WO2020179188A1 - 構造物の変位量計測装置 - Google Patents

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WO2020179188A1
WO2020179188A1 PCT/JP2019/049462 JP2019049462W WO2020179188A1 WO 2020179188 A1 WO2020179188 A1 WO 2020179188A1 JP 2019049462 W JP2019049462 W JP 2019049462W WO 2020179188 A1 WO2020179188 A1 WO 2020179188A1
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displacement
time
section
amount
weight
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PCT/JP2019/049462
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English (en)
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巡 高田
Original Assignee
日本電気株式会社
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Priority to JP2021503420A priority patent/JP7393027B2/ja
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    • G01M5/00—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings
    • G01M5/0008—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings of bridges
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01D—CONSTRUCTION OF BRIDGES, ELEVATED ROADWAYS OR VIADUCTS; ASSEMBLY OF BRIDGES
    • E01D22/00—Methods or apparatus for repairing or strengthening existing bridges ; Methods or apparatus for dismantling bridges
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01G19/03—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups for weighing wheeled or rolling bodies, e.g. vehicles for weighing during motion
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    • G01M5/0041—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings by determining deflection or stress
    • G01M5/005—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings by determining deflection or stress by means of external apparatus, e.g. test benches or portable test systems
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    • G01M5/0091—Investigating the elasticity of structures, e.g. deflection of bridges or air-craft wings by using electromagnetic excitation or detection
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass

Definitions

  • the present invention relates to a displacement measuring device for a structure, a method thereof, and a recording medium.
  • Patent Document 1 describes a technique for measuring the amount of flexure of a bridge when a predetermined vehicle passes over the bridge using images captured by a video camera and a digital camera. Specifically, the characteristics of the vehicle traveling on the bridge are identified from the moving image of the video camera capturing the bridge, and the timing when only a predetermined vehicle passes on the bridge is detected. Then, the bridge is photographed by the digital camera at the detected timing, and the deflection amount of the bridge is detected based on the photographed image.
  • Patent Document 2 describes a technique for measuring the amount of displacement that occurs on a road made of asphalt when a vehicle passes through. Specifically, the tire of the vehicle is recognized from the image of the traveling road taken by the photographing device, and the region on the traveling road corresponding to the lowest point of the tire is specified as the axle load position. Then, the displacement of the traveling path at the axial load position is detected based on the image of the photographing device.
  • An object of the present invention is to provide a structure displacement amount measuring device that solves the above-mentioned problem, that is, it is difficult to simply calculate the displacement amount generated in a structure by the weight of a single vehicle. There is.
  • a displacement measuring device for a structure An acquisition unit that acquires a displacement amount generated in the structure according to the weight of a vehicle traveling on the structure in a time series, Based on the time-series data of the displacement amount, an estimating means for estimating a section in which displacement occurs, Detecting means for detecting a characteristic amount of a change in the displacement amount in the estimated section; Determination means for determining whether or not the estimated section is a section of displacement due to the weight of a single vehicle based on the detected characteristic amount; Extraction means for extracting a displacement amount from the time-series data in a displacement section due to the weight of a single vehicle based on the result of the determination, Equipped with.
  • the method for measuring the displacement amount of the structure is described. Obtaining the amount of displacement generated in the structure due to the weight of the vehicle traveling on the structure along a time series, Based on the time series data of the displacement amount, the section where the displacement occurs is estimated, and The feature amount of the change of the displacement amount in the estimated section is detected, and the feature amount is detected. Based on the detected feature amount, it is determined whether the estimated section is a section of displacement due to the weight of a single vehicle, Based on the result of the determination, the displacement amount is extracted from the time-series data in the displacement section due to the weight of a single vehicle.
  • the computer-readable recording medium is On the computer, A process of acquiring a displacement amount occurring in the structure according to the weight of a vehicle traveling on the structure in a time series, Based on the time-series data of the displacement amount, the process of estimating the section where the displacement occurs and The process of detecting the feature amount of the change of the displacement amount in the estimated section, and Based on the detected feature amount, the process of determining whether or not the estimated section is a section of displacement due to the weight of a single vehicle, and Based on the result of the determination, a process of extracting a displacement amount from the time-series data in a section of displacement due to the weight of a single vehicle, Record the program to perform.
  • the present invention having the above-described configuration makes it possible to easily determine the amount of displacement that occurs in a structure due to the weight of a single vehicle.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a diagnostic device 100 according to the first embodiment of the present invention.
  • the diagnostic device 100 includes a computer 110 and a camera 130 connected to the computer 110 via a cable 120.
  • the camera 130 is an imaging device that captures a region 141 existing on the surface of the structure 140 to be diagnosed at a predetermined frame rate.
  • the structure 140 is a bridge over which a road 160 such as a highway crosses over a river or the like.
  • the region 141 is a part of the floor slab that serves as a diagnostic site for the bridge.
  • the structure 140 is not limited to a bridge.
  • the structure 140 may be an elevated structure of a road or a railway.
  • the size of the region 141 is, for example, several tens of centimeters square.
  • the camera 130 is attached to a tripod head (not shown) on a tripod so that the shooting direction of the camera can be fixed in any direction.
  • the camera 130 may be, for example, a high-speed camera including a CCD (Charge-Coupled Device) image sensor or a CMOS (Complementary MOS) image sensor having a pixel capacity of several millions of pixels. Further, the camera 130 may be a visible light and monochrome camera, or an infrared camera or a color camera.
  • the camera 130 may include a GPS receiver that measures the position of the camera, or may include an azimuth sensor and an acceleration sensor that measure the shooting direction of the camera.
  • the computer 110 is configured to acquire a time-series image of the structure 140 taken by the camera 130 via the cable 120. Further, the computer 110 is configured to measure the displacement amount of the structure 140 based on the acquired time series image. The amount of displacement measured is the amount of deflection in this embodiment. Further, the computer 110 is configured to determine the soundness of the structure 140 based on the measured displacement amounts and output the determination result.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the computer 110.
  • the computer 110 includes a camera I/F (interface) unit 111, a communication I/F unit 112, an operation input unit 113, a screen display unit 114, a storage unit 115, and an arithmetic processing unit 116. It consists of and.
  • the camera I/F unit 111 is connected to the camera 130 via the cable 120, and is configured to transmit and receive data between the camera 130 and the arithmetic processing unit 116.
  • the communication I/F unit 112 includes a data communication circuit, and is configured to perform data communication with an external device (not shown) by wire or wirelessly.
  • the operation input unit 113 includes an operation input device such as a keyboard and a mouse, and is configured to detect an operation by an operator and output the operation to the arithmetic processing unit 116.
  • the screen display unit 114 is configured by a screen display device such as an LCD (Liquid Crystal Display), and is configured to display various information such as a menu screen on the screen according to an instruction from the arithmetic processing unit 116.
  • the storage unit 115 includes a storage device such as a hard disk and a memory, and is configured to store processing information and a program 1151 necessary for various types of processing in the arithmetic processing unit 116.
  • the program 1151 is a program that realizes various processing units by being read by the arithmetic processing unit 116 and executed, and is executed from an external device (not shown) or a recording medium via a data input/output function such as the communication I/F unit 112. It is read in advance and stored in the storage unit 115.
