JP7314693B2 - 路面性状調査システム、路面性状調査方法、及び路面性状調査プログラム - Google Patents

Description

本発明は、路面性状調査システム、路面性状調査方法、及び路面性状調査プログラムに関する。

道路、線路、トンネル等は、車両の通行、気候、外部からの圧力等によって損傷し、その損傷が拡大すると、重大な事故等の発生に繋がる。そのため、損傷状態の評価を行うために定期的な点検が必要とされている。道路の路面については、代表的な損傷点検項目として、ひび割れ、わだち掘れ（道路の幅方向の凹凸）、平坦性（車両進行方向の凹凸）がある。

例えば特許文献１には、車両に搭載したステレオカメラの撮像画像に基づき、車両が走行する路面の三次元形状データや輝度画像を生成して、これらの情報に基づき上記の損傷点検項目を算出することが記載されている。

ところで、道路の路面は天候（濡れているか乾いているか）や季節（落葉の有無など）、周囲の環境（アンダーパス、トンネルなど）などのさまざまな要因によって撮像画像に差異が出る場合が考えられる。このため、撮像画像に基づき算出される路面性状に関する情報にも誤差やご検出の影響が出ると考えられ、路面性状情報の算出精度向上の点でさらなる改善の余地がある。

本発明は、路面性状情報を高精度に算出可能とすることを目的とする。

上述した課題を解決するために、本発明の一観点に係る路面性状調査システムは、車両が走行する道路の路面性状に関する路面性状情報を算出する路面性状算出部と、前記車両が走行する道路の路面画像を取得する路面画像取得部と、前記車両が走行する道路の周辺情報を取得する周辺情報取得部と、前記路面画像及び前記周辺情報に基づき、前記路面性状算出部により算出される前記路面性状情報の精度低下の可能性が高い精度低下区間を抽出する区間抽出部と、前記路面性状算出部により算出された前記路面性状情報を対応する走行区間と関連付けた路面性状データを、前記区間抽出部により抽出された前記精度低下区間の情報を反映させて出力する出力部と、を備え、前記区間抽出部は、前記路面性状情報の精度低下の可能性が高い区間として、前記路面画像及び前記周辺情報に基づき前記路面性状情報の算出が困難と判断し得る計測困難シーン、前記路面画像及び前記周辺情報に基づき前記路面性状情報の誤差が増大すると判断し得る誤差発生可能性シーン、及び、前記周辺情報に基づき前記路面性状情報の算出から除外すべきと判断し得る計測除外推奨シーン、の少なくとも１つの区間を抽出し、前記路面性状算出部は、前記車両が走行する道路の複数の所定区間ごとに前記路面性状情報を算出し、前記出力部は、前記区間抽出部により抽出された区間に基づき、前記計測困難シーン及び前記誤差発生可能性シーンの区間が、前記複数の所定区間のうちの１つの所定区間の全体を含む場合には、当該所定区間の前記路面性状情報の前記路面性状データへの出力を中止する。

路面性状情報を高精度に算出することができる。

実施形態に係る路面性状調査システムの全体構成図 データ管理装置及び評価装置のハードウェア構成図 評価装置の機能ブロック図 本実施形態で抽出する計測困難シーン、誤差発生可能性シーン、及び計測除外推奨シーンの詳細を説明する図 路面性状調査処理のフローチャート 本実施形態で作成される調書の一例を示す図

以下、添付図面を参照しながら実施形態について説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の符号を付して、重複する説明は省略する。

図１は、実施形態に係る路面性状調査システム１０の全体構成図である。路面性状調査システム１０は、路面ｒｓ１等の構造物のひび割れ等の性状を調査する調査機器システム２０を搭載した車両１、及び調査機器システム２０で取得された各種データを解析する評価装置８によって構成されている。

なお、路面性状調査システム１０は、車が走行する車道面に限らず、他のさまざまな構造物の性状を調査することができる。構造物は、歩道面、電車が走行する線路、法面、又はトンネルの内面、道路上の構造物等を含む。なお、道路上の構造物は、例えば、路端部上に設置される標識や電柱等である。本実施形態では、これらの構造物の性状を纏めて「路面性状」と表記する。

以降は、車が走行する路面ｒｓ１の性状を調査する場合について説明する。この路面性状調査システム１０は、例えば、一方に長く延びる構造物を一定の区間に区切ってその表面性状を調査する場合に利用される。

図１に示されているように、車両１には、調査機器システム２０が搭載されている。調査機器システム２０は、路面カメラ２、周辺カメラ３、データ管理装置４、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System：全球測位衛星システム）センサ５、及び距離計測装置６を有している。なお、「路面カメラ２」は、複数の路面カメラの総称である。ＧＮＳＳは、ＧＰＳ（Global Positioning System）や準天頂衛星（QZSS）等の衛星測位システムの総称である。

路面カメラ２は、車両１のルーフ後部に、進行方向とは反対の方向に向けて設けられ、車両１の後方の路面ｒｓ１を撮像するステレオカメラである。ステレオカメラは、例えば左右に並べた２つのカメラの視差情報を利用し、評価対象の路面ｒｓ１に形成された凹凸等の奥行き情報を得るためのカメラである。路面カメラ２は、車両１の進行方向に対して画像の一部が重なり合うタイミングで撮像を繰り返し行う。路面カメラ２は、路面ｒｓ１の幅方向全体を撮像可能なように複数台設置されるため、幅方向に対しても画像の一部が重なり合うように複数台が同時に撮像を行う。なお、路面カメラ２は、車両１の前方のナンバープレート周辺に設置されてもよい。また、路面カメラ２は、車両１に３つ以上設置されてもよい。道路幅が狭い場合には、車両１に路面カメラを１つだけ設置されるようにしてもよい。

