WO2024023935A1 - 推定装置、推定システム、推定方法、及びプログラム - Google Patents

推定装置、推定システム、推定方法、及びプログラム Download PDF

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area
shaping
captured image
shape
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一旭 渡邉
大輔 内堀
洋介 櫻田
淳 荒武
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NTT Inc
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Nippon Telegraph and Telephone Corp
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/30—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes

Definitions

  • the present disclosure relates to an estimation device, an estimation system, an estimation method, and a program.
  • Non-Patent Document 1 describes a technique for extracting the crack width using a crack scale photographed under the same conditions as the cracks on the concrete surface.
  • the present disclosure has been made in view of the above circumstances, and an object of the present disclosure is to provide an estimation device, an estimation system, and an estimation device capable of calculating a pixel resolution, which is the ratio of the length of a subject to the length of pixels constituting a captured image, with high accuracy.
  • the objective is to provide an estimation method and program.
  • an estimation device includes an area showing at least a part of the image of the reference object in a captured image generated by capturing an image of the reference object extending in real space.
  • a reference object area detection unit that detects a reference object area
  • a reference object shape standard unit that generates a shaping area in which the reference object area is shaped into a shape corresponding to the shape of the reference object; and based on the shaping area,
  • a pixel resolution calculation unit that calculates a pixel resolution that is a ratio of the length of the subject to the length of pixels constituting the captured image.
  • an estimation system includes an imaging device that generates a captured image by imaging a subject including a reference object extending in real space, and an estimation device,
  • the estimation device includes a reference object area detection unit that detects a reference object area that is an area indicating at least a part of the image of the reference object in the captured image, and a reference object area that corresponds to the shape of the reference object.
  • a reference object shape standard unit that generates a shaping area shaped into a shape, and a pixel that is a ratio of the length of the subject in the real space to the length of the pixels constituting the captured image, based on the shaping area.
  • a pixel resolution calculation unit that calculates resolution.
  • an estimation method provides an estimation method executed by an estimation device, in which the reference object in a captured image generated by capturing an image of a reference object extending in real space is provided. detecting a reference object region that is a region showing at least a portion of an image of the reference object; generating a shaping area by shaping the reference object area into a shape corresponding to the shape of the reference object; and determining, based on the shaping area, the length of the subject relative to the length of pixels constituting the captured image. and calculating a pixel resolution that is a ratio of the pixel resolution.
  • a program according to the present disclosure causes a computer to function as the estimation device described above.
  • the estimation device estimation system, estimation method, and program according to the present disclosure, it is possible to calculate the pixel resolution, which is the ratio of the length of the subject to the length of the pixels constituting the captured image, with high accuracy. .
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a captured image generated by the imaging device shown in FIG. 1.
  • FIG. 2A is a diagram showing an example of a reference object area in the captured image shown in FIG. 2A.
  • FIG. FIG. 2 is a schematic diagram showing details of the invisible region complementing section shown in FIG. 1;
  • FIG. 7 is a diagram showing another example of a reference object area.
  • 4A is a diagram showing an example of a shaped area obtained by shaping the reference object area shown in FIG. 4A.
  • FIG. 4B is a diagram illustrating an example of an extended shaping area that is an extension of the shaping area shown in FIG. 4B.
  • FIG. FIG. 7 is a diagram showing still another example of a reference object area.
  • FIG. 5A is a diagram showing an example of a shaped area obtained by shaping the reference object area shown in FIG. 5A.
  • FIG. 5B is a diagram illustrating an example of an extended shaping area that is an extension of the shaping area shown in FIG. 5B.
  • FIG. 7 is a diagram showing still another example of a reference object area.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing details of the pixel resolution estimation section shown in FIG. 1.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining an example of the number of interval pixels counted by the interval pixel number counting section shown in FIG. 7;
  • FIG. 8 is a diagram for explaining another example of the number of interval pixels counted by the interval pixel number counting section shown in FIG. 7;
  • FIG. 2 is a flowchart showing an example of the operation of the estimation device shown in FIG. 1.
  • FIG. 10 is a flowchart showing details of step S4 and step S5 shown in FIG. 9. It is a hardware block diagram of an estimation device.
  • an estimation system 100 includes an imaging device 1 and an estimation device 2.
  • the imaging device 1 may be configured by a camera including an optical element, an image sensor, and an output interface.
  • the output interface is an interface for outputting information.
  • the imaging device 1 generates a captured image of a subject including a reference object S extending in real space, as shown in FIG. 2A.
  • the subject is an object or the like that is imaged by the imaging device 1.
  • the reference object S is an object attached to a predetermined structure among the subjects.
  • the structure can be, for example, a tunnel, an underground tunnel for laying communication cables. Further, the structure may be a tunnel, a manhole, etc. for laying gas pipes, power transmission lines, etc. In a configuration where the structure is a tunnel, the reference object S can be a flat plate-like metal object fixed to the wall of the tunnel.
  • the imaging device 1 may be mounted on a movable device such as a drone.
  • pixels are arranged in the captured image in the y-axis direction (first direction) and the x-axis direction (second direction) orthogonal to the y-axis direction.
  • the y-axis direction is a direction in the captured image that corresponds to the direction in which the reference object S extends.
  • a direction in a captured image that corresponds to the extending direction of the reference object S refers to the direction in the captured image that corresponds to the extending direction of the reference object S among the x-axis direction and y-axis direction in which pixels are arranged in the captured image. This is the direction with the smaller angle.
  • the format of the captured image may be arbitrary.
  • the imaging device 1 outputs captured image data indicating the captured image to the estimation device 2.
  • the estimation device 2 includes an input section 10, a reference object region detection section 20, an invisible region complementation section 30, a pixel resolution estimation section 40, and an output section 50.
  • the input unit 10 is configured by an input interface.
  • the input interface can be an interface that accepts input of information output from other devices.
  • Input interfaces may include communication interfaces that receive information from other devices. For example, standards such as Ethernet (registered trademark), FDDI (Fiber Distributed Data Interface), and Wi-Fi (registered trademark) may be used for the communication interface.
  • the reference object region detection section 20, the invisible region complementation section 30, and the pixel resolution estimation section 40 are configured by a controller.
  • the controller may be configured with dedicated hardware such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field-Programmable Gate Array), a processor, or a combination of both. good.
  • the output unit 50 is configured by an output interface. Output interfaces may include communication interfaces that transmit information to other devices.
  • the input unit 10 receives input of captured image data indicating a captured image generated by the imaging device 1.
  • the reference object area detection unit 20 detects a reference object area (in the example of FIG. 2B, The area shown in white) is detected. Specifically, the reference object area detection unit 20 can detect the reference object area by using machine learning, deep learning, or the like. Note that hereinafter, an area that is not detected as a reference object area in a captured image may be referred to as a non-reference object area.
  • the reference object area is composed of a plurality of pixels among the pixels that constitute the image pickup. Preferably, all of the plurality of pixels constituting the reference object area are included in the reference object area. In other words, the reference object area is arranged such that a part of any one pixel among the plurality of pixels constituting the reference object S is included in the reference object area and the remaining part is not included in the reference object area. Preferably, it is not configured.
  • the invisible region complementing section 30 includes a region determining section 31, a reference object shape standardization section 32, and a shape extension section 33.
  • the reference object S In real space, other objects may be placed between the reference object S and the imaging device 1.
  • the other object is a metal support, a cable, or the like.
  • FIG. 2A a part of the image of the reference object S is not shown in the captured image, and the image showing the single reference object S is divided. Therefore, as shown in FIG. 2B, the reference object area detecting section 20 described above divides the reference object area constituting the image of one reference object into areas surrounded by thick circles, and divides the reference object area into a plurality of reference objects. It is detected as object region R0.
  • the area determination unit 31 determines one or more reference object regions that constitute the image of the single reference object S based on the positional relationship of the one or more reference object regions. Specifically, first, the region determination unit 31 determines whether a plurality of reference object regions are arranged adjacent to each other in a direction corresponding to the extending direction of the reference object S.
  • the area determination unit 31 determines that the plurality of reference object regions are not arranged adjacent to each other in the direction corresponding to the extending direction of the reference object S. If the area determination unit 31 determines that one reference object region is a single reference object S. It is determined that the image of When determining that the plurality of reference object regions are arranged adjacent to each other in the direction corresponding to the extending direction of the reference object S, the region determination section 31 determines whether the plurality of reference object regions are arranged next to each other in the direction corresponding to the extending direction of the reference object S, based on the distance between the plurality of reference object regions. , it is determined that the plurality of reference object regions constitute an image of a single reference object S.
  • the area determination unit 31 determines the area between the extension lines of the center lines of the plurality of reference object areas, which are arranged in the direction corresponding to the extending direction of the reference object S. It is determined whether the length is less than or equal to a predetermined value.
  • the center line is a straight line that passes through the coordinates obtained by averaging the coordinates (x coordinates) of the midpoint of the reference object region in the x-axis direction.
