JP7270083B2

JP7270083B2 - Measurement method

Info

Publication number: JP7270083B2
Application number: JP2022021196A
Authority: JP
Inventors: 正晴大島; 博将甲斐; 靖上野; 和希舟久保; 千聖原田; 陽菜坂本; 悠馬夛田
Original assignee: Mitsubishi Electric Information Systems Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Information Systems Corp
Priority date: 2021-02-10
Filing date: 2022-02-15
Publication date: 2023-05-09
Anticipated expiration: 2041-02-10
Also published as: JP2022122855A

Description

本開示は、被災した建物の浸水高等を計測する技術に関する。 TECHNICAL FIELD The present disclosure relates to technology for measuring the inundation height of a damaged building.

水害が発生すると、損害保険会社は保険契約者からの連絡を受け、保険契約者の建物に査定員を派遣し、被害状況が保険金の支払要件に達しているか否かの判定を行っている。 When flood damage occurs, the property and casualty insurance company receives a call from the policyholder, dispatches an assessor to the policyholder's building, and determines whether the damage situation meets the insurance claim payment requirements. .

保険金の支払要件は、例えば以下の２つの条件のうち少なくともいずれかの条件を満たすことである。条件１：床上浸水があること、条件２：地盤面から一定の高さ以上（例えば４５センチメートル以上）の浸水があること。
条件１については、建物内部を目視すること、又は、建物内部を撮影した画像データを確認することによって容易に判断可能である。しかし、条件２については、査定員がメジャー等を用いて浸水高を計測する必要があり、手間がかかる。 The payment requirements for insurance claims are, for example, to satisfy at least one of the following two conditions. Condition 1: There is flooding above the floor, Condition 2: There is flooding above a certain height (for example, 45 cm or more) from the ground level.
Condition 1 can be easily determined by visually observing the inside of the building or by checking image data of the inside of the building. However, condition 2 requires an assessor to measure the inundation height using a measure or the like, which is time-consuming.

特許文献１には、事故車を撮影した撮影画像と、事故車の車種についての登録画像とを比較して、差異から損害の程度を特定することが記載されている。 Patent Literature 1 describes comparing a photographed image of the accident vehicle with a registered image of the vehicle type of the accident vehicle, and specifying the degree of damage from the difference.

特開２００１－７６０５５号公報JP-A-2001-76055

特許文献１の技術を浸水高の計測に応用する場合には、高さを特定可能な情報が画像データに含まれている必要がある。そのため、例えば、浸水した建物とともに、メジャー又は大きさが既知の物体を撮影するといったことを行わなければならない。メジャー又は大きさが既知の物体の写り方によっては、正しく浸水高を計測することが難しい。
本開示は、簡便に被災した建物の浸水高等を計測可能にすることを目的とする。 When applying the technique of Patent Literature 1 to the measurement of the flood height, the image data must contain information that can identify the height. So, for example, an object of known measure or size must be photographed along with a flooded building. Depending on how an object whose measure or size is known is reflected, it is difficult to accurately measure the flooded height.
An object of the present disclosure is to make it possible to easily measure the inundation height of a damaged building.

本開示に係る計測装置は、
照射光を照射して反射点で反射した反射光を受信することにより前記反射点の位置を計測する光センサによって、被災した建物を計測して得られた前記反射点の位置を示す複数の点データである点群データを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部によって取得された前記点群データに基づき、基準位置から、ユーザによって指定された指定位置までの距離を計測する計測部と
を備える。 The measuring device according to the present disclosure is
A plurality of points indicating the position of the reflection point obtained by measuring the damaged building with an optical sensor that measures the position of the reflection point by irradiating the irradiation light and receiving the reflected light reflected by the reflection point. a data acquisition unit that acquires point cloud data, which is data;
a measurement unit that measures a distance from a reference position to a specified position specified by a user based on the point cloud data acquired by the data acquisition unit.

前記基準位置は、前記指定位置よりも下の下部位置である。 The reference position is a lower position below the specified position.

前記計測部は、前記下部位置から前記指定位置までの水平方向に対する垂直方向の距離を計測する。 The measurement unit measures a vertical distance from the lower position to the specified position with respect to the horizontal direction.

前記基準位置は、前記点群データを構成する複数の点データの輝度の変化から特定される位置である。 The reference position is a position specified from a change in brightness of a plurality of point data constituting the point cloud data.

本開示に係る計測方法は、
コンピュータが、照射光を照射して反射点で反射した反射光を受信することにより前記反射点の位置を計測する光センサによって、被災した建物を計測して得られた前記反射点の位置を示す複数の点データである点群データを取得し、
コンピュータが、前記点群データに基づき、基準位置から、ユーザによって指定された指定位置までの距離を計測する。 The measurement method according to the present disclosure is
The computer indicates the position of the reflection point obtained by measuring the damaged building with an optical sensor that measures the position of the reflection point by receiving the reflected light reflected by the reflection point after irradiating the irradiation light. Acquire point cloud data, which is multiple point data,
A computer measures the distance from the reference position to the specified position specified by the user based on the point cloud data.

本開示に係る計測プログラムは、
照射光を照射して反射点で反射した反射光を受信することにより前記反射点の位置を計測する光センサによって、被災した建物を計測して得られた前記反射点の位置を示す複数の点データである点群データを取得するデータ取得処理と、
前記データ取得処理によって取得された前記点群データに基づき、基準位置から、ユーザによって指定された指定位置までの距離を計測する計測処理と
を行う計測装置としてコンピュータを機能させる。 The measurement program according to the present disclosure is
A plurality of points indicating the position of the reflection point obtained by measuring the damaged building with an optical sensor that measures the position of the reflection point by irradiating the irradiation light and receiving the reflected light reflected by the reflection point. a data acquisition process for acquiring point cloud data, which is data;
Based on the point cloud data acquired by the data acquisition process, the computer is caused to function as a measuring device that performs a measurement process of measuring a distance from a reference position to a specified position specified by a user.

本開示では、光センサによって計測して得られた点群データに基づき、基準位置から指定位置までの距離が計測される。これにより、被災した建物とともに、メジャー又は大きさが既知の物体を撮影する必要がなく、簡便に浸水高等を計測可能である。 In the present disclosure, the distance from the reference position to the specified position is measured based on the point cloud data obtained by measuring with the optical sensor. As a result, it is possible to easily measure the height of flooding, etc., without the need to photograph an object of known size or measure along with the damaged building.

