JP6975677B2 - 舗装損傷診断システム - Google Patents

Description

本発明は、舗装の損傷を診断する技術に関する。

近年、舗装を長寿命化してライフサイクルコストを削減するために、効率的な舗装の修繕を行うべく、国土交通省によって「舗装点検要領」が定められたところである。これにより、舗装を適切に点検・診断し、必要な措置（修繕）を適格に実施することが以前より一層求められるようになってきている。

現在舗装面の点検は、路面性状測定車により行うか、車上若しくは徒歩による人の目視によって行われているのが現状である。

非特許文献１に記載されているように、路面性状測定車は、車両からレーザー光を一定の角度から舗装面に対して照射し、その照射されたレーザー光を異なる角度からカメラで撮影することでわだち掘れを測定する。わだち掘れが発生してその部分が周囲より凹んでいる場合、レーザー光の照射位置に前後のずれが生じるため、このずれをカメラにより検知することでわだち掘れの深さを測定するのである。また、路面性状測定車は、ハロゲンライトで路面を均一に照射しながら、車両に取り付けた電子ストリークカメラで路面を撮影してその陰影からひび割れを測定している。

ＮＥＸＣＯ中日本ウェブサイト「高速で測定できる、路面性状測定車」のページ http://www.c-nexco.co.jp/corporate/safety/torikumi/torikumi/vol04/

確かに、路面性状測定車では精度の高い診断結果を得ることができるものの、専用の車両が必要となることから、全ての点検を路面性状測定車で行うとすれば、点検のための設備投資が膨大となってしまうという問題がある。

また、目視による点検は、設備投資を低く抑えることができるというメリットはあるものの、目視診断を的確に行うには豊富な経験を有する熟練技術者が必要になるといった人的な問題がある。更に、目視による診断では、ストック量が膨大な舗装面を時間効率的に診断することも難しい。

そこで本発明は、こういった問題点を解決するべくなされたものであって、専用の路面性状測定車を使わずに、舗装の損傷診断を効率的に行うことを可能とし、低コスト化更には省人化を可能とするためのシステム提供する事をその課題としている。

上記課題を解決するべく、本願発明は、一般車両に搭載したビデオカメラであって、撮影した舗装面の動画像にＧＰＳによる位置情報を紐付けて記録可能なビデオカメラから出力される記録情報を取得する入力部と、前記記録情報に基づいて前記舗装面の損傷程度を診断する診断部と、当該診断部による診断結果を表示する表示部と、を備えることを特徴とする。

このように、診断のための専用車両（路面性状測定車）を用いるのではなく、一般の車両に搭載したビデオカメラの動画像を画像処理を用いて診断することで、膨大な設備投資をすることなく、且つ、熟練技術者でなくとも容易に舗装面の損傷程度を診断することを可能としている。また、舗装面の撮影作業（点検）だけを行い、事後的にその撮影された動画像に基づいて診断を行うことも可能となる。

更に、基準となる舗装路のわだち掘れの状態を損傷の程度に応じて段階的に静止画像として記憶する記憶部を備え、前記診断部は、前記記録情報から所定のルールに従って抽出された前記舗装面の静止画像と前記記憶部に記憶されている静止画像とを対比して、いずれの段階に最も近いかを判断することにより診断することを特徴とする。

即ち、路面性状測定車のように、舗装面の形状を直接的に測定するのではなく、予め舗装面の損傷の程度に応じて段階的に記憶させたサンプル静止画像と、撮影した動画像から切り出した静止画像とを対比するという手法で判断を行っている。これにより、処理すべきデータ量が少なくて済むため処理速度が向上する。また、このように画一的に判断することによって、人的な判断の誤差（揺れ）を排除することも可能となっている。

更に、前記記憶部は、基準となる舗装路のパッチングの状態を損傷の程度に応じて段階的に静止画像として記憶可能とされ、前記診断部は、前記記録情報から所定のルールに従って抽出された前記舗装面の静止画像と前記記憶部に記憶されている静止画像とを対比して、いずれの段階に最も近いかを判断することにより診断することを特徴とする。なお、「パッチング」とは、舗装面の継ぎはぎを意味し、ひび割れのひどい箇所に薄くアスファルト舗装を施す仮補修のことである。

