JP7228476B2 - region determination device - Google Patents

region determination device Download PDF

Info

Publication number
JP7228476B2
JP7228476B2 JP2019111388A JP2019111388A JP7228476B2 JP 7228476 B2 JP7228476 B2 JP 7228476B2 JP 2019111388 A JP2019111388 A JP 2019111388A JP 2019111388 A JP2019111388 A JP 2019111388A JP 7228476 B2 JP7228476 B2 JP 7228476B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
displacement
area
candidate
image
region
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019111388A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2020204492A (en
Inventor
隆仁 齊藤
基成 小林
大造 池田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NTT Docomo Inc
Original Assignee
NTT Docomo Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NTT Docomo Inc filed Critical NTT Docomo Inc
Priority to JP2019111388A priority Critical patent/JP7228476B2/en
Publication of JP2020204492A publication Critical patent/JP2020204492A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7228476B2 publication Critical patent/JP7228476B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Description

本発明は、領域決定装置に関する。 The present invention relates to an area determination device.

特許文献1には、橋桁等の構造物の動きを計測する計測装置が記載されている。この計測装置は、構造物に複数設けられた格子パターンを所定の時間間隔で撮像する撮像部と、格子パターンが写っている複数の画像データに基づいて、2つの時点間における格子パターンの変位を算出する処理部とを含む。 Patent Literature 1 describes a measuring device that measures the movement of a structure such as a bridge girder. This measurement device includes an imaging unit that captures images of a plurality of grid patterns provided on a structure at predetermined time intervals, and a displacement of the grid pattern between two points in time based on a plurality of image data showing the grid pattern. and a processing unit for calculating.

特開2015-141151号公報JP 2015-141151 A

上記のような装置では、2つの時点間における格子パターンの位置の変化に基づいて構造物の変位を検出するため、装置を使用する際には、構造物に対して予め格子パターンを設けておく必要があり、作業者の負担になっている。そこで、格子パターンを用いずに、構造物の各領域の変位を検出することが求められる。しかしながら、この場合には、構造物が写った画像に対して、構造物の変位を検出するための計測領域が作業者によって設定される必要がある。 In the apparatus as described above, the displacement of the structure is detected based on the change in the position of the grid pattern between two points in time. It is necessary and burdens the workers. Therefore, it is required to detect the displacement of each area of the structure without using the grid pattern. However, in this case, it is necessary for the operator to set a measurement area for detecting the displacement of the structure in the image showing the structure.

本発明の一側面は、構造物の変位の検出に適した計測領域を決定することができる領域決定装置の提供を目的とする。 An object of one aspect of the present invention is to provide an area determination device capable of determining a measurement area suitable for detecting displacement of a structure.

本発明の一側面に係る領域決定装置は、構造物を撮像した画像を取得する取得部と、取得部によって取得された画像内に、少なくとも構造物の一部を含んだ複数の領域を設定する設定部と、設定部によって設定された複数の領域のそれぞれについて、画像内における相対的な位置ずれの検出のし易さを示す指標を導出する導出部と、導出部によって導出された指標に基づいて、構造物の変位の計測に用いられる計測領域の候補を決定する決定部と、を備える。 An area determination device according to one aspect of the present invention includes an acquisition unit that acquires an image of a structure, and sets a plurality of areas including at least part of the structure in the image acquired by the acquisition unit. a setting unit, a deriving unit for deriving an index indicating ease of detection of relative positional displacement in an image for each of the plurality of regions set by the setting unit, and based on the index derived by the deriving unit and a determination unit that determines a candidate for the measurement area used for measuring the displacement of the structure.

この領域決定装置では、画像内に設定された複数の領域のそれぞれについて、位置ずれの検出のし易さを示す指標が導出される。この指標は、時間軸の異なる画像間では、領域内における構造物の変位を検出し易いか否かの指標となり得る。このような指標に基づいて、構造物の変位の計測に用いられる計測領域の候補を決定するため、構造物の変位の検出に適した計測領域を決定することができる。そのため、計測領域を決定するためにかかる時間を短縮することができる。 In this region determination device, an index indicating the ease of detection of positional deviation is derived for each of a plurality of regions set within an image. This index can be an index of whether or not it is easy to detect the displacement of the structure in the region between the images with different time axes. Based on such an index, candidates for the measurement area used for measuring the displacement of the structure are determined, so it is possible to determine a measurement area suitable for detecting the displacement of the structure. Therefore, the time required to determine the measurement area can be shortened.

本発明の一形態は、構造物の変位の検出に適した計測領域を決定することができる領域決定装置を提供できる。 One aspect of the present invention can provide an area determination device capable of determining a measurement area suitable for detecting displacement of a structure.

一例に係る領域決定装置の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the area|region determination apparatus which concerns on an example. 構造物を撮像し、撮像された画像に候補領域を設定する例を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the example which images a structure and sets a candidate area|region in the imaged image. 導出部による処理の一例を示すフローチャートである。。9 is a flowchart showing an example of processing by a derivation unit; . 導出部による処理の一例を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically an example of the process by a derivation|leading-out part. 導出部による処理の一例を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically an example of the process by a derivation|leading-out part. 導出部による処理の一例を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically an example of the process by a derivation|leading-out part. 導出部によって導出されるデータの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the data derived|led-out by a derivation|leading-out part. 領域決定装置による処理の一例を示すフローチャートである。。It is a flowchart which shows an example of the process by an area|region determination apparatus. . 本発明の実施形態に係る領域決定装置のハードウェア構成を示す図である。It is a figure which shows the hardware constitutions of the area|region determination apparatus which concerns on embodiment of this invention.

以下、図面と共に本発明に係る領域決定装置の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。 Hereinafter, an embodiment of the area determining device according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the description of the drawings, the same elements are denoted by the same reference numerals, and overlapping descriptions are omitted.

図1は、本実施形態に係る領域決定装置を含む領域決定支援システムを示す。図2は、構造物(橋梁)を撮像し、撮像された画像に候補領域を設定する例を模式的に示す図である。図1に示す領域決定支援システム1は、撮像装置10と、領域決定装置20とを含んで構成される。領域決定支援システム1は、計測領域の候補となる領域を提示し、計測領域の決定の支援を行うシステムである。計測領域とは、動画像に基づいて構造物の変位量を計測する際に計測の対象となる領域であり、構造物の中の注目するべき領域(Region of Interest:ROI)である。 FIG. 1 shows an area determination support system including an area determination device according to this embodiment. FIG. 2 is a diagram schematically showing an example of capturing an image of a structure (bridge) and setting candidate regions in the captured image. A region determination support system 1 shown in FIG. 1 includes an imaging device 10 and a region determination device 20 . The region determination support system 1 is a system that presents regions that are candidates for measurement regions and supports the determination of measurement regions. The measurement region is a region to be measured when measuring the amount of displacement of the structure based on the moving image, and is a region of interest (ROI) in the structure.

