WO2022195677A1 - 道路劣化診断装置、道路劣化診断方法、及び、記録媒体 - Google Patents

道路劣化診断装置、道路劣化診断方法、及び、記録媒体 Download PDF

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WO2022195677A1
WO2022195677A1 PCT/JP2021/010379 JP2021010379W WO2022195677A1 WO 2022195677 A1 WO2022195677 A1 WO 2022195677A1 JP 2021010379 W JP2021010379 W JP 2021010379W WO 2022195677 A1 WO2022195677 A1 WO 2022195677A1
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road
deterioration
reliability
road surface
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PCT/JP2021/010379
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洋介 木村
奈々 十文字
千里 菅原
学 中野
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日本電気株式会社
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    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01C—CONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C21/00—Apparatus or processes for surface soil stabilisation for road building or like purposes, e.g. mixing local aggregate with binder
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E01—CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01C—CONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C23/00—Auxiliary devices or arrangements for constructing, repairing, reconditioning, or taking-up road or like surfaces
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object

Definitions

  • the present disclosure relates to a road deterioration diagnosis device, a road deterioration diagnosis method, and a recording medium.
  • a system that detects road deterioration by analyzing images and acceleration collected by vehicles is known.
  • Patent Literature 1 discloses that, for example, vehicle speed, vehicle acceleration, running sound, road surface shape, outside air temperature, road surface friction coefficient, rainfall amount, road surface temperature, etc., are used as measurement information related to roads. ing.
  • Patent Literature 2 discloses a technique for detecting road abnormalities based on sensing data such as speed data, position data, and voice data.
  • Patent Documents 1 and 2 do not consider the reliability of road deterioration detection.
  • One of the objects of the present disclosure is to solve the above problems and provide a road deterioration detection device, a road deterioration detection method, and a recording medium that can provide reliability of detection results in road deterioration detection using images and acceleration. It is to be.
  • a road deterioration diagnosis device includes deterioration detection means for detecting road deterioration based on at least one of an image and acceleration acquired by a mobile body, and the image and the road deterioration used for detecting the road deterioration.
  • a road surface condition detecting means for detecting a road surface condition at the time when the sound is acquired based on a sound acquired together with at least one of the accelerations; and a degree determining means.
  • a road deterioration diagnosis method detects road deterioration based on at least one of an image and acceleration acquired by a mobile body, and detects at least one of the image and acceleration used to detect the road deterioration. Based on the sound acquired together with one, the road surface condition at the time of acquisition of the sound is detected, and the reliability of the detection result of the road deterioration is determined based on the detected road surface condition.
  • a recording medium detects road deterioration based on at least one of an image and acceleration acquired by a mobile body, and detects road deterioration among the image and acceleration used for detecting the road deterioration.
  • a program for executing a process of detecting a road surface state at the time of acquisition of the sound based on the sound acquired together with at least one of the sounds and determining the reliability of the detection result of the road deterioration based on the detected road surface state is recorded. recording medium.
  • the effect of this disclosure is that it can provide reliability of detection results in road deterioration detection using images and acceleration.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a road deterioration diagnosis system 10 in a first embodiment
  • FIG. It is a block diagram showing an example of composition of road degradation diagnosis device 20 in a 1st embodiment. It is a figure which shows the example of sensor information in 1st Embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of deterioration information in the first embodiment;
  • FIG. 6 is a flow chart showing reliability determination processing in the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of display of deterioration information in the first embodiment;
  • FIG. 9 is a flow chart showing reliability determination processing in the second embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a detection target table in the second embodiment; FIG. It is a figure which shows the example of the discrimination
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of deterioration information in the second embodiment; FIG. FIG. 10 is a diagram showing an example of display of deterioration information in the second embodiment; FIG. It is a block diagram which shows the structure of the road deterioration diagnostic apparatus 1 in 3rd Embodiment. 5 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of computer 500.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of deterioration information in the second embodiment
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of display of deterioration information in the second embodiment
  • FIG. It is a block diagram which shows the structure of the road deterioration diagnostic apparatus 1 in 3rd Embodiment.
  • 5 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of computer 500.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a road deterioration diagnosis system 10 according to the first embodiment.
  • the road deterioration diagnosis system 10 includes a road deterioration diagnosis device 20, a display device 30, and a plurality of vehicles 40_1, 40_2, . Also described).
  • Vehicles include automobiles (four-wheeled motor vehicles), motorcycles, bicycles, and the like.
  • the vehicle 40 captures (acquires) an image of the road (road surface) while traveling on the road using an imaging device such as a drive recorder camera.
  • the acceleration sensor detects (acquires) the unevenness of the road surface as acceleration (vertical vibration).
  • the vehicle 40 acquires sound using a small microphone or the like while traveling on the road.
  • the small microphone is installed at a location where wind noise can be suppressed, such as inside the front fender (tire house or wheel house) of the vehicle 40, for example.
  • a running sound which is a sound emitted when the vehicle is running, is an example of the acquired sound.
  • the sound acquired by a small microphone or the like of the vehicle 40 will be described as running sound.
  • the vehicle 40 acquires the position at the time of acquisition of the above-described image, acceleration, and running sound using a position detection sensor such as a GPS (Global Positioning System).
  • the vehicle 40 transmits sensor information including a vehicle ID (IDentifier), date and time, location, and an image acquired at the date and location, acceleration, and running sound to the road deterioration diagnosis device 20 .
  • the acceleration may be, for example, a time series of accelerations acquired during a predetermined time before and after the time of the sensor information, or between a predetermined distance before and after the position.
  • the running sound may be, for example, a time series of running sounds acquired a predetermined time before and after the time of the sensor information, or a predetermined distance before and after the position.
  • the road deterioration diagnosis device 20 detects road deterioration based on at least one of the image and acceleration included in the sensor information transmitted from the vehicle 40. Furthermore, the road deterioration diagnosis device 20 detects the road surface condition based on the running sound, and calculates the reliability of the road deterioration detection result based on the detected road surface condition. The road deterioration diagnosis device 20 causes the display device 30 to display the road deterioration detection result and reliability.
  • the road deterioration diagnosis device 20 and the display device 30 are installed, for example, in the equipment management facility of the operator.
  • the road deterioration diagnostic device 20 and the display device 30 may be integrated or separated.
  • the road deterioration diagnosis device 20 may be arranged outside the equipment management facility of the operator. In this case, the road deterioration diagnosis device 20 may be realized by a cloud computing system.
  • Detection using image analysis includes, for example, a method of analyzing road deterioration using AI (Artificial Intelligence).
  • Detection using acceleration analysis includes, for example, a method of detecting the degree of unevenness of a road surface using acceleration in a direction perpendicular to the road surface. Further, as a method of detecting the road surface state based on the running sound, for example, there is a method of detecting using the sound pressure or frequency of the running sound.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the road deterioration diagnosis device 20 in the first embodiment.
  • the road deterioration diagnosis device 20 includes a sensor information acquisition unit 21, a sensor information storage unit 22, a deterioration detection unit 23, a road surface condition detection unit 24, a reliability determination unit 25, a deterioration information storage unit 26, and , and a display control unit 27 .
  • the sensor information acquisition unit 21 acquires sensor information from the vehicle 40.
  • the sensor information acquisition unit 21 outputs the acquired sensor information to the sensor information storage unit 22 .
  • the sensor information storage unit 22 stores the sensor information output by the sensor information acquisition unit 21.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of sensor information in the first embodiment.
  • the example of the sensor information shown in FIG. 3 includes a vehicle ID that identifies the vehicle 40 that is the transmission source of the sensor information, date and time, position, image, acceleration, and information related to running sound.
