、フレームＡ９１０の地物９１３が予め撮影された画像であり、地物ＩＤ「２」の画像９１２は、フレームＡ９１０の地物９１４が予め撮影された画像である。

地理空間変換処理部１１４は、フレームＡ９１０から地物ＩＤ「１」の画像９１１に対応する地物９１３、及び地物ＩＤ「２」の画像９１２に対応する地物９１４を抽出する。そして、地理空間変換処理部１１４は、地物ＩＤ「１」及び地物ＩＤ「２」の地理位置情報参照データベース１０９を参照し、抽出した地物９１３の地理座標、及び抽出した地物９１４の地理座標を取得し、取得した地理座標に基づいて、フレームＡ９１０の各３次元座標に対応する地理的な位置情報を算出する。なお、図９では、二つの地物の地理的な位置情報に基づいて、フレームＡ９１０の３次元座標に対応する地理的な位置情報を算出したが、フレームＡ９１０の３次元座標に対応する地理的な位置情報は、少なくとも一つの地物の地理的な位置情報に基づいて算出することができる。

なお、地理空間変換処理部１１４は、抽出した地物９１３のマルチスペクトルカメラ１０１Ａで撮影されたフレームＡ９１０の画像座標を地物ＩＤ「１」の地理位置情報参照データベース１０９の画像座標Ａ９０４に登録し、抽出した地物９１３のマルチスペクトルカメラ１０１Ｂで撮影されたフレームＡ９１０の画像座標を、地物ＩＤ「１」の地理位置情報参照データベース１０９の画像座標Ｂ９０５に登録する。また、地理空間変換処理部１１４は、抽出した地物９１４のマルチスペクトルカメラ１０１Ａで撮影されたフレームＡ９１０の画像座標を地物ＩＤ「２」の地理位置情報参照データベース１０９の画像座標Ａ９０４に登録し、抽出した地物９１４のマルチスペクトルカメラ１０１Ｂで撮影されたフレームＡ９１０の画像座標を、地物ＩＤ「２」の地理位置情報参照データベース１０９の画像座標Ｂ９０５に登録する。

また、地理空間変換処理部１１４は、フレームＡ９１０から地物９１３と同じ種類であって、かつマルチスペクトルステレオカメラ１０１からの距離が所定範囲内にある地物９１５の画像を取得し、取得した地物９１５の画像９２１の格納場所、及び地理的な位置情報を、地物ＩＤ「３」の地理位置情報参照データベース１０９に登録する。同じく、地理空間変換処理部１１４は、フレームＡ９１０から地物９１４と同じ種類であって、かつマルチスペクトルステレオカメラ１０１からの距離が所定範囲内にある地物９１６の画像を取得し、取得した地物９１６の画像９２２の格納場所、及び地理的な位置情報を、地物ＩＤ「４」の地理位置情報参照データベース１０９に登録する。

ステップ１１０２の処理でフレームＡ９１０の時系列的に連続する次のフレームＢ９２０が選択された場合、地理空間変換処理部１１４は、地物ＩＤ「３」及び「４」の地理位置情報参照データベース１０９を参照して、フレームＢ９２０の座標に対応する地理的な位置情報を算出できる。

これによって、マルチスペクトルステレオカメラ１０１の位置情報が不明であっても、マルチスペクトルステレオカメラ１０１によって撮影されたフレームの地理的な位置情報を取得できる。また、マルチスペクトルステレオカメラ１０１の位置情報が取得可能であれば、当該位置情報とステレオ視差とを用いて、フレームの地理的な位置情報を取得してもよい。

なお、図９では、マルチスペクトルステレオカメラ１０１からの距離が所定範囲内になる地物の画像を取得することによって、時系列的に連続する次のフレームに当該地物の画像が存在する可能性を高めることができる。例えば、フレームＡ９１０において、マルチスペクトルステレオカメラ１０１との距離が地物９１３より小さい地物の画像を取得してしまうと、当該地物の画像がフレームＢ９２０に存在せず、フレームＢ９２０の３次元座標を地理的に対応する位置情報を取得できなくなる。

次に、地理空間変換処理部１１４は、ステップ１１０２の処理で選択したフレームの検査対象物のオブジェクトの画像座標に対応する地理的な位置情報を取得する。そして、地理空間データベース更新部１１５は、当該検査対象オブジェクトの地理的な位置情報を検査対象物地理空間情報データベース１１０に登録する（１１０８）。

