JP6785023B1 - 検査方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】本発明は、複数の樹木の倒木等の危険性を効率的に判定する方法を実現することを目的とする。【解決手段】本発明の一の実施形態は、樹木の検査方法であって、所定のルートを移動する移動体に備えられた撮像部によって撮像された、複数の樹木の各々の樹木に係る画像データを取得し、前記撮像された樹木の画像データに基づいて、前記樹木の容積を算出し、前記樹木の容積及び比重に基づいて、前記樹木の重量を算出し、前記算出された重量に基づいて、前記樹木の危険度を判定する。【選択図】図１

Description

本発明は、樹木の検査方法及び検査システムに関し、特に、所定の地域に所在する複数の樹木の倒木、枯損等の危険性を判定し、予防剪定、予防伐採を行う対象となる樹木を特定することに関する。
従来、広範囲に所在する複数の樹木の、台風等の自然災害による倒木及び枯損等の危険性を判定するために、人力により一本ずつ樹木を検査する必要があった。
一本一本の樹木の人手による診断は、労力、コストが掛かるうえに、複数の樹木を検査することで、検査する者の能力のばらつきや疲労に伴い、倒木等の危険性のある樹木を特定するための精度も落ちてしまう。
そこで、樹木の状態を診断する方法として、例えば、特許文献１に開示される技術が挙げられる。
特開２００５−０４３１６１号
しかしながら、上記特許文献１に開示の技術は、診断薬を用いて木の腐食状況を診断するものであり、一本一本の木について診断薬を用いて診断する必要があり、人手やコストがかかる。
そこで、本発明は、複数の樹木の倒木等の危険性を効率的に判定する方法を実現することを目的とする。
本発明の一の実施形態は、樹木の検査方法であって、所定のルートを移動する移動体に備えられた撮像部によって撮像された、複数の樹木の各々の樹木に係る画像データを取得し、前記撮像された樹木の画像データに基づいて、前記樹木の容積を算出し、前記樹木の容積及び比重に基づいて、前記樹木の重量を算出し、前記算出された重量に基づいて、前記樹木の危険度を判定する。
本発明によれば、複数の樹木の倒木等の危険性を効率的に判定する方法を実現することができる。
本発明の第１の実施形態による、樹木の検査方法及びシステムを説明する概念図である。 本発明の第１の実施形態による、複数の樹木の検査方法及びシステムを説明する概念図である。 本発明の第１の実施形態による検査システムにおける、移動体及び解析装置の機能構成図である。 本発明の第１の実施形態による解析装置の制御部の機能構成図である。 本発明の第１の実施形態による検査方法を説明するフローチャート図である。 本発明の第１の実施形態による検査方法の危険度判定を説明する概念図である。 本発明の第１の実施形態による検査方法の危険度判定結果の出力方法を説明する概念図である。
本発明の実施形態の内容を列記して説明する。本発明の実施の形態による搬送方法は以下のとおりである。
［項目１］
樹木の検査方法であって、
所定のルートを移動する移動体に備えられた撮像部によって撮像された、複数の樹木の各々の樹木に係る画像データを取得し、
前記撮像された樹木の画像データに基づいて、前記樹木の容積を算出し、
前記樹木の容積及び比重に基づいて、前記樹木の重量を算出し、
前記算出された重量に基づいて、前記樹木の危険度を判定する、
検査方法。
［項目２］
前記樹木の実重量データを取得し、前記実重量データに基づいて、前記樹木の比重を算出する、項目１に記載の検査方法。
［項目３］
機械学習に基づいて、前記樹木の種類を決定し、前記決定された樹木の種類に基づいて、前記樹木の比重を決定する、項目１に記載の検査方法。
［項目４］
前記画像データに基づいて、前記樹木が枯損木であるか否かを判定する、項目１に記載の検査方法。
［項目５］
前記樹木の危険度の判定結果を、ユーザ端末に表示される地図に含まれる所定のルート上に出力する、項目１に記載の検査方法。
以下、図面を用いて本発明の第１の実施形態による搬送方法及びシステムについて説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態による、樹木の検査方法及びシステムを説明する概念図である。
図１において、まず、検査システムは、移動体１０と、後述する解析装置１１とにより構成される。ここで、樹木１０の近傍を通過する移動体１は、撮像部２により樹木１０の外観を撮像し、撮像された樹木の画像データを、通信部３により、ネットワークを介して、後述する解析装置１１に送信する。
