WO2017110280A1 - 類似損傷検索装置及び類似損傷検索方法 - Google Patents

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WO2017110280A1
WO2017110280A1 PCT/JP2016/083192 JP2016083192W WO2017110280A1 WO 2017110280 A1 WO2017110280 A1 WO 2017110280A1 JP 2016083192 W JP2016083192 W JP 2016083192W WO 2017110280 A1 WO2017110280 A1 WO 2017110280A1
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樹彦 苅部
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富士フイルム株式会社
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    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/52—Scale-space analysis, e.g. wavelet analysis

Definitions

  • the present invention relates to a similar damage search apparatus and a similar damage search method, and more particularly to a similar damage search apparatus and a similar damage search method for performing a search based on information obtained from an image obtained by capturing damage of a structure.
  • Patent Document 1 describes a technique for generating information on the coordinates and width of a crack by imaging a crack present on the surface of concrete or the like with a camera.
  • Patent Document 2 describes a technique for storing photographed images of buildings or the like in a database and searching for similar images using the database.
  • Patent Documents 1 and 2 described above do not mention searching for similar damage examples including information on the structure of damage.
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide a similar damage search apparatus and a similar damage search method capable of searching for similar damage examples with high accuracy capturing the characteristics of damage. Is to provide.
  • a similar damage search apparatus is first damage information generated based on a damage image of a structure, and the damage of the structure is vectorized.
  • a first database that stores damage information including damage vector information, damage structure information including at least one of damage vector hierarchy information and damage vector direction, and based on a damage image to be searched.
  • the information acquisition unit that acquires the second damage information corresponding to the first damage information, and the first damage information stored in the database based on the second damage information acquired by the information acquisition unit
  • the damage is vectorized based on the damage vector and the damage structure information including at least one of the information on the damage vector hierarchy and the information on the direction of the damage vector. Information is retrieved.
  • this aspect can perform the accurate search which caught the feature of damage.
  • the database includes a damage vector in which damage is vectorized, and damage structure information including at least one of information on a hierarchical structure of the damage vector and information on the direction of the damage vector.
  • each of the damage vector, the information related to the hierarchical structure of the damage vector, and the information related to the direction of the damage vector is composed of one or a plurality of feature amounts
  • the similar damage search apparatus performs a search including at least the feature amount of the damage vector.
  • a feature amount determining unit that determines a feature amount to be used for the search, and the search unit searches the database for one or more pieces of first damage information based on the feature amount determined by the feature amount determining unit.
  • each of the damage vector, the information related to the hierarchical structure of the damage vector, and the information related to the direction of the damage vector is composed of one or a plurality of feature amounts.
  • the feature amount determination unit determines the feature amount used for the search including the feature amount of the damage vector and performs the search.
  • the similar damage search apparatus includes a similarity calculation unit that calculates the similarity between the second damage information acquired by the information acquisition unit and the first damage information stored in the database. Based on the similarity calculated by the similarity calculation unit, one or a plurality of first damage information is searched from the database.
  • the similarity between the second damage information acquired by the information acquisition unit by the similarity calculation unit and the first damage information stored in the database is calculated, and based on the calculated similarity The search is performed.
  • this aspect can search the damage according to the similarity.
  • the similarity damage search device calculates a similarity between the feature amount of the second damage information determined by the feature amount determination unit and the feature amount of the first damage information stored in the database.
  • the search unit searches the database for one or a plurality of first damage information based on the similarity calculated by the similarity calculation unit.
  • the similarity between the feature amount of the second damage information determined by the feature amount determination unit and the feature amount of the first damage information stored in the database is calculated by the similarity calculation unit, A search is performed based on the calculated similarity.
  • this aspect can search for the similar damage according to the similarity.
  • the similarity damage search device includes a similarity calculation unit that calculates individual similarities for each of the plurality of search target damages in the case where there are multiple search target damages in the search target damage image.
  • a representative value determining unit that determines a representative value among the individual similarities calculated by the similarity calculating unit, and the search unit is based on the representative value determined by the representative value determining unit. 1 damage information is retrieved from the database.
  • the individual similarity is calculated for each of the plurality of damages to be searched by the similarity calculating unit, the representative value is determined from the individual similarities by the representative value determining unit, and the determined representative A search is performed based on the value.
  • the information related to the hierarchical structure of the damage vector includes at least information related to the damage vector taken as a trunk by branching and information related to a damage vector taken as a branch by branching.
  • the information related to the hierarchical structure of the damage vector includes at least information related to the damage vector taken as the trunk by the branch and information related to the damage vector taken as the branch by the branch.
  • the similar damage search apparatus includes a list data generation unit that generates list data in which the search results are arranged according to the degree of similarity.
  • the database stores information about the structure having damage in relation to the first damage information
  • the search unit searches for one or more first damage information similar to the second damage information. Based on the result, information about the structure stored in the database is retrieved.
  • the database stores a damage repair record in association with the first damage information
  • the search unit is based on a search result of one or more first damage information similar to the second damage information. Search the repair record stored in the database.
  • the damage repair record is stored in the database, it is possible to acquire information related to similar damage repair records.
  • the similar damage search method includes first damage information generated based on a damage image of a structure, the damage vector in which the damage of the structure is vectorized, and the damage vector Storing in the database first damage information having information on the hierarchical structure and damage structure information including at least one of information on the direction of the damage vector, and first damage based on the damage image to be searched Obtaining a second damage information corresponding to the information, and one or more similar to the second damage information from the first damage information stored in the database based on the second damage information Retrieving first damage information.
  • the damage of the structure is vectorized based on the damage vector, and the damage structure information including at least one of the information on the hierarchical structure of the damage vector and the information on the direction of the damage vector. Since the search for damage is performed, it is possible to search for similar damage with high accuracy capturing the characteristics of the damage.
  • FIG. 1 is a perspective view showing the structure of a bridge.
  • FIG. 2 is a perspective view showing an external configuration of the computer.
  • FIG. 3 is a perspective view showing an external configuration of the computer.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the system configuration of the computer.
  • FIG. 5 is a block diagram of a similar damage search apparatus.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a state in which a curved damage is divided to generate a plurality of damage vectors.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining how the start point of the damage vector is determined.
  • FIG. 8 is another diagram for explaining how the start point of the damage vector is determined.
  • FIG. 9 is a diagram showing the connection of the separated damage vectors.
  • FIG. 10 is another diagram showing the connection of the separated damage vectors.
  • FIG. 10 is another diagram showing the connection of the separated damage vectors.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of damage vector information included in the hierarchical structure information (corresponding to hierarchical determination method example 1).
  • FIG. 12 is a diagram for explaining Example 1 of the damage vector hierarchy determination method.
  • FIG. 13 is another diagram for explaining Example 2 of the damage vector hierarchy determination method.
  • FIG. 14 is a table showing an example of hierarchical structure information corresponding to Example 2 of the hierarchy determination method.
  • FIG. 15 is a diagram for explaining an example 3 of the damage vector hierarchy determination method.
  • FIG. 16 is another diagram for explaining an example 3 of the damage vector hierarchy determination method.
  • FIG. 17 is another diagram for explaining an example 3 of the damage vector hierarchy determination method.
  • FIG. 18 is a table showing an example of hierarchical structure information corresponding to Example 3 of the hierarchy determination method.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining Example 1 of the damage vector hierarchy determination method.
  • FIG. 13 is another diagram for explaining Example 2 of the damage vector hierarchy determination method.
  • FIG. 14 is a table showing an example of hierarchical
  • FIG. 19 is a diagram for explaining Example 4 of the damage vector hierarchy determination method.
  • FIG. 20 is a table showing an example of hierarchical structure information corresponding to Example 4 of the hierarchy determination method.
  • FIG. 21 is a diagram illustrating information regarding the direction of the damage vector.
  • FIG. 22 is a table showing an example of information regarding the direction of the damage vector.
  • FIG. 23 is a table showing image information included in the hierarchical structure information.
  • FIG. 24 is a diagram for describing an example of the feature amount.
  • FIG. 25 is a flowchart for explaining the operation of the similar damage search apparatus.
  • FIG. 26 is a block diagram of a similar damage search apparatus.
  • FIG. 27 is a block diagram of the similar damage search apparatus.
  • FIG. 28 is a block diagram of the similar damage search apparatus.
  • FIG. 1 is a perspective view showing a structure of a bridge 1 which is an example of a structure, and is a view of the bridge 1 as viewed from below.
  • Other examples of the structure include roads, buildings, columns, and tunnels.
  • damage of a structure is photographed by a camera, and information stored as past information or sample information is searched based on information extracted from the photographed image (damaged image).
  • the damage is a crack, free lime, or missing.
  • the bridge 1 shown in FIG. 1 has a main girder 2, a cross girder 3, a counter-tilt 4 and a horizontal 5 which are connected by bolts, rivets or welding.
  • a floor slab 6 for driving a vehicle or the like is provided on the upper portion of the main beam 2 or the like.
  • the floor slab 6 is generally made of reinforced concrete.
  • the main girder 2 is a member that is passed between the abutment and the pier and supports the load of the vehicle on the floor slab 6.
  • the cross beam 3 is a member that connects the main beams 2 in order to support the load by the plurality of main beams 2.
  • the anti-tilting structure 4 and the horizontal structure 5 are members that connect the main girders 2 to each other in order to resist lateral loads such as wind and earthquake.
  • a pipe 7 is laid under the bridge 1.
  • FIG. 2 and 3 are perspective views showing an external configuration of the computer 100 constituting the similar damage search apparatus, FIG. 2 is a front perspective view, and FIG. 3 is a rear perspective view.
  • the computer 100 is composed of a tablet computer as shown in FIGS.
  • the computer 100 includes a flat casing 101 having a rectangular outline, and the casing 101 has a touch panel display 102 that also serves as a display unit 126 and an input unit 128, operation buttons 103, speakers 104, a built-in camera 105, an external device.
  • a connection terminal 106 and the like are provided.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a system configuration of the computer 100.
  • the computer 100 includes a CPU (Central Processing Unit) 110 that controls the overall operation of the computer 100, and a main memory 114, a nonvolatile memory 116, a mobile device, and the like via a system bus 112.
  • Communication unit 118, wireless local area network (LAN) communication unit 120, short-range wireless communication unit 122, wired communication unit 124, display unit 126, input unit 128, key input unit 130, audio processing unit 132, image processing unit 134, etc. are connected and configured.
  • LAN local area network
  • the CPU 110 reads out an operation program (OS (Operating System) and an application program that operates on the OS), standard data, and the like stored in the non-volatile memory 116, expands them in the main memory 114, and performs this operation. By executing the program, it functions as a control unit that controls the operation of the entire computer.
  • OS Operating System
  • the main memory 114 is composed of, for example, a RAM (Random Access Memory) and functions as a work memory for the CPU 110.
  • a RAM Random Access Memory
  • the non-volatile memory 116 is composed of, for example, a flash EEPROM (EEPROM: Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), and stores the above-described operation program and various fixed data.
  • the nonvolatile memory 116 functions as a storage unit of the computer 100 and stores various data.
  • the mobile communication unit 118 is a third-generation mobile communication system compliant with the IMT-2000 standard (International Mobile Telecommunications-2000) and a fourth-generation mobile communication system compliant with the IMT-Advanced standard (International Mobile Telecommunications-Advanced). Based on this, data is transmitted / received to / from a nearby base station (not shown) via the antenna 118A.
  • IMT-2000 International Mobile Telecommunications-2000
  • IMT-Advanced International Mobile Telecommunications-Advanced
  • the wireless LAN communication unit 120 conforms to a predetermined wireless LAN communication standard (for example, IEEE802.11a / b / g / n standard) with a wireless LAN access point or an external device capable of wireless LAN communication via the antenna 120A.
  • a predetermined wireless LAN communication standard for example, IEEE802.11a / b / g / n standard
  • the corresponding wireless LAN communication is performed.
