WO2024176290A1 - 診断システム、診断方法および記録媒体 - Google Patents

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WO2024176290A1
WO2024176290A1 PCT/JP2023/005954 JP2023005954W WO2024176290A1 WO 2024176290 A1 WO2024176290 A1 WO 2024176290A1 JP 2023005954 W JP2023005954 W JP 2023005954W WO 2024176290 A1 WO2024176290 A1 WO 2024176290A1
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tree
equipment
state
image
road
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PCT/JP2023/005954
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English (en)
French (fr)
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雄太 清水
拓也 瀬戸
佳宏 西川
千里 菅原
優介 水越
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NEC Corp
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NEC Corp
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Ceased legal-status Critical Current

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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G7/00—Botany in general
    • 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
    • E01C23/01—Devices or auxiliary means for setting-out or checking the configuration of new surfacing, e.g. templates, screed or reference line supports; Applications of apparatus for measuring, indicating, or recording the surface configuration of existing surfacing, e.g. profilographs

Definitions

  • the present invention relates to a diagnostic system, a diagnostic method, and a recording medium.
  • equipment on roads that provides information to pedestrians In order for pedestrians to travel safely on roads, equipment on roads that provides information to pedestrians must be kept visible to pedestrians.
  • An example of equipment on roads that provides information to pedestrians is signs. Signs may be obscured by trees, for example, and therefore may not be visible to pedestrians. For this reason, road managers, for example, monitor whether signs installed on roads under their management are visible. If the result of the monitoring shows that a sign is obscured by trees, the road manager, for example, prunes the trees, so that pedestrians can see the sign.
  • road managers may use image recognition technology to determine whether a sign is visible based on images taken by a vehicle traveling on a road under their management.
  • Patent Document 1 In the technology described in Patent Document 1, it can be difficult to determine whether or not it is necessary to remove the object covering the sign.
  • the present disclosure aims to provide a diagnostic system etc. that can easily determine whether or not work is required to remove objects that are covering equipment that displays information to passersby.
  • the diagnostic system disclosed herein includes an acquisition means for acquiring an image of a road, a detection means for detecting equipment on the road that provides information to passersby based on the image, an estimation means for estimating the coverage rate of equipment by objects that appear to overlap in the image, a condition identification means for identifying the condition of the objects that appear to overlap, a determination means for determining whether or not work is required to remove at least a portion of the object based on the coverage rate of equipment estimated by the estimation means and the condition of the object identified by the condition identification means, and an output means for outputting the result of the determination.
  • the diagnostic method disclosed herein acquires an image of a road, detects equipment on the road that provides information to pedestrians based on the image, estimates the coverage rate of the equipment by objects that appear to overlap in the image, identifies the state of the objects that appear to overlap, and determines whether or not work is required to remove at least a portion of the object based on the estimated coverage rate of the equipment and the identified state of the object, and outputs the result of the determination.
  • the recording medium of the present disclosure non-temporarily records a diagnostic program that causes a computer to execute the following processes: acquiring an image of a road; detecting equipment on the road that provides information to pedestrians based on the image; estimating the coverage rate of equipment by objects that appear to overlap in the image; identifying the state of the objects that appear to overlap; determining whether or not work is required to remove at least a portion of the object based on the estimated coverage rate of equipment and the state of the identified object; and outputting the result of the determination.
  • This disclosure makes it easy to determine whether or not it is necessary to remove an object that is covering equipment that displays information to passersby.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a state in which a sign is covered by tree leaves.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of a situation in which a sign is covered by tree branches.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of capturing an image of a road as a vehicle travels;
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a configuration of a diagnostic system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a display screen according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a display screen according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an operational flow of a diagnostic system according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a diagnostic system according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a road management system.
  • the road management system includes a diagnostic system 10, an in-vehicle device 20, and a terminal device 30.
  • the diagnostic system 10 is connected to the in-vehicle device 20 via a network, for example. Input and output of data between the diagnostic system 10 and the in-vehicle device 20 may be performed via a recording medium. For example, input and output of data between the diagnostic system 10 and the in-vehicle device 20 may be performed via a recording medium using a non-volatile semiconductor memory element.
  • the diagnostic system 10 is also connected to the terminal device 30 via a network. There may be multiple in-vehicle devices 20 and multiple terminal devices 30. The number of in-vehicle devices 20 and terminal devices 30 is set as appropriate.
  • a road management system is, for example, a system that manages whether equipment that provides information to pedestrians on a road is visible to pedestrians on the road.
  • the diagnostic system 10 estimates the coverage rate of the equipment that provides information to pedestrians by objects, for example, based on an image taken of the road. Then, the diagnostic system 10 determines whether or not work is required to remove the objects that are covering the equipment that provides information to pedestrians, for example, based on the state of the objects and the coverage rate of the equipment by the objects.
  • the equipment that provides information to pedestrians on a road may be, for example, a sign installed on the road.
  • a sign is an object installed to provide pedestrians on a road with information necessary for traveling on the road.
  • a sign provides, for example, information on guidance, warning, regulations, and instructions to pedestrians on a road.
  • a sign provides, for example, information to pedestrians on a road using characters or symbols specified by law.
  • the information provided by a sign is not limited to the above.
  • the equipment that provides information to pedestrians on a road may include traffic lights and convex mirrors.
  • the equipment that provides information to pedestrians on a road may be a display device that displays congestion information, lane restrictions, road closures, road surface conditions, and weather information.
  • the equipment that provides information to pedestrians on a road may be a signboard that guides pedestrians to facilities or destinations.
  • the equipment that provides information to pedestrians on a road is not limited to the above.
  • the object that covers the equipment may be, for example, a tree.
  • the object that covers the equipment may be a flag installed on the side of the road.
  • the object that covers the equipment is not limited to the above.
  • Equipment that provides information to pedestrians on a road is, for example, equipment installed on the shoulder of a road, above a driving lane, and in a center divider. Equipment that provides information to pedestrians on a road may also include equipment installed outside the road premises. Furthermore, a pedestrian on a road is, for example, a driver of a vehicle traveling on the road. A pedestrian on a road may also be, for example, a passenger other than the driver of a vehicle traveling on the road. A pedestrian on a road may also be a pedestrian. Furthermore, equipment that provides information to pedestrians on a road may be equipment identified by an imaging device or a sensor for a driving assistance system.
  • a state in which an object covers an equipment means, for example, a state in which an object exists between a pedestrian on a road and the equipment, and the equipment is covered by the object as seen by the pedestrian.
  • an object covers an equipment means, for example, a state in which an object exists between a pedestrian on a road and the equipment, and the pedestrian cannot see at least a part of the equipment.
  • the state of an object also includes various states of the object. For example, if the object is a tree, the state of the object may be the state of the leaves of the tree. For example, if the object is a tree and the equipment is a sign, and there are leaves on the branches and the tree has leaves, the pedestrian cannot see the sign through the tree.
  • a state in which a tree has no leaves includes, for example, a state in which a tree has only a few leaves on its branches.
  • a state in which a tree has no leaves means a state in which the tree can be considered to have no leaves, compared to a state in which the tree has thick leaves. If the object is a tree, knowing whether the tree has leaves or not can determine whether passersby can see the sign through the tree.
  • the coverage rate can be estimated to be the same as when there are leaves. For example, when the same tree covers a sign, even if the area of the sign is reflected between the branches in winter when there are no leaves, the coverage rate can be estimated to be the same as in summer when there are thick leaves. This is because the recognition model used for image recognition identifies the entire area inside the outer periphery of the area where the branches are present as the tree area, for example. However, when determining whether or not it is necessary to remove a tree covering a sign, if the tree branches have no leaves, the sign may be visible between the branches.