即ち、ここでも、路面性状測定車のように、舗装面の形状を直接的に測定するのではなく、予め舗装面の損傷の程度に応じて段階的に記憶させたサンプル静止画像と、撮影した動画像から切り出した静止画像とを対比するという手法で判断を行っている。これにより、処理すべきデータ量が少なくて済むため処理速度が向上する。また、このように画一的に判断することによって、人的な判断の誤差（揺れ）を排除することも可能となっている。

また、更に、前記診断部は、前記記録情報から所定のルールに従って抽出された前記舗装面の静止画像の特定範囲をメッシュ化した上で、当該メッシュ内のひび割れを有するメッシュの数をカウントすることによりひび割れ率を算出し、当該ひび割れ率が予め定めた損傷の段階に該当するのかを判断することにより診断することを特徴とする。

このように画一的に判断することによって、人的な判断の誤差（揺れ）を排除することも可能となっている。

前記診断部における静止画像の対比は、当該静止画像を左右に分割して左右それぞれにおいて対比することを特徴とする。

舗装面は、車両の左右のタイヤが接触する部分が大きく損傷する傾向にある。また、道路面は排水性等の観点から必ずしも水平となっておらず僅かに傾斜して設計されることが通常である。そうすると、左右のタイヤに必ずしも均等に荷重が掛からないため、損傷の程度に左右差が生じる場合もある。左右分割して対比することで、より損傷を細かく把握することも可能となり、更に左右で補修レベルを変えるといった対応も可能となる。

また、前記表示部による表示には、撮影した前記舗装面の動画像が表示される撮影動画像表示部と、損傷の程度が連続的にグラフとして表示されるグラフ表示部を有し、前記グラフ表示部には、前記撮影動画像表示部に表示されている動画像が当該グラフのどの部分に該当するのかを表示するためのマーカーが表示されることを特徴とする。

このように構成することによって、事後的に人が動画像を見ることによって間接的に目視点検しながら、診断結果に間違いがないかのチェックが容易となる。

また、更に、前記表示部による表示には、地図、衛星写真乃至は航空写真等を利用したマップ表示部が含まれており、前記ＧＰＳによる位置情報を利用して、前記マップ上に、視覚的に損傷の程度が分かるように診断結果に応じて区分け表示されることを特徴とする。

このような表示とすることで、マップ上で、どの部分がどの程度損傷しているのかを一見して把握することが可能となっている。

また、更に、前記マップ上には、前記撮影動画表示部に表示されている舗装面の画像が当該マップ上のいずれの位置に該当するのかが表示されることを特徴とする。

このような表示とすることで、撮影動画表示部に表示されている舗装面の画像と撮影された場所がリンクするため、表示部の表示を見るだけで、より現場をイメージしながら診断結果を把握する事が可能となっている。

また、前記ビデオカメラは市販されている汎用品を利用することを特徴とする。

このような構成とすることで、撮影する機材を統一化して揃える事が容易となる。即ち、膨大なストック量の舗装面の診断の均一化を図ることが可能となると共に、設備投資の額を抑える事を可能としている。

なお、本発明は、上記舗装損傷診断システムを実行させるためのコンピュータプログラムとして把握することも可能である。

本発明を適用することで、専用の路面性状測定車を使わずに、舗装の損傷診断を効率的に行うことを可能とし、低コスト化更には省人化を可能とするためのシステム提供することが可能となる。

本発明の実施形態の一例として示した舗装損傷診断システム１００の概略構成図である。 表示部の表示例を示した写真である。 ひび割れ率算出のためのメッシュ化の一例を示した写真である。

以下、添付図面を参照しつつ、本発明の実施形態の一例である舗装損傷診断システム１００について説明を加える。なお、図面理解容易の為、各部の大きさや寸法を誇張して表現している部分があり、実際の製品と必ずしも一致しない部分があることを付記しておく。また各図面は符号の向きに見るものとし、当該向きを基本に上下左右、手前、奥と表現する。

〈舗装損傷診断システム１００の構成〉
図１は、本発明の実施形態の一例として示した舗装損傷診断システム１００の概略構成図である。舗装損傷診断システム１００は、一般車両を利用した点検車両１０に搭載したビデオカメラ２０であって、撮影した舗装面の動画像にＧＰＳ（ＧＰＳ衛星４０）による位置情報を紐付けて記録可能なビデオカメラ２０から出力される記録情報を取得する入力部１１０と、この記録情報に基づいて舗装面の損傷程度を診断する診断部１２０と、当該診断部１２０による診断結果を表示する表示部１４０と、を備える。

