JP7231036B2

JP7231036B2 - メッシュ構造設備検出装置、メッシュ構造設備検出方法、及びプログラム

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Publication number: JP7231036B2
Application number: JP2021534447A
Authority: JP
Inventors: 泰洋八尾; 仁新垣; 夏菜倉田; 慎吾安藤; 淳嵯峨田
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2019-07-23
Filing date: 2019-07-23
Publication date: 2023-03-01
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Description

本発明は、３次元点群からメッシュ構造設備である鉛直柱に係る点の集合を検出する技術に関連するものである。

３次元点群から鉛直柱に係る点の集合を検出する技術として、例えば、特許文献１に開示された技術がある。特許文献１に開示された技術では、機械学習で学習した識別器を用いることにより、一つ一つの点に物体のクラス（例えば市街地の点群を対象とする場合、建物、電信柱、架線などのクラスがある）を表すラベル付与する。

上記のような手法により、推定ラベルが付与された点群から、例えば、電信柱とラベルが付けられている点群を対象にRandom sample consensus(ＲＡＮＳＡＣ)に代表されるインライア数最大化によるモデルあてはめ手法（非特許文献１参照）により円柱モデルをあてはめ、電信柱を円柱モデルとして抽出することが可能である。特許文献２には、ＲＡＮＳＡＣによる円柱あてはめを実施する技術が開示されている。

特開２０１９－３５２７号公報特開２０１４－１０９５５５号公報

Martin A. Fischler & Robert C. Bolles (June 1981). "Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography". Comm. ACM. 24 (6): 381-395. doi:10.1145/358669.358692

ＲＡＮＳＡＣによる円柱あてはめを実施する従来技術では、対象とする鉛直柱が、円柱や直方体などの幾何モデル化しやすい形状でない場合や、計測ノイズが大きく表面形状が正しく得られていない場合に、円柱あてはめに失敗する可能性がある。

本発明は、幾何モデル化しやすい形状ではないメッシュ構造設備や、計測ノイズが大きく表面形状が正しく得られていないメッシュ構造設備でも、３次元点群から当該メッシュ構造設備を検出することを可能とする技術を提供することを目的とする。

開示の技術によれば、物体の外形を含む空間を表す３次元構造のデータからメッシュ構造設備に対応するデータを検出するメッシュ構造設備検出装置であって、
前記３次元構造のデータを所定の方向に投影し、２次元構造のデータを得る投影部と、
前記２次元構造のデータの密度が所定の閾値以上となる領域に含まれる点を前記メッシュ構造設備に対応する点として検出する検出部と、
前記検出された点を前記空間に存在するメッシュ構造設備ごとにクラスタリングするクラスタリング部と
を備えるメッシュ構造設備検出装置が提供される。

開示の技術によれば、幾何モデル化しやすい形状ではないメッシュ構造設備や、計測ノイズが大きく表面形状が正しく得られていないメッシュ構造設備でも、３次元点群から当該メッシュ構造設備を検出することを可能とする技術が提供される。

本発明の実施の形態に係る鉛直柱モデル化装置の構成例を示す図である。鉛直柱モデル化装置のハードウェア構成例を示す図である。鉛直柱モデル化装置の全体の処理フローを示す図である。水平面密度フィルタリング部の処理フローを示す図である。入力３次元点群の例を示す図である。入力３次元点群の例を水平面に投影した図である。フィルタリング済３次元点群の例を示す図である。鉛直柱抽出部の処理フローを示す図である。円柱平面座標初期値の例を示す図である。円柱モデル導出部の処理フローを示す図である。円柱設置位置の平面座標の例を示す図である。円柱モデルの例を示す図である。変形例における鉛直柱モデル化装置の構成例を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態（本実施の形態）を説明する。以下で説明する実施の形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施の形態は、以下の実施の形態に限られるわけではない。

以下の説明において、座標系は３次元直交座標系であり、特にｘｙ平面が水平面であり、ｚ座標が高さを表す座標系である。例えば平面直角座標系などがこれにあたる。ただし、座標系として３次元直交座標系を使用することは一例であり、３次元直交座標系以外の座標系を使用してもよい。

