JP6743458B2 - 観測システム及び観測システムの制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、観測システム及び観測システムの制御方法等に関する。

従来、構造物の表面状態を判定する手法が知られている。例えば特許文献１には、２波
長の赤外光の吸収を比較することで道路表面の凍結を検知するシステムが開示されている
。また、特許文献２には、誘電体からなるセンサー面への水分の付着を共振周波数変化か
ら検出し、温度情報と合わせて道路表面の凍結を検知する手法が開示されている。

その他、構造物表面の凍結状態、積雪状態を検出する手法は種々知られており、カメラ
を用いて画像から判定する手法や、レーザーを用いて判定する手法等も知られている。

特開平９−３１８７６６号公報 特開平１０−２３９１１１号公報

特許文献１の手法では、検出対象となるのは道路のうちの赤外光が照射される部分に限
定される。また、特許文献２では誘電体に水分が付着したか否かの判定を行っており、当
該誘電体の設けられる部分が検出対象となる。つまり、いずれの凍結検知システムにおい
てもセンシング領域は路面の一部に限定されており、判定結果が、構造物の表面全体の状
態を適切に反映しないことがあった。また、センシング領域を拡大するためには多数の計
測装置が必要となってしまう。

本発明の幾つかの態様によれば、ピーク振動周波数の情報を用いることで、構造物の表
面状態を適切に判定する観測システム及び観測システムの制御方法等を提供できる。

本発明の一態様は、構造物に設置され前記構造物の振動を検出するセンサー部からのセ
ンサー情報を取得する情報取得部と、前記センサー情報に基づいて、前記振動のピーク振
動周波数の情報を求め、前記ピーク振動周波数の情報に基づいて、前記構造物の表面状態
を判定する処理部と、を含む観測システムに関係する。

本発明の一態様では、構造物の振動のピーク振動周波数の情報に基づいて構造物の表面
状態を判定する。ピーク振動周波数は、計測対象である構造物全体の特性によって決定さ
れるものであるため、ピーク振動周波数の情報を用いた判定を行うことで、構造物表面の
広い範囲を対象とした状態判定を行うこと等が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記ピーク振動周波数の変化情報に基づい
て、前記構造物の前記表面状態を判定してもよい。

これにより、表面状態の判定にピーク振動周波数の変化情報を用いることが可能になる
。

また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記ピーク振動周波数の所定期間での変化
幅に基づいて、前記構造物の前記表面状態を判定してもよい。

これにより、表面状態の判定に、ピーク振動周波数の所定期間での変化幅を用いること
が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記所定期間での変化幅が所与の閾値より
も大きい場合には、第１の表面状態と判定し、前記所定期間での変化幅が前記所与の閾値
以下の場合には、前記第１の表面状態とは異なる第２の表面状態と判定してもよい。

これにより、ピーク振動周波数の所定期間での変化幅と所与の閾値との比較処理により
、表面状態を判定することが可能になる。

また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記所与の閾値を可変に設定してもよい。

これにより、表面状態の判定に用いる閾値を柔軟に設定することが可能になる。

また、本発明の一態様では、前記第１の表面状態は、凍結状態及び積雪状態の少なくと
も一方の状態であってもよい。

これにより、構造物の表面状態の判定として、凍結状態及び積雪状態の少なくとも一方
であるか否かの判定を行うことが可能になる。

また、本発明の一態様では、前記情報取得部は、前記構造物の周囲温度情報を取得し、
前記処理部は、前記周囲温度情報と、前記ピーク振動周波数の情報に基づいて、前記構造
物の前記表面状態の判定を行ってもよい。

これにより、周囲温度情報とピーク振動周波数とに基づいて表面状態を判定することが
可能になる。

また、本発明の一態様では、前記センサー部と、バッテリーを有する電源供給部と、自
然エネルギーにより、前記バッテリーの充電を行う充電部と、を含み、前記処理部は、前
記センサー部からの前記センサー情報に基づいて、前記構造物の状態の監視処理を行って
もよい。

これにより、自然エネルギーを用いた構造物の状態監視システムを、表面状態の判定に
利用することが可能になる。

また、本発明の一態様では、前記構造物は、橋梁であり、前記処理部は、前記センサー
部からの前記センサー情報に基づいて、前記橋梁の交通量情報の監視処理を行ってもよい
。

これにより、橋梁の交通量情報の監視システムを、表面状態の判定に利用することが可
能になる。

また、本発明の一態様では、前記センサー部は、前記橋梁の第１の橋脚と第２の橋脚と
に接続される橋桁の、前記第１の橋脚と前記第２の橋脚との間の中央部に設置されてもよ
い。

これにより、振動の検出が容易になり、精度の高い表面状態の判定が可能になる。

また、本発明の一態様では、前記構造物の前記表面状態の報知処理を行う報知部を含ん
でもよい。

これにより、判定した表面状態の報知を行うことが可能になる。

また、本発明の一態様では、前記情報取得部は、天候情報を取得し、前記処理部は、前
記天候情報に基づいて、前記構造物の前記表面状態の判定を行うか否かを決定してもよい
。

これにより、表面状態の判定を行うか否かの決定に天候情報を利用することが可能にな
る。

また、本発明の他の態様は、構造物に設置され前記構造物の振動を検出するセンサー部
からのセンサー情報を取得し、前記センサー情報に基づいて、前記振動のピーク振動周波
数の情報を求め、求められた前記ピーク振動周波数の情報に基づいて、前記構造物の表面
状態を判定する観測システムの制御方法に関係する。

観測システムの構成例。 センサー端末装置の外観例。 観測システムを含むシステムの構成例。 センサー端末装置の橋梁への設置例。 ピーク振動周波数（最大振動周波数）の演算処理を説明するフローチャート。 複数のピーク振動周波数が検出される例。 所与の橋梁の周囲温度情報（気温）の時間変化例。 所与の橋梁のピーク振動周波数の時間変化例。 所与の橋梁のピーク振動周波数の詳細な時間変化例。 所与の橋梁の周囲の降水量の詳細な時間変化例。 所与の橋梁の周囲温度情報（気温）の詳細な時間変化例。 所与の橋梁のピーク振動周波数と周囲温度情報の相関図。 期間に基づく分離を行ったピーク振動周波数と周囲温度情報の相関図。 期間に基づく分離を行ったピーク振動周波数と周囲温度情報の相関図。 ピーク振動周波数の変化幅に基づく分離を行ったピーク振動周波数と周囲温度情報の相関図。 ピーク振動周波数の変化幅に基づく分離を行ったピーク振動周波数と周囲温度情報の相関図。 他の橋梁の周囲温度情報（気温）の時間変化例。 他の橋梁のピーク振動周波数の時間変化例。 他の橋梁のピーク振動周波数と周囲温度情報の相関図。 ピーク振動周波数の変化幅に基づく分離を行ったピーク振動周波数と周囲温度情報の相関図。 ピーク振動周波数の変化幅に基づく分離を行ったピーク振動周波数と周囲温度情報の相関図。 過剰に小さい閾値を用いた場合の分離結果例。 過剰に小さい閾値を用いた場合の分離結果例。 過剰に大きい閾値を用いた場合の分離結果例。 過剰に大きい閾値を用いた場合の分離結果例。

以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の
範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明さ
れる構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。

１．本実施形態の手法
まず本実施形態の手法について説明する。構造物の表面状態、具体的には凍結状態や積
雪状態を判定する種々の手法が知られている。道路や橋梁を構造物とした場合、凍結状態
や積雪状態を検出できれば、道路上を通行する車両の運転手に対してスリップ等の危険性
を通知できる。