  • the date and time indicates the date and time when the vehicle 40 acquired the image, the acceleration, and the running sound.
  • Position indicates the position at which the image and acceleration are acquired.
  • dates and times “T0001” and “T0002” of the vehicle ID “Car01” and dates and times “T0201” and “T0202” of the vehicle ID “Car02” are different vehicles 40 in different time zones (or different date) indicates that the sensor information is at the same location.
  • the deterioration detection unit 23 detects road deterioration based on at least one of an image and acceleration included in sensor information acquired by the vehicle 40, which is a moving object (calculates a value of an index indicating the degree of road deterioration). do).
  • the deterioration detection unit 23 causes the deterioration information storage unit 26 to store the road deterioration detection result as deterioration information.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of deterioration information in the first embodiment.
  • the deterioration information includes road surface condition detection results, road deterioration detection results (deterioration index calculation results), and the reliability of the road deterioration detection results.
  • the road surface state detection unit 24 detects the road surface state when the sensor information is acquired (when the running sound is acquired) based on the running sound included in the sensor information.
  • the road surface condition detection unit 24 may set the road surface condition in the deterioration information in association with the detection result of road deterioration.
  • the reliability determination unit 25 determines the reliability of the detection result of road deterioration based on the detected road surface condition.
  • the reliability determining unit 25 sets the reliability in the deterioration information in association with the road deterioration detection result. A method of determining reliability will be described later.
  • the deterioration information storage unit 26 stores deterioration information.
  • the display control unit 27 displays the deterioration information in a predetermined display mode, for example, on a display device.
  • the reliability determination process detects road deterioration based on at least one of an image and acceleration included in sensor information transmitted from each vehicle 40, and detects road surface conditions based on running sound included in the sensor information. Then, based on the road surface condition, the reliability of road deterioration detection is determined.
  • FIG. 5 is a flowchart showing reliability determination processing in the first embodiment.
  • the sensor information acquisition unit 21 of the road deterioration diagnosis device 20 acquires sensor information (for example, vehicle ID, date and time, position, image, acceleration, and running sound) transmitted from the vehicle 40. (Step S11). For example, the sensor information acquisition unit 21 acquires sensor information as shown in FIG. The sensor information acquisition unit 21 causes the sensor information storage unit 22 to store the acquired sensor information.
  • sensor information for example, vehicle ID, date and time, position, image, acceleration, and running sound
  • the deterioration detection unit 23 detects road deterioration based on at least one of the image and acceleration included in each sensor information (step S12).
  • the deterioration detection unit 23 causes the deterioration information storage unit 26 to store the road deterioration detection result as deterioration information.
  • the deterioration detection unit 23 calculates the value of the index indicating the degree of road deterioration by the known method as described above.
  • the deterioration detection unit 23 calculates, for example, the crack rate and the amount of rutting based on the image. Further, the deterioration detection unit 23 calculates flatness and an IRI value (International Roughness Index) based on the acceleration, for example.
  • IRI value International Roughness Index
  • the deterioration detection unit 23 calculates an MCI (Maintenance Control Index) value, which is an index that integrates the calculated crack rate, rutting amount, and flatness. For example, the deterioration detection unit 23 detects road deterioration (calculates the value of each index) as shown in FIG. 4 based on the sensor information shown in FIG.
  • MCI Maintenance Control Index
  • the road surface condition detection unit 24 detects the road surface condition at the time of acquisition of the sensor information based on the running sound included in each sensor information (step S13).
  • the road surface state detection unit 24 sets the detected road surface state as deterioration information.
  • the road surface condition detection unit 24 detects the road surface condition by analyzing the sound pressure and frequency of the running sound.
  • the road surface condition detection unit 24 detects the road surface condition based on the running sound by previously learning the characteristic frequency, sound pressure, and the like of the running sound due to the difference in the road surface condition.
  • the road surface condition detection unit 24 detects weather conditions (dry (not raining, snowing, etc.), lightly wet (light rain with no puddles), severely wet (with puddles), covered with snow, frozen), and , to detect the presence of man-made objects (manholes, joints, etc.). For example, the deterioration detection unit 23 detects the road surface state as shown in FIG. 4 based on the sensor information shown in FIG.
  • the reliability determination unit 25 determines the reliability of the detection result of road deterioration based on each sensor information (step S14).
  • the reliability determining unit 25 sets the determined reliability to the deterioration information.
  • the reliability determining unit 25 determines reliability based on, for example, a reliability table.
  • the reliability table is a table showing the relationship between the road surface condition and the reliability of the detection result of road deterioration in the road surface condition.
  • the reliability table is stored in advance in a reliability table storage unit (not shown) or the like by an administrator or the like.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of a reliability table in the first embodiment.
  • the reliability is the reliability of the road deterioration detection result based on the image (hereinafter also referred to as the reliability (image)) and the reliability of the road deterioration detection result based on the acceleration (hereinafter referred to as the reliability). It is divided into degrees (acceleration)) and . This is because the difference in road surface conditions caused by the weather or the like causes a difference in reliability between the detection result of road deterioration based on an image and the detection result of road deterioration based on acceleration.
  • the deterioration detection unit 23 can detect road surface unevenness without being affected by changes in the road surface due to light rain. Therefore, in the example of FIG. 6, when the road surface condition is slightly wet, the reliability (image) is "medium” and the reliability (acceleration) is "high".
  • the deterioration detection unit 23 cannot detect the cracks based on the image, for example, due to the formation of puddles in the cracks of the road surface.
  • the deterioration detection unit 23 can detect the unevenness without being affected by puddles or the like. Therefore, in the example of FIG. 6, when the road surface condition is heavily wetted, the reliability (image) is "low” and the reliability (acceleration) is "high".
  • the reliability (image) and the reliability (acceleration) are the same except for the cases of small water wetting and large water wetting.
  • the reliability determination unit 25 assigns a reliability (image) corresponding to the detected road surface condition to the image-based road deterioration detection result (eg crack rate, rutting amount). Further, the reliability determining unit 25 assigns the reliability (acceleration) corresponding to the detected road surface condition to the detection result of road deterioration based on acceleration (for example, flatness, IRI). Further, the reliability determination unit 25 determines the reliability (image) and the reliability of the comprehensive index calculated from the road deterioration detection result based on the image and the road deterioration detection result based on the acceleration, such as MCI. (acceleration) and determined according to a predetermined rule (hereinafter also referred to as reliability (integration)) may be given. In this case, the reliability determination unit 25 may, for example, use the lower one of the reliability (image) and the reliability (acceleration) as the reliability (integration).
  • the reliability determining unit 25 determines the reliability as shown in FIG. 4 using the reliability table in FIG. More specifically, since the road surface condition is "dry” at dates and times "T0001" and “T0002", the reliability determining unit 25 refers to the reliability table of FIG. "High” is given to the reliability (image) for flatness and IRI (acceleration), and “High” is given to the reliability (integration) for MCI. In addition, since the road surface condition is "slightly wet” at dates and times "T0101" and "T0102", the reliability determination unit 25 refers to the reliability table of FIG.
  • the degree (image) is given “medium”
  • the reliability (acceleration) for flatness and IRI is given “high”
  • the reliability (integration) for MCI is given “medium”.
  • sensor information is acquired at the same position as dates “T0001” and “T0002”, but the road surface condition is "severely wet”.
  • the reliability determination unit 25 sets the reliability (image) for crack rate and rutting amount to "low”
  • the reliability (acceleration) for flatness and IRI to "high”
  • MCI Confidence (integration) is given as “low”.
  • the display control unit 27 causes the display device 30, for example, to display the deterioration information in a predetermined display mode (step S15).
