JP7319886B2

JP7319886B2 - 空中線抽出システム及び空中線抽出方法

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Publication number: JP7319886B2
Application number: JP2019184232A
Authority: JP
Inventors: 貴志子丸山; 宣隆木村; 定樹中野
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Priority date: 2019-10-07
Filing date: 2019-10-07
Publication date: 2023-08-02
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Description

本発明は、空中線抽出システム及び空中線抽出方法に関する。

検査車両に３次元レーザスキャナ（レーザ測距計）、デジタルカメラ、ＧＰＳ等の計測装置を搭載し、走行しながら道路周辺の地形や構造物等の３次元形状を３次元点群データという形で収集するモバイルマッピングシステム（ＭｏｂｉｌｅＭａｐｐｉｎｇＳｙｓｔｅｍ：ＭＭＳ）が知られている。

ＭＭＳは、道路周辺の広範囲の３次元点群データを効率的かつ高精度に取得することが可能であり、電柱や空中線（電線・通信線）等、道路周辺設備の状況把握への活用が期待されている。

例えば、特許文献１では、ＭＭＳにより取得した３次元点群データに基づいて設備の３次元モデルデータを生成し、この３次元モデルデータに基づいて、電柱（ポール）及び樹木の太さ、傾斜角及びたわみと、空中線（ケーブル）の最低地上高を算出する。また、上記３次元モデルデータを、デジタルカメラにより撮影された画像データ上にそれぞれの位置座標を合わせて重畳し、この３次元重畳画像に上記電柱、樹木及び空中線の構造を示すパラメータ情報を重ねて表示する。

特開２０１８－１９５２４０号公報

特許文献１には、電柱や空中線等の屋外設備の検出を目的として、３次元点群データに基づいて電柱、樹木及び空中線の３次元モデルデータを生成し、３次元モデルデータと画像データとを重畳させて可視化する方法が記載されている。

特許文献１において、電柱と樹木は円を鉛直に重ねた３次元オブジェクトとしてモデル化し、空中線は懸垂曲線を連結させた３次元オブジェクトとしてモデル化している。この空中線を検出する処理では、不自然な懸垂曲線を除去することでノイズ除去が行われている。しかし、山間部等で樹木がノイズとなる場合には大量の懸垂曲線が空中線の候補となりノイズ除去が困難となる。

本発明の目的は、空中線抽出システムにおいて、３次元点群データから空中線と樹木等のノイズを分離してからモデル推定を行うことにより、樹木がノイズとなる場合でも空中線の抽出を可能にすることにある。

本発明の一態様の空中線抽出システムは、空中に電柱を介して設置された空中線と樹木を含む３次元形状の３次元点群データから、前記電柱の座標を基準として前記空中線の点群データが存在すると想定される領域を対象エリアとして切り出す対象エリア切り出し部と、前記対象エリア内の前記３次元点群データの中から、前記空中線の候補点群データを抽出する空中線候補抽出部と、抽出された前記空中線の候補点群データに基づいて、前記空中線のモデルを推定する空中線モデル推定部とを有し、前記空中線候補抽出部は、前記対象エリア内の前記３次元点群データを一定間隔のスライス面で分割し、前記スライス面で分割された領域をクラスタリングして複数のクラスタを生成し、複数の前記クラスタを所定のサイズで分類して、前記空中線の候補点群データを抽出することを特徴とする。

本発明の一態様の空中線抽出システムは、空中に電柱を介して設置された空中線と樹木を含む３次元形状の３次元点群データから、前記電柱の座標を基準として前記空中線の点群データが存在すると想定される領域を対象エリアとして切り出す対象エリア切り出し部と、前記対象エリア内の前記３次元点群データの中から、前記空中線の候補点群データを抽出する空中線候補抽出部と、抽出された前記空中線の候補点群データに基づいて、前記空中線のモデルを推定する空中線モデル推定部とを有し、前記空中線候補抽出部は、前記対象エリア内の前記３次元点群データから前記樹木の点群データをノイズとして除去して、前記空中線の候補点群データを抽出することを特徴とする。