実施の形態１に係る損害査定システム１００の構成図。1 is a configuration diagram of a damage assessment system 100 according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態１に係る浸水高計測装置１０の構成図。1 is a configuration diagram of a flooded height measuring device 10 according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態１に係るマスタ管理装置２０の構成図。2 is a configuration diagram of the master management device 20 according to the first embodiment; FIG. 実施の形態１に係る損害査定システム１００の動作を示すフローチャート。4 is a flowchart showing the operation of the damage assessment system 100 according to Embodiment 1; 実施の形態１に係る利用者情報２３１の説明図。4 is an explanatory diagram of user information 231 according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態１に係る契約情報２３２の説明図。4 is an explanatory diagram of contract information 232 according to Embodiment 1. FIG. 実施の形態１に係る料率情報２３３の説明図。FIG. 4 is an explanatory diagram of rate information 233 according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態１に係る事故情報２３４の説明図。FIG. 2 is an explanatory diagram of accident information 234 according to Embodiment 1; FIG. 変形例１に係る浸水高計測装置１０の構成図。FIG. 2 is a configuration diagram of a flooded height measuring device 10 according to Modification 1; 変形例１に係るマスタ管理装置２０の構成図。FIG. 3 is a configuration diagram of a master management device 20 according to Modification 1; 実施の形態２に係る浸水高計測装置１０の構成図。FIG. 2 is a configuration diagram of a flood height measuring device 10 according to Embodiment 2; 実施の形態３に係る浸水高計測装置１０の構成図。FIG. 10 is a configuration diagram of a flood height measuring device 10 according to Embodiment 3;

実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、実施の形態１に係る損害査定システム１００の構成を説明する。
損害査定システム１００は、浸水高計測装置１０と、マスタ管理装置２０とを備える。浸水高計測装置１０とマスタ管理装置２０とは、伝送路３０を介して接続されている。
浸水高計測装置１０は、建物の浸水高を計測し、損害の査定を行うスマートフォンとタブレット端末といったコンピュータである。マスタ管理装置２０は、建物及び保険契約の情報を管理するサーバといったコンピュータである。伝送路３０は、セルラー通信網とインターネットといったネットワークである。 Embodiment 1.
*** Configuration description ***
A configuration of a damage assessment system 100 according to Embodiment 1 will be described with reference to FIG.
A damage assessment system 100 includes a flood height measuring device 10 and a master management device 20 . The inundation height measuring device 10 and the master management device 20 are connected via a transmission line 30 .
The inundation height measuring device 10 is a computer such as a smartphone and a tablet terminal that measures the inundation height of a building and assesses damage. The master management device 20 is a computer such as a server that manages information on buildings and insurance contracts. The transmission line 30 is a network such as a cellular communication network and the Internet.

図２を参照して、実施の形態１に係る浸水高計測装置１０の構成を説明する。
浸水高計測装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４とのハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
浸水高計測装置１０は、通信インタフェース１４を介して、ＬｉＤＡＲ（ＬｉｇｈｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＲａｎｇｉｎｇ）といった光センサ１４１と、光学カメラ１４２と接続されている。なお、図２では、光センサ１４１及び光学カメラ１４２は、浸水高計測装置１０に搭載されているが、浸水高計測装置１０の外部に設けられていてもよい。 The configuration of the flooded height measuring device 10 according to the first embodiment will be described with reference to FIG.
The inundation height measuring device 10 includes hardware including a processor 11 , a memory 12 , a storage 13 , and a communication interface 14 . The processor 11 is connected to other hardware via signal lines and controls these other hardware.
The inundation height measuring device 10 is connected to an optical sensor 141 such as LiDAR (Light Detection and Ranging) and an optical camera 142 via a communication interface 14 . Although the optical sensor 141 and the optical camera 142 are mounted on the inundation height measuring device 10 in FIG. 2 , they may be provided outside the inundation height measuring device 10 .

浸水高計測装置１０は、機能構成要素として、通信部１１１と、データ取得部１１２と、浸水範囲特定部１１３と、浸水高計測部１１４と、高さ判定部１１５と、保険金計算部１１６とを備える。浸水高計測装置１０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ１３には、浸水高計測装置１０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、浸水高計測装置１０の各機能構成要素の機能が実現される。 The inundation height measurement device 10 includes, as functional components, a communication unit 111, a data acquisition unit 112, a inundation range identification unit 113, a inundation height measurement unit 114, a height determination unit 115, and an insurance payment calculation unit 116. Prepare. The function of each functional component of the inundation height measuring device 10 is implemented by software.
The storage 13 stores a program that implements the function of each functional component of the inundation height measuring device 10 . This program is read into the memory 12 by the processor 11 and executed by the processor 11 . Thereby, the function of each functional component of the inundation height measuring device 10 is realized.

図３を参照して、実施の形態１に係るマスタ管理装置２０の構成を説明する。
マスタ管理装置２０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ストレージ２３と、通信イ
ンタフェース２４とのハードウェアを備える。プロセッサ２１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。 The configuration of the master management device 20 according to the first embodiment will be described with reference to FIG.
The master management device 20 includes hardware including a processor 21 , a memory 22 , a storage 23 and a communication interface 24 . The processor 21 is connected to other hardware via signal lines and controls these other hardware.

マスタ管理装置２０は、機能構成要素として、通信部２１１と、判定部２１２とを備える。マスタ管理装置２０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ２３には、マスタ管理装置２０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ２１によりメモリ２２に読み込まれ、プロセッサ２１によって実行される。これにより、マスタ管理装置２０の各機能構成要素の機能が実現される。 The master management device 20 includes a communication unit 211 and a determination unit 212 as functional components. The function of each functional component of the master management device 20 is implemented by software.
The storage 23 stores a program that implements the function of each functional component of the master management device 20 . This program is read into the memory 22 by the processor 21 and executed by the processor 21 . Thereby, the function of each functional component of the master management device 20 is realized.

ストレージ２３には、利用者情報２３１と、契約情報２３２と、料率情報２３３と、事故情報２３４とが記憶される。 The storage 23 stores user information 231 , contract information 232 , rate information 233 and accident information 234 .

プロセッサ１１，２１は、プロセッシングを行うＩＣ（ＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ１１，２１は、具体例としては、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ
ＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＤＳＰ（ＤｉｇｉｔａｌＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（ＧｒａｐｈｉｃｓＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）である。 The processors 11 and 21 are ICs (Integrated Circuits) that perform processing. As a specific example, the processors 11 and 21 are CPUs (Central
Processing Unit), DSP (Digital Signal Processor), and GPU (Graphics Processing Unit).

メモリ１２，２２は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ１２，２２は、具体例としては、ＳＲＡＭ（ＳｔａｔｉｃＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（ＤｙｎａｍｉｃＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）である。 The memories 12 and 22 are storage devices that temporarily store data. Specific examples of the memories 12 and 22 are SRAM (Static Random Access Memory) and DRAM (Dynamic Random Access Memory).

ストレージ１３，２３は、データを保管する記憶装置である。ストレージ１３，２３は、具体例としては、ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）である。また、ストレージ１３，２３は、ＳＤ（登録商標，ＳｅｃｕｒｅＤｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＣＦ（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ，登録商標）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ（ＤｉｇｉｔａｌＶｅｒｓａｔｉｌｅＤｉｓｋ）といった可搬記録媒体であってもよい。 The storages 13 and 23 are storage devices that store data. As a specific example, the storages 13 and 23 are HDDs (Hard Disk Drives). The storages 13 and 23 are SD (registered trademark, Secure Digital) memory cards, CF (Compact Flash, registered trademark), NAND flashes, flexible disks, optical disks, compact disks, Blu-ray (registered trademark) disks, DVDs (Digital Versatile Disks). ) may be a portable recording medium.

