JPH10232912A - 地図更新方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 地図更新における作業量と時間を削減するこ
と。 【解決手段】 過去にディジタル化されている旧ディジ
タル地図を更新する地図更新方法であって、旧及び新規
地図をスキャナ入力し、入力されたイメージデータの歪
みを補正し、前記入力補正された両地図の差分イメージ
データを生成し、前記差分イメージデータのベクトルデ
ータを生成し、前記ベクトルデータから更新すべきベク
トルデータを抽出し、前記更新すべきベクトルデータの
内、一定長より短く、且つ互いに一定の距離にあるベク
トルデータ群をグループ化し、グループ化されたベクト
ルデータとグループ化されなかったベクトルデータとで
それぞれ図形種別を判定し、それら図形種別が判定され
たベクトルデータとを図形認識し、前記認識されたベク
トルデータを基に旧ディジタル地図へのデータの追加、
及び旧ディジタル地図のデータの削除を行い、旧ディジ
タル地図を更新する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、旧地図と新規に改
版された地図とを基に、既存のディジタル地図を更新す
る地図更新方法及び装置に適用して有効な技術に関する
ものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、新規に改版された紙地図を基に過
去に作成したディジタル地図の更新は、目視確認により
変更箇所を探し、会話形式で新しく追加する図形の作成
をしたり、既存図形の削除をしたりすることによって行
われていた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記従来技術
による地図の更新はオペレータの手作業で行われている
部分が多いため、目視確認により変更箇所を探し、新し
く追加する図形を作成し、既存図形を削除する作業は、
更新量が多い場合には新規にディジタル地図を作成する
のと同等の作業量と時間が必要となってしまうという問
題点があった。

【０００４】本発明は上記問題点を解決するために成さ
れたものであり、その目的は、ディジタル地図の更新に
かかる作業量と時間を削減することが可能な技術を提供
することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本願において開示される
発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、
下記のとおりである。

【０００６】旧地図及び新規地図をスキャナで読み込ん
で解析し、前記両地図の解析情報を基に更新すべき情報
を抽出し、過去にディジタル化されている旧ディジタル
地図を更新する地図更新方法であって、前記両地図をス
キャナ入力し、入力されたイメージデータの歪みを補正
し、前記入力補正された両地図の差分イメージデータを
生成し、前記差分イメージデータのベクトルデータを生
成し、前記ベクトルデータから更新すべきベクトルデー
タを抽出し、前記更新すべきベクトルデータの内、一定
長より短く、且つ互いに一定の距離にあるベクトルデー
タ群をグループ化し、グループ化されたベクトルデータ
とグループ化されなかったベクトルデータとでそれぞれ
図形種別を判定し、それら図形種別が判定されたベクト
ルデータとを図形認識し、前記認識されたベクトルデー
タを基に旧ディジタル地図へのデータの追加、及び旧デ
ィジタル地図のデータの削除を行い、旧ディジタル地図
を更新する。

【０００７】また、旧地図及び新規地図の情報を読み込
むスキャナと、前記スキャナから得られた情報を基に、
過去にディジタル化されている旧ディジタル地図を更新
する更新処理手段とを備える地図更新装置であって、前
記更新処理手段に、前記スキャナから入力された両地図
のイメージデータに対して歪み補正を行うイメージデー
タ入力歪み補正手段と、イメージデータ入力歪み補正手
段により補正された両地図イメージデータの差分データ
を生成する差分イメージデータ生成手段と、前記両地図
のイメージデータ及び差分イメージデータをベクトル化
するベクトルデータ生成手段と、前記ベクトルデータ生
成手段により生成された各ベクトルデータから、更新す
べきベクトルデータを抽出する更新ベクトルデータ抽出
手段と、更新ベクトルデータ抽出手段により抽出された
更新すべきベクトルデータから、一定長より短く、且つ
互いに一定の距離以内にあるベクトルデータ群を破線図
形、文字列、地図記号等の候補としてグループ化するベ
クトルグループ生成手段と、前記ベクトルグループ生成
手段によりグループ化されなかった更新ベクトルデータ
の図形種別判定を行う図形種別判定手段と、前記グルー
プ化されたベクトルグループに対してパターンマッチン
グによる認識を行い、前記図形種別判定手段により種別
判定された図形の認識を行う更新ベクトルデータ認識手
段と、前記更新ベクトルデータ認識手段により認識され
た更新ベクトルデータを基に、旧ディジタル地図へのデ
ータ追加や旧ディジタル地図のデータ削除を行う旧ディ
ジタル地図更新手段とを備える。

【０００８】これにより、旧ディジタル地図の更新すべ
き箇所の抽出、その抽出箇所の図形認識、及びデータ更
新を自動的に行うことができるので、オペレータの目視
確認による変更箇所の抽出、認識、及び更新に要する作
業量と時間を削減可能となる。

【０００９】

【発明の実施の形態】図１は、本発明の実施の形態に係
わる地図更新装置の構成を説明するブロック図である。

【００１０】図１に示すように、本実施形態の地図更新
装置は、更新処理を行う処理部１と、イメージデータを
格納するイメージデータ格納ファイル２と、ベクトルデ
ータを格納するベクトルデータ格納ファイル３と、ディ
ジタル地図を格納するディジタル地図格納データベース
４と、イメージデータを取り込むスキャナ５と、更新し
たデータの補正を行うために用いるキーボード６、マウ
ス７、ディスプレイ８とからなる。