本発明の一態様の空中線抽出方法は、空中に電柱を介して設置された空中線と樹木を含む３次元形状の３次元点群データを取得する３次元点群データ取得工程と、前記３次元点群データから、前記電柱の座標を基準として前記空中線の点群データが存在すると想定される領域を対象エリアとして切り出す対象エリア切り出し工程と、前記対象エリア内の前記３次元点群データの中から、前記空中線の候補点群データを抽出する空中線候補抽出工程と、抽出された前記空中線の候補点群データに基づいて、前記空中線のモデルを推定する空中線モデル推定工程とを有し、前記空中線候補抽出工程は、前記対象エリア内の前記３次元点群データを一定間隔のスライス面で分割し、前記スライス面で分割された領域をクラスタリングして複数のクラスタを生成し、複数の前記クラスタを所定のサイズで分類して、前記空中線の候補点群データを抽出することを特徴とする。

本発明の一態様によれば、空中線抽出システムにおいて、３次元点群データから空中線と樹木等のノイズを分離してからモデル推定を行うことにより、樹木がノイズとなる場合でも空中線の抽出が可能になる。

レーザ測距器により３次元点群データを取得する例を説明する斜視図である。レーザ測距器により取得した３次元点群データを説明する概念図である。実施例１の空中線抽出システムの構成を示すブロック図である。実施例１の空中線抽出システムの処理の流れを示すフロー図である。対象エリアとローカル座標系の設定例を示す図である。空中線候補点群抽出の処理の流れを示すフロー図である。対象エリアを地面に垂直にスライスする例を説明する図である。実施例１に基づく効果の一例を示す図であり、（ａ）はスライス分割による空中線候補抽出結果の点群を示し、（ｂ）は空中線モデル推定の結果を示す。実施例１を適用しない場合の結果を示す図であり、（ａ）は対象エリアを切り出した点群を示し、（ｂ）は空中線モデル推定の結果を示す。実施例２の引込み線を含む３次元点群データの表示例を示す概念図である。実施例２の引込み線を含む３次元点群を上から見下ろした概念図である。

以下、図面を用いて実施例について説明する。

図１を参照して、レーザ測距器により３次元点群データを取得する例を説明する。例えば、自動車１０１にレーザ測距器１０２を搭載し、自動車１０１の周辺を計測しながら走行させる。レーザ測距器１０２はレーザ光１０３を所定間隔で走査し、周囲の３次元形状の３次元点群データを収集する装置である。走行しながら収集した３次元点群データを統合すると、広範囲の３次元地図データを生成することができる。このような技術は、ＭＭＳ（ＭｏｂｉｌｅＭａｐｐｉｎｇＳｙｓｔｅｍ：モバイルマッピングシステム）として知られている。

３次元点群データには、道路１０４や電柱１０５あるいは建物や標識のような建築物のみならず、空中に電柱１０５を介して設置された電線又は通信線等の空中線１０６、樹木１０７のデータも含まれる。また、図１には示されていないが、空中線１０６には、電柱１０５から各家庭に配線される引込み線、電柱を支える支線等が含まれる。このような空中線１０６の配置情報は、電線、通信線等のメンテナンスを行なう際に有益である。

図２を参照して、図１で取得した３次元点群データの例を説明する。３次元点群データは、道路の点群２０４、電柱の点群２０５、空中線の点群２０６、樹木の点群２０７を含む。

図３を参照して、実施例１の空中線抽出システムの構成について説明する。実施例１の空中線抽出システムは、処理装置３００を有する。処理装置３００は、対象エリア切り出し部３０１、空中線候補抽出部３０２、空中線モデル推定部３０３を有する。また、処理装置３００には、３次元点群データファイル３０４、設備データベース（設備ＤＢ）３０５、空中線モデルファイル３０６、表示装置としてのディスプレイ３０７、入力装置としてのキーボード・マウス３０８が接続されている。

