JP7387911B2

JP7387911B2 - 浸水被害判定装置、浸水被害判定方法及びプログラム

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Publication number: JP7387911B2
Application number: JP2022550518A
Authority: JP
Inventors: 郷太渡部
Original assignee: Fujifilm Corp
Current assignee: Fujifilm Corp
Priority date: 2020-09-18
Filing date: 2021-09-10
Publication date: 2023-11-28
Anticipated expiration: 2041-09-10
Also published as: JPWO2022059603A1; US20230222642A1; WO2022059603A1

Description

本発明は浸水被害判定装置、浸水被害判定方法及びプログラムに係り、特に家屋の浸水被害を判定する技術に関する。

近年、集中豪雨が多発しており、水害被害のリスクが増大している。特許文献１には、豪雨時に適切な情報提供を行うために、ネットワーク接続されたセンサーによって浸水の有無及び水位を検知し、サーバーへ通知する技術が記載されている。

特開２０１９－８７２５１号公報

水害によって被害を受けた住宅に対して、被害の程度を認定した罹災証明書が発行される。水害の被害の程度は住宅が浸水した深さによって区分が決まるが、広範囲な災害の場合は浸水する家屋数が膨大になり、人手での調査は多くの時間がかかる。また、水害から時間が経つにつれて水が引くため、浸水判定が難しくなる。

特許文献１では、街中に浸水検知センサーを設置することで水位計測を自動化しているが、事前のセンサー設置が必須であり、災害時にはセンサー自体が破損するなどで機能しない可能性がある。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、事前にセンサーを配置したり、浸水現場への訪問をしたりすることなく家屋の浸水被害を判定する浸水被害判定装置、浸水被害判定方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するための浸水被害判定装置の一の態様は、プロセッサに実行させるための命令を記憶するメモリと、メモリに記憶された命令を実行するプロセッサと、を備え、プロセッサは、水面を含む画像を取得し、画像から高さの基準となる基準物体を検出し、基準物体の全長及び位置を取得し、画像の基準物体の水面より上側の長さを計測し、基準物体の全長と基準物体の水面より上側の長さとの差分から水面の水位を計測し、水面の水位を基準物体の位置と紐づけて記憶し、浸水被害判定の対象となる家屋の位置を取得し、水面の水位に紐づけられた位置と家屋の位置とから、家屋の浸水水位を決定し、浸水水位から家屋の被害程度を判定する、浸水被害判定装置である。

本態様によれば、水面と基準物体とを含む画像から水面の水位を計測するようにしたので、事前にセンサーを配置したり、浸水現場への訪問をしたりすることなく家屋の浸水被害を判定することができる。

プロセッサは、画像を撮影したカメラの高さ及び画角を取得し、カメラの高さ及び画角に基づいて画像の基準物体の水面より上側の長さを算出することが好ましい。これにより、画像の基準物体の水面より上側の長さを適切に計測することができる。

プロセッサは、カメラのレンズの情報を取得し、画像に対してレンズの歪み補正処理を行うことが好ましい。これにより、画像の基準物体の水面より上側の長さを適切に計測することができる。

プロセッサは、基準物体の緯度、経度、及び標高を取得し、家屋の緯度、経度、及び標高を取得することが好ましい。これにより、家屋の浸水水位を適切に決定することができる。

プロセッサは、家屋の位置から一定距離以内にある複数の基準物体の位置の水面の水位のうち、最も高い水位を家屋の浸水水位とすることが好ましい。これにより、家屋の浸水水位を適切に決定することができる。

プロセッサは、画像が平野の地域の画像である場合に、地域を複数の領域に分割し、家屋と同じ領域内にある基準物体のうち、家屋に最も近い基準物体の位置の水面の水位を、家屋の浸水水位とすることが好ましい。これにより、画像が平野の地域の画像である場合に、家屋の浸水水位を適切に決定することができる。

プロセッサは、画像が起伏のある地域の画像である場合に、家屋の標高と同じ標高にある基準物体のうち、家屋に最も近い基準物体の位置の水面の水位を、家屋の浸水水位とすることが好ましい。これにより、画像が起伏のある地域の画像である場合に、家屋の浸水水位を適切に決定することができる。