なお、路面カメラ２は、車両１のルーフの前部に進行方向と同じ方向に向けて設けてもよく、車両１のルーフの側部に進行方向と直角（又は略直角）方向に向けて設けてもよい。

車両１は、路面ｒｓ１上を走行しながら、路面カメラ２で路面ｒｓ１の所定範囲を、進行方向にその一部が重なるように撮像していく。

周辺カメラ３は、車両１のルーフ前部に設けられ、車両１の前方の周辺（例えば、前方の路面ｒｓ１、標識、風景等）を撮像する撮像装置である。周辺カメラ３は、路面カメラ２を構成する左右２つのカメラのうちの１つのカメラと同様の構成を採用することができる。なお、周辺カメラ３は、路面カメラ２と同様に、ステレオカメラにしてもよい。また、周辺カメラ３は、車両１のフロントガラス付近など車内に取り付けられてもよい。なお、以降では周辺カメラ３を「前方カメラ」とも表記する場合がある。

データ管理装置４は、路面カメラ２、周辺カメラ３、ＧＮＳＳセンサ５、及び距離計測装置６から取得した各種データを管理するＰＣ（Personal Computer）である。各調査データは、評価装置８に受け渡され、評価装置８でのデータ解析に用いられる。なお、データ管理装置４から評価装置８への調査データの受け渡し方法は、Wi-Fi（登録商標）等を使った無線通信、ＵＳＢケーブル等を使った有線通信、ＵＳＢメモリ等を使った人的な移動が挙げられる。

ＧＮＳＳセンサ５は、複数のＧＮＳＳ衛星が発信した各時間の信号を受信し、各信号を受信した時刻との差で衛星までの距離を算出することで、地球上の位置を計測する測位手段の一例である。測位手段は、測位専用の装置であってもよく、ＰＣやスマートフォン等にインストールされた測位専用のアプリケーションであってもよい。

距離計測装置６は、例えば、車両１の車輪の円周の長さの情報を保持し、回転数を計測することで、走行距離を算出する。走行距離は、車輪の円周の長さと計測した回転数との積により算出することができる。これは一例であるため、その他の方法により距離を計測してもよい。なお、距離計測装置は、距離計測手段の一例である。

また、上記各計測データには、各路面映像データ、測定位置データ、周辺画像データ、及び走行距離データが含まれている。これらのうち、各路面映像データは、各路面カメラ２ａ，２ｂによって得られた映像（動画）のデータである。この各路面映像データでは、映像のフレームデータ毎に、メタデータとして撮影された時刻を示す撮影時刻情報が付加されている。なお、各路面カメラ２によって、映像（動画）の路面映像データだけでなく、静止画又は静止画の集合によるデータを得るようにしてもよい。

測定位置データは、ＧＮＳＳセンサ５によって得られたデータである。この測定位置データには、メタデータとして測位された時刻を示す測位時刻情報が付加されている。周辺画像データは、周辺カメラ３によって得られた静止画のデータである。走行距離データは、距離計測装置６によって得られた走行距離を示すデータである。

評価装置８は、データ管理装置４から受け渡された各調査データに基づいて、構造物の性状を解析するＰＣ又はスマートフォン等である。評価装置８は、各路面映像データから路面ｒｓ１の凹凸等の表面性状を計測し、計測結果に基づいて、路面ｒｓ１の損傷の有無、損傷の度合いを評価する。

また、評価装置８は、構造物性状の評価結果、測定位置データ、周辺画像データ、走行距離データ、及び自治体又は国（以下、「道路管理者」と記す）から取得した道路台帳等のデータを利用して、道路管理者が定めるフォーマットに従った提出書類のデータを作成する。道路台帳には、実際の正確な道路の位置を示す実際位置データが含まれている。なお、道路台帳には、道路地図が掲載されているが、正確な道路位置情報（測位情報：緯度、経度値）が含まれていない場合がある。この場合、正確な道路測位情報を得るためには、道路地図と、測位地図情報（国土地理院等が保有している、緯度、経度値情報）を照合する必要がある。そして、評価装置８によって作成された提出書類のデータは、道路管理者に、電子データ又は書類に印刷した状態で提出される。

次に、図２を用いて、データ管理装置４、及び評価装置８のハードウェア構成について説明する。図２は、データ管理装置４、及び評価装置８のハードウェア構成図である。

図２に示されているように、データ管理装置４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）４０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）４０３、ＨＤ（Hard Disk）４０４、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）コントローラ４０５、メディアＩ／Ｆ４０７、ディスプレイ４０８、ネットワークＩ／Ｆ４０９、キーボード４１１、マウス４１２、ＤＶＤ－ＲＷ（Digital Versatile Disc-ReWritable）ドライブ２１４、及び、バスライン４１０を備えている。