３次元点群データファイル３０４は、レーザ測距器１０２により取得した３次元点群データを格納する。図２に示したように、３次元点群データには、道路１０４の点群データ２０４、電柱１０５の点群データ２０５、空中線１０６の点群データ２０６、樹木１０７の点群データ２０７が含まれる。

設備ＤＢ３０５は、電柱１０５等の事前に登録されている管理データを格納する。電柱１０５の管理データには、例えば、管理番号、種別（型番、直径、高さ）、設置位置（住所、座標）等の情報が含まれる。

対象エリア切り出し部３０１は、３次元点群データファイル３０４に格納された３次元点群データから、設備ＤＢ３０５に格納された電柱１０５の座標を基準として空中線１０６の点群２０６が存在すると想定される領域を対象エリアとし、対象エリア内の点群データを抽出する。

空中線候補抽出部３０２は、対象エリア内の３次元点群データから樹木１０７等のノイズを除去し、空中線１０６の候補となる点群データを抽出する。

空中線モデル推定部３０３は、空中線１０６の候補となる３次元点群データに基づき、懸垂曲線（又は懸垂曲線の２次曲線近似）によって表現される空中線モデルを推定し、空中線モデルファイル３０６に空中線モデルのパラメータを出力する。空中線モデル推定部３０３で行われるモデル推定は、例えば、ＲＡＮＳＡＣ（ＲａｎｄｏｍＳａｍｐｌｅＣｏｎｓｅｎｓｕｓ）等の一般的なモデル推定手法に基づく。

ディスプレイ３０７は３次元点群データや空中線モデルを表示する表示装置であって、例えば、図８、図９に示したような３次元点群データや空中線モデルを表示する。キーボード・マウス３０８は、入力装置の一例である。入力装置は、対象エリア切り出し部３０１にて電柱１０５等を指定する。

図４を参照して、実施例１の空中線抽出システムの処理の流れについて説明する。空中線抽出システムは、一般的な情報処理装置がソフトウエアを処理することで実現する。

ステップＳ４０１では、図１で説明した手法で取得した３次元点群データを３次元点群データファイル３０４から入力する。３次元点群データは、図２に示すような点群のデータであり、例えば直交座標系を採用する場合には、各点は（ｘ，ｙ，ｚ）の座標で表される。座標の原点（０，０，０）やｘ軸、ｙ軸、ｚ軸は任意に定めることができるが、一般に（ｘ，ｙ）座標を地図と対応付けられる形で定義し、ｚ軸を高さ方向にとることが多い。ここでは、入力の３次元点群データの座標系をワールド座標系、処理しやすいように座標変換した座標系をローカル座標系と呼ぶ。なお、直交座標系の代わりに球面座標系その他の座標系を用いても良い。

ステップＳ４０２では、対象エリア切り出し部３０１が、３次元点群データから空中線の点群２０６が存在する可能性の高い部分を対象エリアとして切り出す。切り出し方法は特に限定する必要はないが、例えば、図５に示すように、２本の電柱座標を基準として対象エリア５０１を定義して切り出す。

対象エリア切り出し部３０１は、電柱座標等を基準として対象エリア５０１を規定する座標を求める。その後、対象エリア切り出し部３０１は、３次元点群ファイル３０４に格納された３次元点群データから、対象エリア５０１内の点群を抽出する。

図５を参照して、ステップＳ４０２の対象エリアの切り出し処理の概念について説明する。ここで、（ａ）は、図２の３次元点群データを上から見た模式図であり、（ｂ）は、図２の３次元点群データを横から見た模式図である。説明のために、ローカル座標系を採用し、空中線の点群２０６の長手方向（延伸方向）をｘ、高さ方向（地面に対して垂直な方向）をｚ、ｘとｚに垂直な方向をｙとしている。

対象エリア５０１として、例えば、一対の電柱座標（ｘ_１，ｙ_１）、（ｘ_２，ｙ_２）の間を結ぶ線に平行な直方体領域を設定する。ローカル座標系５０２においては、例えば、一対の電柱座標の間の中点を原点とし、一対の電柱座標の間を結ぶ方向をｘ軸、地面に平行でｘ軸と直交する方向をｙ軸、地面に対して垂直な方向をｚ軸として設定する。