【００１１】また、処理部１は、スキャナから入力され
た新規及び旧地図のイメージデータの歪み補正を行うイ
メージデータ入力歪み補正処理部１１と、補正した新規
及び旧地図イメージデータの差分データを生成し、イメ
ージデータ格納ファイル２に格納する差分イメージデー
タ生成処理部１２と、格納されたイメージデータをベク
トル化し、ベクトルデータ格納ファイル３に格納するベ
クトルデータ生成処理部１３と、格納されたベクトルデ
ータのグループ化をおこなうために、周辺のベクトルデ
ータとの接近性をチェックし、更新すべきベクトルデー
タを抽出する更新ベクトルデータ抽出処理部１４と、そ
の抽出された更新すべきベクトルデータから互いに接す
ることなく、且つ一定の距離にあるベクトルデータ群を
破線図形、文字列、地図記号等の候補としてグループ化
するベクトルグループ生成処理部１５と、グループ化さ
れなかったベクトルデータの図形種別判定を行う図形種
別判定処理部１６と、生成されたベクトルグループ及び
ベクトルデータに対して文字認識、地図記号等のパター
ンマッチングによる認識を行い、グループ化されなかっ
たベクトルデータの図形認識を行う更新ベクトルデータ
認識処理部１７と、キーボード６、マウス７、ディスプ
レイ８を用いて、誤って認識したベクトルグループの再
編成や、認識したベクトルデータの旧ディジタル地図へ
の追加や、旧ディジタル地図のデータ削除等をオペレー
タとの対話処理で実行する対話更新処理部１８とからな
る。

【００１２】次に、上述した本実施形態の地図更新装置
による地図更新処理について説明する。

【００１３】本実施形態の地図更新装置による地図更新
処理は、図２に示すように、まず、旧及び新規地図（紙
地図）をスキャナ入力し、入力されたイメージデータの
歪みを補正するイメージデータ入力・歪み補正処理を行
い（ステップ２０１）、入力・補正された旧及び新規イ
メージデータにおける差分イメージデータを生成する差
分イメージデータ生成処理を行い（ステップ２０２）、
旧及び新規地図のイメージデータ及び差分イメージデー
タのベクトルデータを生成するベクトルデータ生成処理
を行い（ステップ２０３）、そのベクトルデータから更
新すべきベクトルデータを抽出する更新ベクトルデータ
抽出処理を行い（ステップ２０４）、更新すべきベクト
ルデータにおいて図形種別毎にグループ化するベクトル
グループ生成処理を行い（ステップ２０５）、グループ
化されなかったベクトルデータの図形種別を判定する図
形種別判定処理を行い（ステップ２０６）、グループ化
されたベクトルデータ及び図形種別された更新ベクトル
データを認識する更新ベクトルデータ認識処理を行い
（ステップ２０７）、認識したベクトルデータの旧ディ
ジタル地図への更新や、旧ディジタル地図のデータ削除
等をオペレータとの対話形式で実行する対話更新処理を
行う（ステップ２０８）。

【００１４】次に、上述した各ステップの処理を詳細に
説明する。

【００１５】イメージデータ入力・歪み補正処理（ステ
ップ２０１）は、図３に示すように、旧及び新規の紙の
地図をスキャナで読み込み、読み込んだときの旧地図３
１及び新規地図３２の歪みをそれぞれ長方形になるよう
に補正し、イメージデータ格納ファイル２に格納する処
理である。

【００１６】差分イメージデータ生成処理（ステップ２
０２）は、旧地図イメージデータから新規地図イメージ
データを引いたもの（以下、旧−新規差分イメージデー
タと記す）と、逆に新規地図イメージデータから旧地図
イメージデータを引いたもの（新規−旧差分イメージデ
ータと記す）とを求める処理であり、その処理は、引か
れる方のイメージデータの黒ドットの位置に引く方のイ
メージデータの黒ドットが存在する場合は白ドットとし
て示し、また、引かれる方のイメージデータの黒ドット
の位置に引く方のイメージデータの白ドットが存在する
場合は黒ドットとして示し、引かれる方のイメージデー
タの白ドットはそのまま白ドットとして示すものであ
る。

【００１７】ただし、図４（ａ）に示す引かれる方のイ
メージデータと、図４（ｃ）に示す引く方のイメージデ
ータとで差分イメージデータを求めるときに、両者、ま
たはいずれかにズレが生じている場合、図４（ａ）の図
形４１と図４（ｃ）の図形４３は同一であるにもかかわ
らず、図４（ｄ）に示すような消え残り４４が差分イメ
ージデータとして得られる場合がある。

【００１８】このような場合をなくすために、本実施形
態では、図４（ｂ）に示すように、引く方のイメージデ
ータの図形４１を図形４２のように太らせて差分を取
る。この場合、多少ズレが生じていてもドットは白から
黒には変わらないため、図４（ｅ）に示すような消え残
りがない差分イメージデータが得られる。このように、
引かれる方のイメージデータを太らせて差分を取ること
により、より正確な差分イメージデータを得ることがで
きる。

【００１９】この上述した処理を基に、図５（ａ）に示
すように、図形５１〜５３からなる旧地図イメージデー
タと、図５（ｂ）に示すように、図形５４〜５６からな
る新規地図イメージデータとを例に挙げると、旧−新規
差分イメージデータは図５（ｃ）に示すようになり、新
規−旧差分イメージデータは図５（ｄ）に示すようにな
る。

【００２０】このとき、図形５１、５２は、地図の更新
により削除された図形であり、図形５４、５５は追加さ
れた図形であり、図形５３、５６は変更がなかった図形
である。

【００２１】ベクトルデータ生成処理（ステップ２０
３）は、旧イメージデータ、新規イメージデータ、旧−
新規イメージデータ及び新規−旧イメージデータをベク
トルデータに変換し、ベクトルデータ格納ファイル３に
格納する処理である。