変位量の計測対象となる構造物は、例えば橋梁、鉄塔、電柱、ビル等である。一例における構造物の変位量計測では、構造物を撮像した動画像に基づいて、計測領域内の構造物の変位量が算出される。変位量とは、構造物を一方向から見た場合における、該一方向に交差する平面内での構造物の位置の経時的な移動量であってよい。構造物の変位量が計測されることにより、例えば、構造物の状態判定がなされ得る。判定される構造物の状態は、例えば、構造物に異常が生じている(例えば、劣化が生じている)か否かであってよい。このような変位量計測では、動画像を用いて構造物の状態の判定が行われる。 Structures whose displacement amounts are to be measured are, for example, bridges, steel towers, utility poles, buildings, and the like. In one example of measuring the amount of displacement of a structure, the amount of displacement of the structure within the measurement area is calculated based on a moving image of the structure. The amount of displacement may be the amount of movement of the position of the structure over time within a plane that intersects the one direction when the structure is viewed from the one direction. By measuring the amount of displacement of the structure, for example, the state of the structure can be determined. The state of the structure to be determined may be, for example, whether or not there is an abnormality (for example, deterioration) in the structure. In such displacement measurement, a moving image is used to determine the state of a structure.

引き続いて、領域決定支援システム1に含まれる撮像装置10及び領域決定装置20の構成を説明する。撮像装置10は、対象の構造物2を撮像して、構造物2の画像をデータとして取得する。一例の撮像装置10は、構造物2の状態の判定に用いることが可能な程度の解像度で動画像の撮像を行うことが可能な周知のカメラであってよい。撮像装置10は、構造物2を撮像できる位置に、予め固定的に設置される。撮像装置10と領域決定装置20とは、互いに情報の送受信を行うことができる。一例の撮像装置10は、予め設定されたフレームレート(fps)で構造物2を撮像して、撮像した動画像のデータを領域決定装置20に送信する。 Next, configurations of the imaging device 10 and the region determination device 20 included in the region determination support system 1 will be described. The imaging device 10 images the target structure 2 and acquires the image of the structure 2 as data. An example of the imaging device 10 may be a known camera capable of capturing a moving image with a resolution that can be used to determine the state of the structure 2 . The imaging device 10 is fixedly installed in advance at a position where the structure 2 can be imaged. The imaging device 10 and the region determining device 20 can transmit and receive information to and from each other. The imaging device 10 as an example captures an image of the structure 2 at a preset frame rate (fps) and transmits data of the captured moving image to the area determination device 20 .

領域決定装置20は、機能的には、取得部21と、設定部22と、導出部23と、決定部25とを備えて構成される。取得部21は、画像3を取得する機能部である。取得部21は、構造物2の全体又は一部を撮像した画像3を取得する。一例において、取得部21によって取得される画像3は、画像幅及び画像高さによって規定される矩形の画像領域を有する静止画像である。本実施形態では、取得部21は、撮像装置10によって撮像された動画像を撮像装置10から受信する。取得部21は、受信した動画像に基づいて、構造物2の静止画像を取得する。例えば、取得部21は、構造物2を撮像した動画像を構成する任意の1フレームを取得することによって、静止画像を取得してもよい。この場合、例えば動画像の初期の1フレームが取得されてもよい。また、取得部21は、構造物2を撮像した動画像を時間方向に平均化することによって、静止画像を取得してもよい。動画像を時間方向に平均化した場合、動画像を構成する複数のフレームが平均化された静止画像が生成されるため、画像のノイズが低減され得る。取得部21は、取得した静止画像を設定部22に出力する。 The region determination device 20 is functionally configured to include an acquisition unit 21 , a setting unit 22 , a derivation unit 23 and a determination unit 25 . The acquisition unit 21 is a functional unit that acquires the image 3 . The acquisition unit 21 acquires an image 3 of the whole or part of the structure 2 . In one example, the image 3 acquired by the acquisition unit 21 is a still image having a rectangular image area defined by image width and image height. In this embodiment, the acquisition unit 21 receives a moving image captured by the imaging device 10 from the imaging device 10 . The acquisition unit 21 acquires a still image of the structure 2 based on the received moving image. For example, the acquisition unit 21 may acquire a still image by acquiring any one frame that constitutes a moving image of the structure 2 . In this case, for example, one initial frame of the moving image may be acquired. Further, the acquiring unit 21 may acquire a still image by averaging moving images of the structure 2 in the time direction. When a moving image is averaged in the time direction, a still image is generated by averaging a plurality of frames constituting the moving image, so image noise can be reduced. Acquisition unit 21 outputs the acquired still image to setting unit 22 .

設定部22は、取得部21によって取得された画像3内に、少なくとも構造物2の一部を含んだ複数の候補領域4を設定する機能部である。候補領域4は、動画像に基づく構造物2の変位量計測における計測領域の候補となり得る領域である。本実施形態の設定部22は、構造物2を撮像した画像3を取得部21から取得する。設定部22は、取得した画像3内に複数の候補領域4を設定する。例えば、設定部22は、BING(Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation)などの物体領域検出の手法を利用して、画像3内において何らかの物体が存在すると認識され得る領域を候補領域4として検出してもよい。また、設定部22は、構造物、構造要素等に特化した機械学習用の画像群を用いて構築された認識モデルを利用して、画像3内において物体が存在すると認識され得る領域を候補領域4として検出してもよい。さらに、設定部22は、画像3内に複数の点をランダムな位置に生成して、それらの点を中心とした、指定された大きさの領域を候補領域4として設定してもよい。 The setting unit 22 is a functional unit that sets a plurality of candidate regions 4 including at least part of the structure 2 in the image 3 acquired by the acquisition unit 21 . The candidate area 4 is an area that can be a candidate for the measurement area in displacement measurement of the structure 2 based on the moving image. The setting unit 22 of the present embodiment acquires the image 3 of the structure 2 from the acquisition unit 21 . The setting unit 22 sets a plurality of candidate regions 4 within the acquired image 3 . For example, the setting unit 22 may detect, as the candidate area 4, an area in the image 3 in which an object may be recognized by using an object area detection method such as BING (Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation). good. In addition, the setting unit 22 uses a recognition model constructed using a group of images for machine learning specialized for structures, structural elements, etc., to identify areas in the image 3 where an object can be recognized as a candidate. It may be detected as region 4. Furthermore, the setting unit 22 may generate a plurality of points at random positions in the image 3 and set an area of a specified size centering on these points as the candidate area 4 .

設定部22によって設定される候補領域4は、画像幅の方向に沿った幅、及び、画像高さの方向に沿った高さ、を有する矩形状をなしていてよい。候補領域4は、中心座標と、幅と、高さとを含むデータによって特定可能となっている。それぞれの候補領域4には、領域同士を識別するための領域インデックスが付与されてもよい。図2には、設定部22によって設定された候補領域4が、バウンディングボックスとして画像3内に示されている。一例においては、バウンディングボックスが重畳された画像3がモニタ等に出力されてもよい。この場合、ユーザによって画像3内に設定された候補領域4の位置等が確認され得る。このとき、画像3内に構造物を含まないバウンディングボックスが設定されている場合には、ユーザの操作によって当該バウンディングボックスが示す候補領域が削除されてもよい。 The candidate area 4 set by the setting unit 22 may have a rectangular shape with a width along the image width direction and a height along the image height direction. The candidate area 4 can be specified by data including center coordinates, width, and height. Each candidate region 4 may be given a region index for distinguishing between regions. In FIG. 2, the candidate area 4 set by the setting unit 22 is shown in the image 3 as a bounding box. In one example, the image 3 on which the bounding box is superimposed may be output to a monitor or the like. In this case, the position and the like of the candidate area 4 set in the image 3 by the user can be confirmed. At this time, if a bounding box that does not contain any structure is set in the image 3, the candidate area indicated by the bounding box may be deleted by the user's operation.