一対の電柱座標（ｘ_１，ｙ_１）、（ｘ_２，ｙ_２）を指定する方法は、例えば、設備ＤＢ３０５から検索した電柱１０５のデータリストを表示したディスプレイ３０７の画面で、ユーザがキーボード・マウス３０８で電柱１０５を２本選択する方法が存在する。あるいは、電柱１０５の設置位置を地図上に表示したディスプレイ３０７の画面で、ユーザがキーボード・マウス３０８で電柱１０５を２本選択する方法が存在する。さらに、設備ＤＢ３０５に登録されている電柱１０５の座標情報から、近傍の２本の組合せを総当りで選択する方法が存在する。

図５に示すように、一対の電柱座標によって規定される対象エリア５０１は、道路の点群２０４や電柱の点群２０５等の点群は対象エリア５０１外として除去される可能性が高く、空中線の点群２０６あるいは樹木の点群２０７は対象エリア５０１内として残る可能性が高い。

ステップＳ４０３では、対象エリア５０１を切り出し後、ワールド座標系を２本の電柱１０５がｘ軸上にあり、２本の電柱１０５の中心が原点（ｘ、ｙ）＝（０，０）となるローカル座標系に変換する。

なお、ステップＳ４０２の対象エリア切り出しとステップＳ４０３のローカル座標系への変換はこの順番に限定されるものではなく、処理の順番を入れ替えてもよい。

ステップＳ４０４では、空中線候補抽出部３０２が空中線候補の点群の抽出を行う。空中線候補抽出部３０２は、対象エリア５０１内の３次元点群データの中から空中線１０６の候補点群データを抽出する。

ステップＳ４０５では、空中線モデルの推定を行う。空中線モデル推定部３０３は、抽出された空中線１０６の候補点群データに基づいて、空中線１０６のモデルを推定する。ステップＳ４０６では、ワールド座標系への変換を行う。ステップＳ４０６では、ステップＳ４０３でローカル座標系に変換している場合には、ワールド座標系へ戻しておく。ステップＳ４０７では、空中線モデルの出力を行う。具体的には、空中線モデル推定部３０３で推定された空中線１０６のモデルを空中線モデルファイル３０６に出力する。また、必要に応じて、空中線候補の点群等を表示したディスプレイ３０７に、推定結果の空中線モデルを重畳して表示する。

図６を参照して、図４のステップＳ４０４の空中線候補点群抽出の処理の流れについて説明する。
ステップＳ６０１では、対象エリア５０１を地面に垂直にスライスする。

図７を参照して、対象エリア５０１を地面に垂直にスライスする例について説明する。
ステップＳ６０１では、３次元点群データから空中線の点群２０６が存在する可能性が高い領域として切り出した対象エリア５０１を、地面に垂直でかつ一対の電柱の点群２０５の間を結ぶ線に垂直なスライス面７０１でスライスする。このように、対象エリア５０１内の３次元点群データを一定間隔のスライス面７０１で分割する。つまり、地面に垂直でかつ一対の電柱の点群２０５の間を結ぶ線に垂直なスライス面７０１で対象エリア５０１内の３次元点群データを分割する。スライス面７０１で分割された直方体領域（単にスライスと呼ぶ）は通常、同一形状かつ同一体積を持つ。

ステップＳ６０２では、各スライスを距離でクラスタリングする。
クラスタリングは一般的なクラスタリング手法に基づく。例えば、同一クラスタと判定する距離の最大値を閾値パラメータとして設定し、最近傍点との距離が閾値以下となる場合には同一クラスタと判定する。