また、本実施の形態において検出の対象となる物体の３次元点群は当該物体の外観（表面）を表すデータである。また、当該物体は、メッシュ構造設備である。本件発明は、任意の手段により付与されたラベルのうち、所望の設備に対応するラベルが付与された点を対象とする。選択した任意の手段によってはラベルの推定精度が高いとは言えず、ノイズ（所望の設備に対応するラベルと推定されたものの、現実として所望の設備に対応しない点である）を含む場合がある。例えばこのような場合を想定すると、所定の領域内における所定の設備に対応するラベルが付与された点の密度は、ノイズではないと高くなり、ノイズではないと低くなる場合がある。本件発明は、このようにしてノイズを除去し、所望の設備に対応する点を精度良く抽出する。

（装置構成）
図１は、本発明の実施の形態に係る鉛直柱モデル化装置１００の機能構成例を示す図である。図１に示すとおり、本発明の実施の形態に係る鉛直柱モデル化装置１００は、水平面密度フィルタリング部１１０、鉛直柱抽出部１２０、円柱モデル導出部１３０、及び記憶部１４０を有する。なお、記憶部１４０は、鉛直柱モデル化装置１００の外部に備えられ、鉛直柱モデル化装置１００とネットワーク接続されたデータベースサーバであってもよい。

水平面密度フィルタリング部１１０は、投影部１１１、検出部１１２を含む。鉛直柱抽出部１２０は、クラスタリング部１２１を含む。円柱モデル導出部１３０は、中心位置推定部１３１、半径推定部１３２、高さ推定部１３３を含む。記憶部１４０は、ノイズ含鉛直柱３次元点群ＤＢ（データベース）１４１、フィルタリング済点群ＤＢ１４２、円柱平面座標初期値ＤＢ１４３、円柱モデルＤＢ１４４を含む。各部の動作については後述する。

なお、鉛直柱モデル化装置１００は、各種データを入力する入力部、及び、計算結果を装置外部に出力する出力部を更に備えることとしてもよい。また、水平面密度フィルタリング部１１０、鉛直柱抽出部１２０、円柱モデル導出部１３０のそれぞれが出力部を備え、それぞれの計算結果を外部に出力（例えば表示）するように構成されてもよい。

また、鉛直柱モデル化装置１００は、トラス構造等のメッシュ構造設備を検出する装置なので、これをメッシュ構造設備検出装置と称してもよい。

鉛直柱モデル化装置１００は、例えば、コンピュータにプログラムを実行させることにより実現できる。後述する変形例における鉛直柱モデル化装置１００についても同様である。

すなわち、鉛直柱モデル化装置１００は、コンピュータに内蔵されるＣＰＵやメモリ等のハードウェア資源を用いて、鉛直柱モデル化装置１００で実施される処理に対応するプログラムを実行することによって実現することが可能である。

上記プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（可搬メモリ等）に記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記プログラムをインターネットや電子メール等、ネットワークを通して提供することも可能である。

図２は、上記コンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図２のコンピュータは、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１０００、補助記憶装置１００２、メモリ装置１００３、ＣＰＵ１００４、インタフェース装置１００５、表示装置１００６、及び入力装置１００７等を有する。

当該コンピュータでの処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ又はメモリカード等の記録媒体１００１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１００１がドライブ装置１０００にセットされると、プログラムが記録媒体１００１からドライブ装置１０００を介して補助記憶装置１００２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１００１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１００２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。

メモリ装置１００３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１００２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１００４は、メモリ装置１００３に格納されたプログラムに従って、鉛直柱モデル化装置１００に係る機能を実現する。インタフェース装置１００５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられ、ネットワークを介した入力手段及び出力手段として機能する。表示装置１００６はプログラムによるＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。入力装置１００７はキーボード及びマウス、ボタン、又はタッチパネル等で構成され、様々な操作指示を入力させるために用いられる。