導出部23は、設定部22によって設定された複数の候補領域4のそれぞれについて、画像3内における相対的な位置ずれの検出のし易さを示す指標を導出する機能部である。以下の説明においては、当該指標を変位判定容易度という。なお、変位とは、振動等によって生じる構造物2の部分的な位置ずれ(変動)である。変位は、画像3のフレーム内における構造物の部分的な位置ずれとして検出され得る。振動等によって部分的に位置ずれが生じている構造物2の動画像では、異なるフレーム間において、構造物2の同じ部分に設定された領域の位置同士にずれが生じ得る。そのため、この位置ずれの検出に基づいて、構造物2の変位を計測(推定)できる。すなわち、画像3内における位置ずれの検出のし易さは、動画像における構造物2の変位の計測のし易さを示す指標となり得る。 The derivation unit 23 is a functional unit that derives an index indicating the ease of detection of relative displacement in the image 3 for each of the plurality of candidate regions 4 set by the setting unit 22 . In the following description, the index is called a displacement determination easiness degree. It should be noted that the displacement is a partial displacement (fluctuation) of the structure 2 caused by vibration or the like. A displacement can be detected as a partial misalignment of the structure within the frame of the image 3 . In the moving image of the structure 2 in which the positions are partially displaced due to vibration or the like, the positions of the regions set in the same part of the structure 2 may be displaced between different frames. Therefore, the displacement of the structure 2 can be measured (estimated) based on the detection of this positional deviation. That is, the easiness of detecting the positional deviation in the image 3 can be an index indicating the easiness of measuring the displacement of the structure 2 in the moving image.

図3は、導出部23による処理の一例を示すフローチャートである。図3では、設定部22によって設定された一の候補領域4についての処理が示されている。また、図4,図5及び図6は、図3のフローチャートを説明するための図である。図4は、拡張されたそれぞれの候補領域について生成された自己相関関数が理想的な自己相関関数と比較される処理を模式的に示している。図5は、候補領域が拡張される様子を模式的に示している。図6は、候補領域の大きさ(w,h)と変位判定容易度ζとの関係に基づいて候補領域の評価を行なう処理を説明するための図である。図6では、候補領域の大きさ(w,h)と変位判定容易度ζとの関係を模式的に示すグラフが示されている。 FIG. 3 is a flowchart showing an example of processing by the derivation unit 23. As shown in FIG. FIG. 3 shows processing for one candidate area 4 set by the setting unit 22 . 4, 5 and 6 are diagrams for explaining the flow chart of FIG. FIG. 4 schematically illustrates the process by which the autocorrelation function generated for each extended candidate region is compared with the ideal autocorrelation function. FIG. 5 schematically shows how the candidate area is expanded. FIG. 6 is a diagram for explaining the process of evaluating a candidate area based on the relationship between the size (w, h) of the candidate area and the degree of ease of displacement determination ζ. FIG. 6 shows a graph schematically showing the relationship between the size (w, h) of the candidate region and the degree of ease of displacement determination ζ.

一例の処理において、導出部23は、設定部22によって画像3内に設定された候補領域4A内の画像の自己相関関数I(w,h)を算出する(ステップS11)。なお、wは候補領域の幅を意味し、hは候補領域の高さを意味する。例えば、自己相関関数は、いわゆる位相限定相関関数であってよい。一例では、導出部23は、候補領域内の画像の位相成分を抽出し、抽出した位相成分の自己相関関数(パワースペクトル)を算出する。なお、自己相関関数は、同じ位相画像同士を幅方向及び高さ方向に互いにずらして算出される2次元自己相関関数である(図4参照)。図4の自己相関関数では、幅方向(w)及び高さ方向(h)のずれ量に対する位相画像同士の相関の大きさがプロットされている。幅方向(w)及び高さ方向(h)のずれ量がゼロである中央付近において、位相画像同士の相関が最も高くなっている。 In one example of processing, the derivation unit 23 calculates the autocorrelation function I(w, h) of the image within the candidate region 4A set within the image 3 by the setting unit 22 (step S11). Note that w means the width of the candidate area, and h means the height of the candidate area. For example, the autocorrelation function may be a so-called phase-only correlation function. In one example, the derivation unit 23 extracts the phase component of the image within the candidate region and calculates the autocorrelation function (power spectrum) of the extracted phase component. Note that the autocorrelation function is a two-dimensional autocorrelation function calculated by mutually shifting the same phase images in the width direction and the height direction (see FIG. 4). In the autocorrelation function of FIG. 4, the degree of correlation between phase images is plotted against the amount of shift in the width direction (w) and height direction (h). The correlation between the phase images is highest near the center where the amount of displacement in the width direction (w) and height direction (h) is zero.

続いて、導出部23は、変位判定容易度ζを算出する(ステップS12)。一例において、変位判定容易度ζは、自己相関関数の理論値、すなわち理想的な自己相関関数をIidealとした場合、フロベニウスノルムを用いて、以下の式で表される。
ζ=||I(w,h)-Iideal||
Subsequently, the deriving unit 23 calculates the degree of ease of displacement determination ζ (step S12). In one example, the displacement determination easiness ζ is expressed by the following equation using the Frobenius norm, where I ideal is the theoretical value of the autocorrelation function, that is, the ideal autocorrelation function.
ζ i =||I(w,h)−I ideal || F

すなわち、一例における変位判定容易度ζは、算出された自己相関関数I(w,h)と理想的な自己相関関数Iidealとの誤差の大きさとして示され得る。そのため、算出された自己相関関数I(w,h)が理想的な自己相関関数Iidealに近く、互いの誤差が小さいときには、変位の検出がし易く、変位判定容易度ζが小さくなる。なお、自己相関関数の理論値Iidealは、例えばsinc関数であってよい。例えば、自己相関関数の理論値Iidealは、変位判定容易度ζの算出対象である候補領域の大きさ(w,h)に応じて生成される。このような自己相関関数の理論値Iidealでは、幅方向(w)及び高さ方向(h)のずれ量がゼロである中央付近のみに相関のピークがあり、幅方向(w)及び高さ方向(h)のずれ量が大きい周辺では相関の変動が少なく滑らかになっている。 That is, the displacement determination easiness ζ in one example can be indicated as the magnitude of the error between the calculated autocorrelation function I(w,h) and the ideal autocorrelation function Iideal . Therefore, when the calculated autocorrelation function I(w,h) is close to the ideal autocorrelation function I ideal and the mutual error is small, the displacement is easy to detect, and the displacement determination easiness ζ becomes small. Note that the theoretical value I ideal of the autocorrelation function may be, for example, a sinc function. For example, the theoretical value I ideal of the autocorrelation function is generated according to the size (w, h) of the candidate region for which the degree of ease of displacement determination ζ is to be calculated. With such a theoretical value I ideal of the autocorrelation function, there is a correlation peak only near the center where the displacement in the width direction (w) and height direction (h) is zero, and the width direction (w) and height Correlation fluctuates less and is smoother in the periphery where the amount of deviation in the direction (h) is large.

