WO2024023900A1 - 抽出装置、抽出方法、及び抽出プログラム - Google Patents

抽出装置、抽出方法、及び抽出プログラム Download PDF

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circle
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cylindrical object
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幸弘 五藤
雄介 櫻原
崇 海老根
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日本電信電話株式会社
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    • G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging

Definitions

  • the disclosed technology relates to an extraction device, an extraction method, and an extraction program.
  • the disclosed technology has been made in view of the above points, and aims to provide an extraction device, an extraction method, and an extraction program that make it possible to extract cylindrical objects even from a point group with low density.
  • a first aspect of the present disclosure is an extraction device, which includes a dividing unit that divides a point cloud in the height direction and generates height groups; A circle information calculation unit that projects the point group of the height group onto the XY plane including the x-axis and the y-axis and detects circles for each group, and determines whether the detected circles for each height group satisfy a predetermined condition. and a cylindrical object determination unit that determines whether the object is a cylindrical object and extracts cylindrical objects that satisfy the predetermined conditions.
  • a second aspect of the present disclosure is an extraction method, in which a point cloud is divided in the height direction to generate height groups, and for each of the divided point clouds, the height group is The point cloud is projected onto an XY plane including the x-axis and y-axis, circle detection is performed for each group, it is determined whether the detected circle for each height group satisfies a predetermined condition, and the predetermined A computer executes processing to extract cylindrical objects that meet the conditions.
  • a third aspect of the present disclosure is an extraction program that divides a point cloud in the height direction, generates height groups, and for each of the divided point clouds, calculates the height of the height group.
  • the point cloud is projected onto an XY plane including the x-axis and y-axis, circle detection is performed for each group, it is determined whether the detected circle for each height group satisfies a predetermined condition, and the predetermined
  • the computer executes the process of extracting cylindrical objects that meet the conditions.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the hardware configuration of an extraction device.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an extraction device according to the present embodiment. It is a flowchart which shows the flow of extraction processing by an extraction device. It is a figure which shows an example of the cylindrical object extracted from a point group in the height direction.
  • FIG. 1 shows an example of the process of extracting a cylindrical object according to this embodiment.
  • a cylindrical object is an example of a utility pole.
  • the processes are indicated by A1 to A5.
  • A1, A2, A4, and A5 are cylindrical objects in a three-dimensional space of xyz axes.
  • A3 is a cross section seen from the top of the cylindrical object.
  • A1 there is a point group corresponding to a cylindrical object.
  • the point group of A1 is divided and grouped in an arbitrary range in each arbitrary height direction.
  • circles are detected from the grouped range on the XY plane and each group is processed.
  • the center coordinates and radius are calculated.
  • the number of sections in which circles are detected among the divided sections exceeds a certain percentage, it is determined that the object is a cylindrical object.
  • deflection, inclination, etc. are calculated from the center coordinates of the detected circle.
  • the method for determining whether an object is a cylinder may use the center coordinates of the detected circle or the error in the radius of the circle. Further, the determination methods may be used in combination.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the hardware configuration of the extraction device 100.
  • the extraction device 100 includes a CPU (Central Processing Unit) 11, a ROM (Read Only Memory) 12, a RAM (Random Access Memory) 13, a storage 14, an input unit 15, a display unit 16, and a communication interface ( I/F) 17.
  • a CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • storage 14 an input unit
  • I/F communication interface
  • the CPU 11 is a central processing unit that executes various programs and controls various parts. That is, the CPU 11 reads a program from the ROM 12 or the storage 14 and executes the program using the RAM 13 as a work area. The CPU 11 controls each of the above components and performs various arithmetic operations according to programs stored in the ROM 12 or the storage 14. In this embodiment, the ROM 12 or storage 14 stores an extraction program.
  • the ROM 12 stores various programs and various data.
  • the RAM 13 temporarily stores programs or data as a work area.
  • the storage 14 is constituted by a storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or an SSD (Solid State Drive), and stores various programs including an operating system and various data.
  • the input unit 15 includes a pointing device such as a mouse and a keyboard, and is used to perform various inputs.
  • the display unit 16 is, for example, a liquid crystal display, and displays various information.
  • the display section 16 may employ a touch panel system and function as the input section 15.