  • the main processing information stored in the storage unit 115 includes a time series image 1152, time series data 1153, a flexure section 1154, a flexure feature amount 1155, a determination result 1156, a flexure amount 1157, and a diagnosis result database 1158.
  • the time series image 1152 is a time series image captured by the camera 130.
  • the time-series image 1152 may be a plurality of frame images forming a moving image of the area 141 of the structure 140 captured by the camera 130. The shooting time is added to each frame image.
  • the time series data 1153 is data representing a temporal change in the amount of deflection that occurs in the region 141 of the structure 140 due to the weight of the vehicle traveling on the structure 140.
  • the time series data 1153 is generated based on the time series image 1152.
  • FIG. 3 shows an example of the time series data 1153.
  • the vertical axis of the graph shown in FIG. 3 represents the amount of deflection, and the horizontal axis represents time.
  • Each of the dots described in the graph represents the value of the amount of deflection at a certain time.
  • the solid line shown in the graph of FIG. 3 is a change pattern characteristically showing the change over time in the amount of deflection.
  • Such a change pattern can be generated, for example, by treating a polygonal line in which dots are connected in chronological order as a signal waveform and passing it through a low-pass filter.
  • the change pattern as described above can be obtained as an approximate curve that minimizes the squared error of the distance from the amount of deflection represented by the dots.
  • the flexure section 1154 is data representing a section in which the area 141 of the structure 140 is flexed.
  • the flexible section 1154 is generated based on the time series data 1153. For example, in the time-series data shown in FIG. 3, the deflection amount hardly changes until time t1, the deflection amount changes in the section from time t1 to time t2, and the deflection amount hardly changes again after time t2. In the time-series data showing such a change pattern, the section from time t1 to time t2 is estimated to be the flexion section.
  • the flexure feature amount 1155 is data representing the feature amount of the change in the flexure amount in the flexure section 1154.
  • the maximum value of the flexure amount is an example of the flexure feature amount 1155.
  • the minimum value of the flexure amount is another example of the flexure feature amount 1155.
  • the time-series data shown in FIG. 3 since the amount of deflection changes from increasing to decreasing at time t3, the amount of deflection at time t3 becomes the maximum value. Further, since the amount of deflection changes from decreasing to increasing at time t4, the amount of deflection at time t4 becomes the minimum value. Further, since the amount of deflection changes from increasing to decreasing at time t5, the amount of deflection at time t5 becomes the maximum value. That is, the time-series data shown in FIG. 3 has two maximum values and one minimum value in one flexible section.
  • the determination result 1156 is a determination result indicating whether or not the deflection section 1154 is a section of deflection due to the weight of a single vehicle.
  • the determination result 1156 is derived based on the deflection feature amount 1155.
  • the flexure amount 1157 is data representing the flexure amount within the flexure section due to the weight of a single vehicle.
  • the flexure amount 1157 is, for example, the maximum value of the flexure amount in the flexure section.
  • the diagnosis result database 1158 is configured to store information related to the diagnosis result.
  • the diagnosis result database 1158 stores a set of an ID assigned to a diagnosis location, a diagnosis date and time, and a diagnosis result.
  • the arithmetic processing unit 116 has a processor such as an MPU and its peripheral circuits, and reads the program 1151 from the storage unit 115 and executes it to realize various processing units by making the hardware and the program 1151 cooperate with each other. Is configured.
  • the main processing units implemented by the arithmetic processing unit 116 are an image acquisition unit 1161, a time series data acquisition unit 1162, a section estimation unit 1163, a feature amount detection unit 1164, a determination unit 1165, an extraction unit 1166, and a diagnosis unit 1167. Is.
  • the image acquisition unit 1161 is configured to acquire the time-series images captured by the camera 130 through the camera I/F unit 111, and store the acquired time-series images in addition to the time-series images 1152 in the storage unit 115. ing.
  • the time-series data acquisition unit 1162 acquires, based on the time-series image 1152 stored in the storage unit 115, the amount of deflection generated in the structure 140 due to the weight of the vehicle traveling on the structure 140 in time series, The time series of the obtained deflection amount is stored in the storage unit 115 as time series data 1153.
  • the time-series data acquisition unit 1162 reads all the time-series images 1152 stored in the storage unit 115, and measures the temporal change in the amount of deflection of the surface of the structure 140 from each of the time-series images.
  • the imaging distance L between the camera and the floor slab becomes short due to the amount of deflection ⁇ that occurs in the floor slab of the bridge due to the vehicle weight. Therefore, the photographed image is enlarged around the optical axis of the camera, and an apparent displacement ⁇ i due to bending occurs.
  • the shooting distance be L
  • the displacement be ⁇ i the amount of deflection be ⁇
  • the distance from the camera optical axis at the displacement calculation position be x
  • the focal length of the camera be f
  • the amount of deflection of the surface of the structure 140 for each frame image can be calculated from the above formula.
  • the shooting distance L can be measured in advance by, for example, a laser rangefinder, the distance x can be obtained from the displacement calculation position of the image and the camera optical axis, and F is known for each imaging device.
  • the section estimation unit 1163 is configured to estimate a section in which the structure 140 is flexed based on the time-series data 1153 stored in the storage unit 115 and store the section in the storage unit 115 as a flexion section 1154. ing.
  • the section estimation unit 1163 estimates the flexible section by the following method.
  • the interval estimation unit 1163 estimates the deflection interval by comparing the time series data 1153 with the deflection detection threshold value set and stored in advance. For example, when the deflection detection threshold value is set as shown by the broken line in FIG. 4, the interval estimation unit 1163 indicates that the amount of deflection indicated by the time series data 1153 (or its change pattern) is equal to or greater than the value equal to or less than the deflection detection threshold value.
  • the interval from the time t 6 when the value is increased to the time t 7 when the value is decreased from the value above the deflection detection threshold to the value t 7 is detected as the deflection interval.
  • the section estimation unit 1163 divides the time series data 1153 (or its change pattern) into a plurality of partial time series data in the time axis direction. For example, the time length of one piece of partial time-series data is determined according to the time required for one vehicle to pass through the area 141 of the structure 140. Next, the section estimation unit 1163 detects, from the partial time series data, the time at which the rate of change of the deflection amount is the maximum. This time is defined as t max .
  • the section estimation unit 1163 detects a time around the time t max and a time before and after both the speed and the acceleration of the change in the deflection amount are equal to or less than the threshold speed and the threshold acceleration that are set and stored in advance. Times before and after this are defined as t s and t e .
  • the section estimation unit 1163 sets the section from time t s to t e as the flexion section. For example, when the time-series data (or its change pattern) shown in FIG. 5 is one partial time-series data, the section estimation unit 1163 detects the time t max at which the change rate of the deflection amount is maximum.
  • the section estimation unit 1163 detects the first time t s at which both the speed and the acceleration of the change in the deflection amount become equal to or less than the threshold speed and the threshold acceleration while returning to the past time by the unit time from the time t max. To do. Further, the section estimating unit 1163 detects the first time t e at which both the speed and the acceleration of the change in the deflection amount become equal to or less than the threshold speed and the threshold acceleration while advancing to the future time by the unit time from the time t max as the starting point. ..
  • the feature amount detection unit 1164 reads the time-series data 1153 and the flexion section 1154 from the storage unit 115, and for each flexion section indicated by the flexion section 1154, the feature quantity (maximum value, minimum value) of the change in the flexure amount in the flexion section. Value) is detected from the time-series data 1153 and stored in the storage unit 115 as the flexure characteristic amount 1155.