続いて、導出部23は、候補領域4Aを拡張する(ステップS13)。例えば、導出部23は、候補領域4Aを決めているバウンディングボックスの大きさ(幅及び高さ)を所定の大きさだけ拡張する。図5は、候補領域が拡張される様子を模式的に示す図である。図5では、設定部22で設定された候補領域4Aが実線で示され、この候補領域4Aが拡張された候補領域4B,4Cのイメージが、破線及び一点鎖線によってそれぞれ示されている。なお、一点鎖線で示される候補領域4Cは、破線で示される候補領域4Bがさらに拡張された候補領域の例である。図5に示すように、元々の候補領域4Aと、拡張された候補領域4B,4Cとでは、中心位置が共通しており、幅及び高さのみが異なっている。 Subsequently, the derivation unit 23 expands the candidate area 4A (step S13). For example, the derivation unit 23 expands the size (width and height) of the bounding box that determines the candidate area 4A by a predetermined size. FIG. 5 is a diagram schematically showing how the candidate area is extended. In FIG. 5, the candidate area 4A set by the setting unit 22 is indicated by a solid line, and images of the candidate areas 4B and 4C obtained by expanding the candidate area 4A are indicated by a broken line and a dashed line, respectively. A candidate area 4C indicated by a dashed line is an example of a candidate area obtained by further expanding the candidate area 4B indicated by a dashed line. As shown in FIG. 5, the original candidate area 4A and the expanded candidate areas 4B and 4C have the same center position and differ only in width and height.

続いて、導出部23は、拡張された候補領域4の大きさが予め設定された基準値を超えたか否かを判定する(ステップS14)。ステップS14において基準値を超えていないと判定された場合、ステップS13によって候補領域4の大きさが基準値を超えるまで、導出部23はステップS11以降の処理を繰り返す。本実施形態において、領域決定装置20は、構造物2の異常検出のための変位計測に利用される計測領域を決定する。構造物2の変位計測を行なう場合、計測領域の大きさが小さいと、着目する領域を細かく設定することができるので、構造物の細かい部分の変動を捉えることができる。一方、計測領域の大きさが大きい場合、自己相関関数の幅w及び高さhの目盛幅が細かくなるため、相関のピークの位置(変動の大きさ)を細かい数値で計測することができる。本実施形態の導出部23では、候補領域4の大きさに所定の基準値を定め、基準値の範囲内で候補領域4を拡張しながら変位判定容易度ζを算出している。このように基準値を設けることによって、大き過ぎず、且つ小さ過ぎない適切な計測領域が生成され得る。 Subsequently, the derivation unit 23 determines whether or not the size of the expanded candidate region 4 exceeds a preset reference value (step S14). If it is determined in step S14 that the size of the candidate region 4 does not exceed the reference value, the derivation unit 23 repeats the processing from step S11 until the size of the candidate region 4 exceeds the reference value in step S13. In this embodiment, the area determination device 20 determines a measurement area used for displacement measurement for detecting anomalies in the structure 2 . When measuring the displacement of the structure 2, if the size of the measurement area is small, the area of interest can be finely set, so that variations in fine portions of the structure can be captured. On the other hand, when the size of the measurement region is large, the scale width of the width w and height h of the autocorrelation function becomes fine, so the position of the correlation peak (magnitude of variation) can be measured with fine numerical values. The derivation unit 23 of the present embodiment determines a predetermined reference value for the size of the candidate region 4, and calculates the displacement determination easiness degree ζ while expanding the candidate region 4 within the range of the reference value. By providing a reference value in this way, a suitable measurement area that is neither too large nor too small can be generated.

基準値は、例えば幅及び高さについてそれぞれ設定されていてもよい。その場合、候補領域の幅及び高さのいずれか一方の大きさが基準値を超えたときに、候補領域の大きさが基準値を超えたと判定してもよい。また、候補領域の幅及び高さの両方が基準値を超えたときに、候補領域の大きさが基準値を超えたと判定してもよい。後者の場合、幅及び高さの一方のみが基準値を超えたときには、次のステップS13において幅及び高さの両方を拡張してもよいし、幅及び高さの他方のみを拡張してもよい。 Reference values may be set for the width and height, for example. In that case, it may be determined that the size of the candidate area exceeds the reference value when either one of the width and height of the candidate area exceeds the reference value. Alternatively, it may be determined that the size of the candidate area exceeds the reference value when both the width and height of the candidate area exceed the reference value. In the latter case, when only one of the width and height exceeds the reference value, both the width and height may be expanded in the next step S13, or only the other of the width and height may be expanded. good.

ステップS14において、拡張された候補領域4の大きさが基準値を超えたと判定された場合、導出部23は、ステップS13によって生成された大きさの異なる候補領域のうち、変位判定容易度ζの評価が高いものを計測領域の候補として記憶する(ステップS15)。上述のようにフロベニウスノルムを用いて変位判定容易度ζを算出した場合、図6に示すように、変位量計測に適した高評価の変位判定容易度ζは極小値をとる。そこで、変位判定容易度ζを最小にする幅w及び高さhを候補領域の中心位置に紐付けて、計測領域の候補として記憶する。別の側面から見た場合、ステップS11からステップS15までの処理は、変位判定容易度ζの評価が最も高くなるように、候補領域4の大きさを決定する処理ともいえる。一例においては、ステップS11からステップS14の処理が繰り返されることで算出された複数の変位判定容易度ζに対して、以下の関数を用いることで変位判定容易度ζの評価が最も高い候補領域に係る幅w及び高さhを導出してもよい。
,h=argminζ(w,h)
If it is determined in step S14 that the size of the extended candidate region 4 exceeds the reference value, the deriving unit 23 selects the candidate regions having different sizes generated in step S13, and determines the degree of ease of displacement determination ζ. Those with high evaluations are stored as measurement area candidates (step S15). When the displacement determination easiness .zeta. is calculated using the Frobenius norm as described above, as shown in FIG. 6, the displacement determination easiness .zeta., which is highly evaluated and suitable for displacement measurement, takes a minimal value. Therefore, the width w i and the height h i that minimize the displacement determination easiness ζ are associated with the center positions of the candidate regions and stored as measurement region candidates. Viewed from another aspect, the processing from step S11 to step S15 can also be said to be processing for determining the size of the candidate region 4 so as to maximize the evaluation of the degree of ease of displacement determination ζ. In one example, for a plurality of displacement determination easiness degrees ζ calculated by repeating the processing from step S11 to step S14, the following function is used to select a candidate region with the highest evaluation of the displacement determination easiness degree ζ. Such widths w i and heights h i may be derived.
w i , hi = argmin ζ i (w, h)

導出部23は、設定部22によって設定された複数の候補領域4の全てについて、ステップS11からステップS15までの処理を行い、それぞれ計測領域の候補を導出する。計測領域の候補に関する情報は、例えばテーブルとして記憶されてもよい。図7は、導出部23によって導出されるデータの一例を示す図である。複数の候補領域4は、それぞれの領域インデックスiによって識別可能に記憶されている。それぞれの領域インデックスiには、候補領域4に関する情報として、中心位置の情報(x、y)、大きさ(幅w、高さh)、および変位判定容易度ζが互いに紐付けられて記憶されている。中心位置は、例えばフレーム内の画素に基づく座標であってよく、幅方向がx座標、高さ方向がy座標として示されてよい。また、大きさ(幅w、高さh)は、候補領域の画素数に基づいて決定されてよい。 The derivation unit 23 performs the processing from step S11 to step S15 for all of the plurality of candidate regions 4 set by the setting unit 22, and derives measurement region candidates. Information about candidates for measurement regions may be stored as a table, for example. FIG. 7 is a diagram showing an example of data derived by the derivation unit 23. As shown in FIG. A plurality of candidate areas 4 are stored so as to be identifiable by respective area indexes i. In each region index i, information about the candidate region 4 (x, y), size (width w, height h), and displacement determination easiness ζ are linked to each other and stored. ing. The center position may be, for example, coordinates based on pixels in the frame, and may be indicated as the x-coordinate in the width direction and the y-coordinate in the height direction. Also, the size (width w, height h) may be determined based on the number of pixels of the candidate area.