これらのうち、ＣＰＵ４０１は、データ管理装置４全体の動作を制御する。ＲＯＭ４０２は、ＣＰＵ４０１の駆動に用いられるプログラムを記憶する。ＲＡＭ４０３は、ＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。ＨＤ４０４は、プログラム等の各種データを記憶する。ＨＤＤコントローラ４０５は、ＣＰＵ４０１の制御にしたがってＨＤ４０４に対する各種データの読み出し又は書き込みを制御する。メディアＩ／Ｆ４０７は、フラッシュメモリ等の記録メディア４０６に対するデータの読み出し又は書き込み（記憶）を制御する。ディスプレイ４０８は、カーソル、メニュー、ウィンドウ、文字、又は画像などの各種情報を表示する。タッチパネル４０９は、利用者がディスプレイ４０８を押下することで、データ管理装置４を操作する入力手段の一種である。ネットワークＩ／Ｆ４０９は、インターネット等の通信ネットワークを利用してデータ通信をするためのインターフェースである。キーボード４１１は、文字、数値、各種指示などの入力のための複数のキーを備えた入力手段の一種である。マウス４１２は、各種指示の選択や実行、処理対象の選択、カーソルの移動などを行う入力手段の一種である。ＤＶＤ－ＲＷドライブ４１４は、着脱可能な記録媒体の一例としてのＤＶＤ－ＲＷ４１３に対する各種データの読み出し又は書き込みを制御する。

また、評価装置８は、ＣＰＵ８０１、ＲＯＭ８０２、ＲＡＭ８０３、ＨＤ８０４、ＨＤＤコントローラ８０５、メディアＩ／Ｆ８０７、ディスプレイ８０８、ネットワークＩ／Ｆ８０９、キーボード８１１、マウス８１２、ＤＶＤ－ＲＷドライブ８１４、及び、バスライン８１０を備えている。これらは、それぞれ上述の構成（ＣＰＵ４０１、ＲＯＭ４０２、ＲＡＭ４０３、ＨＤ４０４、ＨＤＤコントローラ４０５、メディアＩ／Ｆ４０７、ディスプレイ４０８、ネットワークＩ／Ｆ４０９、キーボード４１１、マウス４１２、ＣＤ－ＲＷドライブ４１４、及び、バスライン４２０）と同様の構成であるため、これらの説明を省略する。

なお、ＤＶＤ－ＲＷドライブではなく、ＤＶＤ－Ｒドライブ等であってもよい。また、データ管理装置４、及び評価装置８は、それぞれ単一のコンピュータによって構築されてもよいし、各部（機能、手段、又は記憶部）を分割して任意に割り当てられた複数のコンピュータによって構築されていてもよい。

図３は、評価装置８の機能ブロック図である。図３に示すように、評価装置８は、記憶部８１と、路面性状算出部８２と、調書作成部８３（出力部）と、路面画像取得部８４と、周辺情報取得部８５と、計測困難シーン抽出部８６と、誤差発生可能性シーン抽出部８７と、計測除外推奨シーン抽出部８８とを備える。これら各部は、図２に示されている各構成要素のいずれかが、ＨＤ８０４からＲＡＭ８０３上に展開されたプログラムに従ったＣＰＵ８０１からの命令によって動作することで実現される機能、又は機能する手段である。また、記憶部８１は、図２に示されているＲＡＭ８０３及びＨＤ８０４によって構築される。

記憶部８１には、各路面映像データ、測定位置データ、周辺画像データ、走行距離データ、及び実際位置データが記憶されている。これらのうち、各路面映像データ、測定位置データ、周辺画像データ、及び走行距離データは、データ管理装置４から受け渡されたデータである。各路面映像データには、上述の撮影時刻情報が含まれている。測定位置データには、上述の測位時刻情報が含まれている。

路面性状算出部８２は、車両１が走行する道路の路面性状に関する路面性状情報を、車両が走行する道路の複数の所定区間ごとに算出する。路面性状情報は、本実施形態では路面ｒｓ１のひび割れ率、わだち掘れ、ＭＣＩ（Maintenance Control Index：舗装の維持管理指数）を含む。また、路面性状算出部８２は、後述する計測困難シーン抽出部８６または計測除外推奨シーン抽出部８８により抽出される路面性状情報の精度低下の可能性が高い精度低下区間では、当該区間の前記路面性状情報の算出を中止する。言い換えると、計測困難シーン及び前記誤差発生可能性シーンの区間を除外して路面性状情報を算出する。

調書作成部８３は、路面性状算出部８２により算出された路面性状情報を対応する走行区間と関連付けた路面性状データを調書Ｒとして出力する。また、調書作成部８３は、後述する計測困難シーン抽出部８６、誤差発生可能性シーン抽出部８７、または計測除外推奨シーン抽出部８８により抽出される路面性状情報の精度低下の可能性が高い精度低下区間では、路面性状情報の精度低下の可能性が高い旨の注意情報を追加して路面性状データへ出力する。

路面画像取得部８４は、車両１が走行する道路の路面画像を取得する。路面画像取得部８４は、例えば記憶部８１から各路面映像データや測位位置データ、走行距離データを参照して、路面カメラ２が撮像した路面ｒｓ１の画像と、位置や時刻情報とを紐づけて、後段の区間抽出部に路面画像として出力する。

周辺情報取得部８５は、車両１が走行する道路の周辺情報を取得する。周辺情報取得部８５は、例えば記憶部８１から周辺画像データ、測位位置データ、走行距離データを参照して、周辺カメラ３が撮像した路面ｒｓ１の画像から道路の周辺情報を抽出して、位置や時刻情報と紐づけて、後段の区間抽出部に周編情報として出力する。

計測困難シーン抽出部８６は、路面性状情報の精度低下の可能性が高い区間として、路面画像及び周辺情報に基づき、路面性状情報の算出が困難と判断し得る「計測困難シーン」を抽出する。

誤差発生可能性シーン抽出部８７は、路面性状情報の精度低下の可能性が高い区間として、路面画像及び周辺情報に基づき、路面性状情報の誤差が増大すると判断し得る「誤差発生可能性シーン」を抽出する。