（鉛直柱モデル化装置１００の全体動作）
図３は、鉛直柱モデル化装置１００の全体動作を示す処理フローである。Ｓ１００（ステップ１００）において、水平面密度フィルタリング部１１０が、ノイズ含鉛直柱３次元点群１４１から読み出したノイズ含対象物３次元点群に対して、点群を水平面に投影した密度に基づいて閾値処理によりフィルタリングを実施することで、フィルタリング済点群を計算し、フィルタリング済点群をフィルタリング済点群ＤＢ１４２に出力する。本実施の形態では、入力となる３次元点群は、対象である複数の柱状物体及び検出の誤りによるノイズを含む。

Ｓ２００において、鉛直柱抽出部１２０は、Ｓ１００で計算したフィルタリング済点群をフィルタリング済点群ＤＢ１４２から読み出して入力とし、k-Center法を近似的に解くgreedy approximation algorithmにより鉛直柱を抽出し、円柱平面座標初期値を円柱平面座標初期値ＤＢ１４３に出力する。

Ｓ３００において、円柱モデル導出部１３０は、フィルタリング済点群と円柱平面座標初期値をそれぞれフィルタリング済点群ＤＢ１４２と円柱平面座標初期値ＤＢ１４３から読み出して入力とし、最適化計算により円柱設置座標、円柱半径、円柱高さからなる円柱モデルを計算し、円柱モデルＤＢ１４４に出力する。

以下、鉛直柱モデル化装置１００を構成する各部の動作をより詳細に説明する。なお、以下の説明において具体例として示す図では鉛直柱の例として鉄骨柱を図示しているが、これはメッシュ構造設備の一例に過ぎず、本発明の適用範囲は鉄骨柱に限るものではない。また、図では点群の代わりに３次元モデルの模式図を示している。

（水平面密度フィルタリング部１１０の動作）
まず、水平面密度フィルタリング部１１０の動作を図４の処理フローに沿って説明する。

＜Ｓ１０１＞
Ｓ１０１において、水平面密度フィルタリング部１１０は、ノイズ含鉛直柱３次元点群１４１からノイズ含対象物３次元点群を読み出し、入力とする。図５に、入力される３次元点群の一例を示す。

＜Ｓ１０２＞
図４のＳ１０２において、水平面密度フィルタリング部１１０の投影部１１１は、ノイズ含鉛直柱３次元点群をｘｙ平面に投影し、ｘｙ平面上での点密度をそれぞれの位置において計算する。図６に、図５に示した３次元点群をｘｙ平面に投影した例を示す。なお、Ｓ１０１において、ノイズを含まない３次元点群（つまり、鉛直柱であると推定された点のみ）を入力とし、当該３次元点群を対象としてｘｙ平面に投影し、以降の処理を実行してもよい。

密度の計算方法は特定の方法に限定されないが、例えばｘｙ平面を二次元グリッドに分割してそれぞれのグリッドに含まれる点の個数を数え面積で割る方法や、例えばｘｙ平面に投影されたそれぞれの点についてその点からある半径以内に存在する点の数を数えて円の面積で割る方法など、がある。

＜Ｓ１０３＞
図４のＳ１０３において、水平面密度フィルタリング部１１０の検出部１１２は、ｘｙ平面での点密度が閾値ｈ以上である位置（領域）の点のみを残し、それらの点を再び３次元点に戻し、当該３次元点の群をフィルタリング済点群としてフィルタリング済点群ＤＢ１４２に出力する。図７に、フィルタリング済３次元点群の例を示す。図７に示されるように、ノイズが除去されている。

（鉛直柱抽出部１２０の動作）
次に、鉛直柱抽出部１２０の動作を図８の処理フローに沿って説明する。

＜Ｓ２０１＞
Ｓ２０１において、鉛直柱抽出部１２０は、フィルタリング済点群をフィルタリング済点群ＤＢ１４２から読み出して入力とする。下記の手順でk-center問題のgreedy approximation algorithmにより円柱平面座標初期値を導出する。

＜Ｓ２０２＞
Ｓ２０２において、鉛直柱抽出部１２０のクラスタリング部１２１は、フィルタリング済点群をｘｙ平面に投影する。

＜Ｓ２０３＞
Ｓ２０３において、クラスタリング部１２１は、投影したｘｙ平面上の任意の点を一点選択し、円柱平面座標リストである集合Ａに加える。集合Ａの初期値は空である。