  • the determination unit 1165 reads the flexure characteristic amount 1155 for each flexure section from the storage unit 115, and for each flexion section, is the flexure section due to the weight of a single vehicle based on the flexure characteristic amount 1155 of the flexion section? It is configured to determine whether or not it is stored in the storage unit 115 as the determination result 1156. Specifically, the determination unit 1165 determines that the flexure section in which the maximum value is 2 or more and the flexion section in which the local minimum value is 1 or more are not the section of the deflection due to the weight of a single vehicle. Further, the determination unit 1165 determines that a section having one maximum value and no minimum value is a deflection section due to the weight of a single vehicle. The reason is as follows.
  • the deflection amount when one vehicle passes through the bridge increases from a deflection amount of almost zero to a deflection amount corresponding to the weight of the vehicle, and then returns to zero again. Deflection amount is reduced. That is, when one vehicle passes through the bridge, one maximum value (maximum value) appears in the change pattern of the amount of deflection, and the minimum value does not appear. On the other hand, when one vehicle is passing through the bridge and one or more other following vehicles enter the bridge, the deflection amount of the bridge is affected by the following vehicle.
  • a phenomenon occurs in which the amount of deflection, which has started to decrease, is influenced by the following vehicle and starts to increase again before it returns to almost zero. That is, when a plurality of vehicles pass through the bridge, a plurality of maximum values and one or more minimum values may occur in the amount of deflection of the bridge.
  • the deflection section due to the weight of a single vehicle is detected based on the characteristic amount (maximum value, minimum value) of the variation pattern of the deflection amount.
  • the extraction unit 1166 reads the determination result 1156 from the storage unit 115, extracts the maximum value of the deflection amount from the time-series data 1153 in the deflection segment detected as the deflection segment due to the weight of a single vehicle, and sets it as the deflection amount 1157. It is configured to be stored in the storage unit 115.
  • the diagnosis unit 1167 is configured to perform deterioration diagnosis of the structure 140 based on the amount of deflection 1157 stored in the storage unit 115.
  • the diagnosis unit 1167 is also configured to store the diagnosis result in the diagnosis result database 1158. Further, the diagnosis unit 1167 is configured to display the diagnosis result on the screen display unit 114 and / or to transmit the diagnosis result to the external terminal through the communication I / F unit 112.
  • the diagnosis unit 1167 performs the deterioration diagnosis of the structure 140 by the following method, for example.
  • the diagnostic unit 1167 generates a distribution of the amount of flexure 1157 for each flexure section due to the weight of a single vehicle. For example, the diagnosis unit 1167 divides the amount of deflection into several classes and generates a histogram that graphs the appearance frequency of each class. Next, the diagnosis unit 1167 extracts the deflection amount corresponding to the passenger car from the above distribution. Since a passenger car belongs to a small car, the amount of deflection due to it tends to be smaller than that of a large car. Therefore, the amount of deflection corresponding to passenger cars tends to appear on the lower side of the distribution.
  • the diagnosis unit 1167 determines the soundness of the structure 140 using the extracted deflection amount of the passenger car as an index value for deterioration determination. For example, the diagnosis unit 1167 compares the extracted deflection amount of the passenger car with a preset and stored allowable deflection amount. If the deflection amount of the passenger vehicle does not exceed the allowable deflection amount, the structure 140 is sound. It is determined that there is, and if not, it is determined to be deteriorated. In the above description, the amount of deflection corresponding to the passenger car is extracted from the distribution of the amount of deflection to determine the deterioration, but the present invention is not limited thereto. For example, the diagnosis unit 1167 may use the average value, the mode value, the maximum value, or the minimum value of the histogram as the index value for deterioration determination.
  • FIG. 6 is a flowchart showing an example of the operation of the diagnostic device 100.
  • the operation of the diagnosis device 100 when performing the deterioration diagnosis of the structure 140 will be described with reference to the drawings.
  • the computer 110 executes the process shown in FIG. It will be started.
  • the image acquisition unit 1161 starts operation. That is, the image acquisition unit 1161 acquires time-series images of the region 141 of the structure 140 captured by the camera 130 and sequentially stores the time-series images 1152 in the storage unit 115 (step S1). The acquisition of the time-series image by the image acquisition unit 1161 is continued until a predetermined time or a predetermined amount of time-series images are acquired, and then the following processing is executed.
  • the time-series data acquisition unit 1162 reads the time-series image 1152 from the storage unit 115, analyzes the read time-series image 1152, and determines the amount of deflection that occurs in the structure 140 due to the weight of the vehicle traveling on the structure 140. It is acquired along the time series, and the acquired time series of the amount of deflection is stored in the storage unit 115 as time series data 1153 (step S2).
  • the section estimation unit 1163 reads the time-series data 1153 from the storage unit 115, analyzes the time-series data 1153, estimates the section in which the structure 140 is warped, and stores the deflection section in the storage unit 115. It is stored as 1154 (step S3).
  • the feature amount detection unit 1164 reads the time-series data 1153 and the flexure section 1154 from the storage unit 115, and for each flexure section indicated by the flexion section 1154, the feature quantity of the change in the flexure amount within the flexure section (maximum). (Value, minimum value) is detected from the time-series data 1153 and stored in the storage unit 115 as the deflection feature amount 1155 (step S4).
  • the determination unit 1165 reads the flexure characteristic amount 1155 for each flexure section from the storage unit 115, and based on the flexure characteristic amount 1155 for each flexion section, the flexure section due to the weight of a single vehicle.
  • step S5 Is determined and stored in the storage unit 115 as the determination result 1156 (step S5).
  • the extraction unit 1166 reads the determination result 1156 from the storage unit 115, extracts the maximum value of the deflection amount from the time series data 1153 in the deflection section detected as the deflection section due to the weight of a single vehicle, The amount is stored in the storage unit 115 as the amount 1157 (step S6).
  • the diagnosis unit 1167 reads the deflection amount 1157 from the storage unit 115 and performs the deterioration diagnosis of the structure 140 based on the deflection amount 1157 (step S7).
  • the amount of deflection generated in the structure 140 due to the weight of a single vehicle can be easily obtained.
  • the reason is to determine whether or not the flexure section is a flexure section due to the weight of a single vehicle, based on the characteristic amount of the change in the flexure amount in the section in which the flexure is occurring.
  • deterioration diagnosis of the structure 140 can be performed based on the amount of deflection caused in the structure 140 by the weight of a single vehicle.
  • the displacement amount to be detected is not limited to the deflection amount.
  • the width of the crack increases when a load is applied to the structure 140. Therefore, the width of the crack of the structure may be detected as the displacement amount.
  • the displacement of the structure 140 is detected based on the image of the camera that photographs the structure 140.
  • the sensor that detects the displacement of the structure 140 is not limited to the camera.
  • the deflection amount of the structure 140 may be detected by a laser range finder.
  • a strain gauge may be used to detect the amount of deflection of the structure 140, the displacement such as the crack width, and the like.
  • FIG. 7 is a block diagram of the structure displacement amount measuring apparatus according to the present embodiment.
  • this embodiment demonstrates the outline of the displacement amount measuring apparatus of the structure of this invention.