【００２２】図５（ａ）〜図５（ｄ）に示したイメージ
データをベクトルデータに変換したものを図６に示す。

【００２３】図６（ａ）は旧地図イメージデータをベク
トル化したベクトルデータを示し、図６（ｂ）は新規地
図イメージデータをベクトル化したベクトルデータを示
し、図６（ｃ）は旧−新規差分イメージデータをベクト
ル化したベクトルデータを示し、図６（ｄ）は新規−旧
差分イメージデータをベクトル化したベクトルデータを
それぞれ示す。

【００２４】更新ベクトルデータ抽出処理（ステップ２
０４）は、図６（ａ）〜図６（ｄ）に示すような各ベク
トルデータから更新すべきデータを抽出する処理であ
り、本実施形態では、差分を取った後のベクトルデータ
と差分を取る前のベクトルデータとの接近性を調べるこ
とによって更新すべきベクトルデータを抽出する処理を
説明する。

【００２５】接近性を調べるというのは、相互のベクト
ルデータを囲む矩形ボックス枠が共有する領域を持つか
という粗いチェックを行い、共有の領域を有する場合、
相互のベクトルデータの距離が許容範囲より短く、接近
している可能性があるか否かの判定を行う処理である。
ここで、接近している可能性がある場合には更新すべき
ベクトルデータとして抽出する。

【００２６】上述した処理を具体的に、図７（ａ）に示
す旧−新規差分ベクトルデータ７０１と旧地図ベクトル
データ７０２とを用いて説明すると、旧−新規差分ベク
トルデータ７０１の一つの頂点Ａから旧地図ベクトルデ
ータ７０２に垂線を引き、その垂線上の点（Ｄ）が旧地
図ベクトルデータ７０２上に存在する場合は、その垂線
の長さ（頂点Ａと点Ｄの距離）を求め、許容範囲より短
ければ接近している可能性があると判断する。

【００２７】そして、一つの頂点が接近している可能性
があると判定された場合には、初めに調べた頂点と最も
離れた頂点（図７（ａ）の場合、頂点Ｃに相当）に対し
て同様な処理を行い、ここでも接近している可能性があ
ると判断された場合、旧地図ベクトルデータ７０２は、
更新されたベクトルデータと判断する。なお、ここで
は、頂点Ｂに対しては接近性のチェックは行わない。

【００２８】また、図７（ｂ）に示すように、旧−新規
差分ベクトルデータ７０４と旧地図ベクトルデータ７０
５とが接近していても、旧−新規差分ベクトルデータ７
０４から旧地図ベクトルデータ７０５に垂線の足が引け
ない場合がある。

【００２９】この場合は、頂点Ｅと旧地図ベクトルデー
タ７０５上の点Ｇとの距離を求め、許容範囲より短けれ
ば接近している可能性があると判断する。

【００３０】上述したように、図６（ａ）、図６（ｂ）
にたいして更新ベクトルデータ抽出処理（ステップ２０
４）を行うと、旧地図のベクトルデータにおける更新ベ
クトルデータは、図８（ａ）に示す５１０と５２０とな
り、新規地図のベクトルデータにおける更新ベクトルデ
ータは、図８（ｂ）に示す５４０と５５０となる。

【００３１】次に、ベクトルグループ生成処理（ステッ
プ２０５）は、複数のベクトルデータが集まって初めて
意味を持つ文字列、破線図形、地図記号等を認識するた
めに、更新されたベクトルデータのグループ化を行う処
理である。

【００３２】ベクトルグループの生成処理（ステップ２
０５）は、図９に示すように、ベクトルデータ生成処理
（ステップ２０３）で生成されたベクトルデータを順次
選択し（ステップ９０１）、そのベクトルデータがある
うちは（ステップ９０２）、そのベクトルデータが更新
すべきと判断されたデータであるか判定し（ステップ９
０３）、更新すべきと判断されていないデータである場
合は、ステップ９０１に戻る。

【００３３】更新すべきと判断されたデータであれば、
そのベクトルデータを囲む矩形ボックス枠の対角線が一
定長以下であるか否かを判定し（ステップ９０４）、対
角線が一定長以下である場合は、集合１（文字列、破線
図形、地図記号の候補）に登録する（ステップ９０
５）。

【００３４】対角線が一定長以下でない場合、集合２
（文字列、破線図形、地図記号以外の候補）に登録する
（ステップ９０６）。

【００３５】ステップ９０２において、全てのベクトル
データが集合１または集合２に分けられ、ベクトルデー
タがなくなったら、図１０に示すステップ１００１に進
み、変数Ｎ＝０を設定する。

【００３６】集合１からグループ番号の付いていないベ
クトルデータを選択していき（ステップ１００２）、有
るうちは（ステップ１００３）、変数Ｎに”Ｎ＋１”を
代入し（ステップ１００４）、このベクトルデータのグ
ループ番号を−Ｎとする（ステップ１００５）。

【００３７】次に、集合１にグループ番号−Ｎのベクト
ルデータを探しにいき（ステップ１００６）、ない場合
は（ステップ１００７）、ステップ１００２に戻り、有
る場合はこのベクトルデータのグループ番号をＮとし、
集合３のＮ番のベクトルグループに登録する（ステップ
１００８）。

【００３８】そして、集合１のベクトルデータからグル
ープ番号が付いてなく、且つこのベクトルデータのボッ
クス枠と中心間距離が一定長以下のボックス枠を持つベ
クトルデータを全て見つけ、グループ番号を−Ｎとする
（ステップ１００９）。