  • the communication interface (I/F) 17 is an interface for communicating with other devices such as terminals.
  • a wired communication standard such as Ethernet (registered trademark) or FDDI
  • a wireless communication standard such as 4G, 5G, or Wi-Fi (registered trademark) is used.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the extraction device 100 of this embodiment.
  • Each functional configuration is realized by the CPU 11 reading an extraction program stored in the ROM 12 or the storage 14, loading it into the RAM 13, and executing it.
  • the extraction device 100 includes processing units including a reading unit 110, a setting unit 112, a first calculation unit 114, a second calculation unit 116, and a storage unit 118.
  • processing units including a reading unit 110, a setting unit 112, a first calculation unit 114, a second calculation unit 116, and a storage unit 118.
  • each processing section may be configured as a device.
  • the configuration of the reading section 110, the setting section 112, the second calculation section 116, and the storage section 118 can be implemented using techniques used in conventional methods.
  • the reading unit 110 reads point cloud data from an external point cloud measuring device 90 as external data.
  • the setting unit 112 stores parameters used in the process of calculating a cylindrical object model (extracting a cylindrical object).
  • the parameters are, for example, values such as threshold values used in each part of the first calculation unit 114 and arbitrary height values used for height division.
  • the first calculation unit 114 is a processing unit that narrows down the candidate point group, divides the point group height, detects a circle, calculates the circle center coordinates and radius, and determines a cylindrical object.
  • the first calculation section 114 includes a narrowing down section 120, a division section 122, a circle information calculation section 124, and a cylindrical object determination section 126. Aspects of each configuration of the first calculation unit 114 will be described later.
  • the second calculation unit 116 is a processing unit that calculates the deflection and inclination of the utility pole. Further, the second calculation unit 116 determines whether the predetermined yen information is less than or equal to a threshold value. Determination of the predetermined yen information will be described later. Further, the second calculation unit 116 repeats the calculation processes performed by the division unit 122, the circle information calculation unit 124, and the second calculation unit 116 until the predetermined circle information about the cylindrical object to be extracted becomes equal to or less than the threshold value.
  • the storage unit 118 stores the values calculated by the first calculation unit 114 and the second calculation unit 116.
  • the calculated value is the extraction result of the cylindrical object.
  • the Z coordinate of the point group is generally 0 at the height where the point group measuring device is placed.
  • the density of the point cloud depends on the characteristics of the point cloud measuring device, so if the measuring device is capable of acquiring point clouds evenly in the height direction, it is desirable to keep the point cloud division height constant.
  • the densities differ in the height direction, it is desirable that the cut-out height of the high-density portion be small and the cut-out height of the low-density portion be large.
  • the narrowing down unit 120 excludes point groups whose Z coordinates are below an arbitrary height from each point group included in the point cloud data read by the reading unit 110.
  • the dividing unit 122 divides the point group into N number of points in the height direction (z-axis direction) to generate height groups.
  • N is an arbitrary number.
  • the circle information calculation unit 124 For each height group, the circle information calculation unit 124 projects the point group of the height group onto an XY plane including the x-axis and y-axis, and performs circle detection on a group-by-group basis. For circle detection, a known RANSAC (Random Sample Consensus) process or the like is used. Furthermore, when a circle is detected from the group, the circle information calculation unit 124 calculates the center coordinates and radius of the circle.
  • RANSAC Random Sample Consensus
  • the cylindrical object determination unit 126 determines whether the circle detected for each height group satisfies a predetermined condition.
  • the predetermined conditions are, for example, the following 1. ⁇ 3. at least one of the following conditions, or a combination of two or more of these conditions. This determines whether the detected circle is a cylindrical object. Note that conditions 1 to 3 may be used alone or in combination. 1. Is the number of circles detected more than a certain percentage of the N divided groups?2. 3. Whether each detected center coordinate (x, y) is within an arbitrary error range. Is each detected circle radius within an arbitrary error range?
  • 1. is an example of the number of circles detected for the divided height groups of the present disclosure. 2. is an example of the center coordinate error of the detected circle according to the present disclosure. 3. is an example of the radius error of the detected circle of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the flow of extraction processing by the extraction device 100.
  • the extraction process is performed by the CPU 11 reading the extraction program from the ROM 12 or the storage 14, expanding it to the RAM 13, and executing it.
