WO2017014288A1 - ひび割れ解析装置、ひび割れ解析方法及びひび割れ解析プログラム - Google Patents

ひび割れ解析装置、ひび割れ解析方法及びひび割れ解析プログラム Download PDF

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WO2017014288A1
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crack
image
data
unit
editing
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PCT/JP2016/071455
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陽子 米川
信行 熊倉
恭彦 山崎
真悟 安波
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株式会社東芝
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    • G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws
    • G01N2021/8861—Determining coordinates of flaws

Definitions

  • Embodiments of the present invention relate to a crack analysis device, a crack analysis method, and a crack analysis program.
  • an administrator who manages road conditions such as road sign conditions, road holes, and fallen objects visually observes images (captured images) taken with an in-vehicle camera, and manages road conditions.
  • pavement cracking including calculation of “cracking ratio”, which is the main evaluation index (from “Pavement Survey and Test Method Handbook (Japan Road Association))” in the road surface properties of asphalt paved roads.
  • an engineer who can determine the cracks in the pavement has performed a human task of calculating the crack rate by visually confirming the number of cracks from the photographed image. Therefore, in the analysis processing of cracks on a route over a long distance, the amount of captured images to be visually confirmed becomes enormous, and it may be difficult to improve the efficiency of the analysis processing of cracks.
  • the problem to be solved by the present invention is to provide a crack analysis device, a crack analysis method, and a crack analysis program capable of improving the efficiency of crack analysis processing.
  • the crack analysis apparatus includes a captured image acquisition unit, a crack detection unit, and a crack rate calculation unit.
  • the captured image acquisition unit acquires a captured image obtained by capturing the road surface.
  • the crack detection unit detects a crack on the photographed road surface based on the photographed image.
  • the crack rate calculation unit calculates a crack rate indicating the ratio of the area of the crack to a predetermined area based on the crack.
  • the block diagram which shows an example of a structure of the pavement crack analysis apparatus of 1st Embodiment.
  • the flowchart which shows an example of operation
  • the figure which shows an example of the edit process of the pavement crack analysis apparatus of 2nd Embodiment The figure which shows an example of the edit process of the pavement crack analysis apparatus of 2nd Embodiment.
  • FIG. 1A schematically shows input information input to the pavement crack analysis apparatus 1 and output information output from the pavement crack analysis apparatus 1.
  • input information includes, for example, data of a captured image obtained by photographing a road surface by an in-vehicle camera, section attribute information of a route for photographing the road surface, position information (position data) of a camera that has photographed the captured image, direction of the in-vehicle camera, This is information such as the height from the road surface of the in-vehicle camera, information on the in-vehicle camera model, and the like, and information of an analysis worker who performs analysis work.
  • a crack analysis system Based on these input information, analysis is performed by a crack analysis system, and as output information, an image containing a pavement crack shape in which an image showing the shape of a pavement crack is included in the captured image (also referred to as a “crack superimposed image”). , Crack rate that indicates the area ratio of pavement cracks on the road surface calculated based on the photographed image, verification data for verifying that the road surface for which the crack rate was calculated is the correct inspection object, a report showing the inspection results, screen display, etc. Is output. Details of the input information and output information will be described later.
  • the input information input to the pavement crack analysis device 1 or the output information output from the pavement crack analysis device 1 is not limited to the one shown in FIG. 1A, for example, a setting for acquiring input information Information, processing information for processing the crack rate, setting information for changing the display content of the screen display, setting information for changing the content of the output form, and the like may be included.
  • a setting for acquiring input information Information, processing information for processing the crack rate, setting information for changing the display content of the screen display, setting information for changing the content of the output form, and the like may be included.
  • the pavement crack analysis apparatus 1 is illustrated and described as a single apparatus. However, the pavement crack analysis apparatus 1 may be a system including a plurality of apparatuses.
  • FIG. 1B is a diagram illustrating an example of the arrangement of the in-vehicle camera
  • FIG. 1C is a diagram illustrating an example of a road surface image captured by the in-vehicle camera.
  • a vehicle-mounted camera 21 and a GPS receiver 22 are mounted on the roof of the vehicle 20.
  • the in-vehicle camera 21 is disposed rearward with respect to the traveling direction of the vehicle 20.
  • the in-vehicle camera 21 has a camera orientation such as a depression angle with respect to the road surface, a height from the road surface, and a deviation angle of the shooting direction with respect to the traveling direction of the vehicle 20 (horizontal swing angle) in accordance with the range of the road surface to be photographed. Adjust to fix. For example, it is necessary to change the direction (mainly declination) of the camera when traveling on one side of a two-lane route and photographing a road surface for one lane and when photographing a road surface for two lanes. .
  • the GPS receiver 22 is disposed in the vicinity of the in-vehicle camera 21 on the roof of the vehicle 20 and acquires position data from GPS satellites.
  • the GPS receiver 22 may measure azimuth and acceleration. By measuring the azimuth and acceleration, the traveling direction and traveling speed of the vehicle 20 can be estimated. For example, in a tunnel or a mountainous area, radio waves from GPS satellites cannot be captured and position data cannot be acquired. Also, the position data can be acquired.
  • the vehicle 20 may be equipped with a light that irradiates a road surface (not shown). Since sunlight shadows trees and structures on the road surface during the daytime, image processing that reduces the influence of shadows is necessary, and image processing may reduce the accuracy of detecting pavement cracks.
  • the road surface image taken by the in-vehicle camera is taken by adjusting the direction of the camera so as to photograph the road surface of the lane on one side while traveling. That is, in FIG. 1C, when the vehicle travels in the center of one side lane, the camera orientation is adjusted so that the center line (center line) is photographed at the left end in the figure. Further, the direction of the camera is adjusted so that the lane outer line on the left side in the traveling direction of the vehicle is photographed at the right end in FIG. By adjusting the direction of the camera to the shooting range, a shot image of a necessary and sufficient road surface range can be acquired.
  • the background is photographed together with an image of the road surface viewed obliquely from above. By photographing the background together with the road surface, it becomes easy to specify the photographing position by matching the photographed background.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the pavement crack analysis apparatus according to the first embodiment.
  • the pavement crack analysis apparatus 1 includes an input unit 101, a registration unit 102, an input information acquisition unit 103, an analysis worker registration unit 104, an input information storage unit 105, a pavement crack detection unit 106, a crack rate calculation unit 107, It has an inspection result data storage unit 108, an inspection result output unit 109, a form creation / output unit 110, a display control unit 111, and a display unit 112.
  • the input unit 101 includes a captured image acquisition unit 1011, a section attribute information input unit 1012, and a position data acquisition unit 1013.
  • the captured image acquisition unit 1011 acquires captured image data obtained by capturing the road surface with the in-vehicle camera 21.
  • the connection between the captured image acquisition unit 1011 and the in-vehicle camera 21 may be a wired connection or a wireless connection.
  • a vehicle-mounted camera may be connected to the photographed image acquisition unit 1011 of the vehicle-mounted pavement crack analysis device 1 by wire.
  • the captured image data acquired by the captured image acquisition unit 1011 may be data currently captured by the in-vehicle camera.
  • the captured image data acquired by the captured image acquisition unit 1011 may be captured image data captured and recorded in the past by an in-vehicle camera.
  • the section attribute information input unit 1012 acquires section attribute information of a route for photographing a road surface.
  • the section attribute information is attribute information determined for each section of the route for photographing the road surface.
  • the attribute information is, for example, information such as “road”, “bridge”, and “tunnel”.
  • the section attribute information may include information such as a route name, section number, section start point, section end point, and the like. Details of the route segment attribute information will be described later with reference to FIG.
  • Each route is divided into sections corresponding to the distance from the starting point, and a section attribute (section attribute) is determined for each section.
  • the section attribute information is acquired from the section attribute information input unit 1012 in advance. Route section attribute information can be created on a PC or the like (not shown).
  • the section attribute information input unit 1012 may acquire the generated section attribute information from a PC or the like connected via a network, or may acquire it via a recording medium.
  • the acquired section attribute information is used for a totaling process of the captured images acquired from the captured image acquisition unit 1011. Details of the tabulation process based on the section attribute information will be described later with reference to FIG. Also, in this embodiment, the case where the section attribute information can be acquired is illustrated, but when the section attribute information cannot be acquired, the start of the image data is set as the start point of the route, the end of the image data is set as the end point, and the entire route is displayed. Analysis processing may be performed as one section. Further, instead of performing the analysis processing based on the section attribute information, the analysis processing may be performed at equal intervals, such as 100 m intervals.
  • the position data acquisition unit 1013 acquires the position data of the camera that has captured the captured image acquired from the captured image acquisition unit 1011.
  • the position data is, for example, longitude and latitude information acquired from a GPS (Global Positioning System) user receiver (GPS receiver) mounted on the vehicle.
  • GPS receiver Global Positioning System
  • the position data may include information such as altitude, speed, date and time in addition to longitude and latitude information.
  • the position data may be corrected using information on the speed and acceleration of a vehicle equipped with a camera in a mountainous area or tunnel where radio waves from GPS satellites are difficult to reach.
  • the input unit 101 acquires the captured image data acquired by the captured image acquisition unit 1011, the section attribute information of the route acquired by the section attribute information input unit 1012, and the position data acquired by the position data acquisition unit 1013.
  • the data is output to the acquisition unit 103.
  • the registration unit 102 includes a camera orientation input unit 1021, a camera height input unit 1022, a camera model information etc. input unit 1023, and an analysis worker information input unit 1024.
  • the camera orientation input unit 1021 acquires information on the orientation of the in-vehicle camera.
  • the direction of the in-vehicle camera is a depression angle of the camera with respect to the road surface, a declination of the photographing direction with respect to the traveling direction of the vehicle loaded with the camera, or the like.
  • the camera height input unit 1022 acquires height information from the road surface of the in-vehicle camera.
  • the depression angle is an angle formed between a line of sight in the direction of the object to be photographed from the camera and a horizontal plane when photographing an object below the horizontal surface having the same height as the camera.
  • the depression angle in the horizontal direction is 0 °.
  • the depression angle in the direction directly below the camera is 90 °.
  • the camera model information etc. input unit 1023 acquires information such as camera model information.
  • the information such as camera model information may include information such as the camera model, the focal length of the camera lens, and the size of the image to be captured.
  • the analysis worker information input unit 1024 acquires information of an analysis worker who performs analysis work in the pavement crack analysis device 1.
  • the information of the analysis worker is, for example, the name of the analysis worker, ID (identification), and the like.
  • the registration unit 102 acquires direction information from the camera direction input unit 1021.
  • the registration unit 102 acquires height information from the camera height input unit 1022.
  • the registration unit 102 acquires camera model information from the camera model information etc. input unit 1023.
  • the registration unit 102 acquires information on the analysis worker from the analysis worker information input unit 1024.
  • the registration unit 102 registers registration information such as acquired orientation information, height information, camera model information, or analysis worker information in the analysis worker registration unit 104.
  • the input information acquisition unit 103 determines whether or not the input unit 101 has acquired input information. When the input unit 101 acquires input information, the input information acquisition unit 103 stores the input information acquired from the input unit 101 in the input information storage unit 105.
  • the analysis worker registration unit 104 determines whether or not the registration unit 102 has acquired registration information. When the registration unit 102 acquires registration information, the analysis worker registration unit 104 stores the acquired registration information in the input information storage unit 105.
  • the input unit 101 and the registration unit 102 may be implemented as one function.
  • the input information storage unit 105 stores the input information acquired by the input information acquisition unit 103 and the registration information acquired by the analysis worker registration unit 104.
  • a storage device such as a hard disk drive can be used.
  • the input information storage unit 105 stores the captured image data acquired by the input information acquisition unit 103 in association with the position data acquired by the position data acquisition unit 1013. That is, the input information storage unit 105 stores the captured image data acquired by the captured image acquisition unit 1011 in association with the position data at the time of shooting.
  • the position data may be recorded as shooting conditions in a still image file format of the shot image, for example.
  • the moving image When the acquired captured image is a moving image, the moving image may be converted into a plurality of still images, and the position data may be recorded in the still image file format of each converted still image.
  • the input information acquisition unit 103 may execute conversion of a captured image from a moving image to a still image.
  • so-called frame dropping may be performed in which one still image is generated every several frames.
  • the position data may be associated not with a still image but with a moving image.
  • the position data In order to associate the position data with the moving image, for example, the position data may be associated with the moving image and sequentially recorded.
  • the captured position of the acquired captured image By storing the captured image in association with the position data, the captured position of the acquired captured image can be specified. By specifying the shooting position of the shot image, for example, it becomes easy to compare shot images shot at different dates and times at the same shooting position.
  • the position data acquired using GPS or the like may include measurement errors.
  • the actual shooting position differs depending on the captured image.
  • a photographed image having the same actual photographing position may be extracted from the photographed images having substantially the same position data and compared.
  • Extraction of captured images having the same actual shooting position can be determined based on, for example, matching of structures or backgrounds installed on the road surface included in the captured image.
  • the structure installed on the road surface is, for example, a central line, a lane outer line, a white line such as a pedestrian crossing, a utility pole, a sign, or a guardrail.
  • the background refers to buildings, trees, etc. that are photographed simultaneously with the road surface.
  • the photographed image includes a structure or background (such as a structure) that is photographed simultaneously with the road surface.
  • a structure or background such as a structure
  • the position data of the other photographed image can be corrected. Further, the correction of the position data may be performed based on information such as acceleration during travel and direction measured by the GPS receiver.
  • the captured image may be stored in association with the shooting date and time when the captured image was captured.
  • the shooting date and time can be stored as part of the position data.
  • the pavement crack detection unit 106 detects a pavement crack from the photographed image stored in the input information storage unit 105 and generates crack shape data.
  • Pavement cracks are asphalt cracks generated on the pavement surface
  • crack shape data is data indicating the shape of cracks.
  • As the data format of the crack shape data either raster data representing the crack shape as an image or vector data representing the crack shape as a numerical value may be used.
  • the shape of the crack is represented by the length of the crack, the position of the crack, the width of the crack, the depth of the crack, and the like.
  • the shape of the crack may include one indicating the direction of the crack.
  • the crack direction is, for example, an angle with respect to the traveling direction of the vehicle.
  • the angle with respect to the traveling direction of the vehicle may be expressed in a range of ⁇ 90 ° to 90 °, where the traveling direction of the vehicle is 0 °.
  • the direction of the crack may be a linear approximation of a crack of a predetermined length.
  • the shape of the crack is a linear shape, a curved shape, a branch shape in which a plurality of straight lines or curves are branched, or a shape that forms a polygonal shape or the like by cracking (in this embodiment, it is referred to as a “tortoise shape”, provided that it is a hexagon. Is not limited).
  • the pavement crack detection unit 106 can make the evaluation of the pavement crack more detailed by detecting the shape of the crack. In general, it can be said that the turtle shell-shaped crack is more deteriorated than the straight crack.
  • the crack shape data may represent the shape of a crack using raster data. Further, the crack shape data may be a numerical value representing the shape of the crack using vector data. The crack shape data may be expressed by changing the thickness and color of the line segment such as the width and depth of the crack.
  • the pavement crack detection unit 106 can detect pavement cracks based on, for example, road surface luminance information.
  • the pavement crack detection unit 106 has an image generation unit that generates a crack superimposed image (image with pavement cracks) in which the detected crack shape data is superimposed on the captured image acquired from the captured image acquisition unit 1011.
  • the pavement crack detection unit 106 outputs the detected crack shape data to the crack rate calculation unit 107.
  • the pavement crack detection unit 106 uses, for example, vector data indicating the shape of a crack as the crack shape data output to the crack rate calculation unit 107.
  • the crack rate calculation unit 107 can easily count the number of cracks in the range of the grid described later.
  • the ortho image may be created by superimposing images created in a plurality of frame images.
  • the pavement crack detection unit 106 can generate an ortho image based on a plurality of frame images taken with different exposures, and generate an ortho image having a wide dynamic range.
  • the pavement crack detection unit 106 may generate an ortho image based on a plurality of frame images having different shooting positions. By generating ortho images based on multiple frame images with different shooting positions, even if shooting problems such as blurring occur in the frame images due to vibrations on the vehicle, etc., the ortho images are generated based on the frame images that were successfully captured. It becomes possible to do.
  • the pavement crack detection unit 106 stores the detected crack shape data and the generated crack superimposed image in the inspection result data storage unit 108.
  • the crack superimposed image to be stored in the inspection result data storage unit 108 may be a data amount compressed by a predetermined compression method.
  • the crack rate calculation unit 107 calculates a crack rate based on the crack shape data acquired from the pavement crack detection unit 106.
  • the crack rate calculation unit 107 stores the calculated crack rate in the inspection result data storage unit 108.
  • the grid is set based on the position data acquired by the crack rate calculation unit 107 from the position data acquisition unit 1013.
  • the area of the survey section may be, for example, one square (0.25 m 2 ), and is the area of the road surface at a predetermined road distance (for example, 13 m, 100 m, distance of all sections of the route, etc.). May be.
  • a case where the crack rate is calculated as an average value for each grid and for each section (12.5 m, 100 m) of the route will be described as an example.
  • the crack rate calculation unit 107 stores the calculated crack rate in the inspection result data storage unit 108. In addition, the crack rate calculation unit 107 stores the number of cracks for each square used for calculation of the crack rate in the inspection result data storage unit 108 together with the position data of the squares.
  • the inspection result output unit 109 outputs the crack superimposed image stored in the inspection result data storage unit 108 to a device external to the pavement crack analysis device 1.
  • the external device is, for example, another computer system (not shown), a storage device that stores data in a recording medium, or the like.
  • the inspection result output unit 109 outputs the crack superimposed image, for example, as a frame image or an ortho image to an apparatus outside the pavement crack analysis apparatus.
  • a frame image is an image for each frame of a photographed image obtained by viewing the road surface from an angle.
  • a captured image of the road surface is acquired by photographing the rear of the vehicle with an in-vehicle camera.
  • the ortho image is an image when the road surface is viewed from directly above, and the frame image is converted as an original image.
  • the frame image is used as an original image to be an ortho image when the road surface is viewed from directly above.
  • the frame image since the frame image includes a predetermined range based on the shooting angle of view of the in-vehicle camera, the frame image can be used for specifying the shooting location depending on the background included in the frame image, the structure on the road, or the like. By using the fact that the frame image is suitable for specifying the shooting location, it is possible to use the frame image as verification data for verifying that the road surface on which the crack rate is calculated is the correct inspection target. Become.
  • a frame image of a crack superimposed image is a frame image in which crack shape data is superimposed.
  • By superimposing the crack shape data on the frame image it becomes easier to visually recognize the shooting location and the pavement crack situation.
  • a cracked superimposed image may be used as the verification data instead of the frame image or in combination with the frame image.
  • the orthoimage of the crack superimposition image is obtained by superimposing the crack shape data for each frame of the orthoimage of the photographed image as seen from directly above the road surface.
  • the crack superimposed image can be generated by superimposing the crack data on an ortho image of a still image generated by capturing video data every frame or every several frames.
  • the inspection result output unit 109 can reproduce the crack superimposed image like a moving image by continuously outputting the crack superimposed image of the still image.
  • the crack shape data is vector data or raster data indicating the shape of the crack.
  • the crack shape data may be represented by a line segment having a predetermined thickness by being colored with a predetermined color so that the crack shape data can be easily recognized.
  • the crack shape data may be modified (edited) by adding, deleting, or changing the crack shape data by using an editing function described later.
  • the inspection result output unit 109 outputs the crack data stored in the inspection result data storage unit 108 to a device outside the pavement crack analysis device 1 in the same manner as the inspection result output unit 109.
  • the inspection result output unit 109 outputs the crack data and the crack superimposed image in association with each other.
  • the crack data and the crack superimposed image can be displayed in correspondence with each other on a stem on another computer.
  • the display in which the crack superimposed image and the crack data are associated with each other is, for example, a display in which the crack data is superimposed on the crack superimposed image, or a display in which the crack superimposed image and the crack data are arranged in parallel.
  • the inspection result output unit 109 outputs the crack rate calculated by the crack rate calculation unit 107 and stored in the inspection result data storage unit 108.
  • the inspection result output unit 109 outputs, for example, the crack rate for each grid and the crack rate (average value) calculated for each section of the route.
  • the inspection result output unit 109 may output the data of the crack rate before the average, the maximum value of the crack rate in a predetermined section, and the like instead of the average value of the crack rate for each section of the route. .
  • the inspection result output unit 109 outputs verification data.
  • the verification data is data for verifying that the road surface on which the crack rate is calculated is a correct inspection target. For example, if the starting point and ending point of a route are specified and the road surface from the starting point to the ending point is to be inspected, the verification data will verify at a later date that all road surfaces between the starting point and the ending point have been checked for pavement cracks. It is data of.
  • the verification data for example, all captured images (frame images or ortho images) can be used.
  • the output timing of output information such as a crack superimposed image, crack rate, or verification data output by the inspection result output unit 109 is arbitrary.
  • the inspection result output unit 109 is, for example, a crack superimposed image of a predetermined section or the like.
  • the output information may be output when the data is stored in the inspection result data storage unit 108. Further, the inspection result output unit 109 may output the output information based on an explicit operation by the user.
  • the form creation / output unit 110 creates a predetermined form based on the crack data stored in the inspection result data storage unit 108 and outputs it to the outside of the pavement crack analysis apparatus 1 or the display control unit 111. Details of the predetermined form will be described later with reference to FIGS.
  • the form creation / output unit 110 may create a predetermined form including a crack superimposed image together with crack data. By including the crack superimposed image in the form, it becomes possible to express the property of the road surface in more detail.
  • the form creation / output unit 110 outputs the created form as image data, but may output it as a text file in a predetermined file format.
  • the form creation / output unit 110 outputs the created form to the display control unit 111.
  • the form creation / output unit 110 can include the verification data described above in the form to be output.
  • the verification data may be used as billing data when providing a pavement crack detection service using the pavement crack analysis apparatus 1.
  • the verification data is used as charging data by automatically calculating a charge obtained by multiplying a cumulative value of the interframe distance or the number of frame images by a predetermined unit price. By performing the charging based on the verification data, it becomes easier to understand the content of the charging for the service.
  • the display control unit 111 generates screen data for display based on inspection results such as a crack superimposed image and a crack rate, and outputs the screen data to the display unit 112. For example, the display control unit 111 generates screen data including a crack superimposed image stored in the inspection result data storage unit 108 as a display image.
  • the display control unit 111 generates screen data that can compare a plurality of cracked superimposed images with different shooting dates and times from a plurality of cracked superimposed images with different shooting dates and times.
  • the plurality of crack superimposed images to be compared are generated based on photographed images taken from the same photographing position (which may include some errors) having substantially the same position data.
  • the screen data may include data (GIS screen data) using GIS (Geographic Information System).
  • the display unit 112 displays the screen data input from the display control unit 111 on the screen.
  • the display unit 112 is, for example, a liquid crystal display device.
  • the screen data to be displayed may include map information as will be described later with reference to FIG.
  • FIG. 3 exemplifies a screen of an information input device such as a PC when inputting route section attribute information.
  • route section attribute information includes “route name”, “measurement date”, “weather”, “section number”, “distance marker”, “start point” “longitude”, “latitude”, and “end point”. Information of “longitude”, “latitude”, “attribute”, and “necessity of processing”.
  • “Route name” is a name given to the road.
  • “Measurement date” is the date when the road surface image was taken.
  • “Weather” is the weather when a road image is taken.
  • the “section number” is a section number obtained by dividing the route by a predetermined section.
  • the “distance marker” indicates the distance between the starting point and the ending point of each section from the starting point (0 m) of the route.
  • “Longitude” and “latitude” of “start point” and “longitude” and “latitude” of “end point” are longitude and latitude information of the start point and end point.
  • “Attribute” indicates an attribute of the section (section attribute).
  • the attributes are “road”, “bridge”, “tunnel”, and the like. If the attributes are different, the required inspection items and the inspection result reporting method may differ.
  • the section in the present embodiment is obtained by dividing the route at every predetermined distance. For example, sections with section numbers 1 and 2 are sections in which routes are divided every 100 m. Also, the section with the attribute “bridge” or “tunnel” is a section different from the “road”.
  • the section with section number 4 has the attribute “Bridge”, the start point is 220 m, the end point is 320 m, and the attribute delimited every 100 m from the start point 0 m is different from the section “road”. I have to.
  • the section with section number 7 has the attribute “tunnel”, the starting point is 430 m, and the end point is 580 m.
  • “Necessity of processing” sets whether or not crack analysis processing is necessary for each section.
  • the crack analysis process is performed only for the section having the attribute “road”. That is, the section attribute information of the route shown in FIG. 3 indicates that the crack rate should be calculated for each section whose section number is 1, 2, 3, 5, 6, 8, etc. ing.
  • the crack rate for each section can be obtained by an average value in the distance between the start point and the end point indicated by the distance mark.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating a relationship between a route section and a frame image captured at a distance between frames according to the embodiment.
  • the road surface analysis target is a section having a distance of the route distance A between the start point of the route and the end point of the route. That is, the verification data needs to be able to verify that the analysis is correctly performed on the road surface of the route distance A including the route start point and the route end point.
  • the route distance A is divided into continuous sections from section 1 to section N.
  • Section 1 is a section from section 1 starting point to section 1 end point.
  • the end point of section 1 is the starting point of section 2.
  • a vehicle that travels while taking a picture of the back with an in-vehicle camera travels from the front of the route to the end of the route.
  • the in-vehicle camera mounted on the vehicle takes a frame image for each inter-frame distance B.
  • the diamond-shaped display shown in FIG. 20 indicates a captured frame image.
  • a solid line frame image indicates a frame image converted into an ortho image for calculating a crack rate.
  • a broken-line frame image indicates a frame image in which the crack rate is not calculated. Assume that the number of frame images to be converted into an ortho image for calculating the crack rate is m frames 1 to m.
  • the ortho image for calculating the crack rate needs to include at least the route start point and at least the route end point.
  • the acquisition of the frame image including the route starting point is started from before the route starting point, and the frame image including the route ending point is continuously acquired until the end of the route end point, thereby analyzing the entire route distance A.
  • the ortho image of section 1 includes frame 1 in front of the route starting point.
  • the ortho image of the section N includes the frame m ahead of the route end point.
  • the ortho image in section 2 includes the frame image in section 2.
  • the number of frame images that are converted into ortho images in the sections 1 and N is one more than the frame image that is converted into the ortho image in the middle section.
  • the analysis distance C is a cumulative value of the inter-frame distance B.
  • the interframe distance B may or may not be constant.
  • the analysis distance C is larger than the route distance A, it can be shown that the crack analysis of the road surface has been performed at least in a section longer than the route distance A.
  • the inter-frame distance accumulated value C obtained by accumulating the inter-frame distance B can be used as verification data.
  • the number of frame images can also be used as verification data.
  • the section setting method is arbitrary.
  • the distance (distance from the start point to the end point) 20 m of the section number 3 in FIG. 3 is incorporated into the section number 2 and the distance of the section number 2 is 120 m. You may set to do.
  • the road break instead of setting the road break as 100 m, it may be set every 50 m.
  • a bridge or a tunnel may be set as a target for crack analysis processing.
  • verification data all images (frame images or ortho images) captured as described above can be used.
  • the amount of data of all captured images is large and handling of the data becomes inconvenient. Therefore, in the present embodiment, a case in which simple verification is possible by using the following two data as verification data will be described as another example.
  • the inter-frame distance is the length in the distance direction from the time when one frame image is taken until the next frame image is taken. Since a background or the like is captured in the frame image, it can be easily confirmed that the frame image captured at each inter-frame distance is captured in a continuous section.
  • the frame image is converted into an ortho image and used for calculation of a crack rate. Accordingly, it is possible to estimate that the crack rate of the road surface included in the frame image has been calculated by determining a predetermined inter-frame distance and capturing and recording a frame image for each inter-frame distance.
  • ⁇ Use number of frame images taken at inter-frame distance as verification data Set a predetermined interframe distance, take a frame image for each interframe distance, calculate the crack rate, and record the number of captured frame images instead of recording the accumulated value of the interframe distance. This makes it possible to compare the number of frame images to be shot at the distance from the start point to the end point with the number of frame images actually shot. By using the number of frame images taken at the interframe distance as verification data, it is possible to easily verify that the road surface on which the crack rate is calculated is the correct inspection target.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of the operation of the pavement crack analysis apparatus according to the first embodiment.
  • the input information acquisition unit 103 determines whether there is input information input from the input unit 101 (step S11).
  • the input information is, for example, captured image data acquired from the captured image acquisition unit 1011, route segment attribute information acquired from the segment attribute information input unit 1012, and position data acquired from the position data acquisition unit 1013. . If it is determined that there is no input information (step S11; NO), the process shown in the flowchart of FIG. 4 is ended (END). Note that the finished process is started (started) again, and the process of step S11 is executed. On the other hand, when it is determined that there is input information (step S11; YES), the input information acquisition unit 103 registers (stores) the input information in the input information storage unit 105 (step S12).
  • the analysis worker registration unit 104 determines whether there is registration information input from the registration unit 102 (step S13).