  • the display control unit 27 displays the road deterioration detection result included in the deterioration information together with the reliability of the detection result.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of deterioration information display in the first embodiment.
  • the display control unit 27 displays, for example, the detection result (index value) and reliability for the date and time designated by the user for each road section on the road map.
  • the display control unit 27 displays, for example, the value of the index selected by the user from among the calculated indices in a level display mode according to the value.
  • the display control unit 27 displays the reliability of the selected indicator in the display mode of the reliability.
  • MCI is selected as an index, and for each road section, levels “large”, “medium” and “small” corresponding to the value of MCI are displayed as rectangles with different shading. there is In addition, in the example of FIG. 7, for each road section, the reliability (integration) "high”, “medium” and “low” for MCI are indicated by symbols “H”, “M” and “L”, respectively. there is
  • the display control unit 27 may display the road surface condition, the value of each index, and the reliability at the position of the rectangle. For example, in the example of FIG. 7, when the rectangle A1 is clicked, tapped, or moused over, the road surface condition at the position of the rectangle A1, the value of each index, and the reliability are displayed in "Details of deterioration detection". It is
  • step S12 the process of detecting road deterioration in step S12 is performed first, and the process of detecting the road surface condition in step S13 is performed first, but step S13 may be performed first.
  • the rectangle is used as the display form of the road deterioration detection result, the road deterioration detection result may be displayed in another display form such as an arrow.
  • the road deterioration detection result is represented by gradation and its reliability is represented by a symbol
  • the detection result of road deterioration may be represented by different colors and its reliability by shading.
  • the deterioration detection unit 23 detects road deterioration based on at least one of the image and acceleration acquired by the vehicle 40, and the road surface condition detection unit 24 detects the image and acceleration used for detecting road deterioration. Based on the sound acquired with at least one of the above, the road surface condition at the time of acquiring the sound is detected, and the reliability determination unit 25 determines the reliability of the road deterioration detection result based on the detected road surface condition.
  • the road deterioration diagnosis device 20 does not detect road deterioration using low-reliability images or acceleration.
  • the configuration of the road deterioration diagnosis device 20 in the second embodiment is the same as the configuration of the road deterioration diagnosis device 20 in the first embodiment. However, in order to avoid detection of road deterioration using low-reliability images and acceleration, in the road deterioration diagnosis device 20 according to the second embodiment, the operation of the deterioration detection unit 23 is changed to that of the first embodiment. different from In the second embodiment, only parts different from the first embodiment will be described.
  • the deterioration detection unit 23 detects the road surface condition based on the running sound by the road surface condition detection unit 24 when the road surface condition is a predetermined condition (second condition described later). First, at least one of the image and the acceleration acquired together with the running sound is excluded from road deterioration detection targets.
  • FIG. 8 is a flowchart showing reliability determination processing in the second embodiment.
  • the sensor information acquisition unit 21 acquires sensor information (for example, vehicle ID, date and time, position, image, acceleration, and running sound) transmitted from the vehicle 40 (step S21).
  • sensor information for example, vehicle ID, date and time, position, image, acceleration, and running sound
  • the road surface condition detection unit 24 detects the road surface condition at the time of acquisition of the sensor information based on the running sound included in each sensor information (step S22).
  • the deterioration detection unit 23 determines whether or not at least one of the image and acceleration included in the sensor information is to be detected for road deterioration (step S23).
  • the deterioration detection unit 23 determines whether or not to exclude road deterioration detection targets based on, for example, a detection target table.
  • the detection target table is a table indicating whether the road surface condition and the image and acceleration included in the sensor information in the road surface condition are to be detected for road deterioration (required/not required).
  • the detection target table is stored in advance in a detection target table storage unit (not shown) or the like by an administrator or the like.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a detection target table in the second embodiment.
  • “no” is set for the deterioration detection target corresponding to the road surface state with the reliability of "low” in the reliability table of FIG. If the detected road surface condition is, for example, “severely wet”, “covered snow”, “frozen”, “manhole”, or “joint”, the deterioration detection unit 23 determines the driving conditions used to detect the road surface condition. Images of sensor information including sound are excluded from road deterioration detection targets.
  • the deterioration detection unit 23 detects the sensor including running sound used to detect the road surface condition. Acceleration information is excluded from road deterioration detection targets.
  • the road surface state corresponding to the deterioration detection target "not acceptable" in the detection target table is also described as the second state.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of the determination result of road deterioration detection targets in the second embodiment.
  • the images shown in bold letters are excluded from road deterioration detection targets.
  • the road surface condition detection unit 24 detects the road surface condition as shown in FIG. 10 with respect to the sensor information shown in FIG. Then, the deterioration detection unit 23 uses the detection target table of FIG. 9 to determine images and accelerations to be excluded from detection targets, as shown in FIG. 10 . More specifically, at dates and times "T0201" and "T0202", the road surface condition is detected as "severely wet", so the deterioration detection unit 23 detects the images "P0201” and "P0202” in bold. are excluded from road deterioration detection targets.
  • the deterioration detection unit 23 detects road deterioration based on at least one of the image and the acceleration for which road deterioration is detected in step S23 in each sensor information (step S24).
  • the deterioration detection unit 23 detects road deterioration, for example, based on the image for which road deterioration is to be detected and the acceleration in FIG. 10 .
  • the reliability determination unit 25 determines the reliability of the detection result of road deterioration based on each sensor information (step S25).
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of deterioration information in the second embodiment.
  • the reliability determining unit 25 determines the reliability as shown in FIG. 11 using the reliability table of FIG. In the example of FIG. 11, at dates and times "T0201" and "T0202", "crack rate” and "rutting amount”, which are indicators of road deterioration based on images excluded from road deterioration detection targets, are not calculated.
  • the "MCI value” which is a deterioration index obtained by integrating the image-based road deterioration index and the acceleration-based road deterioration index, is not calculated.
  • the display control unit 27 displays the deterioration information in a predetermined display mode, for example, on a display device (step S15).
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of display of deterioration information in the second embodiment. In the example of FIG. 12, unlike the example of display of deterioration information in the first embodiment shown in FIG. ” and “M” are displayed.
  • FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of the road deterioration diagnosis device 1 in the third embodiment.
  • the road deterioration diagnosis device 1 includes a deterioration detector 2, a road surface condition detector 3, and a reliability determination unit 4.
  • FIG. The deterioration detection unit 2, the road surface condition detection unit 3, and the reliability determination unit 4 are embodiments of deterioration detection means, road surface condition detection means, and reliability determination means, respectively.
  • the deterioration detection unit 2 detects road deterioration based on at least one of the image and the acceleration acquired by the moving object.
  • the road surface condition detection unit 3 detects the road surface condition at the time of acquisition of the sound based on the sound acquired together with at least one of the image and the acceleration used for detecting road deterioration.
  • the reliability determining unit 4 determines the reliability of the road deterioration detection result based on the detected road surface condition.
  • the reliability of detection results can be provided in road deterioration detection using images and acceleration.
  • the reason for this is that the deterioration detection unit 2 detects road deterioration based on at least one of the image and acceleration acquired by the moving object, and the road surface condition detection unit 3 detects the image and acceleration used for detecting road deterioration. Based on the sound acquired with at least one of the above, the road surface condition at the time of acquiring the sound is detected, and the reliability determination unit 4 determines the reliability of the road deterioration detection result based on the detected road surface condition. is.
  • each component of the road deterioration diagnosis devices 1 and 20 represents a functional unit block.
  • a part or all of each component of each device may be realized by any combination of the computer 500 and a program.
  • This program may be recorded in a non-volatile recording medium.
  • non-volatile recording media include CD-ROMs (Compact Disc Read Only Memory), DVDs (Digital Versatile Discs), SSDs (Solid State Drives), and the like.
