JPH0535806A

JPH0535806A - 線分解釈方式

Info

Publication number: JPH0535806A
Application number: JP3188811A
Authority: JP
Inventors: Osamu Hori; 修堀; Shigeyoshi Shimotsuji; 成佳下辻; Fumihiko Hoshino; 文彦星野; Toshiaki Ishii; 利明石井
Original assignee: Toshiba Corp; Tokyo Electric Power Co Inc
Current assignee: Toshiba Corp; Tokyo Electric Power Co Holdings Inc
Priority date: 1991-07-29
Filing date: 1991-07-29
Publication date: 1993-02-12
Also published as: US5448653A

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明は、線図形を構成する各線分についてそ
の種類などの属性情報の判定を自動的に行うことができ
るようにしている。【構成】線図形を構成する各線分に関与する情報を入力
部１よりそれぞれ入力し、この入力部１より入力された
各線分に関与する情報に基づいて各線分が取り得る属性
の最初の確からしさを確からしさ計算部３により計算
し、また、各線分と該線分に接続される他の線分との接
続関係を接続関係検出部４で検出する。そして、確から
しさ更新部５にて相互関係検出部４で検出された各線分
の接続関係に基づく適合係数を設定するとともに、該適
合係数を用いた反復演算により確からしさ計算部３で計
算された属性の確からしさを更新し、この更新される属
性の確からしさから各線分の属性を決定するようにして
いる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、地図や系統図などの線
図形を構成する線分についてその種類などの属性情報を
解釈するための線分解釈方式に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、ＣＡＤに代表される系統図などの
線図形の生成および編集に用いられる図形生成装置で
は、線図形の各線分データを計算機上で有効に取り扱う
ため、線図形を構成する各線分についてその種類などの
属性情報を計算機に取り込むようなことが行われてい
る。

【０００３】しかして、従来のこの種の装置では、画面
上に表示される線図形に対してマウスやデジタイザを用
いて線分を指示するとともに、この線分の相互間系をオ
ペレータが目視により確認しながらその種類などの属性
情報を判断し、この判断結果を手作業により入力するよ
うにしている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うに線図形上のすべての線分について、オペレータがそ
れぞれの線分の相互間系からその属性情報を判断し、こ
の判断結果を手作業により入力するのでは、この際の入
力作業が繁雑になり、しかもオペレータにかなりの注意
力が要求されることになる。このことは、オペレータの
注意力が低下した時に誤入力を生じ易くなることから、
属性情報の入力精度が低下するおそれが多々あり、この
ためにオペレータに注意力を促すことになると、作業時
間がさらにかかるようになり、作業能率が低下するだけ
でなく、コスト的にも高価になる問題点があった。

【０００５】そこで、線図形を構成する線分について、
その属性情報を手作業によらず自動的に判断することが
考えられている。この場合、線図形を構成する各線分を
個々に単独で見た場合、線分自体にはその種類を判断す
るような情報はほとんどないことから、線分の周囲に接
続しているシンボル、文字、他の線分との相対的な位置
および接続関係から判断するようになる。しかし、シン
ボルや文字を計算機により認識すると誤認識することが
あり、また、情報源となる線分自体が認識対象であり、
処理の過程においては互いに他方の線分の種類が確定し
た時に自分自身が決定される場合があることから情報源
が不確定となり、計算機により決定論的な推論で処理す
ることも困難とされていた。

【０００６】本発明は、上記事情に鑑みてなされたもの
で、線図形を構成する線分についてその種類などの属性
情報の判定を自動的に精度よく高速に行うことができ、
属性情報を得るための入力作業の能率向上とコストの低
減にも寄与することができる線分解釈方式を提供するこ
とを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明は、線図形を構成
する各線分の属性を解釈する線分解釈方式において、線
図形を構成する各線分に関与する情報をそれぞれ入力す
る入力手段、入力手段より入力された各線分に関与する
情報に基づいて各線分が取り得る属性の最初の確からし
さを計算する確からしさ計算手段、各線分と該線分に接
続される他の線分との接続関係を検出する接続関係検出
手段、相互関係検出手段で検出された前記各線分の接続
関係に基づいて適合係数を設定するとともに該適合係数
を用いた反復演算により確からしさ計算手段で計算され
た前記属性の確からしさを更新する確からしさ更新手
段、記確からしさ更新手段で更新される属性の確からし
さに基づいて各線分の属性を決定する属性決定手段によ
り構成している。