基準物体と水面との境界が画像に映っていない場合に、深度マップを用いて基準物体の位置における水面の水位を計測することが好ましい。これにより、基準物体と水面との境界が画像に映っていない場合であっても、水面の水位を適切に計測することができる。

画像は暗視カメラの画像であることが好ましい。これにより、光がない夜間等であっても家屋の被害程度を判定することができる。

画像は、飛行体に搭載されたカメラによって撮影された画像であることが好ましい。これにより、浸水現場の画像を適切に取得することができる。

上記目的を達成するための浸水被害判定方法の一の態様は、水面を含む画像を取得する画像取得工程と、画像から高さの基準となる基準物体を検出する基準物体検出工程と、基準物体の全長及び位置を取得する基準物体情報取得工程と、画像の基準物体の水面より上側の長さを計測し、基準物体の全長と基準物体の水面より上側の長さとの差分から水面の水位を計測する計測工程と、水面の水位を基準物体の位置と紐づけて記憶する記憶工程と、浸水被害判定の対象となる家屋の位置を取得する家屋情報取得工程と、水面の水位に紐づけられた位置と家屋の位置とから、家屋の浸水水位を決定する浸水水位決定工程と、浸水水位から家屋の被害程度を判定する被害判定工程と、を備える浸水被害判定方法である。

上記目的を達成するためのプログラムの一の態様は、上記の浸水被害判定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。このプログラムが記録された、コンピュータが読み取り可能な非一時的記憶媒体も本態様に含んでよい。

本発明によれば、事前にセンサーを配置したり、浸水現場への訪問をしたりすることなく家屋の浸水被害を判定することができる。

図１は、浸水被害判定システムの概略図である。図２は、ドローンの構成を示すブロック図である。図３は、サーバーの構成を示すブロック図である。図４は、浸水被害判定システムの機能ブロック図である。図５は、基準物体の一例としての信号機の高さを示す図である。図６は、基準物体の他の例としての郵便ポスト（郵便差出箱）の高さを示す図である。図７は、浸水の高さ（水位）と被害の程度との関係の一例を示す図である。図８は、浸水被害判定方法の各工程を示すフローチャートである。図９は、基準物体の高さの射角θによる影響を説明するための図である。図１０は、暗視カメラで撮影した画像の一例である。図１１は、地図上における対象家屋である家屋と、２つの基準物体との位置関係を示す図である。図１２は、地図上における対象家屋である家屋と、２つの基準物体との位置関係を示す図である。図１３は、基準物体と水面との境界が画像内に映っていない画像の一例である。図１４は、標識の直下の水面位置を説明するための図である。図１５は、撮影部によって撮影される画像と、その画像から生成される深度マップとの一例である。

以下、添付図面に従って本発明の好ましい実施形態について詳説する。

〔浸水被害判定システムの全体構成〕
図１は、本実施形態に係る浸水被害判定システム１０の概略図である。図１に示すように、浸水被害判定システム１０は、ドローン１２と、サーバー１６と、から構成される。

ドローン１２は、サーバー１６又は不図示のコントローラによって遠隔操作される無人航空機（ＵＡＶ：unmanned aerial vehicle、飛行体の一例）である。ドローン１２は、予め定められたプログラムに従って飛行するオートパイロット機能を有していてもよい。

ドローン１２は、撮影部１４を備える。撮影部１４は、不図示のレンズ及び不図示の撮像素子を備えるカメラである。撮影部１４は、不図示のジンバルを介してドローン１２に支持される。撮影部１４のレンズは、受光した被写体光を撮像素子の結像面に結像させる。撮影部１４の撮像素子は、結像面に結像した被写体光を受光して被写体の画像信号を出力する。

サーバー１６は、少なくとも１つのコンピュータで実現され、浸水被害判定装置を構成する。ドローン１２とサーバー１６とは、２．４ＧＨｚ帯無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信ネットワーク１８を介して、データを送受信可能に接続される。

〔ドローンの構成〕
図２は、ドローン１２の構成を示すブロック図である。図２に示すように、ドローン１２は、撮影部１４の他、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機２０、気圧センサー２２、方位センサー２４、ジャイロセンサー２６、及び通信インターフェース２８を備える。