  • FIG. 14 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the computer 500.
  • computer 500 includes, for example, CPU (Central Processing Unit) 501, ROM (Read Only Memory) 502, RAM (Random Access Memory) 503, program 504, storage device 505, drive device 507, communication interface 508 , an input device 509 , an output device 510 , an input/output interface 511 and a bus 512 .
  • CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • program 504 storage device 505, drive device 507, communication interface 508 , an input device 509 , an output device 510 , an input/output interface 511 and a bus 512 .
  • the program 504 includes instructions for realizing each function of each device.
  • the program 504 is stored in advance in the ROM 502 , RAM 503 and storage device 505 .
  • the CPU 501 implements each function of each device by executing instructions included in the program 504 .
  • the CPU 501 of the road deterioration diagnosis devices 1 and 20 executes the instructions included in the program 504 .
  • the sensor information acquisition unit 21, the deterioration detection unit 23, the road surface state detection unit 24, the reliability determination unit 25, and the display It implements the functions of the control unit 27 .
  • the RAM 503 may store data processed in each function of each device.
  • the RAM 503 of the road deterioration diagnosis devices 1 and 20 may store data (sensor information and deterioration information) of the sensor information storage unit 22 and the deterioration information storage unit 26, and the like.
  • the drive device 507 reads from and writes to the recording medium 506 .
  • Communication interface 508 provides an interface with a communication network.
  • the input device 509 is, for example, a mouse, a keyboard, or the like, and receives input of information from an operator or the like.
  • the output device 510 is, for example, a display, and outputs (displays) information to an operator or the like.
  • the input/output interface 511 provides an interface with peripheral devices.
  • a bus 512 connects each of these hardware components.
  • the program 504 may be supplied to the CPU 501 via a communication network, or may be stored in the recording medium 506 in advance, read by the drive device 507 and supplied to the CPU 501 .
  • FIG. 14 is an example, and components other than these may be added, and some components may not be included.
  • each device may be implemented by any combination of a computer and a program that are different for each component.
  • a plurality of components included in each device may be realized by any combination of a single computer and a program.
  • each component of each device may be realized by a general-purpose or dedicated circuit including a processor or the like, or a combination thereof. These circuits may be composed of a single chip, or may be composed of multiple chips connected via a bus. A part or all of each component of each device may be realized by a combination of the above-described circuits and the like and programs.
  • each component of each device when a part or all of each component of each device is realized by a plurality of computers, circuits, etc., the plurality of computers, circuits, etc. may be centrally arranged or distributed.
  • Reference Signs List 1 20 road deterioration diagnosis device 2, 23 deterioration detection unit 3, 24 road surface state detection unit 4, 25 reliability determination unit 10 road deterioration diagnosis system 21 sensor information acquisition unit 22 sensor information storage unit 26 deterioration information storage unit 27 display control Section 500 Computer 501 CPU 502 ROMs 503 RAM 504 program 505 storage device 506 recording medium 507 drive device 508 communication interface 509 input device 510 output device 511 input/output interface 512 bus