【０００８】

【作用】この結果、本発明によれば、線図形を構成する
各線分に関与する情報に基づいて各線分が取り得る属性
の最初の確からしさを与え、この属性の確からしさを各
線分の接続関係に基づく適合係数を用いて反復更新し、
信頼性の高い属性の確からしさへ移行することにより、
線分の可能性のある属性のうち最も可能性の高い属性を
決定することができるようになり、線図形を構成する各
線分についてその属性情報の解釈を自動的に精度よく行
うことができる。

【０００９】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に従い説明す
る。

【００１０】図１は同実施例の概略構成を示している。
なお、同図の説明で、各線分の種類を付与することは線
分へのラベル付けを意味し、確からしさは、線分にある
ラベルが付与される確率を表している。また、線分のラ
ベルは線分の種類と一対一の関係にあり、種類の数だけ
ラベルが設けられている。

【００１１】図において、１は入力部で、この入力部１
より入力される各種データは制御部２に送られるように
している。この場合、入力部１は、線図形を構成する線
分に関与する情報を入力するもので、例えば、従来から
知られている文字・パターン認識技術が用いられてい
て、線分においては直線部を抽出するとともにその線種
の認識結果、文字部においては文字列領域を抽出すると
ともに、線分近傍もしくは線分と接しているなどの関係
を示す認識結果、シンボルにおいてはシンボルを認識す
るとともにシンボルの種類と接続する線分の関係および
線分近傍もしくは線分と接しているなどの関係を示す認
識結果をそれぞれ入力するようにしている。この場合、
線分に関与する情報としてはポインティングデバイスを
用いた人手による入力情報を用いるようにしてもよい。

【００１２】制御部２は、確からしさ計算部３、相互関
係検出部４、確からしさ更新部５、判定部６、種類決定
部７を接続していて、これら確からしさ計算部３、相互
関係検出部４、確からしさ更新部５、打ち切り判断部
６、種類決定部７に対して制御指令を与えるとともに、
これら相互のデータのやりとりを管理するようにしてい
る。

【００１３】ここで、確からしさ計算部３は、入力部１
より与えられた線分に関与する情報に基づいて線分が取
り得る種類（ラベル）の最初の確からしさを計算するよ
うにしている。この場合、線分に関与する情報のパター
ン認識の結果から確からしさ計算を実行するようにな
る。相互関係検出部４は、各線分毎に接続される他の線
分の状態を調べ、Ｔ分岐、交差、連結などの関係を検出
する。この場合、図２に示すように２つ線分がＴの形に
接している状態をＴ分岐、図３に示すように２つの線分
が交差している状態を交差、図４に示すように２つの線
分が単純に連結した状態を連結とし、これら３種類の関
係を検出可能にしている。確からしさ更新部５は、相互
関係検出部４で検出された関係に基づいて線分の種類
（ラベル）の二項関係の適合の度合、つまり適合係数を
設定し、この適合係数を用いた反復演算により、確から
しさ計算部３で最初に計算された確からしさ（確率）を
更新するようにしている。打ち切り判断部６は、確から
しさ更新部５での確からしさ（確率）の反復更新の打ち
切りを判断するようにしている。この場合、確からしさ
（確率）の反復更新の打ち切りは、経験的に決定される
所定の反復回数に達した時点で判断を下すようにする方
法や、確からしさ（確率）のエントロピーが減少して安
定状態に入った場合、あるいは寄与係数の絶対値がある
しきい値より少なくなった時点で自動的に判断を下すよ
うな方法が考えられる。そして、種類決定部７は、各線
分の種類（ラベル）を一つに決定するもので、打ち切り
判断部６で確からしさ（確率）の反復更新の打ち切りを
判断した時点で、線分の持つ確率の最も高いものをその
線分の種類（ラベル）と決定するようにしている。次
に、同実施例を具体的な線図形を用いて説明する。