  • the CPU 11 executes the extraction process by performing processing as each part of the extraction device 100.
  • the extraction process is executed by the reading unit 110 reading point cloud data as external data from the external point cloud measuring device 90.
  • step S100 the CPU 11 excludes a point group whose Z coordinate is below an arbitrary height from each point group included in the read point group data.
  • step S102 the point group is divided into N numbers in the height direction (z-axis direction) to generate height groups.
  • the height direction of the z-axis is updated from the inclination in step S112, which will be described later.
  • step S104 for each height group, the point group of the height group is projected onto the XY plane, and circle detection is performed for each group.
  • step S106 for each height group, if a circle is detected from the group, the center coordinates and radius of the circle are calculated.
  • step S108 it is determined whether the circle detected for each height group satisfies predetermined conditions (criteria 1 to 3). If the conditions are met, the process moves to step S110; if the conditions are not met, the process ends without extracting the cylindrical object.
  • step S110 a cylindrical object is detected based on the calculation results from steps S100 to S106.
  • step S112 the deflection and inclination of the detected cylindrical object are calculated.
  • step S114 it is determined whether the predetermined circle information is less than or equal to a threshold value. If the yen information is less than or equal to the threshold value, the process moves to step S116, and if the yen information is more than the threshold value, the process returns to step S102.
  • steps S102 to S110 are repeated using the slope calculated in step S112 (second calculation unit 116) as the new Z-axis height direction.
  • the predetermined circle information includes values such as the radius of the newly calculated circle, the center coordinates, and the inclination of the cylindrical object. If each value of the circle information is less than or equal to an arbitrary value compared to the value calculated last time, the extraction result of the cylindrical object is stored in the storage unit 118 and the process ends.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a cylindrical object extracted from a point group in the height direction. R1 in FIG. 5 indicates the extracted cylindrical object.
  • step S116 the extraction result of the cylindrical object is stored in the storage unit 118, and the process ends.
  • the extraction device 100 of this embodiment it is possible to extract cylindrical objects even from a point group with low density.
  • the extraction process executed by the CPU reading the software (program) in the above embodiments may be executed by various processors other than the CPU.
  • the processor includes a PLD (Programmable Logic Device) whose circuit configuration can be changed after manufacturing, such as an FPGA (Field-Programmable Gate Array), a GPU (Graphics Processing Unit), and identification of ASIC (Application Specific Integrated Circuit), etc.
  • An example is a dedicated electric circuit that is a processor having a circuit configuration specifically designed to execute the processing.
  • the extraction process may be executed by one of these various processors, or by a combination of two or more processors of the same or different types (for example, a combination of multiple FPGAs, a CPU and an FPGA, etc.). ) can also be executed.
  • the hardware structure of these various processors is, more specifically, an electric circuit that is a combination of circuit elements such as semiconductor elements.
  • the extraction program is stored (installed) in the storage 14 in advance, but the present invention is not limited to this.
  • the program can be installed on CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory), DVD-ROM (Digital Versatile Disk Read Only Memory), and USB (Universal Serial Bus) stored in a non-transitory storage medium such as memory It may be provided in the form of Further, the program may be downloaded from an external device via a network.
  • the processor includes: Divide the point cloud in the height direction and generate height groups, For the divided point cloud, for each height group, project the point cloud of the height group onto an XY plane including the x axis and y axis, perform circle detection on a group basis, determining whether a circle detected for each height group satisfies a predetermined condition, and extracting a cylindrical object that satisfies the predetermined condition;
  • Extraction device configured as follows.
  • a non-transitory storage medium storing a program executable by a computer to perform an extraction process, Divide the point cloud in the height direction and generate height groups, For the divided point cloud, for each height group, project the point cloud of the height group onto an XY plane including the x axis and y axis, perform circle detection for each group, determining whether the circles detected for each height group satisfy a predetermined condition, and extracting cylindrical objects that satisfy the predetermined condition; Non-transitory storage medium.