ＧＰＳ受信機２０は、ドローン１２の緯度及び経度の位置情報を取得する。気圧センサー２２は、検知した気圧からドローン１２の高度情報を取得する。方位センサー２４は、検知した方位からドローン１２の向きを取得する。ジャイロセンサー２６は、検知したロール軸、ピッチ軸、及びヨー軸の角度からドローン１２の姿勢情報を取得する。通信インターフェース２８は、通信ネットワーク１８を介した通信を制御する。

ドローン１２は、不図示のバッテリの残量情報を取得してもよい。また、撮影部１４は、撮影部１４に設けられた不図示のジャイロセンサーによってレンズの光軸のロール軸、ピッチ軸、及びヨー軸の角度を取得してもよい。

〔サーバーの構成〕
図３は、サーバー１６の構成を示すブロック図である。サーバー１６は、プロセッサ１６Ａと、メモリ１６Ｂと、通信インターフェース１６Ｃと、を備える。

プロセッサ１６Ａは、メモリ１６Ｂに記憶された命令を実行する。プロセッサ１６Ａのハードウェア的な構造は、次に示すような各種のプロセッサ（processor）である。各種のプロセッサには、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の機能部として作用する汎用的なプロセッサであるＣＰＵ（Central Processing Unit）、画像処理に特化したプロセッサであるＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。

１つの処理部は、これら各種のプロセッサのうちの１つで構成されていてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサ（例えば、複数のＦＰＧＡ、又はＣＰＵとＦＰＧＡの組み合わせ、あるいはＣＰＵとＧＰＵの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の機能部を１つのプロセッサで構成してもよい。複数の機能部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアント又はサーバー等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組合せで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の機能部として作用させる形態がある。第２に、ＳｏＣ（System On Chip）等に代表されるように、複数の機能部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の機能部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサを１つ以上用いて構成される。

さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（circuitry）である。

メモリ１６Ｂは、プロセッサ１６Ａに実行させるための命令を記憶する。メモリ１６Ｂは、不図示のＲＡＭ（Random Access Memory）、及びＲＯＭ（Read Only Memory）を含む。プロセッサ１６Ａは、ＲＡＭを作業領域とし、ＲＯＭに記憶された浸水被害判定プログラムを含む各種のプログラム及びパラメータを使用してソフトウェアを実行し、かつＲＯＭ等に記憶されたパラメータを使用することで、サーバー１６の各種の処理を実行する。

通信インターフェース１６Ｃは、通信ネットワーク１８を介した通信を制御する。

〔浸水被害判定システムの機能構成〕
図４は、浸水被害判定システム１０の機能ブロック図である。図４に示すように、浸水被害判定システム１０は、撮影部１４と、前処理部３０と、基準物体検出部３２と、基準位置計算部３４と、水位計測部３６と、水位記憶部３８と、家屋取得部４０と、家屋水位決定部４２と、浸水被害判定部４４と、を備える。前処理部３０と、基準物体検出部３２と、基準位置計算部３４と、水位計測部３６と、水位記憶部３８と、家屋取得部４０と、家屋水位決定部４２と、浸水被害判定部４４との機能は、サーバー１６によって実現される。

前処理部３０は、撮影部１４から取得した画像に前処理を施す画像処理装置である。前処理部３０は、撮影部１４のレンズの歪み情報を含むレンズ情報を取得し、前処理として公知の技術によりレンズの歪みを補正する歪み補正処理を行う。

基準物体検出部３２は、前処理部３０において前処理された画像から、深層学習等の公知の技術により、高さの基準となる基準物体であって、一部が水面下にある基準物体を検出する。基準物体は、全長等の規格が予め定められている物体であり、例えば電柱、信号機、郵便ポスト、及び道路標識である。基準物体は、その高さを用いて、長さを測る際の物差しとして使用することができる。

基準物体検出部３２は、画像から検出した基準物体の高さを取得する。各基準物体の高さのデータは、サーバー１６のメモリ１６Ｂに予め記憶されている。基準物体検出部３２は、基準物体の高さをサーバー１６の通信インターフェース１６Ｃを介して不図示のデータベース等から取得してもよい。