移動体１として、例えば、陸上を走行する自動車、鉄道、ロボットとすることができ、または、空を飛行する航空機、ドローン（無人飛行体）とすることができ、有人または無人による走行／飛行か、を問わない。以下、移動体１として自動車が陸上を走行する場合を例に説明する。
撮像部２は、一または複数のカメラで構成され、単眼カメラ及び／またはステレオカメラで構成することができる。移動体１として所定のルートを走行する自動車を想定したときに、撮像部２は自動車の屋根上に設置され、自動車が走行する周辺の樹木を一または複数台のカメラが動画撮影することが考えられる。
通信部３は、移動体１をインターネット、移動体通信等のネットワークに接続する。なお、通信部３は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）及びＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）の近距離通信インターフェースを備えていてもよい。通信部３は、撮像部２によって撮像された樹木の画像データを、ネットワークを介して解析装置１１に送信する。
図２は、本発明の第１の実施形態による、複数の樹木の検査方法及びシステムを説明する概念図である。
本実施形態の樹木の検査方法及びシステムにおいて、移動体１は、地図に示された所定ルート上を移動し、ルート周辺の樹木１０の外観を撮像部２によって撮像する。図２において、移動体１である自動車の屋根に撮像部２であるカメラが設置されている。カメラは一または複数台あってもよく、複数のカメラで各々の方向に所在する樹木を撮像することもできるし、一台のカメラで一方向の樹木を撮像することもできる。または、一台のカメラを３６０度回転させることで、対応する方向の樹木を撮像することもできるし、３６０度カメラを使用することで、あらゆる方向の樹木を撮像することもできる。
また、図２に示すように、（図示しない）ユーザ端末に、地図情報を表示させ、かつ、地図上のルートを走行する移動体１の現在地情報を、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ：全地球測位システム）を用いることで決定し、表示させることができる。また、検査対象となる樹木をイラスト（アイコン）表示させることができる。管理者であるユーザ以外には、移動体１に関する情報を表示させないこともできる。
図３は、本発明の第１の実施形態による検査システムにおける、移動体及び解析装置の機能構成図である。
図３は、本発明の第１の実施形態による検査システムにおける、移動体及び解析装置の機能構成図である。
図３に示すように、検査システムは、移動体１のほか、解析装置１１を有する。解析装置１１は、例えば、パーソナルコンピュータやタブレット端末等の情報処理装置とすることができるが、スマートフォンや携帯電話、ＰＤＡ等により構成しても良い。解析装置１１は、通信部１２、制御部１３及び記憶部１４を少なくとも有する。
通信部１２は、解析装置１１をインターネット、移動体通信等のネットワークに接続する。なお、送受信部１８は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）及びＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）の近距離通信インターフェースを備えていてもよい。通信部１２は、移動体１の撮像部２によって撮像された樹木の画像データを移動体１からネットワークを介して受信する。また、通信部１２は、制御部１３によって計算された計算結果や制御情報を、ネットワークを介して移動体他の端末に送信する。
制御部１３は、システム全体の動作を制御し、各要素間におけるデータの送受信の制御、及びアプリケーションの実行及び認証処理に必要な情報処理等を行う演算装置である。例えば制御部１３はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であり、記憶部１４に展開されたプログラム等を実行して各情報処理を実施する。
記憶部１４は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性記憶装置で構成される主記憶と、フラッシュメモリやＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）等の不揮発性記憶装置で構成される補助記憶と、を含む。記憶部１４は、制御部１３のワークエリア等として使用され、また、各種設定情報等を格納する。
また、図示しないが、解析装置１１は、ストレージを有することもできる。ストレージは、アプリケーション・プログラム等の各種プログラムを格納する。各処理に用いられるデータを格納したデータベース（図示せず）がストレージに構築されていてもよい。