＜Ｓ２０４＞
Ｓ２０４において、クラスタリング部１２１は、ｘｙ平面で円柱平面座標リストＡに含まれる点から最も遠い点ｂ（ｂはＡに含まれない点）をｃとして選択する。すなわち、以下の式に従いｃを求める。

例えば、円柱平面座標リストＡにａ１、ａ２、ａ３が含まれていて、リスト外の点としてｂ１、ｂ２があるとする。ｂ１との距離が最小の点がａ１であり、ｂ２との距離が最小の点がａ２であり、ａ１とｂ１との距離が、ａ２とｂ２との距離よりも大きいとすると、上記の式により、ｂ１がｃとして選択される。

なお、選択されたｃから集合Ａへの距離をｄとする。すなわちｄは以下の式で求められる値である。

＜Ｓ２０５＞
Ｓ２０５において、鉛直柱抽出部１２０は、ｄが予め定められた閾値ｅよりも大きいかどうかを判定する。ｄが予め定められた閾値ｅよりも大きい場合はＳ２０６に進み、ｄが予め定められた閾値ｅよりも大きくない場合はＳ２０７に進む。

＜Ｓ２０６＞
Ｓ２０６において、クラスタリング部１２１は、ｃをＡに加え、Ｓ２０４に戻り、Ｓ２０４からの処理を行う。

＜Ｓ２０７＞
Ｓ２０７において、鉛直柱抽出部１２０は、ｘｙ平面座標の集合であるＡを円柱平面座標初期値として円柱平面座標初期値ＤＢ１４３に出力し、処理を終了する。

ｅを予め検出される鉛直柱の断面の長径程度に定めておけば、上記の処理の結果のＡは点群中に含まれる鉛直柱の数だけ、鉛直柱の大まかなｘｙ平面座標を含む集合となる。図９に、円柱平面座標初期値の例を示す。

なお、Ｓ２０２~Ｓ２０７の処理は、フィルタリング済点群を、鉛直柱ごとにクラスタリングする処理に相当する。

（円柱モデル導出部１３０の動作）
次に、円柱モデル導出部１３０の動作を図１０の処理フローに沿って説明する。

＜Ｓ３０１＞
Ｓ３０１において、円柱モデル導出部１３０は、フィルタリング済点群と円柱平面座標初期値のリストＡをそれぞれフィルタリング済点群ＤＢ１４２と円柱平面座標初期値ＤＢ１４３から読み出して入力する。

＜Ｓ３０２＞
Ｓ３０２において、円柱モデル導出部１３０は、リストＡにおける円柱平面座標初期値のそれぞれの要素ａ＿ｉに対して（つまり、クラスタごとに）、ｘｙ平面に投影した距離が閾値ｆ未満であるような３次元点をグルーピングする。この３次元点のグループをＧ＿ｉと記す。閾値ｆを検出される鉛直柱の断面の長径程度に定めておけば、もれなくそれぞれの鉛直柱に含まれる点をグルーピングすることができる。なお、このグルーピングまでの処理をクラスタリング部１１２が実行することとしてもよい。

＜Ｓ３０３＞
Ｓ３０４以降の処理は、各ａ＿ｉに対して実行するので、Ｓ３０３において、円柱モデル導出部１３０は、全てのａ＿ｉを処理したかを判断する。Ｎｏであれば、未処理のａ＿ｉを選択してＳ３０４に進む。Ｙｅｓであれば、Ｓ３０９に進む。

＜Ｓ３０４＞
Ｓ３０４において、円柱モデル導出部１３０の中心位置推定部１３１は、円柱設置位置のｘｙ平面座標を導出する。つまり、中心位置推定部１３１は、鉛直柱を円柱と見なした場合におけるその中心位置を導出する。ａ＝ａ＿ｉを初期値として、以下の最適化問題を解き、円柱設置平面座標ｐ＿ｉを導出する。この最適化問題はsubgradient法などにより解くことが可能である。