基準位置計算部３４は、基準物体検出部３２において検出された基準物体を地図データと照合し、基準物体の緯度及び経度を含む位置と標高とを特定する。地図データは、メモリ１６Ｂに予め記憶されていてもよいし、通信インターフェース１６Ｃを介して不図示のデータベース等から取得されてもよい。電柱、信号機、及び郵便ポストの地理的な位置は、電力会社、所管の警察、及び郵便局等が保有する有償・無償のデータから予め取得しておく。

水位計測部３６は、前処理部３０において前処理された画像から、基準物体の位置における水面を検知し、基準物体の水面より上側の長さを計測する。また、水位計測部３６は、基準物体の高さと基準物体の水面より上側の長さとの差分から、基準物体の位置の水位を計測する。

水位記憶部３８は、水位計測部３６が計測した水位を、基準位置計算部３４において特定した基準物体の位置及び標高と紐づけて水位履歴データとして記憶する。

家屋取得部４０は、浸水被害の判定対象となる家屋の情報を取得する。家屋情報には、家屋の緯度及び経度を含む位置と標高とが含まれる。家屋情報は、メモリ１６Ｂに予め記憶されていてもよいし、通信インターフェース１６Ｃを介して不図示のデータベース等から取得されてもよい。

家屋水位決定部４２は、浸水被害の判定対象となる家屋の浸水水位を決定する。家屋水位決定部４２は、対象家屋の浸水水位を決定するため、家屋に対応する水位データを水位記憶部３８が記憶した水位履歴データから検索する。

浸水被害判定部４４は、家屋水位決定部４２が決定した家屋の浸水水位から、被害程度の判定を行う。判定の基準は、浸水水位の値に対して予め定められたものを使用する。家屋水位決定部４２において決定した浸水水位に誤差が含まれており、かつ誤差の考慮により被害判定の結果が変わる場合は、より被害程度の大きい方（住民に有利な方）の判定結果を採用する。

浸水被害判定システム１０は、通信インターフェース１６Ｃを介してユーザーのコンピュータ及び情報携帯端末等に浸水被害判定部４４の判定結果を送信する不図示の判定結果送信部を備えてもよい。浸水被害判定システム１０は、浸水被害判定部４４の判定結果を不図示のディスプレイに表示する判定結果表示部を備えてもよい。

〔基準物体の高さ〕
図５は、基準物体の一例としての信号機の高さを示す図である。図５のＦ５Ａは車両用の片持式の縦型信号機を示しており、図５のＦ５Ｂは、車両用の片持式の横型信号機を示している。Ｆ５Ａ及びＦ５Ｂに示すように、車両用の信号機の高さは、地面から灯器底部までが４．５ｍ以上と定められており、一般的に多いのは５．０ｍ～５．６ｍである。

図５のＦ５Ｃは、車両用の中央柱式の縦型信号機を示している。Ｆ５Ｃに示すように、中央柱式の信号機の高さは、３．５ｍ以上である。また、図５のＦ５Ｄは、歩行者用の信号機を示している。Ｆ５Ｄに示すように、歩行者用の信号機の高さは、地面から灯器底部までが２．５ｍ以上と定められており、一般的に多いのは２．７ｍ～３．２ｍである。

なお、Ｆ５Ａに示すように、信号機が取り付けられる信号柱の標準的な長さは９ｍであり、地面下が１．５ｍ、地上７．５ｍである。また、信号柱の標準的な直径は、末口径が１９０ｍｍ、地際径が２９０ｍｍ、元口径が３１０ｍｍである。浸水被害判定システム１０は、信号柱を含めた信号機を基準物体として扱ってもよいし、信号柱を基準物体として扱ってもよい。

図６は、基準物体の他の例としての郵便ポスト（郵便差出箱）の高さを示す図である。図６は、２箇所の差し入れ口と角柱の脚とが特徴的な郵便差出箱１３号を示している。郵便差出箱１３号の地面から頂部までの高さは、０．８３ｍである。