計測除外推奨シーン抽出部８８は、路面性状情報の精度低下の可能性が高い区間として、周辺情報に基づき、路面性状情報の算出から除外すべきと判断し得る「計測除外推奨シーン」を抽出する。

これらの計測困難シーン抽出部８６、誤差発生可能性シーン抽出部８７、計測除外推奨シーン抽出部８８が、路面画像取得部８４により取得された路面画像と、周辺情報取得部８５により取得された周辺情報に基づき、路面性状算出部８２により算出される路面性状情報の精度低下の可能性が高い精度低下区間を抽出する区間抽出部８９として機能する。区間抽出部８９は、計測困難シーン、誤差発生可能性シーン、及び計測除外推奨シーンの少なくとも１つを抽出する構成でもよい。

図４は、本実施形態で抽出する計測困難シーン、誤差発生可能性シーン、及び計測除外推奨シーンの詳細を説明する図である。本実施形態では、路面計測において遭遇する計測困難シーン、誤差発生可能性シーン、計測除外推奨シーンの情報を、路面撮影画像、前方撮影画像から抽出し、調書Ｒに反映する。

計測困難シーンでは、調書への反映内容としては、当該区間を除外して計測値（路面性状情報）を出力する、除外した理由（走行シーン）を明記する、などが挙げられる。調書反映のための判断情報１（路面カメラ画像とその画像処理から得られる情報）としては、データ処理が不可能なレベルの低輝度画像が得られることをシーン検出の条件にできる。また、調書反映のための判断情報２（前方カメラ画像とその画像処理から得られる情報）としては、アンダーパス、トンネル、樹木遮蔽（暗所区間）の走行履歴や、濡れ(湿潤した低反射率路面)がある区間の走行履歴をシーン検出の理由として利用できる。

誤差発生可能性シーンでは、調書への反映内容としては、誤差が増大している可能性とその理由（走行シーン）を明記する、などが挙げられる。調書反映のための判断情報１（路面カメラ画像とその画像処理から得られる情報）としては、計測値(ひび割れ率、わだち掘れ量)が、誤差を含み、より高い数値を示すことをシーン検出の条件にできる。また、調書反映のための判断情報２（前方カメラ画像とその画像処理から得られる情報）としては、濡れ(水たまり、水面で日照が散乱反射している路面)がある区間の走行履歴や、落ち葉がある区間の走行履歴をシーン検出の理由として利用できる。

計測除外推奨シーンでは、調書への反映内容としては、当該区間を除外して計測値（路面性状情報）を出力する、除外した理由（走行シーン）を明記する、などが挙げられる。調書反映のための判断情報１（路面カメラ画像とその画像処理から得られる情報）としては、画像処理、AI処理によりレンガや踏切、が検出しうることをシーン検出の条件にできる。また、調書反映のための判断情報２（前方カメラ画像とその画像処理から得られる情報）としては、路駐や工事区間の迂回蛇行走行履歴（蛇行した区間は、対象路面を撮影できていない状態）や、レンガや踏切等の計測対象外・特殊路面の走行履歴（路面調査での計測対象はアスファルトのみ、あるいはそれに加えてコンクリート）をシーン検出の条件や除外理由として利用できる。なお、計測除外推奨シーンは、判断情報１（路面カメラ画像）を利用せずに、判断情報２（前方カメラ画像）のみを利用してシーン検出を行ってもよい。

本実施形態では、路面性状算出部８２により算出される路面性状情報の精度低下の可能性が高い精度低下区間として、計測困難シーン、誤差発生可能性シーン、計測除外推奨シーンを抽出して、これらの抽出シーンを調書Ｒへ反映させることによって、計測値（路面性状情報）の推定に悪影響が出る区間を除外して路面性状情報を算出可能となって推定精度を向上できる。また、調書Ｒに記載されたシーン抽出の理由を調書Ｒの読み手（主に道路管理者）が読めば、例えば抽出シーンの路面性状情報の信用度を読み手自らが下げて読むことが可能となるなど、読み手に計測データを適切に解釈させることができ、修繕判断する上で必要な情報を提供することが可能となる。これにより、本来は修繕が不要だが路面性状情報では劣化と誤判定し得るような状況であっても、調書Ｒの読み手に路面の修繕が必要という誤った判断を行わせることを好適に防止できる。

図３に示す評価装置８の各機能は、図２に示すＣＰＵ８０１、ＲＡＭ８０３等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェア（路面性状調査プログラム）を読み込ませることにより、ＣＰＵ８０１の制御のもとでネットワークＩ／Ｆ８０９、キーボード８１１、マウス８１２、ディスプレイ８０８などを動作させるとともに、ＲＡＭ８０３やＨＤ８０４におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。すなわち、本実施形態の路面性状調査プログラムをコンピュータ上で実行させることで、路面性状調査システム１０は、図３の記憶部８１、路面性状算出部８２、調書作成部８３、路面画像取得部８４、周辺情報取得部８５、計測困難シーン抽出部８６、誤差発生可能性シーン抽出部８７、計測除外推奨シーン抽出部８８、区間抽出部８９として機能する。

本実施形態の路面性状調査プログラムは、例えばコンピュータが備える記憶装置内に格納される。なお、表面特性評価プログラムは、その一部又は全部が、通信回線等の伝送媒体を介して伝送され、コンピュータが備える通信モジュール等により受信されて記録（インストールを含む）される構成としてもよい。また、路面性状調査プログラムは、その一部又は全部が、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの持ち運び可能な記憶媒体に格納された状態から、コンピュータ内に記録（インストールを含む）される構成としてもよい。