  • the area determination unit 31 determines the reference object area that constitutes the image of the single reference object S based on the positional relationship between the plurality of reference object areas R01 and R02. Specifically, the region determination unit 31 determines whether the reference object regions R01 and R02 are located adjacent to each other in the direction corresponding to the extending direction of the reference object S (the y-axis direction in the example of FIG. 4A). It is determined whether the length d01 between the extension lines of the center lines LN1 and LN2 of the reference object regions R01 and R02, respectively, is equal to or less than a predetermined value.
  • the region determination unit 31 determines that the plurality of reference object regions R01 and R02 constitute an image of a single reference object S.
  • the region determination unit 31 determines that the plurality of reference object regions R01 and R02 do not constitute an image of a single reference object S.
  • the area determination unit 31 is configured to detect reference object areas that are arranged adjacent to each other in a direction corresponding to the extending direction of the reference object S (the y-axis direction in the example of FIG. 4A). It is determined whether a length d02 between R03 and R04, an extension of the center lines LN3 and LN4 of each of the reference object regions R03 and R04, is less than or equal to a predetermined value. Then, when the length d02 is determined to be less than or equal to the predetermined value, the region determination unit 31 determines that the plurality of reference object regions R03 and R04 constitute an image of a single reference object S. If the length d02 is determined to be longer than the predetermined value, the area determination unit 31 determines that the plurality of reference object regions do not constitute an image of a single reference object S.
  • the area determining unit 31 determines that the length between a plurality of reference object regions arranged adjacent to each other in the direction corresponding to the extending direction of the reference object S is It is determined whether the length is shorter than the length between a plurality of reference object regions arranged adjacent to each other in a direction orthogonal to the direction corresponding to the direction.
  • the region determination unit 31 selects a plurality of reference object regions R01 that are arranged adjacent to each other in a direction corresponding to the extending direction of the reference object S (in the example of FIG. 4A, the y-axis direction).
  • a plurality of reference object regions R01 and R02 are arranged adjacent to each other in a direction perpendicular to a direction corresponding to the extending direction of the reference object S (in the example of FIG. 4A, the x-axis direction). It is determined whether the length between R03 is shorter than the length d2.
  • the region determination unit 31 determines that the plurality of reference object regions R01 and R02 constitute an image of a single reference object S. Further, the region determination unit 31 determines that the plurality of reference object regions R01 and R02 do not constitute an image of a single reference object S.
  • the reference object shape specification section 32 generates a shaped region by shaping the reference object region detected by the reference object region detection section 20 based on the shape of the reference object S in real space. Specifically, as shown in FIG. 4A, when it is determined that a plurality of reference object regions constitute an image of a single reference object S, the reference object shape standard section 32 specifies the image as shown in FIG. 4B. Next, a plurality of shaped regions are generated by shaping each of the plurality of reference object regions. Further, as shown in FIG. 5A, when it is determined that one reference object region constitutes an image of a single reference object S, the reference object shape standard section 32 One shaping area is generated by shaping two reference object areas.
  • the reference object shape standard unit 32 generates a shaping region that circumscribes the reference object region as shown in FIG. 4A and has a rectangle with the minimum area as the periphery, as shown in FIG. 4B. can do.
  • FIG. 4A is an example in which it is determined that a plurality of reference object regions constitute an image of a single reference object S
  • the reference object shape standard section 32 may, for example, Even when it is determined that two reference object regions constitute an image of a single reference object S, as shown in FIG. generate.
  • the reference object shape standard section 32 determines a maximum coordinate y max and a minimum coordinate y min in the y-axis direction from the reference object region (the region shown in white in the example of FIG. 6). Detect. Then, the reference object shape standard section 32 determines two points P 1 and P 2 located at the maximum coordinate x max1 and the minimum coordinate x min 1 in the x-axis direction at the maximum coordinate y max in the y-axis direction, and the minimum coordinate in the y-axis direction. Two points P 3 and P 4 having the maximum coordinate x max2 and the minimum coordinate x min2 in the x-axis direction at the coordinate y min are extracted.
  • the reference object shape standard section 32 can generate a shaped region by shaping the reference object region into a trapezoid having the four extracted points P 1 , P 2 , P 3 , and P 4 as vertices.
  • the reference object shape standard section 32 shapes the shaping region by shaping the reference object region into a trapezoid, but the present invention is not limited to this, and the maximum coordinate y max and the minimum coordinate y min in the y-axis direction are , and a rectangular shaped area having vertices at points based on the maximum coordinate x max and the minimum coordinate x min in the x-axis direction.
  • the reference object shape standard section 32 may generate a shaping area according to the above example, or may generate a shaping area according to another example above, based on the shape information input by the input section 10. You can. That is, the reference object shape standard section 32 can generate a rectangular shaped area, and when the shape indicated by the shape information is a rectangle, generates a shaped area in which the reference object area is shaped into a rectangle. Further, when the shape indicated in the shape information is a trapezoid, the reference object shape standard section 32 generates a shaped region by shaping the reference object region into a trapezoid. Further, when the shape indicated in the shape information is another quadrangle, the reference object shape standard section 32 generates a shaped region by shaping the reference object region into the other quadrangle.
  • the shape extension unit 33 generates an extended shaping region by extending the shaping region in a direction in the captured image that corresponds to the extending direction of the reference object S in real space.
  • the direction corresponding to the extending direction of the reference object S is the y-axis direction
  • the shape extension portion 33 extends the shaping region in the y-axis direction.
  • the reference object shape standard section 32 corrects the reference object region to a rectangular shape
  • a plurality of reference object regions constitute an image of a single reference object S as shown in FIG. 4A. If it is determined, the shape extension part 33 applies a shape to the plurality of shaping regions R11 and R12 constituting the image of the single reference object S, as shown in FIG. 4C, between the plurality of shaping regions R11 and R12.
  • An extended shaping area RA is generated by adding the first complementary area R +1 located at , and the second complementary area R +2 located between the shaping area R11 and the edge of the captured image.
  • the shape extension section 33 provides a first complementary region located between the plurality of shaping regions R13 and R14 forming the image of the single reference object S.
  • An extended reshaping region RB is generated by adding R +1 and a second complementary region R +2 located between the reshaping region R13 and the edge of the captured image.
  • the shape extension section 33 is generated by the reference object shape standard section 32.
  • an extended shaping region is generated by adding a second complementary region R +2 located between the shaping region R11 and the edge of the captured image to one shaping region R11.
  • the shape extension section 33 applies one shaping region R12 generated by the reference object shape standardization section 32 to a second shaping region R12 located between the shaping region R12 and the edge of the captured image, as shown in FIG. 5C.
  • An extended shaping area is generated by adding 2 complementary areas R + 2.
  • the shape extension section 33 extends the shaping region in the direction corresponding to the extending direction of the reference object.
  • the shape extension portion 33 extends the line segments L 13 and L 24 that are opposed to each other and are not parallel to each other, as shown in FIG. 6 (the extension line shown in FIG. 6 L 13 ′ and L 24 ′).
  • Line segment L 13 is a line segment that connects vertices P 1 and P 2
  • line segment L 24 is a line segment that connects vertices P 2 and P 4 .
  • the shape extension unit 33 generates a trapezoidal region surrounded by the two extension lines L 13 ′ and L 24 ′ and the line segment serving as the end of the captured image as an extension shaping region.
  • the pixel resolution estimating section 40 includes a reference object number counting section 41, a width pixel number counting section 42, a thinning section 43, an interval pixel number counting section 44, and a pixel resolution calculating section 45. has.
  • the reference object number counting section 41 counts the number of extended shaping regions generated by the invisible region complementing section 30.
  • the width pixel count unit 42 counts the number of width pixels in the captured image, which corresponds to the length of the reference object S in the direction (width direction) orthogonal to the extending direction.
  • the width pixel count may be the pixel count in a direction orthogonal to the extending direction of the reference object area in the captured image.
  • the number of width pixels may be the number of pixels in the x-axis direction of the captured image.
  • the thinning unit 43 determines the center line of each of the plurality of extension shaping regions.
  • the center line determined by the thinning unit 43 is a line segment formed by a set of midpoints of both ends in the x-axis direction in the extended shaping region.
  • the thinning unit 43 determines the center line LNA in the extended shaping area RA, and determines the center line LNB in the extended shaping area RB.
  • the interval pixel count unit 44 counts the interval pixel number c, which is the number of pixels between the plurality of center lines LNA and LNB determined by the thinning unit 43, as shown in FIG. 8A.
  • the interval pixel count unit 44 can count the interval pixel number c at a plurality of predetermined positions in the y-axis direction. Specifically, the interval pixel count unit 44 calculates a first position y1 in the y-axis direction, a second position y2 different from the first position, and a difference between the first position y1 and the second position y2. The interval pixel counts c1, c2, and c3 may be measured at each of the different third positions y3.
  • the pixel resolution calculation unit 45 calculates the pixel resolution, which is the ratio of the length of the subject to the length of the pixels constituting the captured image, based on the shaping area.
  • the pixel resolution calculation section 45 may calculate the pixel resolution based on the extended shaped region generated by the shape extension section 33 by extending the shaped region.
  • the pixel resolution calculation unit 45 can calculate the pixel resolution Rp based on the width pixel number a and the width b of the portion of the reference object S corresponding to the width pixel number a. For example, the pixel resolution calculation unit 45 can calculate the pixel resolution Rp by dividing the width b by the number of width pixels a, as shown in equation (1) below.