  • the registration information includes, for example, orientation information acquired from the camera orientation input unit 1021, height information acquired from the camera height input unit 1022, and camera model information acquired from the input unit 1023 such as camera model information. is there. If it is determined that there is no registration information (step S13; NO), the processing shown in the flowchart of FIG. 4 is ended (END). Note that the terminated process is started (started) again, and the process of step S13 is executed. On the other hand, when it is determined that there is registration information (step S13; YES), the analysis worker registration unit 104 registers (stores) the registration information in the input information storage unit 105 (step S14).
  • the pavement crack detection unit 106 detects pavement cracks based on the captured image data input from the captured image acquisition unit 1011 and stored in the input information storage unit 105 (step S15). ).
  • the pavement crack detection unit 106 can determine that a portion with a large change in luminance is a pavement crack by differentiating the luminance information of the captured image. For example, the shadow of a tree is not judged to be a pavement crack because there is little change in luminance.
  • the pavement crack detection unit 106 can determine a pavement crack based on whether or not the shape of the luminance information subjected to the differential processing is a crack shape having a predetermined length. For example, it is possible to determine that the dirt on the road surface, fallen objects such as fallen leaves, and shadows on structures such as electric wires are not cracked pavements.
  • the pavement crack detection unit 106 may change the setting of a processing method, parameters, and the like for detecting a pavement crack according to the road surface state. For example, as described above, since the presence or absence of a shadow in a captured image affects detection of cracks, the pavement crack detection unit 106 acquires information such as weather and illuminance when the road surface is captured, and the acquired information A corresponding process may be performed.
  • the weather for example, clear, cloudy, rain, etc. can be set. When the weather is clear, there is a high possibility that a shadow will be formed by trees or the like. Further, when the weather is cloudy, the contrast of the road surface unevenness may be low.
  • the pavement crack detection unit 106 may change the setting of a processing method, parameters, and the like for detecting a pavement crack depending on the presence or absence of snow on the road surface.
  • the setting of the processing method and parameters according to the road surface state of the pavement crack detection unit 106 may be automatically performed from a captured image.
  • the setting change according to the road surface state of the pavement crack detection unit 106 may be performed by a user setting.
  • the setting of the pavement crack detection unit 106 may be acquired from the registration unit 102 and stored in the input information storage unit 105, for example, and used by the pavement crack detection unit 106.
  • the pavement crack detection unit 106 performs orthogonal projection conversion on the captured image before outputting the crack shape data to the crack rate calculation unit 107. Since the in-vehicle camera is arranged at a predetermined depression angle with respect to the road surface as described above, the captured image is an image obtained by viewing the road surface from an oblique direction. The pavement crack detection unit 106 converts the photographed image into an ortho image obtained by orthographic transformation of the photographed image when the road surface is viewed from directly above. The crack shape data output to the crack rate calculation unit 107 indicates the shape of the crack when the road surface is viewed from directly above. The pavement crack detection unit 106 outputs position data indicating where the detected crack is located on the road surface to the crack rate calculation unit 107 together with the crack shape data. The position data output to the crack rate calculation unit 107 can be calculated based on the camera position data acquired from the position data acquisition unit 1013.
  • the pavement crack detection unit 106 can convert all or part of the photographed image as a conversion target when the photographed image is converted into an ortho image.
  • the pavement crack detection unit 106 can convert the entire frame image into an ortho image by performing orthogonal projection conversion on a frame image (still image) of one frame of the captured image acquired from the in-vehicle camera, for example.
  • the pavement crack detection unit 106 may sequentially convert a portion having a large depression angle in the frame image into an ortho image. Since the in-vehicle camera captures the rear of the vehicle at a predetermined angle of view, the upper part of the captured image is an image captured in a direction close to the horizontal direction with a small depression angle. On the other hand, the lower part of the photographed image is an image obtained by photographing a road surface with a large depression angle from a direction close to the direction directly above. Since the distance from the in-vehicle camera to the road surface is shorter in the portion with the large depression angle, the image of the road surface with higher resolution is included in the frame image.
  • the pavement crack detection unit 106 sequentially converts one square or several squares of a lower part (road surface on the front side of the photographed image) having a large depression angle in continuously acquired frame images into an ortho image, and the converted ortho image By connecting the two, it is possible to generate a continuous ortho image.
  • An ortho image including a clear image of pavement cracks can be generated by sequentially converting a portion having a large depression angle in the frame image into an ortho image.
  • the ortho image conversion method may be adjusted according to the processing capability of the pavement crack detection unit 106, the performance of the in-vehicle camera, imaging conditions such as weather, the vehicle speed of the vehicle, and the like. For example, these conditions adjust the pre-processing methods such as contrast adjustment and brightness adjustment when converting from a frame image to an ortho image, the range to be converted into an ortho image in the frame image, the resolution of the generated ortho image, etc. May be.
  • the pavement crack detection unit 106 creates (generates) a crack superimposed image in which the detected pavement crack is superimposed on the captured image (step S16).
  • the pavement crack detection unit 106 represents the shape of the crack as a colored line segment in the crack shape data. You may enable it to change the color of the line segment showing the shape of a crack, and the thickness of a line segment by the shape of a crack, or a setting. Since crack shape data is vector data or raster data indicating the shape of a crack, a crack superimposed image is a combination of a shot image and raster data indicating the shape of a crack, or a combination of shot data and vector data indicating the shape of a crack. It may be.
  • the vector data indicating the shape of the crack can be imaged (rasterized) and superimposed on the captured image when the crack superimposed image is displayed.
  • generates a crack superimposition image demonstrated the case where the pavement crack detection part 106 had, you may make it implement
  • FIG. although this embodiment demonstrated the case where the crack superimposition image which shows the crack of a pavement (asphalt) was produced
  • the crack rate calculation unit 107 counts the number of pavement cracks included in the 0.5 m mesh based on the pavement cracks detected by the pavement crack detection unit 106 (step S17).
  • the crack rate is calculated (step S18). As described above, the crack rate is 100% when there are two or more cracks in the grid, 60% when there is one crack in the grid, and 0 cracks in the grid. Is calculated as 0%.
  • the crack rate calculation unit 107 stores the number of cracks and the crack rate in the inspection result data storage unit 108 as crack data.
  • the number of cracks per square is stored in a data format that can represent rows and columns, such as CSV (Comma-Separated Values or Character-Separated Values) format data (CSV data).
  • CSV Common-Separated Values or Character-Separated Values
  • the square position data is expressed by the number of rows or columns of CSV data. Is done.
  • the crack rate or the number of cracks may be expressed by, for example, color coding or icons displayed on the display unit 112. In the present embodiment, the crack rate, the number of cracks, or the color coding that expresses them is referred to as “crack data”.
  • the crack data includes a crack rate or a numerical value of the number of cracks, a color classification based on a crack rate or a numerical value of the number of cracks, a mark shape, and the like.
  • “displaying crack data” includes displaying a crack rate or a numerical value of the number of cracks and displaying a color or a mark based on the numerical value of the crack rate or the number of cracks.
  • the crack data is set for each grid.
  • the crack data may be calculated by calculating an average value or the like for the crack data in a predetermined range.
  • CSV data is used as a data format that can represent rows and columns has been described.
  • the data format that can represent rows and columns is not limited to CSV data, and is used in, for example, a spreadsheet application. Data format may be used.
  • step S19 the form creation / output unit 110 creates a form (step S19).
  • the created form may be selected by the user from a plurality of types. Moreover, you may enable it for a user to select or correct the information input into a form.
  • step S19 the display control unit 111 displays a screen showing the inspection result on the display unit 112 (step S20).
  • the inspection result displayed on the display unit 112 is, for example, a form created in step S19 based on a crack superimposed image, a crack rate, or data thereof.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of analysis processing of the pavement crack analysis apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 5 shows a state in which the pavement crack analysis device generates a crack superimposed image and calculates a crack rate.
  • the pavement crack analysis device indicates that the crack rate is calculated based on the captured image acquired from the in-vehicle camera 21 while generating a crack superimposed image simultaneously with the capturing.
  • FIG. 5 is an example of a display screen displayed on the display unit 112.
  • the display unit 112 displays a photographed image 1121, a crack superimposed image 1122, a distribution of the number of cracks being counted in a predetermined range (crack distribution during counting) 1123, a crack rate 1124, and a count is completed in a predetermined range.
  • a predetermined range centroid of the number of cracks being counted in a predetermined range
  • a crack rate 1124 a crack rate 1124
  • a count is completed in a predetermined range.
  • Each data of the final crack number distribution (final crack distribution) 1125 is displayed.
  • the photographed image 1121 displays a photographed image obtained by photographing a one-side lane during traveling that was photographed by the in-vehicle camera 21. That is, the crack superimposition image and crack rate displayed in FIG. 5 indicate the analysis results for the one-side lane during travel.
  • the captured image displayed in the captured image 1121 flows upward (rear of the vehicle) in FIG. 5 as the vehicle 20 travels.
  • the captured image 1121 may be an image cut out (trimmed) within a predetermined range with respect to the original image captured by the in-vehicle camera 21.
  • the crack superimposed image 1122 displays an image in which pavement cracks are superimposed on the captured image displayed on the captured image 1121.
  • the crack on the road surface illustrated in the crack superimposed image 1122 is crack shape data that is colored with a predetermined color and expressed with a line segment of a predetermined thickness so that it can be easily seen.
  • the crack superimposing image 1122 superimposes newly detected pavement cracks in accordance with a captured image that flows upward as the vehicle travels.
  • the crack distribution during counting 1123 and the final crack distribution 1125 are obtained by superimposing a 0.5 m mesh cell on the image obtained by converting the crack superimposed image 1122 into an ortho image and displaying the count result of the number of cracks for each cell. It is.
  • the crack distribution during counting 1123 indicates that counting of the number of cracks progresses from the left side to the right side in the figure.
  • the illustrated left-right direction (hereinafter referred to as “width direction”) indicating the width direction of the road of the crack distribution during counting 1123 (hereinafter referred to as “width direction”) is referred to as the illustrated vertical direction (hereinafter referred to as “distance direction”) indicating the distance direction of the road of the crack superimposed image 1122. ).
  • the crack distribution diagram of the crack distribution during counting 1123 shows a state in which the squares displaying the count results increase from left to right.
  • FIG. 5 shows that the crack count result is displayed from the left to the seventh square (the count result of the eighth square is then displayed).
  • the display of the grid in the crack distribution during counting 1123 reaches the rightmost 13th grid, the count of cracks in the range of the road surface length of 6.5 m is completed.
  • the counting crack distribution 1123 that has reached the 13th cell is moved to the final crack distribution 1125 and displayed.
  • the display of the crack distribution during counting 1123 is deleted, and the grid indicating the count result of the cracks on the road surface in the next range from the left end is displayed again.
  • the hatching shown in the counting crack distribution 1123 and the final crack distribution 1125 indicates that the count number of cracks is displayed in different colors. That is, a portion where no hatching is observed in the square is a portion where no crack is counted in the range, and the square is displayed in green. That is, the squares displayed in green have a crack rate of 0%.
  • the portion where the cells are lightly hatched is a portion where one crack is cantted, and the cells are displayed in yellow. That is, the squares displayed in yellow have a crack rate of 60%.
  • the dark hatched portion is a portion where two or more cracks are canted, and the square is displayed in red. That is, the squares displayed in red have a crack rate of 100%.
  • the distance direction of the crack distribution 1123 during counting and the final crack distribution 1125 indicates that there are seven squares, that is, the lane width during traveling is about 3.5 m.
  • the number of squares displayed in accordance with the width direction of the road may be increased or decreased.
  • the count result of the crack for every grid displayed by color-coding is memorize
  • the count result of a road having a lane width of 3.5 m and a road surface length of 6.5 m is stored as CSV data in 7 columns and 13 rows.
  • the crack rate 1124 displays the calculated crack rate as a numerical value and a graph.
  • the crack rate displayed in the crack rate 1124 is, for example, a value for each square displayed in the crack distribution 1123 during counting.
  • the crack rate displayed in the crack rate 1124 may be an average value of squares in a predetermined range.
  • the predetermined range may be, for example, a range of squares in the width direction of the road (0.5 m ⁇ 3.5 m) or a range of squares in the direction of travel of the vehicle 10 m (10 m ⁇ 3.5 m). .
  • the change in the crack rate indicated by the crack rate 1124 may be output as a sound through a speaker or the like as the pitch of the pitch, for example.
  • the crack superimposition image, crack distribution, or display screen of the display unit 112 described in FIG. 5 is stored in the inspection result data storage unit 108 as appropriate.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a calculation result of (A) a crack superimposed image and (B) a crack rate according to the first embodiment.
  • FIG. 6A is an example of the cracked superimposed image described in FIG. FIG. 6A is a photographed image for detecting cracks in one side lane during traveling, but also detects cracks in the opposite lane at the same time.
  • the captured image may include a lane or background that is not an analysis target from the captured image. Therefore, when the captured image is directly orthographically converted, the ortho image includes an extra range of images. Therefore, the pavement crack detection unit 106 may determine a range to be converted into an ortho image based on the target image included in the captured image.
  • FIG. 6 illustrates a case where a range to be converted into an ortho image is determined based on a white line included in the captured image.
  • the pavement crack detection unit 106 can detect the width of the lane and determine the range of the road surface for calculating the crack rate.
  • the width of the lane is detected by differentiating the captured image to detect the white line of the center line a and the lane outer line b, and calculating the distance between the detected white line and the position data of the camera. Can do. Further, the pavement crack detection unit 106 may recognize the width of the lane based on the section attribute information of the route shown in FIG. Depending on the route to be inspected, the white line of the center line or the lane outside line may not exist. By using the section attribute information of the route, it is possible to set the lane width even when there is little information for detecting the lane width. Further, when the width of the lane cannot be detected in a section where the white line is unclear on a part of the route or a section where no white line exists, the lane width set in the section attribute information may be used.
  • FIG. 6B shows an ortho image generated based on the lane width. 6B includes the same center line a and lane outer line b as in FIG. 6A. FIG. 6B shows that squares indicating a crack rate are superimposed on the ortho image corresponding to the width of the lane. In FIG. 6B, the crack image shown by the crack distribution in FIG. 5 is not displayed. Whether or not to superimpose a cracked image on the ortho image may be changed.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a form output by the pavement crack analysis apparatus according to the first embodiment.
  • the form shown in FIG. 7 has a predetermined form format and has been created by human work.
  • the pavement crack analysis device can save work for creating a form by creating and outputting a form based on the inspection result such as a crack rate.
  • FIG. 7 the result of calculating the average value of the crack rate in the entire section of the route to be inspected is input to the item “average crack (%)”.
  • the “distance marker” data of the route segment attribute information described in FIG. 3 is input to the description items of “start point” and “end point” of “section”.
  • FIG. 7 illustrates a case where there is no bridge or tunnel section having the attribute in the section illustrated.
  • the position data acquired by the position data acquisition unit 1013 based on the “distance” data of the route section attribute information is input to the description item of “position information”. Since the GPS measurement data may include an error, the position data input to the form may be corrected.
  • the correction of the position data can be performed by the azimuth and acceleration as described above.
  • the position data indicated on the map may be corrected so as to exist on the road.
  • the data of the section attribute information of the route can be input as it is.
  • the form created by the form creation / output unit 110 shown in FIG. 7 can be output in a predetermined document format. Further, the created form may be displayed on the screen from the display unit 112 via the display control unit 111.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating another example of the form output by the pavement crack analysis apparatus according to the first embodiment.
  • the item “crack%” an average value of the crack rate in a predetermined section is input.
  • FIG. 8 is obtained by calculating an average crack rate in a section having a distance of 100 m to 200 m from the starting point 0 m. Further, a representative crack superimposed image and a crack rate distribution for each square in the section of 100 m to 200 m are input.
  • the form created by the form creation / output unit 110 shown in FIG. 8 can also be output in a predetermined document format. Further, the created form may be displayed on the screen from the display unit 112 via the display control unit 111.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of display data using geographic information created by the pavement crack analysis apparatus according to the first embodiment.
  • the geographic information used is map information.
  • the crack rate calculation unit 107 calculates the crack rate of the predetermined section described in FIG. 5 or 6 in association with the position data acquired by the position data acquisition unit 1013 and stores it in the inspection result data storage unit 108. Based on the crack rate and position data stored in the inspection result data storage unit 108, the display control unit 111 sets the measurement position of the crack rate as a line segment of a predetermined shape (including color) and superimposes it on the map information. indicate. The line segment superimposed on the map information is displayed in different colors according to the crack rate of the section. For example, on the route from the starting point A to the ending point B shown in FIG. 9, it is assumed that the line segment is displayed in four colors according to the crack rate.
  • a line segment having a crack rate of 50% or more represented by a thick line is displayed in the first color.
  • a line segment with a crack rate of 30% to 49% represented by a broken line is displayed in the second color.
  • a line segment with a crack rate of 290% or less represented by a dotted line is displayed in the third color.
  • other line segments that do not calculate the cracking rate represented by thin lines are displayed in the fourth color.
  • aerial photograph information may be used as the geographic information.
  • the geographic information can be stored in advance in the inspection result data storage unit 108, for example. Geographic information may be selected and displayed by the user. Moreover, you may enable it to set arbitrarily the color and thickness of the line segment which show a crack rate.
  • FIG. 9 illustrated the case where a map is displayed with the reduced scale which can display all the sections of a route, it is assumed that a map can be expanded or reduced.
  • the display of the crack rate may be changed according to the scale of the map to be displayed.
  • the color of the display color indicating the cracking rate may be an average value of a section or every predetermined number of distances. For example, when the scale of the map is 1 / 25,000, the colors may be classified according to the crack rate every 1 km. In addition, when the map scale is 1/6, 250, color coding according to the crack rate may be performed every 100 m. Further, when the scale of the map is 1 / 2,500, the color may be classified according to the crack rate every 13 m. Further, when the scale of the map is switched, the display color of a portion with a high crack rate in the displayed section (including “section” or “several consecutive sections”) may be switched. Good.
  • the pavement crack analysis device can overlook the entire route in a small scale map. Also, the pavement crack analysis device measures the crack rate for each grid of 0.5 m mesh and stores it along with the position data, so that it can display detailed information up to the grid unit on a large scale map. .
  • a background as shown in FIG. 10 is also displayed at the same time.
  • the user can confirm that the images are crack superimposed images at the same measurement point.
  • ⁇ Application example in the first embodiment Comparison with past situation>
  • the display control unit 111 may switch and display a plurality of crack superimposed images with different shooting dates and times at the same display position.
  • the display control unit 111 can generate screen data in which two crack superimposed images taken three years ago and two recently taken crack superimposed images are displayed side by side.
  • the display may be switched by a predetermined operation by the user.
  • the display control unit 111 can easily compare the crack shape data at the same screen position of the display unit 112 by switching the crack superimposed image.
  • the display control unit 111 may switch the shooting date and time of the crack superimposed image to be displayed.
  • the shooting date and time to be displayed is not limited to two times.
  • the display control unit 111 may display a cracked superimposed image of three recent shooting dates and times, five years ago, three years ago. By comparing and displaying past images and recent images, the user can visually recognize changes in road surface properties over time (for example, changes over time).
  • the display control unit 111 may display a difference between crack shape data of a plurality of crack superimposed images.
  • the display control unit 111 can easily recognize the change in the crack shape data by displaying the difference.
  • the display control unit 111 may generate an image capable of comparing the past image and the recent image from the past image and the recent image, and may generate screen data for displaying the generated image.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of screen data including a plurality of crack superimposed images generated by the pavement crack analysis apparatus according to the first embodiment.
  • the screen data shown in FIG. 10 can be created by the display control unit 111 and displayed on the display unit 112.
  • the figure on the left side of the figure is a cracked superimposed image of 2012 when the previous inspection was performed.
  • the figure on the right side of FIG. 10 is a crack superimposed image in 2015 in which the current inspection was performed.
  • FIG. 10 illustrates the case where two crack superimposed images are compared, but the number of crack superimposed images to be compared is not limited to two. For example, five crack superimposed images for five years may be displayed in a comparable manner.
  • a plurality of crack superimposed images to be compared may be displayed in order at the same display position on the screen of the display unit 112, in addition to displaying them side by side.
  • the user can visually recognize the changed part as a moving image.
  • you may make it display the difference of the some crack superimposition image to compare. For example, the user can visually recognize the growth process of the crack by sequentially displaying the difference in the crack for each year with respect to the reference crack superimposed image.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a change in the crack rate calculated by the pavement crack analysis apparatus according to the first embodiment.
  • the cracking rate for every 100 m obtained by dividing the section of section number 1 into eight ranges is displayed on the display screen of the display unit 112.
  • the range of “0” illustrated in FIG. 11 indicates the range of 0 m to 100 m that is the starting point.
  • the upper part of FIG. 11 shows the crack rate for each section in the previous inspection result, and the lower part shows the crack ratio for each section in the current inspection result.
  • the crack rate of the current inspection result is improved compared to the previous inspection result.
  • the improvement in the crack rate indicates that the road surface was repaired in the above range.
  • the crack rate of the current inspection result is worse than the previous inspection result. That is, in the display of the change in the crack rate shown in FIG. 11, it is possible to grasp the deterioration of the road surface characteristics over time and the road surface repair status.
  • FIG. 11 shows the case where the previous inspection result and the current inspection result are displayed. For example, the inspection results in a plurality of years may be displayed simultaneously.
  • the display range of the crack rate may be changed depending on the setting. For example, the crack rate in a plurality of sections may be displayed.
  • FIG. 12 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of a crack analysis system according to the second embodiment.
  • the crack analysis system (crack analysis device) includes a pavement crack analysis device 1 and a pavement crack analysis device 2.
  • the pavement crack analysis apparatus 1 further includes an output unit 113 with respect to the pavement crack analysis apparatus 1 described with reference to FIG.
  • symbol is attached
  • the output unit 113 outputs the data stored in the inspection result data storage unit 108 to the pavement crack analysis device 2 via the network 3.
  • the output unit 113 may be a Web server that outputs data requested in response to a data acquisition request from the pavement crack analysis device 2, for example.
  • the data output from the output unit 113 is data stored in the inspection result data storage unit 108.
  • the type of data output from the output unit 113 may be determined according to a request from the pavement crack analysis device 2.
  • the output unit 113 may be connected to the network 3 by wire or wirelessly. Further, the output unit 113 may have a function of receiving data from the pavement crack analysis device 2.
  • the data output from the output unit 113 may be output from the inspection result output unit 109 to a recording medium.
  • a recording medium include a hard disk drive, a memory card, and an optical disk.
  • the output unit 113 includes a recording medium recording unit (not shown).
  • the pavement crack analysis device 2 includes an input unit 201, a registration unit 202, an input information acquisition unit 203, an editing operator registration unit 204, an input information storage unit 205, a pavement crack information reflection unit 206, a crack rate calculation unit 207, and editing result data. It has a storage unit 208, an inspection result output unit 209, a form creation / output unit 210, a display control unit 211, and a display unit 212.
  • the crack rate calculation unit 207, the inspection result output unit 209, the form creation / output unit 210, the display control unit 211, and the display unit 212 are described as follows. Since the functions are the same as those of the first inspection result output unit 109, form creation / output unit 110, display control unit 111, and display unit 112, a part of the description is omitted.
  • the input unit 201 includes a network data input unit 2011 and a media data input unit 2012.
  • the network data input unit 2011 receives an image of a photographed image converted into an ortho image, a crack superimposed image, crack shape data (raster data, vector data, etc.) from the output unit 113 of the pavement crack analysis apparatus 1 via the network 3 or Acquire input information such as crack data (crack rate, number of cracks, etc.).
  • the network data input unit 2011 may be connected to the network 3 by wire or wirelessly.
  • the media data input unit 2012 acquires input information such as a photographed image converted from an ortho image of the pavement crack analysis device 1 from the recording medium, image data of a crack superimposed image, crack shape data, or crack data.
  • the media data input unit 2012 has a recording media reading unit (not shown).
  • the input unit 201 has a network data input unit 2011 and a media data input unit 2012. However, the input unit 201 is either the network data input unit 2011 or the media data input unit 2012. You may have.
  • the input unit 201 can acquire input information online via the network 3 by having at least the network data input unit 2011.
  • the input unit 201 can acquire input information via a recording medium by having at least the media data input unit 2012.
  • the registration unit 202 has an editing worker information input unit 2021.
  • the editing operator information input unit 2021 acquires information about the editing operator.
  • the editing operator is a user of the pavement crack analysis device 2 and performs editing work in the pavement crack analysis device 2.
  • the information on the editing operator is, for example, the name and ID of the editing operator.
  • the registration unit 202 registers the editing worker information acquired by the editing worker information input unit 2021 in the editing worker registration unit 204.
  • the input information acquisition unit 203 stores the input information acquired from the input unit 201 in the input information storage unit 205.
  • the editing worker registration unit 204 stores the editing worker information acquired by the registration unit 102 in the input information storage unit 205. Note that the input unit 201 and the registration unit 202 may be implemented as one function.
  • the input information storage unit 205 stores the input information acquired by the input information acquisition unit 203 and the editing worker information acquired by the editing worker registration unit 204.
  • a storage device such as a hard disk drive can be used.
  • the input information storage unit 205 stores the captured image, the crack shape data, the crack superimposed image, or the crack data that has been acquired by the input information acquisition unit 203 and converted into an ortho image.
  • the editing unit 213 reads the input information stored in the input information storage unit 205 (the captured image converted to the ortho image, the crack superimposed image, the crack shape data, or the crack data), and displays it on the display unit of the display device (not shown). Display the edit screen.
  • the editing screen may be displayed on the display unit 212.
  • the editing unit 213 functions as a crack data editing unit that displays at least an image of the captured image and crack data on the editing screen, and enables the user to edit the crack data.
  • the crack data is the crack rate, the number of cracks, or the color classification expressing them for each square, and the editing unit 213 displays the color classification expressing the number of cracks for each square, for example. Makes it possible to edit the crack data by changing the color coding for each grid.
  • the editing unit 213 acquires editing information, which is an editing result for the crack data, and stores it in the input information storage unit 205.
  • the editing unit 213 changes the editing screen based on the editing information stored in the input information storage unit 205.
  • editing of crack data includes not only changing crack data but also checking only without changing crack data. Therefore, in the editing process described later, the fact that the crack data has been edited indicates that the editing operator has confirmed the crack data.
  • the editing unit 213 functions as a crack shape data editing unit that displays crack shape data on the editing screen and enables the user to edit the crack shape data.
  • the crack shape data is vector data or raster data indicating the shape of the crack.
  • the editing unit 213 displays the captured image and the crack data on the editing screen so that they can be compared, and enables editing such as addition, deletion, or change of crack shape data. Details of the edit screen for editing the crack shape data will be described later.
  • the pavement crack information reflection unit 206 updates the crack data by reflecting the editing information stored in the input information storage unit 205 in the original crack data.
  • the crack data can be updated by updating the value of the CSV data. For example, when the lane width is 3.5 m and the grid width is 0.5 m, a predetermined line of CSV data has seven values. When the predetermined line of the original crack data is (0,0,0,1,2,1,0), the pavement crack information reflecting unit 206 converts the line to (0,0,1,2,1,0). 2,1,0), the crack data can be updated.
  • the pavement crack information reflection unit 206 stores the updated crack data in the editing result data storage unit 208 together with the image data of the captured image or crack superimposed image converted into the ortho image stored in the input information storage unit.
  • the update of the crack data may reflect editing information indicating the same value without changing the crack data.
  • the pavement crack information reflecting unit 206 updates the crack data by reflecting the editing information on the original crack data.
  • the editing unit 213 may update the crack data. Good.
  • the crack rate calculation unit 207 calculates a crack rate based on the input information stored in the input information storage unit 205 in the same manner as the crack rate calculation unit 107.
  • the crack rate calculation unit 207 stores the calculated crack rate in the editing result data storage unit 208.
  • the crack analysis system of the second embodiment is illustrated as having a pavement crack analysis device 1 and a pavement crack analysis device 2.
  • the crack analysis system may implement the functions of the pavement crack analysis device 1 and the pavement crack analysis device 2 with one device. That is, in FIG. 12, input information such as a photographed image, a crack superimposed image, crack shape data, or crack data converted into an ortho image of the pavement crack analysis apparatus 1 is a pavement crack analysis via the network 3 or a recording medium.
  • the apparatus 1 is delivered to the pavement crack analysis apparatus 2 has been shown, the input information is delivered within the same apparatus by implementing the pavement crack analysis apparatus 1 and the pavement crack analysis apparatus 2 in one apparatus.
  • the crack detection process and the editing process can be performed in the same device.
  • the functions of each device may be unified and implemented by the same functional block.
  • the input unit 101 and the input unit 201 are mounted with the same functional block.
  • the registration unit 102 and the registration unit 202, the input information acquisition unit 103 and the input information acquisition unit 203, the input information storage unit 105 and the input information storage unit 205, and the like can be implemented with the same functional block.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of the operation of the pavement crack analysis apparatus according to the second embodiment.
  • the input information acquisition unit 203 determines whether there is input information input from the input unit 201 (step S31).
  • the input information is acquired from the pavement crack analysis device 1 and input from the input unit 201 to the input information acquisition unit 203. If it is determined that there is no input information (step S31; NO), the processing shown in the flowchart of FIG. 13 is terminated (END). Note that the finished process is started (started) again, and the process of step S31 is executed.
  • the input information acquisition unit 203 registers (stores) the input information in the input information storage unit 205 (step S32).