ステップＳ６０３では、各クラスタを外接矩形サイズで分類する（ステップＳ６０３１）。具体的には、以下の数１を満たすかどうかを判定する。数１において、ＳｅｇＸ、ＳｅｇＹ、ＳｅｇＺは外接矩形サイズを表す。ＳｅｇＸはクラスタ内の点群の最大Ｘ座標と最小Ｘ座標の差、ＳｅｇＹは最大Ｙ座標と最小Ｙ座標の差、ＳｅｇＺは最大Ｚ座標と最小Ｚ座標の差をそれぞれ表す。ＭｉｎＳｅｇＸ、ＭａｘＳｅｇＹ、ＭａｘＳｅｇＺは、空中線抽出システムに設定する閾値パラメータである。

判定の結果、上記数１を満たす場合には、空中線の点群２０６の候補とする（ステップＳ６０３２）。判定の結果、上記数１を満たさない場合には、空中線の点群２０６の候補以外の点群候補とする（ステップＳ６０３３）。

このように、図４のステップＳ４０４の空中線候補点群抽出の処理においては、空中線候補抽出部３０２は、対象エリア５０１内の３次元点群データを一定間隔のスライス面７０１で分割し、スライス面７０１で分割された領域をクラスタリングして複数のクラスタを生成する。そして、複数のクラスタを所定のサイズで分類して空中線１０６の候補点群データを抽出する。

具体的には、空中線候補抽出部３０２は、地面に垂直でかつ一対の電柱の点群２０５の間を結ぶ線に垂直なスライス面７０１で対象エリア５０１内の３次元点群データを分割し、スライス面７０１で分割された直方体領域を距離でクラスタリングして複数のクラスタを生成する。そして、複数のクラスタを外接矩形サイズで分類して、空中線１０６の候補点群データを抽出する。

また、空中線候補抽出部３０２は、外接矩形サイズが予め定められた寸法範囲（上記数１で定められた寸法範囲）に入るかどうかを判定する。判定の結果、予め定められた寸法範囲に入る場合（上記数１を満たす場合）には、空中線１０６の候補点群データと判定する。判定の結果、予め定められた寸法範囲に入らない場合（上記数１を満たさない場合）には、空中線１０６の候補点群データ以外の点群データと判定する。例えば、判定の結果、予め定められた寸法範囲に入らない場合（上記数１を満たさない場合）には、空中線１０６の候補点群データ以外の点群データを樹木１０７の点群データと判定し、樹木１０７の点群データを対象エリア５０１内の３次元点群データからノイズとして除去する。

このように、上記空中線候補点群抽出の処理において、図６に示すスライス処理（ステップＳ６０１）とクラスタリング処理（ステップＳ６０２）を行うことにより、樹木の点群２０７と空中線の点群２０６を高精度で分離することができる。

図８は、実施例１に基づく効果の一例を示す概念図であり、（ａ）はスライス分割による空中線候補抽出結果の点群を示し、（ｂ）は空中線モデル推定の結果を示す。

図８（ａ）において、８０１は、対象エリア５０１内の空中線候補の点群である。対象エリア５０１内の空中線候補の点群８０１の抽出は、図３の空中線候補抽出部３０２により、図４のＳ４０４のステップにより行われる。図８（ａ）に示すように、対象エリア５０１内では空中線候補の点群８０１が抽出され、樹木の点群２０７等のノイズは除去される。

図８（ｂ）において、８０２は、対象エリア５０１内の空中線候補の点群８０１に基づいて推定された空中線モデル推定の結果である。空中線モデル推定は、図３の空中線モデル推定部３０３により、図４のＳ４０５のステップにより行われる。図８（ｂ）に示すように、空中線候補の点群８０１に対応する空中線モデル８０２が推定される。

図９は、実施例１を適用しない場合の結果を示す概念図であり、（ａ）は対象エリアを切り出した点群を示し、（ｂ）は空中線モデル推定の結果を示す。

図９（ａ）に示すように、対象エリア５０１の点群９０１には、樹木の点群２０７と空中線の点群２０６とが混在している。

この結果、図９（ｂ）に示す空中線モデル推定の結果９０２においては、樹木の点群２０７と空中線の点群２０６とが分離されておらず、樹木の点群２０７と空中線の点群２０６の両方が空中線候補となる。このため、無数の空中線モデル９０２が推定される。これは、図８のように、対象エリア５０１内の空中線候補の点群８０１の抽出が、図３の空中線候補抽出部３０２により行われていないからである。