  • the structure displacement amount measuring apparatus 200 is configured to include an acquisition unit 201, an estimation unit 202, a detection unit 203, a determination unit 204, and an extraction unit 205.
  • the acquisition means 201 is configured to acquire the amount of displacement generated in the structure in chronological order due to the weight of the vehicle traveling on the structure.
  • the acquisition unit 201 can be configured in the same manner as, for example, the time-series data acquisition unit 1162 in FIG. 2, but is not limited thereto.
  • the estimation means 202 is configured to estimate the section in which the displacement occurs based on the time series data of the displacement amount acquired by the acquisition means 201.
  • the estimating unit 202 can be configured, for example, in the same manner as the section estimating unit 1163 in FIG. 2, but is not limited thereto.
  • the detecting means 203 is configured to detect the characteristic amount of the change in the displacement amount within the section estimated by the estimating means 202.
  • the detection unit 203 can be configured in the same manner as, for example, the feature amount detection unit 1164 in FIG. 2, but is not limited thereto.
  • the determination unit 204 is configured to determine, based on the feature amount detected by the detection unit 203, whether the section estimated by the estimation unit 202 is a displacement section due to the weight of a single vehicle. There is.
  • the determination unit 204 can be configured in the same manner as the determination unit 1165 of FIG. 2, for example, but is not limited thereto.
  • the extraction means 205 is configured to extract the displacement amount from the time series data in the section of the displacement due to the weight of a single vehicle based on the judgment result of the determination means 204.
  • the extraction unit 205 can be configured similarly to the extraction unit 1166 of FIG. 2, for example, but is not limited thereto.
  • the structure displacement measuring device 200 configured as described above operates as follows. That is, first, the acquisition unit 201 acquires the amount of displacement generated in the structure due to the weight of the vehicle traveling on the structure in a time series. Next, the estimation unit 202 estimates the section in which the displacement has occurred, based on the time series data of the displacement amount acquired by the acquisition unit 201. Next, the detection unit 203 detects the characteristic amount of the change in the displacement amount within the section estimated by the estimation unit 202. Next, the determination unit 204 determines whether or not the section estimated by the estimation unit 202 is a section of displacement due to the weight of a single vehicle, based on the characteristic amount detected by the detection unit 203. Next, the extraction means 205 extracts the displacement amount from the time series data in the section of the displacement due to the weight of a single vehicle based on the determination result of the determination means 204.
  • the present embodiment can easily determine the amount of displacement generated in the structure 140 due to the weight of a single vehicle.
  • the reason is to determine whether or not the displacement section is a section due to the weight of a single vehicle, based on the feature amount of the change in the displacement amount within the section where the displacement is occurring.
  • the present invention enjoys the benefit of the priority claim based on the patent application of Japanese Patent Application No. 2019-037816 filed in Japan on March 1, 2019, and is described in the patent application. All contents are included in the present specification.
  • the present invention can be used when measuring the amount of displacement such as the amount of deflection of a structure caused by a vehicle passing through a structure such as a bridge.
  • [Appendix 1] An acquisition unit that acquires a displacement amount generated in the structure according to the weight of a vehicle traveling on the structure in a time series, An estimation means for estimating the section where the displacement occurs based on the time series data of the displacement amount, and A detection means for detecting a feature amount of a change in the amount of displacement within the estimated section, and Determination means for determining whether or not the estimated section is a section of displacement due to the weight of a single vehicle based on the detected characteristic amount; Extraction means for extracting a displacement amount from the time-series data in a section of displacement due to the weight of a single vehicle, based on the result of the determination, A displacement amount measuring device for a structure including.
  • the estimating means is configured to estimate a section in which a displacement has occurred by comparing the time-series data with a displacement detection threshold value that is preset and stored.
  • the displacement amount measuring device for a structure according to Appendix 1.
  • the estimating means divides the time-series data into a plurality of partial time-series data, and detects, for each of the partial time-series data, a time t max at which the rate of change in displacement is maximum from the partial time-series data, While returning to the past time by the unit time from the time t max as the starting point, the first time t s at which both the velocity and the acceleration of the change in displacement become equal to or less than the preset threshold velocity and the threshold acceleration are detected.
  • the displacement amount measuring device for a structure according to Appendix 1.
  • the detecting means is configured to detect the maximum of the displacement amount.
  • the determining means is configured to determine, based on the detected maximum number, whether the estimated section is a section of displacement due to the weight of a single vehicle.
  • the displacement amount measuring device for a structure according to any one of Appendix 1 to 3.
  • the detection means is configured to detect the minimum displacement amount.
  • the determining unit is configured to determine whether the estimated section is a section of displacement due to the weight of a single vehicle, based on the detected minimum number.
  • a diagnostic means for diagnosing deterioration of the structure based on the extracted displacement amount is further provided.
  • the amount of displacement generated in the structure due to the weight of the vehicle traveling on the structure is acquired in chronological order.
  • the section where the displacement occurs is estimated, and The feature amount of the change of the displacement amount in the estimated section is detected, and the feature amount is detected. Based on the detected feature amount, it is determined whether the estimated section is a section of displacement due to the weight of a single vehicle, Based on the result of the determination, the displacement amount is extracted from the time-series data in the section of displacement due to the weight of a single vehicle, Displacement measurement method for structures.
  • Appendix 8 On the computer, A process of acquiring the amount of displacement generated in the structure by the weight of the vehicle traveling on the structure in chronological order.
  • the process of estimating the section where the displacement occurs Based on the time-series data of the displacement amount, the process of estimating the section where the displacement occurs and A process of detecting a feature amount of a change in the displacement amount in the estimated section, Based on the detected feature amount, a process of determining whether the estimated section is a section of displacement due to the weight of a single vehicle, Based on the result of the determination, a process of extracting a displacement amount from the time-series data in a section of displacement due to the weight of a single vehicle, A computer-readable recording medium for recording a program for performing the operation.