【００３９】ステップ１００３で集合１に登録されたベ
クトルデータがなくなったら図１１に示すステップ１１
０１に進み、集合３からベクトルグループを順次選択し
ていく。

【００４０】集合３にベクトルグループが有れば（ステ
ップ１１０２）、ベクトルグループのボックス枠の対角
線が一定長以上か判定し（ステップ１１０３）、対角線
が一定長以上ある場合、一定の頂点数より多くの頂点を
持つベクトルデータを含んでいるか判定し（ステップ１
１０４）、含んでいる場合は、そのベクトルグループを
集合４（文字列の候補）に登録する（ステップ１１０
５）。

【００４１】含んでない場合は、そのベクトルグループ
を集合５（破線図形の候補）に登録し（ステップ１１０
６）、ステップ１１０３でベクトルグループのボックス
枠の対角線が一定長以上でなかった場合は、そのベクト
ルグループを集合６（地図記号の候補）に登録する（ス
テップ１１０７）。

【００４２】そして、ステップ１１０２において、集合
３に登録されていないベクトルグループがなくなれば終
了する。

【００４３】具体的には、図１２（ａ）に示すように、
更新すべきベクトルデータ１２０１〜１２１１があった
場合、ベクトルデータを囲む矩形ボックス枠の対角線が
一定長以上であるベクトルデータ１２０１〜１２０３
は、文字列、破線図形、地図記号の候補として抽出され
ないので集合２に登録され、ベクトルデータ１２０４〜
１２１１は、集合１に登録される。

【００４４】そして、この集合１に登録されたベクトル
データ１２０４〜１２１１について、ベクトルデータの
ボックス枠の対角線の長さが一定長よりより短く、ボッ
クス枠の中心間の距離が一定の距離より短いものをまと
めると、図１２（ｂ）に示すようなベクトルグループＧ
１〜Ｇ４にそれぞれグループ化される。

【００４５】ここでグループＧ１は個々の構成要素のベ
クトルデータが一定の頂点数より多くの頂点数を持った
ものがないため、破線図形として認識されたベクトルグ
ループであり、グループＧ２は「モ」という頂点数の多
いベクトルデータを含んでいるために文字列として認識
されたベクトルグループであり、グループＧ３は破線図
形や文字等の小さいボックス枠を持ったベクトルデータ
が近くに位置し、頂点数の多い「モ」１２０７を含んで
いるために一つの文字列として誤って認識されたベクト
ルグループであり、グループＧ４は、ベクトルデータの
ボックス枠の対角線の長さが一定長より短く、ボックス
枠の中心間の距離が一定の距離より短いものを一つにま
とめたものであるが、ベクトルグループのボックス枠の
対角線の長さが一定長以下のために文字列及び破線図形
の候補として抽出されずに地図記号の候補として抽出さ
れたベクトルグループである。

【００４６】このように、更新すべきベクトルデータを
グループ化することにより、単独ベクトルデータでは意
味を成さず、複数のベクトルデータで構成されて始めて
認識される文字列、地図記号等の認識が可能になり、且
つ更新作業における操作回数を削減可能となる。

【００４７】以上、上述したイメージデータ入力・歪み
補正処理（ステップ２０１）、差分イメージデータ生成
処理（ステップ２０２）、ベクトルデータ生成処理（ス
テップ２０３）、更新ベクトルデータ抽出処理（ステッ
プ２０４）、及びベクトルグループ生成処理（ステップ
２０５）は、それぞれ旧地図ベクトルデータと新規地図
ベクトルデータとで別々に行う。

【００４８】図形種別判定処理（ステップ２０６）は、
上述した集合２に登録された新規地図ベクトルデータに
対して図形種別を認識する処理であり、その処理は、図
１３に示すように、集合２のベクトルデータを選択して
いき（ステップ１３０１）、ベクトルデータがあるとき
は（ステップ１３０２）、そのベクトルデータの図形形
状を解析する（ステップ１３０３）。

【００４９】そして、ベクトルデータの図形形状が家屋
または短い等高線らしいか判定し（ステップ１３０
４）、家屋または短い等高線らしい場合は、このベクト
ルデータを中心とした一定範囲の矩形領域を作成し（ス
テップ１３０５）、ディジタル地図格納データベース４
に格納された旧ディジタル地図から矩形領域に一部また
は全てが含まれる図形を抽出する（ステップ１３０
６）。

【００５０】抽出された図形において、等高線より家屋
の方が数が多いか判定し（ステップ１３０７）、家屋が
多ければそのベクトルデータを集合７（家屋の候補）と
して登録し（ステップ１３０８）、等高線が多ければそ
のベクトルデータを集合８（等高線の候補）として登録
する（ステップ１３０９）。

【００５１】ステップ１３０４において、ベクトルデー
タが家屋または等高線でない場合は、道路、河川、また
は長い等高線らしいか判定し（ステップ１３１０）、旧
ディジタル地図の道路、河川、または等高線の中から最
も接近したものを選び（ステップ１３１１）、等高線で
ある場合はステップ１３０９に進み、集合８に登録し
（ステップ１３１２）、等高線でない場合は、道路であ
るか判定し（ステップ１３１３）道路である場合は集合
９（道路の候補）に登録する（ステップ１３１４）。

【００５２】ステップ１３１３において、道路でない場
合は集合１０（河川の候補）に登録し（ステップ１３１
５）、ステップ１３１０において、道路、河川、長い等
高線らしくない場合は、集合１１（その他の候補）に登
録する（ステップ１３１６）。