〔浸水被害の判定〕
浸水被害判定部４４において行う浸水被害の判定の基準は、浸水水位の値に対しあらかじめ定められたものを使用する。図７は、浸水の高さ（水位）と被害の程度との関係の一例を示す図である。浸水被害は、「全壊」、「大規模半壊」、「半壊」、及び「半壊に至らない（一部損壊）」の４段階に分類される。

浸水の高さによる判定の場合、住家流失又は床上１．８ｍ以上の浸水が「全壊」、床上１ｍ以上かつ１．８ｍ未満の浸水が「大規模半壊」、床上１ｍ未満の浸水が「半壊」、床下浸水が「半壊に至らない」に分類される。なお、ここでの浸水の高さは、浸水域の最も深い部分で測定した値である。

また、住家の損害割合による判定の場合、損害割合が５０％以上の場合が「全壊」、４０％以上かつ５０％未満の場合が「大規模半壊」、２０％以上かつ４０％未満の場合が「半壊」、２０％未満の場合が「半壊に至らない」に分類される。

〔浸水被害判定方法：第１の実施形態〕
図８は、浸水被害判定システム１０による浸水被害判定方法の各工程を示すフローチャートである。浸水被害判定方法は、プロセッサ１６Ａがメモリ１６Ｂに記憶された浸水被害判定プログラムを実行することで実現される。浸水被害判定プログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的記憶媒体によって提供されてもよい。この場合、サーバー１６は、非一時的記憶媒体から浸水被害判定プログラムを読み取り、メモリ１６Ｂに記憶させてもよい。

ステップＳ１（画像取得工程の一例）では、ドローン１２は、サーバー１６の指示に従って洪水発生直後に街の上空を飛行し、撮影部１４において街の上空から浸水状況を撮影する。撮影部１４は、撮影した画像をサーバー１６へ送信する。サーバー１６は、この画像を受信する。

ステップＳ２では、前処理部３０は、撮影部１４から受信した画像に対し、撮影部１４のレンズの歪みを補正する前処理を行う。

ステップＳ３（基準物体検出工程の一例）では、基準物体検出部３２は、ステップＳ２で前処理された画像から高さの基準となる基準物体を検出する。なお、検出した基準物体の中には、被災により倒壊したものが含まれる可能性がある。このため、検出した基準物体の垂直方向に対する傾きを調べ、垂直方向に対して傾きがあるものは除外する。また、複数の基準物体が検出された場合は、レンズ歪みの影響を回避するために、最も画像の中央に近い物体を基準物体として採用する。

ステップＳ４（基準物体情報取得工程の一例）では、基準位置計算部３４は、ステップＳ３において検出された基準物体を地図データと照合し、基準物体の緯度、経度、及び標高を特定する。基準位置計算部３４は、ドローン１２のＧＰＳ受信機２０から取得したドローン１２の位置情報を用いて基準物体の緯度、経度、及び標高を特定してもよい。

また、基準物体検出部３２は、緯度、経度、及び標高が特定された基準物体の高さをメモリ１６Ｂから取得する（基準物体情報取得工程の一例）。例えば、基準物体が郵便差出箱１３号であれば、図６に示したように、基準物体の高さとして０．８３ｍを取得する。

ステップＳ５（計測工程の一例）では、水位計測部３６は、ステップＳ２において前処理された画像から、水面から出ている基準物体の長さ（水面より上側の長さの一例）を計測する。基準物体の長さは、以下の式１を用いて計測する。

（水面から出ている基準物体の長さ）＝（水面から出ている基準物体の画素数）×（１画素あたりの画像内での長さ） …（式１）
ここで、１画素あたりの画像内での長さは、撮影部１４の撮像素子の解像度とレンズの画角とから決まる値である。したがって、水位計測部３６は、撮影部１４の解像度とレンズの画角との情報を事前に取得しておく。

また、撮影部１４が射角（ピッチ角）θを持って基準物体を撮影した場合は、水面から出ている基準物体の画素数の射角θによる影響を補正する必要がある。

図９は、基準物体の水面Ｗから出ている高さの射角θによる影響を説明するための図である。図９に示すように、水面Ｗから出ている実際の高さがｙ_０の基準物体ＯＢ_１を射角θの撮影部１４から撮影した場合、基準物体ＯＢ_１の水面Ｗから出ている画像内における高さｙ_１は、下記の式２で表される。