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Abstract

構造物上を走行する車両の重量によって構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得する取得手段と、変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定する推定手段と、推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出する検出手段と、検出された特徴量に基づいて、推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定する判定手段と、判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の時系列データから変位量を抽出する抽出手段と、を備える。

Description

構造物の変位量計測装置
　本発明は、構造物の変位量計測装置、その方法、および記録媒体に関する。
　橋梁などの構造物を車両が通過すると、構造物に荷重が加わり構造物が変位する。このような構造物の変位を求める技術として、単一の車両の荷重によって構造物に生じる変位を求める技術が、種々提案されている。
　例えば特許文献１には、ビデオカメラとデジタルカメラの撮影画像を用いて、所定の車両が橋梁上を通過したときの橋梁のたわみ量を計測する技術が記載されている。具体的には、橋梁を撮影しているビデオカメラの動画像から橋梁上を走行している車両の特徴を識別し、橋梁上を所定の車両のみが通過しているタイミングを検出する。そして、検出したタイミングでデジタルカメラにより橋梁を撮影し、その撮影画像に基づいて橋梁のたわみ量を検出する。
　また特許文献２には、車両が通過することによってアスファルト製の走行路に生じる変位量を計測する技術が記載されている。具体的には、撮影装置によって撮影された走行路の画像から車両のタイヤを認識し、そのタイヤの最下点に対応する走行路上の領域を軸重位置として特定する。そして、撮影装置の画像に基づいて軸重位置における走行路の変位を検出する。
特開２０１６－８４５７９号公報 特許第６２７３５０２号公報
　しかしながら、特許文献１に記載する技術では、構造物の変位を計測するデジタルカメラとは別に、構造物を撮影するビデオカメラの画像から１台の車両のみが構造物上に存在していることを検出する必要があり、簡便でない。一方、特許文献２に記載する技術によれば、構造物の変位量を計測する撮影装置の撮影画像から１台の車両を特定するため、撮影装置は１台でよい。しかし、例えば、橋梁の床版のたわみ量を橋梁の下に設置したカメラで撮影して計測する場合、床版を撮影する画像には橋梁を通過する車両は写らない。このように変位を計測する撮影画像に、構造物上を走行する車両が写らない計測環境の下では、別のカメラの画像から１台の車両のみが構造物上に存在していることを検出する必要がある。
　本発明の目的は、上述した課題、すなわち、単一の車両の重量によって構造物に生じる変位量を簡便に求めるのは困難である、という課題を解決する構造物の変位量計測装置を提供することにある。
　本発明の一形態に係る構造物の変位量計測装置は、
　構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得する取得手段と、
　前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定する推定手段と、
　前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出する検出手段と、
　前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定する判定手段と、
　前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する抽出手段と、
を備える。
　また本発明の他の形態に係る構造物の変位量計測方法は、
　構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得し、
　前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定し、
　前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出し、
　前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定し、
　前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する。
　また本発明の他の形態に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
　コンピュータに、
　構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得する処理と、
　前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定する処理と、
　前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出する処理と、
　前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定する処理と、
　前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する処理と、
を行わせるためのプログラムを記録する。
　本発明は上述したような構成を有することにより、単一の車両の重量によって構造物に生じる変位量を簡便に求めることができる。
本発明の第１の実施形態に係る診断装置の構成例を示す図である。 本発明の第１の実施形態に係る診断装置におけるコンピュータの構成の一例を示すブロック図である。 本発明の第１の実施形態における構造物の表面のたわみ量の時間的な変化の一例を示す模式図である。 本発明の第１の実施形態におけるたわみ区間の推定方法の一例を説明するための模式図である。 本発明の第１の実施形態におけるたわみ区間の推定方法の他の例を説明するための模式図である。 本発明の第１の実施形態に係る診断装置の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る構造物の変位量計測装置のブロック図である。
　次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
［第１の実施形態］
　図１は、本発明の第１の実施形態に係る診断装置１００の構成例を示す図である。図１を参照すると、診断装置１００は、コンピュータ１１０とこれにケーブル１２０を介して接続されたカメラ１３０とから構成されている。
　カメラ１３０は、診断対象である構造物１４０の表面に存在する領域１４１を所定のフレームレートで撮影する撮像装置である。構造物１４０は、本実施形態の場合、高速道路などの道路１６０が河川などの上を越える橋梁である。領域１４１は、本実施形態の場合、橋梁の診断箇所となる床版の一部分である。但し、構造物１４０は橋梁に限定されない。構造物１４０は、道路や鉄道の高架構造物などであってもよい。領域１４１のサイズは、例えば数十センチメートル四方である。カメラ１３０は、任意の方向にカメラの撮影方向を固定できるように三脚上の雲台（何れも図示せず）に取り付けられている。カメラ１３０は、例えば、数百万画素程度の画素容量を有するＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ－Ｃｏｕｐｌｅｄ　Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサやＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ　ＭＯＳ）イメージセンサを備えたハイスピードカメラであってよい。またカメラ１３０は、可視光かつ白黒カメラであってもよいし、赤外線カメラやカラーカメラであってもよい。またカメラ１３０は、カメラの位置を測定するＧＰＳ受信機を備えていてもよいし、カメラの撮影方向を測定する方位センサおよび加速度センサを備えていてもよい。
　コンピュータ１１０は、カメラ１３０によって撮影された構造物１４０の時系列画像をケーブル１２０経由で取得するように構成されている。また、コンピュータ１１０は、取得した時系列画像に基づいて構造物１４０の変位量を計測するように構成されている。計測する変位量は、本実施形態の場合、たわみ量である。また、コンピュータ１１０は、計測した複数の変位量に基づいて、構造物１４０の健全度を判定し、その判定結果を出力するように構成されている。
　図２は、コンピュータ１１０の構成の一例を示すブロック図である。図２を参照すると、コンピュータ１１０は、カメラＩ／Ｆ（インターフェース）部１１１と、通信Ｉ／Ｆ部１１２と、操作入力部１１３と、画面表示部１１４と、記憶部１１５と、演算処理部１１６とから構成されている。
　カメラＩ／Ｆ部１１１は、ケーブル１２０を通じてカメラ１３０に接続され、カメラ１３０と演算処理部１１６との間でデータの送受信を行うように構成されている。通信Ｉ／Ｆ部１１２は、データ通信回路から構成され、有線または無線によって図示しない外部装置との間でデータ通信を行うように構成されている。操作入力部１１３は、キーボードやマウスなどの操作入力装置から構成され、オペレータの操作を検出して演算処理部１１６に出力するように構成されている。画面表示部１１４は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ　Ｃｒｙｓｔａｌ　Ｄｉｓｐｌａｙ）などの画面表示装置から構成され、演算処理部１１６からの指示に応じて、メニュー画面などの各種情報を画面表示するように構成されている。