【００５３】図１４は、図形種別判定処理（ステップ２
０６）を具体的に説明するための図である。

【００５４】図１４（ａ）、図１４（ｂ）に示す１４０
１、１４０２、１４０６、１４０７、１４０８の細線で
示したものは旧ディジタル地図のベクトルデータで、既
に家屋や道路といった図形の種別が与えられており、１
４０３、１４０５の太線で示したものは新規に追加すべ
き図形である。

【００５５】ここで、追加すべき図形の特徴を解析し、
一定範囲内の大きさの閉じた図形の場合は、家屋または
山頂近くの等高線と推定し、例えば、図１４（ａ）に示
す一定範囲内の矩形領域を設定して、矩形領域に一部或
いは全て含まれる図形を抽出すると家屋が多いため、こ
の図形１４０３は家屋と判定する。

【００５６】また、図１４（ｂ）の図形１４０５に示す
ように、追加すべき図形が長い線の場合は、道路、河
川、または長い等高線と推定し、図１４（ｂ）に示す周
辺の図形から同じ特徴を持った図形１４０６、１４０７
を抽出し、図形１４０６と図形１４０５、及び図形１４
０７と図形１４０５の接近性をチェックし、より近いと
判断された方の図形の種別により追加すべき図形の種別
を判定することにより、例えば、図形１４０５を道路と
判定する。

【００５７】なお、このときの接近性のチェックは、図
形１４０５の全頂点について上述同様に距離を求め、そ
の求めた距離の中で一定長以内のものを集めた平均を取
り、この値が小さい方をより接近していると判定する。

【００５８】このように、周囲の図形を参考に更新すべ
き新規地図ベクトルデータの図形種別を認識していくこ
とにより、更新すべき新規地図ベクトルデータに対して
オペレータがどの種別の図形であるかを指定する必要を
なくすことが可能となる。

【００５９】次に、更新ベクトルデータ認識処理（ステ
ップ２０７）は、新規地図ベクトルデータの更新すべき
各種図形に対するイメージデータの切り出しを行い、文
字認識、地図記号のパターンマッチングによる認識を行
う処理と旧地図ベクトルデータの削除すべき各種図形を
認識する処理である。

【００６０】新規地図における更新ベクトルデータ認識
処理（ステップ２０７）は、図１５に示すように、ま
ず、集合４から文字列の候補を選択していき（ステップ
１５０１）、有るときは（ステップ１５０２）、文字列
の候補に対応するイメージデータの切り出しを行う（ス
テップ１５０３）。

【００６１】そして、そのイメージデータに対して文字
認識を行い、文字コードで表現される文字図形を作成
し、集合１２として登録する（ステップ１５０４）。

【００６２】ステップ１５０２において、集合４の文字
列の候補がなくなった場合、ステップ１５０５に進み、
集合６の地図記号の候補を選択していく。

【００６３】地図記号の候補が有るときは（ステップ１
５０６）、地図記号の候補に対応するイメージデータの
切り出しを行う（ステップ１５０７）。

【００６４】そして、そのイメージデータに対してパタ
ーン認識を行い、予め登録されているシンボル番号で表
現される地図記号を作成し、集合１３として登録する
（ステップ１５０８）。

【００６５】ステップ１５０６において、集合６の地図
記号の候補がなくなった場合、終了する。このように、
新規地図の更新すべきベクトルデータの認識を行う。

【００６６】また、例えば、図１２（ａ）に示すベクト
ルデータ１２１１を認識する場合を取り挙げると、図１
６（ａ）に示すように、「モジ」という部分を切り出し
たイメージデータ１６０１を切り出すと縦線のイメージ
データ１６０２の部分も切り取られてくるため、文字の
認識に悪影響を与えることがある。

【００６７】このような場合、図１６（ｂ）に示すよう
に、ベクトルグループに含まれるベクトルデータ（１６
０３、１６０５）の一本一本に対し、ボックス枠（１６
０４、１６０６）に対応するイメージデータを切り出す
ことでイメージデータ１６０２を切り出すことを回避す
る。なお、このときのボックス枠のベクトルデータに垂
直な辺の長さは、それぞれ地図に記載された文字の線の
太さの最大のものに対し２倍の長さとし、平行な辺の長
さはベクトルデータの両端に、地図に記載された文字の
線の太さの最大のものを加えた長さとする。

【００６８】このようにすることで、文字認識に必要と
されない部分（図１６（ｂ）に示した線分１６０２）も
抽出されることが防止でき、文字の認識ミスを軽減する
ことができる。

【００６９】次に、旧地図における更新ベクトルデータ
認識処理は、図１７に示すように、まず、旧ディジタル
地図から文字列、地図記号以外の図形を選択していき
（ステップ１７０１）、図形が有れば（ステップ１７０
２）、集合２、集合５のベクトルデータとで上述した接
近性を調べる（ステップ１７０３）。

【００７０】接近したものが有れば（ステップ１７０
４）、この図形を削除する候補として集合１４に登録
し、接近していると判定されたベクトルデータを集合２
または集合５から、集合１５に移動し、集合１４に登録
した図形と対応付ける（ステップ１７０５）。

【００７１】ステップ１７０２で文字列、地図記号以外
の図形がなくなったときは、図１８に示すステップ１８
０１に進み、集合４、集合６の文字列、地図記号の候補
を選択していく。

【００７２】文字列、地図記号の候補が有れば（ステッ
プ１８０２）、集合４、集合６のベクトルデータについ
て旧ディジタル地図の中から削除すべき文字列、地図記
号を見つけ（ステップ１８０３）、見つけられなかった
らステップ１８０１に戻る（ステップ１８０４）。

【００７３】見つかった場合は、集合４、集合６のベク
トルデータを集合１６に移動し、見つかったディジタル
地図の図形を削除する候補として集合１７に登録し、集
合１６に移動したベクトルデータと対応付ける（ステッ
プ１８０５）。