通信インタフェース１４，２４は、外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース１４，２４は、具体例としては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＵＳＢ（ＵｎｉｖｅｒｓａｌＳｅｒｉａｌＢｕｓ）、ＨＤＭＩ（登録商標，Ｈｉｇｈ－ＤｅｆｉｎｉｔｉｏｎＭｕｌｔｉｍｅｄｉａＩｎｔｅｒｆａｃｅ）のポートである。 Communication interfaces 14 and 24 are interfaces for communicating with external devices. Specific examples of the communication interfaces 14 and 24 are Ethernet (registered trademark), USB (Universal Serial Bus), and HDMI (registered trademark, High-Definition Multimedia Interface) ports.

図２では、プロセッサ１１は、１つだけ示されていた。しかし、プロセッサ１１は、複数であってもよく、複数のプロセッサ１１が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。同様に、図３では、プロセッサ２１は、１つだけ示されていた。しかし、プロセッサ２１は、複数であってもよく、複数のプロセッサ２１が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。 Only one processor 11 was shown in FIG. However, there may be a plurality of processors 11, and the plurality of processors 11 may cooperate to execute programs that implement each function. Similarly, only one processor 21 was shown in FIG. However, there may be a plurality of processors 21, and the plurality of processors 21 may cooperate to execute programs that implement each function.

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図４から図８を参照して、実施の形態１に係る損害査定システム１００の動作を説明する。
実施の形態１に係る損害査定システム１００の動作手順は、実施の形態１に係る損害査定方法に相当する。また、実施の形態１に係る損害査定システム１００の動作を実現するプログラムは、実施の形態１に係る損害査定プログラムに相当する。
特に、実施の形態１に係る損害査定システム１００における浸水高計測装置１０の動作
手順は、実施の形態１に係る浸水高計測方法に相当する。また、実施の形態１に係る損害査定システム１００における浸水高計測装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態１に係る浸水高計測プログラムに相当する。 ***Description of operation***
The operation of the damage assessment system 100 according to the first embodiment will be described with reference to FIGS. 4 to 8. FIG.
The operation procedure of the damage assessment system 100 according to the first embodiment corresponds to the damage assessment method according to the first embodiment. A program that implements the operation of the damage assessment system 100 according to the first embodiment corresponds to the damage assessment program according to the first embodiment.
In particular, the operation procedure of the inundation height measuring device 10 in the damage assessment system 100 according to the first embodiment corresponds to the inundation height measuring method according to the first embodiment. A program for realizing the operation of the inundation height measuring device 10 in the damage assessment system 100 according to the first embodiment corresponds to the inundation height measurement program according to the first embodiment.

（図４のステップＳ１０１：認証処理）
浸水高計測装置１０の通信部１１１は、浸水高計測装置１０のユーザの認証情報をマスタ管理装置２０に送信する。実施の形態１では、ユーザは、保険会社の保険契約者又は査定員である。実施の形態１では、ユーザは保険契約者であるとして説明する。
具体的には、通信部１１１は、ユーザによって入力された認証情報を受け付ける。通信部１１１は、受け付けられた認証情報を、通信インタフェース１４を介してマスタ管理装置２０に送信する。すると、マスタ管理装置２０の通信部２１１は、送信された認証情報を受信する。 (Step S101 in FIG. 4: authentication processing)
The communication unit 111 of the inundation height measuring device 10 transmits the authentication information of the user of the inundation height measuring device 10 to the master management device 20 . In one embodiment, the user is a policyholder or adjuster of an insurance company. In Embodiment 1, it is assumed that the user is a policyholder.
Specifically, the communication unit 111 receives authentication information input by the user. The communication unit 111 transmits the accepted authentication information to the master management device 20 via the communication interface 14 . Then, the communication unit 211 of the master management device 20 receives the transmitted authentication information.

（図４のステップＳ１０２：判定処理）
判定部２１２は、ステップＳ１０１で受信された認証情報が妥当であるか否かを判定する。
具体的には、判定部２１２は、利用者情報２３１を参照して、認証情報が妥当であるか否かを判定する。図５に示すように、利用者情報２３１には、各ユーザの認証情報が含まれている。例えば、図５に示すように、認証情報がパスワードである場合には、判定部２１２は、認証情報として受信されたＩＤ及びパスワードの組と、利用者情報２３１に含まれる、いずれかのＩＤ及びパスワードの組とが一致する場合には、認証情報が妥当であると判定する。 (Step S102 in FIG. 4: determination processing)
The determination unit 212 determines whether or not the authentication information received in step S101 is valid.
Specifically, the determination unit 212 refers to the user information 231 and determines whether or not the authentication information is valid. As shown in FIG. 5, the user information 231 includes authentication information for each user. For example, as shown in FIG. 5 , when the authentication information is a password, the determination unit 212 determines the set of the ID and password received as the authentication information and any ID and password included in the user information 231. If the set of passwords matches, it is determined that the authentication information is valid.

認証情報が妥当であると判定された場合には、通信部２１１は、認証に成功したことを示す認証結果と、ユーザに紐づく建物の一覧情報とを、通信インタフェース２４を介して浸水高計測装置１０に送信する。一方、認証情報が妥当でないと判定された場合には、通信部２１１は、認証に失敗したことを示す認証結果を、通信インタフェース２４を介して浸水高計測装置１０に送信する。すると、浸水高計測装置１０の通信部１１１は、送信された認証結果を受信する。認証結果が認証に成功したことを示す場合には、通信部１１１は一覧情報も受信する。
認証情報が妥当であると判定された場合には、通信部２１１は、契約情報２３２を参照することにより、ユーザに紐づく建物を特定し、一覧情報を生成する。図６に示すように、契約情報２３２には、保険契約の証券番号毎に、ユーザのＩＤと、建物情報とが含まれている。建物情報には、建物の所在地といった識別情報と、延べ床面積と、各階の床面積と、階数と、ピロティの有無といった建物に関する情報が含まれる。通信部２１１は、契約情報２３２を参照して、認証に成功したユーザのユーザＩＤを含む証券番号を特定し、特定された証券番号に紐づく建物情報から建物の識別情報を抽出する。そして、通信部２１１は、抽出された建物の識別情報を示す一覧情報を生成する。 If it is determined that the authentication information is valid, the communication unit 211 transmits the authentication result indicating that the authentication was successful and the list information of the buildings linked to the user via the communication interface 24 to measure the inundation height. Send to device 10 . On the other hand, when it is determined that the authentication information is not valid, the communication unit 211 transmits an authentication result indicating that the authentication has failed to the inundation height measuring device 10 via the communication interface 24 . Then, the communication unit 111 of the inundation height measuring device 10 receives the transmitted authentication result. If the authentication result indicates successful authentication, the communication unit 111 also receives the list information.
When it is determined that the authentication information is valid, the communication unit 211 refers to the contract information 232 to identify the building associated with the user and generate list information. As shown in FIG. 6, the contract information 232 includes a user ID and building information for each policy number of the insurance contract. The building information includes identification information such as the location of the building, information about the building such as the total floor area, the floor area of each floor, the number of floors, and the presence or absence of a piloti. The communication unit 211 refers to the contract information 232 to identify the security number including the user ID of the successfully authenticated user, and extracts building identification information from the building information associated with the identified security number. Then, the communication unit 211 generates list information indicating the extracted identification information of the building.