次に、検査対象物抽出システム１０４は、ステップ１１０１の処理で選択した映像フレームの全てのフレームにステップ１１０２〜１１０８の処理が実行されたか否かを判定する（１１０９）。

ステップ１１０１の処理で選択した映像フレームの全てのフレームにステップ１１０２〜１１０８の処理が実行されていないと、ステップ１１０９の処理で判定された場合（１１０９：Ｎｏ）、検査対象物抽出システム１０４は、ステップ１１０２の処理に戻り、時系列的に連続する次のフレームを選択する。

一方、ステップ１１０１の処理で選択した映像フレームの全てのフレームにステップ１１０２〜１１０８の処理が実行されたと、ステップ１１０９の処理で判定された場合（１１０９：Ｙｅｓ）、検査対象物抽出システム１０４は、全ての映像データにステップ１１０１〜１１０９の処理が実行されたか否かを判定する（１１１０）。

ステップ１１１０の処理で、全ての映像データにステップ１１０１〜１１０９の処理が実行されていないと判定された場合（１１１０：Ｎｏ）、検査対象物抽出システム１０４は、ステップ１１０１の処理に戻り、次の映像データを選択する。

一方、ステップ１１１０の処理で、全ての映像データにステップ１１０１〜１１０９の処理が実行されたと判定された場合（１１１０：Ｙｅｓ）、検査対象物抽出システム１０４は、検査対象物抽出処理を終了する。

図１２は、実施例のホスト端末１３０の表示部１３１に表示される検査結果表示画面１２００の説明図である。

検査結果表示画面１２００は、検査対象入力領域１２１０、差分解析対象入力領域１２２０、及び検査結果表示領域１２３０を含む。

検査対象入力領域１２１０は、検査対象、日付、表示ボタン、非表示ボタンを含む。検査対象には、検査対象の検査対象物の種類が入力される。日付には、検査対象となる年月日が入力される。ホスト端末１３０は、表示ボタンが操作されると、検査対象入力領域１２１０に入力された情報を含む検査要求を検査対象物抽出システム１０４に送信し、検査結果を受信して検査結果表示領域１２３０に検査結果を表示する。また、ホスト端末１３０は、非表示ボタンが操作されると、検査結果表示領域１２３０に表示された検査結果を消去する。

検査対象物抽出システム１０４は、検査要求を受信した場合、図１０に示す３次元情報取得日１００４が、受信した検査結果に含まれる検査対象となる年月日と一致し、検査対象１００３に受信した検査要求に含まれる検査対象の種類を示す情報が登録された検査対象物地理空間情報データベース１１０を取得する。

そして、検査対象物抽出システム１０４は、取得した検査対象物地理空間情報データベース１１０の検査対象地理情報（中央値）１００５に登録された地理的な位置情報を取得し、取得した地理的な位置情報を含む検査結果をホスト端末１３０に送信する。

ホスト端末１３０は、検査結果を受信すると、検査結果表示領域１２３０の受信した検査結果に含まれる地理的な位置情報の位置に「×」１２１１をプロットし、当該箇所で検査対象が検出されたことを表示する。なお、ホスト端末１３０は、「×」１２１１が操作された場合、詳細画面１２１２を表示する。詳細画面１２１２には、場所、高さ、検査結果及び対象が表示される。

差分解析対象入力領域１２２０は、差分解析対象、緯度、経度、範囲、期間、表示ボタン、及び非表示ボタンを含む。差分解析対象には、差分解析の対象となる検査対象物の種類が入力される。緯度及び経度には、差分解析の対象となる範囲の中心点の緯度及び経度が入力される。範囲には、差分解析の対象となる中心点からの範囲が入力される。期間には、差分解析の対象となる期間が入力される。

ホスト端末１３０は、表示ボタンが操作されると、差分解析対象入力領域１２２０に入力された情報を含む差分解析要求を検査対象物抽出システム１０４に送信し、差分解析結果を受信して検査結果表示領域１２３０に差分解析結果を表示する。ホスト端末１３０は、非表示ボタンが操作されると、検査結果表示領域１２３０に表示された差分解析結果を消去する。

検査対象物抽出システム１０４は、差分解析要求を受信した場合、図１０に示す３次元情報取得日１００４に登録された年月日が、受信した検査結果に含まれる検査対象となる期間の範囲に含まれ、検査対象１００３に受信した差分解析要求に含まれる差分解析の対象となる検査対象物の種類を示す情報が登録され、検査対象地理情報１００５に登録された地理的な位置情報が受信した差分解析要求に含まれる差分解析の対象となる範囲に含まれる検査対象物地理空間情報データベース１１０を取得する。