【００７４】次に、上述したステップ１８０３を具体的
に説明する。

【００７５】図１９は、文字列の候補のベクトルデータ
に対応する旧ディジタル地図の文字図形を抽出する方法
を説明するための図である。

【００７６】図１９（ａ）に示すように、旧ディジタル
地図にある文字列図形１９０１は、通常、ベクトルデー
タの集まりとして表現されているわけではなく、１９０
２のような文字の基準点、文字コード、文字傾き等で定
義されており、必ずしも図１９（ｂ）に示すような旧イ
メージデータをベクトル化したベクトルデータ１９０
３、１９０４と同じ大きさであるとは限らない。このた
め、上述したような接近性をチェックすることができな
いことから、図１９（ｂ）の１９０６に示すように、ベ
クトルデータ１９０３、１９０４からなるベクトルグル
ープのボックス枠１９０５を２倍に拡大したボックス枠
１９０６を設定し、これに包含される文字列基準点を旧
ディジタル地図から抽出し、この文字列基準点を持つ文
字列の文字コードと図１６で示した切り出しの文字認識
で得られた文字コードとを比較し、一致すれば、削除す
べき文字であると判定し、その文字列を抽出する。

【００７７】次に、対話更新処理（ステップ２０８）
は、上述で認識されたベクトルデータの更新削除をオペ
レータに問い合わせて、対話形式で行う処理であり、新
規に旧ディジタル地図に追加する処理と、旧ディジタル
地図の図形を削除する処理とからなる。

【００７８】新規に旧ディジタル地図に更新するときの
処理は、図２０に示すように、まず、集合５、及び集合
７〜集合１３の中からベクトルデータを選択していき
（ステップ２００１）、ベクトルデータがある場合は
（ステップ２００２）、ベクトルデータを新規のイメー
ジデータと重ね合わせて表示し、オペレータに対し、正
しいか問い合わせる（ステップ２００３）。なお、集合
１２、１３の場合はそれぞれ集合４、６のベクトルデー
タも同時に表示する。

【００７９】そして、正しい場合は（ステップ２００
４）、旧ディジタル地図に追加する（ステップ２００
５）。正しくなければ、オペレータによる対話操作によ
り修正後、旧ディジタル地図に追加する（ステップ２０
０６）。ステップ２００２でベクトルデータがなくなれ
ば、終了する。

【００８０】旧ディジタル地図の図形を削除するときの
処理は、図２１に示すように、旧ディジタル地図を表示
し（ステップ２１０１）、集合１５、集合１６のベクト
ルデータを選択していき（ステップ２１０２）、ベクト
ルデータがある場合（ステップ２１０３）、このベクト
ルデータを表示し、対応する集合１４、集合１７の図形
を強調表示し、強調表示した図形を旧ディジタル地図か
ら削除して良いかオペレータに問い合わせる（ステップ
２１０４）。

【００８１】削除しても良い場合は（ステップ２１０
５）、旧ディジタル地図から集合１４、集合１７に対応
する図形を削除する（ステップ２１０６）。

【００８２】削除できない場合は、集合１５、１６のベ
クトルデータの表示を見ながらオペレータが削除すべき
図形を探し、削除すべきと判断した図形を削除する（ス
テップ２１０７）。

【００８３】そして、ステップ２１０３でベクトルデー
タがなくなったら、ステップ２１０８に進み、集合２、
４、５、６に残っているベクトルデータを選択していき
表示する（ステップ２１０８）。

【００８４】ベクトルデータがある場合は（ステップ２
１０９）、集合２、４、５、６の図形表示を参考に、オ
ペレータが削除すべきと判断した図形を削除する（ステ
ップ２１１０）。ステップ２１０９において、ベクトル
データがなくなったら、終了する。

【００８５】また、対話更新処理（ステップ２０８）
は、例えば、図２２に示すように、誤って認識されたベ
クトルグループに対して、オペレータによる対話操作で
グループを再編成する処理も行う。

【００８６】例えば、図１２（ｂ）のＧ３に示すよう
に、破線図形等が含まれているにもかかわらず、誤って
文字列のグループとしてグループ化されたもの対して、
図２２（ａ）に示すように、オペレータが多角形２２０
１、２２０２を補助図形として生成し、その多角形２２
０１に対して破線図形、多角形２２０２に対して文字列
と指定することにより、多角形２２０１、２２０２に含
まれたベクトルデータがそれぞれ破線図形、文字列にグ
ループ化され、図２２（ｂ）に示すように、破線図形の
グループＧ１０と文字列のグループＧ１１が新たにベク
トルグループとして生成される。

【００８７】このように、誤って認識されたベクトルグ
ループがある場合には、対話形式で再編成してから認識
処理を行うようにすると、より正確に更新削除処理を行
うことができる。

【００８８】したがって、説明してきたように、旧地図
及び新規地図をスキャナで読み込み、入力されたイメー
ジデータの歪みを補正し、前記入力補正された両地図の
差分イメージデータを生成し、前記差分イメージデータ
のベクトルデータを生成し、前記ベクトルデータから更
新すべきベクトルデータを抽出し、前記更新すべきベク
トルデータの内、一定長より短く、且つ互いに一定の距
離にあるベクトルデータ群をグループ化し、グループ化
されたベクトルデータとグループ化されなかったベクト
ルデータとでそれぞれ図形種別を判定し、その判定され
たベクトルデータを図形認識し、それら認識されたベク
トルデータを基に旧ディジタル地図へのデータの追加、
及び旧ディジタル地図のデータの削除を行い、旧ディジ
タル地図を更新することにより、旧ディジタル地図の更
新すべき箇所の抽出、その抽出箇所の図形認識、及びデ
ータ更新を自動的に行うことができるので、オペレータ
の目視確認による変更箇所の抽出、認識、及び更新に要
する作業量と時間を削減可能となる。