  • step S33 the editing operator registration unit 204 determines whether there is registration information of the editing operator input from the registration unit 202 (step S33). If it is determined that there is no registration information (step S33; NO), the processing shown in the flowchart of FIG. 13 is ended (END). Note that the terminated process is started (started) again, and the process of step S13 is executed. On the other hand, when it is determined that there is registration information (step S33; YES), the editing operator registration unit 204 registers (stores) the registration information in the input information storage unit 205 (step S34).
  • step S35 determines whether or not to execute editing. Whether or not to execute editing can be determined by whether or not a user operation has been performed from a screen display that the editing unit 213 displays on the display unit 212 or the like. In the following description, it is assumed that the editing unit displays the editing screen or the like on the display unit 212.
  • step S35 determines to execute editing
  • step S36 displays an editing screen on the display unit 212 (step S36). The edit screen displays crack data to the user in a changeable manner.
  • the editing unit 213 stores (registers) the editing result (editing information) in the input information storage unit 205 (step S37).
  • the editing unit 213 can notify the user that the crack data has been changed by displaying the editing result stored in the input information storage unit 205 on the editing screen.
  • the editing unit 213 stores the information of the editing operator registered in the editing worker registration unit 204 and the date and time of storing the editing result in the input information storage unit 205 together with the editing result.
  • the pavement crack information reflecting unit 206 changes the crack data based on the editing result and stores it in the editing result data storage unit 208.
  • the crack rate calculation unit 207 counts the number of changed pavement cracks (step S39), and calculates the crack rate (step S40).
  • the method for calculating the crack rate is the same as the method in the crack rate calculator 107 described above.
  • the form creation / output unit 210 creates a form in the same manner as the form creation / output unit 110 (step S41).
  • the form creation / output unit 210 creates a form reflecting the editing result edited by the editing unit 213. Creation of a form (which may include re-creation) may be performed automatically when the crack rate is calculated, or may be performed manually by a user.
  • the created form may be selected by the user from a plurality of types. Moreover, you may enable it for a user to select or correct the information input into a form.
  • the form created in step S41 will be described later with reference to FIG.
  • step S42 the display control unit 211 displays a screen showing the inspection result in which the edited result is reflected on the display unit 212 (step S42). Display (redisplay) of the inspection result reflecting the edited result may be automatically executed when the crack rate is calculated, as in the case of creating a form, or by manual operation by the user. May be executed.
  • step S42 the process shown in the flowchart of FIG.
  • 14 and 15 are diagrams illustrating an example of editing processing of the pavement crack analysis apparatus according to the second embodiment.
  • the display unit 212 displays a crack editing TOP screen displayed in the editing process.
  • the crack editing TOP screen is displayed, for example, when a user inputs an instruction to start editing from a display screen (not shown).
  • the display unit 212 displays route segment attribute information 2121 and segment edit information 2122.
  • the section attribute information 2121 has information on “route name”, “measurement date”, and “weather”.
  • the section edit information 2122 has information of “section number”, “section”, “edit status”, “edit date”, and “editor”. Since “route name”, “measurement date”, “weather” and “section number” are the same as those in FIG.
  • the “section” is a road section obtained by dividing the route every 100 m.
  • FIG. 13 shows the case where the attributes of all the sections shown in the figure are “road”, and the attributes are “bridge” and “tunnel”. It shall not include a certain section.
  • the underlined character string displayed in “section” indicates that the character string is a hyperlink.
  • an edit screen for a link destination corresponding to the selected section is displayed. For example, when a character string “0m to 100m” is selected, an edit screen corresponding to the section “0m to 100m” is displayed.
  • the character string of the hyperlink may be a character string such as “section number”, for example.
  • Editing status is information indicating an editing status as to whether or not the crack data of the section has been edited (updated) by the editing operator.
  • the display of “completed” in “edit status” indicates that the crack data in the section has been edited.
  • the display of “not yet” indicates that the crack data in the section is not edited.
  • the edit status in characters such as “Done” and “Not” in the section for example, the display color of the edited section is changed, or a predetermined color is displayed in the edited section. A mark may be given.
  • Edit date is the date and time when the edit processing of the section is completed.
  • Editor is the name of the editor who performed the editing process.
  • the “edit date” and “editor” information is supplementary information displayed when the edit status is completed.
  • the editing date and time and the editing operator that performed the last editing process in the section are displayed.
  • the editing date and time for each editing process is displayed. The worker may be recorded and displayed.
  • FIG. 15 shows a display screen for editing processing displayed on the display unit 212 when the hyperlink in the section of FIG. 14 is selected.
  • the edit screen 2000 has an edit display section for an initial state 2001, an editing in progress 2002, and a selection location 2003.
  • the initial state 2001 is a display in which color-coded squares indicating the cracking rate are superimposed on the ortho image of the photographed image.
  • the editing operator can scroll the image in the initial state 2001 in the distance direction using a mouse or a keyboard (not shown).
  • the display of (0.0) at the top of the figure in the initial state 2001 represents the starting point of the section.
  • the editing operator can display a captured image in an arbitrary range within 100 m from the start point to the end point of the section by scrolling the image in the initial state 2001.
  • the center line (white line) of the road is shown in the upper left of the figure.
  • an inspection port installed on the road and a construction mark made of a repair material that repairs the periphery of the inspection port are shown.
  • the frame shown in the upper left square of the repair material indicates that this square has been edited.
  • each selection button In the upper part of the display screen in the initial state 2001, there are selection buttons for frame non-display a, crack non-display b, edited non-display c, and reliability non-display d.
  • the selection state of each selection button can be changed by clicking the mouse, for example.
  • the frame non-display “a” is a selection button for selecting whether or not to display a square on the captured image in the initial state 2001.
  • FIG. 15 shows a case where squares are superimposed and displayed.
  • the grid includes a color indication indicating the crack rate.
  • a portion where there is no hatching in the square is a portion where the crack is not counted in the range, and the display screen displays green.
  • the thin hatched portion of the grid is a portion with a crack rate of 60% in which one crack is counted, and yellow is displayed on the grid.
  • the dark hatched part of the grid is a part having a crack rate of 100% in which two or more cracks are canted, and red is shown in the grid.
  • the grid color can be switched between display and non-display.
  • the crack non-display b is a selection button for selecting whether or not to display the crack shape data superimposed on the captured image in the initial state 2001.
  • the crack shape data is colored with a predetermined color and expressed with a line segment of a predetermined thickness so that the editing operator can easily see on the display screen.
  • FIG. 15 shows a case where the crack shape data is not displayed. The editing operator can switch between display and non-display of the crack shape data each time the crack non-display b is selected.
  • Edited non-display c is a selection button for selecting whether or not to display a frame line indicating that the image has been edited on the captured image in the initial state 2001.
  • a frame line indicating that the image has been edited is expressed by a frame line having a predetermined thickness that is colored with a predetermined color so as to be easily recognized by an editing operator on the display screen.
  • FIG. 15 shows a case where a frame line indicating that editing has been completed is displayed. Each time the editing operator selects the edited non-display c, the editing operator can switch between displaying and hiding the frame line indicating that the editing has been completed.
  • the reliability non-display d is a selection button for selecting whether or not to display the reliability display superimposed on the captured image in the initial state 2001.
  • the display of reliability is a display of the reliability with respect to the detection of cracks detected by the pavement crack detection unit described in FIG.
  • the determination method of the reliability is arbitrary.
  • the number of cracks detected for each grid is classified into three stages of 0, 1, or 2 or more, but whether or not it is recognized as a crack is detected. It is possible to determine whether predetermined parameters such as length, thickness, and contrast are within a predetermined threshold range. Even when the number of cracks detected is the same, it can be determined that the reliability of detection of the square is low when the predetermined parameter is near the threshold. On the other hand, when the predetermined parameter is away from the threshold, it can be determined that the reliability of detection of the square increases.
  • the reliability can be displayed in the initial state 2001, for example, by displaying the grid color in a color other than green, yellow, and red, or by attaching a predetermined mark to the grid.
  • the editing operator can improve the efficiency of the work by performing the editing work on the squares displayed when the reliability is low.
  • FIG. 15 shows a case where the display indicating the reliability is not performed. Each time the editing operator selects the reliability non-display d, the display of the reliability can be switched between display and non-display.
  • Edited 2002 is a display of a superimposed image in which color-coded squares indicating a cracking rate are superimposed on the ortho image of the photographed image, as in the initial state 2001.
  • the editing 2002 is automatically scrolled so that the captured image display range in the initial state 2001 is the same as the captured image display range in the editing 2002.
  • the initial state 2001 is automatically scrolled, and the display range of the captured image becomes the same.
  • the editing operator selects the square to be changed from the display during editing 2002 with the mouse or the arrow key of the keyboard. A border is displayed on the selected grid.
  • the color of the square displayed on the display screen can be changed from green ⁇ yellow ⁇ red ⁇ green.
  • FIG. 15 shows that the squares indicated by the frame lines have been changed from yellow in the initial state to red.
  • Each selection button can be selected, for example, with a mouse click.
  • Save h is a selection button for saving the edit result of the crack rate edited in 2002 during editing.
  • the crack rate for each square changed in editing 2002 is fixed, and the edited result is saved in the input information storage unit 205.
  • the display of the edit processing display screen of FIG. 15 is switched to the crack edit TOP screen of FIG. 14, the edit status of the section edited in the section edit information 2122 becomes “completed”, and the edit date and time And the editor is displayed.
  • the editing status of the section editing information 2122 is “completed”, and the editing operator has confirmed the crack ratio of the section. You can show that there is.
  • “I to return to the initial state” is a selection button to return the editing result of the crack rate edited in editing 2002 to the initial state. Since the crack rate is edited for each square, the editing result of a plurality of squares is displayed during editing 2002. By selecting i to return to the initial state, it is possible to return the editing results of a plurality of squares to the initial state at once. However, i which returns to an initial state may return only a predetermined square to an initial state. The predetermined square is, for example, the latest square that is not returned to the initial state when a plurality of squares are edited. By selecting i to return to the initial state a plurality of times, the result of editing a plurality of times can be returned to the initial state for each square. Further, the predetermined square may be a plurality of squares included in the selected range. By returning the squares in a predetermined range to the small machine state, the editing operation can be easily performed again.
  • Cancel j is a selection button for ending the editing operation and returning to the crack editing TOP screen shown in FIG.
  • cancel j is selected, the editing result in editing 2002 is not saved but discarded.
  • the selection button of save h, i for returning to the initial state, or cancel j is selected, a dialog for confirming the operation may be displayed to prevent an erroneous operation.
  • a selection location 2003 is an enlarged display of the captured image of the square selected in editing 2002.
  • the editing operator can determine the validity of the detection result of the crack rate displayed in the initial state 2001.
  • crack shape data may be displayed on the captured image.
  • the editing operator can confirm which image the pavement crack detection unit 106 has determined as a crack.
  • a selection portion 2003 displays nine squares of captured images centered on the square selected in editing 2002.
  • a frame line Z displayed at the selected location 2003 indicates the grid selected in editing 2002.
  • the lower part of the display screen of the selection location 2003 has a slide bar with magnification e, light and dark f, and light and shade g.
  • the setting of each slide bar can be changed, for example, by dragging with the mouse.
  • Magnification e is a slide bar that changes the magnification of the captured image displayed at the selected location 2003.
  • the captured image displayed at the selected location is enlarged, and when the slide bar at the magnification e is moved to the left, the captured image displayed at the selected location is reduced.
  • the size of the frame line Z displayed at the selected location 2003 is also enlarged or reduced.
  • Brightness / darkness f is a slide bar that adjusts the brightness (brightness) of the captured image displayed at the selected location 2003.
  • the density g is a slide bar that adjusts the density (contrast) of the captured image displayed at the selected location 2003.
  • FIG. 15 the editing screen 2000 displaying images of the initial state 2001, editing 2002, and the selected location 2003 has been described, but the display of the editing screen 2000 is not limited to FIG. 15.
  • a captured image captured in the past in the same section and crack data based on the captured image may be displayed together on the editing screen 2000.
  • Pavement cracks gradually increase over time, and the number of cracks per square increases.
  • the present crack rate is hardly lowered relative to the past crack rate.
  • the editing operator can improve the efficiency of editing work by intensively checking the places where the current crack data is better than the past crack data.
  • squares that have been edited in the past may be displayed on the editing screen 2000 in an identifiable manner. Detection of cracks is affected by detection accuracy due to road surface irregularities and shadows of trees and the like reflected on the road surface. In a predetermined position on the road surface where the erroneous detection of cracks has been corrected in the past, there is a high possibility that the cracks will be erroneously detected again in the next measurement.
  • By displaying in the edit screen 2000 squares that have been edited in the past so that they can be identified, it is possible to intensively check locations that are likely to be erroneously detected, so that the efficiency of the editing operation can be improved.
  • crack data obtained by averaging the crack rates after the past editing may be displayed.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a form output by the pavement crack analysis apparatus according to the second embodiment.
  • the form created by the form creation / output unit 210 shown in FIG. 16 has almost the same description items as the form created by the form creation / output unit 110 described with reference to FIG.
  • the form created by the form creation / output unit 210 has a display (edited display) for identifying whether or not the crack rate described in each section is the result of editing by editing work. This is different from the form created by the output unit 110.
  • the edited display is, for example, a mark (*) written on the right side of the crack rate number.
  • the edited display may be displayed by other methods such as changing the crack rate font or newly providing a description item for the edited display.
  • changing the crack rate font or newly providing a description item for the edited display By describing the edited display on the form, it can be shown that the crack rate of the section has been confirmed by the editing operator. Note that it may be possible to set whether or not to display an edited display when outputting a form.
  • the pavement crack analysis apparatus 2 shown in FIG. 12 displays the form described using FIG. 8, the display data using the geographic information described using FIG. 9, and FIG.
  • the screen data including a plurality of crack superimposition images described above and the calculation result of the change in crack rate described using FIG. 11 are generated in the same manner as the pavement crack analysis apparatus 1. That is, the functions of the inspection result output unit 209, the form creation / output unit 210, the display control unit 211, and the display unit 212 in the pavement crack analysis device 2 are the same as the inspection result output unit 109, the form creation / output unit in the pavement crack analysis device 1. 110, the functions of the display control unit 111 and the display unit 112, and the description of the functions of the pavement crack analysis device 2 is omitted.
  • FIG. 17 is a flowchart illustrating an example of the operation of the pavement crack analysis apparatus according to the third embodiment.
  • the process in FIG. 17 is performed for the route including the pavement crack detection process in step S15 to the crack rate calculation process in step S18 described in FIG. 4 from the start point to the end point of a predetermined section.
  • the process in FIG. 17 is executed by each function of the pavement crack analysis apparatus 1 as in FIG. 4, but the execution of the process is not limited to each function described in FIG. 4.
  • the process in FIG. 17 is described as being performed by the pavement crack analysis apparatus 1.
  • the pavement crack analysis apparatus 1 performs the same processing as the processing described in FIG. 4 in the processing from step S11 to step S14. That is, the input information acquisition unit 103 of the pavement crack analysis apparatus 1 determines whether there is input information input from the input unit 101 (step S11), and when it is determined that there is input information (step S11; YES), the input information is registered (stored) in the input information storage unit 105 (step S12). The analysis worker registration unit 104 determines whether there is registration information input from the registration unit 102 (step S13). When it is determined that there is registration information (step S13; YES), the registration information is input. Register in the information storage unit 105 (step S14). On the other hand, when it is determined that there is no input information (step S11: NO), or when it is determined that there is no registration information (step S13: NO), the pavement crack analysis device 1 performs the processing shown in the flowchart of FIG. End (end).
  • the pavement crack analysis apparatus 1 acquires the frame image input from the captured image acquisition unit 1011 and stored in the input information storage unit 105 (step S151).
  • the process of acquiring the frame image in step S151 is executed for each interframe distance.
  • the pavement crack analysis apparatus 1 determines whether or not the shooting position has passed the starting point (step S152). In the present embodiment, it is necessary to analyze cracks in a section including at least the road surface from the start point to the end point of the route. The determination as to whether or not the photographing position executed in the process of step S152 has passed through the starting point shall determine whether or not cracking can be analyzed on the road surface at the starting point. To be able to analyze a crack on the starting road surface means that an ortho image is generated at least for the starting road surface image and the crack analysis is performed. Therefore, when it is determined that the shooting position has passed the starting point, the crack analysis may be started from the road surface before the starting point.
  • the determination as to whether or not the shooting position has passed the starting point is, for example, the positional information of the longitude and latitude of the starting point acquired from the section attribute information input unit 1012 described in FIG. 2 and the positional information from the GPS mounted on the vehicle. This can be done by comparison. Since the in-vehicle camera mounted on the vehicle captures the road surface at a predetermined angle of view, the position of the road surface captured by the in-vehicle camera can be determined from the position information of the GPS mounted on the vehicle. The determination as to whether or not the shooting position has passed the starting point may be made by image recognition of a target such as a distance marker or a road construction shooting blackboard included in the shot image.
  • whether or not the shooting position has passed the starting point may be determined based on whether or not a manual operation by the user has been performed.
  • the user may board the vehicle and perform manual operation after confirming that the vehicle has passed the starting point, or may perform manual operation while confirming the captured image at a later date.
  • step S152 NO
  • the pavement crack analysis apparatus 1 repeatedly executes the process of step S151 and waits for the shooting position to pass the starting point.
  • the pavement crack analysis device 1 converts the frame image into an ortho image (step S153).
  • the ortho image conversion is performed on a predetermined portion in the frame image acquired in the process of step S151.
  • the pavement crack analysis device 1 converts an image of a road surface corresponding to a distance between frames included in a frame image into an ortho image.
  • the ortho image conversion is executed for a predetermined square in the distance direction.
  • the pavement crack detection unit 106 may generate an ortho image of 0.5 m for one square or 1 m for two squares in the distance direction.
  • the grid size of the ortho image to be converted may be arbitrarily set.
  • the size of the grid may be set to a rectangle (rectangle) of 1 foot (0.3048 m) in the width direction and 2 feet in the distance direction. Further, the size of the squares may be appropriately changed according to the section to be measured and the road surface condition.
  • the pavement crack analysis apparatus 1 sets a grid for the created ortho image (step S154).
  • the squares define the range for calculating the crack rate, and in this embodiment.
  • the case where the grid is 0.5 m mesh is illustrated.
  • the pavement crack analysis apparatus 1 sets a square grid having a side of 0.5 m that surrounds the generated ortho image.
  • the display mode of the grid set in the process of step S154 can be set in advance.
  • the grid display mode includes, for example, grid line color, line thickness, line type (solid line, broken line, dotted line, double line, etc.), line transmittance, and the like.
  • the grid display mode may include setting of grid display or non-display.
  • the grid display mode may be changed as appropriate according to the section to be measured and the road surface condition. For example, when a predetermined extraction display condition to be described later in FIG. 18 is met, the pavement crack analysis apparatus 1 may change the display mode of the grid that matches the condition to the display mode of another grid. Good. Specific conditions for extraction display are illustrated in FIG.
  • the pavement crack analysis apparatus 1 After executing the process of step S154, the pavement crack analysis apparatus 1 adds the distance between the squares of the created ortho image (step S155). By adding the square distances, it is possible to obtain a cumulative value in the distance direction of the squares created in the interframe distance. For example, when the grid set for the ortho image in step S154 is 0.5 m in the distance direction, the distance of 0.5 m is added to the accumulated value in the process of step S155.
  • the pavement crack analysis apparatus 1 After executing the process of step S155, the pavement crack analysis apparatus 1 detects a pavement crack included in the ortho image, and generates a crack superimposed image in which the detected pavement crack is superimposed on the captured image, similarly to the process in FIG. Generate (step S16).
  • the pavement crack detection unit 106 In the process of step S153, when an ortho image of one square (0.5 m) in the distance direction is generated, the pavement crack detection unit 106 superimposes a crack on the ortho image of the one square. Create an image.
  • the pavement crack analysis apparatus 1 After executing the processing of step S16, the pavement crack analysis apparatus 1 counts the number of pavement cracks included in the grid based on the pavement cracks detected by the pavement crack detection unit 106 (step S17).
  • the pavement crack analysis apparatus 1 After executing the process of step S17, acquires the frame image input from the captured image acquisition unit 1011 and stored in the input information storage unit 105, similarly to the process of step S151 (step S156). ).
  • step S157 the pavement crack analysis apparatus 1 determines whether or not the cumulative value in the distance direction of the square added in the process of step S155 has reached the section distance (step S157). If it is determined that the accumulated value in the distance direction of the square does not reach the section distance (step S157: NO), the pavement crack analysis apparatus 1 returns to the process of step S153 and repeats the processes of steps S153 to S157.
  • the pavement crack analysis apparatus 1 determines whether the shooting position has passed the end point (step S158). ). The determination of whether or not the shooting position has passed the end point is the same as the determination of whether or not it has passed the start point, and information on the longitude and latitude of the end point acquired from the section attribute information input unit 1012 and mounted on the vehicle This can be done by comparing position information from GPS. Further, the pavement crack analysis apparatus 1 may determine whether or not the photographing position has passed the end point by image recognition of a target such as a distance marker included in the photographed image or a manual operation by the user.
  • a target such as a distance marker included in the photographed image or a manual operation by the user.
  • the frame image acquired in the process of step S156 when it is determined that the shooting position has passed the end point includes an image of the road surface at a position ahead of the end point.
  • the ortho image generated from the frame image can include the road surface of the end point.
  • step S158 If it is determined that the shooting position has not passed the end point (step S158: NO), the pavement crack analysis device 1 clears the accumulated grid distance (step S159). After the process of step S159 is executed, the next frame image is acquired by the process of step S153.
  • the pavement crack analysis apparatus 1 calculates a crack rate (step S18).
  • the pavement crack analysis apparatus 1 may store the counted number of cracks and the calculated crack rate in the inspection result data storage unit 108 as crack data.
  • the pavement crack analysis apparatus 1 After executing the process of step S18, the pavement crack analysis apparatus 1 records verification data (step S160).
  • the verification data is data for verifying that the road surface on which the crack rate is calculated is a correct inspection target.
  • the processing of step S160 for example, by recording the ortho image for which the crack rate is calculated, the number of ortho images for which the crack rate is calculated, or the cumulative distance in the distance direction of the ortho image for which the crack rate is calculated, etc. It is possible to verify that the inspection is certainly performed on the ortho image included in the frame image photographed for each distance.
  • the accumulated value of the inter-frame distance or the number of frame images taken at the inter-frame distance may be used as basic data when used as verification data.
  • the cumulative value of the inter-frame distance may be added when the cumulative value of the ortho-image distance reaches the inter-frame distance.
  • the number of frame images photographed at the interframe distance when the cumulative value of the orthoimage distance reaches the interframe distance may be added.
  • the pavement crack analysis apparatus 1 creates a form (step S19).
  • the created form can include the verification data described above. That is, the form includes the cumulative value of the interframe distance, the number of frame images taken at the interframe distance, the image data of the ortho image for which the crack rate was calculated, the number of ortho images for which the crack rate was calculated, or the crack rate. Verification data such as the accumulated distance in the distance direction of the calculated ortho image may be included.
  • the form may include the verification data itself as described above, and information indicating the location on the network such as a URL (Uniform Resource Locator) indicating the location where the verification data is stored (for example, two A dimension code) may be included.
  • a URL Uniform Resource Locator
  • the pavement crack analysis apparatus 1 displays a screen showing the inspection result on the display unit 112 (step S20).
  • the inspection result displayed on the display unit 112 is, for example, a form created in step S19 based on a crack superimposed image, a crack rate, or data thereof. That is, the display control unit 111 may display verification data on the display unit 112.
  • the process of acquiring the frame image in step S156 is preferably acquired from a portion where the included angle from the in-vehicle camera is large in the frame image. Since the road surface resolution is higher in the part where the depression angle from the in-vehicle camera is larger than the part where the depression angle is small, the resolution of the ortho image is improved by generating the ortho image based on the part where the depression angle is large, and the pavement cracks Detection accuracy can be improved. Further, the frame image for measuring the section distance and the frame image for generating the ortho image may be acquired at different frequencies. Further, the frame image is a moving image taken by the in-vehicle camera, and is a still image.
  • the frame image is an image for one frame of a moving image taken 30 frames per second.
  • the previous and subsequent frame images may be substituted and acquired.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an example of an editing process of the pavement crack analysis apparatus according to the fourth embodiment.
  • the edit screen 2000 includes an edit display section for an initial state 2001, an editing in progress 2002, and a selected portion 2003, as in FIG. 15.
  • the edit screen 2000 has selection buttons for frame non-display a, crack non-display b, edited non-display c, and reliability non-display d described in FIG. 15 at the top of the display screen.
  • the edit screen 2000 further includes selection buttons for a frame transmittance a1, a non-analysis target k1, a square addition k2, and a square deletion k3. The selection state of each selection button can be changed by clicking the mouse, for example.
  • the frame transmissivity a1 is a selection button for setting the transmissivity of the grid line to be superimposed on the captured image in the initial state 2001.
  • the frame transmittance can be set between transparent (transmittance 100%) and opaque (transmittance 0%).
  • the frame transmittance a1 includes, for example, the type of grid lines (solid line, broken line, dotted line, double line, etc.), grid color, grid line thickness, etc.
  • a grid display mode may be set.
  • the frame transmittance a1 may change the transmittance according to the brightness, contrast, color tone, and the like of the road surface image. Further, the frame transmittance a1 may change the transmittance or the like for the square to be edited.
  • Non-analysis target k1> is a selection button for setting a square as a non-analysis target.
  • Setting out of the analysis target means excluding the set cell from the calculation of the crack rate.
  • On the road surface to be photographed there may be snow fall, fallen objects such as fallen leaves, accumulated earth and sand, and shadows of structures. Further, depending on the traveling state of the vehicle that captures the road surface, a road surface other than the analysis target may be captured. Furthermore, the captured image may be disturbed due to vibration or the like on the in-vehicle camera. Since these photographed images may cause erroneous detection of pavement cracks, it is desirable to exclude them from analysis when calculating the crack rate.
  • the non-analysis target k1 By depressing the non-analysis target k1, it is possible to select the cells to be set out of the selection target.
  • the selection of the square is performed by, for example, clicking on the square that is not to be selected or designating the square.
  • the cells set as non-targets may be identified by changing the color or shape of the cells.
  • the grid addition k2 is a selection button for adding a grid to be analyzed.
  • generated from the frame image has illustrated the case where it is a constant value in the width direction.
  • the actual road is widened or narrowed in the middle of the section, and the road width fluctuates.
  • a grid can be added to the editing 2002 by pressing the grid addition k2.
  • An added portion 2004 indicates that a square is added by the square addition k2.
  • the method of specifying the square to be added can be performed by clicking the square or the like, as in the operation of the non-analysis target k1.
  • the user when adding a grid in a narrow range, the user can add a grid for each grid or in the dragged range by clicking or dragging with the mouse at the position to be added.
  • a grid in the width direction may be added to a portion ahead of the position designated by the mouse or the like.
  • the addition or deletion of the squares may be automatically changed by automatically detecting the road width.
  • the road width may be automatically detected by detecting the center line and the side line.
  • the road width may be automatically detected by detecting asphalt.
  • the addition of the squares may be set so as to include a photographing part where the vehicle does not travel such as a zebra zone.
  • the ortho image that can be added differs depending on the range of the road surface included in the captured frame image.
  • the direction and angle of view of the in-vehicle camera when photographing the road surface may be adjusted as appropriate according to the road width of the section.
  • the ortho image of the part to be added may be generated in advance at the same time as the part first displayed during editing 2002, or newly generated from the frame image after the part to be added is specified. Also good.
  • the display can be quickly performed by changing the display range of the ortho image when the square is added.
  • the frame image is generated after the part to be added is specified, it takes time to display the ortho image, but since the amount of the ortho image prepared in advance can be reduced, the ortho image is stored. It is possible to reduce the amount of data.
  • the cell deletion k3 is a selection button for deleting the analysis target cell added by the cell addition k2.
  • the cell added to the editing target 2002 can be deleted by pressing the cell deletion k3.
  • the method of specifying the cell to be deleted is the same as the operation of the non-analysis target k1, etc. Can be done by. Note that the square deletion k3 may be substituted for the function by the non-analysis target k1.
  • Editing screen 2000 includes a setting screen for extraction display m.
  • the extraction display is a setting screen for displaying in the initial state 2001 or editing 2002 by changing the display mode (color, shape, etc.) of the cells to indicate that the cells are extracted under a predetermined condition. is there.
  • the extraction display m has check boxes for items of “crack rate xx% or more”, “change from surroundings”, “change from previous time”, “shadow”, “wet road surface”, and “snow cover”. Each item has a setting button for setting the item. When the check box is selected, the display mode of the squares extracted under the condition of the selected item is changed. Items set in the extraction display m are conditions to be noted in pavement crack analysis. By displaying the change in the display mode of the extracted squares, it is possible to make it easy to visually recognize the portion to be noted for the user.
  • the crack rate xx% or more is an item for changing the grid display when the crack rate in the set range becomes the set value “xx”% or more.
  • a portion with a high crack rate indicates a portion requiring repair. The user can determine the necessity of repair by visually observing a portion having a high crack rate. It is assumed that the numerical value “xx” can be set to an arbitrary numerical value with the setting button.
  • the range for extracting the crack rate is, for example, a range displayed in editing 2002.