上記の式における｜｜・｜｜_ｘｙはｘｙ平面に投影したベクトルのｌ２ノルムを導出することを意味する。上記の式は、ある座標ａ（ａ＿ｉを初期値として動かす座標）と、その座標との距離が最大となるＧ＿ｉに含まれる点との距離を最小化するような座標ａを繰り返し最適化計算により求め、その収束する値をｐ＿ｉとすることを意味する。図１１に、円柱設置位置の平面座標の例を示す。

＜Ｓ３０５＞
Ｓ３０５において、円柱モデル導出部１３０の高さ推定部１３３は、円柱下端のｚ座標を導出する。具体的には、円柱モデル導出部１３０は、Ｇ＿ｉに属する点について、ｚ座標の最小値をｚ＿ｍｉｎ＿ｉとし、以下の処理によりｚ＿ｍｉｎ＿ｉを予め定められた定数ｚ＿ｍｉｎ＿ｔｈ，ｚ＿ｍｉｎ＿ｕｎｉｔを用いて更新する。

Ｓ３０５－１）ｚ値（ｚ座標の値）がｚ＿ｍｉｎ＿ｉよりも大きいＧ＿ｉに含まれる点の数を、Ｇ＿ｉに含まれる点の数で除した値ｚ＿ｍｉｎ＿ｒａｔｅを求める。

Ｓ３０５－２）ｚ＿ｍｉｎ＿ｒａｔｅがｚ＿ｍｉｎ＿ｔｈよりも大きい場合、ｚ＿ｍｉｎ＿ｉ＝ｚ＿ｍｉｎ＿ｉ＋ｚ＿ｍｉｎ＿ｕｎｉｔによりｚ＿ｍｉｎ＿ｉの値を更新し、Ｓ３０５－１に戻る。そうでない場合、Ｓ３０５の処理を終了する。

＜Ｓ３０６＞
Ｓ３０６において、高さ推定部１３３は、円柱上端のｚ座標を導出する。具体的には、円柱モデル導出部１３０は、Ｓ３０５と同様に、Ｇ＿ｉに属する点について、ｚ座標の最大値をｚ＿ｍａｘ＿ｉとする。以下の処理によりｚ＿ｍａｘ＿ｉを予め定められた定数ｚ＿ｍａｘ＿ｔｈ，ｚ＿ｍａｘ＿ｕｎｉｔを用いて更新する。

Ｓ３０６－１）ｚ値がｚ＿ｍａｘ＿ｉよりも小さいＧ＿ｉに含まれる点の数を、Ｇ＿ｉに含まれる点の数で除した値ｚ＿ｍａｘ＿ｒａｔｅを求める。

Ｓ３０６－２）ｚ＿ｍａｘ＿ｒａｔｅがｚ＿ｍａｘ＿ｔｈよりも大きい場合、ｚ＿ｍａｘ＿ｉ＝ｚ＿ｍａｘ＿ｉ－ｚ＿ｍａｘ＿ｕｎｉｔによりｚ＿ｍａｘ＿ｉの値を更新し、Ｓ３０６－１に戻る。そうでない場合、Ｓ３０６の処理を終了する。

上記のとおり、高さ推定部１３３は、２次元構造のデータから３次元構造のデータに逆投影された点のうち、垂直方向の上下所定の割合の点が削除された点に基づきクラスタに対応する鉛直柱の高さをクラスタごとに推定する。水平面密度フィルタリング部１１０により、水平面上に存在するノイズ（メッシュ構造物ではない点）を除去された。高さ推定部１３３では、垂直面上に存在するノイズを除去することを目的とする。

＜Ｓ３０５、Ｓ３０６の補足＞
上記のＳ３０５、Ｓ３０６の処理は柱の下端と上端の導出が少数のノイズの影響に引っ張られないようにするための処理である。ｚ＿ｍｉｎ＿ｔｈおよびｚ＿ｍａｘ＿ｔｈは０．９９などの１．０に近い値とし、ｚ＿ｕｎｉｔは鉛直柱の高さスケールよりも十分に小さい値とする。例えば鉛直柱の想定される高さの１／１０００程度の値とすればよい。