【００８９】なお、本実施形態の地図更新装置における
各処理部１１〜１８は、コンピュータで実行可能なプロ
グラムで実現される場合もあり、そのときのプログラム
は、フロッピーディスク、ＣＤ・ＲＯＭ、マスクＲＯＭ
等の記憶媒体で一般ユーザに提供される。この場合、さ
らに、これら処理の他にＧＵＩプログラム等の他のプロ
グラムと組み合わせてユーザに提供することもある。

【００９０】また、上述した記憶媒体で提供する代替手
段として、インタネット等のネットワークを通じて有償
で提供することもある。

【００９１】以上、本発明者によってなされた発明を、
前記実施形態に基づき具体的に説明したが、本発明は、
前記実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸
脱しない範囲において種々変更可能であることは勿論で
ある。

【００９２】

【発明の効果】本願において開示される発明のうち代表
的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、下
記のとおりである。

【００９３】旧ディジタル地図の更新すべき箇所の抽
出、その抽出箇所の図形認識、及びデータ更新を自動的
に行うことができるので、オペレータの目視確認による
変更箇所の抽出、認識、及び更新に要する作業量と時間
を削減可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態にかかる地図更新装置の構成
を説明するブロック図である。

【図２】地図更新装置による地図更新処理を説明するた
めのフローチャートである。

【図３】イメージデータ入力・歪み補正処理（ステップ
２０１）を説明するためのフローチャートである。

【図４】差分イメージデータ生成処理（ステップ２０
２）を説明するための図である。

【図５】差分イメージデータ生成処理の具体例を示した
図である。

【図６】ベクトルデータ生成処理（ステップ２０３）を
説明するための図である。

【図７】更新ベクトルデータ抽出処理（ステップ２０
４）の接近性チェックを説明するための図である。

【図８】更新ベクトルデータ抽出結果を示した図であ
る。

【図９】ベクトルグループ生成処理（ステップ２０５）
を説明するためのフローチャートである。

【図１０】ベクトルグループ生成処理（ステップ２０
５）を説明するためのフローチャートである。

【図１１】ベクトルグループ生成処理（ステップ２０
５）を説明するためのフローチャートである。

【図１２】ベクトルグループ生成処理を具体的に説明す
るための図である。

【図１３】図形種別判定処理（ステップ２０６）を説明
するためのフローチャートである。

【図１４】図形種別判定処理を具体的に説明するための
図である。

【図１５】新規地図における更新ベクトルデータ認識処
理（ステップ２０７）を説明するためのフローチャート
である。

【図１６】新規地図における更新ベクトルデータ認識処
理を具体的に説明するための図である。

【図１７】旧地図における更新ベクトルデータ認識処理
（ステップ２０７）を説明するためのフローチャートで
ある。

【図１８】旧地図における更新ベクトルデータ認識処理
（ステップ２０７）を説明するためのフローチャートで
ある。

【図１９】旧地図における更新ベクトルデータ認識処理
を具体的に説明するための図である。

【図２０】対話更新処理（ステップ２０８）における追
加処理を説明するための図である。

【図２１】対話更新処理（ステップ２０８）における削
除処理を説明するための図である。

【図２２】対話更新処理（ステップ２０８）におけるグ
ループ再編成処理を説明するための図である。

【符号の説明】

１…処理部、２…イメージデータ格納ファイル、３…ベ
クトルデータ格納ファイル、４…ディジタル地図格納デ
ータベース、５…スキャナ、６…キーボード、７…マウ
ス、８…ディスプレイ、１１…イメージデータ入力・歪
み補正処理部、１２…差分イメージデータ生成処理部、
１３…ベクトルデータ生成処理部、１４…更新ベクトル
データ抽出処理部、１５…ベクトルグループ生成処理
部、１６…図形種別判定処理部、１７…更新ベクトルデ
ータ認識処理部、１８…対話更新処理部。

フロントページの続き (72)発明者 安田 恒雄 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本 電信電話株式会社内