しかし、特許文献１や特許文献２のような従来手法では、センシング対象が構造物表面
の一部に限定されてしまう。そのため従来手法では、当該一部だけが凍結している場合に
も、凍結状態との判定結果が得られることになる。上述した車両のスリップ抑止といった
要求を考えれば、検出すべきは、構造物表面の広い範囲が凍結しているか否かといった構
造物の全体の表面状態である。つまり従来手法では、取得される表面状態の判定結果と、
本来取得すべき構造物全体としての表面状態とに乖離が生じる可能性があった。また、こ
のような乖離を抑止しようとすれば、構造物に設けられるセンサーや検知装置の数を増や
す必要があり、設置や維持管理に要する手間やコストが問題となる。

そこで本出願人は、構造物の広い範囲の表面状態判定を少数のセンサーにより精度よく
実現する手法、狭義には構造物全体の表面状態判定を１つのセンサーにより実現する手法
を提案する。本実施形態に係る観測システム１００は、図１に示すように、構造物に設置
され構造物の振動を検出するセンサー部１４０からのセンサー情報を取得する情報取得部
１１０と、センサー情報に基づいて、振動のピーク振動周波数の情報を求め、ピーク振動
周波数の情報に基づいて、構造物の表面状態を判定する処理部１２０を含む。

構造物の振動特性は、当該構造物のサイズ、重量、形状、材質等により決定される。つ
まり、構造物の振動周波数のうち、他の周波数に比べて強度（エネルギー）が高い周波数
をピーク振動周波数とした場合、当該ピーク振動周波数は、構造物全体の特性を表す情報
となる。ピーク振動周波数を求める手法の詳細については後述するが、例えば振動強度（
加速度信号）の時間変化波形に対して周波数変換処理を行い、強度が極大値となる周波数
をピーク振動周波数とすればよい。

ここでのピーク振動周波数は、３次元の構造物が持つ１又は複数の振動モードのうちの
いずれかの共振状態に対応していると考えられる。構造物が複数の振動モードを有し、そ
れによりピーク振動周波数として複数の振動周波数が検出される場合、「ピーク振動周波
数の情報」とは複数の振動周波数のうちのいずれか１つの振動周波数（例えば後述する最
大振動周波数）であってもよいし、複数の振動周波数のうちの２以上の振動周波数であっ
てもよい。なお、橋梁の橋桁の振動を計測するような場合においては、橋桁が凍結するこ
とにより固定条件（振動の境界条件）の変化が起こって共振条件が変化あるいは複数モー
ドに分かれることも考えられる。また、一般的に、サイズが大きいほど、また重さが重い
ほど、物体の固有振動周波数は小さくなる傾向にあるため、本実施形態におけるピーク振
動周波数についても同様の傾向を示すと推定される。

本実施形態の手法では、ピーク振動周波数に基づいて構造物の表面状態を判定するため
、判定結果は、従来手法とは異なり構造物全体の表面状態を表すものとなる。結果として
、少ないセンサー（狭義には１つのセンサー）により、構造物全体としての表面状態を判
定することが可能になる。

なお、特許文献２は、あくまで共振器の固有振動数（共振周波数）の変化を検出してい
るに過ぎず、表面状態判定の対象である構造物の、振動のピーク振動周波数を用いる手法
ではない。また、構造物のピーク振動周波数の情報から表面状態の判定が可能であること
について、従来手法には一切の開示が見られない。

以下では、まず本実施形態に係る観測システム１００、及び観測システム１００を含む
システムの構成例を説明し、その後、ピーク振動周波数を用いて表面状態が判定可能であ
ることを、実測されたデータに基づいて説明する。最後に、幾つかの変形例を説明する。

２．システム構成例
本実施形態に係る観測システム１００の構成例は図１に示したとおりであり、観測シス
テム１００は、情報取得部１１０と、処理部１２０と、構造物の表面状態の報知処理を行
う報知部（出力部）１３０を含む。ただし、観測システム１００は、図１の構成に限定さ
れず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形
実施が可能である。また、図２、図３を用いて後述するセンサー端末装置２００により観
測システム１００が実現される場合、観測システム１００は、センサー部１４０を含んで
もよい。

情報取得部１１０は、センサー部１４０からのセンサー情報を取得する。観測システム
１００がセンサー部１４０を含む場合、情報取得部１１０は、センサー情報取得用のイン
ターフェース、例えばセンサー部１４０からのアナログ信号のＡ／Ｄ変換を行うＡ／Ｄ変
換器や増幅処理を行う増幅器として実現されてもよい。或いは、センサー情報が外部機器
において取得される場合、情報取得部１１０は当該外部機器からの情報の受信を行う受信
処理部として実現される。

処理部１２０は、情報取得部１１０が取得したセンサー情報に基づいて、種々の処理を
行う。この処理部１２０の機能は、各種プロセッサ（ＣＰＵ等）、ＡＳＩＣ（Applicatio
n Specific Integrated Circuit、ゲートアレイ等）などのハードウェアや、プログラム
などにより実現できる。具体的には、処理部１２０は、センサー情報に基づいて、構造物
のピーク振動周波数を求める処理や、求めたピーク振動周波数に基づいて表面状態を判定
する処理を行う。

報知部１３０は、処理部１２０における表面状態の判定結果をユーザーに対して報知す
る処理を行う。報知部１３０は、表示部であり、判定結果を表示してもよい。或いは、報
知部１３０は振動部や光源部であってもよく、振動や発光により報知を行ってもよい。或
いは、報知部１３０は通信部（送信処理部）であってもよく、他の機器での報知処理を行
うための報知情報の送信を行ってもよい。

図２は、本実施形態に係る観測システム１００を含むシステムに用いられる、センサー
端末装置２００の外観図の例である。センサー端末装置２００は、筐体１０と、センサー
筐体２０と、太陽光パネル３０と、支柱４０とを含む。ただし、センサー端末装置２００
は、図２の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追
加するなどの種々の変形実施が可能である。

筐体１０は、処理部１２０が設けられる基板が収容される筐体である。センサー筐体２
０は、筐体１０とケーブルにより接続され、センサー部１４０に含まれる各種センサーを
収容する筐体である。

本実施形態では、センサー部１４０は構造物の振動のピーク振動周波数を検出するため
、振動センサーを少なくとも含む。振動センサーは、構造物の振動を検出するセンサーで
あり、例えば加速度センサーにより実現できる。振動は加速度の変化として現れるため、
加速度の大きさから振動強度が検出されるし、加速度の周波数特性（例えばＦＦＴ（Fast
Fourier Transform）の結果）から振動周波数が検出される。ピーク振動周波数を求める
具体的な手法については後述する。振動センサーは、構造物に対して何らかの力が加えら
れた場合の構造物の振動、例えば道路や橋梁である構造物を車両が通行した際の振動を検
出する。

ただし、センサー部１４０は他のセンサーを含んでもよく、例えば構造物の傾斜を検出
する傾斜センサー、水位を検出する水位センサー、構造物を撮像して撮像画像を出力する
撮像センサー等を含んでもよい。そのため、図２ではセンサー筐体２０が１つである例を
示しているが、複数のセンサー筐体２０が設けられてもよい。例えば、振動センサーや傾
斜センサーは、構造物の表面に設けられ、水位センサーは、測定対象の液体に少なくとも
一部が浸る位置に設けられ、撮像センサーは、構造物の所望の領域を撮像可能な位置、角
度に設けられる。つまり、センサーの種類に応じて望ましい設置位置が異なるため、セン
サー筐体２０の数、形状、設置位置、設置手法については種々の変形実施が可能である。
或いは、筐体１０に一部のセンサーを収容してもよい。