＜Ｓ３０７＞
Ｓ３０７において、円柱モデル導出部１３０の半径推定部１３２は、円柱（円柱とみなした鉛直柱）の半径を導出する。具体的には、半径推定部１３２は、ｒ＿ｉ＝ｒ＿ｉｎｉｔを初期値として、以下の処理により円柱の半径ｒ＿ｉを予め定められたｒ＿ｔｈ，ｒ＿ｕｎｉｔを用いて更新する。なお、ｒ＿ｉｎｉｔは円柱の半径に対して十分大きい値とすればよい。

Ｓ３０７－１）ｘｙ平面に投影した際に、ｐ＿ｉからｒ＿ｉの距離未満に存在するＧ＿ｉに属する点の数を、Ｇ＿ｉに属する点の数で除した値ｒ＿ｒａｔｅを求める。

Ｓ３０７－２）ｒ＿ｒａｔｅがｒ＿ｔｈよりも大きい場合、ｒ＿ｉ＝ｒ＿ｉ－ｒ＿ｕｎｉｔによりｒ＿ｉを更新し、Ｓ３０７－１に戻る。そうでない場合、処理を終了する。

＜Ｓ３０７の補足＞
Ｓ３０７の処理は円の半径の導出が少数のノイズの影響に引っ張られないようにするための処理である。ｒ＿ｔｈは０．９９などの１．０に近い値とし、ｒ＿ｕｎｉｔは鉛直柱の断面の径のスケールよりも十分に小さい値とする。例えば想定される鉛直柱の断面の長径の１／１０００程度の値とすればよい。

＜Ｓ３０８＞
Ｓ３０８において、円柱モデル導出部１３０は、ａ＿ｉをｐ＿ｉに置き換え集合Ａを更新する。更に、高さがｚ＿ｍｉｎ＿ｉ以上ｚ＿ｍａｘ＿ｉ未満で、かつｐ＿ｉからのｘｙ平面に投影した際の距離がｒ＿ｉ未満であるＧ＿ｉに含まれる点の集合をＧ＿ｉとして更新する。処理対象としているａ＿ｉについて、ｚ＿ｍｉｎ＿ｔｈ，ｚ＿ｍａｘ＿ｔｈ，ｚ＿ｍｉｎ＿ｕｎｉｔ，ｚ＿ｍａｘ＿ｕｎｉｔ，ｒ＿ｔｈ，ｒ＿ｕｎｉｔの値を必要に応じて再設定し、Ｓ３０４～Ｓ３０８の処理を繰り返し実施してもよい。

Ｓ３０８の後、処理はＳ３０３に戻る。

＜Ｓ３０９＞
Ｓ３０９において、円柱モデル導出部１３０は、円柱モデルを円柱モデルＤＢ１４４に出力する。円柱モデルは以下の値の組であり、Ａの要素と同じ数だけ出力される。図１２に、出力される円柱モデルの例を示す。

・円柱設置位置：ｘｙ座標がｐ＿ｉであり、ｚ座標はｚ＿ｍｉｎ＿ｉである３次元座標
・円柱半径：ｒ＿ｉ
・円柱高さ：ｚ＿ｍａｘ＿ｉ－ｚ＿ｍｉｎ＿ｉ
（変形例）
図１３は、変形例に係る鉛直柱モデル化装置１００の構成図である。図１３に示すように、変形例に係る鉛直柱モデル化装置１００は、図１に示した鉛直柱モデル化装置１００に対して設備ＤＢ１４５、及び照合部１５０を追加した構成を備える。

設備ＤＢ１４５には、鉛直柱の半径及び高さと、当該鉛直柱の種類とが対応付けて格納されている。「種類」とは、四角鉄塔、三角鉄塔のように、鉄塔の形状を表す種類であってもよいし、送電鉄塔、電波塔のように、使用目的を表すものであってもよいし、これら以外の種類でもよい。

照合部１５０は、円柱モデルＤＢ１４４から半径及び高さを読み出し、設備ＤＢ１４５に格納されている半径及び高さと照合し、円柱モデルの半径及び高さと合致する半径及び高さに対応する種類を読み出し、出力する。種類とともに、該当する円柱モデルの位置を出力してもよい。