　記憶部１１５は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置から構成され、演算処理部１１６における各種処理に必要な処理情報およびプログラム１１５１を記憶するように構成されている。プログラム１１５１は、演算処理部１１６に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現するプログラムであり、通信Ｉ／Ｆ部１１２などのデータ入出力機能を介して図示しない外部装置や記録媒体から予め読み込まれて記憶部１１５に保存される。記憶部１１５に記憶される主な処理情報には、時系列画像１１５２、時系列データ１１５３、たわみ区間１１５４、たわみ特徴量１１５５、判定結果１１５６、たわみ量１１５７、診断結果データベース１１５８がある。
　時系列画像１１５２は、カメラ１３０で撮影された時系列画像である。この時系列画像１１５２は、カメラ１３０で撮影された構造物１４０の領域１４１の動画を構成する複数のフレーム画像であってよい。各フレーム画像には、撮影時刻が付加されている。
　時系列データ１１５３は、構造物１４０上を走行する車両の重量によって構造物１４０の領域１４１に生じるたわみ量の時間的な変化を表すデータである。時系列データ１１５３は、時系列画像１１５２に基づいて生成される。図３は、時系列データ１１５３の一例を示す。図３に示すグラフの縦軸はたわみ量、横軸は時間をそれぞれ表している。グラフ中に記載されるドットの１つ１つが、或る時刻におけるたわみ量の値を表している。また図３のグラフに示す実線は、たわみ量の時間的な変化を特徴的に表す変化パターンである。このような変化パターンは、例えば、ドットを時刻順に接続した折れ線を信号波形と見做してローパスフィルタを通すことにより生成することができる。或いは、上記のような変化パターンは、ドットで表されるたわみ量との距離の二乗誤差を最小とする近似曲線として求めることができる。
　たわみ区間１１５４は、構造物１４０の領域１４１にたわみが発生している区間を表すデータである。たわみ区間１１５４は、時系列データ１１５３に基づいて生成される。例えば、図３に示す時系列データは、時刻ｔ１まではたわみ量の変化は殆どなく、時刻ｔ１から時刻ｔ２の区間でたわみ量が変化し、時刻ｔ２以降、再びたわみ量の変化は殆どない。このような変化パターンを示す時系列データでは、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの区間がたわみ区間と推定される。
　たわみ特徴量１１５５は、たわみ区間１１５４内におけるたわみ量の変化の特徴量を表すデータである。例えば、たわみ量の極大値は、たわみ特徴量１１５５の一例である。また、たわみ量の極小値は、たわみ特徴量１１５５の他の例である。例えば、図３に示す時系列データは、たわみ量が時刻ｔ３で増加から減少に変化しているため、時刻ｔ３のたわみ量が極大値になる。また、たわみ量が時刻ｔ４で減少から増加に変化しているため、時刻ｔ４のたわみ量が極小値になる。また、たわみ量が時刻ｔ５で増加から減少に変化しているため、時刻ｔ５のたわみ量が極大値になる。すなわち、図３に示す時系列データは、１つのたわみ区間内に２つの極大値と１つの極小値を有している。
　判定結果１１５６は、たわみ区間１１５４が単一の車両の重量によるたわみの区間であるか否かを示す判定結果である。判定結果１１５６は、たわみ特徴量１１５５に基づいて導出される。
　たわみ量１１５７は、単一の車両の重量によるたわみ区間内のたわみ量を表すデータである。たわみ量１１５７は、例えば当該たわみ区間内のたわみ量の最大値である。
　診断結果データベース１１５８は、診断結果に係る情報を記憶するように構成されている。例えば、診断結果データベース１１５８は、診断箇所に振られたＩＤと、診断日時と、診断結果との組を記憶する。
　演算処理部１１６は、ＭＰＵなどのプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部１１５からプログラム１１５１を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム１１５１とを協働させて各種処理部を実現するように構成されている。演算処理部１１６で実現される主な処理部は、画像取得部１１６１、時系列データ取得部１１６２、区間推定部１１６３、特徴量検出部１１６４、判定部１１６５、抽出部１１６６、および、診断部１１６７である。
　画像取得部１１６１は、カメラＩ／Ｆ部１１１を通じてカメラ１３０で撮影された時系列画像を取得し、取得した時系列画像を記憶部１１５の時系列画像１１５２に追加して記憶するように構成されている。
　時系列データ取得部１１６２は、記憶部１１５に記憶された時系列画像１１５２に基づいて、構造物１４０上を走行する車両の重量によって構造物１４０に生じるたわみ量を時系列に沿って取得し、この取得したたわみ量の時系列を記憶部１１５に時系列データ１１５３として記憶するように構成されている。例えば、時系列データ取得部１１６２は、記憶部１１５に記憶されている時系列画像１１５２を全て読み出し、時系列画像のそれぞれから、構造物１４０の表面のたわみ量の時間的な変化を計測する。例えば、橋梁の床版を下方向からカメラで撮影する場合、車両重量による橋梁の床版に生じるたわみ量δによって、カメラから床版間の撮影距離Lが短くなる。そのため、撮影画像はカメラの光軸を中心として拡大され、たわみによるみかけの変位δiが発生する。撮影距離をL、変位をδi、たわみ量をδ、変位算出位置のカメラ光軸からの距離をx、カメラの焦点距離をfとすると、δi＝xf｛1/(L-δ)－1/L｝なる関係がある。そのため、フレーム画像毎の変位δiをデジタル画像相関法などによって検出することにより、上記式から、フレーム画像毎の構造物１４０の表面のたわみ量を算出することができる。なお、撮影距離Lは例えばレーザ距離計によって事前に計測することができ、距離xは画像の変位算出位置とカメラ光軸とから求めることができ、Fは撮像装置毎に既知である。
　区間推定部１１６３は、記憶部１１５に記憶された時系列データ１１５３に基づいて、構造物１４０にたわみが発生している区間を推定し、記憶部１１５にたわみ区間１１５４として記憶するように構成されている。例えば、区間推定部１１６３は、以下のような方法によってたわみ区間を推定する。
＜たわみ区間の推定方法１＞
　区間推定部１１６３は、時系列データ１１５３と事前に設定され記憶しているたわみ検出閾値とを比較することにより、たわみ区間を推定する。例えば、たわみ検出閾値が図４の破線に示すように設定されている場合、区間推定部１１６３は、時系列データ１１５３（或いはその変化パターン）が示すたわみ量が、たわみ検出閾値以下の値から以上の値に増加した時刻ｔ6から、次にたわみ検出閾値以上の値から以下の値に減少した時刻ｔ7までの区間をたわみ区間として検出する。
＜たわみ区間の推定方法２＞
　区間推定部１１６３は、時系列データ１１５３（或いはその変化パターン）を時間軸方向に複数の部分時系列データに分割する。例えば、１つの部分時系列データの時間長は、１台の車両が構造物１４０の領域１４１を通過するのに必要な時間に応じて定められる。次に、区間推定部１１６３は、部分時系列データから、たわみ量の変化速度が最大の時刻を検出する。この時刻をｔmaxとする。次に、区間推定部１１６３は、時刻ｔmaxを中心とし、たわみ量の変化の速度および加速度の双方が事前に設定され記憶している閾値速度および閾値加速度以下となる前後の時刻を検出する。この前後の時刻をｔs、ｔeとする。次に、区間推定部１１６３は、時刻ｔsからｔeまでの区間をたわみ区間とする。例えば、図５に示す時系列データ（或いはその変化パターン）を１つの部分時系列データとすると、区間推定部１１６３は、たわみ量の変化速度が最大の時刻ｔmaxを検出する。次に区間推定部１１６３は、時刻ｔmaxを起点に単位時間ずつ過去の時刻に戻りながら、たわみ量の変化の速度および加速度の双方が閾値速度および閾値加速度以下になる最初の時刻ｔsを検出する。また区間推定部１１６３は、時刻ｔmaxを起点に単位時間ずつ未来の時刻に進みながら、たわみ量の変化の速度および加速度の双方が閾値速度および閾値加速度以下になる最初の時刻ｔeを検出する。
　特徴量検出部１１６４は、記憶部１１５から時系列データ１１５３とたわみ区間１１５４とを読み出し、たわみ区間１１５４が示すたわみ区間毎に、そのたわみ区間内におけるたわみ量の変化の特徴量（極大値、極小値）を時系列データ１１５３から検出し、たわみ特徴量１１５５として記憶部１１５に記憶するように構成されている。
　判定部１１６５は、記憶部１１５からたわみ区間毎のたわみ特徴量１１５５を読み出し、たわみ区間毎に、そのたわみ区間のたわみ特徴量１１５５に基づいて、単一の車両の重量によるたわみの区間であるか否かを判定し、記憶部１１５に判定結果１１５６として記憶するように構成されている。具体的には、判定部１１６５は、極大値が２以上存在するたわみ区間、および、極小値が１以上存在するたわみ区間は、単一の車両の重量によるたわみの区間ではないと判定する。また、判定部１１６５は、極大値が１つ存在し、極小値が１つも存在しない区間は、単一の車両の重量によるたわみの区間であると判定する。その理由は、以下の通りである。