  • the short-range wireless communication unit 122 transmits / receives data to / from another Bluetooth (registered trademark) device within the range of, for example, class 2 (within a radius of about 10 m) via the antenna 122A.
  • another Bluetooth (registered trademark) device within the range of, for example, class 2 (within a radius of about 10 m) via the antenna 122A.
  • the wired communication unit 124 performs communication according to a predetermined communication standard with an external device connected by a cable via the external connection terminal 106.
  • the display unit 126 includes a color LCD (Liquid Crystal Display) panel that configures a display part of the touch panel display 102 and a driving circuit thereof, and displays various images.
  • a color LCD Liquid Crystal Display
  • the input unit 128 constitutes a touch panel portion of the touch panel display 102.
  • the input unit 128 is configured integrally with the color LCD panel using a transparent electrode.
  • the input unit 128 generates and outputs two-dimensional position coordinate information corresponding to the user's touch operation.
  • the key input unit 130 includes a plurality of operation buttons 103 provided on the housing 101 of the computer 100 and a drive circuit thereof.
  • the audio processing unit 132 converts the digital audio data provided via the system bus 112 into an analog signal and outputs it from the speaker 104.
  • the image processing unit 134 digitizes an analog image signal output from the built-in camera 105 equipped with a photographing lens and an image sensor, performs necessary signal processing, and outputs the result.
  • FIG. 5 is a block diagram of a similar damage search apparatus realized by the computer 100.
  • the similar damage search apparatus mainly includes an information acquisition unit 151, a search unit 153, and a database 155.
  • the information acquisition unit 151 retrieves search target information (first information) (accumulation information: first damage information) stored in the database 155. 2 damage information). That is, the information acquisition unit 151 acquires search target information corresponding to the stored information in order to search the stored information stored in the database 155.
  • search target information (second damage information) corresponding to the stored information is acquiring the same type of information as the stored information as the search target information.
  • the information acquisition unit 151 acquires damage vector (start point, end point, and length) and data related to the hierarchical structure of the damage vector (parent vector ID, sibling vector, and child vector) as second damage information.
  • the information acquisition unit 151 may acquire the search target information by processing the damage image captured by the computer 100 by the image processing unit 134, or may be processed by an image processing device separate from the similar damage search device. The search target information extracted in this way may be acquired.
  • the search unit 153 searches for one or a plurality of stored information similar to the search target information from the stored information stored in the database 155 based on the search target information acquired by the information acquisition unit 151.
  • the search unit 153 can search stored data similar to the search target data by a known method. For example, the search unit 153 extracts accumulated data having the same or closest feature quantity as the search target data and outputs it as a search result. The feature amount will be described later.
  • the search unit 153 may be provided with a feature amount determination unit 157.
  • the feature amount determination unit 157 determines the feature amount to be used for the search, and the search is performed using the determined feature amount.
  • the feature amount determination unit 157 determines a feature amount used for a search including at least a feature amount of a damage vector. That is, as will be described later, each of the damage vector, the information related to the hierarchical structure of the damage vector, and the information related to the direction of the damage vector is composed of one or a plurality of feature amounts. Therefore, the feature amount determination unit 157 determines one or more feature amounts to be used for the search, and the search unit 153 outputs the search result.
  • the determination of the feature amount used for the search performed by the feature amount determination unit 157 may be performed automatically via the CPU 110, or may be performed manually by the user inputting a command.
  • the database 155 stores at least a damage vector and damage structure information as accumulated information.
  • the damage vector is generated based on the damage image, and the damage of the structure is vectorized.
  • the damage structure information is information including at least one of information related to the hierarchical structure of the damage vector and information related to the direction of the damage vector.
  • the accumulated information includes damage structure information including at least one of a damage vector in which damage of the structure is vectorized, information on the hierarchical structure of the damage vector, and information on the direction of the damage vector.
  • the damage vector is generated based on a damage image in which damage to the structure is photographed. For example, a crack is detected from a damaged image by a known method, and a damage vector is generated based on the detected crack.
  • a crack detection method described in Japanese Patent No. 4006007 can be used as one method for detecting a crack from a damaged image.
  • This method calculates wavelet coefficients corresponding to the two concentrations to be compared, calculates each wavelet coefficient when each of the two concentrations is changed, creates a wavelet coefficient table, and is a crack detection target.
  • a wavelet coefficient corresponding to the average density of neighboring pixels in the local region and the density of the target pixel is used as a threshold value in the wavelet coefficient table by wavelet transforming the input image obtained by photographing the concrete surface.
  • This is a crack detection method comprising a step of determining a crack area and a non-crack area by comparing a wavelet coefficient of a target pixel with a threshold value.
  • a damage vector (crack vector) is generated based on the detected damage (crack).
  • the damage vector is a line segment determined by the start point and end point.
  • the damage is divided into multiple sections so that the distance between the curve and the line segment is less than the threshold.
  • the curved crack Cr is divided into four sections Cr1 to Cr4, and crack vectors Cv1 to Cv4 are generated for each section, whereby the distance from the crack vectors Cv1 to Cv4 in the sections Cr1 to Cr4.
  • d1 to d4 are set to be equal to or less than a threshold value.
  • the feature point of the floor slab 6 is set as the origin of the coordinate system, and for the damage vector group (vector group), the end point having the minimum distance from the origin is set as the first start point.
  • the end point and start point can be determined sequentially along the running direction.
  • the point P13 having the shortest distance d from the point P0 is set as the start point of the damage vector C7-1, and hereinafter the point P14 is set as the end point of the damage vector C7-1 (and the damage vectors C7-2, C7). ⁇ 3), and points P15 and P16 can be the end points of the damage vectors C7-2 and C7-3, respectively.
  • the point P17 becomes the start point of the damage vector C8-1
  • the point P18 becomes the start point of the damage vectors C8-2 and C8-3
  • the traveling direction of the damage vector C8-3 (The direction from the point P18 to the point P20) is opposite to the traveling direction of the damage vector C8-1. Therefore, in such a case, as shown in FIG. 8, the point P19 is set as the start point of the damage vector C8A-1, and hereinafter, the point P18 is set as the end point of the damage vector C8A-1 (and the start points of the damage vectors C8A-2 and C8A-3). ), Points P17 and P20 may be the end points of the damage vectors C8A-2 and C8A-3, respectively. Note that the collection of damage vectors in this case is referred to as a vector group C8A.
  • the damage vector When the damage vector is generated as described above, if the damage is continuous inside the floor slab 6 but separated on the surface, it may be recognized as a separated damage vector. Even in such a case, one or a plurality of vectors may be generated by concatenating a plurality of damage vectors.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of connection of damage vectors.
  • a vector group C3 including a damage vector C3-1 (points P21 and P22 are start points and end points, respectively) and a damage vector C4-1 (points P23 and P24). Indicates a state in which a vector group C4 including a start point and an end point is extracted. Also, the angle formed by the damage vector C3-1 and the line connecting the points P22 and P23 is ⁇ 1, and the angle formed by the line connecting the points P22 and P23 and the damage vector C4-1 is ⁇ 2.
  • the damage vectors C3-1 and C4-1 are connected, and the vector groups C3 and C4 are fused.
  • a new damage vector C5-2 is generated and other damage vectors C5-1 (same as damage vector C3-1) and C5-3 (same as damage vector C4-1).
  • a new vector group including these damage vectors C5-1, C5-2, and C5-3 is defined as a vector group C5.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of accumulated information stored in the database 155.
  • the stored information stored in the database 155 includes information on vector groups to which damage vectors belong, specific information on each damage vector, information on other damage vectors linked to each damage vector in the vector group, and additional information. Is composed of. That is, the accumulated information includes damage vectors and damage structure information, and the damage structure information includes information related to the hierarchical structure of the damage vectors and information related to the direction of the damage vectors.
  • the information about the damage vector is information about the vector group ID (Identification), the vector ID, the start point, the end point, the length, and the width, and the information about the hierarchical structure of the damage vector is a hierarchy (level). ), Parent vector ID, sibling vector ID, and child vector ID.
  • the level is the highest level, and the higher the number, the lower the level. Details of a specific hierarchy determination method will be described later.
  • the information on the hierarchical structure of the damage vector is information obtained by assigning a hierarchy to the damage vector. For example, when the end point of one damage vector is the start point of another damage vector, such one damage vector is called a “parent vector” and the other damage vector is called a “child vector”.
  • the parent vector is determined to be zero or one for one damage vector, but there may be any number of child vectors equal to or greater than zero for one parent vector.
  • the end point of the parent vector is the start point of a plurality of child vectors, the plurality of child vectors are referred to as “sibling vectors”. There may also be any number of sibling vectors greater than zero.
  • the hierarchical structure information includes the ID (identification information) of the parent vector, sibling vector, and child vector
  • the parent vector, sibling vector, and Child vectors can be identified sequentially.
  • a parent vector of a certain damage vector can be specified, and a parent vector of the parent vector can be further specified.
  • the accumulated information includes additional information, and the additional information includes a deletion operation flag, an additional operation flag, an inspection date, and a repair record.
  • the “width” included in the additional information indicates the width of a crack corresponding to each damage vector.
  • the delete operation flag indicates whether or not the vector has been deleted, and is “1” when the delete operation is performed and “0” when the delete operation is not performed. With reference to this deletion operation flag, display and non-display of the damage vector can be switched.
  • the additional operation flag relates to a detection mode of a damage vector, and is “0” when the vector is automatically detected, and “1” when the vector is manually added (by user instruction input). In the case of a vector that is manually added and generated by connecting different ID vectors, it is “2”.
  • the “inspection date” is set to the date when the image of damage was taken, but can also be edited by inputting the user's instructions.
  • the record of “repair” can be generated based on the user's instruction input (repair type and repair date). Types of repairs include, for example, filling with cement, filling with resin, and leaving (observation) (represented as R1, R2, and R3, respectively, in the table of FIG. 11).
  • the hierarchy (level) to which the damage vector belongs will be described.
  • the hierarchy of damage vectors can be determined by various methods as described in Examples 1 to 4 below.
  • FIG. 12 is a diagram showing the vector group C1.
  • the vector group C1 is composed of damage vectors C1-1 to C1-6, and these damage vectors have points P1 to P7 as start points or end points.
  • the hierarchy of the damage vector C1-1 is set to the highest “level 1”, and the damage vectors C1-2 and C1-3 starting from the point P2, which is the end point of the damage vector C1-1, It is assumed that “level 2” is lower than the vector C1-1.
  • the hierarchy of the damage vectors C1-5 and C1-6 starting from the point P4 that is the end point of the damage vector C1-3 is assumed to be “level 3”, which is lower than the damage vector C1-3.
  • the point P3 which is the end point of the damage vector C1-2 is the start point of the damage vector C1-4.
  • the damage vector starting from the point P3 is only the damage vector C1-4 and has no branch.
  • the level of ⁇ 4 is “level 2”, which is the same as C1-2.
  • the hierarchy of each damage vector determined in this way is included in the hierarchical structure information as shown in the table of FIG.
  • FIG. 13 is a diagram showing the vector group C1 (the connection relationship between the damage vectors is the same as that shown in FIG. 12).
  • a threshold value a damage vector corresponding to a “trunk” in the tree structure due to branching
  • the damage vectors C1-1, C1-2, and C1-4 existing within the dotted line in FIG. 13 are set to “level 1” (the highest level) in the same hierarchy. .
  • the hierarchy becomes lower each time the damage vector branches as in Example 1, and the damage vector C1-3 (due to the branch) Corresponding to “branch” in the tree structure) is “level 2”, and damage vectors C1-5 and C1-6 (corresponding to “leaf” in the tree structure due to branching) are “level 3”.
  • the hierarchy and type (stem, branch, or leaf) of each damage vector determined in this way are included in the hierarchical structure information as shown in the table of FIG.