なお、「合致する」とは、完全一致である必要はなく、半径と高さのそれぞれについての差分が予め定めた閾値の範囲内であれば合致すると見なしてよい。

（実施の形態の効果）
以上説明した鉛直柱モデル化装置１００によれば、幾何モデル化しやすい形状ではない柱や、事前に幾何モデルが作られていない柱に対しても、また、計測ノイズが大きく表面形状が正しく得られていない柱に対しても、鉛直方向に建てられていれば円柱モデルをあてはめることができる。

鉛直柱モデル化装置１００により、一般的な鉛直に建てられているメッシュ構造設備の柱について、柱の形状にかかわらず、また柱の形状に対する事前知識なしに、柱を"設置場所の座標"、"断面の半径"、"高さ"という少ない情報で表現することができる。

少ない情報で対象の物体を表現することは構造物の管理の観点では有益であり、例えば柱であれば位置や柱の大きさにより設備の設置状況を管理することが可能である。このような用途では、必ずしも厳密に対象物と同様の形状で幾何モデル化をしなくてもよい。

更に、大きさや形状が規格化されているような構造物を対象とする場合には、前記の"断面の半径"、"高さ"を規格と照合することで、厳密な形状や大きさを割り出すことも可能である。

また、鉛直柱モデル化装置１００により柱の存在する位置が事前に分かれば、規格化されている構造物の詳細な幾何モデルを後段の処理で非特許文献１の手法によりあてはめることも可能である。一般的に複雑な形状の構造物の詳細な幾何モデルを３次元点群にあてはめることはノイズの影響を大きく受けるため、正確に実施することが困難である。また、モデルの候補位置がない状態であてはめをすると探索空間が広大であり、計算に時間がかかる。一方、鉛直柱モデル化装置１００により柱の設置位置が事前に分かれば、その周辺でのみ幾何モデルのあてはめを実施すれば正しくモデルあてはめが可能であることが分かっているので、高速かつ正確に幾何モデルのあてはめが可能になる。

（実施の形態のまとめ）
本明細書には、少なくとも下記各項のメッシュ構造設備検出装置、メッシュ構造設備検出方法、及びプログラムが記載されている。
（第１項）
物体の外形を含む空間を表す３次元構造のデータからメッシュ構造設備に対応するデータを検出するメッシュ構造設備検出装置であって、
前記３次元構造のデータを所定の方向に投影し、２次元構造のデータを得る投影部と、
前記２次元構造のデータの密度が所定の閾値以上となる領域に含まれる点を前記メッシュ構造設備に対応する点として検出する検出部と
を備えるメッシュ構造設備検出装置。
（第２項）
前記検出部により検出された複数の点における点間の距離と、予め定められた前記メッシュ構造設備の大きさとに基づき、前記検出された点を前記空間に存在するメッシュ構造設備ごとにクラスタリングするクラスタリング部を更に含む
第１項記載のメッシュ構造設備検出装置。
（第３項）
前記クラスタリング部により得られたクラスタごとに中心を求め、求められた中心を前記クラスタに対応するメッシュ構造設備の位置として出力する中心位置推定部を更に含む
第２項記載のメッシュ構造設備検出装置。
（第４項）
前記投影部は水平面に投影を行っており、
前記クラスタごとに、３次元構造のデータに逆投影された点のうち、垂直方向の上下所定の割合の点が削除された点に基づきクラスタに対応するメッシュ構造設備の高さを推定する高さ推定部を更に含む
第３項記載のメッシュ構造設備検出装置。
（第５項）
前記クラスタごとに、クラスタにおける中心から所定距離未満に存在する点の数の、当該クラスタに属する点の数に対する割合に基づいて当該クラスタに対応するメッシュ構造設備の半径を推定する半径推定部を更に含む
第４項に記載のメッシュ構造設備検出装置。
（第６項）
前記メッシュ構造設備の半径及び高さを、設備データベースに登録されている半径及び高さと照合し、当該設備データベースから、該当するメッシュ構造設備の種類を取得し、当該種類と、前記メッシュ構造設備の中心位置とを出力する照合部を更に含む
第５項に記載のメッシュ構造設備検出装置。
（第７項）
物体の外形を含む空間を表す３次元構造のデータからメッシュ構造設備に対応するデータを検出するメッシュ構造設備検出装置が実行するメッシュ構造設備検出方法であって、
前記３次元構造のデータを所定の方向に投影し、２次元構造のデータを得る投影ステップと、
前記２次元構造のデータの密度が所定の閾値以上となる領域に含まれる点を前記メッシュ構造設備に対応する点として検出する検出ステップと
を備えるメッシュ構造設備検出方法。
（第８項）
コンピュータを、第１項ないし第６項のうちいずれか１項に記載のメッシュ構造設備検出装置における各部として機能させるためのプログラム。