【００１４】図５は地図上に電力系統を記述した線図形
を示している。ここで、図中１１は地形線、１２は設備
を表すシンボル、１３はシンボル１２に繋がるケーブ
ル、１４はケーブル１３に接続される不定形の設備を示
す図形、１５は文字列１６がどのケーブル１３を示すか
を指示するための引き出し線、１７は文字列の領域を示
すための補助線である。従って、同図で扱う線分（ラベ
ル）の種類は、地形線１１、ケーブル１３、図形１４、
引き出し線１５、補助線１７の５種類である。

【００１５】しかして、図６のフローチャートに示すよ
うに、まず入力部１より図５に示す線図形の線分に関与
する情報が与えられる（ステップＳ１）。この場合、文
字・パターン認識技術が用いられ、地形図１１、ケーブ
ル１３、引き出し線１５、補助線１７の線分について
は、直線部を抽出しその線種の認識結果が与えられ、文
字列１６については、その領域を抽出するとともに文字
列１６を拘束している線分との関係を示す認識結果が与
えられ、シンボル１２については、このシンボル１２を
認識するとともにその種類および接続される線分の関係
を示す認識結果が与えられるようになる。

【００１６】次に、確からしさ計算部３により、入力部
１より与えられた線分に関与する情報に基づいて線分が
取り得る種類（ラベル）の最初の確からしさ（確率）が
計算される（ステップＳ２）。この場合、各線分が取り
得る種類（ラベル）の初期確率は、各線分に関与する情
報に基づいて計算されるが、ここでは、シンボル１２、
文字列１６および線種などの情報から初期確率が設定さ
れる。ここで、ある線分についてまったく情報を持たな
いような場合は、取り得る種類（ラベル）にそれぞれ同
じ初期確率が設定され、また、シンボル１２および文字
列１６のそれぞれの種類によって認識率が異なる場合に
は、これに応じて認識率が高い場合は初期値を高く、認
識率が低い場合は初期値を低くするようにしている。

【００１７】そして、具体的な初期確率の計算方法は、
各線分において取り得る５種類のラベルに最初同じポイ
ントを付与しておき、取り得るラベルに有力な情報が発
見された場合、そのラベルに対応したポイントを加算す
る。そして、最後に各線分が持つすべての種類（ラベ
ル）のポイントの総和で各種類（ラベル）に付与された
ポイント数を割ることにより、その総和が１．０になる
ような初期確率が与えられるようになる。例えば、線分
に関与する以下のような情報に対して、各線分に以下の
ようなポイントが加算されるようにしている。（１）［線種］破線ケーブルに５ポイント、一点鎖線ケーブルおよび地形線に３ポイント、長い単純線地形線に５ポイント、（２）［シンボル１２］設備ａが接続ケーブルに５ポイント、設備ｂが接続ケーブルに１０ポイント、（３）［文字列１６］漢字が近傍に補助線に３ポイント、英数字が近傍に補助線に１０ポイント、

【００１８】ここで、破線がケーブルを表す線分にのみ
に使用されている場合は、ケーブルのみのポイントを上
げ、一点鎖線がケーブルおよび地形線を表す線分に使用
される場合は、両者のポイントを上げるようにしてい
る。また、シンボル１２については、設備ａより設備ｂ
の方が認識率が高いとして与えるポイント数を大きくし
ている。さらに文字列１６についても、英数字の方が漢
字より認識率が高いとして与えるポイント数を大きくし
ている。

【００１９】次に、相互関係検出部４により、各線分に
接続される他の線分の状態を調べ、Ｔ分岐、交差、連結
などの関係を検出する（ステップＳ３）。この場合、例
えば、図５に示す線分Ａに着目すると、線分Ｂとの関係
については、２つ線分がＴ字形に接しているので図２に
示すＴ分岐が検出され、線分Ｃとの関係については、２
つの線分が交差しているので図３に示す交差が検出され
るようになる。