また、図示しないが、解析装置１１は、入出力部を備えることもできる。入出力装置は、例えば、作業員が荷物を運搬するために、システムを操作する指示を入力するキーボード・マウス類、タッチパネル等の情報入力機器、及びディスプレイ等の出力機器である。
また、図示しないが、解析装置１１は、上記各要素に共通に接続され、例えば、アドレス信号、データ信号及び各種制御信号を伝達するバスを備えることができる。
図４は、本発明の第１の実施形態による解析装置の制御部の機能構成図である。
図４に示すように、制御部１３は、情報取得部２１、画像解析部２２、重量解析部２３及び判定部２３を有する。
情報取得部２１は、移動体１を始め、他の装置及び／または端末から各種データを取得する。例えば、移動体１で撮像された樹木の画像データを、通信部１２を介して取得することができる。または、樹木の実重量データを取得することもできる。
画像解析部２２は、画像解析処理を実行する。例えば、画像解析部２２は、取得した画像から樹木の形状を抽出し、抽出した形状に基づいて、樹木の容積を算出することができる。樹木の形状の抽出に当たっては、例えば、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の画像認識手法を用いて、樹木の色味及び／または形状に係る特徴量を算出し、他の樹木が撮像された画像データを基に生成された学習モデルを用いて、画像に含まれる樹木（さらに詳細には樹木の種類）の認識及び形状を決定し、樹木の寸法を推測し、推測された寸法に基づいて樹木の容積を推測することができる。
重量解析部２３は、取得した実重量データまたは解析した樹木の種類に関するデータに基づいて、樹木の比重を導出し、上記推測した容積と比重とに基づいて樹木の重量を算出することができる。
判定部２４は、樹木の画像データ及び／または算出した樹木の重量に基づいて、樹木の倒木、枯損等の危険度について判定を行うことができる。
図５は、本発明の第１の実施形態による検査方法を説明するフローチャート図である。
まず、ステップＳ１０１として、解析装置１１の制御部１３の情報取得部２１は、移動体１で撮像された樹木の画像データを、通信部１２を介して取得する。ここで、情報取得部２１は、撮像された樹木の位置情報についても取得することができ、撮像された樹木に識別番号を付与し、位置情報とともに、画像データを記憶部１４に格納することができる。
次に、ステップＳ１０２として、制御部１３の画像解析部２２は、取得した画像データの解析を行う。例えば、画像解析部２２は、上述の通り、取得した画像から既知の画像認識手法を用いて、樹木の形状を抽出し、抽出した形状に基づいて、樹木の容積を算出することができる。ここで、画像解析部２２は、画像に含まれる、樹木の葉の形状及び色に基づいて樹木の種類を判別することもできる。画像解析部２２は、算出した樹木の容積に関する情報（必要に応じて、樹木の種類に関する情報）を、既に割り当てられた識別番号に対応する樹木に関連する情報として、他の情報とともに、記憶部１４に格納することができる。また、画像解析部２２は、樹木の幹、枝及び／または葉の色に基づいて、枯損木である否かの判定を行うこともでき、枯損木であると決定することで後述の処理に関わらず、直ちに樹木の伐採または剪定を提案することができる。枯損木の判定方法に際して、その他、葉の量、幹に発生したクロッチ等を参照することもできる。
次に、ステップＳ１０３として、情報取得部２１は、樹木の実重量データを、通信部１２を介して取得する。ここで、実重量データは、樹木の所定の部位をサンプルとしてロードセル等の測定具を用いて測定した数値とすることができる。実重量データは、移動体１から取得することもできるし、移動体１とは別の端末から受信することもできる。ここで、情報取得部２１は、実重量データを、既に割り当てられた識別番号に対応する樹木に関連する情報として、他の情報とともに、記憶部１４に格納することができる。
なお、上述の形状データ解析の処理において、樹木の種類を判別可能な場合は、その樹木の比重を予め比重データとして記憶部１４に格納することもでき、または、外部データとして取得することもできるので、ステップＳ１０３のように実重量データを取得することは不要となる。
次に、ステップＳ１０４として、制御部１３の重量解析部２３は、ステップＳ１０２において算出した樹木の容積と、ステップＳ１０３において取得した実重量データとに基づいて、樹木の重量を算出する。重量解析部２３は、実重量データに基づいて樹木の比重（単位容積当たりの重量）を算出し、推定値として算出された樹木の総容量から樹木の総重量を推定値として算出することができる。ここで、上述のように、実重量データによらない、樹木の比重データと樹木の容積とに基づいて、樹木の総重量を推定することもできる。重量解析部２３は、推定値として算出された樹木の重量を強度として、算出した樹木の容積を、既に割り当てられた識別番号に対応する樹木に関連する情報として、他の情報とともに、記憶部１４に格納することができる。