  • the diagnostic system 10 determines whether or not it is necessary to remove an object covering equipment that presents information to passersby, for example, based on the state of the object and the coverage rate of the equipment by the object.
  • Figure 2 is an example of an image showing a sign that is partially obscured by a leafy tree.
  • a regulatory sign indicating a speed limit is installed on the left side of the road.
  • the number indicated by the sign is not visible to pedestrians due to the leaves of the tree.
  • the road administrator needs to prune the trees to remove the part obscuring the sign, making the number indicated by the sign visible to pedestrians.
  • Figure 3 is an example of an image showing a sign that is partially obscured by the branches of a leafless tree.
  • a regulatory sign indicating a speed limit is installed on the left side of the road.
  • pedestrians can see the number indicated by the sign through the branches. For this reason, in the example screen state of Figure 3, the road administrator does not need to prune the tree immediately.
  • the recognition model used for image recognition may determine that the area between the branches is also covered by trees in the example image of FIG. 3. If it is determined that the area between the branches is also covered by trees, the coverage rate of the sign by the trees in the example screen of FIG. 2 and the coverage rate of the sign by the trees in the example screen of FIG. 3 may be approximately the same. For this reason, if a threshold value is set for the coverage rate to determine whether or not the tree needs to be removed, if the threshold value is set low, it may be determined that the tree needs to be removed even though the sign can be seen between the branches as in FIG. 3 and the work of removing the tree by pruning is not necessary.
  • the threshold value is set high, it may be determined that the tree needs to be removed even though the sign is covered by leaves growing on the tree branches as in FIG. 2 and cannot be seen, and the tree needs to be removed. For this reason, it is preferable to set the threshold value for determining whether or not the tree needs to be removed when there are leaves on the tree branches lower than the threshold value when there are no leaves and only branches.
  • the threshold for determining whether or not tree removal is necessary is set as a criterion for determining whether or not tree removal is necessary, for example, using the coverage rate of signs by trees.
  • the road management system determines that tree removal is necessary, for example, when the coverage rate of signs by trees is equal to or greater than the threshold. Also, in the road management system, the threshold for determining whether or not tree removal is necessary when the tree has no leaves is set higher than when the tree has leaves. In this way, the road management system can appropriately determine whether or not tree removal is necessary by determining whether or not tree removal is necessary based on a threshold according to the condition of the leaves on the tree, for example.
  • the diagnostic system 10 identifies the state of the object covering the equipment, for example, based on an image of the road.
  • the diagnostic system 10 also estimates the coverage rate of the equipment by the object based on the image of the road.
  • the diagnostic system 10 determines whether or not work is required to remove the object covering the equipment, based on the estimated coverage rate and the state of the object.
  • the vehicle-mounted device 20 is, for example, a device that uses a photographing device to capture images that the diagnostic system 10 uses to estimate the coverage rate of the equipment.
  • the terminal device 30 is, for example, a terminal device used by a road administrator to operate the diagnostic system 10 and confirm whether or not the object needs to be removed.
  • the road administrator is, for example, an entity that manages roads so that they can be traveled safely.
  • the road administrator for example, monitors and maintains equipment related to the road.
  • the road administrator for example, refers to the results of the judgment made by the diagnostic system 10 and determines whether or not work is required to remove the object covering the equipment.
  • FIG. 4 is a diagram showing a schematic example of monitoring the state of road signs based on images captured by a camera mounted on a vehicle.
  • a vehicle is traveling on a road.
  • signs indicating speed limits are installed on the road.
  • an in-vehicle device 20 is mounted on the vehicle.
  • the in-vehicle device 20 uses a camera to capture an image of the road showing signs installed on the road.
  • the in-vehicle device 20 outputs the captured image to, for example, the diagnostic system 10.
  • a drive recorder is used as the in-vehicle device 20.
  • the in-vehicle device 20 may be something other than a drive recorder.
  • the diagnostic system 10 identifies the condition of the trees based on images acquired from the vehicle-mounted device 20.
  • the diagnostic system 10 also estimates the coverage rate of the trees on the signs.
  • the diagnostic system 10 determines whether or not the trees need to be removed based on the condition of the trees and the coverage rate of the trees on the signs.
  • the diagnostic system 10 outputs the result of the determination on whether or not the trees need to be removed to, for example, the terminal device 30.
  • the terminal device 30 outputs the result of the determination on whether or not the trees need to be removed to, for example, a display device.
  • the road administrator for example, refers to the result of the determination on whether or not the trees need to be pruned and decides whether or not the trees need to be removed by pruning.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the configuration of the diagnostic system 10.
  • the diagnostic system 10 basically includes an acquisition unit 11, a detection unit 12, a state identification unit 13, an estimation unit 14, a judgment unit 15, and an output unit 16.
  • the diagnostic system 10 also includes, for example, a memory unit 17.
  • the acquisition unit 11 acquires an image of a road.
  • the acquisition unit 11 acquires an image of a road from, for example, the in-vehicle device 20.
  • the image of a road is an image showing equipment on the road that provides information to pedestrians.
  • the image of a road is captured by, for example, a camera mounted on a vehicle.
  • the camera mounted on a vehicle captures an image of a road so that, for example, equipment on the road that provides information to pedestrians is captured in the image.
  • the image of a road is, for example, a video captured by a drive recorder.
  • the acquisition unit 11 may acquire the image of a road from the in-vehicle device 20 via a recording medium.
  • the acquisition unit 11 may also acquire the image of a road from a server connected to a network.
  • the acquisition unit 11 may also acquire information on the position of the vehicle from the in-vehicle device 20.
  • the detection unit 12 detects equipment on a road that provides information to passersby based on an image of the road.
  • the detection unit 12 detects equipment on the road that provides information to passersby, for example, on a road shown in an image of the road.
  • the detection unit 12 detects equipment on the road that provides information to passersby, for example, using a recognition model.
  • the recognition model is, for example, a learning model that identifies equipment that provides information to passersby on a road shown in an image.
  • the recognition model may be a learning model that further identifies the state of an object covering the equipment.
  • the recognition model is, for example, a machine learning model using a neural network.
  • the recognition model is generated by learning the relationship between an image showing equipment that provides information to passersby on a road and the type of equipment.
  • the recognition model may further learn the relationship between an image showing an object on or near the road and the state of the object.
  • the learning data used to generate the recognition model is not limited to the above.
  • the recognition model is, for example, generated in a system external to the diagnostic system 10.
  • the detection unit 12 selects an image of a frame suitable for checking the state of coverage of the equipment by an object from among multiple frames showing the same equipment.
  • An image suitable for checking the state of coverage of the equipment by an object is, for example, an image in which the size of the equipment shown in the image is within a standard range.
  • the size of the equipment shown in the image is indicated, for example, by the number of pixels of the image.
  • the size of the equipment shown in the image is set, for example, for each piece of equipment, based on the number of pixels of the image and the lens magnification of the shooting device.
  • the detection unit 12 selects the image in which the size of the equipment is the largest from among the images in the standard range.
  • an image suitable for checking the state of coverage of the equipment by an object may be an image in which the distance between the shooting point and the equipment is within a standard range.
  • the distance between the shooting point and the equipment is calculated, for example, based on the speed of the vehicle and the time difference between the shooting time of each frame and the shooting time of the frame shot closest to the equipment.
  • the frame shot closest to the equipment is, for example, a frame in which the equipment is not shown after the frame in question in the chronological order.