決定部25は、導出部23によって導出された変位判定容易度ζに基づいて、ユーザに提示する計測領域を決定する機能部である。上述のように、一例においては、導出部23によって計測領域の候補がテーブルとして記憶されている。決定部25は、変位判定容易度ζの評価に基づいて、テーブルから計測領域の候補を抽出する。例えば、変位判定容易度ζの評価が高い順に、すなわち、変位判定容易度ζの値が小さい順に、所定の数の候補を提示してもよい。ユーザは、決定された計測領域の候補を確認し、実際の計測領域とするか否かを決定してもよい。 The determination unit 25 is a functional unit that determines the measurement region to be presented to the user based on the displacement determination easiness ζ derived by the derivation unit 23 . As described above, in one example, the derivation unit 23 stores measurement region candidates as a table. The determination unit 25 extracts measurement region candidates from the table based on the evaluation of the displacement determination easiness degree ζ. For example, a predetermined number of candidates may be presented in descending order of evaluation of the degree of ease of displacement determination ζ, that is, in order of decreasing value of the degree of ease of displacement determination ζ. The user may check the determined measurement area candidates and decide whether or not to use them as actual measurement areas.

続いて、図8を参照して、領域決定装置20で実行される処理の一例について説明する。まず、撮像装置10によって、状態の判定対象の構造物2が撮像されて、動画像が取得される。一例においては、状態を判定する箇所全てが写るように構造物2の全体が撮像される。撮像された動画像は、撮像装置10から領域決定装置20に送信される。領域決定装置20では、動画像の情報に基づいて取得部21によって画像情報が取得される(S21)。続いて、設定部22によって、構造物2の画像3内に複数の候補領域4が設定される(S22)。続いて、設定された各候補領域4について、導出部23は計測領域の候補となる最適な候補領域、及び当該候補領域の変位判定容易度ζを導出する(S23)。すなわち、設定された各候補領域4のサイズを変化させながら変位判定容易度ζを算出し、最小の変位判定容易度ζが得られたときの候補領域4を計測領域の候補として、変位判定容易度ζと共に導出する。続いて、決定部25によって、変位判定容易度ζの評価が高い順に所定数の候補領域4が計測領域として決定される(S24)。そして、決定された複数の計測領域それぞれについての位置(x,y)、大きさ(w,h)、変位判定容易度ζが出力される(S25)。このように計測領域が決定された後は、撮像装置10によって撮像された動画像に基づいて、位相限定相関法等の従来の技術によってサブピクセル単位での計測領域の変位を検出して、構造物2の複数の箇所についての振動を検出することができる。 Next, an example of processing executed by the area determination device 20 will be described with reference to FIG. First, the imaging device 10 captures an image of the structure 2 whose state is to be determined to obtain a moving image. In one example, the entire structure 2 is imaged so that all locations for determining the state are captured. The captured moving image is transmitted from the imaging device 10 to the area determination device 20 . In the area determination device 20, the image information is acquired by the acquisition unit 21 based on the information of the moving image (S21). Subsequently, a plurality of candidate regions 4 are set in the image 3 of the structure 2 by the setting unit 22 (S22). Subsequently, for each candidate region 4 that has been set, the derivation unit 23 derives the optimum candidate region that is a candidate for the measurement region and the degree of ease of displacement determination ζ of the candidate region (S23). That is, while changing the size of each set candidate region 4, the displacement determination easiness degree ζ is calculated, and the candidate region 4 when the minimum displacement determination easiness degree ζ is obtained is used as a candidate for the measurement region. is derived together with the degree ζ. Subsequently, the determination unit 25 determines a predetermined number of candidate regions 4 as measurement regions in descending order of evaluation of the degree of ease of displacement determination ζ (S24). Then, the position (x, y), the size (w, h), and the degree of ease of displacement determination ζ for each of the plurality of determined measurement regions are output (S25). After the measurement area is determined in this way, based on the moving image captured by the imaging device 10, the displacement of the measurement area is detected in sub-pixel units by a conventional technique such as the phase-only correlation method, and the structure is determined. Vibration can be detected at multiple locations on the object 2 .

上述したように本実施形態では、取得された画像3内に設定された複数の候補領域4のそれぞれについて、変位判定容易度ζが導出される。この変位判定容易度ζは、動画像を構成する時間軸の異なるフレーム間では、候補領域4内における構造物2の変位を検出し易いか否かの指標となり得る。変位判定容易度ζに基づいて、構造物2の変位の計測に用いられる計測領域の候補を決定することにより、構造物2の変位の検出に適した計測領域を決定することができる。そのため、計測領域を決定するためにかかる時間を短縮することができる。また、画像3内において計測領域に適した領域を網羅的に探索する方法に比べて、計算量を削減することができる。 As described above, in this embodiment, the displacement determination ease degree ζ is derived for each of the plurality of candidate regions 4 set within the acquired image 3 . This displacement determination easiness degree ζ can be an index of whether or not it is easy to detect the displacement of the structure 2 in the candidate region 4 between frames with different time axes forming the moving image. By determining candidates for the measurement region used for measuring the displacement of the structure 2 based on the degree of ease of displacement determination ζ, it is possible to determine a measurement region suitable for detecting the displacement of the structure 2 . Therefore, the time required to determine the measurement area can be shortened. In addition, the amount of calculation can be reduced compared to the method of exhaustively searching for an area suitable for the measurement area in the image 3 .

また、変位判定容易度ζは、候補領域4についての自己相関関数I(w,h)に基づいて導出されている。この構成では、フレーム内における候補領域4の位置ずれの検出し易さが適切に反映された指標を容易に生成することができる。 In addition, the displacement determination easiness ζ is derived based on the autocorrelation function I(w, h) for the candidate region 4 . With this configuration, it is possible to easily generate an index that appropriately reflects the ease of detection of the positional deviation of the candidate region 4 within the frame.

また、変位判定容易度ζは、自己相関関数I(w,h)と自己相関のモデル式Iidealとの誤差に基づいて導出される。この構成では、自己相関のモデル式に近い自己相関関数を有する、変位を検出し易い候補領域を計測領域として容易に決定することができる。 Further, the degree of ease of displacement determination ζ is derived based on the error between the autocorrelation function I(w,h) and the autocorrelation model formula I ideal . With this configuration, it is possible to easily determine, as the measurement area, a candidate area that has an autocorrelation function close to the autocorrelation model formula and in which displacement can be easily detected.

導出部23は、候補領域4の大きさを変化させながら、大きさが変化した領域のそれぞれについて、変位判定容易度ζを導出する。この構成では、候補領域4が設定された中心位置(x、y)において、構造物2の変位の検出に適した大きさを有する候補領域4を容易に決定することができる。なお、上記実施形態においては、候補領域の幅及び高さを所定の大きさずつ拡張する例を示したが、候補領域の幅及び高さが所定の大きさずつ縮小されることで候補領域の大きさを変化させてもよい。 While changing the size of the candidate region 4, the deriving unit 23 derives the displacement determination ease degree ζ for each region whose size has changed. With this configuration, it is possible to easily determine the candidate area 4 having a size suitable for detecting the displacement of the structure 2 at the center position (x, y) where the candidate area 4 is set. In the above-described embodiment, an example is shown in which the width and height of the candidate area are expanded by a predetermined amount. The size may vary.