そして、スペクトル解析部１１６は、取得した検査対象物地理空間情報データベース１１０によって特定される映像データのフレームの検査対象物に対応する画像の所定の波長域の反射強度を正規化して、スペクトル正規化指数を算出する。なお、スペクトル解析部１１６は、図１１に示すステップ１１０８の処理の実行後、各フレームの検査対象物に対応する画像のスペクトル正規化指数を予め算出しておいてもよい。

差分解析処理部１１７は、取得した検査対象物地理空間情報データベース１１０によって特定される映像データのフレームに対して、同じ地理的な位置情報であって、かつ同じ種類の検査対象物が抽出されたフレーム群を特定する。そして、差分解析処理部１１７は、特定したフレーム群から時系列が最も古いフレーム（１番目のフレーム）の検査対象物のスペクトル正規化指数と当該フレームの次のフレーム（２番目のフレーム）の検査対象物のスペクトル正規化指数との差分を算出する。次に、差分解析処理部１１７は、２番目のフレームの検査対象物のスペクトル正規化指数と当該フレームの次のフレーム（３番目のフレーム）の検査対象物のスペクトル正規化指数との差分を計算する。差分解析処理部１１７は、この差分の計算処理を特定したフレーム群の全てのフレームに実行し、差分解析対象となる検査対象物のスペクトル正規化指数の時系列変化を算出する。

そして、差分解析処理部１１７は、取得した検査対象物地理空間情報データベース１１０によって特定される映像データのフレームの検査対象物に対応する地理的な位置情報（抽出検査対象物位置情報）、及び閾値以上である差分が存在した検査対象物の地理的な位置情報（アラート検査対象物位置情報）を取得し、取得した地理的な位置情報を含む差分解析結果をホスト端末１３０に表示する。

ホスト端末１３０は、差分解析結果を受信した場合、受信した差分解析結果に含まれる検査対象物位置情報が示す位置を線で結び検査対象物を検査結果表示領域１２３０に表示し、アラート検査対象物位置情報の位置を矩形で囲みアラート表示領域１２２１を表示する。これによって、管理者等は、アラート表示領域１２２１で検査対象物に何らかの変化が生じていることを把握できる。例えば、検査対象物がコンクリートである場合、管理者は、アラート表示領域１２２１のコンクリートが劣化していることを把握できる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることも可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。

また、前記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣ（Integrated Circuit）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の記録媒体に置くことができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１０１ マルチスペクトルステレオカメラ
１０１Ａ マルチスペクトルカメラ
１０１Ｂ マルチスペクトルカメラ
１０４ 検査対象物抽出システム
１０５ カメラ情報データベース
１０６ 映像データベース
１０７ 検査対象物スペクトル特徴データベース
１０８ 検査対象物抽出結果データベース
１０９ 地理位置情報参照データベース
１１０ 検査対象物地理空間情報データベース
１１１ 映像保存部
１１２ 所定距離画像抽出部
１１３ 検査対象物抽出部
１１４ 地理空間変換処理部
１１５ 地理空間データベース更新部
１１６ スペクトル解析部
１１７ 差分解析処理部
１３０ ホスト端末

Claims (5)