ｙ_１＝ｙ_０×ｃｏｓθ …（式２）
射角θは、ドローン１２及び撮影部１４に設けられたジャイロセンサーから取得することができる。

また、水位計測部３６は、基準物体の高さと水面から出ている基準物体の長さとの差分から、基準物体の位置の水位を計測する。基準物体の高さに規格上の誤差が含まれる場合は、浸水の高さの値も同様の誤差を含んだ形で保持する。

図８の説明に戻り、ステップＳ６（記憶工程の一例）では、水位記憶部３８は、ステップＳ５において計測した水位を、ステップＳ４において取得した基準物体の緯度、経度及び標高と紐づけて水位履歴データとして記憶する。浸水被害判定システム１０は、ステップＳ１～ステップＳ６の処理を、洪水が発生した街（災害地域）の範囲で繰り返す。

ステップＳ７（家屋情報取得工程の一例）では、家屋取得部４０は、浸水被害の判定対象となる家屋の緯度、経度、及び標高を含む家屋の情報を取得する。

ステップＳ８（浸水水位決定工程の一例）では、家屋水位決定部４２は、家屋の浸水水位を決定する。家屋水位決定部４２は、対象家屋の浸水水位を決定するため、家屋に対応する水位データを水位記憶部３８が記憶した水位履歴データから検索する。

検索方法として、家屋水位決定部４２は、家屋の位置から一定距離以内にある水位履歴データを取得する。検索結果が０件であり水位履歴データが取得できない場合は、家屋水位決定部４２は、家屋の水位が判定不可として本フローチャートの処理を終了する。

次に、家屋水位決定部４２は、検索により取得した水位履歴データのうち、家屋の標高と一定値以上異なる標高にある水位履歴データを除外する。家屋水位決定部４２は、残った水位履歴データが０件の場合は、家屋の水位が判定不可として本フローチャートの処理を終了する。家屋水位決定部４２は、残った水位履歴データのうち、家屋の住民に有利な最も水位の高いデータを家屋の浸水水位として採用する。家屋水位決定部４２は、残った水位履歴データのうち、対象家屋に最も近い基準物体と紐づけられた水位履歴データを家屋の浸水水位として採用してもよい。

ステップＳ９（被害判定工程の一例）では、浸水被害判定部４４は、ステップＳ８で決定した家屋の浸水水位から、家屋の被害程度の判定を行う。浸水被害判定部４４は、例えば図７に示した判定基準を用いて被害を判定する。

以上のように、浸水被害判定方法によれば、事前にセンサーを配置したり、浸水現場への訪問をしたりすることなく家屋の浸水被害を判定することができる。

〔第２の実施形態〕
ドローン１２による撮影が夜間の場合は、撮影部１４として赤外線カメラ等の暗視カメラを使用する。赤外線カメラは、検知した赤外線の強度に応じた画像を撮影するカメラである。赤外光を透過して可視光をカットする可視光カットフィルタを撮影部１４に配置することで、撮影部１４を赤外線カメラとして使用してもよい。図１０は、暗視カメラで撮影した画像の一例である。

〔第３の実施形態〕
災害地域が平野の場合（画像が平野の地域の画像である場合の一例）は、家屋水位決定部４２は、地域を例えば１００ｍメッシュ（複数の領域の一例）に分割し、浸水被害の判定対象となる家屋と同じメッシュ内にある基準物体のうち、家屋に最も近い基準物体の水位を、家屋の浸水水位として使用する。

図１１は、地図上における対象家屋である家屋Ｈ_１と、基準物体ＯＢ_２及び基準物体ＯＢ_３との位置関係を示す図である。ここでは、家屋Ｈ_１と基準物体ＯＢ_２とが同じメッシュ内に位置しており、家屋Ｈ_１と基準物体ＯＢ_３とは異なるメッシュ内に位置している。したがって、家屋水位決定部４２は、基準物体ＯＢ_２の位置における水位履歴データを使用して家屋Ｈ_１の浸水水位を決定する。