  • the criteria for selecting an image of a frame suitable for checking the state of coverage of the equipment by an object are not limited to the above.
  • the process of selecting an image of a frame suitable for checking the state of coverage of the equipment by an object may be performed by, for example, the determination unit 15.
  • the detection unit 12 detects each piece of equipment by distinguishing them from one another, for example, based on at least one of the position of the equipment on the image, the shape of the equipment, and the design of the equipment. In addition, when equipment is captured in each frame of a time-series image, the detection unit 12 may detect that each piece of equipment is different equipment when the equipment is not captured in the image for a set number of consecutive frames or more and then the same type of equipment is captured in the image.
  • the detection unit 12 detects that the equipment captured in the previous and following frames in which the equipment is not captured is the same equipment.
  • the set value for the number of frames in which the equipment is not captured when the equipment captured in the previous and following frames is considered to be the same equipment is set, for example, based on the vehicle speed and the frame rate of the image capturing the road.
  • the detection unit 12 may identify each piece of equipment based on the vehicle position information acquired by the acquisition unit 11.
  • the position information of each sign is set, for example, by a road administrator.
  • the detection unit 12 may identify each facility based on the vehicle position information acquired by the acquisition unit 11, the vehicle speed, and the vehicle acceleration.
  • the state identification unit 13 identifies the state of an object that appears to overlap with the equipment detected by the detection unit 12 in an image of a road.
  • the state identification unit 13, for example, identifies whether the state of the object is a state in which the equipment is visible through the object. For example, when the object is a tree and the equipment is a sign, the state of the object is the presence or absence of leaves on the tree. Furthermore, when the object is a tree, the state of the object may be the thickness of the tree's branches. When the object is a tree, the state of the object may be whether the tree is dead or not.
  • the state identification unit 13, for example, identifies the state of the object covering the equipment based on the image identification result by the detection unit 12. Furthermore, the state identification unit 13 may identify the state of the object using a recognition model that is different from the recognition model used by the detection unit 12 in at least one of the learning data and the algorithm.
  • the state identification unit 13 identifies the state of an object, for example, based on the color features of the overlapping portion of the object in the identification result of the recognition model. For example, the state of a tree is identified based on whether the chromaticity of the portion of the tree where the sign overlaps on the object image is that of the leaf or the branch. The range of chromaticity of the leaf and the branch are set, for example, based on the vegetation around the road. If the chromaticity identified from the image is within the range of the branch chromaticity, the state identification unit 13 identifies the tree as having no leaves on the branch. Furthermore, if the chromaticity of the portion of the tree where the sign overlaps on the image is within the range of the leaf chromaticity, the state identification unit 13 identifies the tree as having leaves on the branch.
  • the state identification unit 13 may also identify the state of the leaves growing on the branches based on the color characteristics of the portion of the image where the identified tree overlaps with the sign.
  • the state identification unit 13, for example, identifies the state of the leaves growing on the branches in multiple stages based on the chromaticity of the portion of the image where the tree identified with the tree overlaps with the sign.
  • the multiple stages for identifying the state of the leaves are set, for example, by dividing the area between the chromaticity of the leaves and the color of the branch into multiple intervals based on the chromaticity in the XYZ color system.
  • the state identification unit 13, for example, identifies which of the multiple stages the amount of leaves growing on the branches is in, depending on which of the multiple intervals the chromaticity of the portion of the image where the tree identified with the tree overlaps with the sign falls into.
  • the state identification unit 13 may identify the thickness of the tree branches based on changes in at least one of the brightness and color in the image.
  • the thickness of the branch is represented, for example, by the number of pixels in the image.
  • the state identification unit 13 extracts the amount of change in at least one of the brightness and chromaticity in one direction in the image. Then, the state identification unit 13 identifies the thickness of the tree branches based on the period in which changes in at least one of the brightness and chromaticity occur in the area where the tree and the sign overlap.
  • the state identification unit 13 may identify the state of the object by identifying whether the sky is visible through the object. For example, if the object is a tree and the tree is a sign, when the sky is visible through the object, the sign can be seen through the object.
  • the state of the object may be whether the object exists temporarily or always exists. For example, the state of the object may be whether it is temporarily installed for work or permanently installed.
  • the state of the object may also be a state in which the degree of covering the equipment changes due to the wind or the weight of the object. For example, if the object is a flag, the state may change between a state in which the flag covers the equipment behind it and the equipment cannot be seen, and a state in which the equipment is not covered and the equipment can be seen.
  • the state of the object may also be whether it is in the same state throughout the year or in a state only in a specific season. For example, if the object is a tree that grows in the summer, the state identification unit 13 identifies it as a state in which it grows only during the summer. For example, if the object is snow, the state identification unit 13 identifies it as being present only during the winter period or for a few days.
  • the estimation unit 14 estimates the coverage rate of the equipment by the object based on an image of the road.
  • the coverage rate of the equipment is, for example, the ratio of the size of the part covered by the object to the size of the display surface of the equipment on the image.
  • the size of the part covered by the object includes, for example, the part where the equipment is visible in the gap between the objects. For example, if the object is a tree and the equipment is a sign, the size of the part covered by the object includes the sign seen between the tree branches.
  • the estimation unit 14 calculates the size of the equipment when it is not covered based on, for example, the dimensions of the display surface of the equipment.
  • the size of the display surface of the equipment is represented by, for example, the number of pixels in the image.
  • the estimation unit 14 calculates the size of the display surface of the equipment based on, for example, the shape of the display surface of the equipment detected by the detection unit 12. For example, if the equipment is circular and the detection unit 12 detects a part of the periphery of the circle, the estimation unit 14 considers the identified part to be a circle including the periphery and calculates the diameter of the circle. Then, the estimation unit 14 calculates the size of the circle based on the diameter of the circle. The estimation unit 14 calculates the coverage rate of the equipment by the object based on the calculated size of the display surface of the equipment and the size of the display surface of the equipment detected by the detection unit 12.
  • the estimation unit 14 calculates the coverage rate of the equipment by the object, for example, by dividing the size of the display surface of the equipment detected by the detection unit 12 by the size of the display surface of the equipment when it is not covered by the object.
  • the coverage rate may be expressed, for example, as two values, "high” or "low,” or may be expressed in multiple stages.
  • the determination unit 15 determines whether or not an operation to remove at least a part of the object is necessary based on the coverage rate of the equipment estimated by the estimation unit 14 and the state of the object identified by the state identification unit 13. For example, when the coverage rate of the equipment estimated by the estimation unit 14 is equal to or greater than a threshold value according to the state of the object identified by the state identification unit 13, the determination unit 15 determines that an operation to remove at least a part of the object is necessary. For example, the state identification unit 13 sets a threshold value of the coverage rate of the equipment used to determine whether or not an operation is necessary based on the identification result of the state of the object.
  • the state identification unit 13 determines that an operation to remove at least a part of the object is necessary when the coverage rate of the equipment estimated by the estimation unit 14 is equal to or greater than the set threshold.
  • the operation to remove at least a part of the object is an operation to select a branch that covers the equipment.
  • the operation to remove at least a part of the object may be an operation to remove the entire object.
  • the operation to remove at least a part of the object may be cutting or transplanting the trunk of the tree.
  • the determination unit 15 sets the threshold of the coverage rate of the equipment used to determine whether or not work is necessary higher when the state of the object is such that the equipment can be seen through the object than when the equipment cannot be seen through the object.
  • the subject that sees the object is, for example, a person passing by on the road.