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Abstract

画像や加速度による道路劣化検出において、検出結果の信頼度を提供する。劣化検出部２は、移動体で取得された、画像及び加速度のうち少なくとも一方に基づき、道路劣化を検出する。路面状態検出部３は、道路劣化の検出に用いた画像及び加速度のうち少なくとも一方とともに取得された音に基づき、当該音取得時の路面状態を検出する。信頼度決定部４は、検出した前記路面状態に基づき、道路劣化の検出結果の信頼度を決定する。

Description

道路劣化診断装置、道路劣化診断方法、及び、記録媒体
　本開示は、道路劣化診断装置、道路劣化診断方法、及び、記録媒体に関する。
　車両により収集した画像や加速度を分析することにより道路劣化を検出するシステムが知られている。
　例えば、特許文献１には、道路に関する測定情報として、例えば車両の速度、車両の加速度、走行音、路面形状、外気温度、路面の摩擦係数、降雨量及び路面温度等を採用することが開示されている。また、特許文献２には、速度データや位置データ、音声データなどのセンシングデータに基づいて、道路の異常を検出する技術が開示されている。
特開２０１４－１５３９０３号公報 特開２０１３－１３９６７１号公報
　上述のような画像分析や加速度分析による道路劣化検出では、天候や路上の人工物等の影響によって、十分な精度の検出結果が得られないことがある。例えば、画像分析によるひび割れ率の算出では、雨天の場合、水溜まり等が路面に発生するため、ひび割れ率の値の精度が低くなる。また、加速度分析による道路劣化検出でも、例えば、ＩＲＩ（International Roughness Index）の算出において、マンホールを通過した際の加速度が、マンホールの影響を受けることにより、ＩＲＩの値の精度が低くなる。
　このように、画像や加速度による道路劣化の検出結果は、天候や路上の人工物等の影響を受けるため、検出結果を提示する際に、それらの影響による検出結果の信頼度を提供することが望ましい。
　しかしながら、特許文献１及び特許文献２に開示された技術では、道路劣化の検出の信頼度について考慮されていない。
　本開示の目的の一つは、上述の課題を解決し、画像や加速度による道路劣化検出において、検出結果の信頼度を提供できる、道路劣化検出装置、道路劣化検出方法、及び、記録媒体を提供することである。
　本開示の一態様における道路劣化診断装置は、移動体で取得された、画像及び加速度のうち少なくとも一方に基づき、道路劣化を検出する劣化検出手段と、前記道路劣化の検出に用いた前記画像及び加速度のうち少なくとも一方とともに取得された音に基づき、当該音取得時の路面状態を検出する路面状態検出手段と、検出した前記路面状態に基づき、前記道路劣化の検出結果の信頼度を決定する信頼度決定手段と、を備える。
　本開示の一態様における道路劣化診断方法は、移動体で取得された、画像及び加速度のうち少なくとも一方に基づき、道路劣化を検出し、前記道路劣化の検出に用いた前記画像及び加速度のうち少なくとも一方とともに取得された音に基づき、当該音取得時の路面状態を検出し、検出した前記路面状態に基づき、前記道路劣化の検出結果の信頼度を決定する。
　本開示の一態様における記録媒体は、コンピュータに、移動体で取得された、画像及び加速度のうち少なくとも一方に基づき、道路劣化を検出し、前記道路劣化の検出に用いた前記画像及び加速度のうち少なくとも一方とともに取得された音に基づき、当該音取得時の路面状態を検出し、検出した前記路面状態に基づき、前記道路劣化の検出結果の信頼度を決定する、処理を実行させるプログラムが記録された記録媒体。
　本開示の効果は、画像や加速度による道路劣化検出において、検出結果の信頼度を提供できることである。
第１の実施形態における、道路劣化診断システム１０の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態における、道路劣化診断装置２０の構成の例を示すブロック図である。 第１の実施形態における、センサ情報の例を示す図である。 第１の実施形態における、劣化情報の例を示す図である。 第１の実施形態における、信頼度決定処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態における、信頼度テーブルの例を示す図である。 第１の実施形態における、劣化情報の表示の例を示す図である。 第２の実施形態における、信頼度決定処理を示すフローチャートである。 第２の実施形態における、検出対象テーブルの例を示す図である。 第２の実施形態における、道路劣化の検出対象の判別結果の例を示す図である。 第２の実施形態における、劣化情報の例を示す図である。 第２の実施形態における、劣化情報の表示の例を示す図である。 第３の実施形態における、道路劣化診断装置１の構成を示すブロック図である。 コンピュータ５００のハードウェア構成の例を示すブロック図である。
（第１の実施形態）
　第１の実施形態について説明する。
（システム構成）
　はじめに、第１の実施形態における、道路劣化診断システムの構成を説明する。図１は、第１の実施形態における、道路劣化診断システム１０の構成を示すブロック図である。図１を参照すると、道路劣化診断システム１０は、道路劣化診断装置２０、表示装置３０、移動体である、複数の車両４０＿１、４０＿２、…４０＿Ｎ（Ｎは自然数）（以下、まとめて、車両４０とも記載）を含む。また、車両としては、自動車（自動四輪車）、自動二輪車や自転車等を含む。
　車両４０は、ドライブレコーダーのカメラ等の撮像装置により、道路を走行しながら、道路（路面）の画像を撮像（取得）する。また、車両４０は、道路を走行しながら、加速度センサにより、道路の路面の凹凸を加速度（上下方向の振動）として検出（取得）する。さらに、車両４０は、道路を走行中に、小型のマイク等により音を取得する。小型のマイクは、例えば、車両４０のフロントフェンダー内（タイヤハウスまたはホイールハウス）等、風切り音を抑えられる箇所に設置される。車両が走行する際に発する音である走行音は、取得する音の一例である。以下、本実施形態では、車両４０の小型のマイク等により取得される音を、走行音として説明する。
　車両４０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）等の位置検出センサにより、上述の画像、加速度、及び、走行音取得時の位置を取得する。車両４０は、車両ＩＤ（IDentifier）、日時、位置、及び、当該日時、位置で取得した画像、加速度、走行音を含むセンサ情報を、道路劣化診断装置２０へ送信する。ここで、加速度は、例えば、センサ情報の時刻の前後所定時間、あるいは、位置の前後所定距離の間で取得された加速度の時系列でもよい。同様に、走行音は、例えば、センサ情報の時刻の前後所定時間、あるいは、位置の前後所定距離の間で取得された走行音の時系列でもよい。
　道路劣化診断装置２０は、車両４０から送信されるセンサ情報に含まれる、画像及び加速度のうち少なくとも一方に基づいて、道路劣化を検出する。さらに、道路劣化診断装置２０は、走行音に基づいて、路面状態を検出し、検出した路面状態に基づいて、道路劣化の検出結果に対する信頼度を算出する。道路劣化診断装置２０は、道路劣化の検出結果及び信頼度を表示装置３０に表示させる。
　道路劣化診断装置２０及び表示装置３０は、例えば、事業者の設備管理施設に配置される。道路劣化診断装置２０及び表示装置３０は、一体でも別体でもよい。また、道路劣化診断装置２０は、事業者の設備管理施設以外に配置されてもよい。この場合、道路劣化診断装置２０は、クラウドコンピューティングシステムにより実現されてもよい。
　センサ情報に基づく道路劣化の検出方法には、画像解析や加速度解析を用いた公知技術が用いられる。画像解析を用いた検出としては、例えば、ＡＩ（Artificial Intelligence）を用いて道路劣化を解析する方法が挙げられる。また、加速度解析を用いた検出としては、例えば、路面に対して垂直方向の加速度を用いた路面の凹凸の程度を検出する方法が挙げられる。また、走行音に基づく路面状態の検出方法には、例えば、走行音の音圧や周波数を用いて検出する方法が挙げられる。
　図２は、第１の実施形態における、道路劣化診断装置２０の構成の例を示すブロック図である。道路劣化診断装置２０は、図２に示すように、センサ情報取得部２１、センサ情報記憶部２２、劣化検出部２３、路面状態検出部２４、信頼度決定部２５、劣化情報記憶部２６、及び、表示制御部２７を含む。
　センサ情報取得部２１は、車両４０からセンサ情報を取得する。センサ情報取得部２１は、取得したセンサ情報をセンサ情報記憶部２２に出力する。
　センサ情報記憶部２２は、センサ情報取得部２１が出力したセンサ情報を記憶する。