太陽光パネル３０は、太陽光の照射に基づいて電力を生成するパネルであり、複数の太
陽電池素子（セル）の配列により構成される。これは、構造物の表面状態判定（広義には
構造物の状態検出）を行うシステムでは、自立型の装置を用いることが望ましいためであ
る。自立型であれば電源供給や情報通信用のケーブルを設置する工事等が不要であるし、
ケーブルの異常を考慮する必要もない。構造物に異常が生じる状況では、ケーブルにも断
線等の異常が生じる可能性があり、計測が必要な状況において電力が供給されなかったり
、計測した情報を外部に出力できないおそれがあるが、自立型であればこのような可能性
を考慮しなくてよい。

電源供給用のケーブルを設けない場合、計測用の装置にはバッテリーを内蔵する必要が
ある。当該バッテリーとして、ユーザーによる交換や充電を必要とするバッテリーを用い
た場合、ユーザーのメンテナンス負担が大きく好ましくない。よって、ケーブルによる電
源供給及びユーザーによる充電が不要な装置を用いるとよく、自然エネルギーの利用が考
えられる。構造物の状態検出では、いつ発生するかわからない構造物の異常を検出できな
くてはならないため、常時モニタリングが重要であり、その観点からも自然エネルギーに
よる充電を用いる利点は大きい。

支柱４０は、筐体１０や太陽光パネル３０を所望の位置に固定するための部材である。
筐体１０及び太陽光パネル３０は支柱４０に固定され、支柱４０が構造物に対して安定し
た姿勢を保持することで、筐体１０及び太陽光パネル３０を所望の位置姿勢とする。なお
、太陽光パネル３０は太陽光の照射を受ける必要があるため、太陽光が当たる位置に設け
るとよく、場合によっては太陽光の照射状況に合わせて姿勢を可変としてもよい。

図３は、本実施形態の観測システム１００を含むシステムの構成例である。本実施形態
に係る観測システム１００はセンサー端末装置２００単体として実現されてもよいが、他
の処理装置３００（親機）とともに用いられてもよい。また、親機には、複数のセンサー
端末装置２００が接続されてもよい。

図３の例では、第１〜第Ｎのセンサー端末装置２００−１〜２００−Ｎが、ネットワー
クＮＥを介して処理装置３００と接続される。ここでのネットワークＮＥは、ＷＡＮ（Wi
de Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、近距離無線通信等、種々のネット
ワークを利用できる。第１〜第Ｎのセンサー端末装置２００−１〜２００−Ｎの各センサ
ー端末装置は、図２に示した構成であり、センサー筐体２０に含まれるセンサー（センサ
ー部１４０）によるセンシングを行い、センサー情報を取得する。

図３の例において、本実施形態に係る観測システム１００は、センサー端末装置２００
により実現されてもよいし、処理装置３００により実現されてもよい。

観測システム１００が、センサー端末装置２００により実現される場合、観測システム
１００の情報取得部１１０は、観測システム１００に含まれるセンサー部１４０（センサ
ー筐体２０に設けられるセンサー）からセンサー情報を取得する。また処理部１２０は、
筐体１０に含まれる基板に実装され、センサー情報に基づいて構造物の表面状態の判定処
理を実行する。報知部１３０は、例えば通信部（送信処理部）により実現され、表面状態
の判定結果を処理装置３００に対して送信する処理を行う。また、センサー端末装置２０
０が構造物（道路、橋梁）を通過する車両の運転手から目視可能な表示部や発光部、或い
は運転手に対して充分な音量で報知を実行可能なスピーカーを有する場合、報知部１３０
は表示部、発光部、スピーカー等により実現されることは妨げられない。

或いは、観測システム１００は、図２に示したセンサー端末装置２００の一部により実
現されてもよい。例えば、センサー情報を取得するインターフェースと、プロセッサーと
を含むユニット（狭義には筐体１０に収容されるユニット）により、本実施形態の観測シ
ステム１００を実現してもよい。

また、観測システム１００が、処理装置３００により実現される場合、観測システム１
００の情報取得部１１０は、センサー端末装置２００に含まれるセンサー部１４０（セン
サー筐体２０に設けられるセンサー）からネットワークＮＥを介してセンサー情報を取得
する通信部（受信処理部）として実現される。処理部１２０は、処理装置３００に含まれ
るプロセッサーにより実現される。報知部１３０は、処理装置３００に含まれる報知用イ
ンターフェースにより実現され、例えば上述の例と同様に、表示部、発光部、スピーカー
等により実現できる。処理装置３００は、センサー端末装置２００が設けられる構造物と
距離的に近い位置に設けられるものには限定されない。そのため、この場合の報知は、構
造物を実際に通行するユーザーではなく、構造物の管理者等に対する報知が想定される。
ただし、報知部１３０での報知は処理装置３００で行われるものには限定されず、他の機
器への報知用情報の送信処理も含む。例えば、表面状態の判定結果をセンサー端末装置２
００に送信し、センサー端末装置２００において上記の報知処理を行ってもよい。或いは
、車両の運転手を対象とした道路状況通知サービスを行うサーバーシステムとして、処理
装置３００を実現してもよく、その場合の報知部１３０は、サービス利用者の端末（ＰＣ
、スマートフォン等）に対する情報の送信処理を行ってもよい。

或いは、本実施形態に係る処理が分散処理により実行されてもよく、その場合、本実施
形態に係る観測システム１００は、センサー端末装置２００と処理装置３００の両方によ
り実現されてもよい。

また、第１〜第Ｎのセンサー端末装置２００−１〜２００−Ｎの各センサー端末装置は
、例えばそれぞれ異なる構造物に配置される。また、図３では全てのセンサー端末装置２
００を同様の構造としたが、設置箇所に応じて形状や、含まれるセンサーの数、種類を変
更してもよい。

観測システム１００がセンサー端末装置２００により実現される場合、図２を用いて上
述したように、観測システム１００は、センサー部１４０と、バッテリーを有する電源供
給部と、自然エネルギーにより、バッテリーの充電を行う充電部を含んでもよい。電源供
給部（バッテリー）は図２には不図示であるが、例えば筐体１０に収容される。また、充
電部は例えば図２の太陽光パネル３０や、太陽光パネル３０からの電力をバッテリーに対
して供給する各種回路により実現できる。

このようにすれば、自立的に動作可能な観測システム１００を実現できる。また、自立
的な観測システム１００を実現する場合、監視対象は構造物の表面状態に限定する必要は
なく、構造物の状態を広く監視してもよい。例えば、処理部１２０は、センサー部１４０
からのセンサー情報に基づいて、構造物の状態の監視処理を行う。

例えば、構造物は橋梁であり、処理部１２０は、センサー部１４０からのセンサー情報
に基づいて、橋梁の交通量情報の監視処理を行ってもよい。

橋梁は、車両が通行することで振動が生じるため、振動を検出することで、車両の通行
の有無や、通行した車両の重量を推定することが可能である。つまり、本実施形態では振
動を表すセンサー情報からピーク振動周波数に関する情報を求めることで表面状態を判定
するが、振動を表すセンサー情報から橋梁の交通量情報を検出することも可能である。す
なわち、同様の構成の観測システム１００（センサー端末装置２００）を、表面状態及び
交通量情報の２つの情報の検出に利用することが可能になる。

或いは、処理部１２０は、構造物の状態の監視処理として、構造物の異常状態を検出し
てもよい。ここでの異常状態とは、正常状態（構造物を安全に利用可能な状態）とは異な
る状態を表し、例えば崩壊、崩落等の災害が発生する可能性がある状態を表す。この場合
、振動センサーからのセンサー情報に基づいて異常状態か否かを判定する。例えば、平常
時には見られない振動特性（振動強度、振動周波数）が見られた場合に、異常状態である
と判定する。