図５を参照して、本実施形態による路面性状調査方法を説明する。図５は、路面性状調査処理のフローチャートである。

まず「１．撮影走行動作」が実行される。動作１－１では撮影走行が開始される。動作１－２の撮影走行中には、路面カメラ２と、前方カメラ３で逐次撮影しながら走行する（１－２ａ）。例えば、車両１が一定距離（例えば１．０ｍ）走行するごとにカメラシャッタを切りつづける。各々のカメラ画像は、併せて稼働しているＧＮＳＳセンサ５、距離計測装置６と同期して動作し、撮影箇所、時刻、走行起点からの距離を把握できる。

動作１－３では、撮影走行中の「要・調書反映状態」が検知・記録される。より詳細には、交通状況や路面状態により、路面性状を計測できないことがあった場合には、それを検知記録する。具体的には、前方カメラ３の撮影画像から、計測困難・誤差可能性シーンや計測除外推奨シーンを記録する（１－３ａ）。計測困難・誤差可能性シーンは、例えば、（１）アンダーパス、トンネルの通過、樹木遮蔽による暗所通過、路面の濡れ、（２）落ち葉等による路面遮蔽状態が前方カメラ画像に含まれるときに検出できる。また、計測除外推奨シーンは、例えば、路駐、工事による迂回、レンガ、踏切等特殊路面が前方カメラ画像に含まれるときに検出できる。

なお、上記のシーン検出のための各事象は、前方カメラ３で撮像した画像の画像処理により検出を行う。上記の事象が出現する度に、検知、記録が行われる。

動作１－４にて撮影走行が終了すると、車両１の走行中に取得されたデータがデータ管理装置４から評価装置８に送信されて、「２．データ処理（計測値出力）」が実行される。

まず処理２－１では、ひび割れ判別などの通常出力処理が行われる。より詳細には、路面カメラ画像のデータ処理が行われ（２－１ａ）、路面カメラ２で撮像したステレオカメラ画像をデータ処理し、ひび割れ等計測値を出力し、それらを調書Ｒに書き出す。路面カメラ画像に基づき算出される路面性状情報の種類とその算出手法は周知のものを適用できる。例えば、ステレオカメラ画像を画像結合してＡＩによる損傷自動判別を行って、路面ｒｓ１のひび割れ率を検出できる。また、ステレオカメラ画像を用いて３Ｄ処理による幅員方向の画像結合・計測を行うことで、路面ｒｓ１のわだち掘れを検出できる。また、ステレオカメラ画像を用いて３Ｄ処理による進行方向の画像結合・計測を行うことで、路面ｒｓ１の平坦性を検出できる。

処理２－２では、データ処理困難、誤差可能性区間および、対象シーン区間抽出処理が行われる。より詳細には、路面カメラ画像に基づき、誤差発生可能性画像区間の抽出処理が行われる（２－２ａ）。路面カメラ２の画像に対して、予め学習を施したＡＩによる判別処理を行うことにより、濡れ（湿潤状態）や路面上に落ち葉がある状態を検出することができる。または、ひび割れ率が一定値よりも高い場合に、濡れ（湿潤）や落ち葉による誤検知可能性個所とし、抽出することも可能である。路面ｒｓ１の濡れ状態が湿潤状態であったり、落ち葉が落ちている場合、画像のコントラストが非常に高くなる部分が生じやすく、この部分をひびと誤認する場合がある。このため、ひび割れ率が所定の閾値以上のときに、濡れ（湿潤状態）や路面上に落ち葉がある状態を検出として検知することもできる。

なお、上記の誤差発生可能性個所については、対象の画像として検出されるが、前述の動作１－２でも述べたように、ＧＰＳＳセンサ５などの測位機器で計測されている位置情報と対応付けられ、濡れや落葉といった誤検知要因とその対象区間を組み合わせ、「濡れ可能性区間〇ｍ～〇ｍ」、「落ち葉可能性区間〇ｍ～〇ｍ」を検出結果として得ることができる。

また、処理２－２では、路面カメラ画像に基づき、データ処理困難画像区間の抽出処理も行われる（２－２ｂ）。より詳細には、路面カメラ２の画像に対して、 輝度値の最低値を抽出し、予め設定された閾値との比較することにより、データ処理困難画像を抽出することができる。前述の閾値は、データ処理の可否をあらかじめ検証確認を行うことにより取得しておくことができる。この情報も、対象の画像として検出されたのち、ＧＰＳＳセンサ５などの測位機器との情報と併せ、「低輝度区間〇ｍ～〇ｍ」を検出結果として得ることができる。

また、処理２－２では、前方カメラ画像に基づき、計測困難可能性シーン区間・誤差可能性シーン区間の設定処理も行われる（２－２ｃ）。動作１－３でも述べた通り、前方カメラ画像により把握される、計測困難・誤差可能性シーンとしては、アンダーパス、トンネルの通過、樹木遮蔽による暗所通過、路面の濡れ、落ち葉等による路面遮蔽状態、などの情報が記録される。この情報についても、ＧＰＳＳセンサ５などの測位機器情報と整合され、例えば「アンダーパス〇ｍ～〇ｍ」と記録される。

処理２－３では、除外推奨シーン区間の設定処理が行われる。より詳細には、前方カメラ画像に基づき、除外推奨シーン区間の設定処理が行われる。前方カメラ画像から得られた、路上駐車車両や工事区間の迂回蛇行走行の記録、レンガや踏切等の計測対象外・特殊路面の走行の記録を、前述の測位機器で計測された位置情報と対応付け、先の処理２－２の情報と同様に例えば「迂回区間〇ｍ～〇ｍ」のように区間情報が付記される。