検査車両１０は、所定の点検区間を走行して舗装面の状態を点検するための車両であり、特別装備の専用車両である必要はなく、一般的な車両が利用される。点検区間は、一般道路や高速道路等における任意に設定（例えば５００ｍ、１ｋｍ、５ｋｍ、１０ｋｍ等）した距離区間である。

ビデオカメラ２０はＧＰＳ機能を搭載しており、撮影する画像に位置情報を紐付けて記録することが可能である。また、一般に市販されている機種を選択するのが望ましい。

入力部１１０、診断部１２０及び表示部１４０は、例えば、パーソナルコンピュータ等の電子計算機を利用して実現する。

入力部１１０は、特定の情報記録媒体（ＮＡＮＤフラッシュメモリ等）を介してビデオカメラ２０から出力される記録情報を取得する構成であってもよいし、無線ＬＡＮなどの無線通信や、インターネット３０を介して取得する構成であってもよい。

診断部１２０は、例えば、電子計算機に備わる演算処理装置（ＣＰＵ）を利用して構成する。この診断部１２０が行う処理手順は、予め（例えば後述する記憶部１３０に）格納されており、自己学習機能を備えたＡＩ（人工知能）が搭載される。

記憶部１３０は、例えば、電子計算機に備わる主記憶装置を利用して構成する。当該記憶部１３０には、少なくとも、診断の基準とするべき舗装面の状態が静止画像として記憶される。

表示部１４０は、例えば、電子計算機に内蔵される（若しくは電子計算機に接続される）ディスプレイを利用して構成する。表示部１４０には、撮影した舗装面の動画像が表示される撮影動画像表示部１４２と、損傷の程度（診断結果）が連続的にグラフとして表示されるグラフ表示部１４４と、地図・衛星写真乃至は航空写真等を利用したマップ表示部１４６が含まれている。また、グラフ表示部１４４には、撮影動画像表示部１４２に表示されている動画像がグラフのどの部分に該当するのかを表示するためのマーカー１４４ａが表示される。更に、マップ上には、撮影動画表示部１４２に表示されている舗装面の画像が当該マップ上のいずれの位置に該当するのかを把握するための現在地表示１４６ａが表示される。

〈舗装損傷診断システム１００の使い方及び作用・機能〉
最初に、舗装損傷診断システム１００（に備わるＡＩ（人工知能））に、診断するための基準となる「わだち掘れ」「パッチング」及び「ひび割れ」を学習させる必要がある。

学習に先立って、「わだち掘れ」「パッチング」及び「ひび割れ」の程度を、例えば段階的にレベル分けを判断するための基準を設定する必要がある（例えば表１を参照）。

上記は、「わだち掘れ」及び「ひび割れ」の学習・診断におけるレベル分けの基準と、診断結果の関係性の一例を示した表である。ここでは、わだち掘れ量が０〜１０ｍｍをレベル１、同１０〜２０ｍｍをレベル２、同２０〜３０ｍｍをレベル３、同３０〜４０ｍｍをレベル４、同４０〜５０ｍｍをレベル５、同５０ｍｍ以上をレベル６として段階的にレベル分けしている。

同様に、ひび割れ率が０〜１０％をレベル１、同１０〜２０％をレベル２、同２０〜３０％をレベル３、同３０〜４０％をレベル４、同４０〜５０％をレベル５、同５０％以上をレベル６として段階的にレベル分けしている。なお、ここでいう「ひび割れ率」とは以下の通りである。撮影した動画像から任意に切り出した静止画像における一定の範囲（具体的には静止画像における舗装部分）をフィールドとし、そのフィールド内を細分化（メッシュ化）する（図３参照）。ひび割れが含まれているメッシュの数を全体のメッシュ数で除したものが「ひび割れ率」である。

なお、上記表１では、パッチングについて記載されていないが、同様にして段階的（必ずしもわだち掘れ等と同様に６段階に分ける必要はなく、パッチング有り無しの二段階に分けてもよい。）に基準が設けられる。