　図３は、第１の実施形態における、センサ情報の例を示す図である。図３に示すセンサ情報の例では、センサ情報の送信元の車両４０を識別する車両ＩＤ、日時、位置、画像、加速度、及び、走行音に関する情報を含む。日時は、車両４０が画像、加速度、及び、走行音を取得した日時を示す。位置は、画像及び加速度を取得した位置を示す。
　図３では、例えば、車両ＩＤ「Ｃａｒ０１」の日時「Ｔ０００１」及び「Ｔ０００２」と、車両ＩＤ「Ｃａｒ０２」の日時「Ｔ０２０１」及び「Ｔ０２０２」とは、異なる車両４０で、異なる時間帯（または異なる日）に、同じ場所におけるセンサ情報であることを示している。
　劣化検出部２３は、移動体である車両４０で取得された、センサ情報に含まれる、画像及び加速度のうち少なくとも一方に基づき、道路劣化を検出する（道路劣化の度合いを示す指標の値を算出する）。劣化検出部２３は、道路劣化の検出結果を、劣化情報として、劣化情報記憶部２６に記憶させる。
　図４は、第１の実施形態における、劣化情報の例を示す図である。図４の例では、劣化情報は、路面状態の検出結果、道路劣化の検出結果（劣化指標の算出結果）、及び、当該道路劣化の検出結果の信頼度、を含んでいる。
　路面状態検出部２４は、センサ情報に含まれる走行音に基づき、センサ情報取得時（走行音取得時）の路面状態を検出する。路面状態検出部２４は、劣化情報において、道路劣化の検出結果に関連付けて、路面状態を設定してもよい。
　信頼度決定部２５は、検出した路面状態に基づき、道路劣化の検出結果の信頼度を決定する。信頼度決定部２５は、劣化情報において、道路劣化の検出結果に関連付けて、信頼度を設定する。信頼度の決定方法については、後述する。
　劣化情報記憶部２６は、劣化情報を記憶する。
　表示制御部２７は、劣化情報を、所定の表示態様で、例えば、表示装置に表示させる。
　次に、第１の実施形態の動作について説明する。
（信頼度決定処理）
　信頼度決定処理について説明する。信頼度決定処理は、各車両４０から送信されるセンサ情報に含まれる、画像及び加速度のうち少なくとも一方に基づき、道路劣化を検出し、当該センサ情報に含まれる走行音に基づき、路面状態を検出して、当該路面状態に基づき、道路劣化の検出に対する信頼度を決定する処理である。
　図５は、第１の実施形態における、信頼度決定処理を示すフローチャートである。
　道路劣化診断システム１０において、道路劣化診断装置２０のセンサ情報取得部２１は、車両４０から送信されるセンサ情報（例えば、車両ＩＤ、日時、位置、画像、加速度、及び、走行音）を取得する（ステップＳ１１）。例えば、センサ情報取得部２１は、図３のようなセンサ情報を取得する。センサ情報取得部２１は、取得したセンサ情報を、センサ情報記憶部２２に記憶させる。
　劣化検出部２３は、各センサ情報に含まれる、画像及び加速度のうち少なくとも一方に基づき、道路劣化を検出する（ステップＳ１２）。劣化検出部２３は、道路劣化の検出結果を、劣化情報として、劣化情報記憶部２６に記憶させる。ここで、劣化検出部２３は、上述したような公知の方法により、道路劣化の度合いを示す指標の値を算出する。劣化検出部２３は、例えば、画像に基づき、ひび割れ率、わだち掘れ量を算出する。また、劣化検出部２３は、例えば、加速度に基づき、平坦性、ＩＲＩ値（International Roughness Index）を算出する。さらに、劣化検出部２３は、算出したひび割れ率、わだち掘れ量、及び、平坦性に基づき、これらを統合した指標であるＭＣＩ（Maintenance Control Index）値を算出する。例えば、劣化検出部２３は、図３のセンサ情報に基づき、図４のように道路劣化を検出（各指標の値を算出）する。
　路面状態検出部２４は、各センサ情報に含まれる走行音に基づき、当該センサ情報取得時の路面状態を検出する（ステップＳ１３）。路面状態検出部２４は、検出した路面の状態を劣化情報に設定する。路面状態検出部２４は、走行音の音圧や周波数を解析することにより、路面状態を検出する。路面状態検出部２４は、路面状態の違いによる、走行音の特徴的な周波数や音圧等を予め学習しておくことで、走行音に基づく路面状態の検出を行う。路面状態検出部２４は、路面状態として、天候による状態（乾燥（雨や雪等ではない）、水濡れ小（小雨で水溜りなし）、水濡れ大（水溜りあり）、積雪、凍結）や、人工物の存在（マンホール、ジョイント等）を検出する。例えば、例えば、劣化検出部２３は、図３のセンサ情報に基づき、図４のように路面状態を検出する。
　信頼度決定部２５は、ステップＳ１３において検出した路面状態に基づき、各センサ情報に基づく道路劣化の検出結果の信頼度を決定する（ステップＳ１４）。信頼度決定部２５は、決定した信頼度を劣化情報に設定する。ここで、信頼度決定部２５は、例えば、信頼度テーブルに基づき、信頼度を決定する。信頼度テーブルは、路面状態とその路面状態における道路劣化の検出結果の信頼度との関係を示すテーブルである。信頼度テーブルは、予め、管理者等により、図示しない信頼度テーブル記憶部等に保存されている。
　図６は、第１の実施形態における、信頼度テーブルの例を示す図である。信頼度は、図６に示すように、画像に基づく道路劣化の検出結果に対する信頼度（以下、信頼度（画像）とも記載）と、加速度に基づく道路劣化の検出結果に対する信頼度（以下、信頼度（加速度）とも記載）と、に分けられている。これは、天候等による路面状態の違いにより、画像に基づく道路劣化の検出結果と、加速度に基づく道路劣化の検出結果とにおいて、信頼度に違いが生じるためである。
　例えば、路面状態が水濡れ小（小雨で水溜りなし）の場合、路面が濡れることで路面の色が濃くなり、劣化検出部２３は、例えば、画像に基づく路面と、ひび割れとの区別が難しくなる。それに対して、加速度に基づく路面の凹凸の検出では、劣化検出部２３は、小雨による路面の変化に影響を受けることなく検出できる。そのため、図６の例では、路面状態が水濡れ小の場合、信頼度（画像）が「中」、信頼度（加速度）が「高」になっている。
　また、路面状態が水濡れ大（水溜りあり）の場合、路面のひびに水溜りができることで、劣化検出部２３は、例えば、画像に基づいてひび割れを検出できない。それに対して、加速度に基づく路面の凹凸の検出では、劣化検出部２３は、水溜り等の影響を受けることなく検出できる。そのため、図６の例では、路面状態が水濡れ大の場合、信頼度（画像）が「低」、信頼度（加速度）が「高」になっている。
　また、図６の例では、水濡れ小及び水濡れ大の場合以外、信頼度（画像）と、信頼度（加速度）とは、同じである。
　なお、信頼度テーブルにおいて信頼度が「中」や「低」に対応する路面状態を、第１の状態とも記載する。
　信頼度決定部２５は、画像に基づく道路劣化の検出結果（例えば、ひび割れ率、わだち掘れ量）に対しては、検出した路面状態に対応する信頼度（画像）を付与する。また、信頼度決定部２５は、加速度に基づく道路劣化の検出結果（例えば、平坦性、ＩＲＩ）に対しては、検出した路面状態に対応する信頼度（加速度）を付与する。さらに、信頼度決定部２５は、ＭＣＩのように、画像に基づく道路劣化の検出結果と加速度に基づく道路劣化の検出結果とから算出される統合的な指標について、信頼度（画像）と信頼度（加速度）とに基づき所定のルールにより決定した信頼度（以下、信頼度（統合）とも記載）を付与してもよい。この場合、信頼度決定部２５は、例えば、信頼度（画像）と信頼度（加速度）とのうち低い方を信頼度（統合）としてもよい。
　例えば、信頼度決定部２５は、図６の信頼度テーブルを用いて、図４のように、信頼度を決定する。より具体的には、日時「Ｔ０００１」及び「Ｔ０００２」において、路面状態が「乾燥」であるため、信頼度決定部２５は、図６の信頼度テーブルを参照して、ひび割れ率、わだち掘れ量に対する信頼度（画像）に「高」、平坦性、ＩＲＩに対する信頼度（加速度）に「高」、ＭＣＩに対する信頼度（統合）に「高」を付与する。また、日時「Ｔ０１０１」及び「Ｔ０１０２」では、路面状態が「水濡れ小」であるため、信頼度決定部２５は、図６の信頼度テーブルを参照して、ひび割れ率、わだち掘れ量に対する信頼度（画像）に「中」、平坦性、ＩＲＩに対する信頼度（加速度）に「高」、ＭＣＩに対する信頼度（統合）に「中」を付与する。また、日時「Ｔ０２０１」及び「Ｔ０２０２」では、日時「Ｔ０００１」及び「Ｔ０００２」と同じ位置でセンサ情報が取得されているが、路面状態が「水濡れ大」で異なる。信頼度決定部２５は、日時「Ｔ０２０１」及び「Ｔ０２０２」において、ひび割れ率、わだち掘れ量に対する信頼度（画像）に「低」、平坦性、ＩＲＩに対する信頼度（加速度）に「高」、ＭＣＩに対する信頼度（統合）に「低」を付与する。
　表示制御部２７は、劣化情報を、所定の表示態様で、例えば、表示装置３０に表示させる（ステップＳ１５）。ここで、表示制御部２７は、劣化情報に含まれる道路劣化の検出結果を、当該検出結果に対する信頼度とともに表示させる。