  • the threshold for determining whether work to remove at least a part of the object is necessary is defined in a table showing the relationship between the state of the object and the threshold.
  • the judgment unit 15 sets the threshold value of the sign coverage used to judge whether or not work is required to 40 percent when leaves are present and 60 percent when no leaves are present. In this case, the unit of coverage is percentage.
  • the judgment unit 15 may set the threshold of the coverage rate of the equipment used to judge whether or not work is required in multiple stages according to the state of the object. For example, when the object is a tree, the judgment unit 15 may set the threshold in multiple stages according to the amount of leaves on the tree. For example, the judgment unit 15 may set different thresholds for a state in which there are no leaves on the tree branches, a state in which leaves grow on some of the tree branches, and a state in which the entire tree branches are covered with leaves. The judgment unit 15 may also set the threshold of the coverage rate of the equipment used to judge whether or not work is required using a function.
  • the judgment unit 15 sets the threshold of the coverage rate of the equipment using a function in which the amount of leaves on the tree is an explanatory variable and the threshold is an objective variable.
  • the amount of leaves on the tree is estimated, for example, by the state identification unit 13 based on the chromaticity of the tree shown in the image.
  • the determination unit 15 may set a threshold for the coverage rate of equipment used to determine whether work is required depending on the importance of the equipment.
  • the determination unit 15 sets the threshold for the coverage rate of equipment using, for example, a table showing the relationship between the type of equipment and the state of the object and the threshold. For example, when the equipment is a sign, the determination unit 15 sets different thresholds for guide signs and regulatory signs. For example, the determination unit 15 sets a lower threshold for regulatory signs such as "Stop" than for guide signs because not being able to see these signs can lead to accidents.
  • the judgment unit 15 may set the threshold of the coverage rate of the equipment used to judge whether work is necessary higher when the sky is visible behind the object than when the sky is not visible. This is because when the sky is visible behind the object, it is highly likely that the facility covered by the object can be seen. Furthermore, the judgment unit 15 may set the threshold higher when the object is a temporary object than when it is a permanent object.
  • the determination unit 15 may further determine the priority of the work of removing at least a part of the object.
  • the determination unit 15 determines the priority of the work, for example, based on the ratio of the coverage rate of the equipment by the object to the threshold value of the coverage rate used to determine whether the work is necessary.
  • the determination unit 15 calculates the priority of whether the work is necessary, for example, by normalizing the coverage rate of the equipment by the object based on the threshold value of the coverage rate used to determine whether the work is necessary.
  • the determination unit 15 calculates the priority of whether the work is necessary, for example, by normalizing the value of the coverage rate of the equipment by the object by the threshold value of the coverage rate used to determine whether the work is necessary.
  • the determination unit 15 determines that the priority of the work for equipment with a high calculated priority value is high.
  • the priority of the work of removing at least a part of the object may be calculated by further multiplying the value of the coverage rate of the equipment by the object normalized using the threshold value for determining whether the work is necessary by a value indicating the importance of the equipment.
  • the determination unit 15 may also determine whether or not an operation to remove at least a part of the object is necessary based on an index obtained by standardizing the coverage rate of the equipment by the object using a value set based on the state of the object.
  • the determination unit 15 standardizes the value of the coverage rate of the equipment by the object by a value set based on the state of the object, for example.
  • the value set based on the state of the object is set higher, for example, when the equipment is visible through the object than when the equipment is not visible through the object. For this reason, when the coverage rate values estimated by the estimation unit 14 are the same, the standardized index will be lower when the equipment is visible through the object than when the equipment is not visible through the object.
  • the output unit 16 outputs the result of the judgment made by the judgment unit 15.
  • the output unit 16 outputs, for example, the result of the judgment as to whether or not an operation to remove at least a part of the object is necessary.
  • the output unit 16 outputs the result of the judgment made by the judgment unit 15 to, for example, the terminal device 30.
  • the output unit 16 may output the result of the judgment made by the judgment unit 15 to a display device (not shown) that is connected to the diagnostic system 10.
  • the output unit 16 outputs, for example, for each piece of equipment, the result of the judgment as to whether or not work is required to remove at least a portion of the object.
  • the output unit 16 may output the identifier or position information of the equipment and the result of the judgment as to whether or not work is required to remove at least a portion of the object.
  • the output unit 16 may also output the result of the judgment as to whether or not work is required to remove at least a portion of the object by superimposing it on a position corresponding to the installation point of the equipment on the map.
  • the output unit 16 may output an image used in the judgment as to whether or not work is required to remove at least a portion of the object.
  • the output unit 16 may output an image used in the judgment as to whether or not work is required to remove at least a portion of the object and the coverage rate of the equipment by the object. In addition to the result of the judgment, the output unit 16 may output the coverage rate of the equipment by the object. The output unit 16 may output, for example, whether or not work is required to remove at least a portion of the object, an image in which the equipment is shown, and the coverage rate of the equipment by the object. In addition, the judgment unit 15 may further output the state of the object for each piece of equipment. The determination unit 15 may further output the threshold value used to determine whether or not an operation to remove at least a portion of the object is necessary.
  • the judgment unit 15 may further use at least one of the planting date and pruning history of trees around the equipment to judge whether or not work to remove at least a portion of the tree is necessary.
  • the planting date of the tree is, for example, information indicating when the tree was planted.
  • the planting date of the tree may also be the age of the tree.
  • the pruning history is, for example, a record of past work to cut branches.
  • the judgment unit 15 judges whether or not work to remove at least a portion of the tree is necessary for equipment around the equipment where the number of days since the planting of trees around the equipment or the last pruning is equal to or greater than a standard, using a lower threshold value than for equipment where the number of days since the last pruning is less than the standard.
  • the judgment unit 15 may exclude the equipment from the judgment target for the judgment of whether or not work to remove at least a portion of the tree is necessary.
  • the output unit 16 may output the result of the determination as to whether or not work is required to remove at least a portion of the object for the equipment installed at each of the multiple locations.
  • the output unit 16 may output, in addition to the result of the determination as to whether or not work is required to remove at least a portion of the object for the equipment installed at each of the multiple locations.
  • the output unit 16 may output, in addition to the result of the determination as to whether or not work is required to remove at least a portion of the object for the equipment installed at each of the multiple locations, the coverage rate of the equipment by the object.
  • the output unit 16 may output, in addition to the result of the determination as to whether or not work is required to remove at least a portion of the object for the equipment installed at each of the multiple locations.
  • the output unit 16 may further output the priority of the work. Also, the output unit 16 may output at least one of an image and a coverage rate of equipment that requires the work of removing at least a portion of the object in descending order of priority.
  • FIG. 6 and 7 show examples of a display screen that displays the result of the judgment on whether or not work is required to remove the tree that is covering the sign.
  • the example of the display screen in FIG. 6 is a display screen that displays the point where work is required to remove the tree that is covering the sign as the judgment result.
  • an image of the point where the tree needs to be removed is displayed as "Point where pruning work is required”.
  • an image of a sign installed at point S on road A and an image of a sign installed at point B are displayed.
  • each of the signs shown in the image is covered by a tree.
  • FIG. 6 each of the signs shown in the image is covered by a tree.
  • the sign at point S is covered by the leaves of a tree. Also, in the example of the display screen in FIG. 6, the sign at point B is covered by the branches of a tree that has no leaves. In the example of the display screen in FIG. 6, the sign at point S and the sign at point B are in a state where passersby cannot see the numbers displayed on the sign. Also, in the example of the display screen in FIG. 6, the coverage rate of the sign at point S is displayed as 38. Also, in the example of the display screen in FIG. 6, the coverage rate of the sign at point B is displayed as 79.