なお、最終的な診断結果としての診断区分は、本実施形態においては、「舗装点検要領」における損傷レベルを基準として３段階に分類し、レベル１及びレベル２の場合は診断区分１、レベル３及びレベル４の場合は診断区分２、レベル５及びレベル６の場合は診断区分３としてルールを設定している。なお、当然であるが、このルールは必要性に応じて適宜変更することができるものである。

「わだち掘れ」の学習は、わだち掘れ量が既知の舗装面（路線）について、点検車両１０を走らせて路面を撮影し、撮影した動画像から一定のルールに基づいて静止画像を切り出す。具体的には、わだち掘れ量が各レベル（レベル１〜レベル６）に該当することが既に分かっている舗装面（路線）について、それぞれ点検車両１０を走らせて路面を撮影し、撮影した動画像から一定のルールに基づいて静止画像を切り出した上で切り出した静止画像にそれぞれのレベルを関連づけ（紐付け）し、ＡＩ（人工知能）に繰り返し学習させる（記憶させる）。

「パッチング」の学習は、点検車両１０を走らせて路面を撮影し、撮影した動画像から一定のルールに基づいて静止画像を切り出す。切り出した静止画像の特定範囲（具体的には舗装路部分）の中のパッチングの有無を事前に人が判断してその有無の状況を静止画像に付与して関連づけした上で、ＡＩ（人工知能）に繰り返し学習させる。なお、本実施形態においては、静止画像の特定範囲（具体的には舗装路部分）を左右に分割し、分割した左右毎にパッチングの有無を情報として関連づけしている。もちろん分割せずに行ってもよいし、細かく分割して行ってもよい。

「ひび割れ」の学習は、点検車両１０を走らせて路面を撮影し、撮影した動画像から一定のルールに基づいて静止画像を切り出す。切り出した静止画像の特定範囲（具体的には舗装路部分）をメッシュ化（細分化）したうえで、メッシュ毎にひびの有無を情報として関連付けし、その上でＡＩ（人工知能）に繰り返し学習させる。全体のメッシュの数は既知であるため、ひび有りのメッシュをカウントすればひび割れ率（ひび有りのメッシュの数÷全体のメッシュの数×１００％）の算出は容易である。

学習終了後は、点検対象の区間を点検車両１０で走行して舗装面を撮影し、ＧＰＳ情報と共に記録された記録情報を、入力部１１０を介して当該システム内に取り込み、診断を行う。

わだち掘れの診断は、記録画像から所定のルールに従って切り出した静止画像と、学習して記憶している損傷レベルが既知の静止画像とを対比して、いずれの段階（損傷レベル）に近いのかを判断することにより診断が行われる。なお、左右のわだちにおいて損傷レベルに差異がある場合は、大きい方を損傷レベルとするのが望ましい。

同様に、ひび割れの診断は、記録画像から所定のルールに従って切り出した静止画像をメッシュ化し、学習した内容に従って、メッシュ毎にひびの有無を検出してカウントし、ひび割れ率を算出した上で、その算出結果に基づいて診断が行われる。

この診断結果は、表示部１４０に表示される。図２は、表示部１４０の表示例を示している。画面左下には、撮影した動画像が表示される（撮影動画像表示部１４２）。この動画は、操作により再生・停止等自由に行うことが可能となっている。

同様に、画面右下には、診断結果が連続的にグラフとして表示される（グラフ表示部１４４）。グラフ表示部１４４は、ラジオボタンを選択することにより、表示するグラフの内容を切り換え（例えば、わだち掘れ量の診断結果とひび割れの診断結果の切り換え）を行うことができる。なお、グラフ上には、上述した撮影動画像表示部１４２に表示されている画像と連動して、撮影動画像表示部１４２に表示されている画像がグラフ上のどの部分に該当するかが一見把握可能なマーカー１４４ａが表示される。

同様に、画面上部には、ＧＰＳの位置情報に基づいて得られる点検区間を含む衛星写真が表示される（マップ表示部１４６）。なお、写真でなく地図であってもよく、望ましくは、地理情報システム（ＧＩＳ）を利用することが望ましい。また、点検した区間には、マップ上に診断結果に応じた区分け表示（例えば色分け等）１４６ｂが表示されている（なお、図２はモノクロ表示のため区分け表示が見え難くなっている。）。また、上述した撮影動画像表示部１４２に表示されている画像と連動して、撮影動画像表示部１４２に表示されている画像がマップ上のどの部分に該当するかが一見把握可能な現在地表示１４６ａも表示される。