　図７は、第１の実施形態における、劣化情報の表示の例を示す図である。表示制御部２７は、例えば、道路地図上の各道路区間について、ユーザにより指定された日時の検出結果（指標の値）と信頼度を表示させる。ここで、表示制御部２７は、例えば、算出された指標のうち、ユーザにより選択された指標の値を、その値に応じたレベルの表示態様で、表示させる。また、表示制御部２７は、選択された指標に対する信頼度を、その信頼度の表示態様で表示させる。
　図７の例では、指標としてＭＣＩが選択されており、各道路区間について、ＭＣＩの値に応じたレベル「大」、「中」及び「小」が、それぞれを異なる濃淡の矩形で表示されている。また、図７の例では、各道路区間について、ＭＣＩに対する信頼度（統合）「高」、「中」及び「低」が、それぞれ記号「Ｈ」、「Ｍ」及び「Ｌ」で表示されている。
　さらに、表示制御部２７は、表示された矩形がクリックやタップ、マウスオーバーされた場合、当該矩形の位置の路面状態、各指標の値、及び、信頼度を表示させてもよい。例えば、図７の例では、矩形Ａ１が、クリックやタップ、マウスオーバーされた場合に、矩形Ａ１の位置の路面状態、各指標の値、及び、信頼度が、「劣化検出の詳細」に表示されている。
　以上により、第１の実施形態の動作が完了する。
　なお、上述した説明では、ステップＳ１２の道路劣化を検出する処理を、ステップＳ１３の路面状態を検出する処理を先に行ったが、ステップＳ１３を先に行ってもよい。また、道路劣化の検出結果の表示態様として矩形を用いたが、これに限らず、矢印等の他の表示態様で、道路劣化の検出結果を表示させてもよい。さらに、道路劣化の検出結果を濃淡で表し、その信頼度を記号で表したが、それらに限らず、道路劣化の検出結果を色の違いで表し、その信頼度を濃淡で表してもよい。
（第１の実施形態の効果）
　第１の実施形態によれば、画像や加速度による道路劣化検出において、検出結果の信頼度を提供できる。その理由は、劣化検出部２３が、車両４０で取得された、画像及び加速度のうち少なくとも一方に基づき、道路劣化を検出し、路面状態検出部２４が、道路劣化の検出に用いた画像及び加速度のうち少なくとも一方とともに取得された音に基づき、当該音取得時の路面状態を検出し、信頼度決定部２５が、検出した路面状態に基づき、道路劣化の検出結果の信頼度を決定するためである。
（第２の実施形態）
　第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、道路劣化診断装置２０が、信頼度の低い画像や加速度を用いた道路劣化の検出を行わないようにする。第２の実施形態における道路劣化診断装置２０の構成は、第1の実施形態における道路劣化診断装置２０の構成と同様である。ただし、信頼度の低い画像や加速度を用いた道路劣化の検出を行わないようにするために、第２の実施形態における道路劣化診断装置２０では、劣化検出部２３の動作が第１の実施形態と異なる。第２の実施形態において、第１の実施形態と異なる部分についてのみ説明する。
　第２の実施形態における道路劣化診断装置２０では、劣化検出部２３は、路面状態検出部２４により走行音に基づいて検出された路面状態が所定の状態（後述する第２の状態）である場合に、当該走行音とともに取得された画像及び加速度のうち少なくとも一方を、道路劣化の検出対象から除外する。
　次に、第２の実施形態の動作について説明する。
（信頼度決定処理）
　図８は、第２の実施形態における、信頼度決定処理を示すフローチャートである。
　まず、センサ情報取得部２１は、車両４０から送信されるセンサ情報（例えば、車両ＩＤ、日時、位置、画像、加速度、及び、走行音）を取得する（ステップＳ２１）。
　路面状態検出部２４は、各センサ情報に含まれる走行音に基づき、当該センサ情報取得時の路面状態を検出する（ステップＳ２２）。
　劣化検出部２３は、ステップＳ２２において検出された路面状態に基づいて、センサ情報に含まれる画像及び加速度のうち少なくとも一方を道路劣化の検出対象とするかどうかを判別する（ステップＳ２３）。ここで、劣化検出部２３は、例えば、検出対象テーブルに基づき、道路劣化の検出対象から除外するか否かを決定する。検出対象テーブルは、路面状態とその路面状態におけるセンサ情報に含まれる画像や加速度を道路劣化の検出対象とするかどうか（要／否）を示すテーブルである。検出対象テーブルは、予め、管理者等により、図示しない検出対象テーブル記憶部等に保存されている。
　図９は、第２の実施形態における、検出対象テーブルの例を示す図である。図９の検出対象テーブルでは、図６の信頼度テーブルで信頼度が「低」の路面状態に対応する劣化検出対象に「否」が設定されている。劣化検出部２３は、検出した路面状態が、例えば、「水濡れ大」、「積雪」、「凍結」、「マンホール」、及び、「ジョイント」のような場合、路面状態の検出に使用した走行音を含むセンサ情報の画像を道路劣化の検出対象から除外する。また、劣化検出部２３は、検出した路面状態が、例えば、「積雪」、「凍結」、「マンホール」、及び、「ジョイント」のような場合、路面状態の検出に使用した走行音を含むセンサ情報の加速度を道路劣化の検出対象から除外する。
　なお、検出対象テーブルにおいて劣化検出対象が「否」に対応する路面状態を、第２の状態とも記載する。
　図１０は、第２の実施形態における、道路劣化の検出対象の判別結果の例を示す図である。図１０の例では、太字で表された画像が道路劣化の検出対象から除外されることを示している。例えば、路面状態検出部２４は、図３のセンサ情報に対して、図１０のように路面状態を検出する。そして、劣化検出部２３は、図９の検出対象テーブルを用いて、図１０のように、検出対象から除外する画像や加速度を決定する。より具体的には、日時「Ｔ０２０１」及び「Ｔ０２０２」において、路面状態が「水濡れ大」と検出されているので、劣化検出部２３は、太字で表された画像「Ｐ０２０１」及び「Ｐ０２０２」を道路劣化の検出対象から除外する。
　劣化検出部２３は、各センサ情報において、ステップＳ２３において道路劣化の検出対象とした画像及び加速度のうち少なくとも一方に基づき、道路劣化を検出する（ステップＳ２４）。劣化検出部２３は、例えば、図１０において、道路劣化の検出対象とした画像、及び、加速度に基づいて、道路劣化を検出する。
　信頼度決定部２５は、ステップＳ２２において検出した路面状態に基づき、各センサ情報に基づく道路劣化の検出結果の信頼度を決定する（ステップＳ２５）。
　図１１は、第２の実施形態における、劣化情報の例を示す図である。例えば、信頼度決定部２５は、図６の信頼度テーブルを用いて、図１１のように、信頼度を決定する。図１１の例では、日時「Ｔ０２０１」及び「Ｔ０２０２」において、道路劣化の検出対象から除外された画像に基づく道路劣化の指標である「ひび割れ率」及び「わだち掘れ量」が算出されていない。また、画像に基づく道路劣化の指標と、加速度に基づく道路劣化の指標とを統合した劣化指標である「ＭＣＩ値」も算出されていない。
　表示制御部２７は、劣化情報を、所定の表示態様で、例えば、表示装置に表示させる（ステップＳ１５）。図１２は、第２の実施形態における、劣化情報の表示の例を示す図である。図１２の例では、図７に示した第１の実施形態における劣化情報の表示の例と異なり、信頼度「低」となる道路劣化の検出が予め除外されているので、信頼度が「Ｈ」及び「Ｍ」の二種類が表示されている。
　以上により、第２の実施形態の動作が完了する。
（第２の実施形態の効果）
　第２の実施形態によれば、画像や加速度による道路劣化検出を効率的に実行できる。その理由は、劣化検出部２３が、路面状態として所定の状態が検出された場合に、当該所定の状態が検出された音とともに取得された画像及び加速度のうち少なくとも一方を、道路劣化の検出対象から除外するためである。これにより、低い信頼度の道路劣化検出結果しか得られない画像や加速度を検出対象から予め除外することができ、検出処理が効率化される。
（第３の実施形態）
　第３の実施形態について説明する。
　図１３は、第３の実施形態における、道路劣化診断装置１の構成を示すブロック図である。図１３を参照すると、道路劣化診断装置１は、劣化検出部２、路面状態検出部３、及び、信頼度決定部４を含む。劣化検出部２、路面状態検出部３、及び、信頼度決定部４は、それぞれ、劣化検出手段、路面状態検出手段、及び、信頼度決定手段の一実施形態である。
　劣化検出部２は、移動体で取得された、画像及び加速度のうち少なくとも一方に基づき、道路劣化を検出する。路面状態検出部３は、道路劣化の検出に用いた画像及び加速度のうち少なくとも一方とともに取得された音に基づき、当該音取得時の路面状態を検出する。信頼度決定部４は、検出した前記路面状態に基づき、道路劣化の検出結果の信頼度を決定する。
　次に、第３の実施形態の効果を説明する。
　第３の実施形態によれば、画像や加速度による道路劣化検出において、検出結果の信頼度を提供できる。その理由は、劣化検出部２が、移動体で取得された、画像及び加速度のうち少なくとも一方に基づき、道路劣化を検出し、路面状態検出部３が、道路劣化の検出に用いた画像及び加速度のうち少なくとも一方とともに取得された音に基づき、当該音取得時の路面状態を検出し、信頼度決定部４が、検出した前記路面状態に基づき、道路劣化の検出結果の信頼度を決定するためである。