  • the width b of the reference object S is a known value, and may be a value input by an input interface.
  • the pixel resolution calculation unit 45 also calculates the number of pixels c between the center lines LNA and LNB determined by the thinning unit 43, and the length of the subject in real space corresponding to the number c of pixels c. Based on d, a pixel resolution Rp indicating the length of real space relative to the length of a pixel may be calculated.
  • the interval pixel number counting unit 44 calculates the pixel resolution Rp by dividing the length d of the subject in real space corresponding to the interval pixel number c by the interval pixel number c, as shown in the following equation (2). Calculate.
  • the length d may be a known value, such as a value input by an input interface.
  • the pixel The resolution calculation unit 45 may calculate the pixel resolutions Rp1 to Rpn by dividing the interval pixel numbers c1 to cn by the length d for each of a plurality of predetermined positions. In real space, even if the intervals between the plurality of reference objects S are constant, the center line LNA and The interval pixel number c between LNBs may be different.
  • the interval pixel number counting section 44 counts the interval pixel number c for each position of the captured image, so that the pixel resolution calculation section 45 calculates the pixel resolution Rp for each position of the captured image. be able to.
  • the pixel resolution calculation unit 45 The overall pixel resolution Rp can be calculated. Therefore, the estimation device 2 can calculate the pixel resolution Rp with high accuracy, and the magnitude of deformation in the subject can be estimated with high accuracy by using this pixel resolution Rp.
  • the width pixel count section 42 counts the width pixel number a
  • the pixel resolution calculation section 45 calculates the width pixel number a based on the width pixel number a. Calculate pixel resolution Rp.
  • the width pixel count section 42 counts the width pixel number a
  • the pixel resolution calculation section 45 calculates the pixel resolution Rp based on the width pixel number a.
  • the thinning unit 43 determines the center line
  • the interval pixel count unit 44 counts the interval pixel number c
  • the pixel resolution calculation unit 45 calculates the pixel resolution Rp based on the interval pixel number c. It may be calculated.
  • the pixel resolution calculation unit 45 can calculate the pixel resolution Rp based on the interval pixel number c with higher precision than when calculating the pixel resolution Rp based on the width pixel number a. Therefore, when the number of extension shaping areas is plural, it is preferable that the pixel resolution calculation unit 45 calculates the pixel resolution Rp based on the interval pixel number c rather than the width pixel number a. It is preferable that the line thinning unit 43 and the interval pixel number counting unit 44 execute the process instead of the counting unit 42.
  • the output unit 50 outputs pixel resolution information including the pixel resolution Rp calculated by the pixel resolution calculation unit 45.
  • the pixel resolution information may further include information indicating the position of the pixel where the image of the subject is displayed at the pixel resolution Rp, as well as the pixel resolution Rp.
  • the pixel resolution information output by the output unit 50 may be stored in a storage device including a memory.
  • FIGS. 9 and 10 are flowcharts showing an example of the operation of the estimation device 2 according to this embodiment.
  • the operation of the estimation device 2 described with reference to FIGS. 9 and 10 corresponds to an example of the estimation method of the estimation device 2 according to the present embodiment.
  • step S1 the input unit 10 inputs captured image data indicating a captured image generated by capturing a reference object S extending in one direction in real space using the imaging device 1. Accept input.
  • the reference object region detection unit 20 detects a reference object that is a region showing at least a part of the image of the reference object S in a captured image generated by imaging the reference object S extending in real space. Detect areas.
  • step S3 the region determination unit 31 determines one or more reference object regions that constitute the image of the single reference object S.
  • step S4 the reference object shape standard section 32 generates a shaped region by shaping the reference object region into a shape corresponding to the shape of the reference object S.
  • step S5 the shape extension unit 33 generates an extended shaping area by extending the shaping area in the direction in the captured image that corresponds to the extending direction of the reference object S in real space.
  • step S4 the process of generating a shaping area in step S4 and the process of generating an extended shaping area in step S5 will be described in detail.
  • step S41 the reference object shape standard section 32 determines whether the region determination section 31 has determined that a plurality of reference object regions constitute an image of a single reference object S.
  • step S41 If it is determined in step S41 that the area determination section 31 has determined that a plurality of reference object regions forming the image of a single reference object S has been determined, in step S42, the reference object shape standardization section 32 A plurality of shaped areas are generated by shaping each of the reference object areas.
  • step S51 the shape extension unit 33 applies a first complementary region located between the plurality of shaping regions and a second complementary region located between the shaping region and the edge of the captured image to the plurality of shaping regions. Generate an extended shaped area by adding the area.
  • step S43 the reference object shape standard section 32 selects one reference object region. Generates one formatted area by formatting.
  • step S52 the shape extension unit 33 generates an extended shaping area by adding a second complementary area between the one shaping area and the edge of the captured image to one shaping area.
  • the reference object shape standard section 32 may generate a shaping region whose periphery is a rectangle with the smallest area that circumscribes the reference object region, or, as described above, A shaped area may be generated by shaping the object area into a trapezoid.
  • the pixel resolution calculation unit 45 calculates the pixel resolution, which is the ratio of the length of the subject to the length of the pixels constituting the captured image, based on the shaping area.
  • the pixel resolution calculation unit 45 may calculate the pixel resolution based on the extended shaping area.
  • step S7 the output unit 50 outputs pixel resolution information including the pixel resolution calculated by the pixel resolution calculation unit 45.
  • the estimation device 2 shows at least a part of the image of the reference object S in the captured image generated by capturing the reference object S extending in real space.
  • a reference object area detection unit 20 that detects a reference object area that is a region;
  • a reference object shape standard unit 32 that generates a shaping area by shaping the reference object area into a shape corresponding to the shape of the reference object S;
  • a pixel resolution calculation unit 45 is provided, which calculates a pixel resolution that is the ratio of the length of the subject to the length of the pixels constituting the captured image.
  • the estimation device 2 can calculate the pixel resolution, which is the ratio of the length of the subject to the length of the pixels forming the captured image, with high accuracy. Therefore, by using the pixel resolution, the size of the deformation shown in the captured image in real space can be estimated with high accuracy.
  • the estimation device 2 of the present embodiment generates a shaping region corresponding to the entire portion corresponding to the reference object S, and thereby the length related to the reference object S in real space (in the above example, width, interval), pixel resolution Rp can be calculated.
  • a correction region is not generated by correcting the reference object region, a plurality of center lines may be extracted when extracting the center line in the reference object region used to calculate the pixel resolution Rp. In this case, it may become impossible to determine which of the plurality of center lines should be used to calculate the pixel resolution Rp.
  • the estimation device 2 of the present embodiment since the estimation device 2 of the present embodiment generates a correction region by correcting the reference object region, it is difficult to appropriately extract one center line from the reference object region corresponding to one reference object S. can. Accordingly, the estimation device 2 can appropriately calculate the pixel resolution Rp.
  • the estimation device 2 includes a shape extension unit 33 that generates an extended shaping region by extending the shaping region in the direction in the captured image corresponding to the extending direction of the reference object S in real space. Furthermore, it is equipped with.
  • the pixel resolution calculation unit 45 calculates the pixel resolution based on the extended shaping area. Thereby, the estimation device 2 can calculate the pixel resolution in the portion where the image of the reference object S is not shown in the captured image. Therefore, even in a portion where the image of the reference object S is not shown in the captured image, the size of the deformation shown in the portion in real space can be calculated.
  • the estimation device 2 By generating the extended shaping area, one extended shaping area that constitutes the image of the single reference object S is generated. Therefore, the estimation device 2 can accurately determine the number of reference objects S whose images are shown in the captured image.
  • the estimation device 2 may further include a storage unit, and the storage unit stores the captured image data input by the input unit 10.
  • the reference object area detection unit 20 may detect the reference object area indicated by the captured image data stored in the storage unit.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a schematic configuration of computers 601 each functioning as the estimation device 2.
  • the computer 601 may be a general-purpose computer, a dedicated computer, a workstation, a PC (Personal Computer), an electronic notepad, or the like.
  • Program instructions may be program code, code segments, etc. to perform necessary tasks.
  • the computer 601 includes a processor 610, a ROM (Read Only Memory) 620, a RAM (Random Access Memory) 630, a storage 640, an input section 650, a display section 660, and a communication interface ( I/F) 670.
  • the processor 610 is a CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), DSP (Digital Signal Processor), SoC (System on a Chip), etc., and may be of the same or different type. It may be configured with a plurality of processors.
  • the processor 610 controls each component and executes various calculation processes. That is, the processor 610 reads a program from the ROM 620 or the storage 640 and executes the program using the RAM 630 as a work area. The processor 610 controls each of the above components and performs various arithmetic operations according to a program stored in the ROM 620 or the storage 640. In the embodiments described above, the program according to the present disclosure is stored in the ROM 620 or the storage 640.
  • the program may be stored in a storage medium readable by the computer 601. Using such a storage medium, it is possible to install a program on the computer 601.
  • the storage medium in which the program is stored may be a non-transitory storage medium.