上記説明した通り、本願発明は、一般車両（点検車両１０）に搭載したビデオカメラ２０であって、撮影した舗装面の動画像にＧＰＳによる位置情報を紐付けて記録可能なビデオカメラ２０から出力される記録情報を取得する入力部１１０と、記録情報に基づいて舗装面の損傷程度を診断する診断部１２０と、当該診断部１２０による診断結果を表示する表示部１４０と、を備えることを特徴としていた。

このように、診断のための専用車両（路面性状測定車）を用いるのではなく、一般の車両（点検車両１０）に搭載したビデオカメラ２０の動画像を画像処理することにより診断を行うことにより、膨大な設備投資をすることなく、且つ、熟練技術者でなくとも容易に舗装面の損傷程度を診断することを可能としている。また、舗装面の撮影作業（点検）だけを行い、事後的にその撮影された動画像に基づいて診断を行うことも可能となる。

更に、基準となる舗装路のわだち掘れの状態やパッチングの状態を損傷の程度に応じて段階的に静止画像として記憶する記憶部１３０を備え、診断部１２０は、記録情報から所定のルールに従って抽出された舗装面の静止画像と記憶部１３０に記憶されている静止画像とを対比して、いずれの段階に最も近いかを判断することにより診断することを特徴としていた。

即ち、路面性状測定車のように、舗装面の形状を直接的に測定するのではなく、予め舗装面の損傷の程度に応じて段階的に記憶させたサンプル静止画像と、撮影した動画像から切り出した静止画像とを対比するという手法で判断を行っている。これにより、処理すべきデータ量が少なくて済むため処理速度が向上する。また、このように画一的に判断することによって、人的な判断の誤差（揺れ）を排除することも可能となっている。

また、更に、診断部１２０は、記録情報から所定のルールに従って抽出された舗装面の静止画像の特定範囲をメッシュ化した上で、メッシュ内のひび割れを有するメッシュの数をカウントすることによりひび割れ率を算出し、当該ひび割れ率が予め定めた損傷の段階に該当するのかを判断することにより診断することを特徴としていた。

このように画一的に判断することによって、人的な判断の誤差（揺れ）を排除することも可能となっている。

また、診断部１２０における静止画像の対比は、静止画像を左右に分割して左右それぞれにおいて対比することを特徴としていた。

舗装面は、車両の左右のタイヤが接触する部分が大きく損傷する傾向にある。また、道路面は排水性等の観点から必ずしも水平となっておらず僅かに傾斜して設計されることが通常である。そうすると、左右のタイヤに必ずしも均等に荷重が掛からないため、損傷の程度に左右差が生じる場合もある。左右分割して対比することで、より損傷を細かく把握することも可能となり、更に左右で補修レベルを変えるといった対応も可能となる。

また、表示部１４０による表示には、撮影した舗装面の動画像が表示される撮影動画像表示部１４２と、損傷の程度が連続的にグラフとして表示されるグラフ表示部１４４を有し、グラフ表示部１４２には、撮影動画像表示部１４２に表示されている動画像が当グラフのどの部分に該当するのかを表示するためのマーカー１４４ａが表示されることを特徴としていた。

このように構成することによって、事後的に人が動画像を見ることによって間接的に目視点検しながら、診断結果に間違いがないかのチェックが容易となる。

また、更に、表示部１４０による表示には、地図、衛星写真乃至は航空写真等を利用したマップ表示部１４６が含まれており、ＧＰＳによる位置情報を利用して、マップ上に、視覚的に損傷の程度が分かるように診断結果に応じて区分け表示１４６ｂされることを特徴としていた。

このような表示とすることで、マップ上で、どの部分がどの程度損傷しているのかを一見して把握することが可能となっている。

また、更に、マップ上には、撮影動画表示部１４２に表示されている舗装面の画像がマップ上のいずれの位置に該当するのか表示（現在地表示１４６ａ）されることを特徴としていた。