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Abstract

抽出装置は、点群を高さ方向に分割し、高さグループを生成する分割部と、分割された点群について、高さグループの各々について、当該高さグループの点群をｘ軸とｙ軸を含むＸＹ平面に投影し、グループ単位で円検出を行う第１算出部と、高さグループの各々について検出された円が所定の条件を満たすか否かを判定し、前記所定の条件を満たす円柱物を抽出する円柱物判定部と、を含む。

Description

抽出装置、抽出方法、及び抽出プログラム
　開示の技術は、抽出装置、抽出方法、及び抽出プログラムに関する。
　従来、スキャンラインによる点群形状を用いて、円柱物か否かを判定し、抽出する技術がある。この技術の手法では、スキャンラインを形成し、スキャンラインの形状から円柱物か判定し、さらにスキャンライン間を結ぶことで疑似的に点群を増やし、円モデルを形成していた。
Masaki Waki Takashi Goto Kazunori Katayama, "Novel outside facility management technology for maintenance and inspection work using MMS" , International Wire & Cable Symposium, Proceedings of the 66th IWCS Conference.
　もっとも、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）などの比較的点群密度が低いものでは、スキャンラインを生成できず、円柱物の検出ができない。また、疑似的に点群を増やし、円モデルを形成する場合でも、処理時間がかかりリアルタイムな検出が困難、という課題があった。
　開示の技術は、上記の点に鑑みてなされたものであり、密度が低い点群からも円柱物の抽出が可能となる抽出装置、抽出方法、及び抽出プログラムを提供することを目的とする。
　本開示の第１態様は、抽出装置であって、点群を高さ方向に分割し、高さグループを生成する分割部と、分割された点群について、高さグループの各々について、当該高さグループの点群をｘ軸とｙ軸を含むＸＹ平面に投影し、グループ単位で円検出を行う円情報算出部と、高さグループの各々について検出された円が所定の条件を満たすか否かを判定し、前記所定の条件を満たす円柱物を抽出する円柱物判定部と、を含む。
　本開示の第２態様は、抽出方法であって、点群を高さ方向に分割し、高さグループを生成し、分割された点群について、高さグループの各々について、当該高さグループの点群をｘ軸とｙ軸を含むＸＹ平面に投影し、グループ単位で円検出を行い、高さグループの各々について検出された円が所定の条件を満たすか否かを判定し、前記所定の条件を満たす円柱物を抽出する、処理をコンピュータが実行する。
　本開示の第３態様は、抽出プログラムであって、点群を高さ方向に分割し、高さグループを生成し、分割された点群について、高さグループの各々について、当該高さグループの点群をｘ軸とｙ軸を含むＸＹ平面に投影し、グループ単位で円検出を行い、高さグループの各々について検出された円が所定の条件を満たすか否かを判定し、前記所定の条件を満たす円柱物を抽出する、処理をコンピュータに実行させる。
　開示の技術によれば、密度が低い点群からも円柱物の抽出が可能となる。
本実施形態の円柱物の抽出の過程の一例を示す。 抽出装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本実施形態の抽出装置の構成を示すブロック図である。 抽出装置による抽出処理の流れを示すフローチャートである。 点群から高さ方向に抽出される円柱物の一例を示す図である。
　以下、開示の技術の実施形態の一例を、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面において同一又は等価な構成要素及び部分には同一の参照符号を付与している。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
　まず、本開示の実施形態の手法について説明する。図１に、本実施形態の円柱物の抽出の過程の一例を示す。円柱物が電柱の例である。過程をＡ１～Ａ５で示す。なお、Ａ１、Ａ２、Ａ４、及びＡ５はｘｙｚ軸の３次元空間の円柱物である。Ａ３は円柱物の上部から見た断面である。
　Ａ１では円柱物に対応する点群がある。Ａ２において、Ａ１の点群について、任意の高さ方向ごとに任意の範囲で点群を分割及びグループ化する。Ａ３において、グループ化された範囲をＸＹ平面上から円検出、各グループを処理する。円が検出されたら中心座標及び半径を算出する。Ａ４において、分割した区間のうち円が検出された区間が一定割合以上であれば円柱物と判断する。さらに、中心座標の位置のずれや半径のずれにより詳細化可能である。Ａ５において、検出された円の中心座標からたわみや傾きなどを算出する。なお、円柱物か判断する方法は上記の割合の他に、検出された円の中心座標や円半径の誤差を用いてもよい。また、判断方法は組み合わせて活用してもよい。