  • Example 2 A modification of the above-described hierarchy determination method (example 2) will be described.
  • the damage vector may be determined as “trunk” (level 1) and other damage vectors as “branches” or “leaves”.
  • the damage vector C1-1 having a length of 100 mm is “stem” (level 1).
  • Damage vectors C1-2 and C1-3 are “branches” (level 2)
  • damage vectors C1-4 are “branches” (level 2) or “leaves” (level 3)
  • damage vectors C1-5 and 6 are It can be “leaf” (level 3).
  • the damage vector constituting the “longest crack” instead of the “longest damage vector” is “stem” (level 1), and the damage vector corresponding to the crack branched from the “stem” is “branch” or “ It may be “leaf”.
  • the “longest crack” means “the longest crack as long as both a thick crack and a thin crack are connected”.
  • the width (the width of damage corresponding to the damage vector) may also be considered to determine the type (stem, branch, and leaf) and the hierarchy.
  • the hierarchy may be determined with the damage vector having the maximum “length ⁇ width” as “stem” and the other damage vectors as “branches” or “leaves”.
  • the damage vector C1-1 having the maximum “length ⁇ width” (100 mm 2 ) is “stem”.
  • Damage vectors C1-2 and C1-3 are “branches” (level 2)
  • damage vectors C1-4 are “branches” (level 2) or “leaves” (level 3)
  • damage vectors C1-5 and 6 are It can be “leaf” (level 3).
  • the damage vector hierarchy is determined in consideration of the length of the damage vector or “length ⁇ width”, so that the hierarchization accuracy can be improved.
  • Example 3 15 to 17 are diagrams showing the vector group C1 (the connection relationship between the damage vectors is the same as that shown in FIGS. 12 and 13).
  • the time before and after the occurrence of the damage vector is determined based on the photographing date and time of the image of the bridge 1, and the damage vector that is generated later in time belongs to the lower hierarchy.
  • a vector group C1A including the damage vector C1-1 is generated in the first photographed image (FIG. 15), and in the next photographed image, the damage vectors C1-2 and C1-3 are newly added.
  • the vector group C1B is generated (FIG. 16), and in the last photographed image, damage vectors C1-4, C1-5, and C1-6 are further generated to form the vector group C1 (FIG. 17).
  • Example 3 the damage vector C1-1 generated in the first image (the range indicated by the reference symbol Lv1 in FIG. 15) is the highest “level 1”, and the damage generated in the next image Vectors C1-2 and C1-3 (range indicated by reference symbol Lv2 in FIG. 16) are set to “level 2”, and damage vectors C1-4, C1-5, and C1-6 (in FIG. 17) occurring in the last image are set.
  • the range indicated by the reference symbol Lv3) is assumed to be “level 3”.
  • the hierarchy of each damage vector determined in this way is included in the hierarchical structure information as shown in the table of FIG.
  • FIG. 19 is a diagram showing a crack C2A and a vector group C2 corresponding to the crack C2A.
  • Example 4 when only one other damage vector is connected to one damage vector, the other one damage vector belongs to the same hierarchy as the one damage vector.
  • a curved crack C2A is divided into a plurality of cracks C2A-1 to C2A-4, and these cracks start at points P8 to P12.
  • Example 4 it is considered that the damage vectors C2-1 to C2-4 (the range indicated by the reference symbol Lv1 in FIG. 19) are substantially one, and “level 1” (all having the same hierarchy) ( Belongs to the top).
  • the hierarchy of each damage vector determined in this way is included in the hierarchical structure information as shown in the table of FIG.
  • the damage vector affiliation hierarchy determination examples 1 to 4 have been described above. These techniques can be appropriately used according to specific damage modes, and a plurality of techniques can be used in combination as necessary. May be. For example, for a group of damage vectors having a complicated connection pattern, the hierarchy may be determined using Example 1 for some parts and the hierarchy may be determined using Example 4 for other parts.
  • the database 155 has information on the direction of the damage vector as damage structure information.
  • the information regarding the direction of the damage vector is information regarding the direction of the damage vector with respect to the structure.
  • the information on the direction of the damage vector is information on whether the crack is extending in the floor slab 6 in parallel with the traveling direction of the vehicle or in the vertical direction.
  • the information on the direction of the damage vector is information on whether a crack extends in a vertical direction in a building column or a crack extends in a direction parallel to the ground.
  • FIG. 21 is a diagram for explaining information regarding the direction of the damage vector.
  • the traveling direction of the automobile V with respect to the floor slab 6 is indicated by the X axis in the figure, and the direction perpendicular to the traveling direction of the automobile V is indicated by the Y axis in the figure.
  • FIG. 22 is a table showing an example of information related to the direction of the damage vector stored in the database 155 in addition to the information stored in the database 155 described above.
  • data on the direction of the damage vector can be attached to the vector group.
  • the direction of the vector group can be determined based on the direction vector of the main trunk of the vector group.
  • the vertical direction described above is the vertical direction if it is within ⁇ 45 degrees around the Y axis in the figure
  • the horizontal direction is the horizontal direction if it is within ⁇ 45 degrees around the X axis in the figure. Yes.
  • the damage vector C1-1, the damage vector C1-2, the damage vector C1-4, and the damage vector C1-5 constituting the crack of the vector group C1-A are the floor slabs.
  • 6 is a vertical direction that is a direction perpendicular to the traveling direction of the vehicle traveling on the upper surface of the vehicle 6.
  • the damage vector C1-3 and the damage vector C1-6 constituting the crack of the vector group C1-A are set in the horizontal direction which is a horizontal direction with respect to the traveling direction of the vehicle V traveling on the upper surface of the floor slab 6.
  • the direction of the vector group C1-A can be the vertical direction.
  • the direction of the vector group can be determined by various methods. For example, the direction of each vector unit group is calculated by calculating the direction in each element unit region (each line segment approximated by a line segment, etc.) constituting the trunk instead of the entire main trunk, and taking the average. It can also be determined.
  • the damage vector C1-1, the damage vector C1-2, the damage vector C1-4, and the damage vector C1-5 that constitute the C1-B vector group shown in FIGS. 21 and 22 are the floor slab 6 that is a structure.
  • the horizontal direction is a horizontal direction with respect to the traveling direction of the vehicle traveling on the upper surface.
  • the damage vector C1-3 and the damage vector C1-6 constituting the crack of C1-B are set to a vertical direction which is a direction perpendicular to the traveling direction of the vehicle traveling on the upper surface of the floor slab 6 which is a structure.
  • the vector group C1-B The direction of can be the horizontal direction.
  • the cracks in the entire floor slab 6 are one-way or two-way. In that case, it may be determined by information on the ratio and number of crack vectors (damage vectors) in the vertical direction and crack vectors (damage vectors) in the horizontal direction. Further, when a turtle shell-shaped crack exists, it may be determined as a turtle shell-shaped crack, or the turtle shell-shaped crack may be included in the vertical direction and the horizontal direction.
  • the database 155 can store various information in association with the damage vector in addition to the information described above.
  • the database 155 may store image information of a damaged image in which a damage vector is detected.
  • the image information is information about a captured image in which damage is imaged, and defines identification information and image data of the captured image, image acquisition date and time, etc., for a group of damage vectors.
  • FIG. 23 is a table showing an example of image information.
  • the image ID, image data, acquisition date and time, image width and height, number of channels, bits / pixel, and resolution are defined. Has been.
  • the number of channels is 3 channels for RGB (R: red, G: green, B: blue) color images, and 1 channel for monochrome images.
  • RGB red, G: green, B: blue
  • the database 155 may store information about structures having damage in relation to damage vectors. That is, information on a structure having damage stored as a damage vector may be stored in the database 155. Specifically, the database 155 may store an address, a size, and a construction date for the structure on which the cracked floor slab 6 is provided, together with accumulated information related to the crack. In this case, the search unit 153 can search for information on the structure stored in the database 155 based on the search result of one or a plurality of accumulated information similar to the search target information.
  • the database 155 may store information on the density of damage vectors as a part of the damage vectors of accumulated information.
  • the density of damage vectors can be expressed by how many damage vectors exist in a certain region.
  • the database 155 may store text-based data such as an inspection result determined by the inspection worker or a report created by the inspection worker in association with the damage vector.
  • the damage structure information including at least one of a damage vector in which damage of the structure is vectorized, information on the hierarchical structure of the damage vector, and information on the direction of the damage vector is composed of one or a plurality of feature amounts. .
  • FIG. 24 is a diagram for explaining an example of the feature quantity constituting the damage vector, information on the hierarchical structure of the damage vector, and information on the direction of the damage vector.
  • the feature quantity of the damage vector is composed of a crack start point and end point, a crack length, and a crack width.
  • the feature amount of information related to the hierarchical structure of the damage vector includes a parent vector ID, a sibling vector ID, and a child vector ID.
  • the feature amount of the information related to the hierarchical structure of the damage vector is configured in the direction with respect to the structure.
  • the feature amount determination unit 157 (FIG. 5) described above determines a feature amount to be used for the search among the feature amounts included in the search target information.
  • the search unit 153 can perform a search using information related to the hierarchical structure in addition to the damage vector. For example, the search unit 153 can perform a search based on the crack vector width or length for the damage vector as a primary search, and can perform a search for a sibling vector as a secondary search. Further, in the case of a vector including hierarchical information, the search unit 153 can search using only a vector of a certain hierarchy or higher. That is, the search unit 153 can search the stored data using only vectors above a certain hierarchy or below a certain hierarchy.
  • the search unit 153 can perform a search using information on the direction in addition to the damage vector. For example, the search unit 153 may search the accumulated data having the same direction as the primary search, and may search the result of the primary search based on the damage vector of the search target information as the secondary search. Further, for example, the search unit 153 stores, as a primary search, information on a vector group having two vertical and horizontal cracks in which horizontal cracks are first generated or information in which vertical cracks are first generated. You can also search within.
  • FIG. 25 is a flowchart for explaining the operation of the similar damage search apparatus.
  • the information acquisition unit 151 acquires search target information (second damage information) corresponding to accumulated information (first damage information) based on a captured image in which damage to be searched is captured (step damage information). S10).
  • the feature quantity determination unit 157 determines the feature quantity used for the search among the feature quantities of the acquired search target information (step S11), and the search unit 153 searches the stored data stored in the database 155. Is performed (step S12). Then, the search unit 153 searches and extracts stored data having a feature quantity similar to the search target information in the stored data.
  • 26 and 27 are block diagrams illustrating a configuration example of the similar damage search apparatus according to the present embodiment.
  • symbol is attached
  • the similar damage search apparatus shown in FIG. 26 includes an information acquisition unit 151, a search unit 153, a database 155, a similarity calculation unit 160, and a list data generation unit 162.
  • the similarity calculation unit 160 calculates the similarity between the search target information and the stored information. That is, the similarity between the damage vector and damage structure information constituting the search target information and the damage vector and damage structure information stored as accumulated information is calculated.
  • the degree of similarity is calculated from, for example, a distance scale (Euclidean distance or Cullback-Roller distance) between the search target information and the accumulated information, and the calculated result is normalized and expressed in a range of 0 to 1, for example.
  • the search unit 153 searches for and extracts one or a plurality of stored information based on the similarity calculated by the similarity calculation unit 160. For example, the search unit 153 extracts accumulated information having a degree of similarity greater than or less than a certain threshold.
  • the list data generation unit 162 generates list data in which the results searched by the search unit 153 are arranged according to the degree of similarity. Specifically, list data generation unit 162 receives a search result having similarity from search unit 153, and generates list data based on the search result. Further, the list data generated by the list data generation unit 162 can be sorted based on the similarity.
  • the similar damage search apparatus shown in FIG. 27 includes an information acquisition unit 151, a search unit 153, a database 155, a feature amount determination unit 157, a similarity calculation unit 160, and a list data generation unit 162.