【００２０】次に、確からしさ更新部５により、上述し
た確からしさ計算部３で最初に計算された確からしさ
（確率）が更新される（ステップＳ４）。この場合、相
互関係検出部４で検出された関係により線分の種類（ラ
ベル）の二項関係の適合の度合、つまり適合係数が設定
され、この適合係数を用いた反復演算により、最初に計
算された確からしさ（確率）が更新されるようになる。

【００２１】ここで、適合係数は、線分の種類（ラベ
ル）同志の適合の度合いを意味するもので、−１．０〜
１．０の間の値を取り、このうちの１．０が種類（ラベ
ル）同志がよく適合していることを意味し、逆に−１．
０は種類（ラベル）同志が適合しないことを意味してい
る。また、０．０は種類（ラベル）同志が無関係である
ことを意味している。

【００２２】そして、これら適合係数の値は、処理対象
となる線図形を構成する各線分の関係から経験的に決定
される。勿論、種類（ラベル）同志の意味合いから適合
係数を決めたり、統計的な頻出の度合いから決めること
も可能である。また、適合係数は、種類（ラベル）の組
み合わせと、上述したＴ分岐、交差、連結の３種類の関
係によって異なるものとなり、交差では図７、Ｔ分岐で
は図８、連結では図９にそれぞれ示す関係を呈してい
る。この場合、図７および図９に示す交差と連結の場合
は、対象行列になっているが、Ｔ字分岐の場合は、線分
の位置関係が「―」か「｜」かで意味が違うので、対象
行列になっていない。つまり、図８に示す図の場合、
「―」が行の種類（ラベル）で「｜」が列の種類（ラベ
ル）として書かれ、行「―」の引き出し線１５の端部が
列「｜」のケーブル１３にＴ字分岐している状態では、
適合係数として、よく適合している１．０が与えられる
ようになる。

【００２３】ここで、交差の場合には、同じ種類（ラベ
ル）の交差が許されるのはケーブル１３のみで他の種類
（ラベル）のもの同志が交差することがないので、図７
では、ほとんどの適合係数が負となるが、僅かに地形線
１１と引き出し線１５の関係のみが０．５の値を取って
いる。これはケーブル１３が道路に沿って埋設され地形
線１１と平行に走っているのに対し、引き出し線１５は
ケーブル１３より略垂直に引き出され地形線１１を横切
ることが多いことからである。また、分岐の場合には、
図８に示すようにケーブル１３と引き出し線１５、地形
線１１と地形線１１、引き出し線１５と補助線１７、図
形１４とケーブル１３のそれぞれの関係について適合係
数が１．０になっている。また、連結の場合には、図９
に示すように対角行列になっている。これは連続に線分
が走っている場合は、必ず同じ種類のラベルを持つこと
を意味する。つまり、異なる種類（ラベル）のものが連
続することは有り得ないことである。そして、このよう
にして設定された適合係数を用いて、以下述べる反復演
算が実行され、最初に計算された確からしさ（確率）が
更新されるようになる。

【００２４】（１）線分の種類（ラベル）の集合をΛ＝
｛Ｋ、Ｈ、Ｃ、Ｔ、Ｓ｝とする。ここで、Ｋ、Ｈ、Ｃ、
Ｔ、Ｓは、各種類（ラベル）を示すもので、ここでは５
種類のあることを意味している。（２）線分ｉの属性に
よる重み関数をｄ（ｉ）とする。この重み関数は、線分
の長さや接続状況などを考慮して適合係数に重み付けす
るためのものである。（３）線分ｉとｊが種類（ラベ
ル）λとλ´を持つときの適合係数をｒ（ｉ、ｊ）とす
る。（４）ｋ回目の繰り返しにより線分ｉが種類（ラベ
ル）λを確率をｐ1 ^k （λ）としたとき、ｐ1 ^k （Ｋ）＋ｐ1 ^k （Ｃ）＋ｐ1 ^k （Ｈ）＋ｐ1 ^k （Ｔ）＋ｐ1 ^k （Ｓ）＝１．０の関係を常に満たすようにする。（５）ｋ回目の繰り返
しにおいて、ｐ1 ^k （λ）に対する接続線の寄与係数を
ｑ1 ^k （λ）とすると、