ステップＳ１０２で受信された認証結果が認証に成功したことを示す場合には、通信部１１１は、処理をステップＳ１０３に進める。一方、ステップＳ１０２で受信された認証結果が認証に失敗したことを示す場合には、通信部１１１は、処理をステップＳ１０１に戻して認証情報の入力をやり直させる。 When the authentication result received in step S102 indicates that the authentication has succeeded, the communication unit 111 advances the process to step S103. On the other hand, if the authentication result received in step S102 indicates that the authentication has failed, the communication unit 111 returns the process to step S101 to re-enter the authentication information.

（ステップＳ１０３：建物指定処理）
通信部１１１は、一覧情報を表示装置に表示して、ユーザに処理対象の建物を選択させる。通信部１１１は、選択された建物の識別情報を、通信インタフェース１４を介してマスタ管理装置２０に送信する。すると、マスタ管理装置２０の通信部２１１は、送信された建物の識別情報を受信する。 (Step S103: Building designation process)
The communication unit 111 displays the list information on the display device and allows the user to select a building to be processed. The communication unit 111 transmits the identification information of the selected building to the master management device 20 via the communication interface 14 . Then, the communication unit 211 of the master management device 20 receives the transmitted building identification information.

（ステップＳ１０４：建物情報送信処理）
通信部２１１は、契約情報２３２を参照して、ステップＳ１０３で受信された建物の識別情報に紐づく建物情報を抽出する。通信部２１１は、抽出された建物情報を、通信インタフェース２４を介して浸水高計測装置１０に送信する。すると、浸水高計測装置１０の通信部１１１は、送信された建物情報を受信する。 (Step S104: Building information transmission process)
The communication unit 211 refers to the contract information 232 and extracts building information linked to the building identification information received in step S103. The communication unit 211 transmits the extracted building information to the inundation height measuring device 10 via the communication interface 24 . Then, the communication unit 111 of the inundation height measuring device 10 receives the transmitted building information.

（ステップＳ１０５：データ取得処理）
浸水高計測装置１０のデータ取得部１１２は、光センサ１４１及び光学カメラ１４２を用いて、浸水した建物である処理対象の建物のデータを取得する。
具体的には、データ取得部１１２は、光センサ１４１を用いて処理対象の建物の点群データを取得するとともに、光学カメラ１４２を用いて処理対象の建物の画像データを取得する。ここで取得される画像データを対象画像と呼ぶ。この際、データ取得部１１２は、処理対象の建物について地面から浸水した上限位置までを含む領域を計測して得られた点群データ及び撮影して得られた対象画像を取得する。光センサ１４１は、照射光を照射して反射点で反射した反射光を受信することにより反射点の位置及び輝度を計測するセンサである。ここで、反射点の位置は、光センサ１４１の位置に対する反射点の相対位置である。点群データは、各反射点の位置及び輝度を示す複数の点データから構成される３次元の点群データである。
光センサ１４１と光学カメラ１４２とで同時にデータの取得を行うことにより、点群データを構成する複数の点データそれぞれと、対象画像のいずれかの画素とが対応付けられる。つまり、同じ位置についての点データと対象画像の画素とが対応付けられる。 (Step S105: Data Acquisition Processing)
The data acquisition unit 112 of the flooded height measuring device 10 uses the optical sensor 141 and the optical camera 142 to acquire data of a flooded building to be processed.
Specifically, the data acquisition unit 112 uses the optical sensor 141 to acquire point cloud data of the building to be processed, and uses the optical camera 142 to acquire image data of the building to be processed. The image data acquired here is called a target image. At this time, the data acquisition unit 112 acquires the point cloud data obtained by measuring the area from the ground to the upper limit of the flooded area of the building to be processed, and the target image obtained by photographing. The optical sensor 141 is a sensor that measures the position and luminance of a reflection point by radiating irradiation light and receiving the reflected light reflected by the reflection point. Here, the position of the reflection point is the relative position of the reflection point with respect to the position of the optical sensor 141 . The point cloud data is three-dimensional point cloud data composed of a plurality of point data indicating the position and brightness of each reflection point.
By acquiring data simultaneously with the optical sensor 141 and the optical camera 142, each of the plurality of point data constituting the point cloud data is associated with any pixel of the target image. That is, point data and pixels of the target image for the same position are associated with each other.

なお、処理対象の建物について地面から浸水した上限位置までを含む領域を１度に撮影できない場合もある。この場合には、浸水高計測装置１０を移動させながら光学カメラ１４２によって複数回撮影されてもよい。例えば、動画を撮影する場合のように、光学カメラ１４２で撮影を行いながら、ユーザが浸水高計測装置１０を移動させることにより、複数の画像データが取得されてもよい。この際、併せて、撮影された領域について光センサ１４１により計測される。
データ取得部１１２は、浸水高計測装置１０に備えられた加速度センサ等により、撮影時の浸水高計測装置１０の移動量を特定する。データ取得部１１２は、移動量に基づき、計測された点群データを合成して１つの点群データにするとともに、複数回撮影して得られた画像データを合成して１つの対象画像にする。これにより、処理対象の建物について地面から浸水した上限位置までを含む領域についての点群データ及び対象画像を取得することができる。 It should be noted that there are cases where the area of the building to be processed that includes the ground level and the upper limit of the flooded area cannot be photographed at once. In this case, the optical camera 142 may take a plurality of images while moving the inundation height measuring device 10 . For example, a plurality of pieces of image data may be acquired by the user moving the inundation height measuring device 10 while shooting with the optical camera 142 as in the case of shooting a moving image. At this time, the optical sensor 141 also measures the photographed area.
The data acquisition unit 112 identifies the amount of movement of the inundation height measuring device 10 at the time of photographing using an acceleration sensor or the like provided in the inundation height measuring device 10 . Based on the amount of movement, the data acquisition unit 112 synthesizes the measured point cloud data into one point cloud data, and synthesizes the image data obtained by photographing a plurality of times into one target image. . As a result, it is possible to acquire the point cloud data and the target image for the area including the ground to the upper limit position of the building to be processed.

（ステップＳ１０６：浸水範囲特定処理）
浸水高計測装置１０の浸水範囲特定部１１３は、ステップＳ１０５で取得された対象画像に基づき、浸水した上限位置を示す浸水線を特定する。実施の形態１では、浸水範囲特定部１１３は、対象画像を表示装置に表示し、浸水した上限位置をユーザに指定させる。浸水範囲特定部１１３は、指定された位置が浸水線の位置であるとして受け付ける。なお、表示装置は、浸水高計測装置１０がスマートフォンであれば、スマートフォンのディスプレイのことである。
浸水した建物の外壁は、水が浸かった部分が変色する。ユーザは、この変色を確認して浸水線を特定し、浸水線部分を指定する。例えば、浸水高計測装置１０がスマートフォンであれば、ディスプレイに表示された浸水線部分がタッチされることにより、浸水線が指定される。 (Step S106: Submerged area identification process)
The flooded range identifying unit 113 of the flooded height measuring device 10 identifies a flooded line indicating the upper limit position of the flooded area based on the target image acquired in step S105. In Embodiment 1, the submerged area identification unit 113 displays the target image on the display device and allows the user to designate the submerged upper limit position. The inundation range identification unit 113 accepts that the specified position is the position of the inundation line. In addition, if the inundation height measuring device 10 is a smart phone, the display device is the display of the smart phone.
Exterior walls of flooded buildings are discolored where they are soaked with water. The user confirms this discoloration, identifies the flood line, and designates the flood line portion. For example, if the inundation height measuring device 10 is a smartphone, the inundation line is specified by touching the inundation line portion displayed on the display.