　構造物１４０である橋梁を単純桁とすると、橋梁を１台の車両が通過するときのたわみ量は、ほぼ零のたわみ量からその車両の重量に応じたたわみ量まで増加し、その後、再び零のたわみ量まで減少する。即ち、橋梁を１台の車両が通過するときには、たわみ量の変化パターンに１つの極大値（最大値）が現れ、極小値は現れない。他方、橋梁を１台の車両が通過しているときに、他の１台以上の後続車両が橋梁に進入すると、橋梁のたわみ量は後続車両の影響を受ける。そのため、先行車両と後続車両の間隔、両者の重量差などによっては、減少し始めたたわみ量がほぼ零に戻る前に後続車両の影響を受けて再び増加に転じる現象が発生する。即ち、橋梁を複数台の車両が通過すると、橋梁のたわみ量に複数の極大値、１以上の極小値が生じることがある。本実施形態は、そのような現象に着目し、たわみ量の変化パターンの特徴量（極大値、極小値）に基づいて、単一の車両の重量によるたわみ区間を検出する。
　抽出部１１６６は、記憶部１１５から判定結果１１５６を読み出し、単一の車両の重量によるたわみ区間として検出されたたわみ区間内の時系列データ１１５３からたわみ量の最大値を抽出し、たわみ量１１５７として記憶部１１５に記憶するように構成されている。
　診断部１１６７は、記憶部１１５に記憶されたたわみ量１１５７に基づいて、構造物１４０の劣化診断を行うように構成されている。また診断部１１６７は、診断結果を診断結果データベース１１５８に記憶するように構成されている。また診断部１１６７は、診断結果を画面表示部１１４に表示し、および／あるいは、通信Ｉ／Ｆ部１１２を通じて外部端末に診断結果を送信するように構成されている。診断部１１６７は、例えば、以下のような方法によって構造物１４０の劣化診断を行う。
　診断部１１６７は、単一の車両の重量によるたわみ区間毎のたわみ量１１５７の分布を生成する。例えば診断部１１６７は、たわみ量を幾つかの階級に区切って階級別の出現頻度をグラフにしたヒストグラムを生成する。次に診断部１１６７は、上記分布から乗用車に対応するたわみ量を抽出する。乗用車は小型車に属するため、それによるたわみ量は大型車によるたわみ量に比較して小さい傾向がある。そのため、乗用車に対応するたわみ量は分布の下位側に現れる傾向がある。次に診断部１１６７は、上記抽出した乗用車のたわみ量を劣化判断の指標値として、構造物１４０の健全性を判断する。例えば、診断部１１６７は、上記抽出した乗用車のたわみ量と予め設定され記憶している許容たわみ量とを比較し、乗用車のたわみ量が許容たわみ量を越えていなければ、構造物１４０は健全であると判断し、そうでなければ劣化していると判断する。上記の説明では、たわみ量の分布から乗用車に対応するたわみ量を抽出して劣化判断を行ったが、本発明はそれに限定されない。例えば、診断部１１６７は、上記ヒストグラムの平均値、最頻値、最大値、または最小値を劣化判断の指標値としてもよい。
　図６は診断装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。以下、各図を参照して、構造物１４０の劣化診断を行う際の診断装置１００の動作を説明する。
　オペレータが、構造物１４０の劣化診断を行うために、コンピュータ１１０およびカメラ１３０などの計測装置群を現場に設置し、操作入力部１１３から起動指示を入力すると、コンピュータ１１０によって図６に示す処理が開始される。
　先ず、画像取得部１１６１が動作を開始する。すなわち、画像取得部１１６１は、カメラ１３０で撮影された構造物１４０の領域１４１の時系列画像を取得し、記憶部１１５に時系列画像１１５２として順次記憶していく（ステップＳ１）。画像取得部１１６１による時系列画像の取得は、所定時間または所定量の時系列画像が取得されるまで継続され、その後、以下のような処理が実行される。
　先ず、時系列データ取得部１１６２は、記憶部１１５から時系列画像１１５２を読み出し、読み出した時系列画像１１５２を解析し、構造物１４０上を走行する車両の重量によって構造物１４０に生じるたわみ量を時系列に沿って取得し、この取得したたわみ量の時系列を時系列データ１１５３として記憶部１１５に記憶する（ステップＳ２）。次に、区間推定部１１６３は、記憶部１１５から時系列データ１１５３を読み出し、時系列データ１１５３を解析して、構造物１４０にたわみが発生している区間を推定し、記憶部１１５にたわみ区間１１５４として記憶する（ステップＳ３）。次に、特徴量検出部１１６４は、記憶部１１５から時系列データ１１５３とたわみ区間１１５４とを読み出し、たわみ区間１１５４が示すたわみ区間毎に、そのたわみ区間内におけるたわみ量の変化の特徴量（極大値、極小値）を時系列データ１１５３から検出し、たわみ特徴量１１５５として記憶部１１５に記憶する（ステップＳ４）。次に、判定部１１６５は、記憶部１１５からたわみ区間毎のたわみ特徴量１１５５を読み出し、たわみ区間毎に、そのたわみ区間のたわみ特徴量１１５５に基づいて、単一の車両の重量によるたわみの区間であるか否かを判定し、記憶部１１５に判定結果１１５６として記憶する（ステップＳ５）。次に、抽出部１１６６は、記憶部１１５から判定結果１１５６を読み出し、単一の車両の重量によるたわみ区間として検出されたたわみ区間内の時系列データ１１５３からたわみ量の最大値を抽出し、たわみ量１１５７として記憶部１１５に記憶する（ステップＳ６）。次に、診断部１１６７は、記憶部１１５からたわみ量１１５７を読み出し、そのたわみ量１１５７に基づいて、構造物１４０の劣化診断を行う（ステップＳ７）。
　以上説明したように、本実施形態によれば、単一の車両の重量によって構造物１４０に生じるたわみ量を簡便に求めることができる。その理由は、たわみが発生している区間内におけるたわみ量の変化の特徴量に基づいて、たわみ区間が単一の車両の重量によるたわみの区間であるか否かを判定するためである。
　また、本実施形態によれば、単一の車両の重量によって構造物１４０に生じるたわみ量に基づいて、構造物１４０の劣化診断を行うことができる。
　なお、本実施形態は各種の付加変更が可能である。例えば、本実施形態では、たわみ量を検出したが、検出する変位量はたわみ量に限定されない。例えば、構造物１４０にひび割れがある場合、構造物１４０に荷重が加わると、ひび割れの幅が拡大する。そのため、構造物のひび割れの幅を変位量として検出するようにしてもよい。
　また、本実施形態では、構造物１４０の変位は構造物１４０を撮影するカメラの画像に基づいて検出した。しかし、構造物１４０の変位を検出するセンサはカメラに限定されない。例えばレーザ距離計によって構造物１４０のたわみ量を検出するようにしてもよい。また、例えばひずみゲージによって構造物１４０のたわみ量、ひび割れ幅などの変位を検出するようにしてもよい。
［第２の実施の形態］
　次に、本発明の第２の実施形態について図７を参照して説明する。図７は、本実施形態に係る構造物の変位量計測装置のブロック図である。なお、本実施形態は、本発明の構造物の変位量計測装置の概略を説明する。
　図７を参照すると、本実施形態に係る構造物の変位量計測装置２００は、取得手段２０１と推定手段２０２と検出手段２０３と判定手段２０４と抽出手段２０５とを含んで構成されている。
　取得手段２０１は、構造物上を走行する車両の重量によって構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得するように構成されている。取得手段２０１は、例えば、図２の時系列データ取得部１１６２と同様に構成することができるが、それに限定されない。
　推定手段２０２は、取得手段２０１によって取得された変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定するように構成されている。推定手段２０２は、例えば、図２の区間推定部１１６３と同様に構成することができるが、それに限定されない。
　検出手段２０３は、推定手段２０２によって推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出するように構成されている。検出手段２０３は、例えば図２の特徴量検出部１１６４と同様に構成することができるが、それに限定されない。
　判定手段２０４は、検出手段２０３によって検出された特徴量に基づいて、推定手段２０２によって推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定するように構成されている。判定手段２０４は、例えば図２の判定部１１６５と同様に構成することができるが、それに限定されない。
　抽出手段２０５は、判定手段２０４の判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の時系列データから変位量を抽出するように構成されている。抽出手段２０５は、例えば図２の抽出部１１６６と同様に構成することができるが、それに限定されない。
　このように構成された構造物の変位量計測装置２００は以下のように動作する。即ち、先ず、取得手段２０１は、構造物上を走行する車両の重量によって構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得する。次に推定手段２０２は、取得手段２０１によって取得された変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定する。次に検出手段２０３は、推定手段２０２によって推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出する。次に判定手段２０４は、検出手段２０３によって検出された特徴量に基づいて、推定手段２０２によって推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定する。次に抽出手段２０５は、判定手段２０４の判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の時系列データから変位量を抽出する。
　本実施形態は以上のように構成され動作することにより、単一の車両の重量によって構造物１４０に生じる変位量を簡便に求めることができる。その理由は、変位が発生している区間内における変位量の変化の特徴量に基づいて、変位区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定するためである。