  • the non-temporary storage medium is not particularly limited, and may be, for example, a CD-ROM, a DVD-ROM, a USB (Universal Serial Bus) memory, or the like. Further, this program may be downloaded from an external device via a network.
  • the ROM 620 stores various programs and various data.
  • the RAM 630 temporarily stores programs or data as a work area.
  • the storage 640 is configured with 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 650 includes one or more input interfaces that accept a user's input operation and obtain information based on the user's operation.
  • the input unit 650 is a pointing device, a keyboard, a mouse, etc., but is not limited to these.
  • the display unit 660 includes one or more output interfaces that output information.
  • the display unit 660 is a display that outputs information as a video or a speaker that outputs information as an audio, but is not limited to these.
  • the display section 660 also functions as the input section 650 if it is a touch panel type display.
  • the communication interface (I/F) 670 is an interface for communicating with an external device.
  • a controller comprising: Detecting a reference object area that is an area showing at least a part of the image of the reference object in a captured image generated by imaging a subject including the reference object extending in real space; generating a shaped area in which the reference object area is shaped into a shape corresponding to the shape of the reference object; An estimation device that calculates a pixel resolution that is a ratio of a length of the subject in the real space to a length of pixels constituting the captured image based on the shaping area.
  • the controller includes: generating an extended shaping area by extending the shaping area in a direction in the captured image corresponding to an extending direction of the reference object in the real space;
  • the estimation device according to supplementary note 1, which calculates the pixel resolution based on the extended shaping area.
  • the controller includes: determining one or more reference object regions that constitute a single image of the reference object based on the positional relationship of the one or more reference object regions; If it is determined that a plurality of reference object regions constitute a single image of the reference object, generating a plurality of shaped regions by shaping each of the plurality of reference object regions; an extended shaping area that is the plurality of shaping areas plus a first complementary area located between the plurality of shaping areas and a second complementary area located between the shaping area and the edge of the captured image; generate, If it is determined that one reference object region constitutes a single image of the reference object, generating one shaping area by shaping the one reference object area;
  • the estimating device according to supplementary note 2, which generates an extended shaping region that is the one shaping region plus a second complementary region located between the shaping region and an edge of the captured image.
  • An imaging device that images a subject including a reference object extending in real space to generate a captured image
  • the estimation device includes a controller, and the controller includes: detecting a reference object area in the captured image that is an area showing at least a part of the image of the reference object; generating a shaped area in which the reference object area is shaped into a shape corresponding to the shape of the reference object; An estimation device that calculates a pixel resolution that is a ratio of a length of the subject in the real space to a length of pixels constituting the captured image based on the shaping area.
  • Imaging device 2 Estimation device 10 Input unit 20 Reference object area detection unit 30 Invisible area complementation unit 31 Area determination unit 32 Reference object shape specification unit 33 Shape extension unit 40 Pixel resolution estimation unit 41 Reference object number counting unit 42 Width pixel number count Section 43 Thinning section 44 Interval pixel count section 45 Pixel resolution calculation section 50 Output section 100 Estimation system 601 Computer 610 Processor 620 ROM 630 RAM 640 Storage 650 Input section 660 Output section 670 Communication interface 680 Bus

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Abstract

本開示に係る推定装置（２）は、実空間において延在している基準物を撮像して生成された撮像画像における、基準物の像の少なくとも一部を示す領域である基準物領域を検出する基準物領域検出部（２０）と、基準物領域を、基準物の形状に対応する形状に整形した整形領域を生成する基準物形状規格部（３２）と、整形領域に基づいて、撮像画像を構成する画素の長さに対する、被写体の長さの比である画素分解能を算出する画素分解能算出部（４５）と、を備える。

Description

推定装置、推定システム、推定方法、及びプログラム