また、浸水範囲特定部１１３は、ステップＳ１０５で取得された点群データから処理対象の建物の地盤面を特定する。点群データから地盤面を特定することは、既存の技術を用いて実現可能である。例えば、点群データを構成する複数の点データの輝度の変化から、
地面を特定することによって、地盤面を特定することができる。なお、浸水の影響により、処理対象の建物の付近に泥が溜まっているような場合には、泥が溜まっていない範囲まで点群データ及び画像データを取得することにより、地盤面を特定することが可能である。 In addition, the flooded area identification unit 113 identifies the ground surface of the building to be processed from the point cloud data acquired in step S105. Identifying a toposurface from point cloud data is feasible using existing techniques. For example, from changes in brightness of multiple point data that make up the point cloud data,
By identifying the ground, the toposurface can be identified. In addition, if mud accumulates near the building to be processed due to the effects of flooding, the ground surface can be specified by acquiring point cloud data and image data up to the area where mud has not accumulated. is possible.

（ステップＳ１０７：浸水高計測処理）
浸水高計測装置１０の浸水高計測部１１４は、ステップＳ１０５で取得された点群データに基づき、地面の位置を示す地盤面から浸水した上限位置を示す浸水線までの、水平方向に対する垂直方向の距離を浸水高として計測する。
具体的には、浸水高計測部１１４は、ステップＳ１０６で特定された地盤面に対応する点データを特定する。浸水高計測部１１４は、ステップＳ１０６で特定された浸水線に対応する点データを特定する。浸水高計測部１１４は、地盤面に対応する点データが示す位置と、浸水線に対応する点データが示す位置とから、浸水高を計測する。具体的には、地盤面に対応する点データが示す位置と、浸水線に対応する点データが示す位置の差異から、浸水高を計測する。
この際、浸水高計測部１１４は、点群データから垂直方向を特定してもよいし、浸水高計測装置１０に搭載されたセンサを利用して垂直方向を特定してもよい。例えば、浸水高計測部１１４は、点群データから地面を構成する点データを特定することにより水平方向を特定して、水平方向に対する垂直方向を特定してもよい。また、浸水高計測部１１４は、点群データから建物の柱等を特定して、柱の長手方向を水平方向に対する垂直方向として特定してもよい。 (Step S107: Inundation height measurement process)
Based on the point cloud data acquired in step S105, the inundation height measurement unit 114 of the inundation height measurement device 10 measures the vertical direction with respect to the horizontal direction from the ground surface indicating the position of the ground to the inundation line indicating the upper limit position of the inundation. Measure the distance as the flood height.
Specifically, the inundation height measurement unit 114 identifies point data corresponding to the ground surface identified in step S106. The inundation height measurement unit 114 identifies point data corresponding to the inundation line identified in step S106. The inundation height measurement unit 114 measures the inundation height from the position indicated by the point data corresponding to the ground surface and the position indicated by the point data corresponding to the inundation line. Specifically, the inundation height is measured from the difference between the position indicated by the point data corresponding to the ground surface and the position indicated by the point data corresponding to the flood line.
At this time, the inundation height measurement unit 114 may identify the vertical direction from the point cloud data, or may identify the vertical direction using a sensor mounted on the inundation height measurement device 10 . For example, the inundation height measurement unit 114 may specify the horizontal direction by specifying the point data forming the ground from the point cloud data, and may specify the vertical direction with respect to the horizontal direction. In addition, the inundation height measurement unit 114 may specify a pillar or the like of a building from the point cloud data, and specify the longitudinal direction of the pillar as the vertical direction with respect to the horizontal direction.

（ステップＳ１０８：高さ判定処理）
浸水高計測装置１０の高さ判定部１１５は、ステップＳ１０７で計測された浸水高が基準高以上であるか否かを判定する。ここでは、基準高は、保険金の支払要件になっている４５センチメートルである。
高さ判定部１１５は、浸水高が基準高以上である場合には、保険金の支払要件を満たしていると判定して、処理をステップＳ１０９に進める。一方、高さ判定部１１５は、浸水高が基準高未満である場合には、保険金の支払要件を満たしていないと判定して、処理を終了する。 (Step S108: height determination processing)
The height determination unit 115 of the flooded height measuring device 10 determines whether or not the flooded height measured in step S107 is equal to or higher than the reference height. Here, the reference height is 45 centimeters, which is a payment requirement for insurance claims.
If the inundation height is equal to or higher than the reference height, the height determination unit 115 determines that the insurance claim payment requirement is satisfied, and advances the process to step S109. On the other hand, if the inundation height is less than the reference height, the height determination unit 115 determines that the insurance claim payment requirements are not met, and terminates the process.

（ステップＳ１０９：料率情報要求処理）
浸水高計測装置１０の通信部１１１は、処理対象の建物についての料率情報を要求する要求データを、通信インタフェース１４を介してマスタ管理装置２０に送信する。要求データには、ステップＳ１０７で計測された浸水高と、ステップＳ１０５で取得された点群データ及び対象画像と、ステップＳ１０６で特定された浸水線の位置を示す情報と、保険金の金額を計算するための料率を特定可能な被害状況を示す情報とが含まれる。
すると、マスタ管理装置２０の通信部２１１は、送信された要求データを受信する。 (Step S109: rate information request processing)
The communication unit 111 of the inundation height measuring device 10 transmits to the master management device 20 via the communication interface 14 request data requesting rate information for the building to be processed. The requested data includes the inundation height measured in step S107, the point cloud data and target image acquired in step S105, the information indicating the position of the inundation line specified in step S106, and the amount of insurance money calculated. and information indicating the damage status that can specify the rate for the damage.
Then, the communication unit 211 of the master management device 20 receives the transmitted request data.

（ステップＳ１１０：料率情報送信処理）
マスタ管理装置２０の通信部２１１は、ステップＳ１０９で受信された要求データに基づき料率を特定する。具体的には、通信部２１１は、料率情報２３３を参照して、料率を特定する。図７に示すように、料率情報２３３には、被害状況毎に料率が含まれている。被害状況としては、建物の浸水率等である。そして、通信部２１１は、特定された料率を示す料率データを、通信インタフェース２４を介して浸水高計測装置１０に送信する。すると、浸水高計測装置１０の通信部１１１は、料率データを受信する。 (Step S110: rate information transmission process)
The communication unit 211 of the master management device 20 identifies the rate based on the request data received in step S109. Specifically, the communication unit 211 refers to the rate information 233 to identify the rate. As shown in FIG. 7, the rate information 233 includes a rate for each damage situation. The damage situation is the inundation rate of the building. Then, the communication unit 211 transmits rate data indicating the specified rate to the inundation height measuring device 10 via the communication interface 24 . Then, the communication unit 111 of the inundation height measuring device 10 receives the rate data.