なお、本実施形態では、決定された計測領域についての位置及び大きさと共に、変位判定容易度ζが出力される。このように変位判定容易度ζが出力される構成では、変位判定容易度ζが計測領域の信頼度となり得る。すなわち、決定された複数の計測領域に基づいて構造物2の変位量を検出する場合に、計測領域ごとに算出される変位量がどの程度の信頼度を有しているかの指標として変位判定容易度ζが利用され得る。 In addition, in the present embodiment, along with the determined position and size of the measurement region, the degree of ease of displacement determination ζ is output. In a configuration in which the displacement determination easiness .zeta. is output in this way, the displacement determination easiness .zeta. can be the reliability of the measurement region. That is, when the displacement amount of the structure 2 is detected based on a plurality of determined measurement areas, it is used as an indicator of how reliable the displacement amount calculated for each measurement area is. degree ζ can be utilized.

なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック(構成部)は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した1つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した2つ以上の装置を直接的又は間接的に(例えば、有線、無線などを用いて)接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記1つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。 It should be noted that the block diagrams used in the description of the above embodiments show blocks in units of functions. These functional blocks (components) are realized by any combination of at least one of hardware and software. Also, the method of implementing each functional block is not particularly limited. That is, each functional block may be implemented using one device that is physically or logically coupled, or directly or indirectly using two or more devices that are physically or logically separated (e.g. , wired, wireless, etc.) and may be implemented using these multiple devices. A functional block may be implemented by combining software in the one device or the plurality of devices.

機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知(broadcasting)、通知(notifying)、通信(communicating)、転送(forwarding)、構成(configuring)、再構成(reconfiguring)、割り当て(allocating、mapping)、割り振り(assigning)などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック(構成部)は、送信部(transmitting unit)や送信機(transmitter)と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。 Functions include judging, determining, determining, calculating, calculating, processing, deriving, investigating, searching, checking, receiving, transmitting, outputting, accessing, resolving, selecting, choosing, establishing, comparing, assuming, expecting, assuming, Broadcasting, notifying, communicating, forwarding, configuring, reconfiguring, allocating, mapping, assigning, etc. can't For example, a functional block (component) that makes transmission work is called a transmitting unit or a transmitter. In either case, as described above, the implementation method is not particularly limited.

例えば、本開示の一実施の形態における領域決定装置20は、本開示の情報処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図9は、本開示の一実施の形態に係る領域決定装置20のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の領域決定装置20は、物理的には、プロセッサ1001、メモリ1002、ストレージ1003、通信装置1004、入力装置1005、出力装置1006、バス1007などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。 For example, the region determining device 20 according to an embodiment of the present disclosure may function as a computer that performs information processing of the present disclosure. FIG. 9 is a diagram showing an example of a hardware configuration of the area determining device 20 according to an embodiment of the present disclosure. The area determination device 20 described above may be physically configured as a computer device including a processor 1001, a memory 1002, a storage 1003, a communication device 1004, an input device 1005, an output device 1006, a bus 1007, and the like.

なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。領域決定装置20のハードウェア構成は、図に示した各装置を1つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。 Note that in the following description, the term "apparatus" can be read as a circuit, device, unit, or the like. The hardware configuration of the area determination device 20 may be configured to include one or more of each device shown in the figure, or may be configured without some of the devices.

領域決定装置20における各機能は、プロセッサ1001、メモリ1002などのハードウェア上に所定のソフトウェア(プログラム)を読み込ませることによって、プロセッサ1001が演算を行い、通信装置1004による通信を制御したり、メモリ1002及びストレージ1003におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。 Each function of the area determining device 20 is performed by causing the processor 1001 to perform calculations, controlling communication by the communication device 1004, and controlling the It is realized by controlling at least one of data reading and writing in 1002 and storage 1003 .

プロセッサ1001は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ1001は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置(CPU:Central Processing Unit)によって構成されてもよい。例えば、上述の領域決定装置20は、プロセッサ1001によって実現されてもよい。 The processor 1001, for example, operates an operating system to control the entire computer. The processor 1001 may be configured by a central processing unit (CPU) including an interface with peripheral devices, a control device, an arithmetic device, registers, and the like. For example, the region determination device 20 described above may be implemented by the processor 1001 .

また、プロセッサ1001は、プログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ1003及び通信装置1004の少なくとも一方からメモリ1002に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、領域決定装置20は、メモリ1002に格納され、プロセッサ1001において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、1つのプロセッサ1001によって実行される旨を説明してきたが、2以上のプロセッサ1001により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ1001は、1以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。 The processor 1001 also reads programs (program codes), software modules, data, etc. from at least one of the storage 1003 and the communication device 1004 to the memory 1002, and executes various processes according to these. As the program, a program that causes a computer to execute at least part of the operations described in the above embodiments is used. For example, the region determining device 20 may be implemented by a control program stored in the memory 1002 and running on the processor 1001 . Although it has been explained that the above-described various processes are executed by one processor 1001, they may be executed simultaneously or sequentially by two or more processors 1001. FIG. Processor 1001 may be implemented by one or more chips. Note that the program may be transmitted from a network via an electric communication line.

メモリ1002は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ROM(Read Only Memory)、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)、RAM(Random Access Memory)などの少なくとも1つによって構成されてもよい。メモリ1002は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ(主記憶装置)などと呼ばれてもよい。メモリ1002は、本開示の一実施の形態に係る情報処理を実施するために実行可能なプログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。 The memory 1002 is a computer-readable recording medium, and is composed of at least one of, for example, ROM (Read Only Memory), EPROM (Erasable Programmable ROM), EEPROM (Electrically Erasable Programmable ROM), and RAM (Random Access Memory). may be The memory 1002 may also be called a register, cache, main memory (main storage device), or the like. The memory 1002 can store executable programs (program code), software modules, etc. for performing information processing according to an embodiment of the present disclosure.

ストレージ1003は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、CD-ROM(Compact Disc ROM)などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Blu-ray(登録商標)ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー(登録商標)ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも1つによって構成されてもよい。ストレージ1003は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。領域決定装置20が備える記憶媒体は、例えば、メモリ1002及びストレージ1003の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。 The storage 1003 is a computer-readable recording medium, for example, an optical disc such as a CD-ROM (Compact Disc ROM), a hard disk drive, a flexible disc, a magneto-optical disc (for example, a compact disc, a digital versatile disc, a Blu-ray disk), smart card, flash memory (eg, card, stick, key drive), floppy disk, magnetic strip, and/or the like. Storage 1003 may also be called an auxiliary storage device. The storage medium included in the area determination device 20 may be, for example, a database including at least one of the memory 1002 and the storage 1003, a server, or other suitable medium.

通信装置1004は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア(送受信デバイス)であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。 The communication device 1004 is hardware (transmitting/receiving device) for communicating between computers via at least one of a wired network and a wireless network, and is also called a network device, a network controller, a network card, a communication module, or the like.