  • the range for extracting the crack rate may be set to 10 squares continuous in the distance direction, 10 squares adjacent to each other, and the like.
  • “change from surroundings ” is an item for extracting a portion where the cracking rate has changed with respect to the surroundings. For example, in a section where the crack rate is high, there is a part where the crack rate is low compared to the surrounding area, or in a section where the crack rate is low, there is a part where the crack rate is only partially high compared to the surrounding area. Sometimes, erroneous detection, shooting failure, or the like has occurred. By displaying “change from surroundings”, it is possible to notify the user of the portion of the road surface that should be noted. Whether or not “changed” can be arbitrarily set by a setting button. For example, a difference in crack rate from the previous time may be set, and extraction may be performed when the crack rate changes more than the set difference.
  • “Shadow”, “road surface wetness” and “snow cover” are items for detecting road surface conditions affecting the measurement of cracks on the road surface as described above.
  • the presence or absence of shadows on the road surface, wetness on the road surface, and snow accumulation can be detected by performing predetermined image processing on the captured image.
  • the extraction conditions can be set by the respective setting buttons. For example, setting of differential processing for an image, setting of characteristics of an image captured in the past, and the like may be set.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating an example of crack shape data editing processing of the pavement crack analysis apparatus according to the second embodiment as a fifth embodiment.
  • the editing screen 2100 has a captured image 2101 and an editing display section 2102 during editing.
  • the edit screen 2100 has selection icons of “pencil” and “eraser”. Further, the editing screen 2100 has a slider for “enlargement / reduction of image”.
  • the edit screen 2100 also has buttons for “recalculation of cracks”, “display of crack rate grids”, “save”, “return to initial state”, and “cancel”.
  • the captured image 2101 displays an ortho image of the captured image.
  • the display of (4.2 m) and (16.2 m) at the left end of the photographed image 2101 in the drawing represents the distance from the starting point of the section.
  • the editing operator can display a shot image in an arbitrary range from the start point to the end point of the section by scrolling the image of the shot image 2101 in the distance direction. Further, the captured image 2101 can be scrolled in the width direction.
  • the center line of the road is shown on the left side of the photographed image 2101 in the figure.
  • a road side line is shown on the right side of the figure.
  • the crack rate is calculated in a lane sandwiched between the center line and the side line.
  • the photographed image 2101 displays an image of the illustrated pavement crack a.
  • the pavement crack a is a photographed image as it is, and the broken line portion shown in the figure indicates that the width of the crack is narrow.
  • the detected pavement crack shape data b ⁇ b> 1 is superimposed on the captured image.
  • the crack shape data b1 is obtained by detecting and displaying only a part of the pavement crack a. It is assumed that the narrow portion indicated by the broken line of the pavement crack a is not detected.
  • the crack shape data b ⁇ b> 2 indicates a portion added by drawing with a “pencil” selection icon.
  • the “pencil” selection icon has a radio button for drawing and adding crack shape data to the editing 2102.
  • the pencil icon c is displayed in the editing 2102, and the crack shape data can be drawn by the user's operation.
  • the “Eraser” selection icon includes crack shape data (for example, crack shape data b1) detected from the captured image, and crack shape data (for example, crack shape data b2) drawn in the editing 2102 by “pencil”. )
  • Has a radio button for deleting By selecting the “Eraser” radio button, an eraser icon (not shown) is displayed during editing 2102, and the crack shape data displayed by the user's operation can be deleted.
  • the edited crack shape data b2 may have a different display mode (color, shape, etc.) from the detected crack shape data b1. Further, the edited crack shape data may be restored to the original by an operation of “return to initial state” or “Undo” (not shown).
  • the “image enlargement / reduction” slider is an operation unit for enlarging or reducing the image displayed on the edit display portion of the captured image 2101 and editing 2102.
  • the user can reduce or enlarge the image by moving the slider left and right.
  • the enlargement, reduction, and scrolling of the image may be performed by a predetermined operation of a keyboard or a mouse.
  • “Crack recalculation” is a button for recalculating the crack rate based on the crack shape data edited with “pencil” or the like.
  • the display of “Auto” on the button indicates that the crack rate is automatically recalculated every time the crack shape data is edited with “pencil” or the like.
  • the recalculation of the crack rate may be performed manually by the user. In FIG. 19, the case where the average value in a route and the area average value are displayed is shown as a crack rate to be recalculated.
  • the calculation range of the crack rate may be, for example, a range displayed in editing 2102 or a specific part designated by the user. By displaying the recalculated crack rate, the user can easily confirm the effect of editing the crack shape data on the crack rate.
  • the “crack rate grid display” is a button for superimposing the grid having a shape representing the crack rate described above with reference to FIG. By displaying the grid of the shape representing the crack rate, it is possible to easily confirm the influence of the editing of the crack shape data on the partial crack rate.
  • “Save” is a button for saving the editing result of the crack shape data edited in the editing 2102.
  • the save button is pressed, the crack shape data edited in editing 2102 is determined, and the editing result is saved in the input information storage unit 205.
  • “Reset to initial state” is a button to return the editing result of the crack shape data edited in the editing 2102 to the initial state. By pressing “Return to initial state”, the editing result can be returned to the initial state at once. However, “return to the initial state” may return only the part displayed in the editing 2102 to the initial state.
  • “Cancel” is a button for ending the editing work. When cancel is pressed, the editing result in editing 2102 is discarded without being saved. Note that when a save, restore to initial state, or cancel button is selected, a dialog for confirming the operation may be displayed to prevent an erroneous operation.
  • FIG. 21 is a block diagram illustrating another example of the functional configuration of the pavement crack analysis system according to the second embodiment.
  • the crack analysis system has a pavement crack analysis device 1 and a pavement crack analysis device 2.
  • the same functions described with reference to FIG. 21 the same functions described with reference to FIG.
  • the pavement crack analysis apparatus 1 further includes an input unit 114 with respect to the pavement crack analysis apparatus 1 in FIG. 12.
  • the pavement crack analysis apparatus 2 further includes an output unit 220 with respect to the pavement crack analysis apparatus 2 of FIG.
  • the input unit 114 acquires data output from the output unit 220 via the network 3 or the recording medium.
  • the output unit 220 outputs the crack shape data edited on the editing screen 2100 described with reference to FIG.
  • the edited crack shape data is acquired by the pavement crack analysis device 1 from the input unit 114 and can be processed by the crack rate calculation unit 107.
  • the crack analysis system includes the input unit 114 and the output unit 220, and is edited by the pavement crack analysis device 2.
  • the crack shape data can be processed by the crack rate calculation unit 107.
  • each function of the pavement crack analysis device 2 has been described as being similar to the function of the pavement crack analysis device 1, but the data output from the pavement crack analysis device 2 is processed by the pavement crack analysis device 1. By doing so, it becomes possible to simplify the function of the pavement crack analysis apparatus 2.
  • the pavement crack analysis device 2 does not have the functions of the inspection result output unit 109, the form creation / output unit 110, the display control unit 111, and the display unit 112 that the pavement crack analysis device 2 of FIG. That is, the pavement crack analysis device 2 shows an embodiment operable in the functional configuration shown in FIG. By simplifying the function of the pavement crack analysis device 2, the cost of the pavement crack analysis device 2 can be reduced.
  • the pavement crack analysis device 1 and the pavement crack analysis device 2 are not limited to the configuration shown in FIG. 12 or FIG.
  • the pavement crack analysis device 2 may have a function of performing only an editing operation for editing crack rate or crack shape data.
  • the case where the pavement crack analysis apparatus 2 has a function of performing only an editing operation is, for example, a case where the pavement crack analysis apparatus 2 has a Web browser function.
  • the pavement crack analysis device 1 has a Web server function and can provide an editing UI to a Web browser connected via the network 3 to enable editing. Since it is not necessary to transmit image data and crack data that are not used for editing to the pavement crack analysis apparatus 2 side, it is possible to reduce the load of data transmission / reception and to reduce the cost of the pavement crack analysis apparatus 2.
  • the crack analysis device has a captured image acquisition unit, a crack detection unit, and a crack rate calculation unit, thereby improving the efficiency of the pavement crack analysis process. it can.
  • the crack analysis process when there are two or more cracks in a grid of 0.5 m mesh, 100% is obtained when there is one crack, 60% when there is one crack, and 0 cracks.
  • the method of calculating the crack rate as 0% has been exemplified, other methods may be used for crack analysis processing. For example, you may perform the analysis process which judges the evaluation with respect to a crack according to road surface conditions, such as the width
  • the crack rate calculation method is determined by a predetermined standard, a crack analysis process in which the crack rate calculation method is changed in accordance with the change of the standard may be applied.
  • the crack analysis processing method is acquired from, for example, the registration unit 102 of FIG. 1 and stored in the input information storage unit 105 as setting information (information for setting a processing method such as a processing algorithm and a processing parameter) of the crack rate calculation unit 107. You may keep it.
  • a program for realizing the function of each functional block is recorded on a computer-readable recording medium.
  • the program recorded on the recording medium may be read by a computer system and executed by a CPU (Central Processing Unit).
  • the “computer system” here includes an OS (Operating System) and hardware such as peripheral devices.
  • the “computer-readable recording medium” refers to a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM (Read Only Memory), and a CD-ROM.
  • the “computer-readable recording medium” includes a storage device such as a hard disk built in the computer system.
  • the “computer-readable recording medium” may include a medium that dynamically holds a program for a short time. What holds the program dynamically for a short time is, for example, a communication line when the program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line.
  • the “computer-readable recording medium” may include a medium that holds a program for a certain period of time, such as a volatile memory inside a computer system that serves as a server or a client.
  • the program may be for realizing a part of the functions described above.
  • the program may be a program that can realize the above-described functions in combination with a program already recorded in the computer system.
  • the program may be realized using a programmable logic device.
  • the programmable logic device is, for example, an FPGA (Field Programmable Gate Array).
  • FPGA Field Programmable Gate Array
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Abstract

ひび割れ解析装置は、撮影画像取得部と、ひび割れ検出部と、ひび割れ率算出部とを持つ。撮影画像取得部は、路面を撮影した撮影画像を取得する。ひび割れ検出部は、撮影画像に基づき、撮影された路面のひび割れを検出する。ひび割れ率算出部は、ひび割れに基づき、所定の面積に占めるひび割れの面積の割合を示すひび割れ率を算出する。

Description

ひび割れ解析装置、ひび割れ解析方法及びひび割れ解析プログラム
　本発明の実施形態は、ひび割れ解析装置、ひび割れ解析方法及びひび割れ解析プログラムに関する。
　従来、道路標識の状況、道路の穴、落下物等の道路の状況を管理する管理者が車載カメラで撮影された画像（撮影画像）を目視して、道路の状況の管理をする道路状況の管理方法がある。
　しかし、従来の道路状況の管理方法では、アスファルト舗装道路の路面性状における主要な評価指標（「舗装調査・試験法便覧（日本道路協会）」より）である「ひび割れ率」の算出を含む舗装ひび割れの解析処理には、舗装のひび割れを判断できる技術者が撮影画像から目視でひび割れ本数を確認してひび割れ率を算出するという人的作業を行っていた。従って、長距離にわたる路線のひび割れの解析処理では目視で確認すべき撮影画像の量が膨大になり、ひび割れの解析処理の効率化を図ることが困難になる場合があった。
国際公開第２０１１／１０８０５２号 特開２０１２－１８４６２４号公報 特開２００８－０１５６５３号公報 特開２０１０－１７６７０５号公報
　本発明が解決しようとする課題は、ひび割れ解析処理の効率化を図ることができるひび割れ解析装置、ひび割れ解析方法及びひび割れ解析プログラムを提供することである。
　実施形態のひび割れ解析装置は、撮影画像取得部と、ひび割れ検出部と、ひび割れ率算出部とを持つ。撮影画像取得部は、路面を撮影した撮影画像を取得する。ひび割れ検出部は、撮影画像に基づき、撮影された路面のひび割れを検出する。ひび割れ率算出部は、ひび割れに基づき、所定の面積に占めるひび割れの面積の割合を示すひび割れ率を算出する。
第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の概略構成を示す図。 第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の構成の一例を示すブロック図。 第１の実施形態の路線の区間属性情報の一例を示す図。 第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の動作の一例を示すフローチャート。 第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の解析処理の一例を示す図。 第１の実施形態のひび割れ重畳画像とひび割れ率の算出結果の一例を示す図。 第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置が出力する帳票の一例を示す図。 第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置が出力する帳票の他の一例を示す図。 第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置が作成する地理情報を用いた表示データの一例を示す図。 第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置が生成する複数のひび割れ重畳画像を含む画面データの一例を示す図。 第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置が算出するひび割れ率の変化の一例を示す図。 第２の実施形態の舗装ひび割れ解析システムの機能構成の一例を示すブロック図。 第２の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の動作の一例を示すフローチャート。 第２の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の編集処理の一例を示す図。 第２の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の編集処理の一例を示す図。 第２の実施形態の舗装ひび割れ解析装置が出力する帳票の一例を示す図。 第３の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の動作の一例を示すフローチャート。 第４の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の編集処理の一例を示す図。 第５の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の編集処理の一例を示す図。 実施形態の路線区間とフレーム間距離で撮影されるフレーム画像の関係を説明する図。 第２の実施形態の舗装ひび割れ解析システムの機能構成の他の一例を示すブロック図。