  • the search unit 153 includes a feature amount determination unit 157 and a similarity calculation unit 160.
  • the feature amount determination unit 157 determines the feature amount used for the search when the information acquisition unit 151 acquires a plurality of feature amounts.
  • the similarity calculation unit 160 includes the feature amount of the search target information used for the search determined by the feature amount determination unit 157 and the feature amount of the accumulated information corresponding to the feature amount determined by the feature amount determination unit 157. The similarity is calculated. Then, the search unit 153 searches the database 155 for one or a plurality of first damage information based on the similarity calculated by the similarity calculation unit 160. For example, the search unit 153 extracts accumulated information having a degree of similarity greater than or less than a certain threshold. When a plurality of feature amounts are determined by the feature amount determination unit 157, each of the plurality of feature amounts is weighted according to priority and importance. Note that the priority and importance used by the feature amount determination unit 157 may be stored in the computer 100 in advance or may be input by the user.
  • FIG. 28 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the similar damage search apparatus according to the present embodiment.
  • symbol is attached
  • the similar damage search device shown in FIG. 28 includes an information acquisition unit 151, a search unit 153, a database 155, a feature amount determination unit 157, a similarity calculation unit 160, a representative value determination unit 164, and a list data generation unit 162. Yes.
  • the similarity calculation unit 160 calculates the individual similarity for each of the plurality of damages. That is, when there are a plurality of damages in the damage image, the information acquisition unit 151 acquires search target information regarding the plurality of damages, and the similarity calculation unit 160 performs individual similarity for each of the plurality of search targets. Is calculated.
  • the representative value determining unit 164 determines a representative value among the individual similarities calculated by the similarity calculating unit 160. For example, the representative value determination unit 164 may determine one individual similarity as a representative value from a plurality of individual similarities, or may determine a value obtained by averaging each individual similarity as a representative value. A value obtained by weighting each individual similarity and averaging it may be determined as a representative value.
  • the search unit 153 searches the database 155 for one or a plurality of stored information based on the representative value determined by the representative value determination unit 164.

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Abstract

本発明は、損傷の特徴を捉えた精度のよい類似の損傷例の検索を行うことが可能な類似損傷検索装置及び類似損傷検索方法を提供することを目的とする。類似損傷検索装置（１００）は、構造物の損傷画像に基づいて生成された第１の損傷情報であって、構造物の損傷がベクトル化された損傷ベクトルと、損傷ベクトルの階層構造に関する情報及び損傷ベクトルの方向に関する情報のうち少なくとも１つを含む損傷構造情報とを有する第１の損傷情報を記憶するデータベース（１５５）と、検索対象の損傷画像に基づいて、第１の損傷情報に対応する第２の損傷情報を取得する情報取得部（１５１）と、情報取得部で取得された第２の損傷情報に基づいて、データベースに記憶されている第１の損傷情報のうちから第２の損傷情報に類似する単数又は複数の第１の損傷情報を検索する検索部（１５３）と、を備える。

Description

類似損傷検索装置及び類似損傷検索方法
　本発明は、類似損傷検索装置及び類似損傷検索方法に関し、特に構造物の損傷が撮影された画像から得られる情報に基づいて検索を行う類似損傷検索装置及び類似損傷検索方法に関する。
　従来より、構造物に発生したひびや割れや遊離石灰等の損傷をカメラで撮像し、撮影した画像を利用して構造物の検査を行う技術が知られている。
　例えば特許文献１では、コンクリート等の表面に存在するひび割れをカメラで撮像して、ひび割れの座標及び幅の情報を生成する技術が記載されている。
　また例えば特許文献２では、建築物等の撮影画像をデータベースに蓄積し、そのデータベースを使用して類似画像の検索を行う技術が記載されている。
特開平０６－１４８０８９号公報 特開２００５－２５０５６２号公報
　しかしながら、損傷が撮影された画像を蓄積したデータベースを利用して、類似する損傷例を検索する場合において、単に損傷の長さ又は幅のみに基づいて検索を行うだけでは妥当な検索結果を得ることが難しい場合がある。すなわち、損傷の長さ又は幅のみに基づいて類似する損傷例の検索を行うだけでは、損傷の長さ又は幅のみに一致又は類似する損傷例が検索されるだけであり、損傷の特徴を含めた適切な検索結果を得ることが困難な場合がある。したがって、類似の損傷例を検索する場合には、損傷の構造に関する情報も含めて類似する損傷例を検索しなければ、損傷の特徴を捉えた精度のよい類似の損傷の検索を行うことができない場合がある。
　上述した特許文献１及び２には、損傷の構造に関する情報も含めて、類似する損傷例を検索することに関しては言及されていない。
　本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、損傷の特徴を捉えた精度のよい類似の損傷例の検索を行うことが可能な類似損傷検索装置及び類似損傷検索方法を提供することである。
　上記目的を達成するために、本発明の一の態様である類似損傷検索装置は、構造物の損傷画像に基づいて生成された第１の損傷情報であって、構造物の損傷がベクトル化された損傷ベクトルと、損傷ベクトルの階層構造に関する情報及び損傷ベクトルの方向に関する情報のうち少なくとも１つを含む損傷構造情報とを有する第１の損傷情報を記憶するデータベースと、検索対象の損傷画像に基づいて、第１の損傷情報に対応する第２の損傷情報を取得する情報取得部と、情報取得部で取得された第２の損傷情報に基づいて、データベースに記憶されている第１の損傷情報のうちから第２の損傷情報に類似する単数又は複数の第１の損傷情報を検索する検索部と、を備える。
　本態様によれば、損傷がベクトル化された損傷ベクトルと、損傷ベクトルの階層構造に関する情報及び損傷ベクトルの方向に関する情報のうち少なくとも１つを含む損傷構造情報とに基づいて、データベースに記載されている情報が検索される。これにより、本態様は、損傷の特徴を捉えた精度のよい検索を行うことができる。
　さらに、本態様によれば、損傷がベクトル化された損傷ベクトルと、損傷ベクトルの階層構造に関する情報及び損傷ベクトルの方向に関する情報のうち少なくとも１つを含む損傷構造情報とを有するデータベースを有する。これにより、本態様は、損傷の特徴を捉えた精度のよい検索を行うことができる。
　好ましくは、損傷ベクトル、損傷ベクトルの階層構造に関する情報、及び損傷ベクトルの方向に関する情報の各々は、単数又は複数の特徴量から構成され、類似損傷検索装置は、少なくとも損傷ベクトルの特徴量を含む検索に使用する特徴量を決定する特徴量決定部を備え、検索部は、特徴量決定部で決定された特徴量に基づいて、単数又は複数の第１の損傷情報をデータベースより検索する。
　本態様によれば、損傷ベクトル、損傷ベクトルの階層構造に関する情報、及び損傷ベクトルの方向に関する情報の各々が、単数又は複数の特徴量から構成されている。また、本態様によれば、特徴量決定部により損傷ベクトルの特徴量を含む検索に使用する特徴量が決定されて検索が行われる。これにより、本態様は、複数の損傷の特徴量に基づいて類似する損傷の検索が行われるので、損傷の特徴を捉えた精度のよい検索を行うことができる。
　好ましくは、類似損傷検索装置は、情報取得部で取得された第２の損傷情報とデータベースで記憶された第１の損傷情報との類似度を算出する類似度算出部を備え、検索部は、類似度算出部で算出された類似度に基づいて、単数又は複数の第１の損傷情報をデータベースより検索する。
　本態様によれば、類似度算出部により情報取得部で取得された第２の損傷情報とデータベースで記憶された第１の損傷情報との類似度が算出され、その算出された類似度に基づいて検索が行われる。これにより、本態様は、類似度に応じた損傷の検索を行うことができる。