入力装置1005は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス(例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど)である。出力装置1006は、外部への出力を実施する出力デバイス(例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど)である。なお、入力装置1005及び出力装置1006は、一体となった構成(例えば、タッチパネル)であってもよい。 The input device 1005 is an input device (for example, keyboard, mouse, microphone, switch, button, sensor, etc.) that receives input from the outside. The output device 1006 is an output device (eg, display, speaker, LED lamp, etc.) that outputs to the outside. Note that the input device 1005 and the output device 1006 may be integrated (for example, a touch panel).

また、プロセッサ1001、メモリ1002などの各装置は、情報を通信するためのバス1007によって接続される。バス1007は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。 Devices such as the processor 1001 and the memory 1002 are connected by a bus 1007 for communicating information. The bus 1007 may be configured using a single bus, or may be configured using different buses between devices.

また、領域決定装置20は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP:Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、PLD(Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ1001は、これらのハードウェアの少なくとも1つを用いて実装されてもよい。 Further, the area determination device 20 includes hardware such as a microprocessor, a digital signal processor (DSP), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), a PLD (Programmable Logic Device), and an FPGA (Field Programmable Gate Array). , and part or all of each functional block may be implemented by the hardware. For example, processor 1001 may be implemented using at least one of these pieces of hardware.

本開示において説明した各態様/実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。 The processing procedures, sequences, flowcharts, etc. of each aspect/embodiment described in this disclosure may be rearranged as long as there is no contradiction. For example, the methods described in this disclosure present elements of the various steps using a sample order, and are not limited to the specific order presented.

入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。 Input/output information and the like may be stored in a specific location (for example, memory), or may be managed using a management table. Input/output information and the like can be overwritten, updated, or appended. The output information and the like may be deleted. The entered information and the like may be transmitted to another device.

判定は、1ビットで表される値(0か1か)によって行われてもよいし、真偽値(Boolean:true又はfalse)によって行われてもよいし、数値の比較(例えば、所定の値との比較)によって行われてもよい。 The determination may be made by a value represented by one bit (0 or 1), by a true/false value (Boolean: true or false), or by numerical comparison (for example, a predetermined value).

本開示において説明した各態様/実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知(例えば、「Xであること」の通知)は、明示的に行うものに限られず、暗黙的(例えば、当該所定の情報の通知を行わない)ことによって行われてもよい。 Each aspect/embodiment described in the present disclosure may be used alone, may be used in combination, or may be used by switching according to execution. In addition, the notification of predetermined information (for example, notification of “being X”) is not limited to being performed explicitly, but may be performed implicitly (for example, not notifying the predetermined information). good too.

以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。 Although the present disclosure has been described in detail above, it should be apparent to those skilled in the art that the present disclosure is not limited to the embodiments described in this disclosure. The present disclosure can be practiced with modifications and variations without departing from the spirit and scope of the present disclosure as defined by the claims. Accordingly, the description of the present disclosure is for illustrative purposes and is not meant to be limiting in any way.

ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。 Software, whether referred to as software, firmware, middleware, microcode, hardware description language or otherwise, includes instructions, instruction sets, code, code segments, program code, programs, subprograms, and software modules. , applications, software applications, software packages, routines, subroutines, objects, executables, threads of execution, procedures, functions, and the like.

また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術(同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線(DSL:Digital Subscriber Line)など)及び無線技術(赤外線、マイクロ波など)の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。 Software, instructions, information, etc. may also be sent and received over a transmission medium. For example, the software uses wired technology (coaxial cable, fiber optic cable, twisted pair, Digital Subscriber Line (DSL), etc.) and/or wireless technology (infrared, microwave, etc.) to create websites, Wired and/or wireless technologies are included within the definition of transmission medium when sent from a server or other remote source.

本開示において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。 As used in this disclosure, the terms "system" and "network" are used interchangeably.

また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。 In addition, the information, parameters, etc. described in the present disclosure may be expressed using absolute values, may be expressed using relative values from a predetermined value, or may be expressed using other corresponding information. may be represented.

サーバ及びクライアントの少なくとも一方は、送信装置、受信装置、通信装置などと呼ばれてもよい。なお、サーバ及びクライアントの少なくとも一方は、移動体に搭載されたデバイス、移動体自体などであってもよい。当該移動体は、乗り物(例えば、車、飛行機など)であってもよいし、無人で動く移動体(例えば、ドローン、自動運転車など)であってもよいし、ロボット(有人型又は無人型)であってもよい。なお、サーバ及びクライアントの少なくとも一方は、必ずしも通信動作時に移動しない装置も含む。例えば、サーバ及びクライアントの少なくとも一方は、センサなどのIoT(Internet of Things)機器であってもよい。 Servers and/or clients may also be referred to as transmitters, receivers, communication devices, and/or the like. At least one of the server and the client may be a device mounted on a mobile object, the mobile object itself, or the like. The mobile object may be a vehicle (e.g., car, airplane, etc.), an unmanned mobile object (e.g., drone, self-driving car, etc.), or a robot (manned or unmanned ). At least one of the server and the client includes devices that do not necessarily move during communication operations. For example, at least one of the server and client may be an IoT (Internet of Things) device such as a sensor.

また、本開示におけるサーバは、クライアント端末で読み替えてもよい。例えば、サーバ及びクライアント端末間の通信を、複数のユーザ端末間の通信(例えば、D2D(Device-to-Device)、V2X(Vehicle-to-Everything)などと呼ばれてもよい)に置き換えた構成について、本開示の各態様/実施形態を適用してもよい。この場合、上述のサーバが有する機能をクライアント端末が有する構成としてもよい。 Also, the server in the present disclosure may be read as a client terminal. For example, a configuration in which communication between a server and a client terminal is replaced with communication between a plurality of user terminals (for example, D2D (Device-to-Device), V2X (Vehicle-to-Everything), etc.) Each aspect/embodiment of the present disclosure may be applied to. In this case, the client terminal may have the functions of the server described above.

同様に、本開示におけるクライアント端末は、サーバで読み替えてもよい。この場合、上述のクライアント端末が有する機能をサーバが有する構成としてもよい。 Similarly, the client terminal in the present disclosure may be read as a server. In this case, the server may have the functions that the client terminal described above has.

本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up、search、inquiry)(例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索)、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)(例えば、情報を受信すること)、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)(例えば、メモリ中のデータにアクセスすること)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断(決定)」は、「想定する(assuming)」、「期待する(expecting)」、「みなす(considering)」などで読み替えられてもよい。 As used in this disclosure, the terms "determining" and "determining" may encompass a wide variety of actions. "Judgement", "determining" are, for example, judging, calculating, computing, processing, deriving, investigating, looking up, searching, inquiring (eg, lookup in a table, database, or other data structure), ascertaining as "judged" or "determined", and the like. Also, "judgment" and "determination" are used for receiving (e.g., receiving information), transmitting (e.g., transmitting information), input, output, access (accessing) (for example, accessing data in memory) may include deeming that a "judgment" or "decision" has been made. In addition, "judgment" and "decision" are considered to be "judgment" and "decision" by resolving, selecting, choosing, establishing, comparing, etc. can contain. In other words, "judgment" and "decision" may include considering that some action is "judgment" and "decision". Also, "judgment (decision)" may be read as "assuming", "expecting", "considering", or the like.