以上、本実施の形態について説明したが、本発明はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１００鉛直柱モデル化装置
１１０水平面密度フィルタリング部
１２０鉛直柱抽出部
１３０円柱モデル導出部
１４０記憶部
１１１投影部
１１２検出部
１２１クラスタリング部
１３１中心位置推定部
１３２半径推定部
１３３高さ推定部
１４１ノイズ含鉛直柱３次元点群ＤＢ
１４２フィルタリング済点群ＤＢ
１４３円柱平面座標初期値ＤＢ
１４４円柱モデルＤＢ
１４５設備ＤＢ
１５０照合部
１０００ドライブ装置
１００１記録媒体
１００２補助記憶装置
１００３メモリ装置
１００４ＣＰＵ
１００５インタフェース装置
１００６表示装置
１００７入力装置

Claims

物体の外形を含む空間を表す３次元構造のデータからメッシュ構造設備に対応するデータを検出するメッシュ構造設備検出装置であって、
前記３次元構造のデータを所定の方向に投影し、２次元構造のデータを得る投影部と、
前記２次元構造のデータの密度が所定の閾値以上となる領域に含まれる点を前記メッシュ構造設備に対応する点として検出する検出部と、
前記検出された点を前記空間に存在するメッシュ構造設備ごとにクラスタリングするクラスタリング部と
を備えるメッシュ構造設備検出装置。
前記クラスタリング部は、前記検出部により検出された複数の点における点間の距離と、予め定められた前記メッシュ構造設備の大きさとに基づき、前記検出された点を前記空間に存在するメッシュ構造設備ごとにクラスタリングする
請求項１記載のメッシュ構造設備検出装置。
前記クラスタリング部により得られたクラスタごとに中心を求め、求められた中心を前記クラスタに対応するメッシュ構造設備の位置として出力する中心位置推定部を更に含む
請求項２記載のメッシュ構造設備検出装置。
前記投影部は水平面に投影を行っており、
前記クラスタごとに、３次元構造のデータに逆投影された点のうち、垂直方向の上下所定の割合の点が削除された点に基づきクラスタに対応するメッシュ構造設備の高さを推定する高さ推定部を更に含む
請求項３記載のメッシュ構造設備検出装置。
前記クラスタごとに、クラスタにおける中心から所定距離未満に存在する点の数の、当該クラスタに属する点の数に対する割合に基づいて当該クラスタに対応するメッシュ構造設備の半径を推定する半径推定部を更に含む
請求項４に記載のメッシュ構造設備検出装置。
前記メッシュ構造設備の半径及び高さを、設備データベースに登録されている半径及び高さと照合し、当該設備データベースから、該当するメッシュ構造設備の種類を取得し、当該種類と、前記メッシュ構造設備の中心位置とを出力する照合部を更に含む
請求項５に記載のメッシュ構造設備検出装置。
物体の外形を含む空間を表す３次元構造のデータからメッシュ構造設備に対応するデータを検出するメッシュ構造設備検出装置が実行するメッシュ構造設備検出方法であって、
前記３次元構造のデータを所定の方向に投影し、２次元構造のデータを得る投影ステップと、
前記２次元構造のデータの密度が所定の閾値以上となる領域に含まれる点を前記メッシュ構造設備に対応する点として検出する検出ステップと、
前記検出された点を前記空間に存在するメッシュ構造設備ごとにクラスタリングするクラスタリングステップと
を備えるメッシュ構造設備検出方法。
コンピュータを、請求項１ないし６のうちいずれか１項に記載のメッシュ構造設備検出装置における各部として機能させるためのプログラム。