　本開示は、推定装置、推定システム、推定方法、及びプログラムに関する。
　構造物の点検を効率化するために画像処理を用いることが検討されている。具体的には、撮像画像から、ひび割れ、露出鉄筋等の像を検出することによって、構造物の劣化部分を推定する技術が提案されている。近年では、深層学習におけるセグメンテーション手法が用いて構造物の劣化を推定することも知られている。
　また、構造物の点検において、撮像画像から構造物の劣化部分を推定するだけでは十分ではない。劣化部分を復旧させるために、劣化部分における損傷状況、補修範囲等を把握することが求められている。そのため，例えば、非特許文献１には、コンクリート表面のひび割れと同条件で撮影したクラックスケールを用いてひび割れ幅を抽出する技術が記載されている。
藤田雄介、外２名、「コンクリート構造物の外観検査のための画像合成および半自動ひび割れ評価」、土木学会論文集F3(土木情報学)、Vol.74、No1、18-32、2018
　しかしながら、撮像画像から検出された劣化部分の大きさをより高い精度で評価する必要がある。
　かかる事情に鑑みてなされた本開示の目的は、高い精度で、撮像画像を構成する画素の長さに対する、被写体の長さの比である画素分解能を算出することができる推定装置、推定システム、推定方法、及びプログラムを提供することにある。
　上記課題を解決するため、本開示に係る推定装置は、実空間において延在している基準物を撮像して生成された撮像画像における、前記基準物の像の少なくとも一部を示す領域である基準物領域を検出する基準物領域検出部と、前記基準物領域を、前記基準物の形状に対応する形状に整形した整形領域を生成する基準物形状規格部と、前記整形領域に基づいて、前記撮像画像を構成する画素の長さに対する、前記被写体の長さの比である画素分解能を算出する画素分解能算出部と、を備える。
　また、上記課題を解決するため、本開示に係る推定システムは、実空間において延在している基準物を含む被写体を撮像して撮像画像を生成する撮像装置と、推定装置と、を備え、前記推定装置は、前記撮像画像における、前記基準物の像の少なくとも一部を示す領域である基準物領域を検出する基準物領域検出部と、前記基準物領域を、前記基準物の形状に対応する形状に整形した整形領域を生成する基準物形状規格部と、前記整形領域に基づいて、前記撮像画像を構成する画素の長さに対する、前記実空間における前記被写体の長さの比である画素分解能を算出する画素分解能算出部と、を有する。
　また、上記課題を解決するため、本開示に係る推定方法は、推定装置が実行する推定方法において、実空間において延在している基準物を撮像して生成された撮像画像における、前記基準物の像の少なくとも一部を示す領域である基準物領域を検出するステップと、
　前記基準物領域を、前記基準物の形状に対応する形状に整形した整形領域を生成するステップと、前記整形領域に基づいて、前記撮像画像を構成する画素の長さに対する、前記被写体の長さの比である画素分解能を算出するステップと、を含む。
　また、上記課題を解決するため、本開示に係るプログラムは、コンピュータを上述した推定装置として機能させる。
　本開示に係る推定装置、推定システム、推定方法、及びプログラムによれば、高い精度で、撮像画像を構成する画素の長さに対する、被写体の長さの比である画素分解能を算出することができる。
本実施形態に係る推定システムの一例を示す概略図である。 図１に示す撮像装置によって生成された撮像画像の一例を示す図である。 図２Ａに示す撮像画像における基準物領域の一例を示す図である。 図１に示す不可視領域補完部を詳細に示す概略図である。 基準物領域の他の例を示す図である。 図４Ａに示す基準物領域を整形した整形領域の一例を示す図である。 図４Ｂに示す整形領域を延長した延長整形領域の一例を示す図である。 基準物領域のさらなる他の例を示す図である。 図５Ａに示す基準物領域を整形した整形領域の一例を示す図である。 図５Ｂに示す整形領域を延長した延長整形領域の一例を示す図である。 基準物領域のさらなる他の例を示す図である。 図１に示す画素分解能推定部を詳細に示す概略図である。 図７に示す間隔画素数カウント部がカウントする間隔画素数の一例を説明するための図である。 図７に示す間隔画素数カウント部がカウントする間隔画素数の他の例を説明するための図である。 図１に示す推定装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図９に示すステップＳ４及びステップＳ５の詳細を示すフローチャートである。 推定装置のハードウェアブロック図である。
　図１に示すように、本実施形態に係る推定システム１００は、撮像装置１と、推定装置２とを備える。
　撮像装置１は、光学素子、撮像素子、及び出力インターフェースを備えるカメラによって構成されてもよい。出力インターフェースは、情報を出力するためのインターフェースである。
　撮像装置１は、図２Ａに示すような、実空間において延在している基準物Ｓを含む被写体を撮像した撮像画像を生成する。被写体は、撮像装置１によって撮像される物体等である。基準物Ｓは、被写体のうちの予め定められている、構造物に取り付けられている物体である。構造物は、例えば、通信ケーブル敷設用の地下トンネルであるとう道とすることができる。また、構造物は、ガス管、送電線等の敷設用のトンネル、マンホール等であってもよい。構造物がとう道である構成において、基準物Ｓは、とう道の壁面に固定された平板状の筋金物とすることができる。また、撮像装置１は、ドローン等の移動可能な装置に搭載されていてもよい。
　図２Ａに示すように、撮像画像には、ｙ軸方向（第１の方向）、及びｙ軸方向に直交するｘ軸方向（第２の方向）に画素が配列されている。ｙ軸方向は、基準物Ｓの延在方向に対応する、撮像画像での方向である。「基準物Ｓの延在方向に対応する、撮像画像での方向」とは、撮像画像において画素が配列されているｘ軸方向及びｙ軸方向のうち、基準物Ｓの延在方向とのなす角が小さい方の方向である。また、撮像画像の形式は任意であってよい。
　また、撮像装置１は、撮像画像を示す撮像画像データを推定装置２に出力する。
　＜推定装置の構成＞
　推定装置２は、入力部１０と、基準物領域検出部２０と、不可視領域補完部３０と、画素分解能推定部４０と、出力部５０とを備える。
　入力部１０は、入力インターフェースによって構成される。入力インターフェースは、他のデバイスから出力された情報の入力を受け付けるインターフェースとすることができる。入力インターフェースは、他の装置から情報を受信する通信インターフェースを含んでもよい。通信インターフェースには、例えば、イーサネット（登録商標）、ＦＤＤＩ（Fiber Distributed Data Interface）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格が用いられてもよい。基準物領域検出部２０、不可視領域補完部３０、及び画素分解能推定部４０は、コントローラによって構成される。コントローラは、ＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)、ＦＰＧＡ(Field-Programmable Gate Array)等の専用のハードウェアによって構成されてもよいし、プロセッサによって構成されてもよいし、双方を含んで構成されてもよい。出力部５０は、出力インターフェースによって構成される。出力インターフェースは、他の装置に情報を送信する通信インターフェースを含んでもよい。
　入力部１０は、撮像装置１によって生成された撮像画像を示す撮像画像データの入力を受け付ける。
　基準物領域検出部２０は、入力部１０によって入力が受け付けられた撮像画像データが示す撮像画像における、基準物Ｓの像の少なくとも一部を示す領域である基準物領域（図２Ｂの例では、白色で示す領域）を検出する。具体的には、基準物領域検出部２０は、機械学習、深層学習等を用いることにより基準物領域を検出することができる。なお、以降において、撮像画像における基準物領域として検出されなかった領域を非基準物領域ということがある。
　なお、基準物領域は、撮像を構成する画素のうちの複数の画素によって構成されている。基準物領域を構成する複数の画素はいずれも該画素の全体が基準物領域に含まれていることが好ましい。すなわち、基準物Ｓを構成する複数の画素のうち、いずれか１つの画素の一部が基準物領域に含まれ、残りの一部が基準物領域に含まれていないように、基準物領域が構成されないことが好ましい。
　図３に示すように、不可視領域補完部３０は、領域判定部３１と、基準物形状規格部３２と、形状延長部３３とを有する。
　実空間において、基準物Ｓと撮像装置１との間に他の物体が配置されていることがある。例えば、構造物がとう道であり、基準物Ｓが筋金物である構成において、他の物体は、受金物、ケーブル等である。このような場合、図２Ａに示すように、撮像画像において、基準物Ｓの像の一部が示されず、単一の基準物Ｓを示す像が分断されている。このため、上述した基準物領域検出部２０によって、図２Ｂに示すように、１つの基準物の像を構成する基準物領域が太線の丸で囲まれている領域で分断されて、複数の基準物領域Ｒ０として検出される。
　そこで、領域判定部３１は、１以上の基準物領域の位置関係に基づいて、単一の基準物Ｓの像を構成している、１以上の基準物領域を判定する。具体的には、まず、領域判定部３１は、複数の基準物領域が、基準物Ｓの延在方向に相当する方向に互いに隣り合って配置されているか否かを判定する。
　領域判定部３１は、複数の基準物領域が、基準物Ｓの延在方向に相当する方向に互いに隣り合って配置されていないと判定した場合、１つの基準物領域が単一の基準物Ｓの像を構成していると判定する。領域判定部３１は、複数の基準物領域が、基準物Ｓの延在方向に相当する方向に互いに隣り合って配置されていると判定した場合、複数の基準物領域の間の距離に基づいて、該複数の基準物領域が単一の基準物Ｓの像を構成していると判定する。
　一例として、領域判定部３１は、基準物Ｓの延在方向に対応する方向に配列されている複数の基準物領域の間における、該複数の基準物領域それぞれの中心線の延長線の間の長さが、所定値以下であるか否かを判定する。ここで、中心線とは、基準物領域のｘ軸方向での中点の座標（ｘ座標）を平均化した座標を通る直線である。
　図４Ａの例について説明すると、領域判定部３１は、複数の基準物領域Ｒ０１及びＲ０２の位置関係に基づいて、単一の基準物Ｓの像を構成している基準物領域を判定する。具体的には、領域判定部３１は、基準物Ｓの延在方向に対応する方向（図４Ａの例ではｙ軸方向）で互いに隣り合って配置されている、基準物領域Ｒ０１及びＲ０２の間における、基準物領域Ｒ０１及びＲ０２それぞれの中心線ＬＮ１及びＬＮ２の延長線の間の長さｄ０１が、所定値以下であるか否かを判定する。そして、領域判定部３１は、長さｄ０１が所定値以下であると判定されると、複数の基準物領域Ｒ０１及びＲ０２が単一の基準物Ｓの像を構成していると判定する。領域判定部３１は、長さｄ０１が所定値より長いと判定されると、複数の基準物領域Ｒ０１及びＲ０２が単一の基準物Ｓの像を構成していないと判定する。