　好ましくは、類似損傷検索装置は、特徴量決定部で決定された第２の損傷情報の特徴量とデータベースで記憶された第１の損傷情報の特徴量との類似度を算出する類似度算出部を備え、検索部は、類似度算出部で算出された類似度に基づいて、単数又は複数の第１の損傷情報をデータベースより検索する。
　本態様によれば、類似度算出部により特徴量決定部で決定された第２の損傷情報の特徴量とデータベースで記憶された第１の損傷情報の特徴量との類似度が算出され、その算出された類似度に基づいて検索が行われる。これにより、本態様は、類似度に応じた類似する損傷の検索を行うことができる。
　好ましくは、類似損傷検索装置は、検索対象の損傷画像において、複数の検索対象の損傷がある場合には、複数の検索対象の損傷の各々に対して個別類似度を算出する類似度算出部と、類似度算出部で算出された個別類似度のうちで代表値を決定する代表値決定部を備え、検索部は、代表値決定部で決定された代表値に基づいて、単数又は複数の第１の損傷情報をデータベースより検索する。
　本態様によれば、類似度算出部により複数の検索対象の損傷の各々に対して個別類似度が算出され、代表値決定部により個別類似度のうちで代表値が決定され、決定された代表値に基づいて検索が行われる。これにより、本態様は、損傷画像において複数の損傷がある場合においても、精度のよい検索を行うことができる。
　好ましくは、損傷ベクトルの階層構造に関する情報は、少なくとも分岐により幹とされる損傷ベクトルに関する情報及び分岐により枝とされる損傷ベクトルに関する情報を含む。
　本態様によれば、損傷ベクトルの階層構造に関する情報は、少なくとも分岐により幹とされる損傷ベクトルに関する情報及び分岐により枝とされる損傷ベクトルに関する情報を含む。これにより、本態様は、分岐を起点に枝分かれしている構造を有する損傷に関して、精度のよい検索を行うことができる。
　好ましくは、類似損傷検索装置は、検索部が検索した結果を類似度に応じて整列させたリストデータを生成するリストデータ生成部を備える。
　本態様によれば、検索した結果が類似度に応じて整列したリストを得ることができる。
　好ましくは、データベースは、第１の損傷情報に関連させて損傷を有する構造物に関しての情報を記憶し、検索部は、第２の損傷情報に類似する単数又は複数の第１の損傷情報の検索結果に基づいて、データベースに記憶されている構造物に関しての情報を検索する。
　本態様によれば、データベースには損傷を有する構造物に関しての情報が記憶されているので、類似する損傷を有する構造物に関して情報を取得することができる。
　好ましくは、データベースは、第１の損傷情報に関連させて損傷の補修記録を記憶し、検索部は、第２の損傷情報に類似する単数又は複数の第１の損傷情報の検索結果に基づいて、データベースに記憶されている補修記録を検索する。
　本態様によれば、データベースには損傷の補修記録が記憶されているので、類似する損傷の補修記録に関する情報を取得することができる。
　本発明の他の態様である類似損傷検索方法は、構造物の損傷画像に基づいて生成された第１の損傷情報であって、構造物の損傷がベクトル化された損傷ベクトルと、損傷ベクトルの階層構造に関する情報及び損傷ベクトルの方向に関する情報のうち少なくとも１つを含む損傷構造情報とを有する第１の損傷情報をデータベースに記憶するステップと、検索対象の損傷画像に基づいて、第１の損傷情報に対応する第２の損傷情報を取得するステップと、第２の損傷情報に基づいて、データベースに記憶されている第１の損傷情報のうちから第２の損傷情報に類似する単数又は複数の第１の損傷情報を検索するステップと、を含む。
　本発明によれば、構造物の損傷がベクトル化された損傷ベクトルと、損傷ベクトルの階層構造に関する情報及び損傷ベクトルの方向に関する情報のうち少なくとも１つを含む損傷構造情報とに基づいて、類似する損傷の検索が行われるので、損傷の特徴を捉えた精度のよい類似の損傷の検索を行うことができる。
図１は、橋梁の構造を示す斜視図である。 図２は、コンピュータの外観構成を示す斜視図である。 図３は、コンピュータの外観構成を示す斜視図である。 図４は、コンピュータのシステム構成を示すブロック図である。 図５は、類似損傷検索装置のブロック図である。 図６は、曲線状の損傷を分割して複数の損傷ベクトルを生成する様子を示す図である。 図７は、損傷ベクトルの始点を決める様子を説明するための図である。 図８は、損傷ベクトルの始点を決める様子を説明するための他の図である。 図９は、分離した損傷ベクトルの連結を示す図である。 図１０は、分離した損傷ベクトルの連結を示す他の図である。 図１１は、階層構造情報に含まれる損傷ベクトルの情報の例（階層決定手法の例１に対応）を示す図である。 図１２は、損傷ベクトルの階層決定手法の例１を説明するための図である。 図１３は、損傷ベクトルの階層決定手法の例２を説明するための他の図である。 図１４は、階層決定手法の例２に対応した階層構造情報の例を示す表である。 図１５は、損傷ベクトルの階層決定手法の例３を説明するための図である。 図１６は、損傷ベクトルの階層決定手法の例３を説明するための他の図である。 図１７は、損傷ベクトルの階層決定手法の例３を説明するための他の図である。 図１８は、階層決定手法の例３に対応した階層構造情報の例を示す表である。 図１９は、損傷ベクトルの階層決定手法の例４を説明するための図である。 図２０は、階層決定手法の例４に対応した階層構造情報の例を示す表である。 図２１は、損傷ベクトルの方向に関する情報に関して説明する図である。 図２２は、損傷ベクトルの方向に関する情報の例について示す表である。 図２３は、階層構造情報に含まれる画像情報を示す表である。 図２４は、特徴量の例に関して説明する図である。 図２５は、類似損傷検索装置の動作を説明するフロー図である。 図２６は、類似損傷検索装置のブロック図である。 図２７は、類似損傷検索装置のブロック図である。 図２８は、類似損傷検索装置のブロック図である。
　以下、添付図面に沿って本発明の好ましい実施の形態について説明する。
　図１は、構造物の一例である橋梁１の構造を示す斜視図であり、橋梁１を下から見た図である。なお、構造物に関するその他の例は、道路、ビル、柱又はトンネルが挙げられる。本発明は、構造物の損傷をカメラにより撮影し、その撮影画像（損傷画像）から抽出した情報に基づいて、過去の情報又はサンプルの情報として蓄積されている情報を検索する。ここで、損傷とはひび割れ、遊離石灰、又は欠落のことである。
　図１に示す橋梁１は、主桁２と、横桁３と、対傾構４と、横構５とを有し、これらがボルト、リベット又は溶接により連結されて構成されている。また、主桁２等の上部には、車輌等が走行するための床版６が打設されている。床版６は、鉄筋コンクリート製のものが一般的である。
　主桁２は、橋台や橋脚の間に渡され、床版６上の車輌等の荷重を支える部材である。横桁３は、荷重を複数の主桁２で支持するため、主桁２を連結する部材である。対傾構４及び横構５は、それぞれ風や地震等の横荷重に抵抗するため、主桁２を相互に連結する部材である。また、橋梁１の下部には、配管７が敷設されている。
　図２及び図３は、類似損傷検索装置を構成するコンピュータ１００の外観構成を示す斜視図であり、図２は正面斜視図であり図３は背面斜視図である。
　コンピュータ１００は、図２及び図３に示すように、タブレット型のコンピュータで構成される。コンピュータ１００は、矩形の輪郭を有する平板状の筐体１０１を備え、その筐体１０１に表示部１２６と入力部１２８とを兼ねたタッチパネルディスプレイ１０２、操作ボタン１０３、スピーカー１０４、内蔵カメラ１０５、外部接続端子１０６等を備えて構成される。
　図４は、コンピュータ１００のシステム構成を示すブロック図である。
　図４に示すように、コンピュータ１００は、コンピュータ１００の全体の動作を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０を備え、このＣＰＵ１１０にシステムバス１１２を介して、メインメモリ１１４、不揮発性メモリ１１６、モバイル通信部１１８、無線ＬＡＮ（Local Area Network）通信部１２０、近距離無線通信部１２２、有線通信部１２４、表示部１２６、入力部１２８、キー入力部１３０、音声処理部１３２、画像処理部１３４等が接続されて構成される。
　ＣＰＵ１１０は、不揮発性メモリ１１６に記憶された動作プログラム（ＯＳ（Operating System）、及び、そのＯＳ上で動作するアプリケーションプログラム）、及び、定型データ等を読み出し、メインメモリ１１４に展開して、当動作プログラムを実行することにより、このコンピュータ全体の動作を制御する制御部として機能する。
　メインメモリ１１４は、たとえば、ＲＡＭ（Random Access Memory）で構成され、ＣＰＵ１１０のワークメモリとして機能する。
　不揮発性メモリ１１６は、たとえば、フラッシュＥＥＰＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ：Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）で構成され、上述した動作プログラムや各種定型データを記憶する。また、不揮発性メモリ１１６は、コンピュータ１００の記憶部として機能し、各種データを記憶する。
　モバイル通信部１１８は、ＩＭＴ－２０００規格（International Mobile Telecommunication-2000）に準拠した第３世代移動通信システム、及び、ＩＭＴ－Ａｄｖａｎｃｅｄ規格（International Mobile Telecommunications-Advanced）に準拠した第４世代移動通信システムに基づき、アンテナ１１８Ａを介して、最寄りの図示しない基地局との間でデータの送受信を実行する。
　無線ＬＡＮ通信部１２０は、アンテナ１２０Ａを介して、無線ＬＡＮアクセスポイントや無線ＬＡＮ通信が可能な外部機器との間で所定の無線ＬＡＮ通信規格（例えばＩＥＥＥ８０２．１１ａ／ｂ／ｇ／ｎ規格）に従った無線ＬＡＮ通信を行う。
　近距離無線通信部１２２は、アンテナ１２２Ａを介して、たとえばクラス２（半径約１０ｍ内）の範囲内にある他のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格の機器とデータの送受信を実行する。
　有線通信部１２４は、外部接続端子１０６を介してケーブルで接続された外部機器との間で所定の通信規格に従った通信を行う。
　表示部１２６は、タッチパネルディスプレイ１０２のディスプレイ部分を構成するカラーＬＣＤ（Liquid Crystal Display）パネルと、その駆動回路と、で構成され、各種画像を表示する。
　入力部１２８は、タッチパネルディスプレイ１０２のタッチパネル部分を構成する。入力部１２８は、透明電極を用いてカラーＬＣＤパネルと一体的に構成される。入力部１２８は、ユーザのタッチ操作に対応した２次元の位置座標情報を生成して出力する。
　キー入力部１３０は、コンピュータ１００の筐体１０１に備えられた複数の操作ボタン１０３と、その駆動回路と、で構成される。
　音声処理部１３２は、システムバス１１２を介して与えられるデジタル音声データをアナログ化してスピーカー１０４から出力する。
　画像処理部１３４は、撮影レンズ及びイメージセンサーを備えた内蔵カメラ１０５から出力されるアナログの画像信号をデジタル化し、所要の信号処理を施して出力する。
　＜第１の実施形態＞
　次にコンピュータ１００で実現される類似損傷検索（類似損傷検索装置及び類似損傷検索方法）の第１の実施形態に関して説明をする。
　図５は、コンピュータ１００で実現される類似損傷検索装置のブロック図である。類似損傷検索装置は、主に情報取得部１５１、検索部１５３、及びデータベース１５５から構成される。