（ステップＳ１１１：保険金計算処理）
浸水高計測装置１０の保険金計算部１１６は、ステップＳ１１０で受信された料率データと、ステップＳ１０４で受信された建物情報とから、保険金の支払金額を計算する。保
険金計算部１１６は、計算された支払金額を表示装置に表示する。
通信部１１１は、計算された支払金額を示す金額データを、通信インタフェース１４を介してマスタ管理装置２０に送信する。すると、マスタ管理装置２０の通信部１１１は、金額データを受信し、事故情報２３４の支払金額の項目に金額データが示す支払金額を書き込む。 (Step S111: insurance claim calculation processing)
The insurance claim calculation unit 116 of the inundation height measuring device 10 calculates the insurance payment amount based on the rate data received in step S110 and the building information received in step S104. The insurance claim calculation unit 116 displays the calculated payment amount on the display device.
The communication unit 111 transmits amount data indicating the calculated payment amount to the master management device 20 via the communication interface 14 . Then, the communication unit 111 of the master management device 20 receives the money amount data, and writes the payment amount indicated by the money amount data in the payment amount item of the accident information 234 .

図８に示すように、事故情報２３４には、建物の識別情報及び保険事故番号毎に、浸水高と、取得データと、保険事故の概要と、支払金額とが含まれる。ステップＳ１０９では、保険事故番号を割り当てて、処理対象の建物の識別情報と、割り当てた保険事故番号とに対応して、浸水高の項目に浸水高が書き込まれ、取得データの項目に点群データと対象画像と浸水線とが書き込まれる。ステップＳ１１１では、支払金額の項目に金額データが示す支払金額が書き込まれる。保険事故の概要に関しては、追って査定員によって書き込まれる。 As shown in FIG. 8, the accident information 234 includes the inundation height, acquired data, summary of the insured event, and payment amount for each building identification information and insured event number. In step S109, an insured accident number is assigned, and in correspondence with the identification information of the building to be processed and the assigned insured accident number, the flood height is written in the flood height item, and the point cloud data is written in the acquired data item. , the target image and the inundation line are written. In step S111, the payment amount indicated by the amount data is written in the payment amount item. A summary of the insured event will be filled in later by the assessor.

＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態１に係る浸水高計測装置１０は、光センサ１４１によって計測して得られた点群データに基づき、浸水高が計測される。これにより、浸水した建物とともに、メジャー又は大きさが既知の物体を撮影する必要がなく、簡便に浸水高を計測可能である。 *** Effect of Embodiment 1 ***
As described above, the flooded height measuring device 10 according to the first embodiment measures the flooded height based on the point cloud data obtained by measuring with the optical sensor 141 . As a result, it is not necessary to photograph an object of known measure or size together with the flooded building, and the flood height can be easily measured.

浸水した建物とともに、メジャー又は大きさが既知の物体を撮影し、浸水高を計測する場合には、建物とともに撮影する物体を偽装することにより、浸水高が偽装されてしまう可能性がある。そのため、保険契約者によって撮影された画像データだけに基づく保険金の支払要件を満たすか否かの判定は信頼性が低かった。
しかし、実施の形態１に係る浸水高計測装置１０では、点群データから浸水高を計測するため、偽装は困難である。そのため、保険契約者により浸水高計測装置１０を用いて取得された点群データに基づく保険金の支払要件を満たすか否かの判定は信頼性が高い。 When an object whose measure or size is known is photographed together with a flooded building to measure the flood height, the flood height may be disguised by disguising the object photographed together with the building. Therefore, the reliability of determining whether or not the insurance claim payment requirements are satisfied based solely on the image data taken by the policyholder has been low.
However, since the inundation height measuring device 10 according to Embodiment 1 measures the inundation height from point cloud data, camouflage is difficult. Therefore, it is highly reliable to determine whether or not the insurance claim payment requirements are satisfied based on the point cloud data acquired by the policyholder using the flood height measuring device 10 .

なお、浸水高計測装置１０を使用するユーザは、保険契約者に限らず、保険会社の査定員であっても構わない。ユーザが保険会社の査定員である場合には、ステップＳ１０２で送信される建物の一覧情報には、査定員による査定が許可されている建物が示される。 The user who uses the inundation height measuring device 10 is not limited to an insurance policyholder, and may be an assessor of an insurance company. If the user is an assessor of an insurance company, the building list information transmitted in step S102 indicates buildings for which assessment by the assessor is permitted.

＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例１として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例１について、実施の形態１と異なる点を説明する。 ***Other Configurations***
<Modification 1>
In Embodiment 1, each functional component is realized by software. However, as Modification 1, each functional component may be implemented by hardware. Differences between the first modification and the first embodiment will be described.

図９を参照して、変形例１に係る浸水高計測装置１０の構成を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、浸水高計測装置１０は、プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３とに代えて、電子回路１５を備える。電子回路１５は、各機能構成要素と、メモリ１２と、ストレージ１３との機能とを実現する専用の回路である。 The configuration of the flooded height measuring device 10 according to Modification 1 will be described with reference to FIG. 9 .
When each functional component is implemented by hardware, the flood height measurement device 10 includes an electronic circuit 15 instead of the processor 11, memory 12 and storage 13. FIG. The electronic circuit 15 is a dedicated circuit that realizes the functions of each functional component, memory 12 and storage 13 .

図１０を参照して、変形例１に係るマスタ管理装置２０の構成を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、マスタ管理装置２０は、プロセッサ２１とメモリ２２とストレージ２３とに代えて、電子回路２５を備える。電子回路２５は、各機能構成要素と、メモリ２２と、ストレージ２３との機能とを実現する専用の回路である。 The configuration of the master management device 20 according to Modification 1 will be described with reference to FIG.
When each functional component is realized by hardware, the master management device 20 has an electronic circuit 25 instead of the processor 21 , memory 22 and storage 23 . The electronic circuit 25 is a dedicated circuit that realizes the functions of each functional component, memory 22 and storage 23 .

電子回路１５，２５としては、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ（ＧａｔｅＡｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）が想定される。
各機能構成要素を１つの電子回路１５，２５で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路１５，２５に分散させて実現してもよい。 The electronic circuits 15 and 25 include single circuits, composite circuits, programmed processors, parallel programmed processors, logic ICs, GAs (Gate Arrays), ASICs (Application Specific Integrated Circuits), and FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays). ) is assumed.
Each functional component may be implemented by one electronic circuit 15, 25, or each functional component may be implemented by being distributed among a plurality of electronic circuits 15, 25. FIG.

＜変形例２＞
変形例２として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。 <Modification 2>
As a modification 2, some functional components may be implemented by hardware and other functional components may be implemented by software.

プロセッサ１１，２１とメモリ１２，２２とストレージ１３，２３と電子回路１５，２５とを処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。 Processors 11 and 21, memories 12 and 22, storages 13 and 23, and electronic circuits 15 and 25 are called processing circuits. That is, the function of each functional component is realized by the processing circuit.