　以上のような本実施形態の手法により、密度が低い点群からも円柱物の抽出が可能となる。また、処理時間が短くリアルタイムな検出が可能である。
　以下、本実施形態の構成について説明する。
　図２は、抽出装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。
　図２に示すように、抽出装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）１１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）１３、ストレージ１４、入力部１５、表示部１６及び通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１７を有する。各構成は、バス１９を介して相互に通信可能に接続されている。
　ＣＰＵ１１は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各部を制御したりする。すなわち、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２又はストレージ１４からプログラムを読み出し、ＲＡＭ１３を作業領域としてプログラムを実行する。ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２又はストレージ１４に記憶されているプログラムに従って、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。本実施形態では、ＲＯＭ１２又はストレージ１４には、抽出プログラムが格納されている。
　ＲＯＭ１２は、各種プログラム及び各種データを格納する。ＲＡＭ１３は、作業領域として一時的にプログラム又はデータを記憶する。ストレージ１４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、及び各種データを格納する。
　入力部１５は、マウス等のポインティングデバイス、及びキーボードを含み、各種の入力を行うために使用される。
　表示部１６は、例えば、液晶ディスプレイであり、各種の情報を表示する。表示部１６は、タッチパネル方式を採用して、入力部１５として機能してもよい。
　通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１７は、端末等の他の機器と通信するためのインタフェースである。当該通信には、例えば、イーサネット（登録商標）若しくはＦＤＤＩ等の有線通信の規格、又は、４Ｇ、５Ｇ、若しくはＷｉ－Ｆｉ（登録商標）等の無線通信の規格が用いられる。
　次に、抽出装置１００の各機能構成について説明する。図３は、本実施形態の抽出装置１００の構成を示すブロック図である。各機能構成は、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２又はストレージ１４に記憶された抽出プログラムを読み出し、ＲＡＭ１３に展開して実行することにより実現される。
　図３に示すように、抽出装置１００は、読込部１１０と、設定部１１２と、第１算出部１１４と、第２算出部１１６と、保存部１１８とを含んだ各処理部で構成されている。なお、各処理部は、装置として構成してもよい。また、読込部１１０、設定部１１２、第２算出部１１６、保存部１１８の構成は従来の手法において用いられている技術で実施できる。
　読込部１１０は、外部の点群計測器９０から外部データとして点群データを読み込む。
　設定部１１２には、円柱物モデル算出（円柱物の抽出）の処理で用いるパラメータが記憶される。パラメータは例えば、第１算出部１１４の各部で用いる閾値、高さ分割に用いる任意の高さの値等の値である。
　第１算出部１１４は、候補点群の絞り込み、点群高さ分割、円検出、円中心座標・半径の算出、円柱物判定を行う処理部である。第１算出部１１４は、絞込部１２０と、分割部１２２と、円情報算出部１２４と、円柱物判定部１２６とを含んで構成されている。第１算出部１１４の各構成の態様は後述する。
　第２算出部１１６は、電柱のたわみや傾きを計算する処理部である。また、第２算出部１１６は、所定の円情報が閾値以下であるか否かを判定する。所定の円情報の判定については後述する。また、第２算出部１１６は、抽出する円柱物についての所定の円情報が閾値以下となるまで、分割部１２２、円情報算出部１２４、及び第２算出部１１６の計算する処理を繰り返す。
　保存部１１８には、第１算出部１１４及び第２算出部１１６で計算された値が記憶される。計算された値が円柱物の抽出結果である。
　なお、点群のＺ座標は点群測定器が置かれている高さが０であることが一般的である。点群測定器を三脚などに乗せて点群測定を行った場合には、三脚の高さを０から引いた高さを任意の高さとすることが望ましい。点群の密度は点群測定器の特性によるため、高さ方向に均等に点群を取得できる測定器の場合は、点群分割高さを一定にすることが望ましい。一方、高さ方向に密度が異なる場合は、密度が高い部分の切り出し高さは小さく、密度が低い部分の切り出し高さは大きい方が望ましい。