　以下、実施形態のひび割れ解析装置、ひび割れ解析方法を、図面を参照して説明する。
　先ず、第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の概略を説明する。
　図１（Ａ）は、舗装ひび割れ解析装置１に入力される入力情報と、舗装ひび割れ解析装置１から出力される出力情報の概略を示している。
　図において、入力情報は、例えば、車載カメラによって路面を撮影した撮影画像のデータ、路面を撮影する路線の区間属性情報、撮影画像を撮影したカメラの位置情報（位置データ）、車載カメラの向き、車載カメラの路面からの高さ、車載カメラ機種等の情報、及び解析作業を行なう解析作業者の情報等である。これらの入力情報に基づいて、ひび割れ解析システムで解析を行い、出力情報として、撮像された画像に舗装のひび割れの形状を示す画像が入った舗装ひび割れ入り画像（「ひび割れ重畳画像」ともいう。）、撮影画像に基づき算出される路面における舗装ひび割れの面積比を表すひび割れ率、ひび割れ率を算出した路面が正しい点検対象であることを検証するための検証データ、点検結果を示す帳票、画面表示等を出力する。なお、入力情報及び出力情報の詳細は後述する。
　舗装ひび割れ解析装置１に入力される入力情報、又は舗装ひび割れ解析装置１から出力される出力情報は、図１（Ａ）に示したものに限定されず、例えば、入力情報を取得するための設定情報、ひび割れ率等の処理をするための処理情報、画面表示の表示内容を変更するための設定情報、出力される帳票の内容を変更するための設定情報等を含んでいてもよい。また、図１等において舗装ひび割れ解析装置１は、単独の装置として図示して説明するが、舗装ひび割れ解析装置１は、複数の装置によって構成されるシステムであってもよい。
　次に、車載カメラと車載カメラで撮影された路面映像を説明する。
　図１（Ｂ）は、車載カメラの配置の一例を示す図であり、図１（Ｃ）は、車載カメラで撮影された路面映像の一例を示す図である。
　図１（Ｂ）において、車両２０のルーフには、車載カメラ２１とＧＰＳ受信機２２が搭載されている。車載カメラ２１は、車両２０の進行方向に対して後ろ向きに配置されている。
　なお、車載カメラ２１は、撮影する路面の範囲に合せて、路面に対する俯角、路面からの高さ及び車両２０の進行方向に対する撮影方向の偏角（水平方向の首振り角度）等のカメラの向きを調整して固定される。例えば、２車線の路線の片側を走行して１車線分の路面を撮影する場合と、２車線分の路面を撮影する場合とでは、カメラの向き（主に偏角）を変更する必要がある。
　ＧＰＳ受信機２２は、車両２０のルーフにおいて車載カメラ２１の近傍に配置されて、ＧＰＳ衛星から位置データを取得する。ＧＰＳ受信機２２は、方位や加速度を測定してもよい。方位や加速度を測定することで、車両２０の進行方向や進行速度を推測することができるので、例えばトンネル内や山間部においてＧＰＳ衛星からの電波を捕捉できず位置データを取得できない場合であっても、位置データを取得することが可能となる。
　なお、車両２０には図示しない路面を照射するライトを搭載してもよい。日中は太陽光によって路面に樹木や構造物の影ができるため、影の影響を少なくする画像処理が必要になり、画像処理によって舗装のひび割れの検出精度が低下する場合がある。ライトで路面を照射することにより、太陽光による影響の無い夜間に路面を撮影してひび割れの検出精度を向上させることが可能となる。また、ライトで路面を照射することにより、日中であっても太陽光の影の影響を少なくしてひび割れの検出精度を向上させることが可能となる。
　図１（Ｃ）において、車載カメラで撮影された路面映像は、走行中の片側の車線の路面を撮影するようにカメラの向きを調整して撮影されたものである。すなわち、図１（Ｃ）において、車両が片側車線の中央を走行したときに、大凡、図示左端に中央線（センターライン）が撮影されるようにカメラの向きを調整する。また、図１（Ｃ）図時右端に車両の進行方向左側の車線外側線が撮影されるようにカメラの向きを調整する。カメラの向きを撮影範囲に合せることにより、必要十分な路面の範囲の撮影画像を取得することができる。図１（Ｃ）は、路面を斜め上から俯瞰した映像とともに、背景が撮影されている。路面とともに背景を撮影することにより、撮影された背景の一致によって撮影位置を特定することが容易となる。
　＜第１の実施形態＞
　次に、本実施形態の構成について、説明する。
　図２は、第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の構成の一例を示すブロック図である。
図２において、舗装ひび割れ解析装置１は、入力部１０１、登録部１０２、入力情報取得部１０３、解析作業者登録部１０４、入力情報記憶部１０５、舗装ひび割れ検出部１０６、ひび割れ率算出部１０７、点検結果データ記憶部１０８、点検結果出力部１０９、帳票作成・出力部１１０、表示制御部１１１、及び表示部１１２を持つ。
　入力部１０１は、撮影画像取得部１０１１、区間属性情報入力部１０１２、及び位置データ取得部１０１３を持つ。
　撮影画像取得部１０１１は、車載カメラ２１により路面を撮影した撮影画像のデータを取得する。撮影画像取得部１０１１と車載カメラ２１の接続は、有線による接続でも、無線による接続のどちらでもよい。例えば、車載された舗装ひび割れ解析装置１の撮影画像取得部１０１１に車載カメラを有線接続してもよい。また、車載された無線装置を介して車外に設置された舗装ひび割れ解析装置１の撮影画像取得部１０１１に車載カメラを無線接続するようにしてもよい。
　また、撮影画像取得部１０１１に取得される撮影画像のデータは、現在車載カメラで撮影されているデータであってもよい。また、撮影画像取得部１０１１に取得される撮影画像のデータは、過去に車載カメラで撮影されて録画された撮影画像のデータであってもよい。
　区間属性情報入力部１０１２は、路面を撮影する路線の区間属性情報を取得する。区間属性情報は、路面を撮影する路線の区間毎に定められた属性の情報である。属性の情報とは、例えば、「道路」、「橋梁」、「トンネル」等の情報である。区間属性情報には、路線名、区間番号、区間の起点、区間の終点等の情報が含まれていてもよい。なお、路線の区間属性情報の詳細は図３を用いて後述する。各路線は、起点からの距離に対応した区間に区切られており、区間毎に区間の属性（区間属性）が定められる。区間属性情報は、予め区間属性情報入力部１０１２から取得される。路線の区間属性情報は、図示しないＰＣ等において作成することができる。区間属性情報入力部１０１２は、作成された区間属性情報を、ネットワークを介して接続されたＰＣ等から取得したり、又は記録媒体を介して取得したりするようにしてもよい。取得された区間属性情報は、撮影画像取得部１０１１から取得される撮影画像の集計処理等に用いられる。なお、区間属性情報に基づく集計処理の詳細は図７等を用いて後述する。また、本実施形態では、区間属性情報を取得できる場合を例示するが、区間属性情報を取得できない場合には、画像データの先頭を路線の始点、画像データの最後尾を終点とし、路線全体を一区間として解析処理してもよい。また、解析処理を区間属性情報に基づき実施する代わりに、例えば１００ｍ間隔等、等間隔に解析処理を実施してもよい。
　位置データ取得部１０１３は、撮影画像取得部１０１１から取得される撮影画像を撮影したカメラの位置データを取得する。位置データ（位置情報）は、例えば、カメラと共に車載されるＧＰＳ（Global Positioning System）の利用者受信機（ＧＰＳ受信機）から取得される経緯度情報である。位置データには、経緯度の情報に加えて、高度、速度、日時等の情報を含んでいてもよい。位置データは、ＧＰＳ衛星からの電波が届きにくい山間部やトンネル内においては、カメラを搭載した車両の速度の情報や加速度の情報を用いて補正されてもよい。
　入力部１０１は、撮影画像取得部１０１１が取得した撮影画像のデータ、区間属性情報入力部１０１２が取得した路線の区間属性情報、及び位置データ取得部１０１３が取得した位置データを取得し、入力情報取得部１０３に出力する。
　登録部１０２は、カメラ向き入力部１０２１、カメラ高さ入力部１０２２、カメラ機種情報等入力部１０２３及び解析作業者情報入力部１０２４を持つ。
　カメラ向き入力部１０２１は、車載カメラの向きの情報を取得する。車載カメラの向きは、路面に対するカメラの俯角、カメラを積んだ車両の進行方向に対する撮影方向の偏角等である。カメラ高さ入力部１０２２は、車載カメラの路面からの高さの情報を取得する。なお、俯角とは、カメラと同じ高さの水平面から下にある物を撮影するときのカメラから撮影物方向の視線と、水平面とが成す角度である。水平方向の俯角は０°である。カメラから真下の方向の俯角は９０°である。また、カメラ機種情報等入力部１０２３は、カメラ機種情報等の情報を取得する。カメラ機種情報等の情報には、例えば、カメラの型式、カメラのレンズの焦点距離、撮影する画像サイズ等の情報を含んでいてもよい。解析作業者情報入力部１０２４は、舗装ひび割れ解析装置１において解析作業を行なう解析作業者の情報を取得する。解析作業者の情報は、例えば解析作業者の氏名、ＩＤ（identification）等である。
　登録部１０２は、カメラ向き入力部１０２１から向きの情報を取得する。登録部１０２は、カメラ高さ入力部１０２２から高さの情報を取得する。また、登録部１０２は、カメラ機種情報等入力部１０２３からカメラ機種情報を取得する。また、登録部１０２は、解析作業者情報入力部１０２４から解析作業者の情報を取得する。登録部１０２は、取得した向きの情報、高さの情報、カメラ機種情報又は解析作業者の情報等の登録情報を解析作業者登録部１０４に登録する。
　入力情報取得部１０３は、入力部１０１が入力情報を取得したか否かを判断する。入力情報取得部１０３は、入力部１０１が入力情報を取得したときには、入力部１０１から取得した入力情報を、入力情報記憶部１０５に記憶する。
　解析作業者登録部１０４は、登録部１０２が登録情報を取得したか否かを判断する。解析作業者登録部１０４は、登録部１０２が登録情報を取得したときには、取得した登録情報を入力情報記憶部１０５に記憶する。
　なお、本実施形態では、入力部１０１と登録部１０２を分けて、それぞれの情報を取得する場合を説明したが、入力部１０１と登録部１０２を一つの機能として実装するようにしてもよい。
　入力情報記憶部１０５は、入力情報取得部１０３が取得した入力情報と、解析作業者登録部１０４が取得した登録情報を記憶する。入力情報記憶部１０５には、例えば、ハードディスクドライブ等の記憶装置を用いることができる。入力情報記憶部１０５は、入力情報取得部１０３が取得した撮影画像のデータを、位置データ取得部１０１３が取得した位置データに対応付けて記憶する。すなわち、入力情報記憶部１０５は、撮影画像取得部１０１１が取得した撮影画像のデータを、撮影時の位置データに対応付けて記憶する。位置データは、例えば撮影画像の静止画ファイルフォーマットに撮影条件として記録されてもよい。取得された撮影画像が動画である場合には、動画は複数の静止画に変換されて、変換されたそれぞれの静止画の静止画ファイルフォーマットに位置データを記録してもよい。撮影画像の動画から静止画への変換は、例えば入力情報取得部１０３が実行してもよい。動画を静止画に変換する際には、数フレーム毎に１つの静止画を生成する所謂コマ落としを行ってもよい。また、位置データの対応付けは静止画に対してではなく、動画に対して行ってもよい。位置データの対応付けを動画に対して行なうには、例えば、動画の記録に同期させて位置データを対応付けて逐次記録するようにしてもよい。撮影画像に位置データを対応付けて記憶させることにより、取得された撮影画像の撮影位置を特定することが可能になる。撮影画像の撮影位置を特定することにより、例えば、同じ撮影位置において異なる日時で撮影された撮影画像同士を比較することが容易になる。
　なお、ＧＰＳ等を用いて取得した位置データには測定誤差が含まれる場合がある。測定誤差がある場合、複数の撮影画像の位置データが同じであっても、実際の撮影位置は撮影画像によって異なることになる。同じ撮影位置で撮影した複数の撮影画像を比較するためには、位置データが略同一である撮影画像の中から実際の撮影位置が同じである撮影画像を抽出して比較するようにしてもよい。実際の撮影位置が同じである撮影画像の抽出は、例えば、撮影画像に含まれる路面に設置された構造物又は背景の一致に基づき判定することができる。路面に設置された構造物とは、例えば、中央線、車線外側線若しくは横断歩道等の白線、電柱、標識又はガードレール等である。また、背景とは、路面と同時に撮影される建屋、樹木等である。本実施形態では、車載するカメラに所定の俯角を設けることにより、撮影画像に路面と同時に撮影される構造物や背景（構造物等）を含ませている。撮影画像に含まれる構造物等の一致を判定することにより、複数の撮影画像の中から撮影位置が一致した撮影画像を特定することができる。撮影位置が一致した撮影画像の位置データに基づき、他の撮影画像の位置データを補正することができる。また、位置データの補正は、ＧＰＳ受信機によって測定される走行中の加速度、方位等の情報から行なうようにしてもよい。
　また、撮影画像には、撮影画像が撮影された撮影日時を対応させて記憶させてもよい。上述のとおり、撮影日時は位置データの一部として記憶することができる。撮影画像に撮影された撮影日時を対応させて記憶することにより、同じ撮影位置において異なる日時で撮影された複数の撮影画像を、撮影日時を指定して比較することが容易になる。
　舗装ひび割れ検出部１０６は、入力情報記憶部１０５に記憶された撮影画像から舗装のひび割れを検出してひび割れ形状データを生成する。舗装のひび割れとは、舗装表面に発生したアスファルトのひび割れであり、ひび割れ形状データとは、ひび割れの形状を示すデータである。ひび割れ形状データのデータ形式は、ひび割れの形状を画像で表したラスタデータ、又はひび割れの形状を数値で表したベクタデータのいずれを用いてもよい。ひび割れの形状は、ひび割れの長さ、ひび割れの位置、ひび割れの幅、ひび割れの深さ等で表される。
　また、ひび割れの形状には、ひび割れの方向を示すものを含んでもよい。ひび割れの方向とは、例えば、車両の進行方向に対する角度である。車両の進行方向に対する角度は、車両の進行方向を０°として－９０°～９０°の範囲で表すようにしてもよい。ひび割れの方向は、所定の長さのひび割れを直線近似したものであってもよい。また、ひび割れの形状は、直線状、曲線状、複数の直線又は曲線が分岐する枝状、ひび割れによって多角形状等を構成する形状（本実施形態では、「亀甲状」という。但し、６角形には限定されない。）を表すものであってもよい。
　舗装ひび割れ検出部１０６は、ひび割れの形状を検出することにより、舗装ひび割れの評価をより詳細にすることができる。一般に、直線状のひび割れよりも亀甲状のひび割れの方が、劣化が進行しているといえる。
　ひび割れ形状データは、ラスタデータを用いてひび割れの形状を表現するものであってもよい。また、ひび割れ形状データは、ベクタデータを用いてひび割れの形状を数値で表現するものであってもよい。ひび割れ形状データは、ひび割れの幅、深さ等の形状を線分の太さや色を変えて表現してもよい。
　なお、舗装ひび割れ検出部１０６は、例えば、路面の輝度情報を基に舗装のひび割れを検出することができる。
　舗装ひび割れ検出部１０６は、検出したひび割れ形状データを撮影画像取得部１０１１から取得された撮影画像に重畳したひび割れ重畳画像（舗装ひび割れ入り画像）を生成する画像生成部を持つ。
　舗装ひび割れ検出部１０６は、検出したひび割れ形状データをひび割れ率算出部１０７に出力する。舗装ひび割れ検出部１０６は、ひび割れ率算出部１０７に出力するひび割れ形状データとして、例えば、ひび割れの形状を示すベクタデータを用いる。ひび割れの形状を路面上の座標データとして含むベクタデータを用いることにより、ひび割れ率算出部１０７において、後述するマス目の範囲におけるひび割れの本数のカウントが容易になる。
　また、オルソ画像は、複数のフレーム画像において作成された画像を重ね合わせて作成されてもよい。例えば、舗装ひび割れ検出部１０６は、露出を変えて撮影された複数のフレーム画像に基づきオルソ画像を生成して合成することにより、ダイナミックレンジの広いオルソ画像を生成することができる。また、舗装ひび割れ検出部１０６は、撮影位置が異なる複数のフレーム画像に基づきオルソ画像を生成するようにしてもよい。撮影位置が異なる複数のフレーム画像に基づきオルソ画像を生成することにより、例えば車両に対する振動等によってフレーム画像にブレ等の撮影トラブルが発生した場合でも、撮影に成功したフレーム画像に基づきオルソ画像を生成することが可能となる。
　また、舗装ひび割れ検出部１０６は、検出したひび割れ形状データと生成したひび割れ重畳画像を、点検結果データ記憶部１０８に記憶する。点検結果データ記憶部１０８に記憶させるひび割れ重畳画像は、所定の圧縮方式によってデータ量を圧縮したものであってもよい。
　ひび割れ率算出部１０７は、舗装ひび割れ検出部１０６から取得されたひび割れ形状データに基づき、ひび割れ率を算出する。ひび割れ率算出部１０７は、算出したひび割れ率を点検結果データ記憶部１０８に記憶する。
　ひび割れ率とは、真上から見た路面上に１辺が０．５ｍのマス目（メッシュ）を想定し、マス目の中に存在するひびの本数に基づき、舗装ひび割れの面積を算出するものである。例えば、マス目の中にひびが２本以上ある場合は、０．２５ｍ２（１００％）であると算出する。同様に、マス目の中にひびが１本の場合は、０．１５ｍ２（６０％）、マス目の中にひびが０本の場合は、０ｍ２（０％）と算出する。すなわち、ひび割れ率は次式で表される。
　ひび割れ率（％）＝１００×（ひび割れの面積）／（調査区間の面積）
　なお、本実施形態では、マス目は、ひび割れ率算出部１０７が位置データ取得部１０１３から取得された位置データに基づき設定するものとする。また、調査区間の面積は、例えば１つのマス目（０．２５ｍ２）であってもよく、所定の道路の距離（例えば、１３ｍ、１００ｍ、路線全区間の距離等）における路面の面積であってもよい。本実施形態では、マス目毎、および路線の区間（１２．５ｍ、１００ｍ）毎の平均値としてひび割れ率を算出した場合を例示して後述する。
　ひび割れ率算出部１０７は、算出したひび割れ率を点検結果データ記憶部１０８に記憶する。また、ひび割れ率算出部１０７は、ひび割れ率の算出に用いたマス目毎のひびの本数を点検結果データ記憶部１０８にマス目の位置データとともに記憶する。
　点検結果出力部１０９は、点検結果データ記憶部１０８に記憶されたひび割れ重畳画像を舗装ひび割れ解析装置１の外部の装置に出力する。外部の装置とは、例えば図示しない他のコンピュータシステム、記録メディアにデータを記憶する記憶装置等である。点検結果出力部１０９は、ひび割れ重畳画像を、例えば、フレーム画像又はオルソ画像として舗装ひび割れ解析装置の外部の装置に出力する。
　フレーム画像とは、路面を斜めから見た撮影画像の１フレーム毎の画像である。本実施形態において路面の撮影画像は車載カメラによって車両の後方を撮影することにより取得される。オルソ画像は、路面を真上から見たときの画像であって、フレーム画像を元画像として変換される。フレーム画像は路面を真上から見たときのオルソ画像にされる元画像として使用される。また、フレーム画像は車載カメラの撮影画角に基づき所定の範囲を含むため、フレーム画像に含まれる背景や道路上の構造物等によって撮影場所の特定に用いることができる。フレーム画像が撮影場所を特定するのに適していることを利用して、フレーム画像を、ひび割れ率を算出した路面が正しい点検対象であることを検証するための検証データとして利用することが可能となる。
　ひび割れ重畳画像のフレーム画像とは、フレーム画像にひび割れ形状データを重畳したものである。フレーム画像にひび割れ形状データを重畳することにより、撮影場所と舗装ひび割れの状況とを対応して視認しやすくなる。なお、検証データには、フレーム画像の代わりに、又はフレーム画像と併せてひび割れ重畳画像を使用してもよい。
　また、ひび割れ重畳画像のオルソ画像とは、路面を真上から見た撮影画像のオルソ画像１フレーム毎にひび割れ形状データを重畳したものである。ひび割れ重畳画像は、ビデオデータを１フレーム毎又は数フレーム毎にキャプチャして生成された静止画像のオルソ画像にひび割れデータを重畳することにより生成することができる。点検結果出力部１０９は、静止画像のひび割れ重畳画像を連続して出力することにより、ひび割れ重畳画像を動画のように再生させることが可能となる。
　ひび割れ形状データとは、ひび割れの形状を示すベクタデータ又はラスタデータである。ひび割れ形状データは、視認しやすい様に所定の色で色付けされて所定の太さの線分で表現されてもよい。なお、ひび割れ形状データは後述する編集機能を用いることによってひび割れ形状データを追加、削除又は変更等する修正（編集）ができるようにしてもよい。
　また、点検結果出力部１０９は、点検結果データ記憶部１０８に記憶されたひび割れデータを、点検結果出力部１０９と同様に舗装ひび割れ解析装置１の外部の装置に出力する。点検結果出力部１０９は、ひび割れデータとひび割れ重畳画像に対応付けて出力する。ひび割れ重畳画像とひび割れデータとを対応させて出力することにより、例えば他のコンピュータにステムにおいて、ひび割れデータとひび割れ重畳画像とを対応付けて表示することが可能となる。なお、ひび割れ重畳画像とひび割れデータとを対応させる表示とは、例えば、ひび割れ重畳画像にひび割れデータを重畳した表示、ひび割れ重畳画像とひび割れデータを並列させた表示である。
　また、点検結果出力部１０９は、ひび割れ率算出部１０７において算出されて点検結果データ記憶部１０８に記憶されたひび割れ率を出力する。点検結果出力部１０９は、例えば、マス目毎のひび割れ率、及び路線の区間毎に算出されたひび割れ率（平均値）を出力する。なお、点検結果出力部１０９は、路線の区間毎のひび割れ率の平均値の代わりに、平均前のひび割れ率のデータ、所定の区間内におけるひび割れ率の最大値等を出力するようにしてもよい。また、点検結果出力部１０９は、ひび割れ重畳画像と併せて対応する区間のひび割れ率を出力するようにしてもよい。
　また、点検結果出力部１０９は、検証データを出力する。検証データとは、ひび割れ率を算出した路面が正しい点検対象であることを検証するためのデータである。例えば、路線の起点と終点が指定され、起点から終点までの路面が点検対象である場合、検証データは、起点から終点までの間の全ての路面について舗装ひび割れを点検したことを後日検証するためのデータである。検証データとして、例えば撮影された全ての画像（フレーム画像又はオルソ画像）を用いることができる。
　点検結果出力部１０９が出力する、ひび割れ重畳画像、ひび割れ率、又は検証データ等の出力情報の出力のタイミングは任意である、点検結果出力部１０９は、例えば、所定の区間のひび割れ重畳画像等のデータが点検結果データ記憶部１０８に記憶されたときに出力情報を出力するようにしてもよい。また、点検結果出力部１０９は、利用者の明示的な操作に基づき出力情報を出力するようにしてもよい。
　帳票作成・出力部１１０は、点検結果データ記憶部１０８に記憶されたひび割れデータに基づき、所定の帳票を作成して舗装ひび割れ解析装置１の外部又は表示制御部１１１に出力する。所定の帳票の詳細は、図７及び図８を用いて後述する。帳票作成・出力部１１０は、ひび割れデータとともにひび割れ重畳画像を含めて所定の帳票を作成するようにしてもよい。帳票にひび割れ重畳画像を含めることにより、路面の性状をより詳細に表現することが可能となる。帳票作成・出力部１１０は、作成した帳票を、画像データとして出力するが、所定のファイル形式の文章ファイルとして出力してもよい。また、帳票作成・出力部１１０は、表示制御部１１１に対して作成した帳票を出力する。
　また、帳票作成・出力部１１０は、出力する帳票に上述した検証データを含めることができる。検証データを帳票として出力することにより、出力する帳票の点検結果について検証が可能となる。なお、検証データは、舗装ひび割れ解析装置１を用いて舗装ひび割れ検出のサービスを提供するときの課金データとして利用するようにしてもよい。例えば、フレーム間距離の累積値又はフレーム画像の枚数に対して所定の単価を掛けた料金を自動的に計算するようにして検証データを課金データとして利用する。検証データに基づく課金を実施することにより、サービスに対する課金の内容が理解しやすくなる。
　表示制御部１１１は、ひび割れ重畳画像、ひび割れ率等の点検結果に基づき表示用の画面データを生成して表示部１１２に出力する。表示制御部１１１は、表示用画像として、例えば、点検結果データ記憶部１０８に記憶されたひび割れ重畳画像を含む画面データを生成する。
　表示制御部１１１は、撮影日時の異なる複数のひび割れ重畳画像から撮影日時の異なる複数のひび割れ重畳画像同士を比較可能な画面データを生成する。比較の対象となる複数のひび割れ重畳画像は、位置データが略同一であって、同一の撮影位置（多少の誤差を含んでいてもよい）から撮影された撮影画像に基づき生成されたものである。画面データは、ＧＩＳ（Geographic Information System：地理情報システム）を利用したデータ（ＧＩＳ画面データ）を含むものであってもよい。
　表示部１１２は、表示制御部１１１から入力された画面データを画面表示する。表示部１１２は、例えば、液晶表示装置である。表示する画面データは、例えば、図９を用いて後述するような地図情報を含んでいてもよい。
　次に、図１で説明した区間属性情報入力部１０１２から取得される路線の区間属性情報の詳細を説明する。
　図３は、路線の区間属性情報を入力するときのＰＣ等の情報入力装置の画面を例示している。
　図３において、路線の区間属性情報は、「路線名」、「測定日」、「天候」、「区間番号」、「距離標」、「起点」の「経度」及び「緯度」、「終点」の「経度」及び「緯度」、「属性」、並びに「処理要否」の情報を持っている。
　「路線名」は、道路に付けられた名称である。「測定日」は、路面映像を撮影した日である。「天候」は路面映像を撮影したときの天候である。「区間番号」は、路線を所定の区間で区切った区間の番号である。「距離標」は、路線の起点（０ｍ）からの、各区間の起点と終点の距離を示している。「起点」の「経度」及び「緯度」、並びに「終点」の「経度」及び「緯度」は、起点と終点の経緯度情報である。「属性」は、その区間の属性（区間属性）を示している。属性は、「道路」、「橋梁」、「トンネル」等である。属性が異なる場合、必要な点検項目や点検結果の報告方法が異なる場合がある。本実施形態における区間は、路線を所定の距離毎に区切ったものである。例えば、区間番号が１及び２の区間は、路線を１００ｍ毎に区切った区間である。また、属性が「橋梁」や「トンネル」の区間は「道路」とは異なる区間としている。例えば、区間番号が４の区間は、属性が「橋梁」であり、起点が２２０ｍ、終点が３２０ｍであり、起点０ｍから１００ｍ毎に区切られた属性が「道路」の区間とは区切り方を異にしている。同様に、区間番号が７の区間は、属性が「トンネル」であり、起点が４３０ｍ、終点が５８０ｍである。
　「処理要否」は、ひび割れの解析処理の要否を区間毎に設定するものである。本実施形態においてひび割れの解析処理を行なうのは、属性が「道路」である区間のみとする。すなわち、図３に示した路線の区間属性情報は、区間番号が１、２、３、５、６、８等の属性が「道路」である区間毎に、ひび割れ率を算出すべきことを示している。区間毎のひび割れ率は、距離標で示された起点と終点の間の距離における平均値で求めることができる。
　次に、図１で説明した、路線区間とフレーム間距離で撮影されるフレーム画像の関係を説明する。図２０は、実施形態の路線区間とフレーム間距離で撮影されるフレーム画像の関係を説明する図である。
　図２０において、路面の解析対象は、路線の起点と路線の終点の間であって路線距離Ａの距離を有する区間であるものとする。すなわち、検証データは、路線の起点と路線の終点が含まれる路線距離Ａの路面において正しく解析されたことが検証できるものである必要がある。路線距離Ａは、区間１から区間Ｎまでの連続した区間で分割されている。区間１は、区間１起点から区間１終点まで区間である。区間１終点は、区間２起点となる。
　車載カメラで後方を撮影しながら走行する車両は、路線起点の手前から路線終点の先までを走行する。車両に搭載された車載カメラはフレーム間距離Ｂ毎にフレーム画像を撮影する。図２０図示菱形の表示は、撮影されたフレーム画像を示している。実線のフレーム画像は、ひび割れ率を算出するオルソ画像に変換されるフレーム画像を示している。また、破線のフレーム画像は、ひび割れ率を算出しないフレーム画像を示している。ひび割れ率を算出するオルソ画像に変換されるフレーム画像は、フレーム１～フレームｍのｍ枚であるものとする。
　解析対象の起点と終点を含む路線距離Ａを解析対象とする場合、ひび割れ率を算出するオルソ画像は、少なくとも路線起点を含んでおり、かつ少なくとも路線終点を含んでいる必要がある。本実施形態では、路線起点を含むフレーム画像の取得を路線起点の手前から開始して、路線終点を含むフレーム画像の取得を路線終点の先まで続けることにより、路線距離Ａの全部分における解析を行うことが可能になる。例えば、区間１のオルソ画像は、路線起点より手前のフレーム１を含む。また、区間Ｎのオルソ画像は、路線終点より先のフレームｍを含む。区間１と区間Ｎの中間にある区間である、例えば、区間２においては、区間２のオルソ画像は区間２内のフレーム画像を含んでいる。従って、区間１と区間Ｎにおいてオルソ画像に変換されるフレーム画像は、その中間にある区間におけるオルソ画像に変換されるフレーム画像より１枚多くなる。このようにフレーム画像を取得することにより、解析対象の路線の全部分における解析が可能になる。
　ここで、オルソ画像による解析距離をＣとすると、解析距離Ｃは、フレーム間距離Ｂの累積値である。フレーム間距離Ｂは一定であっても、一定でなくてもよい。ここで、解析距離Ｃが路線距離Ａより大きい場合、少なくとも路線距離Ａより長い区間において路面のひび割れ解析がされたことを示すことができる。すなわち、フレーム間距離Ｂを累積したフレーム間距離の累積値Ｃは検証データとして利用することができる。なお、フレーム間距離が一定である場合、フレーム画像の枚数も検証データとして利用することができる。
　なお、本実施形態では、道路を１００ｍ毎に区切って、橋梁やトンネルに隣接する区間においては１００ｍに満たない区間が生じる場合を説明した。しかし、区間の設定方法は任意であり、例えば、図３における区間番号３の区間の距離（起点～終点までの距離）２０ｍを区間番号２に区間に組み入れて、区間番号２の距離を１２０ｍとするように設定してもよい。また、道路の区切りを１００ｍとする代わりに５０ｍ毎として設定してもよい。また、橋梁やトンネルをひび割れの解析処理の対象として設定してもよい。
　検証データとして、上述のように撮影された全ての画像（フレーム画像又はオルソ画像）を用いることができるが、撮影された全ての画像はデータ量が大きくなりデータの取扱いが不便となる。そこで、本実施形態においては、検証データとして、以下の２つのデータを用いることにより、簡易的な検証を可能にする場合を他の実施例として示す。
　＜検証データとしてフレーム間距離の累積値を用いる＞
　フレーム間距離とは、１のフレーム画像が撮影されてから次のフレーム画像が撮影されるまでの距離方向の長さである。フレーム画像には、背景等が撮影されるため、フレーム間距離毎に撮影されたフレーム画像は、連続した区間において撮影されたものであることを容易に確認することができる。フレーム画像は、オルソ画像に変換されてひび割れ率の算出等に用いられる。従って、所定のフレーム間距離を定めて、フレーム間距離ごとにフレーム画像を撮影して記録することにより、フレーム画像に含まれる路面のひび割れ率を算出したことを推認することが可能となる。フレーム間距離を累積した累積値を記録して起点から終点までの距離との比較をすることにより、起点から終点までの距離においてひび割れ率を算出した路面が正しい点検対象であることを簡易的に検証することが可能となる。
　＜検証データとして、フレーム間距離で撮影されたフレーム画像の枚数を用いる＞
　所定のフレーム間距離を定めて、フレーム間距離ごとにフレーム画像を撮影してひび割れ率を算出し、フレーム間距離を累積した累積値を記録する代わりに、撮影されたフレーム画像の枚数を記録することによって、起点から終点までの距離において撮影されるべきフレーム画像の枚数と実際に撮影されたフレーム画像の枚数とを比較することが可能となる。フレーム間距離で撮影されたフレーム画像の枚数を検証データとして用いることにより、ひび割れ率を算出した路面が正しい点検対象であることを簡易的に検証することが可能となる。
　次に、第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の動作を説明する。
　図４は、第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の動作の一例を示すフローチャートである。
　図４において、入力情報取得部１０３は、入力部１０１から入力される入力情報があるか否かを判断する（ステップＳ１１）。入力情報は、例えば、撮影画像取得部１０１１から取得される撮影画像のデータ、区間属性情報入力部１０１２から取得される路線の区間属性情報、及び位置データ取得部１０１３から取得される位置データである。