実施例１によれば、空中線候補抽出部３０２は、対象エリア５０１内の３次元点群データから樹木１０７の点群データをノイズとして除去して、空中線１０６の候補点群データを抽出する。この結果、樹木の点群２０７と空中線の点群２０６を分離することができ、特に、山間部等で樹木１０７がノイズとなる場合でも空中線１０６の抽出が可能になる。

実施例２では、空中線の一例として引込み線及び支線を対象とした例を説明する。引込み線とは、電柱と各家庭を配線するケーブルであり、通常は電柱から各家庭の軒先等に取り付けられている引込み線取り付け点までをいう。支線は電柱を支えるためのワイヤーである。システム構成や処理フロー等の多くは実施例１と同様に構成することができる。以下では、実施例１と異なる部分について説明する。

図１０は、引込み線及び支線を含む３次元点群データの表示例である。
１００１は、引込み線（電柱と各家庭を結ぶ）の点群である。１００２は、支線（電柱２０５を支えるために設置）の点群である。１００３は、建物の点群である。電柱２０５から引込み線の点群１００１が建物の点群１００３の引込み線取り付け点に接続されている。そのほか、例えば樹木の点群２０７等の点群データが含まれている。このような引込み線の点群１００１を対象とした場合、図４のフローで示した実施例１の処理のうち、図４の対象エリアの切り出し処理ステップＳ４０２と、図６の対象エリアのスライス処理ステップＳ６０１を変更することにより対応が可能である。

図１１は、図１０の引込み線の点群１００１、支線の点群１００２を含む３次元点群を上から見下ろした概念図である。引込み線及び支線は、図１１に示すように、電柱を基点として放射線状に伸びる線である。

スライス面１１０１は、電柱の点群２０５を中心とした同心円の円柱である。電柱の点群２０５から、引込み線の点群１００１が、建物の点群１００３に引き込まれている。実施例２では、図４に示す対象エリアの切り出し処理（Ｓ４０２）で、電柱の点群２０５を指定することにより、電柱の点群２０５を中心とした円柱を対象エリアとして定義する。

図６に示す対象エリアのスライス処理Ｓ６０１では、対象エリアを同心円の円柱でスライスしてドーナッツ状の細分化エリアを得る。具体的には、地面に垂直かつ電柱を中心軸とした半径方向に等間隔な同心円の円柱面で分割する。その他の処理については、実施例１とほぼ同じなのでその説明は省略する。

上記実施例２によれば、引込み線や支線を含む場合であっても、空中線の抽出が可能になる。

１０１自動車
１０２レーザ測距器
１０３レーザ光
１０４道路
１０５電柱
１０６空中線
１０７樹木
２０４道路の点群
２０５電柱の点群
２０６空中線の点群
２０７樹木の点群
３００処理装置
３０１対象エリア切り出し部
３０２空中線候補抽出部
３０３空中線モデル推定部
３０４３次元点群データファイル
３０５設備ＤＢ
３０６空中線モデルファイル
３０７ディスプレイ
３０８キーボード・マウス
５０１対象エリア
５０２ローカル座標系
７０１スライス面
８０１空中線候補の点群
８０２空中線モデル推定の結果
９０１対象エリアの点群
９０２空中線モデル推定の結果
１００１引込み線の点群
１００２支線の点群
１００３建物の点群
１１０１スライス面