〔第４の実施形態〕
災害地域が起伏のある土地の場合（画像が起伏のある地域の画像である場合の一例）は、家屋水位決定部４２は、浸水被害の判定対象となる家屋の標高と等高線上で同じ標高にある基準物体のうち、家屋に最も近い基準物体の水面の水位を、家屋の浸水水位として使用する。

図１２は、地図上における対象家屋である家屋Ｈ_２と、基準物体ＯＢ_４及び基準物体ＯＢ_５との位置関係を示す図である。ここでは、家屋Ｈ_２と基準物体ＯＢ_４とが等高線上で同じ標高に位置しており、家屋Ｈ_２と基準物体ＯＢ_５とは異なる標高に位置している。したがって、家屋水位決定部４２は、基準物体ＯＢ_４の位置における水位履歴データを使用して家屋Ｈ_２の浸水水位を決定する。

〔第５の実施形態〕
図１３は、基準物体と水面との境界が画像内に映っていない画像の一例である。図１３では、基準物体ＯＢ_６である交通標識の支柱が画像内に映っていない。このため、基準物体ＯＢ_６と基準物体ＯＢ_６の直下の水面との間の距離ｙ_２を計測するためには、基準物体ＯＢ_６の直下の水面位置Ｐ_１を特定する必要がある。

ここで、基準物体ＯＢ_６の直下の水面位置Ｐ_１とは、撮影部１４からの距離が基準物体ＯＢ_６と同じ距離にある水面位置のことである。図１４は、基準物体ＯＢ_６の直下の水面位置を説明するための図である。図１４に示すように、撮影部１４と基準物体ＯＢ_６との距離をｄ_１とすると、基準物体ＯＢ_６の直下の水面位置Ｐ_１は、撮影部１４との距離がｄ_１となる位置である。

ここでは、撮影部１４として複眼カメラを使用し、複眼カメラから取得される深度マップを使用して水面位置Ｐ_１を特定する。

複眼カメラは、例えば第１のカメラと第１のカメラとは異なる第２のカメラとが水平方向に一定の距離を離して並べて配置される。水位計測部３６は、第１のカメラと第２のカメラとから撮影される視差を有する画像に基づいて、三角測量の原理で複眼カメラと基準物体ＯＢ_６との距離を算出し、深度マップを生成する。深度マップとは、画像の持つ奥行きを色で表現したものである。すなわち、深度マップは、画像内の複眼カメラとの距離を示す情報である。

図１５は、撮影部１４によって撮影される画像と、その画像から生成される深度マップとの一例である。図１５に示すＦ１５Ａは、撮影部１４によって撮影された画像であり、ここでは複眼カメラのうちの一方のカメラによって撮影された画像を示している。また、図１５に示すＦ１５Ｂは、Ｆ１５Ａの画像から生成された深度マップである。Ｆ１５Ｂに示すように、深度マップ内では撮影部１４からの距離が同じ位置にある画素は同じ色で表現される。

したがって、水位計測部３６は、図１３に示す画像に対応する深度マップを取得し、この深度マップにおいて基準物体ＯＢ_６の下端にあたる画素の色を取得する。さらに、水位計測部３６は、基準物体ＯＢ_６の直下の領域から取得した色と同じ色の画素の位置を特定することで、基準物体ＯＢ_６の直下の水面位置Ｐ_１を取得することができる。

〔その他〕
ここでは、ドローン１２に搭載された撮影部１４によって街の上空から浸水状況を撮影する例を用いて説明したが、撮影部１４は街中に設置された定点カメラ、又は監視カメラであってもよい。

本発明の技術的範囲は、上記の実施形態に記載の範囲には限定されない。各実施形態における構成等は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、各実施形態間で適宜組み合わせることができる。

１０…浸水被害判定システム
１２…ドローン
１４…撮影部
１６…サーバー
１６Ａ…プロセッサ
１６Ｂ…メモリ
１６Ｃ…通信インターフェース
１８…通信ネットワーク
２０…ＧＰＳ受信機
２２…気圧センサー
２４…方位センサー
２６…ジャイロセンサー
２８…通信インターフェース
３０…前処理部
３２…基準物体検出部
３４…基準位置計算部
３６…水位計測部
３８…水位記憶部
４０…家屋取得部
４２…家屋水位決定部
４４…浸水被害判定部
Ｈ_１、Ｈ_２…家屋
ＯＢ_１～ＯＢ_６…基準物体
Ｐ_１…水面位置
Ｗ…水面
Ｓ１～Ｓ９…浸水被害判定方法の各工程