【００２５】

【数１】となる。

【００２６】ここで、ｊは線分ｉに関わる線分を表し、
λ´は線分ｊの種類（ラベル）である。また、上式の左
側から見て最初のΣは、線分ｉに関わる線分ｊの確率の
総和を表し、続くΣは、ラベルλ´の総和を表してい
る。（６）そして、（ｋ＋１）回目の確率は、ｋ回目の
確率ｐ1 ^k と寄与係数ｑ1^k とから下式で求められるよ
うになる。ｐ1 ^k+1 （λ）＝（ｐ1 ^k ・［１＋ｑ1 ^k （λ）］）／（Σｐ1 ^k （λ）
・［１＋ｑ1 ^k （λ）］）

【００２７】なお、このような確からしさ（確率）の更
新において、長い線分は短い線分よりも雑音でない可能
性が高いので、最初は長い線分についての種類（ラベ
ル）の確率の更新を行い、順に短い線分のものに対象を
広げて種類（ラベル）の確率の更新を行うことで、精度
の高い安定した確からしさ（確率）の更新が実現でき
る。

【００２８】次に、このようにして更新された確からし
さ（確率）について打ち切り判断部６により反復更新の
打ち切りが判断される（ステップＳ５）。ここで、打ち
切り判断部６により反復更新続行が判断される場合は、
ステップＳ４に戻り、上述した確からしさ更新部５での
動作が繰り返される。一方、打ち切り判断部６により反
復更新の打ち切りが判断される場合は、ステップＳ６に
進む。

【００２９】ステップＳ６では、種類決定部７により各
線分の種類（ラベル）が一つに決定される。つまり、種
類決定部７では、打ち切り判断部６で確からしさ（確
率）の反復更新の打ち切りを判断すると、この時点で、
各線分の持つ確率の最も高いものをその線分の種類（ラ
ベル）と決定することになる。

【００３０】従って、このようにすれば、入力部１より
与えられる線図形を構成する各線分に関与する情報に基
づいて、確からしさ計算部３により各線分が取り得る種
類の最初の確からしさを計算し、この種類の最初の確か
らしさを、確からしさ更新部５により相互関係検出部４
で検出された各線分の接続関係に基づく適合係数を用い
て反復更新し、信頼性の高い種類の確からしさへ移行す
るようしたので、線分の可能性のある種類のうち最も可
能性の高い属性を決定することが可能になる。これによ
り、線図形を構成する各線分についてその種類の解釈
を、人手を介することなく自動的に精度よく、しかも高
速で行うことができるようになり、種類解釈を行うため
の入力作業の能率向上とコストの低減に大いに寄与する
ことができる。また、各線分についての属性情報を確率
で求めるようにしていることから、仮に、種類の解釈を
行った後に誤りに気付いて、その訂正を行う場合も、次
に確率の高いものを次候補として提示できるので、正確
なデータ編集を実現することも可能になる。