また、センサー部１４０が振動センサー以外のセンサーを含む場合、それらを用いて構
造物の状態の監視処理を行ってもよい。例えば、センサー部１４０が傾斜センサーを有す
る場合、構造物が平常時と大きく異なる傾斜角となっている場合、或いは平常時と大きく
異なる傾斜角となることが予測される場合に異常状態と判定する。その他、水位センサー
や撮像センサーから異常状態を判定する手法は知られており、本実施形態の処理部１２０
ではそれらの手法により構造物の状態の監視処理を行ってもよい。いずれにせよ、本実施
形態の観測システム１００は、構造物の表面状態に限定されない監視処理を行うシステム
を流用することで実現することが可能である。

図４は、構造物が橋梁である場合の、観測システム１００（センサー端末装置２００）
の設置例を説明する図である。図４は橋梁を水平方向から観察した図であり、図４に示す
ように、橋梁は橋桁６０と、橋脚７０を含み、図４では橋脚７０として、第１の橋脚７０
−１と、第２の橋脚７０−２を含む例を示している。

この場合、センサー部１４０は、橋梁の第１の橋脚７０−１と第２の橋脚７０−２とに
接続される橋桁６０のうち、第１の橋脚７０−１と第２の橋脚７０−２の間の中央部に設
置されることが望ましい。なお、ここでの中央部とは、橋桁６０の長手方向における第１
の橋脚７０−１と第２の橋脚７０−２の中央付近の位置を表す。橋梁は、複数の橋脚７０
の各橋脚部分において安定構造である地面（或いは川底、海底面）と接続される。つまり
、橋梁に対して振動要因となる力が加わった場合、振動の大きさ（振幅）は橋脚部分では
小さく、橋脚から離れた部分では大きくなる。振幅が大きいほどノイズに強く精度の高い
処理ができることに鑑みれば、センサー部１４０は最も振動が大きくなる位置、すなわち
第１の橋脚７０−１と第２の橋脚７０−２の中央、或いはそれに近い位置に設けられると
よい。例えば、橋桁の長手方向に沿った方向の軸を設定し、当該軸における第１の橋脚７
０−１の座標をｘ１、第２の橋脚７０−２の座標をｘ２とした場合、（ｘ１＋ｘ２）／２
±α（αは所与の定数）となる位置にセンサー部１４０を設ける。

図４の例では、橋桁６０の側面のうち、第１の橋脚７０−１と第２の橋脚７０−２の中
央となる位置に、センサー部１４０を含むセンサー筐体２０が設置される。また、図４の
例では橋梁は、高欄（欄干）８０を含み、センサー端末装置２００の支柱４０は、欄干８
０の一部に固定される。これにより、センサー筐体２０と適切な位置関係に、筐体１０や
太陽光パネル３０を固定することが可能になる。ただし、センサー端末装置２００の構造
物（橋梁）への固定手法は図４に限定されない。

また、本実施形態の観測システム１００は、情報（例えばプログラムや各種のデータ）
を記憶するメモリーと、メモリーに記憶された情報に基づいて動作するプロセッサーと、
を含む。プロセッサーは、構造物に設置され構造物の振動を検出するセンサー部１４０か
らのセンサー情報を取得する処理と、センサー情報に基づいて、振動のピーク振動周波数
の情報を求め、ピーク振動周波数の情報に基づいて、構造物の表面状態を判定する処理と
、を行う。

プロセッサーは、例えば各部の機能が個別のハードウェアで実現されてもよいし、或い
は各部の機能が一体のハードウェアで実現されてもよい。プロセッサーは、例えばＣＰＵ
（Central Processing Unit）であってもよい。ただしプロセッサーはＣＰＵに限定され
るものではなく、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いはＤＳＰ（Digital Signal
Processor）等、各種のプロセッサーを用いることが可能である。またプロセッサーはＡ
ＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）によるハードウェア回路でもよい
。メモリーは、例えばＳＲＡＭ、ＤＲＡＭなどの半導体メモリーであってもよいし、レジ
スターであってもよいし、ハードディスク装置等の磁気記憶装置であってもよいし、光学
ディスク装置等の光学式記憶装置であってもよい。例えば、メモリーはコンピューターに
より読み取り可能な命令を格納しており、当該命令がプロセッサーにより実行されること
で、画像処理装置の各部の機能が実現されることになる。ここでの命令は、プログラムを
構成する命令セットの命令でもよいし、プロセッサーのハードウェア回路に対して動作を
指示する命令であってもよい。

本実施形態の動作は例えば以下のように実現される。プロセッサーは、センサー部１４
０からのセンサー情報を取得し、取得したセンサー情報をメモリーに記憶する。そしてプ
ロセッサーは、メモリーからセンサー情報を読みだし、センサー情報に基づいてピーク振
動周波数を求め、求めたピーク振動周波数をメモリーに記憶する。さらにプロセッサーは
、メモリーからピーク振動周波数を読み出し、ピーク振動周波数に基づいて構造物の表面
状態を判定する。一例としては、プロセッサーはピーク振動周波数の所定期間の変化幅を
求めるとともに、メモリーから所与の閾値を読み出し、変化幅と所与の閾値との大小判定
を行うことで、表面状態を判定すればよい。

また、本実施形態の観測システム１００の各部は、プロセッサー上で動作するプログラ
ムのモジュールとして実現される。例えば情報取得部１１０は、構造物に設置され構造物
の振動を検出するセンサー部１４０からのセンサー情報を取得する情報取得モジュールと
して実現される。処理部１２０は、センサー情報に基づいて、振動のピーク振動周波数の
情報を求め、ピーク振動周波数の情報に基づいて、構造物の表面状態を判定する処理モジ
ュールとして実現される。

３．表面状態判定
３．１ ピーク振動周波数の演算
図５は、振動センサーのセンサー情報に基づいて、構造物のピーク振動周波数（最大振
動周波数）を求める処理を説明するフローチャートである。本実施形態の振動センサーは
、加速度センサーにより実現でき、ここでは３軸の加速度センサーであることを想定した
処理の流れを説明する。

この処理が開始されると、処理部１２０は、まず３軸加速度センサーのＸ軸、Ｙ軸、Ｚ
軸の各軸の加速度データを取得する（ステップＳ１０１〜Ｓ１０３）。そして処理部１２
０は、取得した各軸の加速度データに基づいて、加速度の合成値を算出する（ステップＳ
１０４）。なお、３軸加速度の合成は種々の手法を利用可能であり、例えば各軸の加速度
データの自乗和や、自乗和の平方根を求めればよい。また、３軸のうちの１つの軸の加速
度データが支配的で３次元（３軸）の加速度を代表できる場合には、その１つの軸を選択
して３軸加速度合成値を代替して以下の処理をしてもよい。

処理部１２０は、３軸加速度合成値に対して、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）を行
う（ステップＳ１０５）。ＦＦＴの対象となる３軸加速度合成値の範囲は、ＦＦＴ範囲情
報として入力される。本実施形態では、例えば１時間分の３軸加速度合成値を対象として
、１回のＦＦＴを行う。また、以下では、ＦＦＴの処理結果（及び後述するステップＳ１
０６、ステップＳ１０７で取得されるピーク振動周波数、最大振動周波数）は１時間に１
回の頻度で取得されるものとするが、この点は種々の変形実施が可能である。

ステップＳ１０５のＦＦＴにより、各周波数での強度が求められる。ピーク振動周波数
となる周波数は、他の周波数に比べて強度が高い。よって処理部１２０は、ＦＦＴの結果
からピーク検出を行うことで、強度が極大となる周波数（ピーク）をピーク振動周波数と
して検出する（ステップＳ１０６）。