処理２－４では、データ処理困難、誤差可能性区間および、対象シーン区間抽出処理の紐づけ(理由生成)処理が行われる。より詳細には、誤差発生可能性画像区間の理由が生成される（２－４ａ）。上記２－２ａにて抽出された誤差発生可能性画像区間と、上記２－２ｃで誤差可能性シーン区間として記録された情報とを対応区間「〇ｍ～〇ｍ」ごとに整合し、例えば「誤検知可能性：濡れ有り〇ｍ～〇ｍ」、「誤検知可能性：落葉有り〇ｍ～〇ｍ」のような、誤検知可能性の明示とその要因事象、対応区間の出力がなされる。なお、本ステップにおいて「誤差発生可能性画像区間」と「誤差可能性シーン区間」とを組み合わせて生成された情報が、図４に示す「誤差発生可能性シーン」に対応する。

また、処理２－４では、データ処理困難画像区間の理由も生成される（２－４ｂ）。上記２－２ｂにて抽出されたデータ処理困難画像区間と、上記２－２ｃで計測困難可能性シーン区間として記録された情報とを対応区間「〇ｍ～〇ｍ」ごとに整合し、例えば「低輝度による処理見合わせ：アンダーパスによる暗所〇ｍ～〇ｍ」のような、処理困難である旨の明示とその要因事象、対応区間の出力がなされる。

次に「３．データ処理（調書書き出し）」が実行される。まず処理３－１では、ひび割れ判別結果などの出力処理（上記各シーンの計測値への影響の除去含む）が行われる。より詳細には、上記２－４ｂで生成されたデータ処理困難画像・シーン区間と、上記２－３ａで設定された除外推奨シーン区間の数値影響除外処理が行われる（３－１ａ）。なお、データ処理困難画像・シーン区間とは、２－２ｂで抽出された「データ処理困難画像区間」と、２－２ｃで設定された「計測困難可能性シーン区間」とを組み合わせた情報であり、図４に示す「計測困難シーン」に対応する。除外推奨シーン区間とは、図４に示す「計測除外推奨シーン」に対応する。

この除外処理では、処理困難区間、除外推奨区間が、調書出力対象区間の一部に掛かっている場合には、その部位を除いて計測値を算出する。例えば、１００ｍの計測対象のうち、８０～９０ｍが上記該当区間の場合は、０～８０ｍ、９０～１００ｍの区間を選択して処理を行う。一方、処理困難区間、除外区間が、調書出力対象区間の全体に掛かっている場合には、対象調書出力区間の計測値をブランクにする。

処理３－２では、上記各区間の理由書き出し処理が行われる。より詳細には、異常理由や具体的区間距離(〇ｍ～〇ｍ)の備考欄への追記処理が行われる（３－２ａ）。例えば、調書Ｒの備考欄に、「計測見合わせ：アンダーパスによる暗所通過のため 〇ｍ～〇ｍ」、「誤差発生可能性：落ち葉あり 〇ｍ～〇ｍ」などの情報が追記される。

処理３－２が完了すると、調書Ｒが出力されて本制御フローを終了する。

図６は、本実施形態で作成される調書Ｒの一例を示す図である。図６の「車線数」「路線・位置情報」、「ひび割れ率」「わだち掘れ」「ＭＣＩ」などの項目は、従来から国や自治体などの道路管理者に提出されている周知の調書と同様である。「備考」欄には、誤差発生可能性シーンの抽出理由が記載されている。また、「調査見合わせ理由」欄には、計測困難シーンまたは計測除外推奨シーンの抽出理由と調査除外区間とが記載される。

例えば図６のＬ１行は、計測困難シーンが抽出された例であり、抽出理由は該当区間がトンネルであって暗所のため計測困難なためであることが記載されている。また、抽出区間はこの区間全体に亘っているため、ひび割れ率などの路面性状情報の算出は行われず該当欄はブランクとなっている。

図６のＬ２行は、計測除外推奨シーンが抽出された例であり、抽出理由は該当区間が踏切であって点検対象外の路面のため計測除外されたことが記載されている。また、抽出区間はこの区間の一部であるため、該当区間が除外された上で残りの区間の計測情報に基づきひび割れ率などの路面性状情報の算出が行われて該当欄にその数値が記載されている。

図６のＬ３行は、誤差発生可能性シーンが抽出された例であり、抽出理由は該当区間に落ち葉が多数あって、誤差発生の可能性が高い旨の注意喚起が記載されている。誤差発生可能性シーンでは路面性状情報の算出から除外されないので、この区間では誤差発生可能性シーンの区間も含む全区間で路面性状情報の算出が行われて該当欄にその数値が記載されている。

このように本実施形態の路面性状調査システム１０は、車両１が走行する道路の路面ｒｓ１の性状に関する路面性状情報を算出する路面性状算出部８２と、車両１が走行する道路の路面画像を取得する路面画像取得部８４と、車両１が走行する道路の周辺情報を取得する周辺情報取得部８５と、路面画像及び周辺情報に基づき、路面性状算出部８２により算出される路面性状情報の精度低下の可能性が高い精度低下区間を抽出する区間抽出部８９と、路面性状算出部８２により算出された路面性状情報を対応する走行区間と関連付けた路面性状データを、区間抽出部８９により抽出された精度低下区間の情報を反映させて調書Rとして出力する調書作成部８３と、を備える。