【００３１】なお、本発明は上記実施例にのみ限定され
ず、要旨を変更しない範囲で適宜変形して実施できる。
例えば、上述した実施例で述べた適合係数は、線分の種
類（ラベル）同志の関係についてのみ考慮するようにし
たが、個々の線分の長さや２つの線分のなす角度を考慮
して重み付け関数を決定し、これを適合係数に掛けるこ
とにより二項関数の寄与率を求めるようにできる。この
場合、図１０、図１１に示すように長さと２つの線分の
なす角度に応じてｄ（ｊ）＝（ｆ（ｊ）＋ｇ（ｊ））／
２という重み付け関数を生成するようになる。ここで、
図１０において、Ｌは線分ｊの長さを表し、短い線分は
与える影響が小さくなるようになっている。また、図１
１において、θは２つの線分のなす角度が９０度からず
れている偏角を表し、９０度からはずれる程線分に与え
る影響が小さくなるようになっている。ここでは、Ｌは
１５０画素（図面上では約１ｃｍ）で、θは１８０度で
ある。しかし、実際にθのとる範囲は０〜９０度なので
重みは０．５から１．０となる。また、上述した実施例
では、図１２に示すような線分の構造については、２つ
のＴ字分岐と解釈されるが、例えば、線分の解釈として
２直線の交差として取扱いたい場合がある。この場合、
前処理として線分ａと線分ｂおよび線分ｃと線分ｂがそ
れぞれ交差し、線分ａと線分ｃが連続的して繋がってい
るような状態に整形して、２つの直線が交差しているよ
うに解釈できるようにすることも可能である。

【００３２】

【発明の効果】本発明の線分解釈方式によれば、線図形
を構成する線分についてその種類などの属性情報の解釈
を人手を介することなく自動的に精度よく、しかも高速
で行うことができるようになり、属性情報を得るための
入力作業の能率向上とコストの低減にも寄与することが
できる。また、各線分についての属性情報を確率で求め
るようにしているので、属性情報の解釈を行った後に誤
り訂正をする場合も、次に確率の高いものを次候補とし
て提示できるので、簡単で、正確なデータ編集を実現す
ることもできる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の概略構成を示す図。

【図２】線分の交差の関係を示す図。

【図３】線分のＴ字分岐の関係を示す図。

【図４】線分の連結の関係を示す図。

【図５】具体的な線図形を示す図。

【図６】図１に示す実施例を説明するためのフローチャ
ート。

【図７】交差の場合の適合係数を説明するための図。

【図８】Ｔ字分岐の場合の適合係数を説明するための
図。

【図９】連結の場合の適合係数を説明するための図。

【図１０】線分の長さの重み関数を説明するための図。

【図１１】２つの線分のなす角度の重み関数を説明する
ための図。

【図１２】複数の線分がずれている場合にもこれを他の
関係に解釈して処理する場合の一例を説明するための
図。

【符号の説明】

１…入力部、２…制御部、３…確からしさ計算部、４…
相互関係検出部、５…確からしさ更新部、６…判定部、
７…種類決定部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者星野文彦東京都中央区入船一丁目４番10号東京電力株式会社システム研究所内 (72)発明者石井利明東京都中央区入船一丁目４番10号東京電力株式会社システム研究所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】線図形を構成する各線分の属性を解釈す
る線分解釈方式において、前記線図形を構成する各線分に関与する情報をそれぞれ
入力する入力手段と、上記入力手段より入力された前記各線分に関与する情報
に基づいて前記各線分が取り得る前記属性の最初の確か
らしさを計算する確からしさ計算手段と、前記各線分と
該線分に接続される他の線分との接続関係を検出する接
続関係検出手段と、上記相互関係検出手段で検出された前記各線分の接続関
係に基づいて適合係数を設定するとともに該適合係数を
用いた反復演算により前記確からしさ計算手段で計算さ
れた前記属性の確からしさを更新する確からしさ更新手
段と、上記確からしさ更新手段で更新される前記属性の確から
しさに基づいて前記各線分の属性を決定する属性決定手
段とを具備したことを特徴とする線分解釈方式。
【請求項２】入力手段は、線分の近傍もしくは接して
いるシンボルおよび文字の孤立要素をパターン認識情報
として得ることを特徴とする請求項１に記載の線分解釈
方式。
【請求項３】接続関係検出手段は、線分の分岐、連
結、交差の接続関係を検出することを特徴とする請求項
１に記載の線分解釈方式。
【請求項４】確からしさ計算手段は、線分に関与する
情報のパターン認識の結果から確からしさ計算を実行す
ることを特徴とする請求項１に記載の線分解釈方式。