実施の形態２．
実施の形態２は、学習済モデルを用いて浸水線を特定する点が実施の形態１と異なる。実施の形態２では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。 Embodiment 2.
Embodiment 2 differs from Embodiment 1 in that the inundation line is specified using a learned model. In the second embodiment, this different point will be explained, and the explanation of the same point will be omitted.

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１１を参照して、実施の形態２に係る浸水高計測装置１０の構成を説明する。
浸水高計測装置１０は、ストレージ１３に学習済モデル１３１が記憶されている点が図２に示す浸水高計測装置１０と異なる。学習済モデル１３１は、浸水した建物の画像データである入力画像から浸水した上限位置を推論するモデルである。 *** Configuration description ***
The configuration of the flooded height measuring device 10 according to the second embodiment will be described with reference to FIG. 11 .
The inundation height measuring device 10 differs from the inundation height measuring device 10 shown in FIG. 2 in that a learned model 131 is stored in the storage 13 . The learned model 131 is a model that infers the upper limit position of flooding from an input image that is image data of a flooded building.

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図４を参照して、実施の形態２に係る損害査定システム１００の動作を説明する。
ステップＳ１０１からステップＳ１０５の処理と、ステップＳ１０７からステップＳ１１１の処理とは、実施の形態１と同じである。 ***Description of operation***
The operation of the damage assessment system 100 according to the second embodiment will be described with reference to FIG.
The processing from step S101 to step S105 and the processing from step S107 to step S111 are the same as in the first embodiment.

（ステップＳ１０６：浸水範囲特定処理）
浸水高計測装置１０の浸水範囲特定部１１３は、ステップＳ１０５で取得された対象画像に基づき、浸水した上限位置を示す浸水線を特定する。実施の形態２では、浸水範囲特定部１１３は、学習済モデル１３１を用いて、ステップＳ１０５で取得された対象画像に基づき浸水線を特定する。具体的には、浸水範囲特定部１１３は、学習済モデル１３１に対して対象画像を入力として与えることにより、学習済モデル１３１から出力された浸水した上限位置を浸水線として特定する。 (Step S106: Submerged area identification process)
The flooded range identifying unit 113 of the flooded height measuring device 10 identifies a flooded line indicating the upper limit position of the flooded area based on the target image acquired in step S105. In Embodiment 2, the inundation range identifying unit 113 uses the learned model 131 to identify the inundation line based on the target image acquired in step S105. Specifically, the flooded area identification unit 113 identifies the flooded upper limit position output from the trained model 131 as the flooded line by inputting the target image to the trained model 131 .

また、浸水範囲特定部１１３は、実施の形態１と同様に、ステップＳ１０５で取得された点群データから処理対象の建物の地盤面を特定する。 Also, the flooded area identifying unit 113 identifies the ground surface of the building to be processed from the point cloud data acquired in step S105, as in the first embodiment.

ここで、学習済モデル１３１は、保険会社の査定員が過去に浸水高を計測した際に撮影した建物の画像データと、査定員によって特定された浸水線の位置との組を学習データとして、学習が行われて生成されたモデルである。査定員によって特定された浸水線の位置は、いわゆる正解データである。つまり、学習済モデル１３１は、教師あり学習により学習が行われる。学習には、例えば、ニューラルネットワークが用いられる。 Here, the trained model 131 uses, as learning data, a set of building image data taken when an assessor of an insurance company measured the inundation height in the past and the position of the inundation line specified by the assessor. It is a model generated by learning. The position of the flood line specified by the assessor is the so-called correct data. That is, the trained model 131 is learned by supervised learning. For learning, for example, a neural network is used.

＊＊＊実施の形態２の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態２に係る浸水高計測装置１０は、学習済モデル１３１を用いて浸水線を特定する。これにより、実施の形態１のようにユーザに浸水線を指定させる必
要がない。そのため、実施の形態１よりも簡便に浸水高を計測可能である。 *** Effect of Embodiment 2 ***
As described above, the inundation height measuring device 10 according to Embodiment 2 uses the learned model 131 to identify the inundation line. This eliminates the need for the user to specify the flood line as in the first embodiment. Therefore, the flood height can be measured more easily than in the first embodiment.

＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例３＞
実施の形態２では、学習済モデル１３１は、浸水高計測装置１０のストレージ１３に記憶された。しかし、学習済モデル１３１は、マスタ管理装置２０のストレージ２３に記憶されていてもよいし、浸水高計測装置１０と伝送路３０を介して接続された他の装置に記憶されていてもよい。この場合には、浸水高計測装置１０の浸水範囲特定部１１３は、浸水線を特定する際に、通信インタフェース１４を介して学習済モデル１３１を読み込み、学習済モデル１３１を使用する。
これにより、マスタ管理装置２０等で学習済モデル１３１が更新された場合には、最新の学習済モデル１３１を用いて浸水線を特定することができる。学習済モデル１３１が更新されるとは、新たな学習データを用いて学習が行われるという意味である。例えば、ステップＳ１０９で事故情報２３４に書き込まれた浸水線の正当性が確認された場合に、その浸水線と、その浸水線を特定するために用いられた対象画像との組が学習データとして与えられ学習済モデル１３１の学習が行われる。 ***Other Configurations***
<Modification 3>
In Embodiment 2, the learned model 131 is stored in the storage 13 of the inundation height measuring device 10 . However, the learned model 131 may be stored in the storage 23 of the master management device 20, or may be stored in another device connected to the inundation height measuring device 10 via the transmission line 30. In this case, the inundation range identification unit 113 of the inundation height measuring device 10 reads the learned model 131 via the communication interface 14 and uses the learned model 131 when identifying the inundation line.
As a result, when the learned model 131 is updated by the master management device 20 or the like, the inundation line can be specified using the latest learned model 131 . Updating the learned model 131 means that learning is performed using new learning data. For example, when the legitimacy of the inundation line written in the accident information 234 is confirmed in step S109, a set of the inundation line and the target image used to identify the inundation line is given as learning data. Then, the trained model 131 is trained.

実施の形態３．
実施の形態３は、学習済モデル１３１を用いて特定された浸水線の候補位置を示して、浸水線を指定させる点が実施の形態１，２と異なる。実施の形態３では、この異なる点を説明して、同一の点については説明を省略する。
実施の形態３では、実施の形態２と異なる点を説明する。 Embodiment 3.
Embodiment 3 differs from Embodiments 1 and 2 in that candidate positions of inundation lines identified using the learned model 131 are indicated and the inundation lines are designated. In the third embodiment, this different point will be explained, and the explanation of the same point will be omitted.
In Embodiment 3, points different from Embodiment 2 will be described.

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１２を参照して、実施の形態３に係る浸水高計測装置１０の構成を説明する。
浸水高計測装置１０は、機能構成要素として、学習部１１７を備える点が図１１に示す浸水高計測装置１０と異なる。学習部１１７は、他の機能構成要素と同様に、ソフトウェア又はハードウェアによって実現される。 *** Configuration description ***
The configuration of the flooded height measuring device 10 according to the third embodiment will be described with reference to FIG.
The inundation height measuring device 10 differs from the inundation height measuring device 10 shown in FIG. 11 in that a learning unit 117 is provided as a functional component. The learning unit 117 is realized by software or hardware, like other functional components.