　情報取得部１５１は、検索対象の損傷が撮影された撮影画像（損傷画像）に基づいて、データベース１５５に記憶されている情報（蓄積情報：第１の損傷情報）に対応する検索対象情報（第２の損傷情報）を取得する。すなわち、情報取得部１５１は、データベース１５５に記憶されている蓄積情報を検索するために、蓄積情報に対応する検索対象情報を取得する。ここで蓄積情報に対応する検索対象情報（第２の損傷情報）を取得するとは、蓄積情報として記憶されている情報と同種の情報を検索対象情報として取得することである。例えば、第１の損傷情報としてデータベース１５５に損傷ベクトル（始点、終点及び長さ）、損傷ベクトルの階層構造に関するデータ（親ベクトルＩＤ、兄弟ベクトル、及び子ベクトル）がデータベース１５５に記憶されている場合には、情報取得部１５１は、第２の損傷情報として損傷ベクトル（始点、終点及び長さ）、損傷ベクトルの階層構造に関するデータ（親ベクトルＩＤ、兄弟ベクトル、及び子ベクトル）を取得する。なお、情報取得部１５１は、コンピュータ１００に取り込まれた損傷画像を画像処理部１３４により処理して検索対象情報を取得してもよいし、類似損傷検索装置とは別体の画像処理装置で処理されて抽出された検索対象情報を取得してもよい。
　検索部１５３は、情報取得部１５１で取得された検索対象情報に基づいて、データベース１５５に記憶されている蓄積情報のうちから検索対象情報に類似する単数又は複数の蓄積情報を検索する。検索部１５３は、公知の方法により検索対象データと類似する蓄積データを検索することができる。例えば検索部１５３は、検索対象データの有する特徴量と同一又は最も近い特徴量を有する蓄積データを抽出し、検索結果として出力する。なお特徴量に関しては後で説明をする。
　検索部１５３には、特徴量決定部１５７が設けられていてもよい。検索対象データが複数の特徴量で構成されている場合には、特徴量決定部１５７により、検索に使用する特徴量が決定され、決定された特徴量により検索が行われる。具体的には特徴量決定部１５７は、少なくとも損傷ベクトルの特徴量を含む検索に使用する特徴量を決定する。すなわち、後述するように、損傷ベクトル、損傷ベクトルの階層構造に関する情報、及び損傷ベクトルの方向に関する情報の各々は、単数又は複数の特徴量から構成されている。よって特徴量決定部１５７は、検索に使用する単数又は複数の特徴量を決定し、そして検索部１５３は、検索結果を出力する。特徴量決定部１５７で行われる検索に使用する特徴量の決定はＣＰＵ１１０を介して自動で行われてもよいし、ユーザが指令を入力して手動で行われてもよい。
　データベース１５５には、少なくとも蓄積情報として損傷ベクトルと損傷構造情報とが記憶されている。損傷ベクトルは、損傷画像に基づいて生成されており、構造物の損傷がベクトル化されたものである。また、損傷構造情報は、損傷ベクトルの階層構造に関する情報及び損傷ベクトルの方向に関する情報のうち少なくとも１つを含む情報である。
　次に本発明のデータベース１５５に記憶される情報に関して説明する。本発明のデータベース１５５には、過去又はサンプルとしての損傷に関する情報が蓄積情報として記憶されている。蓄積情報は、構造物の損傷がベクトル化された損傷ベクトルと、損傷ベクトルの階層構造に関する情報及び損傷ベクトルの方向に関する情報のうち少なくとも１つを含む損傷構造情報を含む。
　損傷ベクトルは、構造物の損傷が撮影された損傷画像に基づいて生成されている。例えば、損傷画像から公知の方法によりひび割れの検出が行われ、検出されたひび割れに基づいて損傷ベクトルが生成される。
　損傷画像からひび割れを検出する方法の一つとして、例えば特許４００６００７号公報に記載されたひび割れ検出方法を用いることができる。この方法は、対比される２つの濃度に対応したウェーブレット係数を算定するとともに、２つの濃度をそれぞれ変化させた場合のそれぞれのウェーブレット係数を算定してウェーブレット係数テーブルを作成し、ひび割れ検出対象であるコンクリート表面を撮影した入力画像をウェーブレット変換することによってウェーブレット画像を作成する工程と、ウェーブレット係数テーブル内において、局所領域内の近傍画素の平均濃度と注目画素の濃度に対応するウェーブレット係数を閾値として、注目画素のウェーブレット係数と閾値とを比較することによりひび割れ領域とひび割れでない領域を判定する工程とからなるひび割れ検出方法である。
　検出された損傷（ひび割れ）に基づいて損傷ベクトル（ひび割れベクトル）が生成される。損傷ベクトルは始点、終点で定まる線分であり、損傷（ひび割れ）が曲線状の場合、曲線と線分の距離が閾値以下になるように損傷を複数の区間に分割し、複数の区間のそれぞれについてひび割れベクトルを生成する。図６の例では、曲線状のひび割れＣｒを４つの区間Ｃｒ１～Ｃｒ４に分割し、それぞれの区間についてひび割れベクトルＣｖ１～Ｃｖ４を生成することで、区間Ｃｒ１～Ｃｒ４におけるひび割れベクトルＣｖ１～Ｃｖ４との距離ｄ１～ｄ４が閾値以下になるようにしている。
　損傷ベクトルの生成に際しては、例えば床版６の特徴点を座標系の原点とし、損傷ベクトルのグループ（ベクトルグループ）について、原点からの距離が最小になる端点を第１の始点とし、以下損傷ベクトルの走行方向に沿って順次終点、始点を決定することができる。図７の例では、床版６上の点Ｐ０を座標系の原点、図の下方向及び右方向をそれぞれ座標系のＸ軸方向、Ｙ軸方向としたときに、ベクトルグループＣ７の点Ｐ１３，Ｐ１４，Ｐ１５，Ｐ１６のうち点Ｐ０からの距離ｄが最も短くなる点Ｐ１３を損傷ベクトルＣ７－１の始点とし、以下、点Ｐ１４を損傷ベクトルＣ７－１の終点（かつ損傷ベクトルＣ７－２，Ｃ７－３の始点）、点Ｐ１５，Ｐ１６をそれぞれ損傷ベクトルＣ７－２，Ｃ７－３の終点とすることができる。
　しかしながら、同様の手法でベクトルグループＣ８の始点を決定すると、点Ｐ１７が損傷ベクトルＣ８－１の始点、点Ｐ１８が損傷ベクトルＣ８－２，Ｃ８－３の始点となり、損傷ベクトルＣ８－３の走行方向（点Ｐ１８から点Ｐ２０へ向かう方向）が損傷ベクトルＣ８－１の走行方向と逆行してしまう。そこでこのような場合は、図８に示すように点Ｐ１９を損傷ベクトルＣ８Ａ－１の始点とし、以下、点Ｐ１８を損傷ベクトルＣ８Ａ－１の終点（かつ損傷ベクトルＣ８Ａ－２，Ｃ８Ａ－３の始点）、点Ｐ１７，Ｐ２０をそれぞれ損傷ベクトルＣ８Ａ－２，Ｃ８Ａ－３の終点とするようにしてもよい。なおこの場合の損傷ベクトルの集合体をベクトルグループＣ８Ａと表記する。
　上述のようにして損傷ベクトルを生成する場合、損傷が床版６の内部では連続しているが表面では分離していると、分離した損傷ベクトルとして認識されてしまう可能性がある。そのような場合であっても、複数の損傷ベクトルを連結して１または複数のベクトルを生成してもよい。
　図９は損傷ベクトルの連結の例を示す図であり、損傷ベクトルＣ３－１（点Ｐ２１、点Ｐ２２がそれぞれ始点、終点）を含むベクトルグループＣ３と、損傷ベクトルＣ４－１（点Ｐ２３、点Ｐ２４がそれぞれ始点、終点）を含むベクトルグループＣ４とが抽出された状況を示している。また、損傷ベクトルＣ３－１が点Ｐ２２及び点Ｐ２３を結ぶ線分となす角をα１とし、点Ｐ２２及び点Ｐ２３を結ぶ線分が損傷ベクトルＣ４－１となす角をα２とする。このとき、角α１及び角α２が共に閾値α０以下ならば、損傷ベクトルＣ３－１及びＣ４－１を連結し、またベクトルグループＣ３及びＣ４を融合させる。具体的には、図１０に示すように新たな損傷ベクトルＣ５－２を生成してその他の損傷ベクトルＣ５－１（損傷ベクトルＣ３－１と同一）及びＣ５－３（損傷ベクトルＣ４－１と同一）と連結させ、これら損傷ベクトルＣ５－１，Ｃ５－２，及びＣ５－３を含む新たなベクトルグループをベクトルグループＣ５とする。
　なお上述の手法は損傷ベクトル連結手法の一例であり、他の方法を用いてもよい。また、上述のように損傷ベクトル同士を連結させるか否かは、手動又は自動で行われる。
　図１１は、データベース１５５に記憶される蓄積情報の構成例を示す図である。データベース１５５に記憶される蓄積情報は、損傷ベクトルが所属するベクトルグループの情報と、各損傷ベクトルの固有情報と、ベクトルグループ内において各損傷ベクトルに連結する他の損傷ベクトルの情報と、付加情報と、から構成される。すなわち、蓄積情報は、損傷ベクトルと損傷構造情報とを含み、損傷構造情報は損傷ベクトルの階層構造に関する情報及び損傷ベクトルの方向に関する情報から構成されている。なお、図１１に示した例では、損傷ベクトルに関する情報はベクトルグループＩＤ（Identification）、ベクトルＩＤ、始点、終点、長さ、及び幅に関する情報であり、損傷ベクトルの階層構造に関する情報は階層（レベル）、親ベクトルＩＤ、兄弟ベクトルＩＤ、及び子ベクトルＩＤである。
　ここで階層（レベル）は、レベル１が最上位であり、数字が大きくなるほど下位の階層になる。具体的な階層の決定方法については詳細を後述する。
　損傷ベクトルの階層構造に関する情報とは、損傷ベクトルに対して階層による分類を付与したものである。例えば一の損傷ベクトルの終点が他の損傷ベクトルの始点となっている場合、そのような一の損傷ベクトルを「親ベクトル」といい、他の損傷ベクトルを「子ベクトル」という。親ベクトルは１つの損傷ベクトルについてゼロまたは１つとなるように決めるものとするが、子ベクトルは１つの親ベクトルに対しゼロ以上の任意の数だけ存在していてよい。また、親ベクトルの終点が複数の子ベクトルの始点となっている場合、それら複数の子ベクトルは互いに「兄弟ベクトル」という。兄弟ベクトルも、ゼロ以上の任意の数だけ存在していてよい。
　このように、階層構造情報に親ベクトル、兄弟ベクトル、及び子ベクトルのＩＤ（識別情報）が含まれるので、任意の損傷ベクトルに基づいて、ベクトルのＩＤを参照して親ベクトル、兄弟ベクトル、及び子ベクトルを順次特定することができる。例えば、ある損傷ベクトルの親ベクトルを特定し、その親ベクトルの親ベクトルをさらに特定することができる。
　また蓄積情報は付加情報を含み、付加情報は削除操作フラグ、追加操作フラグ、点検日、及び補修記録を含む。付加情報に含まれる「幅」は、各損傷ベクトルに対応するひび割れの幅を示す。削除操作フラグは削除操作が行われたベクトルであるかどうかを示し、削除操作が行われた場合は“１”、行われていない場合は“０”である。この削除操作フラグを参照して、損傷ベクトルの表示と非表示とを切り替えることができる。追加操作フラグは、損傷ベクトルの検出態様に関連しており、自動で検出されたベクトルである場合は“０”、手動で（ユーザの指示入力により）追加されたベクトルである場合は“１”、手動で追加され異なるＩＤのベクトルを接続して生成されたベクトルである場合は“２”である。
　「点検日」には損傷の画像を撮像した日を設定するが、ユーザの指示入力により編集することもできる。また「補修」の記録は、ユーザの指示入力（補修の種類及び補修日）に基づいて生成することができる。補修の種類は例えば、セメントで埋める、樹脂で埋める、放置（経過観察）など（図１１の表ではそれぞれＲ１，Ｒ２，Ｒ３と記載している）がある。
　次に、損傷ベクトルが所属する階層（レベル）について説明する。損傷ベクトルの階層は、例えば以下の例１～４で説明するように、種々の手法で決定することができる。
　＜階層決定手法（例１）＞
　図１２は、ベクトルグループＣ１を示す図である。ベクトルグループＣ１は、損傷ベクトルＣ１－１～Ｃ１－６により構成されており、これら損傷ベクトルは点Ｐ１～Ｐ７を始点または終点としている。このような状況において例１では、損傷ベクトルが分岐する（ある損傷ベクトルの終点が他の複数の損傷ベクトルの始点となっている）ごとに階層が下位になるとしている。具体的には損傷ベクトルＣ１－１の階層を最も上位の“レベル１”として、損傷ベクトルＣ１－１の終点である点Ｐ２を始点とする損傷ベクトルＣ１－２及びＣ１－３の階層は、損傷ベクトルＣ１－１よりも下位である“レベル２”とする。同様に、損傷ベクトルＣ１－３の終点である点Ｐ４を始点とする損傷ベクトルＣ１－５及びＣ１－６の階層は、損傷ベクトルＣ１－３よりも下位である“レベル３”とする。一方、損傷ベクトルＣ１－２の終点である点Ｐ３は損傷ベクトルＣ１－４の始点であるが、点Ｐ３を始点とする損傷ベクトルは損傷ベクトルＣ１－４だけであり分岐はないので、損傷ベクトルＣ１－４の階層はＣ１－２と同じ“レベル２”とする。このようにして決定した各損傷ベクトルの階層は、図１１の表に示すように階層構造情報に含まれる。
　＜階層決定手法（例２）＞