理想的には、ＦＦＴの結果から検出されるピークは、構造物の固有振動周波数に対応す
る１つである。しかし本出願人の調査では、ＦＦＴの結果から複数のピークが検出される
場合があることがわかった。これは上述したように、構造物が複数の振動モードを有して
いたり、凍結等の要因により振動モードが複数に分かれることに起因すると推定される。
この場合、単純に強度が最大となるピーク振動周波数を処理に用いると、値に不連続性が
発生してしまう。

図６は、１時間に１回取得されるＦＦＴ結果から求められるピーク振動周波数の、１年
分の時系列的な変化を表す図である。図６の横軸の１目盛りは３０日に対応する。図６か
らわかるように、各タイミングではそれぞれ２つのピーク振動周波数が検出されるが、こ
れらは第１のピーク群（Ａ１）と第２のピーク群（Ａ２）に分類することが可能である。
単純に強度が最大となるピーク振動周波数を採用した場合、Ａ１に含まれるピークが採用
されるタイミングとＡ２に含まれるピークが採用されるタイミングとが生じ、結果として
ピーク振動周波数の値が連続性を持たない。

そこで本実施形態では、処理部１２０は、ステップＳ１０６のピーク振動周波数の検出
結果に基づいて、処理に用いるピーク振動周波数（最大振動周波数）を決定する処理を行
う。一例としては、図６に示したようにある程度長い期間（例えば１年）でのＦＦＴ解析
結果に基づいて、ピーク振動周波数をピーク群に分類する。分類は例えば値の連続性を考
慮して行えばよい。そして、いずれか１つのピーク群（例えば第１のピーク群Ａ１）を処
理に用いるピーク振動周波数（最大振動周波数）を表すピーク群とする。このようにすれ
ば、求められるピーク振動周波数の値が安定するため、精度の高い処理を行うことが可能
になる。

３．２ ピーク振動周波数に基づく表面状態判定
次に上記の処理により求められるピーク振動周波数の情報から、表面状態の判定を行う
手法について説明する。以下で説明する図７〜図１６は、いずれも１つの橋梁、或いは当
該橋梁の周辺環境を対象として実測されたデータである。

図７は、気温の時系列的な変化を表す図であり、図８はピーク振動周波数の時系列的な
変化を表す図である。図７、図８はともに約１年分のデータを図示しており、気温及びピ
ーク振動周波数は、１日当たり複数（例えば１時間に１つ）のデータが取得されている。
よって、図７、図８は、気温及びピーク振動周波数の１日の中での変化（変動）、及び季
節による変化の両方を表す図である。図７、図８の横軸の１目盛りは、図６と同様に３０
日に対応する。なお、図７に示した気温の情報は、センサー端末装置２００に含まれる気
象センサーにより取得してもよいし、インターネット等のネットワークから取得してもよ
い。

図８からわかるように、１２月初めから２月中頃にかけて、及び３月中頃にピーク振動
周波数の変化度合いが大きくなっていることがわかる。そして、図７との比較からわかる
ように、この期間は気温がマイナスとなる期間とほぼ一致する。気温がマイナスとなる期
間では、路面が凍結したり（凍結状態）、降った雪が解けずに残る（積雪状態）ことが想
定される。つまり図７、図８から、ピーク振動周波数の変化度合いと構造物の表面状態と
に相関があることが予想される。

図９〜図１１を用いてより詳細に検討する。図９は、図８に示したピーク振動周波数の
時系列的な変化のうち、１１月下旬から３月中旬までを抽出した詳細なデータである。図
９〜図１１の横軸の１目盛りは７日に対応する。図１０は図９と同様の期間における降水
量の時系列変化を表す図である。図１１は、図９と同様の期間における気温の時系列変化
を表す図であり、図７の一部を抽出した図である。図９のＢ１、図１０のＣ１、図１１の
Ｄ１はそれぞれ同じタイミングを表す。同様に、Ｂ２、Ｃ２、Ｄ２は同じタイミング、Ｂ
３、Ｃ３、Ｄ３は同じタイミング、Ｂ４、Ｃ４、Ｄ４は同じタイミングである。

図１１に示したように、Ｄ１〜Ｄ２の期間では気温が０度を下回っている割合が非常に
高い。そのため、同じ期間である図１０のＣ１〜Ｃ２の間での降水とは、降雪である可能
性が高い。そして、図９のＤ１〜Ｄ２のデータからわかるように、同じ期間でのピーク振
動周波数は、その変化度合いが大きい。つまり図９〜図１１は、ピーク振動周波数の変化
度合いが大きくなるという特性は、積雪状態、或いは凍結状態に起因するものであるとの
推測を裏付けるデータと言える。

なお、ピーク振動周波数は、Ｂ２〜Ｂ３の期間においても大きく変化しており、変化度
合いが小さくなるのはＢ３〜Ｂ４の期間である。これは、新たな降雪はなかったものの、
それ以前に降った雪が解けずに残り（根雪となり）、Ｂ３までの期間で当該根雪が解けた
ものと考えられる。これは、図１０のＣ２〜Ｃ３では降水量が０であること、及び図１１
のＤ２〜Ｄ３では気温が０度以上となる頻度がＤ１〜Ｄ２の期間に比べて高くなっている
ことから推測される。

また、Ｂ４以降では再びピーク振動周波数の変化度合いが大きくなるが、図１１のＤ４
以降では気温が急激に低下しており、ピーク振動周波数の特性変化は構造物表面の凍結、
例えばＣ４の直前の降水（降雨）による水分の凍結によるものと推測できる。

以上のように、詳細な気象データからも、ピーク振動周波数の変化度合いに基づいて、
構造物の表面状態の判定が可能であるとの推測が成り立つ。以下では、実際にピーク振動
周波数の変化度合いに基づいて、表面状態の判定が可能であること、言い換えれば凍結状
態又は積雪状態と、それ以外の状態とを分離可能であることを説明する。

図１２は、１時間のピーク振動周波数の平均値と、平均気温との値の組を、横軸を平均
気温、縦軸を平均のピーク振動周波数としてプロットした図である。なお、図１２では１
年分のデータをプロット対象としている。

図１２からわかるように、気温とピーク振動周波数との間には、Ｅ１に示した一次相関
、及びＥ２に示した一次相関の２つの相関が見られる。図７〜図１１を用いた検討結果か
ら考えれば、Ｅ１は構造物の表面状態が第１の表面状態の場合の相関であり、Ｅ２は表面
状態が第２の表面状態の相関であると推定される。すなわち、Ｅ１の範囲とＥ２の範囲と
の分離が可能であれば、ピーク振動周波数に基づいて構造物の表面状態を判定できる。

図１３及び図１４は、データが取得された期間に基づいて、図１２に示した各データを
分類した図である。図１３は、図１２にプロットされたデータのうち、１２月１日〜翌年
の３月１５日までのデータを抽出した図であり、図１４は、図１２にプロットされたデー
タのうち、１２月１日〜翌年の３月１５日以外の期間のデータを抽出した図である。

図１２〜図１４からわかるように、図１３のデータは図１２のＥ１の範囲に含まれるデ
ータに対応し、図１４のデータは図１２のＥ２の範囲に含まれるデータに対応する。図７
〜図１１を用いて上述したように、１２月１日〜翌年の３月１５日までの期間では構造物
表面が積雪状態や凍結状態となっていることが多い。つまり、図１２のＥ１が凍結状態又
は積雪状態の場合の相関に対応し、Ｅ２が平常状態（積雪でも凍結でもない状態）の場合
の相関に対応すると考えてよい。