  • road managers can determine, for example, signs indicating that trees need pruning.
  • the example of the display screen in Figure 7 is a display screen that displays, as a judgment result, points where work is required to remove the trees covering the sign and points where work is not required.
  • an image of a point where tree removal is required is displayed as "Point where pruning work is required.”
  • an image of a point where tree removal is required is displayed as "Point where pruning work is not required.”
  • an image of a sign installed at point S on road A and an image of a sign installed at point B are displayed as images of points where tree removal work is required.
  • an image of a sign at point C on road A is displayed as an image of a point where tree removal work is not required.
  • each of the signs shown in the image is covered by trees.
  • the sign at point S is covered by the leaves of a tree.
  • the signs at points B and C are covered by the branches of a leafless tree.
  • the signs at points S and B are in a state where passersby cannot see the numbers displayed on the signs.
  • the sign at point C is in a state where passersby can see the numbers displayed on the sign through the branches.
  • the coverage rate of the sign at point S is displayed as 38.
  • the coverage rate of the sign at point B is displayed as 79.
  • the coverage rate of the sign at point C is displayed as 55.
  • the coverage rate of the sign at point C is higher than the coverage rate of the sign at point S.
  • the threshold value for determining whether or not work is required is set higher than that for the sign at point S. For this reason, the sign at point C is determined to not require tree removal work.
  • the diagnostic system 10 can appropriately determine whether or not tree removal work is required according to the state of the tree.
  • the road administrator can, for example, determine which signs require tree pruning while confirming the validity of the judgment of the diagnostic system 10.
  • the storage unit 17 stores, for example, data related to the process of determining whether or not an operation to remove at least a part of an object is necessary.
  • the storage unit 17 stores, for example, an image of a road.
  • the storage unit 17 stores, for example, a recognition model.
  • the recognition model may be stored in a storage means other than the storage unit 17.
  • the storage unit 17 may also store the result of the selection of an image to be used to check the state of coverage of a sign by an object.
  • the storage unit 17 stores, for example, an image used to determine whether or not an operation to remove at least a part of an object is necessary.
  • the storage unit 17 stores, for example, the coverage rate of a sign estimated by the estimation unit 14.
  • the vehicle-mounted device 20 is equipped with, for example, a photographing device that photographs the road on which the vehicle is traveling.
  • the photographing device of the vehicle-mounted device 20 for example, photographs images of the road including equipment that provides information to pedestrians.
  • the photographing device for example, continuously photographs images of the road while the vehicle is traveling.
  • the vehicle-mounted device 20 is equipped with, for example, a photographing device that photographs the front of the vehicle.
  • the front of the vehicle is, for example, the direction in front of the driver of the vehicle when sitting in the driver's seat.
  • the photographing device of the vehicle-mounted device 20 may photograph the rear of the vehicle.
  • the rear of the vehicle is, for example, the direction behind the driver of the vehicle when sitting in the driver's seat.
  • the vehicle-mounted device 20 outputs, for example, via a network, images of the road and data related to the vehicle's speed to the diagnostic system 10.
  • the vehicle-mounted device 20 is equipped with, for example, a slot for mounting a removable recording medium.
  • the in-vehicle device 20 may add information about the location where the image was taken to the captured image.
  • the in-vehicle device 20 may use, for example, GNSS (Global Navigation Satellite System) to identify the location of the vehicle when the image was captured.
  • GNSS Global Navigation Satellite System
  • the in-vehicle device 20 may identify the location of the vehicle based on a beacon containing location information.
  • the in-vehicle device 20 may identify the location where the image was taken based on the distance traveled from the point where the vehicle's location was identified and map information.
  • the in-vehicle device 20 may also output the captured image to, for example, the diagnosis system 10.
  • a drive recorder is used as the in-vehicle device 20.
  • the in-vehicle device 20 is not limited to a drive recorder.
  • the terminal device 30, obtains the result of the judgment as to whether or not work is required to remove at least a portion of the object.
  • the terminal device 30 obtains the result of the judgment as to whether or not work is required to remove at least a portion of the object from the diagnostic system 10, for example.
  • the terminal device 30 then outputs the result of the judgment as to whether or not work is required to remove at least a portion of the object to, for example, a display device not shown.
  • the terminal device 30 obtains, for example, an image on which the judgment as to whether or not work is required to remove at least a portion of the object is made, and the coverage rate of the sign by the object in that image.
  • the terminal device 30 then outputs the result of the judgment as to whether or not work is required to remove at least a portion of the object, the image used in the judgment, and the coverage rate of the equipment by the object to, for example, a display device not shown.
  • the terminal device 30 may be, for example, a personal computer, a tablet computer, or a smartphone.
  • the terminal device 30 is not limited to the above examples.
  • Figure 8 shows an example of the operation flow when the diagnostic system 10 determines whether or not an object covering a sign needs to be removed.
  • the acquisition unit 11 acquires an image of a road (step S11).
  • the acquisition unit 11 acquires the image of a road from, for example, the in-vehicle device 20.
  • the detection unit 12 detects equipment on the road that provides information to pedestrians based on the image of the road (step S12).
  • the estimation unit 14 estimates the coverage rate of the equipment by the object that appears to overlap in the image (step S14).
  • condition identification unit 13 identifies the condition of objects in the image that appear to overlap the detected equipment (step S15).
  • the judgment unit 15 judges whether or not work to remove at least a portion of the object is necessary based on the state of the object identified by the state identification unit 13, the coverage rate of the equipment estimated by the estimation unit 14, and the state of the object identified by the state identification unit 13 (step S16).
  • the output unit 16 When it is determined whether or not work is required to remove at least a portion of the object, the output unit 16 outputs the result of the determination as to whether or not work is required (step S17). The output unit 16 outputs the result of the determination as to whether or not work is required to, for example, the terminal device 30.
  • step S13 if the equipment is not covered by the object (No in step S13), the output unit 16 outputs, as a result of the determination, information indicating that, for example, an operation to remove at least a part of the object is not necessary (step S17).
  • the diagnostic system 10 identifies the state of an object that covers equipment that provides information to passersby on the road on an image of the road.
  • the diagnostic system 10 also estimates the coverage rate of the equipment by the object. Then, based on the state of the object and the estimated coverage rate of the equipment, the diagnostic system 10 determines whether or not work is required to remove at least a portion of the object.
  • the diagnostic system 10 identifies the state of the tree.
  • the state of the tree is, for example, whether the tree has leaves on its branches.
  • the diagnostic system 10 also estimates the coverage rate of the sign by the tree.
  • the diagnostic system 10 determines whether or not it is necessary to remove at least a part of the tree based on a threshold value set according to the state of the tree and the coverage rate of the sign by the tree. For example, when the tree has no leaves, the threshold value is set lower than when the tree has thick leaves. This is because when the tree has no leaves, even if the coverage rate is estimated to be the same as when the tree has thick leaves, the sign may be visible through the branches.
  • the diagnostic system 10 determines that it is necessary to remove at least a part of the tree.
  • the road administrator refers to the determination result of the diagnostic system 10 and decides whether or not it is necessary to prune the tree. In this way, by using the diagnostic system 10, it is possible to easily determine whether or not it is necessary to remove an object that is covering the equipment that provides information to pedestrians.
  • the manager of the road facility can, for example, refer to an image showing the facility covered by an object, and confirm the validity of the judgment result made by the diagnostic system 10 while deciding whether or not work is necessary.
  • the manager of the road facility can easily determine the order of work by, for example, referring to the priority.