　図１３は、ベクトルグループＣ１（損傷ベクトル同士の連結関係は図１２に示すものと同一）を示す図である。例２では、連結する損傷ベクトルのうち他の損傷ベクトルとのなす角度が閾値以下であるもの（分岐により木構造における「幹」に相当する損傷ベクトル）は同一の階層に属するものとしている。具体的には図１３の点線内（参照符号Ｌｖ１で示す範囲）に存在する損傷ベクトルＣ１－１，Ｃ１－２，及びＣ１－４は同一の階層である“レベル１”（最上位）とする。また、それ以外の損傷ベクトルＣ１－３，Ｃ１－５，及びＣ１－６については、例１と同様に損傷ベクトルが分岐するごとに階層が下位になるとしており、損傷ベクトルＣ１－３（分岐により木構造における「枝」に相当）を“レベル２”、損傷ベクトルＣ１－５及びＣ１－６（分岐により木構造における「葉」に相当）を“レベル３”としている。このようにして決定した各損傷ベクトルの階層及び種別（幹、枝、あるいは葉）は、図１４の表に示すように、階層構造情報に含まれる。
　＜階層決定手法（例２の変形例）＞
　上述した階層決定手法（例２）の変形例について説明する。階層決定手法（例２）のように損傷ベクトルを木構造における幹、枝、及び葉に相当するものとして階層を決定するに際して、一般に「枝」は「幹」よりも短いと考えられるため、最長の損傷ベクトルを「幹」（レベル１）とし、その他の損傷ベクトルを「枝」または「葉」として階層を決定するようにしてもよい。この場合、例えば図１４の表に示す損傷ベクトル情報では、長さ100mmの損傷ベクトルＣ１－１が「幹」（レベル１）となる。損傷ベクトルＣ１－２及びＣ１－３は「枝」（レベル２）とし、損傷ベクトルＣ１－４は「枝」（レベル２）または「葉」（レベル３）、損傷ベクトルＣ１－５，及び６は「葉」（レベル３）とすることができる。
　なお、「最長の損傷ベクトル」ではなく「最長のひび割れ」を構成する損傷ベクトルを「幹」（レベル１）とし、「幹」から分岐しているひび割れに対応する損傷ベクトルを「枝」または「葉」としてもよい。この場合、「最長のひび割れ」とは「太いひび割れも細いひび割れも全て繋がった状態において、ひび割れとして最長である」ことを意味するものとする。
　また、損傷ベクトルの長さに加え幅（損傷ベクトルに対応する損傷の幅）をも考慮して種別（幹、枝、及び葉）及び階層を決定するようにしてもよい。例えば、「長さ×幅」が最大になる損傷ベクトルを「幹」とし、その他の損傷ベクトルを「枝」または「葉」として階層を決定するようにしてもよい。この場合、例えば図１４の表に示す損傷ベクトル情報では、「長さ×幅」が最大（100ｍｍ２）である損傷ベクトルＣ１－１が「幹」となる。損傷ベクトルＣ１－２及びＣ１－３は「枝」（レベル２）とし、損傷ベクトルＣ１－４は「枝」（レベル２）または「葉」（レベル３）、損傷ベクトルＣ１－５，及び６は「葉」（レベル３）とすることができる。
　上述した変形例のように損傷ベクトルの長さ、または「長さ×幅」を考慮して損傷ベクトルの階層を決定することで、階層化の精度を向上させることができる。
　＜階層決定手法（例３）＞
　図１５～１７は、ベクトルグループＣ１（損傷ベクトル同士の連結関係は図１２，１３に示すものと同一）を示す図である。例３では、損傷ベクトルが生じた時間の先後を橋梁１の画像の撮影日時に基づいて判断し、損傷ベクトルが時間的に後に生じたものであるほど下位の階層に属するものとしている。図１５～１７の場合、最初に撮影した画像では損傷ベクトルＣ１－１を含むベクトルグループＣ１Ａが生じており（図１５）、次に撮影した画像では損傷ベクトルＣ１－２及びＣ１－３が新たに発生してベクトルグループＣ１Ｂとなり（図１６）、最後に撮影した画像ではさらに損傷ベクトルＣ１－４，Ｃ１－５，及びＣ１－６が発生してベクトルグループＣ１となった（図１７）ものとする。
　このような状況において例３では、最初の画像で生じている損傷ベクトルＣ１－１（図１５において参照符号Ｌｖ１で示す範囲）を最も上位の“レベル１”とし、次の画像で生じている損傷ベクトルＣ１－２及びＣ１－３（図１６において参照符号Ｌｖ２で示す範囲）“レベル２”とし、最後の画像で生じている損傷ベクトルＣ１－４，Ｃ１－５，及びＣ１－６（図１７において参照符号Ｌｖ３で示す範囲）を“レベル３”とする。
　このようにして決定した各損傷ベクトルの階層は、図１８の表に示すように階層構造情報に含まれる。
　＜階層決定手法（例４）＞
　図１９は、ひび割れＣ２Ａ及びこれに対応するベクトルグループＣ２を示す図である。例４では、一の損傷ベクトルに連結している他の損傷ベクトルが１つのみである場合、そのような他の１つの損傷ベクトルは一の損傷ベクトルと同じ階層に属するものとしている。具体的には、図１９に示すように一本の曲線状のひび割れＣ２Ａが複数のひび割れＣ２Ａ－１～Ｃ２Ａ－４に分割されており、これらひび割れが点Ｐ８～点Ｐ１２を始点または終点とする損傷ベクトルＣ２－１～Ｃ２－４にそれぞれ対応している場合を考えると、損傷ベクトルＣ２－１～Ｃ２－３の終点にはそれぞれ１つの損傷ベクトル（損傷ベクトルＣ２－２～Ｃ２－４）しか連結していない。このような場合、例４では損傷ベクトルＣ２－１～Ｃ２－４（図１９において参照符号Ｌｖ１で示す範囲）は実質的に１つであると考え、全て同一の階層である“レベル１”（最上位）に属するものとする。このようにして決定した各損傷ベクトルの階層は、図２０の表に示すように階層構造情報に含まれる。
　以上、損傷ベクトルの所属階層決定手法の例１～４について説明したが、これらの手法は具体的な損傷の態様に応じて適宜使い分けることができ、また必要に応じて複数の手法を組み合わせて用いてもよい。例えば連結のパターンが複雑な損傷ベクトルのグループに対し、ある部分は例１を用いて階層を決定し、他の部分は例４を用いて階層を決定するようにしてもよい。
　次に損傷ベクトルの方向に関する情報について説明する。
　データベース１５５は、損傷構造情報として損傷ベクトルの方向に関する情報を有している。ここで、損傷ベクトルの方向に関する情報とは、構造物に対しての損傷ベクトルの方向に関する情報である。例えば損傷ベクトルの方向に関する情報とは、床版６における車の進行方向に対して平行に延びるひび割れであるか又は垂直に延びるひび割れであるかの情報である。また例えば損傷ベクトルの方向に関する情報とは、ビルの柱において鉛直方向に延びるひび割れであるのか、地面に対して平行な方向に延びるひび割れであるのかの情報である。
　図２１は、損傷ベクトルの方向に関する情報に関して説明する図である。床版６に対して自動車Ｖの進行方向は図中のＸ軸で示されており、自動車Ｖの進行方向に対して垂直方向は図中のＹ軸で示されている。また図２２は、上述したデータベース１５５に記憶される情報に加えてデータベース１５５に記憶される損傷ベクトルの方向に関する情報の例について示す表である。
　図２１及び図２２に示した場合では、自動車Ｖの進行方向に対して、水平方向（Ｘ軸）か垂直方向（Ｙ軸）かによって、ベクトル方向が縦であるか横であるかを決定している。なお、ひび割れが撮影された画像と床版６の方向との対応が取れるように画像には、方向に関する情報を付しておくことが望ましい。
　また、損傷ベクトルの方向に関するデータはベクトルグループにおいても付すことができる。例えば、ベクトルグループの方向は、ベクトルグループの主要な幹の方向ベクトルに基づいて決定することができる。なお、上述した縦方向とは、図中のＹ軸を中心に±４５度以内であれば縦方向とし、横方向とは図中のＸ軸を中心に±４５度以内であれば横方向としている。
　以下のように、損傷ベクトルの方向に関する情報がデータベース１５５に記憶されている。すなわち、図２１及び図２２に示すように、ベクトルグループＣ１－Ａのひび割れを構成する損傷ベクトルＣ１－１、損傷ベクトルＣ１－２、損傷ベクトルＣ１－４、及び損傷ベクトルＣ１－５は、床版６の上面を走行する車両の進行方向に対して垂直の方向である縦方向とされる。一方、ベクトルグループＣ１－Ａのひび割れを構成する損傷ベクトルＣ１－３及び損傷ベクトルＣ１－６は、床版６の上面を走行する自動車Ｖの進行方向に対して水平の方向である横方向とされる。
　そして、ベクトルグループＣ１－Ａの主要な幹は損傷ベクトルＣ１－１、損傷ベクトルＣ１－２、及び損傷ベクトルＣ１－４であるとすると、ベクトルグループＣ１－Ａの方向は縦方向とすることができる。なお、このベクトルグループの方向は、様々な方法により決定することができる。例えば、主要な幹の全体ではなく、幹を構成する各要素単位領域（線分近似された各線分等）における方向を計算し、その平均をとる等の方法によっても、ベクトルグループに関しての方向を決定することもできる。
　また図２１及び図２２に示すＣ１－Ｂのベクトルグループを構成する損傷ベクトルＣ１－１、損傷ベクトルＣ１－２、損傷ベクトルＣ１－４、及び損傷ベクトルＣ１－５は、構造物である床版６上面を走行する車両の進行方向に対して水平の方向である横方向とされる。一方、Ｃ１－Ｂのひび割れを構成する損傷ベクトルＣ１－３及び損傷ベクトルＣ１－６は、構造物である床版６上面を走行する車両の進行方向に対して垂直の方向である縦方向とされる。また、上述したＣ１－Ａのベクトルグループと同様に、Ｃ１－Ｂの主要な幹は損傷ベクトルＣ１－１、損傷ベクトルＣ１－２、及び損傷ベクトルＣ１－４であるとすると、ベクトルグループＣ１－Ｂの方向は横方向とすることができる。
　また、上述の縦方向及び横方向の考え方を応用することにより、床版６全体での「ひび割れが一方向か、二方向か」という判定を行うこともできる。その場合は、縦方向のひび割れベクトル（損傷ベクトル）と横方向のひび割れベクトル（損傷ベクトル）の割合や本数の情報で決定されてもよい。また、亀甲状のひび割れが存在する場合には、亀甲状という判定を行ってもよいし、亀甲状のひび割れは縦方向及び横方向に包含されるものとしてもよい。
　データベース１５５には、上述した情報の他に損傷ベクトルと関連させて様々な情報を記憶させることができる。
　例えばデータベース１５５には、損傷ベクトルを検出した損傷画像の画像情報を記憶させてもよい。ここで画像情報とは、損傷が撮像された撮影画像についての情報であり、損傷ベクトルのグループについて、撮影画像の識別情報及び画像データ、画像取得日時等を規定したものである。図２３は画像情報の例を示す表であり、ベクトルグループＣ１（図１２参照）について、画像のＩＤ、画像データ、取得日時、画像の幅及び高さ、チャンネル数、ビット／ピクセル、解像度が規定されている。チャンネル数はＲＧＢ（Ｒ：赤、Ｇ：緑、Ｂ：青）カラー画像なら３チャンネルであり、モノクロ画像なら１チャンネルである。なお図２３ではベクトルグループＣ１についてのみ記載しているが、ベクトルグループが複数存在する場合は、各グループについて同様の情報を生成してもよい。
　データベース１５５には、損傷ベクトルに関連させて損傷を有する構造物に関しての情報を記憶させてもよい。すなわち、損傷ベクトルとして記憶されている損傷を有する構造物の情報をデータベース１５５に記憶させてもよい。具体的には、データベース１５５には、ひび割れを有する床版６がもうけられている構造物に関して住所、大きさ、及び建設日をそのひび割れに関する蓄積情報と共に記憶させていてもよい。この場合には、検索部１５３は、検索対象情報に類似する単数又は複数の蓄積情報の検索結果に基づいて、データベース１５５に記憶されている構造物に関しての情報を検索することができる。
　またデータベース１５５には、蓄積情報の損傷ベクトルの一部として、損傷ベクトルの密度に関する情報が記憶されていてもよい。ここで損傷ベクトルの密度とは、ある一定領域において、損傷ベクトルが何本存在するかで表すことができる。
　またデータベース１５５には、損傷の種類別の統計情報又は損傷の情報に関してのインターネット上のリンクが登録されていてもよい。またデータベース１５５には、検査作業者が確定した検査結果又は、検査作業者が作成したレポート等のテキストベースのデータが損傷ベクトルに関連して記憶されていてもよい。
　次に蓄積情報及び検査対象情報を構成する特徴量に関して説明する。構造物の損傷がベクトル化された損傷ベクトルと、損傷ベクトルの階層構造に関する情報、及び損傷ベクトルの方向に関する情報のうち少なくとも１つを含む損傷構造情報は、単数又は複数の特徴量で構成される。
　図２４は、損傷ベクトル、損傷ベクトルの階層構造に関する情報、及び損傷ベクトルの方向に関する情報を構成する特徴量の例に関して説明する図である。図２４に示された図では、損傷ベクトルの特徴量はひび割れの始点及び終点、ひび割れの長さ、及びひび割れの幅で構成されている。また、損傷ベクトルの階層構造に関する情報の特徴量は、親ベクトルＩＤ、兄弟ベクトルＩＤ、及び子ベクトルＩＤで構成されている。また、損傷ベクトルの階層構造に関する情報の特徴量は、構造物に対する方向で構成されている。上述した特徴量決定部１５７（図５）は、検索対象情報が有する特徴量のうち、検索に使用する特徴量を決定する。