1. 物体が反射する光の複数の同じ波長域の反射強度を取得する移動体に設置された二つのカメラによって撮影された画像データから検査対象物を抽出する検査対象物抽出装置であって、
   前記検査対象物の波長域の反射強度の範囲を示す値が登録された検査対象物特徴データを保持し、
   前記二つのカメラによって撮影された画像データから、前記二つのカメラによって撮影された画像データの視差に基づく前記二つのカメラからの距離が、所定範囲に属する画像を抽出し、
   前記抽出した画像のうち、前記波長域の反射強度が前記検査対象物特徴データに登録された波長域の反射強度の範囲内である画像を前記検査対象物として抽出し、
   少なくとも一つの地物の画像と、当該地物の地理的な位置情報とが登録された地理位置情報データを保持し、
   前記画像データから前記地理位置情報データに登録された地物の画像を特定し、
   前記特定した画像の地理的な位置情報、前記二つのカメラから前記検査対象物までの距離に基づいて、前記検査対象物の地理的な位置情報を算出し、
   前記地理位置情報データに登録された地物の画像が特定された画像データから、前記二つのカメラからの距離が予め設定された範囲に属する新たな地物の画像を取得し、
   前記地理位置情報データに登録された地物の画像の地理的な位置情報、前記二つのカメラから前記新たな地物までの距離に基づいて、前記新たな地物の画像の地理的な位置情報を算出し、
   前記新たな地物の画像と、当該新たな地物の地理的な位置情報とを前記地理位置情報データに登録し、
   前記検査対象物の地理的な位置情報が算出された画像データと時系列的に連続する次の画像データから、前記地理位置情報データに登録された新たな地物の画像を特定し、
   前記特定した新たな地物の画像の地理的な位置情報、前記二つのカメラから前記検査対象物までの距離に基づいて、前記次の画像データから検査対象物の地理的な位置情報を算出することを特徴とする検査対象物抽出装置。
2. 請求項１に記載の検査対象物抽出装置であって、
   前記検査対象物特徴データには、前記検査対象物の前記二つのカメラが取得可能な全ての波長域の反射強度の範囲が登録され、
   前記抽出した画像の全ての波長域の反射強度が前記検査対象物特徴データに登録された全ての波長域の反射強度の範囲内である画像を前記検査対象物として抽出することを特徴とする検査対象物抽出装置。
3. 請求項１に記載の検査対象物抽出装置であって、
   前記検査対象物特徴データには、前記検査対象物の波長域の反射強度を示す値として、複数の波長域の反射強度に基づいて算出された指数の範囲が登録され、
   前記抽出した画像の前記検査対象物特徴データに登録された複数の波長域の反射強度に基づいて指数を算出し、
   前記算出した指数が前記検査対象物特徴データに登録された指数の範囲内である画像を前記検査対象物として抽出することを特徴とする検査対象物抽出装置。
4. 請求項１に記載の検査対象物抽出装置であって、
   前記地理的な位置情報が同じである前記検査対象物が抽出された画像データから撮影された時間が異なる複数の画像データを特定し、
   前記特定した複数の画像データの前記検査対象物の所定の波長域の反射強度に基づく指数を算出し、
   前記算出した指数の時系列変化を算出することを特徴とする検査対象物抽出装置。
5. 物体が反射する光の複数の同じ波長域の反射強度を取得する移動体に設置された二つのカメラによって撮影された画像データを保持する計算機における前記画像データから検査対象物を抽出する検査対象物抽出方法であって、
   前記計算機は、プロセッサ及びメモリを有し、
   前記メモリには、前記検査対象物の波長域の反射強度の範囲を示す値が登録された検査対象物特徴データと、少なくとも一つの地物の画像と当該地物の地理的な位置情報とが登録された地理位置情報データと、が格納され、
   前記検査対象物抽出方法は、
   前記プロセッサが、前記二つのカメラによって撮影された画像データから、前記二つのカメラによって撮影された画像データの視差に基づく前記二つのカメラからの距離が、所定範囲に属する画像を抽出し、
   前記プロセッサが、前記抽出した画像のうち、前記波長域の反射強度が前記検査対象物特徴データに登録された波長域の反射強度の範囲内である画像を前記検査対象物として抽出し、
   前記プロセッサが、前記画像データから前記地理位置情報データに登録された地物の画像を特定し、
   前記プロセッサが、前記特定した画像の地理的な位置情報、前記二つのカメラから前記検査対象物までの距離に基づいて、前記検査対象物の地理的な位置情報を算出し、
   前記プロセッサが、前記地理位置情報データに登録された地物の画像が特定された画像データから、前記二つのカメラからの距離が予め設定された範囲に属する新たな地物の画像を取得し、
   前記プロセッサが、前記地理位置情報データに登録された地物の画像の地理的な位置情報、前記二つのカメラから前記新たな地物までの距離に基づいて、前記新たな地物の画像の地理的な位置情報を算出し、
   前記プロセッサが、前記新たな地物の画像と、当該新たな地物の地理的な位置情報とを前記地理位置情報データに登録し、
   前記プロセッサが、前記検査対象物の地理的な位置情報が算出された画像データと時系列的に連続する次の画像データから、前記地理位置情報データに登録された新たな地物の画像を特定し、
   前記プロセッサが、前記特定した新たな地物の画像の地理的な位置情報、前記二つのカメラから前記検査対象物までの距離に基づいて、前記次の画像データから検査対象物の地理的な位置情報を算出することを特徴とする検査対象物抽出方法。