　入力情報がないと判断された場合（ステップＳ１１；ＮＯ）、図４のフローチャートに示す処理を終了する（エンド）。なお、終了された処理は、再び開始（スタート）されて、ステップＳ１１の処理が実行される。
　一方、入力情報があると判断された場合（ステップＳ１１；ＹＥＳ）、入力情報取得部１０３は、入力情報を入力情報記憶部１０５に登録（記憶）する（ステップＳ１２）。
　ステップＳ１２の処理が実行された後、解析作業者登録部１０４は、登録部１０２から入力される登録情報があるか否かを判断する（ステップＳ１３）。登録情報は、例えば、カメラ向き入力部１０２１から取得される向きの情報、カメラ高さ入力部１０２２から取得される高さの情報、及びカメラ機種情報等入力部１０２３から取得されるカメラ機種情報である。
　登録情報がないと判断された場合（ステップＳ１３；ＮＯ）、図４のフローチャートに示す処理を終了する（エンド）。なお、終了された処理は、再び開始（スタート）されて、ステップＳ１３の処理が実行される。
　一方、登録情報があると判断された場合（ステップＳ１３；ＹＥＳ）、解析作業者登録部１０４は、登録情報を入力情報記憶部１０５に登録（記憶）する（ステップＳ１４）。
　ステップＳ１４の処理が実行された後、舗装ひび割れ検出部１０６は、撮影画像取得部１０１１から入力されて入力情報記憶部１０５に記憶された撮影画像のデータに基づき、舗装ひび割れを検出する（ステップＳ１５）。舗装ひび割れ検出部１０６は、撮影画像の輝度情報を微分処理することにより、輝度の変化の大きい部分を舗装のひび割れと判断することができる。例えば、樹木の影は輝度の変化が少ないため、舗装のひび割れと判断しない。また、舗装ひび割れ検出部１０６は、微分処理された輝度情報の形状が所定の長さのひび形状であるか否かで舗装のひび割れを判断することができる。例えば、路面の汚れ、落ち葉等の落下物、電線等の構造物の影は、その形状から舗装のひび割れではないと判断することができる。
　また、舗装ひび割れ検出部１０６は、路面の状態に応じて舗装ひび割れを検出するための処理方法やパラメータ等の設定を変更するようにしてもよい。例えば、上述の通り、撮影画像における影の有無はひび割れの検出に影響を与えるため、舗装ひび割れ検出部１０６は、路面を撮影したときの天候、照度等の情報を取得して、取得した情報に応じた処理を行うようにしてもよい。天候としては、例えば、晴れ、曇り、雨等を設定できる。天候が晴れである場合、樹木等によって影ができる可能性が高くなる。また、天候が曇りの場合、路面の凹凸のコントラストが低くなる場合がある。また、天候が雨の場合、路面が光線を反射しやすくなるため、光線の反射によって路面の形状が検出しにくくなる場合がある。また、路面上の積雪、落ち葉等の落下物、堆積土砂の有無によって舗装ひび割れの検出が困難になる場合がある。舗装ひび割れ検出部１０６は、路面上の積雪等の有無に応じて舗装ひび割れを検出するための処理方法やパラメータ等の設定を変更するようにしてもよい。
　舗装ひび割れ検出部１０６の路面の状態に応じた処理方法やパラメータ等の設定の変更は、撮影画像から自動的に行うようにしてもよい。また、舗装ひび割れ検出部１０６の路面の状態に応じた設定の変更は、利用者による設定によって行うようにしてもよい。舗装ひび割れ検出部１０６の設定は、例えば登録部１０２から取得されて入力情報記憶部１０５に記憶しておき、舗装ひび割れ検出部１０６が使用するようにしてもよい。
　舗装ひび割れ検出部１０６は、ひび割れ率算出部１０７にひび割れ形状データを出力する前に、撮影画像を正射影変換する。車載カメラは、上述のとおり、路面に対して所定の俯角で配置されるため、撮影画像は路面を斜めから見た画像となる。舗装ひび割れ検出部１０６は、撮影画像を正射影変換することにより、撮影画像は路面を真上から見たオルソ画像（Ortho Image）に変換する。ひび割れ率算出部１０７に出力されるひび割れ形状データは、路面を真上から見たときのひびの形状を示すものである。舗装ひび割れ検出部１０６は、検出したひび割れが路面のどの位置あったかを示す位置データをひび割れ形状データとともにひび割れ率算出部１０７に出力する。ひび割れ率算出部１０７に出力する位置データは、位置データ取得部１０１３から取得されたカメラの位置データに基づき算出することができる。
　舗装ひび割れ検出部１０６は、撮影画像をオルソ画像に変換するときに、撮影画像の全部又は一部を変換対象とすることができる。舗装ひび割れ検出部１０６は、例えば、車載カメラから取得した撮影画像の１フレーム分のフレーム画像（静止画）を正射影変換することによってフレーム画像全体をオルソ画像に変換することができる。
　また、舗装ひび割れ検出部１０６は、フレーム画像の中で俯角の大きい部分を順次オルソ画像に変換してもよい。車載カメラは所定の画角において車両後方を撮影するため、撮影画像の上部は俯角の小さい水平方向に近い方向を撮影した画像となる。一方、撮影画像の下部は俯角の大きい路面を真上の方向に近い方向から撮影した画像となる。俯角の大きい部分は、車載カメラから路面までの距離が俯角の小さい部分に比べて短くなるため、フレーム画像においてより高い解像度の路面の画像を含むことになる。舗装ひび割れ検出部１０６は、連続して取得するフレーム画像の中の俯角の大きい下部（撮影画像手前側の路面）の１マス分、又は数マス分を順次オルソ画像に変換し、変換したオルソ画像を繋ぎわせることにより、連続したオルソ画像を生成することが可能となる。フレーム画像の中で俯角の大きい部分を順次オルソ画像に変換することにより、舗装ひび割れの鮮明な画像を含むオルソ画像を生成することが可能となる。
　なお、オルソ画像の変換方法は、舗装ひび割れ検出部１０６の処理能力、車載カメラの性能、気象等の撮影条件、車両の車速等によって調整できるようにしてもよい。例えば、これらの条件によって、フレーム画像からオルソ画像に変換するときのコントラスト調整、明度調整等の前処理の方法、フレーム画像の中のオルソ画像に変換する範囲、生成するオルソ画像の解像度等を調整してもよい。
　舗装ひび割れ検出部１０６は、検出した舗装ひび割れを撮影画像に重畳したひび割れ重畳画像を作成（生成）する（ステップＳ１６）。舗装ひび割れ検出部１０６は、ひび割れ形状データにおいて、ひび割れの形状を色付けした線分で表現する。ひび割れの形状を表す線分の色や線分の太さは、ひび割れの形状により、又は設定により変更できるようにしてもよい。ひび割れ形状データは、ひび割れの形状を示すベクタデータ又はラスタデータであるため、ひび割れ重畳画像は、撮影画像とひび割れの形状を示すラスタデータの組み合わせ、又は撮影画像とひび割れの形状を示すベクタデータの組み合わせであってもよい。ひび割れの形状を示すベクタデータは、ひび割れ重畳画像を表示するときに画像化（ラスタライズ）されて撮影画像と重畳することができる。
　なお、ひび割れ重畳画像を生成する画像生成部は、舗装ひび割れ検出部１０６が持つ場合を説明したが、舗装ひび割れ検出部１０６以外の機能部で実現するようにしてもよい。
　また、本実施形態では、舗装（アスファルト）のひび割れを示すひび割れ重畳画像を生成する場合を説明したが、例えば、コンクリート等、他の材料のひび割れ重畳画像を生成するものであってもよい。
　ステップＳ１６の処理が実行された後、ひび割れ率算出部１０７は、舗装ひび割れ検出部１０６で検出された舗装ひび割れに基づき、０．５ｍメッシュに含まれる舗装ひび割れの本数をカウントし（ステップＳ１７）、ひび割れ率を算出する（ステップＳ１８）。ひび割れ率は、上述のとおり、マス目の中にひびが２本以上ある場合は１００％、マス目の中にひびが１本の場合は６０％、マス目の中にひびが０本の場合は０％と算出される。ひび割れ率算出部１０７は、ひび割れの本数とひび割れ率をひび割れデータとして点検結果データ記憶部１０８に記憶する。
　マス目毎のひびの本数は、ＣＳＶ（Comma-Separated Values又はCharacter-Separated Values）形式のデータ（ＣＳＶデータ）等の行と列を表現できるデータ形式で記憶される。例えば、ＣＳＶデータを用いる場合、ＣＳＶデータの１行又は１列がマス目毎の大きさ（０．５ｍメッシュ）に対応するため、マス目の位置データはＣＳＶデータの行数又は列数によって表現される。ひび割れ率又はひびの本数は、例えば表示部１１２に表示される色分けやアイコン等によって表現されてもよい。本実施形態では、ひび割れ率、ひびの本数、又はそれらを表現した色分け等を「ひび割れデータ」というものとする。ひび割れデータには、ひび割れ率又はひび割れ本数の数値、ひび割れ率又はひび割れ本数の数値に基づく色分け、マークの形状等を含むものとする。例えば、「ひび割れデータを表示する」という場合、ひび割れ率又はひび割れ本数の数値を表示する場合と、ひび割れ率又はひび割れ本数の数値に基づく色やマークを表示する場合を含む。ひび割れデータはマス目毎に設定されるが、例えば所定の範囲のマス目のひび割れデータに対して、平均値等を算出したものをひび割れデータとしてもよい。本実施形態では、行と列を表現できるデータ形式としてＣＳＶデータを用いる場合を説明したが、行と列を表現できるデータ形式はＣＳＶデータに限定されるものではなく、例えば表計算アプリケーションで用いられるデータ形式であってもよい。
　ステップＳ１８の処理が実行された後、帳票作成・出力部１１０は、帳票を作成する（ステップＳ１９）。作成される帳票は、複数の種類の中から利用者が選択するようにしてもよい。また、帳票に入力される情報を利用者が選択又は修正できるようにしてもよい。
　ステップＳ１９の処理が実行された後、表示制御部１１１は、表示部１１２に点検結果を示す画面を表示する（ステップＳ２０）。表示部１１２に表示する点検結果は、例えば、ひび割れ重畳画像、ひび割れ率、又はそれらのデータに基づきステップＳ１９において作成された帳票である。
　ステップＳ２０の処理が実行された後、図４のフローチャートに示す処理を終了する。
　次に、第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の解析処理を説明する。
　図５は、第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の解析処理の一例を示す図である。図５は、舗装ひび割れ解析装置がひび割れ重畳画像を生成し、ひび割れ率を算出している様子を示している。舗装ひび割れ解析装置は、車載カメラ２１から取得される撮影画像に基づき、撮影と同時進行でひび割れ重畳画像を生成しながらひび割れ率を算出していることを示している。図５は、表示部１１２に表示される表示画面の一例である。
　図５において、表示部１１２は、撮影画像１１２１、ひび割れ重畳画像１１２２、所定の範囲においてカウント中のひび割れ本数の分布（カウント中ひび割れ分布）１１２３、ひび割れ率１１２４、及び所定の範囲においてカウントが完了した最終的なひび割れ本数の分布（最終ひび割れ分布）１１２５の各データを表示する。
　撮影画像１１２１は、車載カメラ２１によって撮影された走行中の片側車線を撮影した撮影画像を表示したものである。すなわち、図５において表示するひび割れ重畳画像やひび割れ率は、走行中の片側車線についての分析結果を示す。撮影画像１１２１に表示される撮影画像は、車両２０の走行にともなって、画像が図５図示上方（車両の後方）に流れていく。撮影画像１１２１は、車載カメラ２１によって撮影された元画像に対して所定の範囲で切り出された（トリミングされた）画像であってもよい。
　ひび割れ重畳画像１１２２は、撮影画像１１２１に表示された撮影画像に対して、舗装ひび割れを重畳した画像を表示したものである。ひび割れ重畳画像１１２２に図示している路面上のひび割れは、視認しやすい様に所定の色で色付けされて所定の太さの線分で表現されたひび割れ形状データである。ひび割れ重畳画像１１２２は、車両の走行により上方に画像が流れる撮影画像に合せて新たに検出された舗装ひび割れを重畳していく。
　カウント中ひび割れ分布１１２３及び最終ひび割れ分布１１２５は、ひび割れ重畳画像１１２２をオルソ画像に変換したものに、０．５ｍメッシュのマス目を重畳し、マス目毎にひび割れの本数のカウント結果を表示したものである。
　カウント中ひび割れ分布１１２３は、図示左側から右側に向けてひび割れの本数のカウントが進行していることを示している。カウント中ひび割れ分布１１２３の道路の幅方向を示す図示左右方向（以下、「幅方向」という。）は、ひび割れ重畳画像１１２２の道路の距離方向を示す図示上下方向（以下、「距離方向」という。）に対応している。すなわち、車両２０が進行すると、ひび割れ重畳画像１１２２は下から上に向けて画像が流れていく。それに対して、カウント中ひび割れ分布１１２３のひび割れ分布の図は、左から右に向けてカウント結果が表示されたマス目が増えていく様子を示している。図５では左から７マスまでひび割れのカウント結果が表示されたことを示している（次に８マス目のカウント結果が表示される）。カウント中ひび割れ分布１１２３のマス目の表示が一番右の１３マス目まで達すると、路面長６．５ｍの範囲のひび割れのカウントが終了する。１３マス目まで達したカウント中ひび割れ分布１１２３の表示は、最終ひび割れ分布１１２５に移動して表示される。最終ひび割れ分布１１２５に表示が移動すると、カウント中ひび割れ分布１１２３の表示は消去されて、再び左端から次の範囲の路面のひび割れのカウント結果を示すマス目が表示されていく。
　カウント中ひび割れ分布１１２３及び最終ひび割れ分布１１２５に図示するハッチングは、ひび割れのカウント数を色分けして表示していることを示している。すなわち、マス目にハッチングがない部分は、その範囲にひび割れがカウントされなかった部分であり、マス目は緑色で表示される。すなわち、緑で表示されたマス目はひび割れ率０％である。マス目に薄いハッチングがされた部分は、ひび割れが１本カントされた部分であり、マス目は黄色で表示される。すなわち、黄色で表示されたマス目はひび割れ率６０％である。さらに、マス目に濃いハッチングがされた部分は、ひび割れが２本以上カントされた部分であり、マス目は赤色で表示される。すなわち、赤色で表示されたマス目はひび割れ率１００％である。
　なお、カウント中ひび割れ分布１１２３及び最終ひび割れ分布１１２５の距離方向は、マス目が７個分であり、すなわち走行中の車線幅は約３．５ｍであることを示している。道路の幅方向に合せて表示されるマス目の数が増減されようにしてもよい。
　また、色分けされて表示されたマス目毎のひび割れのカウント結果は、例えばＣＳＶデータとして点検結果データ記憶部１０８に記憶される。車線幅３．５ｍ×路面長６．５ｍの道路のカウント結果は７列１３行のＣＳＶデータとして記憶される。
　ひび割れ率１１２４は、算出されたひび割れ率を数値とグラフで表示する。ひび割れ率１１２４に表示するひび割れ率は、例えば、カウント中ひび割れ分布１１２３に表示されたマス目毎の値である。また、ひび割れ率１１２４に表示するひび割れ率は、所定の範囲のマス目の平均値であってもよい。所定の範囲とは、例えば、道路の幅方向のマス目の範囲（０．５ｍ×３．５ｍ）、または車両の進行方向１０ｍのマス目の範囲（１０ｍ×３．５ｍ）であってもよい。ひび割れ率１１２４を表示することにより、利用者は、ひび割れ率の時間的な変化を容易に視認することができる。なお、ひび割れ率１１２４で表示するひび割れ率の変化は、例えば、音程の高低としてスピーカー等を介して音で出力するようにしてもよい。
　なお、図５で説明したひび割れ重畳画像、ひび割れ分布又は表示部１１２の表示画面は、適宜、点検結果データ記憶部１０８に記憶される。
　次に、ひび割れ重畳画像とひび割れ率の算出結果を説明する。
　図６は、第１の実施形態の、（Ａ）ひび割れ重畳画像と、（Ｂ）ひび割れ率の算出結果の一例を示す図である。
　図６（Ａ）は、図５で説明したひび割れ重畳画像の一例である。図６（Ａ）は、走行中の片側車線のひび割れを検出するための撮影画像であるが、反対車線のひび割れも同時に検出している。車載カメラ２１は、所定の俯角で路面を撮影するため、撮影画像には、検査対象の路面に加えて、撮影画像からの解析対象ではない車線や背景が写る場合がある。従って、撮影画像をそのまま正射影変換した場合、オルソ画像に余計な範囲の画像を含むことになる。そこで、舗装ひび割れ検出部１０６は、撮影画像に含まれる目標物の画像に基づきオルソ画像に変換する範囲を決定するようにしてもよい。図６では、撮影画像に含まれる白線に基づき、オルソ画像に変換する範囲を決定する場合を例示している。
　図６（Ａ）に示す撮影画像には、中央線ａと車線外側線ｂが写っている。舗装ひび割れ検出部１０６は、中央線ａと車線外側線ｂを認識することにより、車線の幅を検出してひび割れ率を算出する路面の範囲を決定することができる。
　なお、車線の幅の検出は、撮影画像を微分処理することにより、中央線ａ及び車線外側線ｂの白線を検出し、検出された白線とカメラの位置データから白線間の距離を算出することができる。また、舗装ひび割れ検出部１０６は、図３で示した路線の区間属性情報に基づき車線の幅を認識するようにしてもよい。検査対象の路線によっては中央線や車線外側線の白線が存在しない場合がある。路線の区間属性情報を用いることによって、車線の幅を検出するための情報が少ない場合であっても車線の幅を設定することが可能となる。また、路線の一部で白線が不鮮明である区間、又は白線が存在しない区間であって車線の幅を検出できない場合において、区間属性情報で設定された車線の幅を用いるようにしてもよい。
　図６（Ｂ）は、車線の幅に基づき生成されたオルソ画像を示す。図６（Ｂ）には、図６（Ａ）と同じ中央線ａと車線外側線ｂが含まれている。図６（Ｂ）は、車線の幅に応じたオルソ画像にひび割れ率を示すマス目が重畳されることを示している。なお、図６（Ｂ）には、図５のひび割れ分布で示したひび割れの画像が表示されていない。オルソ画像にひび割れの画像を重畳するか否かは、設定を変更できるようにしてもよい。
　次に、帳票作成・出力部１１０が作成する帳票を説明する。
　図７は、第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置が出力する帳票の一例を示す図である。
　図７に示す帳票は、帳票のフォーマットが予め定められており、従来人的作業で作成されていたものである。舗装ひび割れ解析装置は、ひび割れ率等の検査結果に基づき帳票を作成・出力することにより、帳票作成の作業を省力化することができる。
　図７において、「平均ひび割れ（％）」の記載項目には、検査対象の路線全区間におけるひび割れ率の平均値を算出した結果が入力される。
　「区間」の「起点」と「終点」の記載項目には、図３で説明した、路線の区間属性情報の「距離標」のデータが入力される。なお、図７は、図示する区間に属性が橋梁やトンネルの区間が存在しない場合を例示している。
　「位置情報」の記載項目には、路線の区間属性情報の「距離標」のデータに基づき、位置データ取得部１０１３が取得した位置データが入力される。なお、ＧＰＳの測定データには誤差が含まれる場合があるため、帳票に入力する位置データは補正されたものであってもよい。位置データの補正は、上述のように方位や加速度によって行なうことができる。また、車両は常に道路上を走行するため、地図上に示される位置データの位置が道路上に存在するように補正するようにしてもよい。
　「区間距離」と「点検年月」の記載項目は、路線の区間属性情報のデータをそのまま入力することができる。
　なお、図７に示した帳票作成・出力部１１０が作成した帳票は、所定の文書フォーマットで出力することができる。また、作成された帳票は、表示制御部１１１を介して表示部１１２から画面表示してもよい。
　また、図８は、第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置が出力する帳票の他の一例を示す図である。
　図８において、「ひび割れ　％」の記載項目は、所定の区間におけるひび割れ率の平均値が入力される。図８は、起点０ｍからの距離が１００ｍ～２００ｍの区間における平均のひび割れ率が算出されて取得される。さらに１００ｍ～２００ｍの区間における代表的なひび割れ重畳画像とマス目毎のひび割れ率の分布が入力される。
　なお、図８に示した帳票作成・出力部１１０が作成した帳票も、所定の文書フォーマットで出力することができる。また、作成された帳票は、表示制御部１１１を介して表示部１１２から画面表示してもよい。
　次に、舗装ひび割れ解析装置が作成する地理情報を用いた表示データを説明する。
　図９は、第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置が作成する地理情報を用いた表示データの一例を示す図である。図９において、用いられる地理情報は、地図情報である。
　ひび割れ率算出部１０７は、位置データ取得部１０１３が取得した位置データに対応付けて図５又は図６等で説明した所定区間のひび割れ率を算出し、点検結果データ記憶部１０８に記憶する。表示制御部１１１は、点検結果データ記憶部１０８に記憶されたひび割れ率と位置データに基づき、ひび割れ率の測定位置を所定の形状（色を含む）の線分にして、地図情報に重畳して表示する。地図情報に重ね合された線分は、区間のひび割れ率に応じて色分け表示される。例えば、図９に示す起点Ａから終点Ｂまでの路線において、線分はひび割れ率に応じた４色で表示されているものとする。太線で表されるひび割れ率が５０％以上の線分は第１の色で表示されるものとする。破線で表されるひび割れ率が３０％～４９％の線分は第２の色で表示されるものとする。点線で表されるひび割れ率が２９０％以下の線分は第３の色で表示されるものとする。また、細線で表されるひび割れ率を算出しないその他の線分は第４の色で表示されるものとする。
　地図情報等の地図情報にひび割れ率を表す線分を重畳して表示することにより、路線全区間におけるひび割れ率の分布の把握が容易になる。
　なお、地理情報には、例えば航空写真の情報等を用いてもよい。地理情報は、例えば点検結果データ記憶部１０８に予め記憶しておくこともできる。地理情報は利用者が選択して表示できるようにしてもよい。また、ひび割れ率を示す線分の色や太さは任意に設定できるようにしてもよい。
　また、図９は、路線の全区間が表示できる縮尺で地図を表示する場合を例示したが、地図は拡大又は縮小ができるものとする。ひび割れ率の表示は、表示する地図の縮尺に応じて表示範囲を変更するようにしてもよい。ひび割れ率を示す表示色の色分けは、区間の平均値であっても、所定距離数毎であってもよい。例えば、地図の縮尺が１／２５，０００の場合、１ｋｍ毎にひび割れ率に応じた色分けをしてもよい。また、地図の縮尺が１／６、２５０の場合、１００ｍ毎にひび割れ率に応じた色分けをしてもよい。また、地図の縮尺を１／２，５００にした場合、１３ｍ毎にひび割れ率に応じた色分けをしてもよい。
　また、地図の縮尺を切り替えたときに、表示された区間の中でひび割れ率が大きい部分（部分には、「区間」又は「連続した数区間」を含む）の表示色を切り替えるようにしてもよい。
　また、図９に表示されたひび割れ率を表す線分の１点を指定すると、その地点における詳細な情報が表示されるようにしてもよい。例えば、地図上で１点を指定したときに指定した地点におけるひび割れ重畳画像を表示するようにしてもよい。舗装ひび割れ解析装置は、縮尺を変更したときに、小縮尺の地図においては路線全体を俯瞰することができる。また、舗装ひび割れ解析装置は、０．５ｍメッシュのマス目毎にひび割れ率を測定して位置データとともに記憶するので、大縮尺の地図においてはマス目単位までの詳細な情報を表示することができる。
　なお、複数のひび割れ重畳画像を比較するためには、図１０に示す様な背景も同時に表示されることが望ましい。背景が一致した画像を表示することにより、利用者は、同じ測定点におけるひび割れ重畳画像であることを確認することができる。
　＜第１の実施形態における応用例：過去の状況との比較＞
　本実施形態においては、表示制御部１１１が複数のひび割れ重畳画像を比較可能に並べて表示する画面データを生成する場合を例示するが、複数のひび割れ重畳画像の比較可能な表示方法はこれに限定されない。例えば、表示制御部１１１は、撮影日時の異なる複数のひび割れ重畳画像を同じ表示位置に切り替えて表示するようにしてもよい。例えば、表示制御部１１１は、３年前に撮影されたひび割れ重畳画像と、最近撮影されたひび割れ重畳画像とを２つ並べて表示する画面データを生成することができる。
　表示の切換えは利用者が所定の操作によって行なうようにしてもよい。表示制御部１１１は、ひび割れ重畳画像を切り替えることにより、表示部１１２の同じ画面位置におけるひび割れ形状データの比較を容易にすることができる。例えば、表示制御部１１１は、表示するひび割れ重畳画像の撮影日時を切り替えるようにしてもよい。表示する撮影日時は２つの時期に限定されず、例えば、表示制御部１１１は、５年前、３年前、最近の３つの撮影日時のひび割れ重畳画像を表示してもよい。過去の画像と最近の画像を比較して表示することにより、利用者は路面性状の経時的な変化（例えば、経年変化）を視認することが可能となる。
　また、表示制御部１１１は、複数のひび割れ重畳画像のひび割れ形状データの差分を表示するようにしてもよい。表示制御部１１１は、差分を表示することにより、ひび割れ形状データの変化の視認を容易にすることができる。
　また、表示制御部１１１は、過去の画像と最近の画像から過去の画像と最近の画像を比較可能な画像を生成し、生成した画像を表示する画面データを生成してもよい。
　次に、舗装ひび割れ解析装置が生成する複数のひび割れ重畳画像を含む画面データの表示を説明する。図１０は、第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置が生成する複数のひび割れ重畳画像を含む画面データの一例を示す図である。図１０に示す画面データは、表示制御部１１１が作成し、表示部１１２が表示することができる。
　図１０において、図示左側の図は、前回の点検を実施した２０１２年のひび割れ重畳画像である。一方、図１０図示右側の図は、今回の点検を実施した２０１５年のひび割れ重畳画像である。点検日時の異なる複数のひび割れ重畳画像を比較する画像を生成して表示することにより、利用者は路面の経時的な劣化状況を容易に把握することができる。
　なお、図１０は、２つのひび割れ重畳画像を比較する場合を例示したが、比較するひび割れ重畳画像の数は２つに限定されるものではない。例えば、５年分の５つのひび割れ重畳画像を比較可能に表示するようにしてもよい。
　また、比較する複数のひび割れ重畳画像は、並べて表示する以外に、表示部１１２の画面の同じ表示位置に順番に表示するようにしてもよい。表示部１１２の画面の同じ表示位置に順番に表示することにより、利用者は変化のあった部分を動画のように視認することができる。また、比較する複数のひび割れ重畳画像の差分を表示するようにしてもよい。例えば、基準となるひび割れ重畳画像に対する年度毎のひび割れの差分を順次表示することにより、利用者は、ひび割れの成長過程を視認することができる。
　次に、舗装ひび割れ解析装置が算出するひび割れ率の変化の表示を説明する。図１１は、第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置が算出するひび割れ率の変化の一例を示す図である。
　図１１において、表示部１１２の表示画面には、区間番号１の区間を８つの範囲に区切った１００ｍ毎のひび割れ率が表示される。例えば、図１１に図示する「０」の範囲は、起点である０ｍ～１００ｍの範囲を示す。
　図１１図示上段は、前回の点検結果における区間毎のひび割れ率を示し、下段は今回の点検結果における区間毎のひび割れ率を示す。例えば、「０」と「１００」の範囲においては、前回の点検結果に比べて今回の点検結果のひび割れ率が改善している。ひび割れ率の改善は、上記範囲において路面の補修が行われたことを示している。一方、「０」、「１００」、「６００」、及び「７００」の範囲においては、前回の点検結果に比べて今回の点検結果のひび割れ率が悪化している。すなわち、図１１に示すひび割れ率の変化の表示においては、路面の性状の劣化を経時的に把握できるとともに、路面の補修状況も把握することが可能となる。図１１は、前回の点検結果と今回の点検結果を表示する場合を示したが、例えば、複数の年度における点検結果を同時に表示するようにしてもよい。年度毎のひび割れ率の変化を同時に表示した場合、利用者は年度毎の路面の劣化と補修の進行状況を把握することが可能となる。
　なお、ひび割れ率の表示の範囲は、設定によって変えるようにしてもよい。例えば、複数の区間におけるひび割れ率を表示するようにしてもよい。
　＜第２の実施形態＞
　次に、第２の実施形態として、判定されたひび割れ率に対し、修正機能を有する実施形態を説明する。
　図１２は、第２の実施形態のひび割れ解析システムの機能構成の一例を示すブロック図である。
　図１２において、ひび割れ解析システム（ひび割れ解析装置）は、舗装ひび割れ解析装置１及び舗装ひび割れ解析装置２を持つ。舗装ひび割れ解析装置１は、図１で説明した舗装ひび割れ解析装置１に対してさらに出力部１１３を持つ。なお、舗装ひび割れ解析装置１の機能の中で舗装ひび割れ解析装置１と同一の機能については同一の符号を付している。
　出力部１１３は、点検結果データ記憶部１０８に記憶されたデータを、ネットワーク３を介して舗装ひび割れ解析装置２に出力する。出力部１１３は、例えば舗装ひび割れ解析装置２からのデータ取得要求に対して要求されたデータを出力するＷｅｂサーバであってもよい。出力部１１３から出力されるデータは、点検結果データ記憶部１０８に記憶されたデータであって、例えば、オルソ画像に変換された撮影画像、ひび割れ重畳画像、ひび割れ形状データ（ひび割れの形状を示すベクタデータ又はラスタデータ）、又はひび割れデータ（ひび割れ率、ひび割れ本数等）である。出力部１１３から出力されるデータの種類は、舗装ひび割れ解析装置２からの要求に応じて決定されるようにしてもよい。
　出力部１１３は、ネットワーク３と有線で接続されるものであっても無線で接続されるものであってもよい。また、出力部１１３は、舗装ひび割れ解析装置２からデータを受信する機能を持っていてもよい。
　なお、出力部１１３から出力されるデータは、点検結果出力部１０９から記録メディアに出力するようにしてもよい。例えば、ネットワーク３を介して出力部１１３からデータを取得出来ない舗装ひび割れ解析装置２に対しては、出力部１１３からデータを取得する代わりに記録メディアによって点検結果データ記憶部１０８に記憶されたデータを提供するようにすることができる。記録メディアとは、例えば、ハードディスクドライブ、メモリーカード、光ディスク等である。出力部１１３は、図示しない記録メディアの記録部を持つ。
　舗装ひび割れ解析装置２は、入力部２０１、登録部２０２、入力情報取得部２０３、編集作業者登録部２０４、入力情報記憶部２０５、舗装ひび割れ情報反映部２０６、ひび割れ率算出部２０７、編集結果データ記憶部２０８、点検結果出力部２０９、帳票作成・出力部２１０、表示制御部２１１、及び表示部２１２を持つ。なお、舗装ひび割れ解析装置２が持つ上記機能の中で、ひび割れ率算出部２０７、点検結果出力部２０９、帳票作成・出力部２１０、表示制御部２１１、及び表示部２１２については、舗装ひび割れ解析装置１の点検結果出力部１０９、帳票作成・出力部１１０、表示制御部１１１、及び表示部１１２とそれぞれの機能と同様であるため、説明の一部を省略する。
　入力部２０１は、ネットワークデータ入力部２０１１及びメディアデータ入力部２０１２を持つ。
　ネットワークデータ入力部２０１１は、ネットワーク３を介して舗装ひび割れ解析装置１の出力部１１３から、オルソ画像に変換された撮影画像の画像、ひび割れ重畳画像、ひび割れ形状データ（ラスタデータ、ベクタデータ等）又はひび割れデータ（ひび割れ率、ひび割れ本数等）等の入力情報を取得する。ネットワークデータ入力部２０１１は、ネットワーク３と有線で接続されるものであっても無線で接続されるものであってもよい。
　メディアデータ入力部２０１２は、記録メディアから舗装ひび割れ解析装置１のオルソ画像に変換された撮影画像、ひび割れ重畳画像の画像データ、ひび割れ形状データ、又はひび割れデータ等の入力情報を取得する。メディアデータ入力部２０１２は、図示しない記録メディアの読取部を持つ。
　なお、図１２では、入力部２０１は、ネットワークデータ入力部２０１１及びメディアデータ入力部２０１２を持つ場合を示したが、入力部２０１は、ネットワークデータ入力部２０１１又はメディアデータ入力部２０１２のいずれか一方を持ってもよい。例えば、ネットワーク接続環境が有る場所に舗装ひび割れ解析装置２を設置する場合、少なくともネットワークデータ入力部２０１１を持つことにより、入力部２０１はネットワーク３を介してオンラインで入力情報を取得することができる。また、ネットワーク接続環境がない場所に舗装ひび割れ解析装置２を設置する場合、少なくともメディアデータ入力部２０１２を持つことにより、入力部２０１は記録メディアを介して入力情報を取得することができる。
　登録部２０２は、編集作業者情報入力部２０２１を持つ。編集作業者情報入力部２０２１は、編集作業者の情報を取得する。編集作業者は舗装ひび割れ解析装置２の利用者であって、舗装ひび割れ解析装置２において編集作業を行なう者である。編集作業者の情報は、例えば編集作業者の氏名、ＩＤ等である。登録部２０２は、編集作業者情報入力部２０２１が取得した編集作業者の情報を編集作業者登録部２０４に登録する。
　入力情報取得部２０３は、入力部２０１から取得した入力情報を、入力情報記憶部２０５に記憶する。編集作業者登録部２０４は、登録部１０２が取得した編集作業者情報を入力情報記憶部２０５に記憶する。なお、入力部２０１と登録部２０２を一つの機能として実装するようにしてもよい。