ただし、図１３及び図１４は、Ｅ１とＥ２がそれぞれ異なる表面状態に対応する相関で
ある、ということを確認するデータになるが、Ｅ１とＥ２の分離処理を期間（季節）で行
うことは望ましいと言えない。なぜなら、図１３、図１４の分離手法では、寒い冬の時期
に凍結、積雪の可能性が高まるという、ごく当たり前の事実を示しているに過ぎず、この
ような結果をユーザーに通知したところで特段の効果は得られない。また、図９〜１１の
Ｂ３〜Ｂ４等の期間に示したように、冬期であっても平常状態となることがありえるため
、そのようなケースを凍結状態或いは積雪状態と分離することが必要である。

図７〜図１１を用いて上述したように、ピーク振動周波数の１日の中での変化幅が大き
いことと、構造物表面が凍結状態又は積雪状態であることとは相関があると推測される。
つまり、図１２のデータを、ピーク振動周波数の変化幅を用いてＥ１とＥ２に分離するこ
とができれば、ピーク振動周波数の変化幅に基づいて表面状態を判定できると言える。

図１５及び図１６は、ピーク振動周波数の変化幅に基づいて、図１２に示した各データ
を分類した図である。図１５は、図１２にプロットされたデータのうち、ピーク振動周波
数の１日の中での変化幅が所与の閾値Ｔｈよりも大きい日のデータを抽出した図であり、
図１６は、変化幅が所与の閾値Ｔｈ以下となる日のデータを抽出した図である。

図１５、図１６に示したように、ピーク振動周波数の変化幅に基づいて、図１２のデー
タをＥ１とＥ２に分離可能であることがわかる。特に、図１４のＦ１に示した範囲と、図
１６のＧ１に示した範囲を比較すればわかるように、期間による分離ではＥ１（凍結状態
又は積雪状態）と判定されていたデータの一部が、ピーク振動周波数の変化幅による分離
ではＥ２（平常状態）と判定されている。つまり、ピーク振動周波数の変化幅を用いるこ
とで、冬期であるが凍結状態でも積雪状態でもない場合を、適切に検出可能であることが
わかる。

以上のように、処理部１２０は、ピーク振動周波数の変化情報に基づいて、構造物の表
面状態を判定する。図７、図８に示したように、表面状態とピーク振動周波数の変化情報
には相関があることが実測データから明らかであり、実際に判定が可能であることも図１
２、図１５、図１６を用いて上述したとおりである。なお、ここでの変化情報とは、ピー
ク振動周波数の時系列的な変化を表す情報である。

より具体的には、処理部１２０は、ピーク振動周波数の所定期間での変化幅に基づいて
、構造物の表面状態を判定する。

図１５、図１６の例では上記所定期間として１日を考えている。よって、ピーク振動周
波数の所定期間での変化幅とは、１日に取得される複数のピーク振動周波数の値の変化を
表す情報となる。１時間当たり１つのピーク振動周波数を算出する例であれば、２４個の
データの変化幅を求めればよい。一例としては、処理部１２０は、２４個のデータのうち
の最大値と最小値の差分値、或いは差分値に相当する情報を、上記変化幅として求める。
差分値に相当する情報とは、差分値の自乗であってもよいし、差分値をピーク振動周波数
の平均値で正規化した（除算した）値であってもよく、差分値に基づく種々の情報を含む
。

そして、処理部１２０は、所定期間での変化幅が所与の閾値Ｔｈよりも大きい場合には
、第１の表面状態と判定し、所定期間での変化幅が所与の閾値Ｔｈ以下の場合には、第１
の表面状態とは異なる第２の表面状態と判定する。

このようにすれば、変化幅と閾値Ｔｈとの大小関係に基づいて、表面状態を判定できる
。すなわち、所与の閾値Ｔｈを設定できたのであれば、それ以降の表面状態の判定処理は
、ピーク振動周波数の変化幅さえ取得できれば実行でき、表面状態判定を負荷の軽い処理
により実現可能である。言い換えれば、一度閾値Ｔｈが求められれば、それ以降は図１２
に示したようなプロットデータを作成することは必須でなくなる。そのため、表面状態の
判定処理だけを考えるのであれば、気温情報の取得も必要なく、ピーク振動周波数さえ求
められれば充分となる。

なお、図１２〜図１６に示したように、ピーク振動周波数の変化幅が閾値Ｔｈよりも大
きい第１の表面状態は、凍結状態及び積雪状態の少なくとも一方の状態である。また、第
２の表面状態は、凍結状態及び積雪状態のいずれでもない状態である。ただし広義には、
第１の表面状態は異常状態であり、第２の表面状態は平常状態である。

また、図１２、図１５、図１６ではピーク振動周波数の変化情報として所定期間での変
化幅を用いる例を示したが、図７〜図１１に示したように、表面状態はピーク振動周波数
の変化度合いが大きいか否かから判定可能である。よって本実施形態の変化情報は、ピー
ク振動周波数の変化度合いを表す他の情報であってもよい。例えば、所定期間でのピーク
振動周波数の分散等の情報を用いてもよい。

３．３ 異なる橋梁でのデータ例
以上では１つの橋梁を対象とした場合に、ピーク振動周波数の変化情報により表面状態
を判定できることを説明した。図１７〜図２１は、図７〜図１６で対象とした橋梁とは異
なる橋梁での実測データ、及び当該異なる橋梁の周辺環境の実測データである。

図１７は、気温の時系列的な変化を表す図であり、図１８はピーク振動周波数の時系列
的な変化を表す図である。図１７、図１８の横軸の１目盛りは、図７、図８と同様に３０
日に対応する。図１７、図１８からは、図７、図８の例と同様に、気温が下がる冬期にピ
ーク振動周波数の変化が大きくなることがわかる。すなわち、この橋梁の場合も、ピーク
振動周波数の変化情報により、表面状態を判定できると推測される。

図１９は、所定期間（１時間）でのピーク振動周波数の平均値、及び温度の平均値をプ
ロットした図であり、上述した図１２に対応する。また、図２０及び図２１は、ピーク振
動周波数の変化幅に基づいて、図１９に示した各データを分類した図である。図２０は、
図１９にプロットされたデータのうち、ピーク振動周波数の１日の中での変化幅が所与の
閾値Ｔｈ’よりも大きい日のデータを抽出した図であり、図１５に対応する。また、図２
１は、変化幅が所与の閾値Ｔｈ’以下となる日のデータを抽出した図であり、図１６に対
応する。なお、構造物が異なればそのピーク振動周波数も異なるし、変化幅の具体的な値
も異なる。よってここでの所与の閾値Ｔｈ’は、図７〜図１６を用いて上述した橋梁での
閾値Ｔｈとは異なる値となることが一般的である。

図１９〜図２１からわかるように、異なる橋梁を対象とした場合にも、ピーク振動周波
数の平均値と温度の平均値とのプロットデータには２つの一次相関が見られ、ピーク振動
周波数の所定期間での変化幅と閾値Ｔｈ’との判定処理に基づいて、２つの相関を分離可
能である。すなわち、ピーク振動周波数の変化情報に基づいて、構造物の表面状態を判定
できる。

４．変形例
以下、幾つかの変形例を説明する。

４．１ ピーク振動周波数の変化幅の閾値設定
図１２、図１５、図１６、図１９〜図２１を用いて上述したように、ピーク振動周波数
の変化幅と所与の閾値Ｔｈ（或いはＴｈ’）との大小判定に基づいて、構造物の表面状態
を判定できる。ただし、この閾値Ｔｈは、任意の値を用いてよいものではなく、第１の状
態（凍結状態、積雪状態）に対応するピーク振動周波数の変化幅と、第２の状態（平常状
態）に対応するピーク振動周波数の変化幅を適切に分離できる値でなくてはならない。