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図４を参照して、実施の形態３に係る損害査定システム１００の動作を説明する。
ステップＳ１０１からステップＳ１０５の処理と、ステップＳ１０７からステップＳ１１１の処理とは、実施の形態２と同じである。 ***Description of operation***
The operation of the damage assessment system 100 according to the third embodiment will be described with reference to FIG.
The processing from step S101 to step S105 and the processing from step S107 to step S111 are the same as those in the second embodiment.

（ステップＳ１０６：浸水範囲特定処理）
浸水高計測装置１０の浸水範囲特定部１１３は、ステップＳ１０５で取得された対象画像に基づき、浸水した上限位置を示す浸水線を特定する。実施の形態３では、浸水範囲特定部１１３は、学習済モデル１３１を用いて、ステップＳ１０５で取得された対象画像に基づき浸水線の候補位置を１つ以上特定する。具体的には、浸水範囲特定部１１３は、学習済モデル１３１に対して対象画像を入力として与えることにより、学習済モデル１３１から出力された浸水した上限位置であって、確度が閾値よりも高いと判定された浸水した上限位置を浸水線の候補位置として特定する。浸水範囲特定部１１３は、対象画像を候補位置を示した上で表示し、対象画像における浸水した上限位置の指定を受け付けることにより、浸水線を特定する。例えば、浸水範囲特定部１１３は、対象画像上に各候補位置を表示し、いずれかの候補位置をユーザに選択させることにより、浸水線を特定する。 (Step S106: Submerged area identification process)
The flooded range identifying unit 113 of the flooded height measuring device 10 identifies a flooded line indicating the upper limit position of the flooded area based on the target image acquired in step S105. In Embodiment 3, the inundation area identifying unit 113 uses the learned model 131 to identify one or more candidate positions of the inundation line based on the target image acquired in step S105. Specifically, the submerged area identifying unit 113 inputs the target image to the learned model 131, and determines the submerged upper limit position output from the learned model 131, and the accuracy is higher than the threshold. The flooded upper limit position determined as is specified as a candidate position of the inundation line. The flooded area identification unit 113 identifies the flooded line by displaying the target image with the candidate positions indicated and accepting the designation of the flooded upper limit position in the target image. For example, the inundation area identification unit 113 identifies the inundation line by displaying each candidate position on the target image and allowing the user to select one of the candidate positions.

また、浸水範囲特定部１１３は、実施の形態２と同様に、ステップＳ１０５で取得された点群データから処理対象の建物の地盤面を特定する。 Also, the flooded area identifying unit 113 identifies the ground surface of the building to be processed from the point cloud data acquired in step S105, as in the second embodiment.

ステップＳ１０６の処理が実行される度に、あるいは、定期的に、学習部１１７は、ス
テップＳ１０６で特定された浸水線と、その浸水線を特定するために用いられた対象画像との組が学習データとして、学習済モデル１３１に学習させる。これにより、学習済モデル１３１が更新される。 Every time the process of step S106 is executed or periodically, the learning unit 117 learns a set of the flood line identified in step S106 and the target image used to identify the flood line. As data, the learned model 131 is made to learn. As a result, the learned model 131 is updated.

＊＊＊実施の形態３の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態３に係る浸水高計測装置１０は、学習済モデル１３１を用いて特定された浸水線の候補位置を示して、浸水線を指定させる。これにより、より適切に浸水線を特定することができる。
例えば、建物の壁面に汚れ等がある場合には、学習済モデル１３１によって誤った位置が浸水線として特定される可能性がある。しかし、実施の形態３に係る浸水高計測装置１０では、このような誤りを訂正することが可能である。 *** Effect of Embodiment 3 ***
As described above, the inundation height measuring device 10 according to Embodiment 3 indicates the candidate positions of the inundation line identified by using the learned model 131, and designates the inundation line. Thereby, the inundation line can be specified more appropriately.
For example, if the walls of the building are dirty or the like, the learned model 131 may identify an erroneous position as the inundation line. However, the inundation height measuring device 10 according to the third embodiment can correct such an error.

また、実施の形態３に係る浸水高計測装置１０は、学習部１１７によって学習済モデル１３１が更新される。その結果、学習済モデル１３１の精度を徐々に高めることが可能である。つまり、実施の形態３に係る浸水高計測装置１０では、最終的にはユーザによって浸水線が指定される。そのため、指定された浸水線を正解データとして用いた学習を行うことが可能である。 Also, in the inundation height measuring device 10 according to Embodiment 3, the learned model 131 is updated by the learning unit 117 . As a result, it is possible to gradually increase the accuracy of the trained model 131 . That is, in the flood height measuring device 10 according to the third embodiment, the user finally designates the flood line. Therefore, it is possible to perform learning using the specified inundation line as correct data.

なお、以上の説明における「部」を、「回路」、「工程」、「手順」、「処理」又は「処理回路」に読み替えてもよい。 Note that "unit" in the above description may be read as "circuit", "process", "procedure", "process", or "processing circuit".

以上、本開示の実施の形態及び変形例について説明した。これらの実施の形態及び変形例のうち、いくつかを組み合わせて実施してもよい。また、いずれか１つ又はいくつかを部分的に実施してもよい。なお、本開示は、以上の実施の形態及び変形例に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。 The embodiments and modifications of the present disclosure have been described above. Some of these embodiments and modifications may be combined and implemented. Also, any one or some may be partially implemented. It should be noted that the present disclosure is not limited to the above embodiments and modifications, and various modifications are possible as necessary.

１００損害査定システム、１０浸水高計測装置、１１プロセッサ、１２メモリ、１３ストレージ、１４通信インタフェース、１５電子回路、１１１通信部、１１２データ取得部、１１３浸水範囲特定部、１１４浸水高計測部、１１５高さ判定部、１１６保険金計算部、１１７学習部、１３１学習済モデル、１４１光センサ、１４２光学カメラ、２０マスタ管理装置、２１プロセッサ、２２メモリ、２３ストレージ、２４通信インタフェース、２５電子回路、２１１通信部、２１２判定部、２３１利用者情報、２３２契約情報、２３３料率情報、２３４事故情報、３０伝送路。 100 damage assessment system, 10 inundation height measurement device, 11 processor, 12 memory, 13 storage, 14 communication interface, 15 electronic circuit, 111 communication unit, 112 data acquisition unit, 113 inundation range identification unit, 114 inundation height measurement unit, 115 height determination unit, 116 insurance claim calculation unit, 117 learning unit, 131 learned model, 141 optical sensor, 142 optical camera, 20 master management device, 21 processor, 22 memory, 23 storage, 24 communication interface, 25 electronic circuit, 211 communication unit, 212 determination unit, 231 user information, 232 contract information, 233 rate information, 234 accident information, 30 transmission path.

Claims

The computer indicates the position of the reflection point obtained by measuring the damaged building with an optical sensor that measures the position of the reflection point by receiving the reflected light reflected by the reflection point after irradiating the irradiation light. Acquire point cloud data, which is multiple point data,
A measurement method in which a computer measures a distance from a reference position to a specified position specified by a user based on the point cloud data.

2. The measuring method according to claim 1 , wherein the reference position is a position specified from changes in brightness of a plurality of point data constituting the point cloud data.