この構成により、路面性状情報の精度低下の可能性が高い精度低下区間の情報を反映させて路面性状データを出力することができるので、例えば、路面性状の推定に悪影響が出る区間を除外して路面性状データを算出したり、精度低下区間がある場合に注意喚起するなどの対処が可能となる。この結果、本実施形態の路面性状調査システム１０は、路面性状情報を高精度に算出することができる。

また、本実施形態の路面性状調査システム１０では、調書作成部８３は、区間抽出部８９により抽出された精度低下区間について、当該区間の路面性状情報の路面性状データへの出力を中止するか、または、路面性状情報の精度低下の可能性が高い旨の注意情報を追加して路面性状データへ出力する。

この構成により、調書Rに記載する路面性状情報（路面ｒｓ１のひび割れ率、わだち掘れ、MCIなど）の推定精度を向上でき、かつ、調書Rの読み手である道路管理者へ精度低下区間が有ることを確実に報知できる。これにより、道路管理者にとって路面性状の判断のためにより有用な調書Rを作成することができる。

また、本実施形態の路面性状調査システム１０では、区間抽出部８９は、路面性状情報の精度低下の可能性が高い区間として、路面画像及び周辺情報に基づき路面性状情報の算出が困難と判断し得る「計測困難シーン」、路面画像及び周辺情報に基づき路面性状情報の誤差が増大すると判断し得る「誤差発生可能性シーン」、及び、周辺情報に基づき路面性状情報の算出から除外すべきと判断し得る「計測除外推奨シーン」を抽出する。

この構成により、路面性状情報の精度低下の可能性が高い精度低下区間を、複数の要因に基づき多角的に抽出することが可能となり、より高精度に精度低下区間を検出でき、路面性状情報の推定精度をさらに向上できる。

また、本実施形態の路面性状調査システム１０では、路面性状算出部８２は、区間抽出部８９により抽出された精度低下区間に基づき、計測困難シーン及び誤差発生可能性シーンの区間を除外して路面性状情報を算出する。この構成により、路面性状情報の推定精度が悪化する虞のある区間が路面性状情報の計算に利用されなくなるので、確実に路面性状情報の推定精度を向上できる。

また、本実施形態の路面性状調査システム１０では、調書作成部８３は、区間抽出部８９により抽出された精度低下区間に基づき、誤差発生可能性シーンの区間については、路面性状情報の精度低下の可能性が高い旨の注意情報を追加して路面性状データへ出力する。誤差発生可能性シーンは、計測困難シーン及び計測除外推奨シーンと比べて、路面性状情報の推定精度の悪化への影響は相対的に少ないため、誤差発生可能性シーンは路面性状情報の計算から除外はされないものの、誤差発生可能性シーンを含む区間の路面性状情報に誤差が全く生じないわけではない。そこで誤差発生可能性シーンについては調書Rにて注意喚起を行うことで、調書Rの読み手である道路管理者へ精度低下区間が有ることを確実に報知できる。

以上、具体例を参照しつつ本実施形態について説明した。しかし、本開示はこれらの具体例に限定されるものではない。これら具体例に、当業者が適宜設計変更を加えたものも、本開示の特徴を備えている限り、本開示の範囲に包含される。前述した各具体例が備える各要素およびその配置、条件、形状などは、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。前述した各具体例が備える各要素は、技術的な矛盾が生じない限り、適宜組み合わせを変えることができる。

上記実施形態では、周辺情報を取得するための入力情報として周辺カメラ３により撮像された周辺画像データを利用する構成を例示したが、周辺画像データ以外の情報を利用してもよい。例えば、車両１に乗員による入力装置を搭載し、車両１の走行中に乗員が車両前方を視認（目視）して得られる情報を、入力装置を介して登録することで、周辺情報を取得する構成などが挙げられる。この場合、入力装置により、登録時の時刻情報が併せて記録される。記録時刻と、前述の測位機器の測位時刻とを対応づけることで、登録情報の位置を特定するとともに、路面カメラ画像の該当部分と対応づけて保存することができる。

また、上記実施形態では、評価装置８が車両１に搭載されずデータ管理装置４と別装置となる構成を例示したが、評価装置８を車両１に搭載する構成でもよいし、データ管理装置４と纏めて単一の装置とする構成でもよい。

また、上記実施形態では、路面性状算出部８２により算出された路面性状情報に基づき、調書作成部８３が路面性状情報を反映させて調書Rを作成して出力する構成を例示したが、調書R以外のデータや書類として路面性状データを出力する構成でもよい。

上記実施形態では、路面性状情報の精度低下の可能性が高い精度低下区間のうち「計測除外推奨シーン」については、図５のフローチャートのステップ２－３ａや３－１ａにて説明したように、前方カメラ３の撮像画像に基づく周辺情報のみに基づいて計測除外推奨シーンを抽出する構成を例示したが、計測困難シーンや誤差発生可能性シーンと同様に、周辺情報に加えて、路面カメラ２が撮影した路面画像も利用して計測除外推奨シーンを抽出する構成でもよい。

１０ 路面性状調査システム
８２ 路面性状算出部
８３ 調書作成部（出力部）
８４ 路面画像取得部
８５ 周辺情報取得部
８６ 計測困難シーン抽出部
８７ 誤差発生可能性シーン抽出部
８８ 計測除外推奨シーン抽出部
８９ 区間抽出部
Ｒ 調書（路面性状データ）

特開２０１７－１４２６１３号公報

Claims (6)