　以上、上記各実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
　なお、本発明は、日本国にて２０１９年３月１日に特許出願された特願２０１９－０３７８１６の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願に記載された内容は、全て本明細書に含まれるものとする。
　本発明は、橋梁などの構造物を通過する車両によって生じる構造物のたわみ量などの変位量を計測する場合などに利用できる。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
［付記１］
　構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得する取得手段と、
　前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定する推定手段と、
　前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出する検出手段と、
　前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定する判定手段と、
　前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する抽出手段と、
を備える構造物の変位量計測装置。
［付記２］
　前記推定手段は、前記時系列データと事前に設定され記憶している変位検出閾値とを比較することにより、変位が発生している区間を推定するように構成されている、
付記１に記載の構造物の変位量計測装置。
［付記３］
　前記推定手段は、前記時系列データを複数の部分時系列データに分割し、前記部分時系列データ毎に、前記部分時系列データから変位の変化の速度が最大となる時刻ｔmaxを検出し、前記時刻ｔmaxを起点に単位時刻ずつ過去の時刻に戻りながら、変位の変化の速度および加速度の双方が事前に設定され記憶している閾値速度および閾値加速度以下になる最初の時刻ｔsを検出し、また、前記時刻ｔmaxを起点に単位時刻ずつ未来の時刻に進みながら、変位の変化の速度および加速度の双方が前記閾値速度および閾値加速度以下になる最初の時刻ｔeを検出し、前記時刻ｔsから前記時刻ｔeまでの区間を変位が発生している区間として推定するように構成されている、
付記１に記載の構造物の変位量計測装置。
［付記４］
　前記検出手段は、前記変位量の極大を検出するように構成され、
　前記判定手段は、前記検出された極大の数に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定するように構成されている、
付記１乃至３の何れかに記載の構造物の変位量計測装置。
［付記５］
　前記検出手段は、前記変位量の極小を検出するように構成され、
　前記判定手段は、前記検出された極小の数に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定するように構成されている、
付記１乃至３の何れかに記載の構造物の変位量計測装置。
［付記６］
　前記抽出された変位量に基づいて、前記構造物の劣化診断を行う診断手段を、さらに備える、
付記１乃至５の何れかに記載の構造物の変位量計測装置。
［付記７］
　構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得し、
　前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定し、
　前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出し、
　前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定し、
　前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する、
構造物の変位量計測方法。
［付記８］
　コンピュータに、
　構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得する処理と、
　前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定する処理と、
　前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出する処理と、
　前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定する処理と、
　前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する処理と、
を行わせるためのプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
１００…診断装置
１１０…コンピュータ
１１１…カメラＩ／Ｆ部
１１２…通信Ｉ／Ｆ部
１１３…操作入力部
１１４…画面表示部
１１５…記憶部
１１６…演算処理部
１２０…ケーブル
１３０…カメラ
１４０…構造物
１４１…領域
１６０…道路
２００…構造物の変位量計測装置
２０１…取得手段
２０２…推定手段
２０３…検出手段
２０４…判定手段
２０５…抽出手段

Claims (8)

  1. 　構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得する取得手段と、
    　前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定する推定手段と、
    　前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出する検出手段と、
    　前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定する判定手段と、
    　前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する抽出手段と、
    を備える構造物の変位量計測装置。
  2. 　前記推定手段は、前記時系列データと事前に設定され記憶している変位検出閾値とを比較することにより、変位が発生している区間を推定するように構成されている、
    請求項１に記載の構造物の変位量計測装置。
  3. 　前記推定手段は、前記時系列データを複数の部分時系列データに分割し、前記部分時系列データ毎に、前記部分時系列データから変位の変化の速度が最大となる時刻ｔmaxを検出し、前記時刻ｔmaxを起点に単位時刻ずつ過去の時刻に戻りながら、変位の変化の速度および加速度の双方が事前に設定され記憶している閾値速度および閾値加速度以下になる最初の時刻ｔsを検出し、また、前記時刻ｔmaxを起点に単位時刻ずつ未来の時刻に進みながら、変位の変化の速度および加速度の双方が前記閾値速度および閾値加速度以下になる最初の時刻ｔeを検出し、前記時刻ｔsから前記時刻ｔeまでの区間を変位が発生している区間として推定するように構成されている、
    請求項１に記載の構造物の変位量計測装置。
  4. 　前記検出手段は、前記変位量の極大を検出するように構成され、
    　前記判定手段は、前記検出された極大の数に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定するように構成されている、
    請求項１乃至３の何れかに記載の構造物の変位量計測装置。
  5. 　前記検出手段は、前記変位量の極小を検出するように構成され、
    　前記判定手段は、前記検出された極小の数に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定するように構成されている、
    請求項１乃至３の何れかに記載の構造物の変位量計測装置。
  6. 　前記抽出された変位量に基づいて、前記構造物の劣化診断を行う診断手段を、さらに備える、
    請求項１乃至５の何れかに記載の構造物の変位量計測装置。
  7. 　構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得し、
    　前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定し、
    　前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出し、
    　前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定し、
    　前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する、
    構造物の変位量計測方法。
  8. 　コンピュータに、
    　構造物上を走行する車両の重量によって前記構造物に生じる変位量を時系列に沿って取得する処理と、
    　前記変位量の時系列データに基づいて、変位が発生している区間を推定する処理と、
    　前記推定された区間内における変位量の変化の特徴量を検出する処理と、
    　前記検出された特徴量に基づいて、前記推定された区間が単一の車両の重量による変位の区間であるか否かを判定する処理と、
    　前記判定の結果に基づいて、単一の車両の重量による変位の区間内の前記時系列データから変位量を抽出する処理と、
    を行わせるためのプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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