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 旧地図及び新規地図をスキャナで読み込
   んで解析し、前記両地図の解析情報を基に更新すべき情
   報を抽出し、過去にディジタル化されている旧ディジタ
   ル地図を更新する地図更新方法であって、 前記両地図をスキャナ入力し、入力されたイメージデー
   タの歪みを補正し、前記入力補正された両地図の差分イ
   メージデータを生成し、前記差分イメージデータのベク
   トルデータを生成し、前記ベクトルデータから更新すべ
   きベクトルデータを抽出し、前記更新すべきベクトルデ
   ータの内、一定長より短く、且つ互いに一定の距離にあ
   るベクトルデータ群をグループ化し、グループ化された
   ベクトルデータとグループ化されなかったベクトルデー
   タとでそれぞれ図形種別を判定し、それら図形種別が判
   定されたベクトルデータとを図形認識し、前記認識され
   たベクトルデータを基に旧ディジタル地図へのデータの
   追加、及び旧ディジタル地図のデータの削除を行い、旧
   ディジタル地図を更新することを特徴とする地図更新方
   法。
2. 【請求項２】 旧地図及び新規地図の情報を読み込むス
   キャナと、前記スキャナから得られた情報を基に、過去
   にディジタル化されている旧ディジタル地図を更新する
   更新処理手段とを備える地図更新装置において、 前記更新処理手段は、前記スキャナから入力された両地
   図のイメージデータに対して歪み補正を行うイメージデ
   ータ入力歪み補正手段と、 イメージデータ入力歪み補正手段により補正された両地
   図イメージデータの差分データを生成する差分イメージ
   データ生成手段と、 前記両地図のイメージデータ及び差分イメージデータを
   ベクトル化するベクトルデータ生成手段と、 前記ベクトルデータ生成手段により生成された各ベクト
   ルデータから、更新すべきベクトルデータを抽出する更
   新ベクトルデータ抽出手段と、 更新ベクトルデータ抽出手段により抽出された更新すべ
   きベクトルデータから、一定長より短く、且つ互いに一
   定の距離以内にあるベクトルデータ群を破線図形、文字
   列、地図記号等の候補としてグループ化するベクトルグ
   ループ生成手段と、 前記ベクトルグループ生成手段によりグループ化されな
   かった更新ベクトルデータの図形種別判定を行う図形種
   別判定手段と、 前記グループ化されたベクトルグループに対してパター
   ンマッチングによる認識を行い、前記図形種別判定手段
   により種別判定された図形の認識を行う更新ベクトルデ
   ータ認識手段と、 前記更新ベクトルデータ認識手段により認識された更新
   ベクトルデータを基に、旧ディジタル地図へのデータ追
   加や旧ディジタル地図のデータ削除を行う旧ディジタル
   地図更新手段とを備えたことを特徴とする地図更新装
   置。
3. 【請求項３】 前記請求項２に記載の地図更新装置にお
   いて、 前記ベクトルグループ生成手段によりグループ化された
   破線図形、文字列、地図記号等の候補をオペレータとの
   対話操作で編集する手段を備えたことを特徴とする地図
   更新装置。
4. 【請求項４】 前記請求項２に記載の地図更新装置にお
   いて、 前記ベクトルグループ生成手段は、更新ベクトルデータ
   抽出手段により抽出された更新すべきベクトルデータか
   ら、ベクトルデータを囲むボックス枠の対角線の長さが
   一定長以下で、各ベクトルデータのボックス枠の中心間
   の距離が短いものを抽出してグループ化する手段と、 その抽出された各グループに対して、グループを囲むボ
   ックス枠の対角線が一定長以上で頂点の数が一定数より
   少ないグループを破線図形の候補とし、グループを囲む
   ボックス枠の対角線が一定長以上で頂点の数が一定数よ
   り多いグループを文字列の候補とし、グループを囲むボ
   ックス枠の対角線が一定長以下のグループは地図記号の
   候補と判定する手段とからなることを特徴とする地図更
   新装置。
5. 【請求項５】 前記請求項２に記載の地図更新装置にお
   いて、 前記図形種別判定手段は、グループ化されなかった更新
   すべきベクトルデータの図形的特徴を解析し、 一定範囲内の大きさの閉じた図形である場合は、家屋ま
   たは山頂近くの等高線と推定し、その更新すべきベクト
   ルデータを取り囲む一定範囲内の領域を設定し、その領
   域に一部或いは全て含まれる図形を旧ディジタル地図か
   ら抽出し、その抽出された図形の内、それぞれ推定され
   た図形に対して個数を求め、その個数が多い図形をその
   更新すべきベクトルデータの図形種別として判定する手
   段と、 長い線である場合は、道路、河川、または等高線と推定
   し、長い線という同等な特徴を持った図形で、その更新
   すべきベクトルデータに最も接近した図形を旧ディジタ
   ル地図から抽出し、この図形種別を更新すべきベクトル
   データの図形種別として判定する手段とからなることを
   特徴とする地図更新装置。
6. 【請求項６】 前記請求項２に記載の地図更新装置にお
   いて、 前記旧ディジタル地図更新手段は、前記ベクトルグルー
   プ生成手段により得られたベクトルグループのボックス
   枠に対応した旧ディジタル地図の範囲に存在する文字
   列、または地図記号を抽出し、その抽出された文字列ま
   たは地図記号と前記更新ベクトルデータ認識手段により
   認識された文字列または地図記号とを、文字コードまた
   は地図記号のシンボル番号でそれぞれ相互比較し、比較
   結果が一致した文字列または地図記号を旧ディジタル地
   図から削除する文字列・地図記号削除手段と、 旧ディジタル地図から文字列、地図記号以外の図形を選
   択して前記図形種別判定手段により種別判定された図形
   に接近しているものがあるか否かを判定し、接近してい
   ると判定された図形を旧ディジタル地図から削除する種
   別判定図形削除手段と、 前記更新ベクトルデータ認識手段により認識された文字
   列の大きさ、及び認識文字列の傾きを基に文字図形を作
   成して旧ディジタル地図に追加する文字列追加手段と、 前記更新ベクトルデータ認識手段により認識された地図
   記号のシンボル番号を基に旧ディジタル地図に地図記号
   を追加する地図記号追加手段と、 前記図形種別判定手段により種別判定された図形を旧デ
   ィジタル地図に追加する種別判定図形追加手段とからな
   ることを特徴とする地図更新装置。
7. 【請求項７】 前記請求項６に記載の地図更新装置にお
   いて、 前記文字列・地図記号削除手段におけるベクトルグルー
   プのボックス枠に対応した文字列、または地図記号の抽
   出は、前記ベクトルグループを構成する各ベクトルデー
   タの線分をそれぞれ包含するボックス枠を作成する手段
   と、 前記ベクトルデータの生成に用いたイメージデータか
   ら、前記作成された各ボックス枠内の部分をそれぞれ切
   り出す手段とからなることを特徴とする地図更新装置。