　入力情報記憶部２０５は、入力情報取得部２０３が取得した入力情報と、編集作業者登録部２０４が取得した編集作業者情報を記憶する。入力情報記憶部２０５には、例えば、ハードディスクドライブ等の記憶装置を用いることができる。入力情報記憶部２０５は、入力情報取得部２０３が取得した、オルソ画像に変換された撮影画像、ひび割れ形状データ又はひび割れ重畳画像、若しくはひび割れデータを記憶する。
　編集部２１３は、入力情報記憶部２０５に記憶された入力情報（オルソ画像に変換された撮影画像、ひび割れ重畳画像、ひび割れ形状データ、又はひび割れデータ）を読み出して、図示しない表示装置の表示部に編集画面を表示する。編集画面は、表示部２１２に表示するようにしてもよい。編集部２１３は、編集画面に、少なくとも撮影画像の画像とひび割れデータを表示して、利用者に対してひび割れデータを編集可能にするひび割れデータ編集部として機能する。ひび割れデータは上述の通り、マス目毎の、ひび割れ率、ひび割れ本数又はそれらを表現した色分け等であり、編集部２１３は、例えばマス目毎にひび割れ本数を表現した色分けを表示して、利用者がマス目毎に色分けを変更することによりひび割れデータを編集できるようにする。編集部２１３は、ひび割れデータに対する編集結果である編集情報を取得して入力情報記憶部２０５に記憶する。編集部２１３は、入力情報記憶部２０５に記憶された編集情報に基づき編集画面を変更する。
　なお、本実施形態においてひび割れデータの編集とは、ひび割れデータを変更する場合に加えて、ひび割れデータを変更しないで確認だけする場合を含む。従って、後述する編集処理において、ひび割れデータが編集済みであるとは、編集作業者がひび割れデータを確認済みであることを示す。
　また、編集部２１３は、編集画面に、ひび割れ形状データを表示して、利用者に対してひび割れ形状データを編集可能にするひび割れ形状データ編集部として機能する。ひび割れ形状データは、上述の通り、ひび割れの形状を示すベクタデータ又はラスタデータである。編集部２１３は、編集画面に撮影画像とひび割れデータとを対比可能に表示して、ひび割れ形状データの追加、削除又は変更等の編集を可能にする。ひび割れ形状データを編集するための編集画面の詳細については後述する。
　舗装ひび割れ情報反映部２０６は、入力情報記憶部２０５に記憶された編集情報を、元のひび割れデータに反映させてひび割れデータを更新する。ひび割れデータの更新は、ＣＳＶデータの値を更新することによって行なうことができる。例えば、車線幅が３．５ｍでマス目の幅が０．５ｍであった場合、ＣＳＶデータの所定の行は７つの値を持つことになる。元のひび割れデータの所定の行が、（0,0,0,1,2,1,0）であった場合、舗装ひび割れ情報反映部２０６は、その行を（0,0,1,2,2,1,0）とすることによりひび割れデータを更新することができる。舗装ひび割れ情報反映部２０６は、更新したひび割れデータを、入力情報記憶部に記憶されたオルソ画像に変換された撮影画像又はひび割れ重畳画像の画像データとともに編集結果データ記憶部２０８に記憶する。ひび割れデータの更新は、ひび割れデータが変更されず同一の値を示す編集情報を反映するものであってもよい。なお、本実施形態では、舗装ひび割れ情報反映部２０６が編集情報を元のひび割れデータに反映させてひび割れデータを更新する場合を説明したが、例えば編集部２１３がひび割れデータを更新するようにしてもよい。
　ひび割れ率算出部２０７は、入力情報記憶部２０５に記憶された入力情報に基づき、ひび割れ率算出部１０７と同様にひび割れ率を算出する。ひび割れ率算出部２０７は、算出したひび割れ率を編集結果データ記憶部２０８に記憶する。
　なお、図１２においては、第２の実施形態のひび割れ解析システムは舗装ひび割れ解析装置１及び舗装ひび割れ解析装置２を持つ場合を例示した。しかし、ひび割れ解析システムは舗装ひび割れ解析装置１と舗装ひび割れ解析装置２の機能を一つの装置で実施するものであってもよい。すなわち、図１２においては、舗装ひび割れ解析装置１のオルソ画像に変換された撮影画像、ひび割れ重畳画像、ひび割れ形状データ、又はひび割れデータ等の入力情報は、ネットワーク３又は記録メディアを介して舗装ひび割れ解析装置１から舗装ひび割れ解析装置２に受け渡される場合を示したが、舗装ひび割れ解析装置１と舗装ひび割れ解析装置２を一つの装置で実施することにより入力情報は同じ装置内で受け渡される。舗装ひび割れ解析装置１と舗装ひび割れ解析装置２を一つの装置で実施することにより、ひび割れの検出処理と編集処理を同じ装置において実施することができる。舗装ひび割れ解析装置１と舗装ひび割れ解析装置２を一つの装置で実施する場合、それぞれの装置における機能を統一して同じ機能ブロックで実装してもよい。例えば、入力部１０１と入力部２０１を同じ機能ブロックで実装する。同様に登録部１０２と登録部２０２、入力情報取得部１０３と入力情報取得部２０３、入力情報記憶部１０５と入力情報記憶部２０５等を同じ機能ブロックで実装することができる。舗装ひび割れ解析装置１と舗装ひび割れ解析装置２の機能を同じ機能ブロックで実装することにより、舗装ひび割れ解析システムの構成を簡略化してコストを削減することができる。
　次に、図１２で説明した舗装ひび割れ解析装置２の動作を説明する。
　図１３は、第２の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の動作の一例を示すフローチャートである。
　図１３において、入力情報取得部２０３は、入力部２０１から入力される入力情報があるか否かを判断する（ステップＳ３１）。入力情報は、舗装ひび割れ解析装置１から取得されて、入力部２０１から入力情報取得部２０３に入力される。
　入力情報がないと判断された場合（ステップＳ３１；ＮＯ）、図１３のフローチャートに示す処理を終了する（エンド）。なお、終了された処理は、再び開始（スタート）されて、ステップＳ３１の処理が実行される。
　一方、入力情報があると判断された場合（ステップＳ３１；ＹＥＳ）、入力情報取得部２０３は、入力情報を入力情報記憶部２０５に登録（記憶）する（ステップＳ３２）。
　ステップＳ３２の処理が実行された後、編集作業者登録部２０４は、登録部２０２から入力される編集作業者の登録情報があるか否かを判断する（ステップＳ３３）。
　登録情報がないと判断された場合（ステップＳ３３；ＮＯ）、図１３のフローチャートに示す処理を終了する（エンド）。なお、終了された処理は、再び開始（スタート）されて、ステップＳ１３の処理が実行される。
　一方、登録情報があると判断された場合（ステップＳ３３；ＹＥＳ）、編集作業者登録部２０４は、登録情報を入力情報記憶部２０５に登録（記憶）する（ステップＳ３４）。
　ステップＳ３４の処理が実行された後、編集部２１３は、編集を実行するか否かを判断する（ステップＳ３５）。編集を実行するか否かの判断は、編集部２１３が表示部２１２等に表示する画面表示から利用者の操作が行われたか否かによってすることができる。以下の説明では、編集部は編集画面等の表示を表示部２１２にするものとする。
　編集部２１３は、編集を実行すると判断したときには（ステップＳ３５；ＹＥＳ）、編集画面を表示部２１２に表示する（ステップＳ３６）。編集画面は、利用者に対してひび割れデータを変更可能に表示するものである。
　ステップＳ３６の処理が実行された後、編集部２１３は、編集結果（編集情報）を入力情報記憶部２０５に記憶（登録）する（ステップＳ３７）。編集部２１３は、入力情報記憶部２０５に記憶した編集結果を編集画面に表示することにより、利用者に対してひび割れデータが変更されたことを報知することができる。編集部２１３は、編集結果と併せて、編集作業者登録部２０４に登録されている編集作業者の情報と編集結果を記憶した日時の情報を入力情報記憶部２０５に記憶する。
　ステップＳ３７の処理が実行された後、舗装ひび割れ情報反映部２０６は、編集結果に基づきひび割れデータを変更して編集結果データ記憶部２０８に記憶する。
　ステップＳ１６の処理が実行された後、ひび割れ率算出部２０７は、変更された舗装ひび割れの本数をカウントし（ステップＳ３９）、ひび割れ率を算出する（ステップＳ４０）。ひび割れ率の算出方法は、上述したひび割れ率算出部１０７における方法と同様である。
　ステップＳ４０の処理が実行された後、帳票作成・出力部２１０は、帳票作成・出力部１１０と同様に、帳票を作成する（ステップＳ４１）。帳票作成・出力部２１０は、編集部２１３で編集した編集結果を反映した帳票を作成する。帳票の作成（再作成を含んでいてもよい。）は、ひび割れ率が算出されたときに自動的に実行されてもよく、また、利用者の手動的な操作によって実行されてもよい。作成される帳票は、複数の種類の中から利用者が選択するようにしてもよい。また、帳票に入力される情報を利用者が選択又は修正できるようにしてもよい。なお、ステップＳ４１で作成される帳票は、図１５を用いて後述する。
　ステップＳ４１の処理が実行された後、表示制御部２１１は、表示部２１２に編集結果が反映された点検結果を示す画面を表示する（ステップＳ４２）。編集結果が反映された点検結果の表示（再表示）は、帳票の作成と同様に、ひび割れ率が算出されたときに自動的に実行されてもよく、また、利用者の手動的な操作によって実行されてもよい。
　ステップＳ４２の処理が実行された後、図１３のフローチャートに示す処理を終了する。
　次に、舗装ひび割れ解析装置２における編集処理を説明する。
　図１４及び図１５は、第２の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の編集処理の一例を示す図である。
　図１４において、表示部２１２は、編集処理において表示されるひび割れ編集ＴＯＰ画面を表示している。ひび割れ編集ＴＯＰ画面は、例えば図示しない表示画面から利用者が編集開始の指示を入力したときに表示される。ひび割れ編集ＴＯＰ画面において、表示部２１２は、路線の区間属性情報２１２１、及び区間編集情報２１２２を表示する。
　区間属性情報２１２１は、「路線名」、「測定日」及び「天候」の情報を持っている。区間編集情報２１２２は、「区間番号」、「区間」、「編集ステータス」、「編集日時」及び「編集者」の情報を持っている。「路線名」、「測定日」、「天候」及び「区間番号」は、図５と同様であるので説明を省略する。
　「区間」は、路線を１００ｍ毎に区切った道路の区間である、なお、図１３は、図示する全て区間の属性が「道路」である場合を示し、属性が「橋梁」及び「トンネル」である区間を含まないものとする。
　「区間」で表示される下線が引かれた文字列は、文字列がハイパーリンクであることを示している。「区間」毎の文字列を利用者がマウス等で選択した場合、選択した区間に対応したリンク先の編集画面が表示される。例えば、「０ｍ～１００ｍ」の文字列を選択した場合、「０ｍ～１００ｍ」の区間に対応した編集画面が表示される。なお、ハイパーリンクの文字列は、例えば「区間番号」等の文字列であってもよい。
　「編集ステータス」は、編集作業者によってその区間のひび割れデータが編集（更新）されたか否かの編集状況を示す情報である。「編集ステータス」の「済」の表示は、その区間のひび割れデータが編集済みであることを示している。また、「未」の表示は、その区間のひび割れデータが未編集であることを示している。
　なお、編集状況の表示は、その区間に「済」及び「未」のような文字による表示をする以外に、例えば、編集済みの区間の表示色を変更したり、編集済みの区間に所定のマークを付与したりするものであってもよい。
　「編集日時」は、その区間の編集処理が完了した日時である。「編集者」は、編集処理を行なった編集作業者名である。「編集日時」及び「編集者」の情報は、編集ステータスが済である場合に表示される付帯情報である。なお、本実施形態では、その区間において最後に編集処理を行なった編集日時及編集作業者を表示する場合を示したが、例えば編集処理を複数回数実施した場合、編集処理毎の編集日時及編集作業者を記録して表示するようにしてもよい。
　図１５は、図１４の区間のハイパーリンクを選択したときに表示部２１２に表示される編集処理の表示画面を示している。
　編集画面２０００は、初期状態２００１、編集中２００２、及び選択箇所２００３の編集表示部を持つ。
　初期状態２００１は、図６（Ｂ）と同様に、撮影画像のオルソ画像にひび割れ率を示す色分けされたマス目を重畳した表示である。編集作業者は、図示しないマウスやキーボードを用いて、初期状態２００１の画像を距離方向にスクロールさせることができる。
　初期状態２００１の図示上端の（０．０）の表示は、区間の起点を表している。編集作業者は、初期状態２００１の画像をスクロールすることにより、区間の起点から終点の１００ｍの中の任意の範囲の撮影画像を表示することができる。
　初期状態２００１の図示左上には道路の中央線（白線）が写っている。また、初期状態２００１の図示右下には、道路に設置された点検口と点検口の周囲を補修した補修材による施工跡が写っている。補修材の図示左上のマス目に示された枠は、このマス目が編集済であることを示している。
　初期状態２００１の表示画面上部には、枠非表示ａ、ひび非表示ｂ、編集済非表示ｃ、及び信頼度非表示ｄの選択ボタンを持つ。それぞれの選択ボタンは、例えばマウスのクリックで選択状態を変更することができる。
　枠非表示ａは、初期状態２００１の撮影画像にマス目を重畳して表示するか否かを選択するための選択ボタンである。図１５は、マス目が重畳表示されている場合を示す。マス目は、ひび割れ率を示す色の表示を含んでいる。図１５において、マス目にハッチングがない部分は、その範囲にひび割れがカウントされなかったひび割れ率０％の部分であり、表示画面には緑色が表示する。マス目に薄いハッチングがされた部分は、ひび割れが１本カウントされたひび割れ率６０％の部分であり、マス目には黄色が表示される。また、マス目に濃いハッチングがされた部分は、ひび割れが２本以上カントされたひび割れ率１００％の部分であり、マス目には赤色が示される。編集作業者は、枠非表示ａを選択する毎に、マス目の色の表示と非表示を切換えることができる。
　ひび非表示ｂは、初期状態２００１の撮影画像にひび割れ形状データを重畳して表示するか否かを選択するための選択ボタンである。ひび割れ形状データは、表示画面上で編集作業者が視認しやすい様に所定の色で色付けされて所定の太さの線分で表現される。図１５は、ひび割れ形状データが表示されていない場合を示している。編集作業者は、ひび非表示ｂを選択する毎に、ひび割れ形状データの表示と非表示を切換えることができる。
　編集済非表示ｃは、初期状態２００１の撮影画像に編集済であることを示す枠線を重畳して表示するか否かを選択するための選択ボタンである。編集済であることを示す枠線は、表示画面上で編集作業者が視認しやすい様に所定の色で色付けされてマス目を囲む所定の太さの枠線で表現される。図１５は、編集済であることを示す枠線が表示されている場合を示している。編集作業者は編集済非表示ｃを選択する毎に、編集済であることを示す枠線の表示と非表示を切換えることができる。
　信頼度非表示ｄは、初期状態２００１の撮影画像に信頼度の表示を重畳して表示するか否かを選択するための選択ボタンである。信頼度の表示とは、図１において説明した舗装ひび割れ検出部で検出されたひび割れの検出に対する信頼度を表示したものである。信頼度の判定方法は任意である。
　例えば、本実施形態では、マス目毎に検出したひび割れの本数を、０本、１本又は２本以上の３段階で分類分けしているが、ひび割れと認識するか否かは検出されたひび割れの長さ、太さ、コントラスト等の所定のパラメータが予め定められた閾値の範囲内であるか否かで決定することができる。ひび割れ本数の検出結果が同じ本数であった場合であっても、所定のパラメータが閾値近傍であるときはそのマス目の検出の信頼度は低くなると判断することができる。一方、所定のパラメータが閾値から離れているときにはそのマス目の検出の信頼度は高くなると判断することができる。
　また、撮影画像に樹木の影等が写りこみ樹木の影を除去する画像処理をした場合、撮影画像に含まれるひび割れの画像もその画像処理により影響を受けて検出の精度が低下する。影を除去する画像処理等をしたマス目については信頼度が低くなると判断することができる。
　信頼度は、例えばマス目の色を緑、黄色及び赤以外の色で表示したり、マス目に所定のマークを付けたりすることで初期状態２００１に表示することができる。編集作業者は信頼度が低いと表示されたマス目について編集作業を実施することにより作業の効率化を図ることができる。図１５は、信頼度を示す表示がされていない場合を示している。編集作業者は信頼度非表示ｄを選択する毎に、信頼度の表示の表示と非表示を切換えることができる。
　編集中２００２は、初期状態２００１と同様に、撮影画像のオルソ画像にひび割れ率を示す色分けされたマス目を重畳した重畳画像の表示である。編集中２００２は、初期状態２００１に対応して距離方向にスクロールさせることができる。例えば、初期状態２００１をスクロールしたときには、編集中２００２が自動的にスクロールされて、初期状態２００１における撮影画像の表示範囲と編集中２００２における撮影画像の表示範囲とが同じになるように表示される。編集中２００２をクロールしたときにも、初期状態２００１が自動的にスクロールされて、撮影画像の表示範囲が同じになる。初期状態２００１と編集中２００２の撮影画像の表示範囲を同じにすることにより、初期状態と編集中のマス目毎のひび割れデータの比較が容易になる。
　編集作業者は、編集中２００２の表示に中から変更したいマス目をマウス又はキーボードの矢印キーで選択する。選択されたマス目には枠線が表示される。編集作業者は、枠線が表示されたマス目をマウスでクリックする毎に、表示画面に表示されるマス目の色を緑→黄色→赤→緑と変化させることができる。図１５は、枠線で示されたマス目が初期状態の黄色から赤色に変更されたことを示している。マス目毎にひび割れ率を変更できるようにすることにより、ひび割れ率の編集を容易にすることが可能となる。
　編集中２００２の表示画面下部には、保存ｈ、初期状態に戻すｉ、及びキャンセルｊの選択ボタンを持つ。それぞれの選択ボタンは、例えばマウスのクリックで選択することができる。
　保存ｈは、編集中２００２で編集したひび割れ率の編集結果を保存するための選択ボタンである。保存ｈを選択すると編集中２００２で変更したマス目毎のひび割れ率が確定し、編集結果が入力情報記憶部２０５に保存される。保存ｈを選択すると図１５の編集処理の表示画面の表示が図１４のひび割れ編集ＴＯＰ画面に切換わり、区間編集情報２１２２のおいて編集作業をした区間の編集ステータスが「済」となり、編集日時と編集者が表示される。
　なお、編集中２００２でマス目のひび割れ率を変更しないで保存ｈを選択したときにおいても、区間編集情報２１２２の編集ステータスは「済」となり、その区間のひび割れ率を編集作業者が確認済みであることを示すことができる。
　初期状態に戻すｉは、編集中２００２で編集したひび割れ率の編集結果を初期状態に戻す選択ボタンである。ひび割れ率はマス目毎に編集していくため、編集中２００２においては、複数のマス目の編集結果が表示されている。初期状態に戻すｉを選択することにより、複数のマス目の編集結果を一度に初期状態に戻すことができる。但し、初期状態に戻すｉは、所定のマス目のみを初期状態に戻すものであってもよい。所定のマス目とは、例えば複数のマス目を編集した場合の初期状態に戻されていない最新のマス目である。初期状態に戻すｉを複数回選択することにより、複数回の編集結果を１マス目毎に初期状態に戻すことができる。また、所定のマス目は、選択された範囲に含まれる複数のマス目であってもよい。所定の範囲のマス目を小機状態に戻すことにより、編集作業のやり直しを容易にすることができる。
　キャンセルｊは、編集作業を終了して図１４に示すひび割れ編集ＴＯＰ画面に戻す選択ボタンである。キャンセルｊを選択したときには、編集中２００２における編集結果は保存されず破棄される。
　なお、保存ｈ、初期状態に戻すｉ又はキャンセルｊの選択ボタンを選択したときには、操作を確認するためのダイアログを表示して誤操作を防止するようにしてもよい。
　選択箇所２００３は、編集中２００２で選択したマス目の撮影画像を拡大した表示である。撮影画像を拡大表示することにより、編集作業者は初期状態２００１で表示されたひび割れ率の検出結果の妥当性を判断することができる。選択箇所２００３には、撮影画像にひび割れ形状データを表示してもよい。ひび割れ形状データを表示することにより、編集作業者は舗装ひび割れ検出部１０６がどの画像をひび割れと判断したかを確認することができる。
　選択箇所２００３は、編集中２００２で選択したマス目を中心とした９マス分の撮影画像を表示する。選択箇所２００３に表示される枠線Ｚは編集中２００２で選択したマス目を示している。
　選択箇所２００３の表示画面下部には、倍率ｅ、明暗ｆ、及び濃淡ｇのスライドバーを持つ。それぞれのスライドバーは、例えばマウスでドラッグすることにより設定を変更することができる。
　倍率ｅは、選択箇所２００３に表示する撮影画像の倍率を変更するスライドバーである。倍率ｅのスライドバーを、右に移動させると選択箇所に表示される撮影画像が拡大され、左に移動させると選択箇所に表示される撮影画像が縮小される。撮影画像が拡大又は縮小されると、選択箇所２００３に表示された枠線Ｚの大きさも拡大又は縮小される。枠線Ｚを表示することにより、編集作業者は、撮影画像を拡大又は縮小した場合であっても編集中２００２で選択したマス目の範囲を確認することができる。
　明暗ｆは、選択箇所２００３に表示する撮影画像の明度（明るさ）を調整するスライドバーである。濃淡ｇは、選択箇所２００３に表示する撮影画像の濃度（コントラスト）を調整するスライドバーである。撮影画像の表示の明度と濃度を調整することにより、編集作業者は、撮影画像に含まれるひび割れを見やすくすることができる。なお、本実施形態では撮影画像の表示の明度と濃度を調整可能な場合を示したが、撮影画像の表示の調整はこれらに限定されない。例えば、撮影画像のネガ・ポジを反転させる表示の調整ができるようにしてもよい。また、撮影画像に対してエッジを強調する微分処理を施した画像を表示するようにしてもよい。
　なお、図１５においては、初期状態２００１と編集中２００２と選択箇所２００３の画像を表示した編集画面２０００を説明したが、編集画面２０００の表示は図１５に限定されるものではない。
　例えば、同じ区間において過去に撮影された撮影画像とそれに基づくひび割れデータを編集画面２０００に併せて表示するようにしてもよい。舗装ひび割れは経年変化によって徐々に大きくなり、マス目毎のひび割れ本数が増加する。過去の撮影画像と今回（初期状態）の撮影画像を比較した場合、補修がされていない場合には過去のひび割れ率に対して今回のひび割れ率は低くなることは殆どない。編集画面２０００に過去のひび割れデータを今回のひび割れデータに対応させて表示することにより、今回のひび割れ検出において誤検出された箇所を発見しやすくなる。編集作業者は過去のひび割れデータより今回のひび割れデータが好転している箇所を集中的に確認することにより編集作業の効率を向上させることができる。
　また、編集画面２０００に、過去に編集したマス目を識別可能に表示するようにしてもよい。ひび割れの検出は、路面の凹凸、路面に写った樹木等の影により検出精度に影響を受ける。過去にひび割れの誤検出を修正した路面上の所定の位置においては、次の測定において再度ひび割れを誤検出する可能性が高い。編集画面２０００に、過去に編集したマス目を識別可能に表示することにより、誤検出されやすい箇所を集中的に確認することができるので編集作業の効率を向上させることができる。過去に編集したマス目には、例えば過去の編集後のひび割れ率を平均したひび割れデータを表示してもよい。
　次に、帳票作成・出力部２１０が作成する帳票を説明する。
　図１６は、第２の実施形態の舗装ひび割れ解析装置が出力する帳票の一例を示す図である。
　図１６に示す帳票作成・出力部２１０が作成する帳票は、図７を用いて説明した帳票作成・出力部１１０が作成する帳票とほぼ同じ記載項目を持つ。帳票作成・出力部２１０が作成する帳票は、それぞれの区間において記載されるひび割れ率が編集作業によって編集された結果であるか否かを識別する表示（編集済表示）を持つ点において帳票作成・出力部１１０が作成する帳票と異なる。編集済表示は、例えばひび割れ率の数字の右側に記載される（※）印である。編集済表示は、ひび割れ率のフォントを変更する、編集済表示の記載項目を新たに設けて記載する等、他の方法によって表示してもよい。帳票に編集済表示を記載することにより、その区間のひび割れ率が編集作業者によって確認されたものであることを示すことができる。なお、帳票を出力するときに編集済表示を記載するか否かを設定できるようにしてもよい。
　なお、図１２に示した舗装ひび割れ解析装置２は、図１６で示した帳票の他、図８を用いて説明した帳票、図９を用いて説明した地理情報を用いた表示データ、図１０を用いて説明した複数のひび割れ重畳画像を含む画面データ、及び図１１を用いて説明したひび割れ率の変化の算出結果について舗装ひび割れ解析装置１と同様に生成する。すなわち、舗装ひび割れ解析装置２における点検結果出力部２０９、帳票作成・出力部２１０、表示制御部２１１及び表示部２１２の機能は、舗装ひび割れ解析装置１における点検結果出力部１０９、帳票作成・出力部１１０、表示制御部１１１及び表示部１１２の機能に準ずるものであり、舗装ひび割れ解析装置２の機能としての説明を省略する。
　＜第３の実施形態＞
　次に、図４で説明した第１の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の動作における他の一例を第３の実施形態として説明する。
　図１７は、第３の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の動作の一例を示すフローチャートである。図１７における処理は、図４で説明した、ステップＳ１５の舗装ひび割れ検出処理からステップＳ１８のひび割れ率算出処理を予め定められた区間の起点から終点までを含む路線について行うものである。なお、図１７において、図４と同じ処理については同じ符号を付して説明を一部省略する。図１７における処理は、図４と同様に舗装ひび割れ解析装置１の各機能で実行されるが、処理の実行は図４で説明した各機能に限定されるものではない。以下の説明では、図１７における処理は舗装ひび割れ解析装置１が実行するものとして説明する。
　図１７において、舗装ひび割れ解析装置１は、ステップＳ１１からステップＳ１４の処理において、図４で説明した処理と同様の処理を行う。すなわち、舗装ひび割れ解析装置１の入力情報取得部１０３は、入力部１０１から入力される入力情報があるか否かを判断し（ステップＳ１１）、入力情報があると判断された場合（ステップＳ１１；ＹＥＳ）、入力情報を入力情報記憶部１０５に登録（記憶）する（ステップＳ１２）。解析作業者登録部１０４は、登録部１０２から入力される登録情報があるか否かを判断し（ステップＳ１３）、登録情報があると判断された場合（ステップＳ１３；ＹＥＳ）、登録情報を入力情報記憶部１０５に登録する（ステップＳ１４）。一方、舗装ひび割れ解析装置１は、入力情報がないと判断された場合（ステップＳ１１：ＮＯ）、又は登録情報がないと判断された場合（ステップＳ１３：ＮＯ）、図４のフローチャートに示す処理を終了する（エンド）。
　ステップＳ１４の処理が実行された後、舗装ひび割れ解析装置１は、撮影画像取得部１０１１から入力されて入力情報記憶部１０５に記憶されたフレーム画像を取得する（ステップＳ１５１）。図１７においては、フレーム間距離毎に取得した１枚のフレーム画像から、そのフレーム画像に含まれる部分の路面のオルソ画像を生成する場合を説明する。従って、ステップＳ１５１におけるフレーム画像を取得する処理は、フレーム間距離毎に実行される。
　ステップＳ１５１の処理を実行した後、舗装ひび割れ解析装置１は、撮影位置が起点を通過したか否かを判断する（ステップＳ１５２）。本実施形態においては、少なくとも路線の起点から終点の路面を含む区間においてひび割れの解析を行うことが必要である。ステップＳ１５２の処理において実行する撮影位置が起点を通過したか否かの判断は、起点の路面についてひび割れの解析をすることができるか否かを判断するものとする。起点の路面についてひび割れの解析ができるとは、少なくとも起点の路面画像に対してオルソ画像が生成されてひび割れ解析が行われることである。従って、撮影位置が起点を通過したと判断したときには、起点より手前の路面からひび割れ解析が開始されるようにしてもよい。撮影位置が起点を通過したか否かの判断は、例えば、図２で説明した区間属性情報入力部１０１２から取得された起点の経緯度の位置情報と、車両に搭載されたＧＰＳから位置情報を比較することにより行うことができる。車両に搭載された車載カメラは、所定の画角で路面を撮影しているため、車両に搭載されたＧＰＳの位置情報から車載カメラで撮影される路面の位置を判断することができる。また、撮影位置が起点を通過したか否かの判断は、撮影画像に含まれる距離標、道路工事撮影用黒板等の目標物を画像認識することによって判断してもよい。また、撮影位置が起点を通過したか否かの判断は、利用者による手動操作がされたか否かによって判断されてもよい。利用者は、車両に搭乗して、車両が起点を通過したのを確認して手動操作を行っても、撮影画像を後日確認しながら手動操作を行ってもよい。
　撮影位置が起点を通過していないと判断した場合（ステップＳ１５２：ＮＯ）、舗装ひび割れ解析装置１は、ステップＳ１５１の処理を繰り返し実行し、撮影位置が起点を通過するのを待機する。
　一方、撮影位置が起点を通過したと判断した場合（ステップＳ１５５：ＹＥＳ）、舗装ひび割れ解析装置１は、フレーム画像をオルソ画像に変換する（ステップＳ１５３）。オルソ画像の変換は、ステップＳ１５１の処理において取得されたフレーム画像の中の所定の部分に対して実行される。例えば、舗装ひび割れ解析装置１は、フレーム画像に含まれるフレーム間距離分の路面の画像をオルソ画像に変換する。オルソ画像の変換は、距離方向における所定のマス目分実行される。例えば、舗装ひび割れ検出部１０６は、距離方向においてマス目１つの０．５ｍ分、又はマス目２つの１ｍ分のオルソ画像を生成してもよい。但し、変換するオルソ画像のマス目の大きさは任意に設定できるようにしてもよい。例えば、マス目の大きさを幅方向に１フィート（０．３０４８ｍ）、距離方向に２フィートの矩形（長方形）に設定してよい。また、マス目の大きさは、測定する区間や路面の状況に応じて適宜変更するようにしてもよい。
　ステップＳ１５３の処理を実行した後、舗装ひび割れ解析装置１は、作成したオルソ画像に対するマス目を設定する（ステップＳ１５４）。マス目はひび割れ率を算出する範囲を定めるものであり、本実施形態では。マス目が０．５ｍメッシュである場合を例示している。例えば、ステップＳ１５３において０．５ｍメッシュのオルソ画像が生成された場合、舗装ひび割れ解析装置１は、生成されたオルソ画像を囲う一辺０．５ｍの正方形のマス目を設定する。ステップＳ１５４の処理において設定するマス目の表示態様は予め設定しておくことができる。マス目の表示態様は、例えば、マス目の線の色、線の太さ、線の種類（実線、破線、点線、二重線等）、線の透過率等である。マス目の表示態様には、マス目の表示又は非表示の設定を含んでいてもよい。また、マス目の表示態様は、測定する区間や路面の状況に応じて適宜変更するようにしてもよい。例えば、図１８において後述する所定の抽出表示の条件に合致するときに、舗装ひび割れ解析装置１は、条件に合致するマス目の表示態様を他のマス目の表示態様と変更するようにしてもよい。なお、抽出表示の具体的な条件については、図１８において例示する。
　ステップＳ１５４の処理を実行した後、舗装ひび割れ解析装置１は、作成したオルソ画像のマス目の距離を加算する（ステップＳ１５５）。マス目の距離を加算することによって、フレーム間距離において作成されたマス目の距離方向の累積値を得ることができる。例えば、ステップＳ１５４においてオルソ画像に対して設定されたマス目が距離方向において０．５ｍの場合、ステップＳ１５５の処理において０．５ｍの距離が累積値に加算される。
　ステップＳ１５５の処理を実行した後、舗装ひび割れ解析装置１は、図４における処理と同様に、オルソ画像に含まれる舗装ひび割れを検出して、検出した舗装ひび割れを撮影画像に重畳したひび割れ重畳画像を生成する（ステップＳ１６）。ステップＳ１５３の処理おいて、距離方向に１つ分（０．５ｍ）のマス目のオルソ画像を生成した場合、舗装ひび割れ検出部１０６は、１つ分のマス目のオルソ画像に対してひび割れ重畳画像を作成する。
　ステップＳ１６の処理を実行した後舗装ひび割れ解析装置１は、舗装ひび割れ検出部１０６で検出された舗装ひび割れに基づき、マス目に含まれる舗装ひび割れの本数をカウントする（ステップＳ１７）。
　ステップＳ１７の処理を実行した後、舗装ひび割れ解析装置１は、ステップＳ１５１の処理と同様に、撮影画像取得部１０１１から入力されて入力情報記憶部１０５に記憶されたフレーム画像を取得する（ステップＳ１５６）。
　ステップＳ１５６の処理を実行した後、舗装ひび割れ解析装置１は、ステップＳ１５５の処理において加算したマス目の距離方向の累積値が区間距離に達したか否かを判断する（ステップＳ１５７）。マス目の距離方向の累積値が区間距離に達していないと判断した場合（ステップＳ１５７：ＮＯ）、舗装ひび割れ解析装置１は、ステップＳ１５３の処理に戻り、ステップＳ１５３～ステップＳ１５７の処理を繰り返す。
　一方、マス目の距離方向の累積値が区間距離に達したと判断した場合（ステップＳ１５７：ＹＥＳ）、舗装ひび割れ解析装置１は、撮影位置が終点を通過したか否かを判断する（ステップＳ１５８）。撮影位置が終点を通過したか否かの判断は、起点を通過したか否かの判断と同様に、区間属性情報入力部１０１２から取得された終点の経緯度の情報と、車両に搭載されたＧＰＳから位置情報を比較することにより行うことができる。また、舗装ひび割れ解析装置１は、撮影画像に含まれる距離標等の目標物等の画像認識、又は利用者による手動操作によって撮影位置が終点を通過したか否かを判断してもよい。