「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、2又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された2つの要素間に1又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、2つの要素は、1又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光(可視及び不可視の両方)領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。 The terms "connected", "coupled", or any variation thereof, mean any direct or indirect connection or coupling between two or more elements, It can include the presence of one or more intermediate elements between two elements being "connected" or "coupled." Couplings or connections between elements may be physical, logical, or a combination thereof. For example, "connection" may be read as "access". As used in this disclosure, two elements are defined using at least one of one or more wires, cables, and printed electrical connections and, as some non-limiting and non-exhaustive examples, in the radio frequency domain. , electromagnetic energy having wavelengths in the microwave and optical (both visible and invisible) regions, and the like.

本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。 As used in this disclosure, the phrase "based on" does not mean "based only on," unless expressly specified otherwise. In other words, the phrase "based on" means both "based only on" and "based at least on."

本開示において使用する「第1の」、「第2の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定しない。これらの呼称は、2つ以上の要素間を区別する便利な方法として本開示において使用され得る。したがって、第1及び第2の要素への参照は、2つの要素のみが採用され得ること、又は何らかの形で第1の要素が第2の要素に先行しなければならないことを意味しない。 Any reference to elements using the "first," "second," etc. designations used in this disclosure does not generally limit the quantity or order of those elements. These designations may be used in this disclosure as a convenient method of distinguishing between two or more elements. Thus, reference to a first and second element does not imply that only two elements can be employed or that the first element must precede the second element in any way.

本開示において、「含む(include)」、「含んでいる(including)」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は(or)」は、排他的論理和ではないことが意図される。 Where "include," "including," and variations thereof are used in this disclosure, these terms are inclusive, as is the term "comprising." is intended. Furthermore, the term "or" as used in this disclosure is not intended to be an exclusive OR.

本開示において、例えば、英語でのa, an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。 In this disclosure, where articles have been added by translation, such as a, an, and the in English, the disclosure may include the plural nouns following these articles.

本開示において、「AとBが異なる」という用語は、「AとBが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「AとBがそれぞれCと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。 In the present disclosure, the term "A and B are different" may mean "A and B are different from each other." The term may also mean that "A and B are different from C". Terms such as "separate," "coupled," etc. may also be interpreted in the same manner as "different."

10…撮像装置、20…領域決定装置、21…取得部、22…設定部、23…導出部、25…決定部、1001…プロセッサ、1002…メモリ、1003…ストレージ、1004…通信装置、1005…入力装置、1006…出力装置、1007…バス。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10... Imaging device 20... Area|region determination apparatus 21... Acquisition part 22... Setting part 23... Derivation part 25... Determination part 1001... Processor 1002... Memory 1003... Storage 1004... Communication apparatus 1005... Input device, 1006... Output device, 1007... Bus.

Claims (4)

構造物を撮像した画像を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記画像内に、少なくとも前記構造物の一部を含んだ複数の候補領域を設定する設定部と、
前記設定部によって設定された前記複数の候補領域のそれぞれについて、前記候補領域に含まれる前記構造物の一部の相対的な位置ずれの検出のし易さを示す指標を導出する導出部と、
前記導出部によって導出された前記指標に基づいて、前記構造物の変位の計測が実行される領域である計測領域の候補を前記複数の候補領域の中から決定する決定部と、を備える、領域決定装置。
an acquisition unit that acquires an image of a structure;
a setting unit that sets a plurality of candidate regions including at least part of the structure in the image acquired by the acquisition unit;
a deriving unit for deriving an index indicating ease of detection of relative displacement of a part of the structure included in each of the candidate regions for each of the plurality of candidate regions set by the setting unit;
a determination unit that determines, from among the plurality of candidate regions, candidates for a measurement region , which is a region in which displacement measurement of the structure is performed, based on the index derived by the derivation unit; Area determination device.
前記指標は、前記画像における前記複数の候補領域のそれぞれについての自己相関関数に基づいて導出される、請求項1に記載の領域決定装置。 2. The region determination device according to claim 1, wherein said index is derived based on an autocorrelation function for each of said plurality of candidate regions in said image. 前記指標は、前記自己相関関数と自己相関のモデル式との誤差に基づいて導出される、請求項2に記載の領域決定装置。 3. The area determination device according to claim 2, wherein said index is derived based on an error between said autocorrelation function and an autocorrelation model formula. 前記導出部は、前記複数の候補領域のそれぞれの大きさを変化させながら、大きさが変化した前記複数の候補領域のそれぞれについて、前記指標を導出する、請求項1~3のいずれか一項に記載の領域決定装置。 4. The deriving unit, while changing the size of each of the plurality of candidate regions, derives the index for each of the plurality of candidate regions whose sizes have changed. The area determination device according to .
JP2019111388A 2019-06-14 2019-06-14 region determination device Active JP7228476B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019111388A JP7228476B2 (en) 2019-06-14 2019-06-14 region determination device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019111388A JP7228476B2 (en) 2019-06-14 2019-06-14 region determination device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020204492A JP2020204492A (en) 2020-12-24
JP7228476B2 true JP7228476B2 (en) 2023-02-24

Family

ID=73838330

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019111388A Active JP7228476B2 (en) 2019-06-14 2019-06-14 region determination device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7228476B2 (en)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000213913A (en) 1999-01-25 2000-08-04 Canon Inc Noncontact three-dimensional displacement measuring device
JP2012112795A (en) 2010-11-25 2012-06-14 Ihi Corp Vibration measurement system, vibration measurement device and vibration measurement method

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018009849A (en) * 2016-07-12 2018-01-18 リコーエレメックス株式会社 Inspection system and inspection method

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000213913A (en) 1999-01-25 2000-08-04 Canon Inc Noncontact three-dimensional displacement measuring device
JP2012112795A (en) 2010-11-25 2012-06-14 Ihi Corp Vibration measurement system, vibration measurement device and vibration measurement method

Also Published As

Publication number Publication date
JP2020204492A (en) 2020-12-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11727578B2 (en) Crowd type classification system, crowd type classification method and storage medium for storing crowd type classification program
JP2014137288A (en) Device and method for monitoring surroundings of vehicle
US20160292888A1 (en) Image measurement device, and recording medium
JP2019079188A (en) Object detection device
EP3387515B1 (en) Method and system for estimating finger movement with selection of navigation subareas
US20220215582A1 (en) Conversion parameter calculation method, displacement amount calculation method, conversion parameter calculation device, and displacement amount calculation device
US20190178814A1 (en) State assessing device, state assessing method, and storage medium for storing program
JP7228476B2 (en) region determination device
WO2015060932A1 (en) Ghost suppression using hybrid capacitive sensing
JP2019179316A (en) Passage road determination system
JP7245120B2 (en) Structure judgment system
JP7271360B2 (en) State determination system
US11039114B2 (en) Method for determining distance information from images of a spatial region
KR20140103021A (en) Object recognition device
JP6994996B2 (en) Traffic route judgment system
EP4015990A1 (en) Image processing device
JP7365287B2 (en) Structure analysis system
JP7451280B2 (en) Structure determination system
JP2021148622A (en) Structure determination system
WO2024013813A1 (en) Wireless communication system, control device, and control method
WO2023286569A1 (en) Congestion estimating system
JP2019178894A (en) System for evaluating characteristics of structure
WO2023032769A1 (en) Position estimation system and position estimation method
WO2023032507A1 (en) Position estimation system and position estimation method
US20240070596A1 (en) Information processing method, information processing device, and recording medium

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220203

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221004

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20221202

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230207

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230213

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7228476

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150