　次に、検索部１５３が行う損傷ベクトルの階層構造に関する情報を使用しての検索に関して説明する。
　検索部１５３は、損傷ベクトルに加えて階層構造に関する情報を使用して検索を行うことができる。例えば検索部１５３は、一次検索として損傷ベクトルのひび割れの幅又は長さによる検索を親ベクトルに対して行い、２次検索として兄弟ベクトルに対して検索を行うことができる。また検索部１５３は、階層情報を含むベクトルの場合、ある階層以上のベクトルのみを利用して検索することもできる。すなわち、検索部１５３はある階層以上又はある階層以下のベクトルのみを利用して蓄積データを検索することができる。
　次に、検索部１５３が行う損傷ベクトルの方向に関する情報を使用しての検索に関して説明する。
　検索部１５３は、損傷ベクトルに加えて方向に関する情報を使用して検索を行うことができる。例えば検索部１５３は、一次検索として方向が同じ蓄積データに対して検索を行い、２次検索として検索対象情報の損傷ベクトルに基づいて一次検索の結果に対して検索を行ってもよい。さらに例えば検索部１５３は、一次検索として縦及び横の二方向のひび割れを有するベクトルグループに対して先に横方向のひび割れが発生したもの、又は先に縦方向のひび割れが発生したものを蓄積情報内で検索を行うこともできる。
　図２５は、類似損傷検索装置の動作を説明するフロー図である。
　先ず、情報取得部１５１により、検索対象の損傷が撮影された撮影画像に基づいて、蓄積情報（第１の損傷情報）に対応する検索対象情報（第２の損傷情報）が取得される（ステップＳ１０）。その後、特徴量決定部１５７により、取得した検索対象情報の特徴量のうち、検索に使用する特徴量が決定され（ステップＳ１１）、検索部１５３によりデータベース１５５に記憶されている蓄積データ内で検索が行われる（ステップＳ１２）。そして、検索部１５３により、蓄積データにおいて検索対象情報に類似する特徴量を有する蓄積データが検索及び抽出される。
　上述の各構成及び機能は、任意のハードウェア、ソフトウェア、或いは両者の組み合わせによって適宜実現可能である。例えば、上述の処理ステップ（処理手順）をコンピュータに実行させるプログラム、そのようなプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体（非一時的記録媒体）、或いはそのようなプログラムをインストール可能なコンピュータに対しても本発明を適用することが可能である。
　＜第２の実施形態＞
　次にコンピュータ１００で実現される類似損傷検索装置の第２の実施形態に関して説明をする。
　図２６及び図２７は、本実施形態の類似損傷検索装置の構成例を示すブロック図である。なお、図５で既に説明を行った箇所に関しては、同じ符号を付し説明は省略する。
　図２６に示した類似損傷検索装置は、情報取得部１５１、検索部１５３、データベース１５５、類似度算出部１６０、及びリストデータ生成部１６２で構成されている。
　類似度算出部１６０は、検索対象情報と蓄積情報との類似度を算出する。すなわち、検索対象情報を構成する損傷ベクトル及び損傷構造情報と、蓄積情報として記憶されている損傷ベクトル及び損傷構造情報との類似度を算出する。ここで類似度は、例えば検索対象情報と蓄積情報との間の距離尺度（ユークリッド距離又はカルバック・ライブラー距離）から算出し、算出された結果は０～１の範囲等に正規化して表す。
　検索部１５３は、類似度算出部１６０で算出された類似度に基づいて単数又は複数の蓄積情報を検索し抽出する。例えば検索部１５３は、ある閾値以上又は以下の類似度を有する蓄積情報を抽出する。
　リストデータ生成部１６２は、検索部１５３が検索した結果を類似度に応じて整列させたリストデータを生成する。具体的にはリストデータ生成部１６２は、検索部１５３から類似度を有する検索結果を受信し、その検索結果に基づいてリストデータを生成する。また、リストデータ生成部１６２で生成されたリストデータにおいては、類似度に基づいてソートすることが可能である。
　図２７に示した類似損傷検索装置は、情報取得部１５１、検索部１５３、データベース１５５、特徴量決定部１５７、類似度算出部１６０、及びリストデータ生成部１６２で構成されている。
　図２７に示すように、検索部１５３には特徴量決定部１５７及び類似度算出部１６０が設けられている。特徴量決定部１５７は、情報取得部１５１において複数の特徴量が取得された場合には、検索に使用する特徴量を決定する。
　類似度算出部１６０は、特徴量決定部１５７での決定結果された検索に使用する検索対象情報の特徴量と、特徴量決定部１５７で決定された特徴量に対応する蓄積情報の特徴量との類似度を算出する。そして検索部１５３は、類似度算出部１６０で算出された類似度に基づいて、単数又は複数の第１の損傷情報をデータベース１５５より検索を行う。例えば検索部１５３は、ある閾値以上又は以下の類似度を有する蓄積情報を抽出する。なお、特徴量決定部１５７において複数の特徴量が決定された場合には、複数の特徴量の各々に対して優先度や重要度に応じて重み付けを行う。なお、特徴量決定部１５７で使用される優先度や重要度は予めコンピュータ１００内に記憶されていてもよいし、ユーザにより入力されてもよい。
　＜第３の実施形態＞
　次にコンピュータ１００で実現される類似損傷検索（装置）の第３の実施形態に関して説明をする。
　図２８は、本実施形態の類似損傷検索装置の機能構成例を示すブロック図である。なお、図５、図２６、及び図２７で既に説明を行った箇所に関しては、同じ符号を付し説明は省略する。
　図２８に示した類似損傷検索装置は、情報取得部１５１、検索部１５３、データベース１５５、特徴量決定部１５７、類似度算出部１６０、代表値決定部１６４及びリストデータ生成部１６２で構成されている。
　類似度算出部１６０は、損傷画像において複数の損傷が存在する場合には、その複数の損傷の各々に対して個別類似度を算出する。すなわち、損傷画像において複数の損傷が存在する場合には、情報取得部１５１は複数の損傷に関しての検索対象情報を取得し、類似度算出部１６０は複数の検索対象の各々に対して個別類似度を算出する。
　代表値決定部１６４は、類似度算出部１６０で算出された個別類似度のうちで代表値を決定する。例えば代表値決定部１６４は、複数の個別類似度から一つの個別類似度を代表値として決定してもよいし、各個別類似度の平均をした値を代表値として決定してもよいし、各個別類似度に重み付けを行って平均をした値を代表値として決定してもよい。
　そして検索部１５３は、代表値決定部１６４で決定された代表値に基づいて、単数又は複数の蓄積情報をデータベース１５５より検索する。
　以上で本発明の例に関して説明してきたが、本発明は上述した実施の形態に限定されず、本発明の精神を逸脱しない範囲で種々の変形が可能であることは言うまでもない。
１　橋梁
２　主桁
３　横桁
４　対傾構
５　横構
６　床版
７　配管
１００　コンピュータ
１０１　筐体
１０２　タッチパネルディスプレイ
１０３　操作ボタン
１０４　スピーカー
１０５　内蔵カメラ
１０６　外部接続端子
１１０　ＣＰＵ
１１２　システムバス
１１４　メインメモリ
１１６　不揮発性メモリ
１１８　モバイル通信部
１１８Ａ　アンテナ
１２０　無線ＬＡＮ通信部
１２０Ａ　アンテナ
１２２　近距離無線通信部
１２２Ａ　アンテナ
１２４　有線通信部
１２６　表示部
１２８　入力部
１３０　キー入力部
１３２　音声処理部
１３４　画像処理部
１５１　情報取得部
１５３　検索部
１５５　データベース
１５７　特徴量決定部
１６０　類似度算出部
１６２　リストデータ生成部
１６４　代表値決定部

Claims (10)

  1. 　構造物の損傷画像に基づいて生成された第１の損傷情報であって、前記構造物の損傷がベクトル化された損傷ベクトルと、前記損傷ベクトルの階層構造に関する情報及び前記損傷ベクトルの方向に関する情報のうち少なくとも１つを含む損傷構造情報とを有する第１の損傷情報を記憶するデータベースと、
    　検索対象の損傷画像に基づいて、前記第１の損傷情報に対応する第２の損傷情報を取得する情報取得部と、
    　前記情報取得部で取得された前記第２の損傷情報に基づいて、前記データベースに記憶されている前記第１の損傷情報のうちから前記第２の損傷情報に類似する単数又は複数の前記第１の損傷情報を検索する検索部と、
    　を備える類似損傷検索装置。
  2. 　前記損傷ベクトル、前記損傷ベクトルの階層構造に関する情報、及び前記損傷ベクトルの方向に関する情報の各々は、単数又は複数の特徴量から構成され、少なくとも前記損傷ベクトルの特徴量を含む検索に使用する特徴量を決定する特徴量決定部を備え、
    　前記検索部は、前記特徴量決定部で決定された特徴量に基づいて、単数又は複数の前記第１の損傷情報を前記データベースより検索する請求項１に記載の類似損傷検索装置。
  3. 　前記情報取得部で取得された前記第２の損傷情報と前記データベースで記憶された前記第１の損傷情報との類似度を算出する類似度算出部を備え、
    　前記検索部は、前記類似度算出部で算出された前記類似度に基づいて、単数又は複数の前記第１の損傷情報を前記データベースより検索する請求項１に記載の類似損傷検索装置。
  4. 　前記特徴量決定部で決定された前記第２の損傷情報の特徴量と前記データベースで記憶された前記第１の損傷情報の特徴量との類似度を算出する類似度算出部を備え、
    　前記検索部は、前記類似度算出部で算出された前記類似度に基づいて、単数又は複数の前記第１の損傷情報を前記データベースより検索する請求項２に記載の類似損傷検索装置。
  5. 　前記検索対象の損傷画像において、複数の検索対象の損傷がある場合には、前記複数の検索対象の損傷の各々に対して個別類似度を算出する類似度算出部と、
    　前記類似度算出部で算出された前記個別類似度のうちで代表値を決定する代表値決定部と、を備え、
    　前記検索部は、前記代表値決定部で決定された代表値に基づいて、単数又は複数の前記第１の損傷情報を前記データベースより検索する請求項１に記載の類似損傷検索装置。
  6. 　前記損傷ベクトルの階層構造に関する情報は、少なくとも分岐により幹とされる前記損傷ベクトルに関する情報及び分岐により枝とされる前記損傷ベクトルに関する情報を含む請求項１から５のいずれか１項に記載の類似損傷検索装置。
  7. 　前記検索部が検索した結果を前記類似度に応じて整列させたリストデータを生成するリストデータ生成部を備える請求項４に記載の類似損傷検索装置。
  8. 　前記データベースは、前記第１の損傷情報に関連させて前記損傷を有する構造物に関しての情報を記憶し、
    　前記検索部は、前記第２の損傷情報に類似する単数又は複数の前記第１の損傷情報の検索結果に基づいて、前記データベースに記憶されている前記構造物に関しての情報を検索する請求項１から７のいずれか１項に記載の類似損傷検索装置。
  9. 　前記データベースは、前記第１の損傷情報に関連させて前記損傷の補修記録を記憶し、
    　前記検索部は、前記第２の損傷情報に類似する単数又は複数の前記第１の損傷情報の検索結果に基づいて、前記データベースに記憶されている前記補修記録を検索する請求項１から８のいずれか１項に記載の類似損傷検索装置。
  10. 　構造物の損傷画像に基づいて生成された第１の損傷情報であって、前記構造物の損傷がベクトル化された損傷ベクトルと、前記損傷ベクトルの階層構造に関する情報及び前記損傷ベクトルの方向に関する情報のうち少なくとも１つを含む損傷構造情報とを有する第１の損傷情報をデータベースに記憶するステップと、
    　検索対象の損傷画像に基づいて、前記第１の損傷情報に対応する第２の損傷情報を取得するステップと、
    　前記第２の損傷情報に基づいて、前記データベースに記憶されている前記第１の損傷情報のうちから前記第２の損傷情報に類似する単数又は複数の前記第１の損傷情報を検索するステップと、
    　を含む類似損傷検索方法。
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