　なお、撮影位置が終点を通過したと判断した場合におけるステップＳ１５６の処理において取得されたフレーム画像には、終点より先の位置の路面の画像が含まれるようにする。例えば、撮影位置が終点を通過したと判断する位置を終点の位置よりフレーム間距離だけ先の位置とすることにより、フレーム画像から生成したオルソ画像に終点の路面が含まれるようにすることができる。
　撮影位置が終点を通過していないと判断した場合（ステップＳ１５８：ＮＯ）、舗装ひび割れ解析装置１は、累積して加算されたマス目距離をクリアする（ステップＳ１５９）。ステップＳ１５９の処理が実行された後、ステップＳ１５３の処理で次のフレーム画像が取得される。
　一方、撮影位置が終点を通過したと判断した場合（ステップＳ１５８：ＹＥＳ）、舗装ひび割れ解析装置１は、ひび割れ率を算出する（ステップＳ１８）。舗装ひび割れ解析装置１は、カウントしたひび割れの本数と算出したひび割れ率をひび割れデータとして、点検結果データ記憶部１０８に記憶してもよい。
　ステップＳ１８の処理を実行した後、舗装ひび割れ解析装置１は、検証データを記録する（ステップＳ１６０）。検証データは、上述の通り、ひび割れ率を算出した路面が正しい点検対象であることを検証するためのデータである。ステップＳ１６０の処理においては、例えば、ひび割れ率を算出したオルソ画像、ひび割れ率を算出したオルソ画像の枚数、又はひび割れ率を算出したオルソ画像の距離方向の累積距離等を記録することによって、フレーム間距離毎に撮影されたフレーム画像に含まれるオルソ画像に対して確かに点検が実施されたことを検証することが可能となる。オルソ画像毎の検証データを記録することにより、フレーム間距離の累積値、又はフレーム間距離で撮影されたフレーム画像の枚数を検証データとして用いる場合の基礎データとして利用してもよい。例えば、オルソ画像の距離の累積値がフレーム間距離に到達したときにフレーム間距離の累積値を加算するようにしてもよい。また、オルソ画像の距離の累積値がフレーム間距離に到達したときにフレーム間距離で撮影されたフレーム画像の枚数を加算するようにしてもよい。
　ステップＳ１６０の処理を実行した後、舗装ひび割れ解析装置１は、帳票を作成する（ステップＳ１９）。作成される帳票には、上述した検証データを含めることができる。すなわち、帳票には、フレーム間距離の累積値、フレーム間距離で撮影されたフレーム画像の枚数、ひび割れ率を算出したオルソ画像の画像データ、ひび割れ率を算出したオルソ画像の枚数、又はひび割れ率を算出したオルソ画像の距離方向の累積距離等の検証データを含ませてもよい。なお、帳票には、上記のような検証データそのものを含ませてもよく、また、検証データが保管された場所を示すＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅ　Ｌｏｃａｔｏｒ）等のネットワーク上の所在を表す情報（例えば、二次元コード等）を含ませてもよい。
　ステップＳ１９の処理を実行した後、舗装ひび割れ解析装置１は、表示部１１２に点検結果を示す画面を表示する（ステップＳ２０）。表示部１１２に表示する点検結果は、例えば、ひび割れ重畳画像、ひび割れ率、又はそれらのデータに基づきステップＳ１９において作成された帳票である。すなわち、表示制御部１１１は、表示部１１２に検証データを表示するようにしてもよい。ステップＳ２０の処理が実行された後、図１７のフローチャートに示す処理を終了する。
　なお、ステップＳ１５６におけるフレーム画像を取得する処理は、フレーム画像において車載カメラからの俯角が大きい部分から取得するのが望ましい。車載カメラからの俯角が大きい部分の方が俯角が小さい部分に比べて路面の解像度が高くなるため、俯角が大きい部分に基づきオルソ画像を生成することによりオルソ画像の解像度が向上して舗装ひび割れの検出精度を向上させることができる。また、区間距離を測定するためのフレーム画像とオルソ画像を生成するためのフレーム画像は異なる頻度で取得するようにしてもよい。また、フレーム画像は、車載カメラで撮影した動画を静止画にしたものであり、例えば１秒間に３０フレーム撮影される動画の１フレーム分の画像である。例えば、車両の振動等によって取得したフレーム画像に不具合が発生した場合、ステップＳ１５６の処理においては、前後のフレーム画像を代替して取得してもよい。
　＜第４の実施形態＞
　次に、第２の実施形態における編集処理の他の一例を第４の実施形態として説明する。
　図１８は、第４の実施形態の舗装ひび割れ解析装置の編集処理の一例を示す図である。なお、図１８において、図１５と同じ機能は同じ符号を付して説明を一部省略する。図１８は、図１４の区間のハイパーリンクを選択したときに表示部２１２に表示される編集処理の表示画面の他の一例を示している。編集画面２０００は、図１５と同様に初期状態２００１、編集中２００２、及び選択箇所２００３の編集表示部を持つ。
　編集画面２０００は、表示画面上部に、図１５で説明した、枠非表示ａ、ひび非表示ｂ、編集済非表示ｃ、及び信頼度非表示ｄの選択ボタンを持つ。編集画面２０００は、さらに、枠透過率ａ１、解析対象外ｋ１、マス目追加ｋ２、及びマス目削除ｋ３の選択ボタンを持つ。それぞれの選択ボタンは、例えばマウスのクリックで選択状態を変更することができる。
　枠透過率ａ１は、初期状態２００１の撮影画像に重畳するマス目の線の透過率を設定するための選択ボタンである。枠透過率は、透明（透過率１００％）～不透明（透過率０％）の間で設定できるものとする。なお、枠透過率ａ１は、透過率の設定以外に、例えば、マス目の線の種類（実線、破線、点線、二重線等）、マス目の色、マス目の線の太さ等のマス目の表示態様を設定するものであってもよい。また、枠透過率ａ１は、路面の画像の明るさ、コントラスト、色調等によって透過率を変更するものであってもよい。また、枠透過率ａ１は、編集を行うマス目について透過率等を変更するものであってもよい。
　解析対象外ｋ１は、マス目を解析の対象外として設定するための選択ボタンである。解析の対象外に設定するとは、設定したマス目をひび割れ率の算出の対象外とすることである。撮影される路面上には、積雪、落ち葉等の落下物、堆積土砂、構造物の影等が存在する場合がある。また、路面を撮影する車両の走行状態によっては解析対象以外の路面が撮影される場合がある。さらに、車載カメラへの振動等によって撮影画像が乱れる場合ある。これらの撮影画像は、舗装ひび割れの誤検出の原因となる場合があるため、ひび割れ率を算出するときの解析対象外とすることが望ましい。解析対象外ｋ１を押下することによって、選択対象外に設定するマス目を選択することができる。マス目の選択は、例えば、対象外としたいマス目をクリックしたり、範囲で指定したりすることで行う。対象外として設定されたマス目は、マス目の色や形状を変更することによって識別できるようにしてもよい。
　マス目追加ｋ２は、解析対象のマス目を追加するための選択ボタンである。本実施形態では、フレーム画像から生成されるオルソ画像は、幅方向に一定値である場合を例示している。しかし、実際の道路は区間の途中で広くなったり狭くなったりして道幅が変動する。解析対象の道路の幅を広くしたいときに、マス目追加ｋ２を押下することによって編集中２００２に対してマス目を追加することができる。追加部分２００４は、マス目追加ｋ２によってマス目が追加されたことを示している。追加するマス目の指定方法は、解析対象外ｋ１の操作と同様に、マス目のクリック等によって行うことができる。例えば、狭い範囲においてマス目を追加する場合、追加する位置にマウスを合せてクリック又はドラッグすることより、マス目毎又はドラッグした範囲のマス目を追加できるようにする。また、ある程度の距離において道幅が広くなる場合、マウス等によって指定した位置より先の部分について幅方向のマス目を追加するようにしてもよい。また、マス目の追加又は削除は、道路幅を自動的に検出することによって自動的に変更されるようにしてもよい。道路幅は、例えば、中央線と側線を検出することによって自動的に検出するようにしてもよい。また、道路幅は、アスファルトを検出することによって自動的に検出するようにしてもよい。また、マス目の追加は、ゼブラゾーン等車両が走行しない撮影部分を含めるように設定してもよい。なお、追加可能なオルソ画像は、撮影されたフレーム画像に含まれる路面の範囲によって異なる。路面を撮影するときの車載カメラの方向や画角は、区間の道幅の状態によって適宜調整してもよい。また、追加される部分のオルソ画像の生成は、編集中２００２に最初に表示される部分と同時に予め行ってもよく、また、追加される部分が指定されてからフレーム画像から新たに生成されてもよい。追加されるオルソ画像を予め生成しておいた場合、マス目が追加されたときにオルソ画像の表示範囲を変更することにより迅速な表示が可能となる。一方、追加される部分が指定されてからフレーム画像を生成する場合、オルソ画像の表示までに時間を要することになるが、予め用意するオルソ画像の量を少なくできるため、オルソ画像を保存するためのデータ量を削減することが可能となる。
　マス目削除ｋ３は、マス目追加ｋ２によって追加された解析対象のマス目を削除するための選択ボタンである。マス目削除ｋ３を押下することによって編集中２００２に対して追加したマス目を削除することができる、削除するマス目の指定方法は、解析対象外ｋ１の操作と同様に、マス目のクリック等によって行うことができる。なお、マス目削除ｋ３は、解析対象外ｋ１によって機能を代替してもよい。
　編集画面２０００は、抽出表示ｍの設定画面を含む。抽出表示とは、所定の条件において抽出されたマス目であることを、マス目の表示態様（色、形状等）を変更することによって初期状態２００１又は編集中２００２に表示するための設定画面である。抽出表示ｍは、「ひび割れ率ｘｘ％以上」、「周囲との変化」、「前回との変化」、「影」、「路面濡れ」、「積雪」の項目のチェックボックスを有する。また、それぞれの項目には、その項目を設定するための設定ボタンを有する。チェックボックスが選択されたときに、選択された項目の条件において抽出されたマス目の表示態様が変更される。抽出表示ｍにおいて設定される項目は、舗装ひび割れ解析において注意すべき条件である。抽出されたマス目の表示態様を変更を表示することにより利用者に対して注意すべき部分を視認しやすくすることができる。
　「ひび割れ率ｘｘ％以上」は、設定された範囲におけるひび割れ率が設定値「ｘｘ」％以上になった場合にマス目の表示を変更するための項目である。ひび割れ率が高い部分は補修の必要な部分を示している。利用者は、ひび割れ率が高い部分を目視することによって補修の要否を判断することができる。「ｘｘ」の数値は設定ボタンによって任意の数値に設定できるものとする。ひび割れ率を抽出するための範囲は、例えば、編集中２００２に表示される範囲である。ひび割れ率を抽出するための範囲は、距離方向に連続した１０マス、隣接した１０マス等のに設定できるものであってもよい。
　「周囲との変化」は、ひび割れ率が周囲に対して変化している部分を抽出するための項目である。例えば、ひび割れ率が高い区間において、一部だけひび割れ率が周囲に比べて低い部分があったとき、または、ひび割れ率が低い区間において、一部だけひび割れ率が周囲に比べて高い部分があったときには、誤検出、撮影の失敗等が発生している場合がある。「周囲との変化」を表示することにより、利用者に対して注意すべき路面の部分を報知することができる。なお、「変化」したか否かの設定は設定ボタンによって任意に設定することができる。例えば、前回とのひび割れ率の差異を設定し、設定した差異以上のひび割れ率の変化があった場合に抽出するようにしてもよい。
　「前回との変化」は、ひび割れ率が前回の測定に対して変化している部分を抽出するための項目である。例えば、前回の測定とひび割れ率が変化している場合、路面が局所的に破損していたり、補修がされていたり、撮影が失敗していたりする場合がある。「前回との変化」を表示することにより、利用者に対して注意すべき路面の部分を報知することができる。なお、「変化」の割合は、「周囲との変化」と同様に、設定ボタンによって任意に設定できるようにしてもよい。また、ひび割れ率の変化を比較する範囲を任意に設定できるようにしてもよい。
　「影」、「路面濡れ」及び「積雪」は、上述の通り、路面のひび割れ測定に影響する路面状態を検知するための項目である。路面上の影、路面の濡れ及び積雪の有無は、撮影された画像に対して所定の画像処理を行うことで検出することができる。これらの項目が抽出された部分について利用者に注意を与えることにより、ひび割れの検出状態の確認を容易にすることができる。なお、これらの項目の検出においても、それぞれの設定ボタンによって抽出条件を設定することができる。例えば、画像に対する微分処理の設定、過去に撮影された画像の特徴の設定等を設定するようにしてもよい。
　＜第５の実施形態＞
　次に、ひび割れ形状データを編集する処理を説明する。
　図１９は、第２の実施形態の舗装ひび割れ解析装置のひび割れ形状データ編集処理の一例を第５の実施形態として示す図である。
　図１９において、編集画面２１００は、撮影画像２１０１及び編集中２１０２の編集表示部を持つ。また、編集画面２１００は、「鉛筆」、「消しゴム」の選択アイコンを有する。また、編集画面２１００は、「画像の拡大・縮小」のスライダを有する。また、編集画面２１００は、「ひび割れ再計算」、「ひび割れ率マス目表示」、「保存」、「初期状態に戻す」、及び「キャンセル」のボタンを有する。
　撮影画像２１０１は、撮影画像のオルソ画像を表示する。撮影画像２１０１の図示左端の（４．２ｍ）及び（１６．２ｍ）の表示は、区間の起点からの距離を表している。編集作業者は、撮影画像２１０１の画像を距離方向にスクロールすることにより、区間の起点から終点の中の任意の範囲の撮影画像を表示することができる。また、撮影画像２１０１は幅方向のスクロールを行うことができる。
　撮影画像２１０１の図示左側には道路の中央線が写っている。また、図示右側には道路の側線が写っている。本実施形態においてひび割れ率の算出は、中央線と側線に挟まれた車線において行われるものとする。また、撮影画像２１０１には、図示する舗装ひび割れａの画像が表示されている。舗装ひび割れａは、撮影されたそのままの画像であり、図示する破線部分はひび割れの幅が狭いことを示している。
　編集中２１０２には、撮影画像に対して、検出された舗装ひび割れのひび割れ形状データｂ１が重畳されて表示されている。ひび割れ形状データｂ１は、舗装ひび割れａの一部のみが検出されて表示されたものである。舗装ひび割れａの破線で示した幅が狭い部分については検出されていないものとする。ひび割れ形状データｂ２は、「鉛筆」の選択アイコンによって描画されて追加された部分を示している。
　「鉛筆」の選択アイコンは、編集中２１０２にひび割れ形状データを描画して追加するためのラジオボタンを有する。「鉛筆」のラジオボタンを選択することにより、編集中２１０２に鉛筆アイコンｃが表示され、利用者の操作によってひび割れ形状データを描画することができる。また、「消しゴム」の選択アイコンは、撮影画像から検出されたひび割れ形状データ（例えば、ひび割れ形状データｂ１）、及び「鉛筆」によって編集中２１０２に描画されたひび割れ形状データ（例えば、ひび割れ形状データｂ２）を消去するためのラジオボタンを有する。「消しゴム」のラジオボタンを選択することにより、編集中２１０２に図示しない消しゴムのアイコンが表示され、利用者の操作によって表示されているひび割れ形状データを消去することができる。
　「鉛筆」又は「消しゴム」によってひび割れ形状データを追加又は削除する編集を行うことにより、検出されなかったひび割れ形状データ、誤検出されたひび割れ形状データの編集（修正）を行うことができる。編集されたひび割れ形状データｂ２は、検出されたひび割れ形状データｂ１と表示態様（色、形状等）が異なるようにしてもよい。また、編集されたひび割れ形状データは、「初期状態に戻す」又は図示しない「Ｕｎｄｏ」の操作によって元に戻すようにしてもよい。
　「画像の拡大・縮小」のスライダは、撮影画像２１０１及び編集中２１０２の編集表示部に表示される画像を拡大又は縮小するための操作部である。利用者は、スライダを左右に移動させることによって画像を縮小又は拡大表示させることができる。なお、画像の拡大、縮小、スクロールは、キーボードやマウスの所定の操作によって行うようにしてもよい。
　「ひび割れ再計算」は、「鉛筆」等によって編集したひび割れ形状データに基づくひび割れ率を再計算するためのボタンである。ボタンの「Ａｕｔｏ」の表示は、「鉛筆」等によってひび割れ形状データを編集する度に自動的にひび割れ率が再計算される状態であることを示している。ひび割れ率の再計算は、利用者による手動操作によって行うようにしてもよい。図１９では、再計算されるひび割れ率として、路線での平均値、区間平均値を表示する場合を例示している。ひび割れ率の算出範囲は、例えば、編集中２１０２に表示されている範囲、又は利用者によって指定された特定の部分としてもよい。再計算されたひび割れ率を表示することにより、利用者はひび割れ形状データの編集がひび割れ率に与える影響を容易に確認することが可能となる。
　「ひび割れ率マス目表示」は、図１５等で説明した、ひび割れ率を表す形状のマス目を撮影画像２１０１又は編集中２１０２に重畳するためのボタンである。ひび割れ率を表す形状のマス目を表示することにより、ひび割れ形状データの編集が部分的なひび割れ率に与える影響を容易に確認することが可能となる。
　「保存」は、編集中２１０２で編集したひび割れ形状データの編集結果を保存するためのボタンである。保存を押下すると編集中２１０２で編集したひび割れ形状データが確定し、編集結果が入力情報記憶部２０５に保存される。
　「初期状態に戻す」は、編集中２１０２で編集したひび割れ形状データの編集結果を初期状態に戻すボタンである。「初期状態に戻す」を押下することにより、編集結果を一度に初期状態に戻すことができる。但し、「初期状態に戻す」は、編集中２１０２に表示されている部分についてのみ初期状態に戻すものであってもよい。
　「キャンセル」は、編集作業を終了するボタンである。キャンセルが押下されたときには、編集中２１０２における編集結果は保存されず破棄される。
　なお、保存、初期状態に戻す又はキャンセルのボタンを選択したときには、操作を確認するためのダイアログを表示して誤操作を防止するようにしてもよい。
　次に、図１２で説明した舗装ひび割れ解析システムの他の一例について説明する。
　図２１は、第２の実施形態の舗装ひび割れ解析システムの機能構成の他の一例を示すブロック図である。
　図２１において、ひび割れ解析システムは、舗装ひび割れ解析装置１及び舗装ひび割れ解析装置２を持つ。図２１の舗装ひび割れ解析装置１及び舗装ひび割れ解析装置２の機能の中で図１２で説明した同一の機能については同一の符号を付して一部説明を省略する。
　図２１において、舗装ひび割れ解析装置１は、図１２の舗装ひび割れ解析装置１に対して、さらに入力部１１４を持つ。舗装ひび割れ解析装置２は、図１２の舗装ひび割れ解析装置２に対して、さらに出力部２２０を持つ。入力部１１４は、ネットワーク３又は記録メディアを介して出力部２２０から出力されるデータを取得する。例えば、出力部２２０は、図１９で説明した、編集画面２１００で編集されたひび割れ形状データを出力する。編集されたひび割れ形状データは、入力部１１４から舗装ひび割れ解析装置１に取得されて、ひび割れ率算出部１０７において処理をすることができる。例えば、ひび割れ率算出部１０７の機能がひび割れ率算出部２０７の機能に対して高機能である場合、ひび割れ解析システムは、入力部１１４と出力部２２０を持つことによって、舗装ひび割れ解析装置２で編集されたひび割れ形状データをひび割れ率算出部１０７で処理することが可能となる。図１２においては、舗装ひび割れ解析装置２の各機能は、舗装ひび割れ解析装置１の機能と同様であるものとして説明したが、舗装ひび割れ解析装置２から出力されるデータを舗装ひび割れ解析装置１で処理することにより、舗装ひび割れ解析装置２の機能を簡素化することが可能となる。
　また、舗装ひび割れ解析装置２は、図１２の舗装ひび割れ解析装置２が持つ、点検結果出力部１０９、帳票作成・出力部１１０、表示制御部１１１、及び表示部１１２の機能を有していない。すなわち、舗装ひび割れ解析装置２は、図２１に図示する機能構成において動作可能な実施形態を示している。舗装ひび割れ解析装置２の機能を簡素化することにより、舗装ひび割れ解析装置２のコストを低減させることが可能となる。
　なお、舗装ひび割れ解析装置１及び舗装ひび割れ解析装置２は、図１２又は図２１の構成に限定されるものではない。例えば、舗装ひび割れ解析装置２は、ひび割れ率又はひび割れ形状データを編集する編集操作のみを行う機能を持つものであってもよい。舗装ひび割れ解析装置２が編集操作のみを行う機能を持つ場合とは、例えば、舗装ひび割れ解析装置２がＷｅｂブラウザの機能を持つ場合である。舗装ひび割れ解析装置１は、Ｗｅｂサーバ機能を持ち、ネットワーク３を介して接続されるＷｅｂブラウザに対して編集用のＵＩを提供して編集を可能にすることができる。編集に使用されない画像データやひび割れデータを舗装ひび割れ解析装置２側に送信する必要がないため、データ送受信の負荷を軽減するとともに、舗装ひび割れ解析装置２のコストを低減させることができる。
　以上説明した少なくとも一つの実施形態によれば、ひび割れ解析装置は、撮影画像取得部と、ひび割れ検出部と、ひび割れ率算出部とを持つことにより、舗装ひび割れの解析処理の効率化を図ることができる。
　なお、本実施形態においては、ひび割れ解析処理において、０．５ｍメッシュのマス目において、ひび割れが２本以上ある場合は１００％、ひび割れが１本の場合は６０％、ひび割れが０本の場合は０％としてひび割れ率を算出する方法を例示したが、ひび割れ解析処理には他の方法を用いてもよい。例えば、ひび割れの幅、深さ、方向、形状（直線状、曲線状、多角形状等）等の路面状態に応じてひび割れに対する評価を判断する解析処理を行ってもよい。同じひび割れの本数（ひび割れ率）であっても、ひび割れの幅等が異なると舗装の補修の必要性が異なる場合がある。また、ひび割れ率の算出方法自体についても、上記計算方法以外の方法を適用するようにしてもよい。ひび割れ率の算出方法は、所定の基準によって定められているが、基準の変更に応じてひび割れ率の算出方法を変更したひび割れ解析処理を適用してもよい。ひび割れ解析処理の方法は、ひび割れ率算出部１０７の設定情報（処理アルゴリズム、処理パラメータ等の処理方法を設定する情報）として、例えば図１の登録部１０２から取得して入力情報記憶部１０５に記憶しておいてもよい。
　また、上述した舗装ひび割れ解析装置は、コンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、各機能ブロックの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録する。この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）が実行することで実現してもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（Operating System）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体のことをいう。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」は、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置を含む。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、短時間の間、動的にプログラムを保持するものを含んでいてもよい。短時間の間、動的にプログラムを保持するものは、例えば、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線である。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」には、サーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。また、上記プログラムは、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。また、上記プログラムは、プログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。プログラマブルロジックデバイスは、例えば、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）である。
　また、舗装ひび割れ解析装置１及び舗装ひび割れ解析装置２の各機能部は、ソフトウェア機能部であるものとしたが、舗装ひび割れ解析装置１の機能の一部又は全部は、ＬＳＩ等のハードウェア機能部であってもよい。
　本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行なうことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

Claims (28)

  1. 　路面を撮影した撮影画像を取得する撮影画像取得部と、
    　前記撮影画像に基づき、撮影された路面のひび割れを検出するひび割れ検出部と、
    　前記ひび割れに基づき、所定の面積に占めるひび割れの面積の割合を示すひび割れ率を算出するひび割れ率算出部と
    を備える、ひび割れ解析装置。
  2. 　前記ひび割れの形状を示すひび割れ形状データを前記撮影画像に重畳したひび割れ重畳画像を生成する画像生成部と、
    　前記撮影画像が撮影された位置を示す位置データを取得する位置データ取得部と、
    　前記ひび割れ重畳画像を、前記位置データに対応付けて記憶する画像データ記憶部と、
    　前記ひび割れ重畳画像を複数表示するための画像を生成する画像生成部と
    をさらに備える、請求項１に記載のひび割れ解析装置。
  3. 　前記ひび割れ率を、路線が表された地理情報に重畳して表示するための表示データを作成する表示データ作成部をさらに備える、請求項１に記載の舗装ひび割れ解析装置。
  4. 　前記撮影画像を撮影する路線の区間属性情報を取得する区間属性情報入力部をさらに備え、
    　前記ひび割れ率算出部は、前記区間属性情報に基づき、ひび割れ率を路線の区間毎に算出する、請求項１に記載のひび割れ解析装置。
  5. 　前記ひび割れ率算出部は、路面を所定の面積で区切った区画毎にひび割れ率を算出し、算出したひび割れ率に基づき区画毎の表示を変える表示データを生成する、請求項１に記載のひび割れ解析装置。
  6. 　前記撮影画像と、前記撮影画像に基づき算出された所定の面積に占めるひび割れの面積の割合を示すひび割れデータとを取得する入力部と、
    　取得された前記撮影画像と利用者の操作によって編集可能な前記ひび割れデータに基づく表示とを表示する編集画面を生成するひび割れデータ編集部と、
    　利用者の操作による編集結果を記憶する編集結果記憶部と
    をさらに備える、請求項１に記載のひび割れ解析装置。
  7. 　前記ひび割れデータ編集部は、前記撮影画像と前記ひび割れの形状を示すひび割れ形状データを前記撮影画像に重畳したひび割れ重畳画像とを対比して表示する、請求項６に記載のひび割れ解析装置。
  8. 　前記撮影画像を撮影する路線の起点の位置及び終点の位置を含む区間属性情報を取得する区間属性情報入力部をさらに備え、
    　前記撮影画像取得部は、少なくとも前記起点の位置から前記終点の位置までの区間を含む対象区間の前記撮影画像を取得する、請求項１に記載のひび割れ解析装置。
  9. 　前記対象区間に基づき前記ひび割れ率が算出されたことを検証するための情報を生成する、検証情報生成部をさらに含む、請求項８に記載のひび割れ解析装置。
  10. 　前記ひび割れ検出部は、撮影された前記撮影画像から前記路面の距離を算出し、算出した前記距離に基づき前記撮影画像を取得する距離を算出する、請求項１に記載のひび割れ解析装置。
  11. 　前記ひび割れの形状を示すひび割れ形状データを編集するためのひび割れ形状データ編集画面を生成するひび割れ形状データ編集部をさらに備え、
    　前記ひび割れ率算出部は、編集された前記ひび割れ形状データに基づき前記ひび割れ率を算出する、請求項１に記載のひび割れ解析装置。
  12. 　前記路面を所定の面積で区切って、前記ひび割れ率を算出するための区画を示すマス目の表示態様を設定可能なマス目表示部をさらに備る、請求項１に記載のひび割れ解析装置。
  13. 　路面を撮影した撮影画像を取得する撮影画像取得ステップと、
    　前記撮影画像に基づき、撮影された路面のひび割れを検出するひび割れ検出ステップと、
    　前記ひび割れに基づき、所定の面積に占めるひび割れの面積の割合を示すひび割れ率を算出するひび割れ率算出ステップと
    を含む、ひび割れ解析方法。
  14. 　前記ひび割れの形状を示すひび割れ形状データを前記撮影画像に重畳したひび割れ重畳画像を生成する画像生成ステップと、
    　前記撮影画像が撮影された位置を示す位置データを取得する位置データ取得ステップと、
    　前記ひび割れ重畳画像を、前記位置データに対応付けて記憶する画像データ記憶ステップと、
    　前記ひび割れ重畳画像を複数表示するための画像を生成する画像生成ステップと
    をさらに含む、請求項１３に記載のひび割れ解析方法。
  15. 　前記ひび割れ率に基づき、所定の帳票を作成する帳票作成ステップをさらに含む、請求項１３に記載のひび割れ解析方法。
  16. 　前記ひび割れ率を、路線が表された地理情報に重畳して表示するための表示データを作成する表示データ作成ステップをさらに含む、請求項１３に記載のひび割れ解析方法。
  17. 　前記撮影画像を撮影する路線の区間属性情報を取得する区間属性情報取得ステップをさらに含み、
    　前記ひび割れ率算出ステップにおいては、前記区間属性情報に基づき、ひび割れ率を路線の区間毎に算出する、請求項１３に記載のひび割れ解析方法。
  18. 　前記ひび割れ率算出ステップにおいては、路面を所定の面積で区切った区画毎にひび割れ率を算出し、算出したひび割れ率に基づき区画毎の表示を変える表示データを生成する、請求項１３に記載のひび割れ解析方法。
  19. 　前記撮影画像と、前記撮影画像に基づき算出された所定の面積に占めるひび割れの面積の割合を示すひび割れデータとを取得する入力ステップと、
    　取得された前記撮影画像と利用者の操作によって編集可能な前記ひび割れデータに基づく表示とを表示する編集画面を生成する編集ステップと、
    　利用者の操作による編集結果を記憶する編集結果記憶ステップと
    をさらに含む、請求項１３に記載のひび割れ解析方法。
  20. 　前記編集ステップにおいて、前記撮影画像と前記ひび割れの形状を示すひび割れ形状データを前記撮影画像に重畳したひび割れ重畳画像とを対比して表示する、請求項１９に記載のひび割れ解析方法。
  21. 　路面を撮影した撮影画像を取得する撮影画像取得処理と、
    　前記撮影画像に基づき、撮影された路面のひび割れを検出するひび割れ検出処理と、
    　前記ひび割れに基づき、所定の面積に占めるひび割れの面積の割合を示すひび割れ率を算出するひび割れ率算出処理と
    をコンピュータに実行させるための、ひび割れ解析プログラム。
  22. 　前記ひび割れの形状を示すひび割れ形状データを前記撮影画像に重畳したひび割れ重畳画像を生成する画像生成処理と、
    　前記撮影画像が撮影された位置を示す位置データを取得する位置データ取得処理と、
    　前記ひび割れ重畳画像を、前記位置データに対応付けて記憶する画像データ記憶処理と、
    　前記ひび割れ重畳画像を複数表示するための画像を生成する画像生成処理と
    をさらにコンピュータに実行させるための、請求項２１に記載のひび割れ解析プログラム。
  23. 　前記ひび割れ率に基づき、所定の帳票を作成する帳票作成処理をさらにコンピュータに実行させるための、請求項２１に記載のひび割れ解析プログラム。
  24. 　前記ひび割れ率を、路線が表された地理情報に重畳して表示するための表示データを作成する表示データ作成処理をさらにコンピュータに実行させるための、請求項２１に記載のひび割れ解析プログラム。
  25. 　前記撮影画像を撮影する路線の区間属性情報を取得する区間属性情報入力処理をさらにコンピュータに実行させ、
    　前記ひび割れ率算出処理においては、前記区間属性情報に基づき、ひび割れ率を路線の区間毎に算出する、請求項２１に記載のひび割れ解析プログラム。
  26. 　前記ひび割れ率算出処理においては、路面を所定の面積で区切った区画毎にひび割れ率を算出し、算出したひび割れ率に基づき区画毎の表示を変える表示データを生成する、請求項２１に記載のひび割れ解析プログラム。
  27. 　前記撮影画像と、前記撮影画像に基づき算出された所定の面積に占めるひび割れの面積の割合を示すひび割れデータとを取得する入力処理と、
    　取得された前記撮影画像と利用者の操作によって編集可能な前記ひび割れデータに基づく表示とを表示する編集画面を生成する編集処理と
    　利用者の操作による編集結果を記憶する編集結果記憶処理と
    をさらにコンピュータに実行させるための、請求項２１に記載のひび割れ解析プログラム。
  28. 　前記編集処理において、前記撮影画像と前記ひび割れの形状を示すひび割れ形状データを前記撮影画像に重畳したひび割れ重畳画像とを対比して表示する、請求項２７に記載のひび割れ解析プログラム。
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