図２２は、図１２にプロットされたデータのうち、ピーク振動周波数の１日の中での変
化幅が第１の閾値Ｔｈ１よりも大きい日のデータを抽出した図であり、図２３は、変化幅
が第１の閾値Ｔｈ１以下となる日のデータを抽出した図である。ここでＴｈ１＜Ｔｈであ
る。図１２、図２２、図２３からわかるように、設定する閾値が小さすぎると、本来Ｅ２
（第２の表面状態）に分類すべきデータを、誤ってＥ１（第１の表面状態）に分類してし
まう。すなわち、閾値が過剰に小さい場合には、表面状態を適切に判定できない。

一方、図２４は、図１２にプロットされたデータのうち、ピーク振動周波数の１日の中
での変化幅が第２の閾値Ｔｈ２よりも大きい日のデータを抽出した図であり、図２５は、
変化幅が第２の閾値Ｔｈ２以下となる日のデータを抽出した図である。ここでＴｈ２＞Ｔ
ｈである。図１２、図２４、図２５からわかるように、設定する閾値が大きすぎると、本
来Ｅ１（第１の表面状態）に分類すべきデータを、誤ってＥ２（第２の表面状態）に分類
してしまう。すなわち、閾値が過剰に大きい場合にも、表面状態を適切に判定できない。

つまり、本実施形態ではピーク振動周波数の変化幅との比較に用いる閾値を適切に設定
する必要がある。そこで処理部１２０は、所与の閾値を可変に設定するとよい。このよう
にすれば、表面状態の判定処理に用いる閾値を柔軟に設定できるため、第１の表面状態と
第２の表面状態とを適切に分離する閾値を設定すること、及びそれにより精度のよい表面
状態の判定処理を行うことが可能になる。

橋梁において凍結状態及び積雪状態を判定する場合を例にとって、閾値を設定する具体
的な手法を説明する。まず、降雪、凍結となる可能性が充分低いタイミング（例えば夏〜
秋）に観測システム１００が橋梁に対して設置されたとする。

設置時には、観測システム１００には、標準ピーク振動周波数、第１の閾値、第２の閾
値のそれぞれの初期値が設定されている。例えば、観測システム１００の記憶部が、初期
標準ピーク振動周波数、第１の初期閾値及び第２の初期閾値を記憶しておけばよい。ここ
で、初期標準ピーク振動周波数とは、予想される構造物の標準的なピーク振動周波数であ
る。第１の閾値は、凍結判定のためのピーク振動周波数からの変化幅に対応する閾値であ
り、第２の閾値は、積雪判定のためのピーク振動周波数からの変化幅に対応する閾値であ
る。

観測システム１００の設置後、処理部１２０は、所定時間（例えば１５分）ごとにＦＦ
Ｔ解析を行ってピーク振動周波数を計測し、１日間の計測データに基づいて、初期ピーク
振動周波数を更新する。上述したように、観測システム１００の設置からある程度の期間
は凍結や降雪の可能性が充分低いため、１日間の計測データとして、凍結及び積雪なしで
２４時間の温度変化に従ったピーク振動周波数の変化が観測されることになる。つまり１
日間の計測データの平均値や最大最小の中央値等で初期ピーク振動周波数を書き換えるこ
とで、観測対象である橋梁の実際の建設状態、センサーの固定条件、設置場所等を反映し
た標準ピーク振動周波数の修正が行われる。

この標準ピーク振動周波数の書き換え（修正）は、上記のように１日毎で行われてもよ
いが、適当な期間、１週間のデータ、１か月のデータ、１年のデータをそれぞれ寄与度を
変えて加味して、適当な時期に行われてもよい。例えば、１か月後に、１か月分のデータ
平均と、前日１日のデータの平均との加重平均で、標準ピーク振動周波数を更新してもよ
い。

そして処理部１２０は、標準ピーク振動周波数に基づく所定値域内のピーク振動周波数
が計測されているときは、標準状態（凍結・積雪なし）と判定する。また、計測されたピ
ーク振動周波数と、標準振動周波数との差が第１の閾値（第２の閾値）を超えた場合には
、凍結状態（積雪状態）への変化が起こったと判定する。

また、標準ピーク振動周波数の書き換えに伴って、更新後の標準ピーク振動周波数と初
期標準ピーク振動周波数との差（以下、この差をΔとする）を、第１の閾値及び第２の閾
値に反映させてもよい。例えば、第１の閾値を初期値（第１の初期閾値）＋Δに更新し、
第２の閾値を初期値（第２の初期閾値）＋Δに更新する。

さらには、観測システム１００の設置後、処理部１２０は、１５分ごとにＦＦＴ解析を
行ってピーク振動周波数を計測し、１日間の計測データの相関分析によって第１の閾値を
書き換えてもよい。この場合、ピーク振動周波数の計測は、凍結状態が発生しうる条件下
で実行する。このようにすれば、凍結状態と標準状態の変化が、ピーク振動周波数の変化
として温度変化とともに観測される。つまり、橋梁の実際の建設状態、センサーの固定条
件、設置場所等による凍結状態への影響を、第１の判定値（閾値）に反映させる修正が可
能になる。

この第１の閾値の書き換え（修正）は、上記のように１日毎で行われてもよいが、適当
な期間、１週間のデータ、１か月のデータ、１年のデータをそれぞれ寄与度を変えて加味
して、適当な時期行われてもよい。例えば、上記の標準ピーク周波数の修正のように、１
か月後に、１か月分のデータ平均と、前日１日のデータの平均との加重平均で、第１の判
定値を更新してもよい。

また、第２の閾値（積雪状態）の書き換え（修正）も第１の閾値と同様に行うことがで
きる。

なお、以上では第１の閾値、第２の閾値の更新について説明したが、より広義には凍結
判定のための第１の判定値、積雪判定のための第２の判定値に拡張して考えることが可能
である。例えば、第１の判定値とは、凍結状態と判定されるピーク振動周波数の周波数帯
域を表す情報であり、第２の判定値とは、積雪状態と判定されるピーク振動周波数の周波
数帯域を表す情報であってもよい。第１の判定値及び第２の判定値は、上述したように更
新後の標準ピーク振動周波数と初期標準ピーク振動周波数との差Δに基づいて更新されて
もよいし、計測データの相関分析によって更新されてもよい。

処理部１２０では、標準ピーク振動周波数に基づく所定値域内のピーク振動周波数が計
測されているときは、標準状態（凍結・積雪なし）と判定する。また、処理部１２０は、
計測されたピーク振動周波数が第１の判定値の範囲内であるか、第２の判定値の範囲内で
あるかの判定に基づいて、凍結状態及び積雪状態を判定する。

４．２ ピーク振動周波数を用いた他の表面状態判定処理
また、以上ではピーク振動周波数の変化情報（変化幅）から表面状態を判定する手法を
説明した。しかし、ピーク振動周波数に基づく表面状態の判定手法はこれに限定されない
。

例えば、図１２、図１９からわかるように、第１の表面状態では、第２の表面状態に比
べてピーク振動周波数の値自体も高くなる傾向が見られる。よってピーク振動周波数の値
と所与の閾値との比較処理により表面状態を判定してもよい。ピーク振動周波数の値が閾
値より大きい場合に第１の表面状態、閾値以下の場合に第２の表面状態と判定する。この
場合のピーク振動周波数は、１タイミングでのデータであってもよいし、複数のデータの
平均値等であってもよい。

或いは、情報取得部１１０は、構造物の周囲温度情報（気温）を取得し、処理部１２０
は、周囲温度情報と、ピーク振動周波数の情報に基づいて、構造物の表面状態の判定を行
ってもよい。周囲温度情報は、上述したようにセンサー端末装置２００が含む気象センサ
ー（温度計）から取得してもよいし、ネットワークを介して受信してもよい。