  • the processes in the diagnostic system 10 may be distributed and executed in multiple information processing devices connected via a network.
  • the processes in the detection unit 12, state identification unit 13, and estimation unit 14, and the processes in the judgment unit 15 may be executed in different information processing devices. It may be set as appropriate which of the multiple information processing devices executes each process in the diagnostic system 10.
  • Each process in the diagnostic system 10 can be realized by executing a computer program on a computer.
  • Figure 9 shows an example of the configuration of a computer 100 that executes a computer program that performs each process in the diagnostic system 10.
  • the computer 100 comprises a CPU (Central Processing Unit) 101, memory 102, a storage device 103, an input/output I/F (Interface) 104, and a communication I/F 105.
  • CPU Central Processing Unit
  • the CPU 101 reads out and executes computer programs for performing each process from the storage device 103.
  • the CPU 101 may be configured by a combination of multiple CPUs.
  • the CPU 101 may also be configured by a combination of a CPU and another type of processor.
  • the CPU 101 may be configured by a combination of a CPU and a GPU (Graphics Processing Unit).
  • the memory 102 is configured by a DRAM (Dynamic Random Access Memory) or the like, and temporarily stores the computer programs executed by the CPU 101 and data being processed.
  • the storage device 103 stores the computer programs executed by the CPU 101.
  • the storage device 103 is configured by, for example, a non-volatile semiconductor storage element. Other storage devices such as a hard disk drive may be used for the storage device 103.
  • the input/output I/F 104 is an interface that accepts input from an operator and outputs display data, etc.
  • the communication I/F 105 is an interface that transmits and receives data between the in-vehicle device 20, the terminal device 30, and other information processing devices. Furthermore, the terminal device 30 may have a configuration similar to that of the computer 100.
  • the computer programs used to execute each process can also be distributed by storing them on a computer-readable recording medium that non-temporarily records data.
  • a computer-readable recording medium for example, a magnetic tape for recording data or a magnetic disk such as a hard disk can be used.
  • an optical disk such as a CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) can also be used as the recording medium.
  • a non-volatile semiconductor memory device can also be used as the recording medium.
  • An acquisition means for acquiring an image of a road; A detection means for detecting a facility for presenting information to pedestrians on a road based on the image; an estimation means for estimating a coverage rate of the facility by objects that appear to overlap in the image; A state identifying means for identifying a state of the objects that appear to overlap; a determination means for determining whether or not an operation for removing at least a part of the object is necessary based on the coverage rate of the equipment estimated by the estimation means and the state of the object identified by the state identification means; and an output means for outputting a result of the judgment.
  • the determination means determines that an operation to remove at least a part of the object is necessary when the coverage rate of the equipment is equal to or greater than a threshold value set according to a state of the object. 2.
  • the object is a tree, and the state of the object is a state of leaves of the tree;
  • the determination means determines that an operation to remove at least a part of the tree is necessary when a coverage rate of the facility by the tree is equal to or greater than a threshold value set according to a state of leaves of the tree. 3.
  • the determination means determines whether or not an operation to remove at least a portion of the tree is necessary by further using at least one of the planting date and pruning history of the tree; A diagnostic system according to any one of claims 3 to 5.
  • the object is a tree, and the state of the object is a thickness of a branch of the tree;
  • the determination means determines that an operation to remove at least a part of the tree is necessary when a coverage rate of the facility by the tree is equal to or greater than a threshold value set according to a thickness of a branch of the tree. 3.
  • the determining means further determines a priority of an operation of removing at least a portion of the object.