このような表示とすることで、撮影動画表示部１４２に表示されている舗装面の画像と撮影された場所がリンクするため、表示部１４０の表示を見るだけで、より現場をイメージしながら診断結果を把握する事が可能となっている。

また、ビデオカメラ２０は市販されている汎用品を利用することを特徴としていた。

このような構成とすることで、撮影する機材を統一化して揃える事が容易となる。即ち、膨大なストック量の舗装面の診断の均一化を図ることが可能となると共に、設備投資の額を抑える事を可能としている。

１０・・・検査車両
２０・・・ビデオカメラ
３０・・・インターネット
４０・・・ＧＰＳ衛星
１００・・・舗装損傷診断システム
１１０・・・入力部
１２０・・・診断部
１３０・・・記憶部
１４０・・・表示部
１４２・・・撮影動画像表示部
１４４・・・グラフ表示部
１４４ａ・・・マーカー
１４６・・・マップ表示部
１４６ａ・・・現在地表示
１４６ｂ・・・区分け表示

Claims (7)

1. 一般車両に搭載したビデオカメラであって、撮影した舗装面の動画像にＧＰＳによる位置情報を紐付けて記録可能なビデオカメラから出力される記録情報を取得する入力部と、
   前記記録情報に基づいて前記舗装面の損傷程度を診断する診断部と、
   当該診断部による診断結果を表示する表示部と、を備え、
   前記表示部による表示には、撮影した前記舗装面の動画像が表示される撮影動画像表示部と、損傷の程度が連続的にグラフとして表示されるグラフ表示部を有し、
   前記グラフ表示部には、前記撮影動画像表示部に表示されている動画像が当該グラフのどの部分に該当するのかを表示するためのマーカーが表示される
   ことを特徴とする舗装損傷診断システム。
2. 請求項１において、
   更に、基準となる舗装路のパッチングの状態を損傷の程度に応じて段階的に静止画像として記憶する記憶部を備え、
   前記診断部は、前記記録情報から所定のルールに従って抽出された前記舗装面の静止画像と前記記憶部に記憶されている静止画像とを対比して、いずれの段階に最も近いかを判断することにより診断する
   ことを特徴とする舗装損傷診断システム。
   
   
3. 請求項１または２において、
   更に、前記診断部は、前記記録情報から所定のルールに従って抽出された前記舗装面の静止画像の特定範囲をメッシュ化した上で、当該メッシュ内のひび割れを有するメッシュの数をカウントすることによりひび割れ率を算出し、当該ひび割れ率が予め定めた損傷の段階に該当するのかを判断することにより診断する
   ことを特徴とする舗装損傷診断システム。
4. 請求項１〜３のいずれかにおいて、
   更に、前記表示部による表示には、地図、衛星写真、航空写真を利用したマップ表示部が含まれており、
   前記ＧＰＳによる位置情報を利用して、マップ上に、視覚的に損傷の程度が分かるように診断結果に応じて区分け表示される
   ことを特徴とする舗装損傷診断システム。
5. 請求項４において、
   更に、前記マップ上には、前記撮影動画像表示部に表示されている舗装面の画像が当該マップ上のいずれの位置に該当するのかが表示される
   ことを特徴とする舗装損傷診断システム。
6. 一般車両に搭載したビデオカメラであって、撮影した舗装面の動画像にＧＰＳによる位置情報を紐付けて記録可能なビデオカメラから出力される記録情報を取得する入力部と、
   前記記録情報に基づいて前記舗装面の損傷程度を診断する診断部と、
   当該診断部による診断結果を表示する表示部と、を備え、
   更に、基準となる舗装路のわだち掘れの状態を損傷の程度に応じて段階的に静止画像として記憶する記憶部を備え、
   前記診断部は、前記記録情報から所定のルールに従って抽出された前記舗装面の静止画像と前記記憶部に記憶されている静止画像とを対比して、いずれの段階に最も近いかを判断することにより診断すると共に、
   前記診断部における静止画像の対比は、当該静止画像を左右に分割して左右それぞれにおいて対比した上で、左右において損傷レベルに差異がある場合は、大きい方を損傷レベルとする
   ことを特徴とする舗装損傷診断システム。
7. 請求項１〜６のいずれかに記載の舗装損傷診断システムを実行させるためのコンピュータプログラム。

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