1. 車両が走行する道路の路面性状に関する路面性状情報を算出する路面性状算出部と、
   前記車両が走行する道路の路面画像を取得する路面画像取得部と、
   前記車両が走行する道路の周辺情報を取得する周辺情報取得部と、
   前記路面画像及び前記周辺情報に基づき、前記路面性状算出部により算出される前記路面性状情報の精度低下の可能性が高い精度低下区間を抽出する区間抽出部と、
   前記路面性状算出部により算出された前記路面性状情報を対応する走行区間と関連付けた路面性状データを、前記区間抽出部により抽出された前記精度低下区間の情報を反映させて出力する出力部と、
   を備え、
   前記区間抽出部は、前記路面性状情報の精度低下の可能性が高い区間として、前記路面画像及び前記周辺情報に基づき前記路面性状情報の算出が困難と判断し得る計測困難シーン、前記路面画像及び前記周辺情報に基づき前記路面性状情報の誤差が増大すると判断し得る誤差発生可能性シーン、及び、前記周辺情報に基づき前記路面性状情報の算出から除外すべきと判断し得る計測除外推奨シーン、の少なくとも１つの区間を抽出し、
   前記路面性状算出部は、前記車両が走行する道路の複数の所定区間ごとに前記路面性状情報を算出し、
   前記出力部は、前記区間抽出部により抽出された区間に基づき、前記計測困難シーン及び前記誤差発生可能性シーンの区間が、前記複数の所定区間のうちの１つの所定区間の全体を含む場合には、当該所定区間の前記路面性状情報の前記路面性状データへの出力を中止する、
   路面性状調査システム。
2. 前記出力部は、前記区間抽出部により抽出された前記精度低下区間について、前記路面性状情報の精度低下の可能性が高い旨の注意情報を追加して前記路面性状データへ出力する、
   請求項１に記載の路面性状調査システム。
3. 前記路面性状算出部は、前記区間抽出部により抽出された区間に基づき、前記計測困難シーン及び前記誤差発生可能性シーンの区間を除外して前記路面性状情報を算出する、
   請求項１または２に記載の路面性状調査システム。
4. 前記出力部は、前記区間抽出部により抽出された区間に基づき、前記誤差発生可能性シーンの区間については、前記路面性状情報の精度低下の可能性が高い旨の注意情報を追加して前記路面性状データへ出力する、
   請求項１～３のいずれか１項に記載の路面性状調査システム。
5. 情報処理装置により実行される路面性状調査方法であって、
   車両が走行する道路の路面性状に関する路面性状情報を算出する路面性状算出ステップと、
   前記車両が走行する道路の路面画像を取得する路面画像取得ステップと、
   前記車両が走行する道路の周辺情報を取得する周辺情報取得ステップと、
   前記路面画像及び前記周辺情報に基づき、前記路面性状算出ステップにて算出される前記路面性状情報の精度低下の可能性が高い精度低下区間を抽出する区間抽出ステップと、
   前記路面性状算出ステップにて算出された前記路面性状情報を対応する走行区間と関連付けた路面性状データを、前記区間抽出ステップにて抽出された前記精度低下区間の情報を反映させて出力する出力ステップと、
   を含み、
   前記区間抽出ステップは、前記路面性状情報の精度低下の可能性が高い区間として、前記路面画像及び前記周辺情報に基づき前記路面性状情報の算出が困難と判断し得る計測困難シーン、前記路面画像及び前記周辺情報に基づき前記路面性状情報の誤差が増大すると判断し得る誤差発生可能性シーン、及び、前記周辺情報に基づき前記路面性状情報の算出から除外すべきと判断し得る計測除外推奨シーン、の少なくとも１つの区間を抽出し、
   前記路面性状算出ステップは、前記車両が走行する道路の複数の所定区間ごとに前記路面性状情報を算出し、
   前記出力ステップは、前記区間抽出ステップにより抽出された区間に基づき、前記計測困難シーン及び前記誤差発生可能性シーンの区間が、前記複数の所定区間のうちの１つの所定区間の全体を含む場合には、当該所定区間の前記路面性状情報の前記路面性状データへの出力を中止する、
   路面性状調査方法。
6. コンピュータに実現させるための路面性状調査プログラムであって、
   車両が走行する道路の路面性状に関する路面性状情報を算出する路面性状算出機能と、
   前記車両が走行する道路の路面画像を取得する路面画像取得機能と、
   前記車両が走行する道路の周辺情報を取得する周辺情報取得機能と、
   前記路面画像及び前記周辺情報に基づき、前記路面性状算出機能により算出される前記路面性状情報の精度低下の可能性が高い精度低下区間を抽出する区間抽出機能と、
   前記路面性状算出機能により算出された前記路面性状情報を対応する走行区間と関連付けた路面性状データを、前記区間抽出機能により抽出された前記精度低下区間の情報を反映させて出力する出力機能と、
   を有し、
   前記区間抽出機能は、前記路面性状情報の精度低下の可能性が高い区間として、前記路面画像及び前記周辺情報に基づき前記路面性状情報の算出が困難と判断し得る計測困難シーン、前記路面画像及び前記周辺情報に基づき前記路面性状情報の誤差が増大すると判断し得る誤差発生可能性シーン、及び、前記周辺情報に基づき前記路面性状情報の算出から除外すべきと判断し得る計測除外推奨シーン、の少なくとも１つの区間を抽出し、
   前記路面性状算出機能は、前記車両が走行する道路の複数の所定区間ごとに前記路面性状情報を算出し、
   前記出力機能は、前記区間抽出機能により抽出された区間に基づき、前記計測困難シーン及び前記誤差発生可能性シーンの区間が、前記複数の所定区間のうちの１つの所定区間の全体を含む場合には、当該所定区間の前記路面性状情報の前記路面性状データへの出力を中止する、
   路面性状調査プログラム。

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