  • a diagnostic system according to any one of claims 1 to 8.
  • the determination means determines the priority of the work based on a ratio of a coverage rate of the equipment by the object to a threshold value of the coverage rate used for determining whether or not the work is necessary. 2.
  • Appendix 12 A process of acquiring an image of a road; A process of detecting equipment for presenting information to pedestrians on a road based on the image; A process of estimating a coverage rate of the facility by objects that appear to overlap in the image; A process for identifying a state in which the objects appear to overlap; A process of determining whether or not an operation for removing at least a part of the object is necessary based on the estimated coverage rate of the facility and the identified state of the object; and a recording medium for non-temporarily recording a diagnostic program for causing a computer to execute the steps of:

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Abstract

診断システムは、取得部と、検出部と、推定部と、状態識別部と、判断部と、出力部を備える。取得部は、道路を撮影した画像を取得する。検出部は、画像を基に、道路において通行者に情報を提示する設備を検出する。推定部は、画像において見かけ上重なる物体による設備の被覆率を推定する。状態識別部は、見かけ上重なる物体の状態を識別する。判断部は、推定部が推定した設備の被覆率と、状態識別部が識別した物体の状態とを基に、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断する。出力部は、作業の要否の判断の結果を出力する。

Description

診断システム、診断方法および記録媒体
　本発明は、診断システム、診断方法および記録媒体に関するものである。
　道路の通行者が道路を安全に通行するために、道路において通行者に情報を提示する設備は、通行者から視認できる状態に保たれている必要がある。道路において通行者に情報を提示する設備は、例えば、標識である。標識は、例えば、樹木によって被覆されることで、通行者から視認できないことがある。このため、道路管理者は、例えば、管理対象の道路に設置されている標識が視認できる状態にあるのかを監視する。そして、監視の結果、標識が樹木によって覆われている場合には、道路管理者は、例えば、樹木の剪定を行うことによって、通行者が標識を視認できるようにする。また、道路管理者は、車両で管理対象の道路を走行することによって撮影した画像を基に、画像認識技術を用いて、標識が視認できる状態にあるのかを判断することがある。
　特許文献１の標識認識方法では、異なる時点において撮影された２つの標識の画像を基に、標識の画像が合成される。そして、特許文献１の標識認識方法では、合成された画像を基に、標識の認識が行われる。
特開２００７－１４０８２８号公報
　特許文献１に記載された技術では、標識を被覆している物体を除去する作業の要否の判断が難しい場合がある。
　本開示は、上記の課題を解決するため、通行者に情報を提示する設備を被覆している物体を除去する作業の要否を容易に判断することができる診断システム等を提供することを目的とする。
　上記の課題を解決するため、本開示の診断システムは、道路を撮影した画像を取得する取得手段と、画像を基に、道路において通行者に情報を提示する設備を検出する検出手段と、画像において見かけ上重なる物体による設備の被覆率を推定する推定手段と、見かけ上重なる物体の状態を識別する状態識別手段と、推定手段が推定した設備の被覆率と、状態識別手段が識別した物体の状態とを基に、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断する判断手段と、判断の結果を出力する出力手段とを備える。
　本開示の診断方法は、道路を撮影した画像を取得し、画像を基に、道路において通行者に情報を提示する設備を検出し、画像において見かけ上重なる物体による設備の被覆率を推定し、見かけ上重なる物体の状態を識別し、推定した設備の被覆率と、識別した物体の状態とを基に、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断し、判断の結果を出力する。
　本開示の記録媒体は、道路を撮影した画像を取得する処理と、画像を基に、道路において通行者に情報を提示する設備を検出する処理と、画像において見かけ上重なる物体による設備の被覆率を推定する処理と、見かけ上重なる物体の状態を識別する処理と、推定した設備の被覆率と、識別した物体の状態とを基に、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断する処理と、判断の結果を出力する処置とをコンピュータに実行させる診断プログラムを非一時的に記録する。
　本開示によると、通行者に情報を提示する設備を被覆している物体を除去する作業の要否を容易に判断することができる。
本開示の実施形態における構成の例を示す図である。 標識が樹木の葉によって被覆されている状態の例を示す図である。 標識が樹木の枝によって被覆されている状態の例を示す図である。 車両の走行によって道路を撮影する例を模式的に示す図である。 本開示の実施形態における診断システムの構成の例を示す図である。 本開示の実施形態における表示画面の例を示す図である。 本開示の実施形態における表示画面の例を示す図である。 本開示の実施形態における診断システムの動作フローの例を示す図である。 本開示の実施形態における診断システムのハードウェア構成の例を示す図である。
　本開示の実施形態について図を参照して詳細に説明する。図１は、道路管理システムの構成の例を示す図である。道路管理システムは、診断システム１０と、車載装置２０と、端末装置３０を備える。診断システム１０は、例えば、ネットワークを介して、車載装置２０と接続する。診断システム１０と、車載装置２０の間のデータの入出力は、記録媒体を介して行われてもよい。例えば、診断システム１０と、車載装置２０の間のデータの入出力は、不揮発性の半導体記憶素子を用いた記録媒体を介して行われてもよい。また、診断システム１０は、ネットワークを介して、端末装置３０と接続する。車載装置２０と、端末装置３０は、それぞれ複数であってもよい。車載装置２０と、端末装置３０の数は、適宜、設定される。
　道路管理システムは、例えば、道路において通行者に情報を提示する設備が道路の通行者によって視認できる状態にあるかを管理するシステムである。診断システム１０は、例えば、道路を撮影した画像を基に、物体による、通行者に情報を提示する設備の被覆率を推定する。そして、診断システム１０は、例えば、物体の状態と、物体による設備の被覆率とを基に、通行者に情報を提示する設備を被覆している物体を除去する作業の要否を判断する。
　道路において通行者に情報を提示する設備は、例えば、道路に設置された標識である。標識は、道路の通行者に、道路を通行する上で必要な情報を提示するために設置されている物体である。標識は、例えば、道路の通行者に、案内、警戒、規制、および指示に関する情報を提示する。標識は、例えば、道路の通行者に、文字または法令によって定められた記号を用いて情報を提示する。標識が提示する情報は、上記に限られない。道路において通行者に情報を提示する設備には、信号機およびカーブミラーが含まれていてもよい。道路において通行者に情報を提示する設備は、渋滞情報、車線規制、通行止め、路面状態および天候情報を表示する表示装置であってもよい。また、道路において通行者に情報を提示する設備は、施設または行先を案内する看板であってもよい。道路において通行者に情報を提示する設備は、上記に限られない。また、設備を被覆する物体は、例えば、樹木である。設備を被覆する物体は、道路脇に設置された幟であってもよい。設備を被覆する物体は、上記に限られない。
　道路において通行者に情報を提示する設備は、例えば、道路の路肩、走行車線の上部および中央分離帯に設置されている設備である。道路において通行者に情報を提示する設備には、道路の敷地の外に設置されている設備が含まれてもよい。また、道路の通行者は、例えば、道路を通行する車両の運転手である。道路の通行者は、例えば、道路を通行する車両の運転手以外の搭乗者であってもよい。また、道路の通行者は、歩行者であってもよい。また、道路において通行者に情報を提示する設備は、運転支援システム向けの撮影装置またはセンサによって識別される設備であってもよい。
　物体によって設備が被覆される状態とは、例えば、道路の通行者と設備の間に物体が存在することによって、通行者から見て、物体によって設備が被覆されている状態にあることである。すなわち、物体が設備を被覆するとは、例えば、道路の通行者と設備の間に物体が存在することによって、通行者が設備の少なくとも一部を視認できない状態にあることである。また、物体の状態は、物体についての種々の状態を含む。例えば、物体が樹木である場合、物体の状態は、樹木の葉の状態であってもよい。例えば、物体が樹木であり、かつ、設備が標識である場合に、枝に葉が生えていて樹木に葉がある状態では、通行者は、樹木を介して、標識を視認することはできない。一方で、樹木に葉が無い状態では、通行者は、樹木の枝を介して、標識を視認することができる。樹木に葉が無い状態は、例えば、樹木の枝に少数の葉が生えている状態も含む。樹木に葉が無い状態は、例えば、葉が茂っている場合に比べて、概ね葉が無いとみなせる状態のことである。物体が樹木の場合において、樹木の葉の有無がわかれば、通行者が樹木を介して標識を視認することができるか判別できる。