　次に、第１算出部１１４の各部について説明する。
　絞込部１２０は、読込部１１０で読み込まれた点群データに含まれる点群の各々から、Ｚ座標が任意の高さ以下の点群を除外する。
　分割部１２２は、点群を高さ方向（ｚ軸方向）にＮの数だけ分割し、高さグループを生成する。Ｎは任意の数である。
　円情報算出部１２４は、高さグループの各々について、当該高さグループの点群をｘ軸とｙ軸を含むＸＹ平面に投影し、グループ単位で円検出を行う。円検出には公知のＲＡＮＳＡＣ（Ｒａｎｄｏｍ　Ｓａｍｐｌｅ　Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ）処理などを用いる。また、円情報算出部１２４は、当該グループから円検出された場合は中心座標及び円半径を算出する。
　円柱物判定部１２６は、高さグループの各々について検出された円が所定の条件を満たすか否かを判定する。所定の条件は、例えば、以下の１．～３．の条件の少なくとも一つ、又は何れか２以上の組み合わせとする。これにより、検出された円が円柱物であるか否かを判定する。なお、１～３の条件は、１つだけでもよいし、複数を組み合わせて用いてもよい。
１．円検出されたグループ数がＮ分割したグループのうち任意の割合以上か
２．検出された各中心座標（ｘ，ｙ）が任意の誤差範囲以内であるか
３．検出された各円半径が任意の誤差範囲以内であるか
　１．が本開示の分割した高さグループに対する円検出されたグループ数の一例である。２．が本開示の検出された円の中心座標誤差の一例である。３．が本開示の検出された円の半径誤差の一例である。次に、抽出装置１００の作用について説明する。
　図４は、抽出装置１００による抽出処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２又はストレージ１４から抽出プログラムを読み出して、ＲＡＭ１３に展開して実行することにより、抽出処理が行なわれる。ＣＰＵ１１が抽出装置１００の各部として処理を行うことにより抽出処理を実行する。抽出処理は、読込部１１０により、外部の点群計測器９０から外部データとして点群データを読み込んで実行される。
　ステップＳ１００において、ＣＰＵ１１は、読み込まれた点群データに含まれる点群の各々から、Ｚ座標が任意の高さ以下の点群を除外する。
　ステップＳ１０２において、点群を高さ方向（ｚ軸方向）にＮの数だけ分割し、高さグループを生成する。ここで、ｚ軸の高さ方向は、後述するステップＳ１１２の傾きから更新されるものとする。
　ステップＳ１０４において、高さグループの各々について、当該高さグループの点群をＸＹ平面に投影し、グループ単位で円検出を行う。
　ステップＳ１０６において、高さグループの各々について、当該グループから円検出された場合は中心座標及び円半径を算出する。
　ステップＳ１０８において、高さグループの各々について検出された円が所定の条件（１～３の基準）を満たすか否かを判定する。条件を満たす場合にはステップＳ１１０へ移行し、条件を満たさない場合には、円柱物を抽出せず処理を終了する。
　ステップＳ１１０において、ステップＳ１００からＳ１０６の算出結果に基づいて、円柱物を検出する。
　ステップＳ１１２において、検出した円柱物についてたわみや傾きを計算する。
　ステップＳ１１４において、所定の円情報が閾値以下であるか否かを判定する。円情報が閾値以下であればステップＳ１１６へ移行し、円情報が閾値以上であればステップＳ１０２に戻る。
　なお、ステップＳ１０８の円柱物の判定では、支柱のように大きく傾いている円柱物では、検出される円が実物の半径に比べて誤差が生じる場合がある。そのため、誤差を小さくするために、ステップＳ１１２（第２算出部１１６）で算出された傾きを新たなＺ軸の高さ方向として、ステップＳ１０２からステップＳ１１０までを繰り返す。所定の円情報は、新たに算出された円の半径、中心座標、円柱物の傾きなどの各値である。円情報の各値が、前回算出した値に比べて任意の値以下であれば保存部１１８に円柱物の抽出結果を保存して処理を終了とする。図５は、点群から高さ方向に抽出される円柱物の一例を示す図である。図５のＲ１が抽出された円柱物を示している。
　ステップＳ１１６において、保存部１１８に円柱物の抽出結果を保存し、処理を終了する。
　以上説明したように本実施形態の抽出装置１００によれば、密度が低い点群からも円柱物の抽出が可能となる。
　なお、上記実施形態でＣＰＵがソフトウェア（プログラム）を読み込んで実行した抽出処理を、ＣＰＵ以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）等の製造後に回路構成を変更可能なＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｌｏｇｉｃ　Ｄｅｖｉｃｅ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、及びＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、抽出処理を、これらの各種のプロセッサのうちの１つで実行してもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡ、及びＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ等）で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。