　（ハードウェア構成）
　上述した各実施形態において、道路劣化診断装置１、２０の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素の一部又は全部は、コンピュータ５００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。このプログラムは、不揮発性記録媒体に記録されていてもよい。不揮発性記録媒体は、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、等である。
　図１４は、コンピュータ５００のハードウェア構成の例を示すブロック図である。図１４を参照すると、コンピュータ５００は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）５０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）５０３、プログラム５０４、記憶装置５０５、ドライブ装置５０７、通信インタフェース５０８、入力装置５０９、出力装置５１０、入出力インタフェース５１１、及び、バス５１２を含む。
　プログラム５０４は、各装置の各機能を実現するための命令（instruction）を含む。プログラム５０４は、予め、ＲＯＭ５０２やＲＡＭ５０３、記憶装置５０５に格納される。ＣＰＵ５０１は、プログラム５０４に含まれる命令を実行することにより、各装置の各機能を実現する。例えば、道路劣化診断装置１、２０のＣＰＵ５０１がプログラム５０４に含まれる命令を実行することにより、センサ情報取得部２１、劣化検出部２３、路面状態検出部２４、信頼度決定部２５、及び、表示制御部２７の機能を実現する。また、ＲＡＭ５０３は、各装置の各機能において処理されるデータを記憶してもよい。例えば、道路劣化診断装置１、２０のＲＡＭ５０３が、センサ情報記憶部２２、及び、劣化情報記憶部２６のデータ（センサ情報及び劣化情報）等を記憶してもよい。
　ドライブ装置５０７は、記録媒体５０６の読み書きを行う。通信インタフェース５０８は、通信ネットワークとのインタフェースを提供する。入力装置５０９は、例えば、マウスやキーボード等であり、オペレータ等からの情報の入力を受け付ける。出力装置５１０は、例えば、ディスプレイであり、オペレータ等へ情報を出力（表示）する。入出力インタフェース５１１は、周辺機器とのインタフェースを提供する。バス５１２は、これらハードウェアの各構成要素を接続する。なお、プログラム５０４は、通信ネットワークを介してＣＰＵ５０１に供給されてもよいし、予め、記録媒体５０６に格納され、ドライブ装置５０７により読み出され、ＣＰＵ５０１に供給されてもよい。
　なお、図１４に示されているハードウェア構成は例示であり、これら以外の構成要素が追加されていてもよく、一部の構成要素を含まなくてもよい。
　各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置は、構成要素毎にそれぞれ異なるコンピュータとプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つのコンピュータとプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。
　また、各装置の各構成要素の一部または全部は、プロセッサ等を含む汎用または専用の回路（circuitry）や、これらの組み合わせによって実現されてもよい。これらの回路は、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
　また、各装置の各構成要素の一部又は全部が複数のコンピュータや回路等により実現される場合、複数のコンピュータや回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。
　以上、実施形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上記実施形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。また、各実施形態における構成は、本開示のスコープを逸脱しない限りにおいて、互いに組み合わせることが可能である。
　１、２０　道路劣化診断装置
　２、２３　　　劣化検出部
　３、２４　　　路面状態検出部
　４、２５　　　信頼度決定部
　１０　　　道路劣化診断システム
　２１　　　センサ情報取得部
　２２　　　センサ情報記憶部
　２６　　　劣化情報記憶部
　２７　　　表示制御部
　５００　　コンピュータ
　５０１　　ＣＰＵ
　５０２　　ＲＯＭ
　５０３　　ＲＡＭ
　５０４　　プログラム
　５０５　　記憶装置
　５０６　　記録媒体
　５０７　　ドライブ装置
　５０８　　通信インタフェース
　５０９　　入力装置
　５１０　　出力装置
　５１１　　入出力インタフェース
　５１２　　バス

Claims (9)

  1. 　移動体で取得された、画像及び加速度のうち少なくとも一方に基づき、道路劣化を検出する劣化検出手段と、
    　前記道路劣化の検出に用いた前記画像及び加速度のうち少なくとも一方とともに取得された音に基づき、当該音取得時の路面状態を検出する路面状態検出手段と、
    　検出した前記路面状態に基づき、前記道路劣化の検出結果の信頼度を決定する信頼度決定手段と、
    　を備えた、道路劣化診断装置。
  2. 　前記信頼度決定手段は、前記路面状態として第１の状態が検出された場合に、前記道路劣化の検出結果の信頼度を、検出されない場合に比べて低くする、
    　請求項１に記載の道路劣化診断装置。
  3. 　前記劣化検出手段は、前記画像に基づき、前記道路劣化を検出し、
    　前記第１の状態は、水濡れ、積雪、凍結、マンホール、及び、ジョイントのうちの一以上であり、
    　前記信頼度決定手段は、前記路面状態として第１の状態が検出された場合に、前記道路劣化の検出結果の信頼度を、検出されない場合に比べて低くする、
    　請求項２に記載の道路劣化診断装置。
  4. 　前記劣化検出手段は、前記加速度に基づき、前記道路劣化を検出し、
    　前記第１の状態は、積雪、凍結、マンホール、及び、ジョイントのうちの一以上であり、
    　前記信頼度決定手段は、前記路面状態として第１の状態が検出された場合に、前記道路劣化の検出結果の信頼度を、検出されない場合に比べて低くする、
    　請求項２に記載の道路劣化診断装置。
  5. 　前記劣化検出手段は、前記路面状態として第２の状態が検出された場合に、当該第２の状態が検出された前記音とともに取得された前記画像及び加速度のうち少なくとも一方を、前記道路劣化の検出対象から除外する、
    　請求項１乃至４のいずれか１項に記載の道路劣化診断装置。
  6. 　前記第２の状態は、水濡れ、積雪、凍結、マンホール、及び、ジョイントのうちの一以上であり、
    　前記劣化検出手段は、
    　前記路面状態として前記第２の状態が検出された場合に、当該第２の状態が検出された前記音とともに取得された前記画像を、前記道路劣化の検出対象から除外し、
    　前記道路劣化の検出対象の前記画像に基づき、前記道路劣化を検出する、
    　請求項５に記載の道路劣化診断装置。
  7. 　前記第２の状態は、積雪、凍結、マンホール、及び、ジョイントのうちの一以上であり、
    　前記劣化検出手段は、
    　前記路面状態として前記第２の状態が検出された場合に、当該第２の状態が検出された前記音とともに取得された前記加速度を、前記道路劣化の検出対象から除外し、
    　前記道路劣化の検出対象の前記加速度に基づき、前記道路劣化を検出する、
    　請求項５に記載の道路劣化診断装置。
  8. 　移動体で取得された、画像及び加速度のうち少なくとも一方に基づき、道路劣化を検出し、
    　前記道路劣化の検出に用いた前記画像及び加速度のうち少なくとも一方とともに取得された音に基づき、当該音取得時の路面状態を検出し、
    　検出した前記路面状態に基づき、前記道路劣化の検出結果の信頼度を決定する、
    　道路劣化診断方法。
  9. 　コンピュータに、
    　移動体で取得された、画像及び加速度のうち少なくとも一方に基づき、道路劣化を検出し、
    　前記道路劣化の検出に用いた前記画像及び加速度のうち少なくとも一方とともに取得された音に基づき、当該音取得時の路面状態を検出し、
    　検出した前記路面状態に基づき、前記道路劣化の検出結果の信頼度を決定する、
    　処理を実行させるプログラムが記録された記録媒体。
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