図１２や図１９からわかるように、第２の表面状態に対応する範囲であっても、気温が
低くなるほどピーク振動周波数が低くなる傾向が見られる。つまり、ピーク振動周波数と
気温とは相関を有する以上、ピーク振動周波数の値そのものではなく、気温との関係を考
慮して処理を行うことで、判定精度を高くできる。例えば、ピーク振動周波数の値そのも
のと閾値を比較するのではなく、ピーク振動周波数の値を気温の値で正規化し（比を取り
）、正規化後の値と閾値との比較処理を行う。

或いは、図１２や図１９を用いて上述したように、ピーク振動周波数と気温（周囲温度
情報）との関係を２つの一次相関に分離することができれば、表面状態の判定が可能であ
る。つまり、処理対象となる期間でのピーク振動周波数と周囲温度情報との組が取得でき
れば、当該データが図１２や図１９においてどのような位置にプロットされるかを判定す
ることで、対象とした期間での構造物の表面状態を判定できる。この場合のピーク振動周
波数及び周囲温度情報は１タイミングでのデータであってもよいし、複数のデータの平均
値等であってもよい。

一例としては、処理部１２０は、処理対象となるデータがプロットされた点とＥ１に対
応する直線との距離、及びプロットされた点とＥ２に対応する直線との距離を求め、距離
が近い方の一次相関を処理対象データが属する相関であると判定すればよい。

また、本実施形態及び変形例で上述したピーク振動周波数の情報に基づき表面状態を判
定する手法は、いずれか１つを用いればよいがこれには限定されず、複数の手法を組み合
わせて用いてもよい。

４．３ 表面状態の判定処理を行うタイミングの設定例
また、以上では表面状態の判定処理を行うタイミングは限定されておらず、例えば季節
を問わず判定処理を実行してもよい。ただし、凍結状態や積雪状態は、水分が凍結する、
降雨ではなく降雪となるといったように、気温が非常に低い状態で発生することが想定さ
れる。そのため、気温が０度よりも充分高い夏季等では、そもそも本実施形態に係る表面
状態の判定を実施する必要性が低い。

よって情報取得部１１０は、天候情報を取得し、処理部１２０は、天候情報に基づいて
、構造物表面状態の判定を行うか否かを決定してもよい。天候情報とは、晴れ曇り雨とい
った情報には限定されず、気温、降水量、湿度、風速や風向等、種々の気象に関する情報
を含む。ただし、表面状態として、凍結状態及び積雪状態の少なくとも一方を判定する例
であれば、天候情報とは気温が０度以下、若しくはそれに近い程度に低くなるか、又は降
雨降雪があるかといった情報を用いるとよい。

このようにすれば、表面状態が異常状態となる可能性が高い場合を対象として表面状態
の判定処理を実行できる。言い換えれば、判定処理の必要性が低い場合には、判定処理を
行わないことになるため、処理負荷や消費電力の低減が可能になる。

ただし、夏季等、異常状態の発生確率が低いと考えられる期間で、表面状態の判定処理
を行うことは妨げられない。ピーク振動周波数の値は、気温等の変化要因があるとは言え
、その変化度合いも含めて、構造物に依存した特性を有する。そのため、凍結や積雪と行
った異常が生じていないにもかかわらず、ピーク振動周波数の特性が大きく変化したとす
れば、測定対象の構造物には何らかの異常（特に凍結や積雪とは異なる異常）が発生して
いる可能性がある。つまり、凍結や積雪の可能性が非常に低い状況で、あえて表面状態の
判定処理を行うことで、凍結や積雪とは異なる異常を検出することが可能になる。

なお、ピーク振動周波数の情報からでは具体的な異常を特定することは容易でないと推
定される。そのため、異常検出時には、ユーザーに対して構造物の状態確認を促す報知を
行ったり、センサー端末装置２００の他のセンサーを駆動して異常特定用の計測を行った
りするとよい。

以上、本発明を適用した実施形態およびその変形例について説明したが、本発明は、各
実施形態やその変形例そのままに限定されるものではなく、実施段階では、発明の要旨を
逸脱しない範囲内で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記した各実施
形態や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の
発明を形成することができる。例えば、各実施形態や変形例に記載した全構成要素からい
くつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施の形態や変形例で説明した構成
要素を適宜組み合わせてもよい。また、明細書又は図面において、少なくとも一度、より
広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所に
おいても、その異なる用語に置き換えることができる。このように、発明の主旨を逸脱し
ない範囲内において種々の変形や応用が可能である。

ＮＥ…ネットワーク、１０…筐体、２０…センサー筐体、３０…太陽光パネル、
４０…支柱、６０…橋桁、７０…橋脚、８０…欄干、１００…観測システム、
１１０…情報取得部、１２０…処理部、１３０…報知部、１４０…センサー部、
２００…センサー端末装置、３００…処理装置

Claims (12)

1. 構造物に設置され前記構造物の振動を検出するセンサー部からのセンサー情報と前記構造物の周囲温度情報を取得する情報取得部と、
   前記センサー情報に基づいて、前記振動のピーク振動周波数の情報を求め、前記周囲温度情報と前記ピーク振動周波数の情報に基づいて、前記構造物の表面状態を判定する処理部と、
   を含むことを特徴とする観測システム。
2. 請求項１において、
   前記処理部は、
   前記ピーク振動周波数の変化情報に基づいて、前記構造物の前記表面状態を判定することを特徴とする観測システム。
3. 請求項２において、
   前記処理部は、
   前記ピーク振動周波数の所定期間での変化幅に基づいて、前記構造物の前記表面状態を判定することを特徴とする観測システム。
4. 請求項３において、
   前記処理部は、
   前記所定期間での変化幅が所与の閾値よりも大きい場合には、第１の表面状態と判定し、前記所定期間での変化幅が前記所与の閾値以下の場合には、前記第１の表面状態とは異なる第２の表面状態と判定することを特徴とする観測システム。
5. 請求項４において、
   前記処理部は、
   前記所与の閾値を可変に設定することを特徴とする観測システム。
6. 請求項４又は５において、
   前記第１の表面状態は、凍結状態及び積雪状態の少なくとも一方の状態であることを特徴とする観測システム。
7. 請求項１乃至６のいずれかにおいて、
   前記センサー部と、
   バッテリーを有する電源供給部と、
   自然エネルギーにより、前記バッテリーの充電を行う充電部と、
   を含み、
   前記処理部は、
   前記センサー部からの前記センサー情報に基づいて、前記構造物の状態の監視処理を行うことを特徴とする観測システム。
8. 請求項１乃至７のいずれかにおいて、
   前記構造物は、橋梁であり、
   前記処理部は、
   前記センサー部からの前記センサー情報に基づいて、前記橋梁の交通量情報の監視処理を行うことを特徴とする観測システム。
9. 請求項８において、
   前記センサー部は、
   前記橋梁の第１の橋脚と第２の橋脚とに接続される橋桁の、前記第１の橋脚と第２の橋脚との間の中央部に設置されることを特徴とする観測システム。
10. 請求項１乃至９のいずれかにおいて、
    前記構造物の前記表面状態の報知処理を行う報知部を含むことを特徴とする観測システム。
11. 請求項１乃至１０のいずれかにおいて、
    前記情報取得部は、
    天候情報を取得し、
    前記処理部は、
    前記天候情報に基づいて、前記構造物の前記表面状態の判定を行うか否かを決定することを特徴とする観測システム。
12. 構造物に設置され前記構造物の振動を検出するセンサー部からのセンサー情報と前記構造物の周囲温度情報を取得し、
    前記センサー情報に基づいて、前記振動のピーク振動周波数の情報を求め、
    前記周囲温度情報と前記ピーク振動周波数の情報に基づいて、前記構造物の表面状態を判定することを特徴とする観測システムの制御方法。