　また、上記実施形態では、抽出プログラムがストレージ１４に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｋ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｋ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）メモリ等の非一時的（ｎｏｎ－ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）記憶媒体に記憶された形態で提供されてもよい。また、プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。
　以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
　（付記項１）
　メモリと、
　前記メモリに接続された少なくとも１つのプロセッサと、
　を含み、
　前記プロセッサは、
　点群を高さ方向に分割し、高さグループを生成し、
　分割された点群について、高さグループの各々について、当該高さグループの点群をｘ軸とｙ軸を含むＸＹ平面に投影し、グループ単位で円検出を行い、
　高さグループの各々について検出された円が所定の条件を満たすか否かを判定し、前記所定の条件を満たす円柱物を抽出する、
　ように構成されている抽出装置。
　（付記項２）
　抽出処理を実行するようにコンピュータによって実行可能なプログラムを記憶した非一時的記憶媒体であって、
　点群を高さ方向に分割し、高さグループを生成し、
　分割された点群について、高さグループの各々について、当該高さグループの点群をｘ軸とｙ軸を含むＸＹ平面に投影し、グループ単位で円検出を行い、
　高さグループの各々について検出された円が所定の条件を満たすか否かを判定し、前記所定の条件を満たす円柱物を抽出する、
　非一時的記憶媒体。

Claims (8)

  1. 　点群を高さ方向に分割し、高さグループを生成する分割部と、
    　分割された点群について、高さグループの各々について、当該高さグループの点群をｘ軸とｙ軸を含むＸＹ平面に投影し、グループ単位で円検出を行う円情報算出部と、
    　高さグループの各々について検出された円が所定の条件を満たすか否かを判定し、前記所定の条件を満たす円柱物を抽出する円柱物判定部と、
    を含む抽出装置。
  2. 　前記円柱物判定部は、分割した前記高さグループに対する円検出されたグループ数の割合を前記所定の条件に用いて、前記円柱物を抽出する請求項１に記載の抽出装置。
  3. 　前記円柱物判定部は、検出された円の中心座標誤差を前記所定の条件に用いて、前記円柱物を抽出する請求項１に記載の抽出装置。
  4. 　前記円柱物判定部は、検出された円の半径誤差を前記所定の条件に用いて、前記円柱物を抽出する請求項１に記載の抽出装置。
  5. 　前記円柱物判定部は、分割した前記高さグループに対する円検出されたグループ数の割合、検出された円の中心座標誤差、及び検出された円の半径誤差、の何れか２以上の組み合わせを前記所定の条件に用いて、前記円柱物を抽出する請求項１に記載の抽出装置。
  6. 　検出した円柱物についてたわみや傾きを計算する第２算出部を更に含み、
    　前記第２算出部は、抽出する前記円柱物についての所定の円情報が閾値以下となるまで、前記分割部、前記円情報算出部、及び前記第２算出部の計算する処理を繰り返し、
    　繰り返しにおいて、前記分割部は、前記第２算出部で計算された前記傾きに基づく新たな前記高さ方向を用いて点群を分割する請求項１に記載の抽出装置。
  7. 　点群を高さ方向に分割し、高さグループを生成し、
    　分割された点群について、高さグループの各々について、当該高さグループの点群をｘ軸とｙ軸を含むＸＹ平面に投影し、グループ単位で円検出を行い、
    　高さグループの各々について検出された円が所定の条件を満たすか否かを判定し、前記所定の条件を満たす円柱物を抽出する、
    　処理をコンピュータが実行する抽出方法。
  8. 　点群を高さ方向に分割し、高さグループを生成し、
    　分割された点群について、高さグループの各々について、当該高さグループの点群をｘ軸とｙ軸を含むＸＹ平面に投影し、グループ単位で円検出を行い、
    　高さグループの各々について検出された円が所定の条件を満たすか否かを判定し、前記所定の条件を満たす円柱物を抽出する、
    　処理をコンピュータに実行させる抽出プログラム。
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