　同様にして、領域判定部３１は、領域判定部３１は、基準物Ｓの延在方向に対応する方向（図４Ａの例ではｙ軸方向）で互いに隣接して配置されている、基準物領域Ｒ０３及びＲ０４の間における、基準物領域Ｒ０３及びＲ０４それぞれの中心線ＬＮ３及びＬＮ４の延長線の間の長さｄ０２が、所定値以下であるか否かを判定する。そして、領域判定部３１は、長さｄ０２が所定値以下であると判定されると、複数の基準物領域Ｒ０３及びＲ０４が単一の基準物Ｓの像を構成していると判定する。領域判定部３１は、長さｄ０２が所定値より長いと判定されると、複数の基準物領域が単一の基準物Ｓの像を構成していないと判定する。
　他の例として、領域判定部３１は、基準物Ｓの延在方向に対応する方向で互いに隣り合って配置されている複数の基準物領域の間の長さが、基準物Ｓの延在方向に対応する方向の直交方向で互いに隣り合って配置されている複数の基準物領域の間の長さより短いか否かを判定する。
　図４Ａの例について説明すると、領域判定部３１は、基準物Ｓの延在方向に対応する方向（図４Ａの例ではｙ軸方向）に互いに隣り合って配置されている複数の基準物領域Ｒ０１及びＲ０２の間の長さｄ１が、基準物Ｓの延在方向に対応する方向の直交方向（図４Ａの例ではｘ軸方向）に互いに隣り合って配置されている複数の基準物領域Ｒ０１及びＲ０３の間の長さｄ２より短いか否かを判定する。
　そして、領域判定部３１は、長さｄ１が長さｄ２より短いと判定されると、複数の基準物領域Ｒ０１及びＲ０２が単一の基準物Ｓの像を構成していると判定する。また、領域判定部３１は、複数の基準物領域Ｒ０１及びＲ０２が単一の基準物Ｓの像を構成していないと判定する。
　基準物形状規格部３２は、基準物領域検出部２０によって検出された基準物領域を、実空間における基準物Ｓの形状に基づいて整形した整形領域を生成する。具体的には、図４Ａに示すように、複数の基準物領域が単一の基準物Ｓの像を構成していると判定された場合、基準物形状規格部３２は、図４Ｂに示すように、複数の基準物領域それぞれを整形した複数の整形領域を生成する。また、図５Ａに示すように、１つの基準物領域が単一の基準物Ｓの像を構成していると判定された場合、基準物形状規格部３２は、図５Ｂに示すように、１つの基準物領域を整形した１つの整形領域を生成する。
　一例として、基準物形状規格部３２は、図４Ａに示すような基準物領域を、図４Ｂに示すような、基準物領域に外接し、面積が最小となる矩形を周縁とする整形領域を生成することができる。なお、図４Ａは複数の基準物領域が単一の基準物Ｓの像を構成していると判定された例であるが、基準物形状規格部３２は、例えば、図５Ａに示すように１つの基準物領域が単一の基準物Ｓの像を構成していると判定された場合も、図５Ｂに示すように、基準物領域に外接する、面積が最小の矩形に整形した整形領域を生成する。
　他の例として、基準物形状規格部３２は、図６に示すように、基準物領域（図６の例では白色で示される領域）から、ｙ軸方向の最大座標ｙｍａｘ及び最小座標ｙｍｉｎを検出する。そして、基準物形状規格部３２は、ｙ軸方向の最大座標ｙｍａｘにおけるｘ軸方向の最大座標ｘｍａｘ１及び最小座標ｘｍｉｎ１それぞれに位置する２点Ｐ１及びＰ２と、ｙ軸方向の最小座標ｙｍｉｎにおけるｘ軸方向の最大座標ｘｍａｘ２及び最小座標ｘｍｉｎ２となる２点Ｐ３及びＰ４とを抽出する。そして、基準物形状規格部３２は、基準物領域を、抽出された４つの点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、及びＰ４を頂点とする台形に整形した整形領域を生成することができる。なお、図６に示す例では、基準物形状規格部３２は、基準物領域を台形に整形した整形領域を整形したが、これに限られず、ｙ軸方向の最大座標ｙｍａｘ及び最小座標ｙｍｉｎ、並びにｘ軸方向の最大座標ｘｍａｘ及び最小座標ｘｍｉｎに基づく点を頂点とする四角形に整形した整形領域を生成することができる。
　なお、基準物形状規格部３２は、入力部１０によって入力が受け付けられた形状情報に基づいて、上記の一例によって整形領域を生成してもよいし、上記の他の例によって整形領域を生成してもよい。すなわち、基準物形状規格部３２は、四角形の整形領域を生成することができ、形状情報に示される形状が矩形である場合、基準物領域を矩形に整形した整形領域を生成する。また、基準物形状規格部３２は、形状情報に示される形状が台形である場合、基準物領域を台形に整形した整形領域を生成する。また、基準物形状規格部３２は、形状情報に示される形状が他の四角形である場合、基準物領域を該他の四角形に整形した整形領域を生成する。
　形状延長部３３は、実空間における基準物Ｓの延在方向に対応する、撮像画像での方向に、整形領域を延長した延長整形領域を生成する。図４Ａ～４Ｃに示す例では、基準物Ｓの延在方向に相当する方向はｙ軸方向であり、形状延長部３３は、整形領域をｙ軸方向に延長する。
　上述したように、基準物形状規格部３２が基準物領域を矩形に補正する構成において、図４Ａに示すように、複数の基準物領域が単一の基準物Ｓの像を構成していると判定された場合、形状延長部３３は、図４Ｃに示すように、単一の基準物Ｓの像を構成している複数の整形領域Ｒ１１及びＲ１２に、該複数の整形領域Ｒ１１及びＲ１２の間に位置する第１の補完領域Ｒ＋１と、整形領域Ｒ１１及び撮像画像の端部の間に位置する第２の補完領域Ｒ＋２とを加えた延長整形領域ＲＡを生成する。同様にして、形状延長部３３は、単一の基準物Ｓの像を構成している複数の整形領域Ｒ１３及びＲ１４に、該複数の整形領域Ｒ１３及びＲ１４の間に位置する第１の補完領域Ｒ＋１と、整形領域Ｒ１３及び撮像画像の端部の間に位置する第２の補完領域Ｒ＋２とを加えた延長整形領域ＲＢを生成する。
　また、図５Ａに示すように、１つの基準物領域が単一の基準物Ｓの像を構成していると判定された場合、形状延長部３３は、基準物形状規格部３２によって生成された１つの整形領域Ｒ１１に、図５Ｃに示すように、該整形領域Ｒ１１及び撮像画像の端部の間に位置する第２の補完領域Ｒ＋２を加えた延長整形領域を生成する。同様にして、形状延長部３３は、基準物形状規格部３２によって生成された１つの整形領域Ｒ１２に、図５Ｃに示すように、該整形領域Ｒ１２及び撮像画像の端部の間に位置する第２の補完領域Ｒ＋２を加えた延長整形領域を生成する。
　上述したように、基準物形状規格部３２が基準物領域を台形に補正する構成においても、形状延長部３３は、整形領域を、基準物の延在方向に対応する方向に延長する。具体的には、形状延長部３３は、図６に示すような、互いに対向する線分であって、互いに平行でない線分Ｌ１３及び線分Ｌ２４をそれぞれ延長する（図６に示す延長線Ｌ１３’及びＬ２４’）。線分Ｌ１３は、頂点Ｐ１及びＰ２を結ぶ線分であり、線分Ｌ２４は、頂点Ｐ２及びＰ４を結ぶ線分である。そして、形状延長部３３は、２つの延長線Ｌ１３’及びＬ２４’と撮像画像の端部となる線分とによって囲まれる台形の領域を延長整形領域として生成する。
　図７に示すように、画素分解能推定部４０は、基準物数カウント部４１と、幅画素数カウント部４２と、細線化部４３と、間隔画素数カウント部４４と、画素分解能算出部４５とを有する。
　基準物数カウント部４１は、不可視領域補完部３０によって生成された延長整形領域の数をカウントする。
　幅画素数カウント部４２は、基準物Ｓの延在方向の直交方向（幅方向）の長さに相当する、撮像画像における幅画素数をカウントする。幅画素数は、撮像画像における基準物領域の延在方向の直交方向での画素数であってもよい。他の例として、幅画素数は、撮像画像のｘ軸方向における画素数であってもよい。
　細線化部４３は、基準物数カウント部４１によってカウントされた、延長整形領域の数が複数である場合に、複数の延長整形領域それぞれにおける中心線を決定する。細線化部４３によって決定される中心線は、延長整形領域における、ｘ軸方向の両端部の中点の集合によって構成される線分である。図４Ｃに示す例では、細線化部４３は、延長整形領域ＲＡにおける中心線ＬＮＡを決定し、延長整形領域ＲＢにおける中心線ＬＮＢを決定する。
　間隔画素数カウント部４４は、図８Ａに示すように、細線化部４３によって決定された複数の中心線ＬＮＡ及びＬＮＢの間にある画素の数である間隔画素数ｃをカウントする。
　また、間隔画素数カウント部４４は、図８Ｂに示すように、ｙ軸方向における複数の所定位置で、間隔画素数ｃをカウントすることができる。具体的には、間隔画素数カウント部４４は、ｙ軸方向における第１の位置ｙ１、第１の位置とは異なる第２の位置ｙ２、及び第１の位置ｙ１及び第２の位置ｙ２とは異なる第３の位置ｙ３とのそれぞれにおいて、間隔画素数ｃ１、ｃ２、及びｃ３を測定してもよい。
　画素分解能算出部４５は、整形領域に基づいて、撮像画像を構成する画素の長さに対する、被写体の長さの比である画素分解能を算出する。画素分解能算出部４５は、形状延長部３３が整形領域を延長して生成した延長整形領域に基づいて画素分解能を算出してもよい。
　具体的には、画素分解能算出部４５は、幅画素数ａと、該幅画素数ａに対応する、基準物Ｓの部分の幅ｂとに基づいて、画素分解能Ｒｐを算出することができる。例えば、画素分解能算出部４５は、以下の式（１）に示すように、幅ｂを幅画素数ａで除することによって画素分解能Ｒｐを算出することができる。基準物Ｓの幅ｂは既知の値であって、入力インターフェースによって入力が受け付けられた値であってもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　また、画素分解能算出部４５は、細線化部４３によって決定された複数の中心線ＬＮＡ及びＬＮＢの間にある間隔画素数ｃと、該間隔画素数ｃに対応する実空間での被写体の長さｄに基づいて、画素の長さに対する実空間の長さを示す画素分解能Ｒｐを算出してもよい。
　例えば、間隔画素数カウント部４４は、以下の式（２）に示すように、間隔画素数ｃに対応する実空間での被写体の長さｄを間隔画素数ｃで除することによって画素分解能Ｒｐを算出する。長さｄは既知の値であって、例えば、入力インターフェースによって入力が受け付けられた値であってもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　上述したように、間隔画素数カウント部４４が、ｙ軸方向における複数の所定位置で、間隔画素数ｃ１～ｃｎ（上述した、図８Ｂの例では、ｎ＝３）をカウントする構成において、画素分解能算出部４５は、複数の所定位置それぞれごとに間隔画素数ｃ１～ｃｎを長さｄで除することによって画素分解能Ｒｐ１～Ｒｐｎを算出してもよい。実空間において、複数の基準物Ｓの間隔が一定であっても、基準物Ｓに対する撮像装置の設置角度に応じて、図８Ｂに示すように、撮像画像の位置に応じて、中心線ＬＮＡ及びＬＮＢの間の間隔画素数ｃが異なることがある。このような場合にも、間隔画素数カウント部４４が、撮像画像の位置ごとに間隔画素数ｃをカウントすることによって、画素分解能算出部４５は、撮像画像の位置ごとに画素分解能Ｒｐを算出することができる。また、図８Ａに示すように、実空間において複数の基準物が略平行に配置され、撮像画像における複数の中心線ＬＮＡ及びＬＮＢが略平行である構成において、画素分解能算出部４５は、撮像画像全体における画素分解能Ｒｐを算出することができる。このため、推定装置２は高い精度で画素分解能Ｒｐを算出することができ、被写体における変状の大きさは、この画素分解能Ｒｐを用いることによって高い精度で推定され得る。