Claims

空中に電柱を介して設置された空中線と樹木を含む３次元形状の３次元点群データから、前記電柱の座標を基準として前記空中線の点群データが存在すると想定される領域を対象エリアとして切り出す対象エリア切り出し部と、
前記対象エリア内の前記３次元点群データの中から、前記空中線の候補点群データを抽出する空中線候補抽出部と、
抽出された前記空中線の候補点群データに基づいて、前記空中線のモデルを推定する空中線モデル推定部と、を有し、
前記空中線候補抽出部は、
前記対象エリア内の前記３次元点群データを一定間隔のスライス面で分割し、
前記スライス面で分割された領域をクラスタリングして複数のクラスタを生成し、
複数の前記クラスタを所定のサイズで分類して、前記空中線の候補点群データを抽出することを特徴とする空中線抽出システム。
前記空中線候補抽出部は、
地面に垂直でかつ一対の前記電柱の間を結ぶ線に垂直な前記スライス面で前記対象エリア内の前記３次元点群データを分割し、
前記スライス面で分割された前記領域として直方体領域を距離でクラスタリングして複数の前記クラスタを生成し、
複数の前記クラスタを前記所定のサイズとして外接矩形サイズで分類して、前記空中線の候補点群データを抽出することを特徴とする請求項１に記載の空中線抽出システム。
前記空中線候補抽出部は、
前記外接矩形サイズが、予め定められた寸法範囲に入るかどうかを判定し、
前記判定の結果、前記予め定められた寸法範囲に入る場合には、前記空中線の候補点群データと判定し、
前記判定の結果、前記予め定められた寸法範囲に入らない場合には、前記空中線の候補点群データ以外の点群データと判定することを特徴とする請求項２に記載の空中線抽出システム。
前記空中線候補抽出部は、
前記判定の結果、前記予め定められた寸法範囲に入らない場合には、前記空中線の候補点群データ以外の前記点群データを前記樹木の点群データと判定し、前記樹木の点群データを前記対象エリア内の前記３次元点群データからノイズとして除去することを特徴とする請求項３に記載の空中線抽出システム。
前記空中線モデル推定部で推定された前記空中線のモデルを表示する表示装置を更に有することを特徴とする請求項１に記載の空中線抽出システム。
空中に電柱を介して設置された空中線と樹木を含む３次元形状の３次元点群データを取得する３次元点群データ取得工程と、
前記３次元点群データから、前記電柱の座標を基準として前記空中線の点群データが存在すると想定される領域を対象エリアとして切り出す対象エリア切り出し工程と、
前記対象エリア内の前記３次元点群データの中から、前記空中線の候補点群データを抽出する空中線候補抽出工程と、
抽出された前記空中線の候補点群データに基づいて、前記空中線のモデルを推定する空中線モデル推定工程と、を有し、
前記空中線候補抽出工程は、
前記対象エリア内の前記３次元点群データを一定間隔のスライス面で分割し、
前記スライス面で分割された領域をクラスタリングして複数のクラスタを生成し、
複数の前記クラスタを所定のサイズで分類して、前記空中線の候補点群データを抽出することを特徴とする空中線抽出方法。
前記空中線候補抽出工程は、
地面に垂直でかつ一対の前記電柱の間を結ぶ線に垂直な前記スライス面で前記対象エリア内の前記３次元点群データを分割し、
前記スライス面で分割された前記領域として直方体領域を距離でクラスタリングして複数の前記クラスタを生成し、
複数の前記クラスタを前記所定のサイズとして外接矩形サイズで分類して、前記空中線の候補点群データを抽出することを特徴とする請求項６に記載の空中線抽出方法。
前記空中線候補抽出工程は、
前記外接矩形サイズが、予め定められた寸法範囲に入るかどうかを判定し、
前記判定の結果、前記予め定められた寸法範囲に入る場合には、前記空中線の候補点群データと判定し、
前記判定の結果、前記予め定められた寸法範囲に入らない場合には、前記空中線の候補点群データ以外の点群データと判定することを特徴とする請求項７に記載の空中線抽出方法。
前記空中線候補抽出工程は、
前記判定の結果、前記予め定められた寸法範囲に入らない場合には、前記空中線の候補点群データ以外の前記点群データを前記樹木の点群データと判定し、前記樹木の点群データを前記対象エリア内の前記３次元点群データからノイズとして除去することを特徴とする請求項８に記載の空中線抽出方法。
前記空中線モデル推定工程で推定された前記空中線のモデルを表示する表示工程を更に有することを特徴とする請求項６に記載の空中線抽出方法。