次に、ステップＳ１０５として、制御部１３の判定部２４は、樹木の倒木または枯損の危険度を判定する。例えば、危険度として、樹木の水平方向から風速１０から６０メートル（ｍ）の強風が印加された場合に樹木にかかる荷重（強風耐用荷重）を事前に算出しておき、判定部２４は、強風耐用荷重と上記算出された強度（樹木の総重量）とを比較することで、危険度を判定することができる。
図６は、本発明の第１の実施形態による検査方法の危険度判定を説明する概念図である。
例えば、樹木に対し風速ｖメートルの風が印加される場合、風圧Ｐは、以下となる。
ここで、ρは空気密度（１気圧１５℃の条件下で１．２２５ｋｇ／ｍ３、ｖは風速（ｍ／ｓ）、ｇは重力加速度（９．８ｍ／ｓ２）とすると、６０メートルの風速が印加されると、風圧Ｐは２２５ｋｇ／ｍ２となる。
特に、樹木の地上１０ｍに風速６０メートルの強風が印加されると、樹木の幹にかかる曲げモーメントは、２２５ｋｇ／ｍ２ｘ１０ｍ＝２２５０ｋｇ／ｍ３となる。
仮に、ステップＳ１０５で算定された樹木の総重量が２０００ｋｇであったとすると、曲げモーメントを考慮すると倒木する危険性があり、判定部２４は、「倒木の危険あり」、と判断する。
図７は、本発明の第１の実施形態による検査方法の危険度判定結果の出力方法を説明する概念図である。
判定部２４が、一または複数の樹木について危険度を判定し、「危険度あり」と判断すると、解析装置１１の（図示しない）画像生成部は、図７に示す、ユーザ端末のディスプレイに表示される地図に含まれる所定のルート上の該当する樹木のアイコンに重ねてまたは隣接して、アイコン等により危険である旨、及び／または、その危険度の度合いを示すように出力させることができる。例えば、樹木の総重量が強風耐用荷重を所定量以上上回る場合は、その樹木について、危険を知らせるアイコンを表示せず、樹木の総重量が強風耐用荷重を上回るが、所定量未満である場合には、アイコンを表示し、そのレベルを「１」と示し、伐採することが好ましい旨知らせることができる。また、樹木の総重量が強風耐用荷重を下回る場合は、アイコンを表示し、直ちに伐採することを知らせる、レベル「２」であることを示すことができる。
以上により、本実施形態の検査方法及びシステムによれば、複数の樹木の倒木等の危険性を効率的に検査することができる。
なお、上記実施形態において、樹木の実重量データに基づいて樹木の危険度を判定する方法を挙げたが、例えば、樹木の弾性データに基づいて、危険度を判定することもできる。例えば、弾性データは、樹木を任意の方向からロードセル付きのロープ等で引っ張り、戻すことで、荷重に対するロープの巻き込み距離を測定することで算出する。ここで、加重時と抜重時の値を比較し、比例関係（あるいは適正値内）であれば、危険度が低いと判断することができる。
上述した実施の形態は、本発明の理解を容易にするための例示に過ぎず、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良することができると共に、本発明にはその均等物が含まれることは言うまでもない。
１ 移動体
２ 撮像部
３ 通信部
１０ 樹木
１１ 解析装置
１２ 通信部
１３ 制御部
１４ 記憶部

Claims (5)

  1. 樹木の検査方法であって、
    所定のルートを移動する移動体に備えられた撮像部によって撮像された、複数の樹木の各々の樹木に係る画像データを取得し、
    前記撮像された樹木の画像データに基づいて、前記樹木の容積を算出し、
    前記樹木の容積及び比重に基づいて、前記樹木の重量を算出し、
    前記算出された重量に基づいて、前記樹木の倒木または枯損の危険度を判定する、
    検査方法。
  2. 前記樹木の実重量データを取得し、前記実重量データに基づいて、前記樹木の比重を算出する、請求項１に記載の検査方法。
  3. 機械学習に基づいて、前記樹木の種類を決定し、前記決定された樹木の種類に基づいて、前記樹木の比重を決定する、請求項１に記載の検査方法。
  4. 前記画像データに基づいて、前記樹木が枯損木であるか否かを判定する、請求項１に記載の検査方法。
  5. 前記樹木の倒木または枯損の危険度の判定結果を、ユーザ端末に表示される地図に含まれる所定のルート上に出力する、請求項１に記載の検査方法。
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