　なお、上述したように、延長整形領域の数が１つであった場合、幅画素数カウント部４２は、幅画素数ａをカウントし、画素分解能算出部４５が、幅画素数ａに基づいて画素分解能Ｒｐを算出する。これに対して、延長整形領域の数が複数であった場合、、幅画素数カウント部４２が幅画素数ａをカウントし、画素分解能算出部４５が幅画素数ａに基づいて画素分解能Ｒｐを算出してもよいし、細線化部４３が中心線を決定し、間隔画素数カウント部４４が間隔画素数ｃをカウントし、画素分解能算出部４５が間隔画素数ｃに基づいて画素分解能Ｒｐを算出してもよい。実空間において、複数の基準物Ｓの間隔は、基準物Ｓの幅方向の長さより長いことが一般的である。このため、画素分解能算出部４５は、幅画素数ａに基づいて画素分解能Ｒｐを算出するより、高い精度で、間隔画素数ｃに基づいて画素分解能Ｒｐを算出することができる。したがって、延長整形領域の数が複数であった場合、画素分解能算出部４５は、幅画素数ａではなく間隔画素数ｃに基づいて画素分解能Ｒｐを算出することが好ましく、このため、幅画素数カウント部４２ではなく、細線化部４３及び間隔画素数カウント部４４が処理を実行することが好ましい。
　出力部５０は、画素分解能算出部４５によって算出された画素分解能Ｒｐを含む画素分解能情報を出力する。画素分解能情報は、画素分解能Ｒｐとともに、該画素分解能Ｒｐで被写体の像が表示される画素の位置を示す情報をさらに含んでもよい。出力部５０によって出力された画素分解能情報は、メモリを備える記憶装置に記憶されてもよい。
　＜推定装置の動作＞
　ここで、本実施形態に係る推定装置２の動作について、図９及び図１０を参照して説明する。図９及び図１０は、本実施形態に係る推定装置２の動作の一例を示すフローチャートである。図９及び図１０を参照して説明する推定装置２における動作は本実施形態に係る推定装置２の推定方法の一例に相当する。
　図９に示すように、ステップＳ１において、入力部１０が、撮像装置１によって、実空間において一方向に延在している基準物Ｓを撮像して生成された撮像画像を示す撮像画像データの入力を受け付ける。
　ステップＳ２において、基準物領域検出部２０が、実空間において延在している基準物Ｓを撮像して生成された撮像画像における、基準物Ｓの像の少なくとも一部を示す領域である基準物領域を検出する。
　ステップＳ３において、領域判定部３１が、単一の基準物Ｓの像を構成している、１以上の基準物領域を判定する。
　ステップＳ４において、基準物形状規格部３２が、基準物領域を、基準物Ｓの形状に対応する形状に整形した整形領域を生成する。
　ステップＳ５において、形状延長部３３が、実空間における基準物Ｓの延在方向に対応する、撮像画像での方向に、整形領域を延長した延長整形領域を生成する。
　ここで、図１０を参照して、ステップＳ４における整形領域を生成する処理、及びステップＳ５における延長整形領域を生成する処理について詳細に説明する。
　ステップＳ４１において、基準物形状規格部３２が、領域判定部３１によって、複数の基準物領域が単一の基準物Ｓの像を構成していると判定されたか否かを判定する。
　ステップＳ４１で、領域判定部３１によって、単一の基準物Ｓの像を構成している複数の基準物領域が判定されたと判定された場合、ステップ４２において、基準物形状規格部３２が、複数の基準物領域それぞれを整形した複数の整形領域を生成する。
　ステップＳ５１において、形状延長部３３が、複数の整形領域に、該複数の整形領域の間に位置する第１の補完領域と、整形領域及び撮像画像の端部の間に位置する第２の補完領域を加えた延長整形領域を生成する。
　また、ステップＳ４１で、単一の基準物Ｓの像を構成している１つの基準物領域が選定されたと判定された場合、ステップＳ４３において、基準物形状規格部３２が、１つの基準物領域を整形した１つの整形領域を生成する。
　ステップＳ５２において、形状延長部３３が、１つの整形領域に、該１つの整形領域及び撮像画像の端部との間にある第２の補完領域を加えた延長整形領域を生成する。
　なお、ステップＳ４１及びステップＳ４２において、基準物形状規格部３２は、基準物領域に外接する、面積が最小の矩形を周縁とする、整形領域を生成してもよいし、上述したように、基準物領域を台形に整形した整形領域を生成してもよい。
　図９に戻って、ステップＳ６において、画素分解能算出部４５が、整形領域に基づいて、撮像画像を構成する画素の長さに対する、被写体の長さの比である画素分解能を算出する。画素分解能算出部４５は、延長整形領域に基づいて画素分解能を算出してもよい。
　ステップＳ７において、出力部５０は、画素分解能算出部４５によって算出された画素分解能を含む画素分解能情報を出力する。
　上述したように、本実施形態によれば、推定装置２は、実空間において延在している基準物Ｓを撮像して生成された撮像画像における、基準物Ｓの像の少なくとも一部を示す領域である基準物領域を検出する基準物領域検出部２０と、基準物領域を、基準物Ｓの形状に対応する形状に整形した整形領域を生成する基準物形状規格部３２と、整形領域に基づいて、撮像画像を構成する画素の長さに対する、被写体の長さの比である画素分解能を算出する画素分解能算出部４５と、を備える。
　これにより、推定装置２は、高い精度で、撮像画像を構成する画素の長さに対する、被写体の長さの比である画素分解能を算出することができる。したがって、画素分解能を利用することにより、撮像画像に示されている変状の、実空間における大きさを高い精度で推定することができる。
　例えば、実空間において撮像装置１と基準物Ｓとの間に、受金物、ケーブル等の他の物体が配置されていることにより、撮像画像に基準物Ｓの像の一部が示されていない場合も、本実施形態の推定装置２によって、基準物Ｓに相当する部分の全体に相当する整形領域が生成され、これにより、実空間における基準物Ｓに関連する長さ（上述した例では、幅、間隔）を用いて、画素分解能Ｒｐを算出することができる。
　さらに、基準物領域を補正した補正領域が生成されない場合、画素分解能Ｒｐを算出するために用いられる、基準物領域における中心線を抽出するにあたって、複数の中心線が抽出されることがある。この場合、複数の中心線のうちのいずれを用いて画素分解能Ｒｐを算出するべきであるか判定不能となることがある。これに対して、本実施形態の推定装置２は、基準物領域を補正した補正領域を生成するため、１つの基準物Ｓに相当する基準物領域から１つの中心線を適切に抽出することができる。これに伴い、推定装置２は、適切に画素分解能Ｒｐを算出することができる。
　また、本実施形態によれば、推定装置２は、実空間における基準物Ｓの延在方向に対応する、撮像画像での方向に、整形領域を延長した延長整形領域を生成する形状延長部３３をさらに備える。画素分解能算出部４５は、延長整形領域に基づいて画素分解能を算出する。これにより、推定装置２は、撮像画像において基準物Ｓの像が示されていない部分における画素分解能を算出することができる。したがって、撮像画像において基準物Ｓの像が示されていない部分においても、該部分に示される変状の、実空間における大きさを算出することができる。さらに、撮像画像において基準物Ｓの像の一部が示されていないことによって、複数の基準物領域が、単一の基準物Ｓの像を構成している場合にも、推定装置２は、延長整形領域を生成することによって、単一の基準物Ｓの像を構成している１つの延長整形領域を生成することになる。したがって、推定装置２は、撮像画像に像が示されている基準物Ｓの数を正確に判定することができる。
　また、推定装置２は、記憶部をさらに備えてもよく、記憶部は、入力部１０によって入力が受け付けられた撮像画像データを記憶する。このような構成において、基準物領域検出部２０は、記憶部に記憶された撮像画像データが示すにおける基準物領域を検出してもよい。
　＜プログラム＞
　上述した推定装置２は、コンピュータ６０１によって実現することができる。また、推定装置２として機能させるためのプログラムが提供されてもよい。また、該プログラムは、記憶媒体に記憶されてもよいし、ネットワークを通して提供されてもよい。図１１は、推定装置２としてそれぞれ機能するコンピュータ６０１の概略構成を示すブロック図である。ここで、コンピュータ６０１は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、ワークステーション、ＰＣ（Personal Computer）、電子ノートパッドなどであってもよい。プログラム命令は、必要なタスクを実行するためのプログラムコード、コードセグメントなどであってもよい。
　図１１に示すように、コンピュータ６０１は、プロセッサ６１０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）６２０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）６３０と、ストレージ６４０と、入力部６５０と、表示部６６０と、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）６７０とを備える。各構成は、バス６８０を介して相互に通信可能に接続されている。プロセッサ６１０は、具体的にはＣＰＵ(Central Processing Unit)、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＳｏＣ（System on a Chip）などであり、同種又は異種の複数のプロセッサにより構成されてもよい。
　プロセッサ６１０は、各構成の制御、及び各種の演算処理を実行する。すなわち、プロセッサ６１０は、ＲＯＭ６２０又はストレージ６４０からプログラムを読み出し、ＲＡＭ６３０を作業領域としてプログラムを実行する。プロセッサ６１０は、ＲＯＭ６２０又はストレージ６４０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。上述した実施形態では、ＲＯＭ６２０又はストレージ６４０に、本開示に係るプログラムが記憶されている。