Claims

プロセッサに実行させるための命令を記憶するメモリと、
メモリに記憶された命令を実行するプロセッサと、
を備え、
前記プロセッサは、
水面を含む画像を取得し、
前記画像から高さの基準となる基準物体を検出し、
前記基準物体の全長及び位置を取得し、
前記画像の前記基準物体の前記水面より上側の長さを計測し、前記基準物体の全長と前記基準物体の前記水面より上側の長さとの差分から前記水面の水位を計測し、
前記水面の水位を前記基準物体の位置と紐づけて記憶し、
浸水被害判定の対象となる家屋の位置を取得し、
前記水面の水位に紐づけられた位置と前記家屋の位置とから、前記家屋の浸水水位を決定し、
前記浸水水位から前記家屋の被害程度を判定する、
浸水被害判定装置。
前記プロセッサは、
前記画像を撮影したカメラの高さ及び画角を取得し、
前記カメラの高さ及び画角に基づいて前記画像の前記基準物体の前記水面より上側の長さを算出する、
請求項１に記載の浸水被害判定装置。
前記プロセッサは、
前記カメラのレンズの情報を取得し、
前記画像に対して前記レンズの歪み補正処理を行う、
請求項２に記載の浸水被害判定装置。
前記プロセッサは、
前記基準物体の緯度、経度、及び標高を取得し、
前記家屋の緯度、経度、及び標高を取得する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の浸水被害判定装置。
前記プロセッサは、前記家屋の位置から一定距離以内にある複数の前記基準物体の位置の前記水面の水位のうち、最も高い水位を前記家屋の前記浸水水位とする請求項１から４のいずれか１項に記載の浸水被害判定装置。
前記プロセッサは、前記画像が平野の地域の画像である場合に、前記地域を複数の領域に分割し、前記家屋と同じ領域内にある前記基準物体のうち、前記家屋に最も近い前記基準物体の位置の前記水面の水位を、前記家屋の前記浸水水位とする請求項１から５のいずれか１項に記載の浸水被害判定装置。
前記プロセッサは、前記画像が起伏のある地域の画像である場合に、前記家屋の標高と同じ標高にある前記基準物体のうち、前記家屋に最も近い前記基準物体の位置の前記水面の水位を、前記家屋の前記浸水水位とする請求項１から６のいずれか１項に記載の浸水被害判定装置。
前記基準物体と前記水面との境界が前記画像に映っていない場合に、深度マップを用いて前記基準物体の位置における前記水面の水位を計測する請求項１から７のいずれか１項
に記載の浸水被害判定装置。
前記画像は暗視カメラの画像である請求項１から８のいずれか１項に記載の浸水被害判定装置。
前記画像は、飛行体に搭載されたカメラによって撮影された画像である請求項１から９のいずれか１項に記載の浸水被害判定装置。
水面を含む画像を取得する画像取得工程と、
前記画像から高さの基準となる基準物体を検出する基準物体検出工程と、
前記基準物体の全長及び位置を取得する基準物体情報取得工程と、
前記画像の前記基準物体の前記水面より上側の長さを計測し、前記基準物体の全長と前記基準物体の前記水面より上側の長さとの差分から前記水面の水位を計測する計測工程と、
前記水面の水位を前記基準物体の位置と紐づけて記憶する記憶工程と、
浸水被害判定の対象となる家屋の位置を取得する家屋情報取得工程と、
前記水面の水位に紐づけられた位置と前記家屋の位置とから、前記家屋の浸水水位を決定する浸水水位決定工程と、
前記浸水水位から前記家屋の被害程度を判定する被害判定工程と、
を備える浸水被害判定方法。
請求項１１に記載の浸水被害判定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
非一時的かつコンピュータ読取可能な記録媒体であって、請求項１２に記載のプログラムが記録された記録媒体。