　プログラムは、コンピュータ６０１が読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。このような記憶媒体を用いれば、プログラムをコンピュータ６０１にインストールすることが可能である。ここで、プログラムが記憶された記憶媒体は、非一時的（non-transitory）記憶媒体であってもよい。非一時的記憶媒体は、特に限定されるものではないが、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどであってもよい。また、このプログラムは、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。
　ＲＯＭ６２０は、各種プログラム及び各種データを記憶する。ＲＡＭ６３０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６４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）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記憶する。
　入力部６５０は、ユーザの入力操作を受け付けて、ユーザの操作に基づく情報を取得する１つ以上の入力インターフェースを含む。例えば、入力部６５０は、ポインティングデバイス、キーボード、マウスなどであるが、これらに限定されない。
　表示部６６０は、情報を出力する１つ以上の出力インターフェースを含む。例えば、表示部６６０は、情報を映像で出力するディスプレイ、又は情報を音声で出力するスピーカであるが、これらに限定されない。なお、表示部６６０は、タッチパネル方式のディスプレイである場合には、入力部６５０としても機能する。
　通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）６７０は、外部の装置と通信するためのインターフェースである。
　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）
　コントローラを備え、前記コントローラは、
　　実空間において延在している基準物を含む被写体を撮像して生成された撮像画像における、前記基準物の像の少なくとも一部を示す領域である基準物領域を検出し、
　前記基準物領域を、前記基準物の形状に対応する形状に整形した整形領域を生成し、
　前記整形領域に基づいて、前記撮像画像を構成する画素の長さに対する、前記実空間における前記被写体の長さの比である画素分解能を算出する、推定装置。
　（付記項２）
　前記コントローラは、
　　前記実空間における前記基準物の延在方向に対応する、前記撮像画像での方向に、前記整形領域を延長した延長整形領域を生成し、
　前記延長整形領域に基づいて前記画素分解能を算出する、付記項１に記載の推定装置。
　（付記項３）
　前記コントローラは、
　　１以上の前記基準物領域の位置関係に基づいて、単一の前記基準物の像を構成している、１以上の基準物領域を判定し、
　　複数の基準物領域が単一の前記基準物の像を構成していると判定された場合、
　　　前記複数の基準物領域それぞれを整形した複数の整形領域を生成し、
　　　該複数の整形領域に、該複数の整形領域の間に位置する第１の補完領域と、該整形領域及び撮像画像の端部の間に位置する第２の補完領域とを加えた延長整形領域を生成し、
　　１つの基準物領域が単一の前記基準物の像を構成すると判定された場合、
　　　前記１つの基準物領域を整形した１つの整形領域を生成し、
　　　前記１つの整形領域に、該整形領域及び撮像画像の端部の間に位置する第２の補完領域を加えた延長整形領域を生成する、付記項２に記載の推定装置。
　（付記項４）
　前記コントローラは、前記基準物領域に外接する、面積が最小の矩形を周縁とする前記整形領域を生成する、付記項１又は２に記載の推定装置。
　（付記項５）
　前記撮像画像において、第１の方向、及び前記第１の方向に直交する第２の方向に画素が配列されており、前記第１の方向は、基準物Ｓの延在方向に対応する、撮像画像での方向であり、
　前記コントローラは、前記第１の方向の最大座標及び最小座標、並びに前記第２の方向の最大座標及び最小座標に基づく点を頂点とする四角形に整形した整形領域を生成する、付記項１又は２に記載の推定装置。
　（付記項６）
　実空間において延在している基準物を含む被写体を撮像して撮像画像を生成する撮像装置と、推定装置と、を備え、
　前記推定装置は、コントローラを備え、前記コントローラは、
　　前記撮像画像における、前記基準物の像の少なくとも一部を示す領域である基準物領域を検出し、
　　前記基準物領域を、前記基準物の形状に対応する形状に整形した整形領域を生成し、
　　前記整形領域に基づいて、前記撮像画像を構成する画素の長さに対する、前記実空間における前記被写体の長さの比である画素分解能を算出する、推定装置。
　（付記項７）
　推定装置が実行する推定方法において、
　実空間において延在している基準物を含む被写体を撮像して生成された撮像画像における、前記基準物の像の少なくとも一部を示す領域である基準物領域を検出し、
　前記基準物領域を、前記基準物の形状に対応する形状に整形した整形領域を生成し、
　前記整形領域に基づいて、前記撮像画像を構成する画素の長さに対する、前記実空間における前記被写体の長さの比である画素分解能を算出する、推定方法。
　（付記項８）
　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、前記コンピュータを付記項１から５のいずれか一項に記載の推定装置として機能させるプログラムを記憶した非一時的記憶媒体。
　本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願、及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記載された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。
　上述の実施形態は代表的な例として説明したが、本開示の趣旨及び範囲内で、多くの変更及び置換ができることは当業者に明らかである。したがって、本発明は、上述の実施形態によって制限するものと解するべきではなく、請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形又は変更が可能である。例えば、実施形態の構成図に記載の複数の構成ブロックを１つに組み合わせたり、あるいは１つの構成ブロックを分割したりすることが可能である。
１　撮像装置
２　推定装置
１０　入力部
２０　基準物領域検出部
３０　不可視領域補完部
３１　領域判定部
３２　基準物形状規格部
３３　形状延長部
４０　画素分解能推定部
４１　基準物数カウント部
４２　幅画素数カウント部
４３　細線化部
４４　間隔画素数カウント部
４５　画素分解能算出部
５０　出力部
１００　推定システム
６０１　コンピュータ
６１０　プロセッサ
６２０　ＲＯＭ
６３０　ＲＡＭ
６４０　ストレージ
６５０　入力部
６６０　出力部
６７０　通信インターフェース
６８０　バス
 

Claims (8)

  1. 　実空間において延在している基準物を含む被写体を撮像して生成された撮像画像における、前記基準物の像の少なくとも一部を示す領域である基準物領域を検出する基準物領域検出部と、
    　前記基準物領域を、前記基準物の形状に対応する形状に整形した整形領域を生成する基準物形状規格部と、
    　前記整形領域に基づいて、前記撮像画像を構成する画素の長さに対する、前記実空間における前記被写体の長さの比である画素分解能を算出する画素分解能算出部と、を備える推定装置。
  2. 　前記実空間における前記基準物の延在方向に対応する、前記撮像画像での方向に、前記整形領域を延長した延長整形領域を生成する形状延長部をさらに備え、
    　前記画素分解能算出部は、前記延長整形領域に基づいて前記画素分解能を算出する、請求項１に記載の推定装置。
  3. 　１以上の前記基準物領域の位置関係に基づいて、単一の前記基準物の像を構成している、１以上の基準物領域を判定する領域判定部をさらに備え、
    　複数の基準物領域が単一の前記基準物の像を構成していると判定された場合、
    　　前記基準物形状規格部は、前記複数の基準物領域それぞれを整形した複数の整形領域を生成し、
    　　前記形状延長部は、該複数の整形領域に、該複数の整形領域の間に位置する第１の補完領域と、該整形領域及び撮像画像の端部の間に位置する第２の補完領域とを加えた延長整形領域を生成し、
    　１つの基準物領域が単一の前記基準物の像を構成すると判定された場合、
    　　前記基準物形状規格部は、前記１つの基準物領域を整形した１つの整形領域を生成し、
    　　前記形状延長部は、前記１つの整形領域に、該整形領域及び撮像画像の端部の間に位置する第２の補完領域を加えた延長整形領域を生成する、請求項２に記載の推定装置。
  4. 　前記基準物形状規格部は、前記基準物領域に外接する、面積が最小の矩形を周縁とする前記整形領域を生成する、請求項１又は２に記載の推定装置。
  5. 　前記撮像画像において、第１の方向、及び前記第１の方向に直交する第２の方向に画素が配列されており、前記第１の方向は、基準物Ｓの延在方向に対応する、撮像画像での方向であり、
    　前記基準物形状規格部は、前記第１の方向の最大座標及び最小座標、並びに前記第２の方向の最大座標及び最小座標に基づく点を頂点とする四角形に整形した整形領域を生成する、請求項１又は２に記載の推定装置。
  6. 　実空間において延在している基準物を含む被写体を撮像して撮像画像を生成する撮像装置と、推定装置と、を備え、
    　前記推定装置は、
    　　前記撮像画像における、前記基準物の像の少なくとも一部を示す領域である基準物領域を検出する基準物領域検出部と、
    　　前記基準物領域を、前記基準物の形状に対応する形状に整形した整形領域を生成する基準物形状規格部と、
    　　前記整形領域に基づいて、前記撮像画像を構成する画素の長さに対する、前記実空間における前記被写体の長さの比である画素分解能を算出する画素分解能算出部と、を有する推定システム。
  7. 　推定装置が実行する推定方法において、
    　実空間において延在している基準物を含む被写体を撮像して生成された撮像画像における、前記基準物の像の少なくとも一部を示す領域である基準物領域を検出するステップと、
    　前記基準物領域を、前記基準物の形状に対応する形状に整形した整形領域を生成するステップと、
    　前記整形領域に基づいて、前記撮像画像を構成する画素の長さに対する、前記実空間における前記被写体の長さの比である画素分解能を算出するステップと、を含む推定方法。
  8. 　コンピュータを、請求項１から３のいずれか一項に記載の推定装置として機能させるためのプログラム。
     
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