　画像認識技術を用いて樹木の被覆率を推定する際に、葉が無く枝の間に標識の部分が映っている場合にも、葉がある場合と同じ被覆率に推定され得る。例えば、同一の樹木が標識を被覆している場合に、葉が無い冬に枝の間に標識の領域が映っていても、葉が茂っている夏と同じ被覆率に推定され得る。これは、画像認識に用いる認識モデルが、例えば、枝の存在する領域の外周部より内側の領域全体を樹木の領域として識別するからである。しかし、標識を被覆している樹木の除去の要否を判断する場合に、樹木の枝に葉が無い場合には、枝の間から標識を視認できる場合がある。このような場合に、葉がある場合と、無い場合において同じ基準によって、樹木を除去する作業の要否を判断すると、通行者から枝の間から標識が視認できることで樹木が存在していても問題が無いにも関わらず、樹木を除去する作業が必要であると判断され得る。このため、診断システム１０は、例えば、物体の状態と、物体による設備の被覆率とを基に、通行者に情報を提示する設備を被覆している物体を除去する作業の要否を判断する。
　図２は、葉が茂った樹木によって一部が被覆されている標識が映った画像の例である。図２の画像の例では、道路の左側に速度制限を示す規制標識が設置されている。また、図２の画像の例では、通行者と、標識の間に樹木が存在し、樹木の枝に生えている葉によって標識が被覆されている。図２の画像の例では、樹木の葉によって、通行者から標識が示す数値を視認できない状態である。図２の画面の例の状態では、例えば、道路の管理者は、樹木の剪定を行って、標識を被覆している部分を除去することで、通行者から標識が示す数値を視認できる状態にする必要がある。
　図３は、葉が無い樹木の枝によって一部が被覆されている標識が映った画像の例である。図３の画像の例では、道路の左側に速度制限を示す規制標識が設置されている。また、図３の画像の例では、通行者と、標識の間に樹木が存在し、樹木の枝によって標識が被覆されている。図３の画面の例の状態では、通行者は、枝の間から標識が示す数値を視認できる。このため、図３の画面の例の状態では、道路の管理者は、直ちに樹木の剪定を行う必要がない。
　しかし、画像認識に用いる認識モデルは、図３の画像の例において、枝の間の部分も樹木によって被覆されていると判断する場合がある。枝の間の部分も樹木によって被覆されていると判断すると、図２の画面の例における樹木による標識の被覆率と、図３の画面の例における樹木による標識の被覆率が同程度になり得る。このため、被覆率に対して一つの閾値を定めて樹木を除去する作業の要否を判断すると、閾値を低く定めた場合には、図３のように枝の間から標識が視認できて樹木の剪定によって樹木を除去する作業が不要であるにも関わらず、樹木を除去する作業が必要であると判断される場合がある。また、閾値を高く定めた場合には、図２のように樹木の枝に生えている葉で標識が被覆されて標識を視認できず、樹木を除去するが必要であるにも関わらず、樹木を除去する作業が不要であると判断される場合がある。このため、樹木の枝に葉が生えている場合における樹木を除去する作業の要否を判断する閾値は、葉が無く枝のみの場合の閾値に比べて低く設定されることが好ましい。
　樹木を除去する作業の要否を判断する閾値は、例えば、樹木による標識の被覆率を用いて樹木を除去する作業の要否を判断する基準として設定される。道路管理システムは、例えば、樹木による標識の被覆率が閾値以上である場合に、樹木を除去する作業が必要であると判断する。また、道路管理システムでは、例えば、樹木に葉が無い場合における樹木を除去する作業の要否を判断する閾値は、葉がある場合に比べて高く設定される。このように、道路管理システムは、例えば、樹木の葉の状態に応じた閾値を基に、樹木を除去する作業の要否を判断することで、樹木を除去する作業の要否を適切に判断することができる。
　診断システム１０は、例えば、道路を撮影した画像を基に、設備を被覆している物体の状態を識別する。また、診断システム１０は、道路を撮影した画像を基に、物体による設備の被覆率を推定する。そして、診断システム１０は、推定した被覆率と、物体の状態とを基に、設備を被覆している物体を除去する作業の要否を判断する。車載装置２０は、例えば、診断システム１０が設備の被覆率の推定に用いる画像を撮影装置によって撮影する装置である。また、端末装置３０は、例えば、道路管理者が、診断システム１０の操作および物体の除去の要否の確認に用いる端末装置である。道路管理者は、例えば、道路を安全に通行できるように道路を管理する主体である。道路管理者は、例えば、道路に関する設備の監視および保全を行う。道路管理者は、例えば、診断システム１０による判断の結果を参照して、設備を被覆している物体の除去の作業の要否を判断する。
　図４は、車両に搭載された撮影装置によって撮影された画像を基に、道路の標識の状態を監視する例を模式的に示す図である。図４の例では、車両が道路上を走行している。また、図４の例では、道路上には、制限速度を示す標識が設置されている。図４の例では、車両には、車載装置２０が搭載されている。車載装置２０は、例えば、撮影装置によって、道路上に設置されている標識が映った道路の画像を撮影する。車載装置２０は、例えば、診断システム１０に、撮影した画像を出力する。車載装置２０には、例えば、ドライブレコーダが用いられる。車載装置２０は、ドライブレコーダ以外であってもよい。
　診断システム１０は、車載装置２０から取得する画像を基に、樹木の状態を識別する。また、診断システム１０は、樹木による標識の被覆率を推定する。そして、診断システム１０は、樹木の状態と、樹木による標識の被覆率とを基に、樹木を除去する作業の要否を判断する。診断システム１０は、例えば、端末装置３０に、樹木を除去する作業の要否を判断した結果を出力する。端末装置３０は、例えば、表示装置に、樹木を除去する作業の要否の判断結果を出力する。道路管理者は、例えば、樹木の剪定の要否の判断結果を参照し、樹木の剪定によって樹木を除去する作業の要否を決定する。
　ここで、診断システム１０の構成について説明する。図５は、診断システム１０の構成の例を示す図である。診断システム１０は、基本構成として、取得部１１と、検出部１２と、状態識別部１３と、推定部１４と、判断部１５と、出力部１６を備える。また、診断システム１０は、例えば、記憶部１７を備える。
　取得部１１は、道路を撮影した画像を取得する。取得部１１は、例えば、車載装置２０から、道路を撮影した画像を取得する。道路を撮影した画像は、道路において通行者に情報を提示する設備が映っている画像である。道路を撮影した画像は、例えば、車両に搭載された撮影装置によって撮影される。車両に搭載された撮影装置は、例えば、道路において通行者に情報を提示する設備が画像に映るように道路を撮影する。道路を撮影した画像は、例えば、ドライブレコーダによって撮影された動画である。取得部１１は、記録媒体を介して、車載装置２０から、道路を撮影した画像を取得してもよい。記録媒体には、例えば、不揮発性の半導体記憶素子を備える記録媒体が用いられる。記録媒体は、上記に限られない。また、取得部１１は、ネットワークに接続されたサーバから、道路を撮影した画像取得してもよい。また、取得部１１は、車載装置２０から、車両の位置の情報をさらに取得してもよい。
　検出部１２は、道路を撮影した画像を基に、道路において通行者に情報を提示する設備を検出する。検出部１２は、例えば、道路を撮影した画像映っている道路において通行者に情報を提示する設備を検出する。検出部１２は、例えば、認識モデルを用いて、画像に映っている道路において通行者に情報を提示する設備を検出する。
　認識モデルは、例えば、画像に映っている道路において通行者に情報を提示する設備を識別する学習モデルである。認識モデルは、設備を被覆している物体の状態をさらに識別する学習モデルであってもよい。認識モデルは、例えば、ニューラルネットワークを用いた機械学習モデルである。認識モデルは、道路において通行者に情報を提示する設備が映っている画像と、設備の種別との関係を学習することによって生成される。認識モデルは、道路または道路付近に存在する物体が映っている画像と、物体の状態との関係をさらに学習したものであってもよい。認識モデルの生成に用いる学習データは、上記に限られない。認識モデルは、例えば、診断システム１０の外部のシステムにおいて生成される。
　道路を撮影した画像が道路を連続した撮影した動画である場合に、検出部１２は、同一の設備が映っている複数のフレームのうち、物体による設備の被覆の状態の確認に適したフレームの画像を選択する。物体による設備の被覆の状態の確認に適した画像は、例えば、画像に映っている設備の大きさが基準範囲の画像である。画像に映っている設備の大きさは、例えば、画像のピクセル数で示される。画像に映っている設備の大きさは、例えば、設備ごとに、画像の画素数、および撮影装置のレンズ倍率を基に設定される。画像に映っている設備の大きさが基準範囲の画像が複数ある場合には、検出部１２は、基準範囲の画像のうち、設備の大きさが最も大きい画像を選択する。また、物体による設備の被覆の状態の確認に適した画像は、撮影地点と設備の間の距離が基準範囲の画像であってもよい。撮影地点と設備の間の距離は、例えば、車両の速度、および、各フレームの撮影時点と、設備に最も接近して撮影されたフレームの撮影時点との時間差を基に算出される。設備に最も接近して撮影されたフレームは、例えば、時系列上で、当該フレーム以降に設備が映っていないフレームである。物体による設備の被覆の状態の確認に適したフレームの画像を選択する基準は、上記に限られない。物体による設備の被覆の状態の確認に適したフレームの画像を選択する処理は、例えば、判断部１５によって行われてもよい。
　１フレームの画像に同時に複数の設備が映っている場合に、検出部１２は、例えば、画像上の設備の位置、設備の形状および設備のデザインのうち少なくとも１つを基に、それぞれの設備を区別して検出する。また、時系列の画像のフレームそれぞれに設備が映っている場合に、検出部１２は、設定されている数のフレーム以上、連続して設備が画像に映らなくなってから次に同種の設備が画像に映った場合に、それぞれの設備が別の設備であることを検出してもよい。検出部１２は、例えば、設備が映っているフレームが複数、続いた後に、設備が映っていないフレームが１フレームあり、その後、同種の設備が映っているフレームが複数、続いた場合に、設備が映っていない前後のフレームに映っている設備が同一の設備であることを検出する。前後のフレームに映っている設備を同一の設備とみなす場合における設備が映っていないフレームの数の設定値は、例えば、車両の速度と道路を撮影した画像のフレームレートを基に設定される。また、時系列の画像に複数の設備が映っている場合に、検出部１２は、取得部１１が取得する車両の位置の情報を基に、設備それぞれを特定してもよい。標識それぞれの位置の情報は、例えば、道路管理者によって設定される。検出部１２は、取得部１１が取得する車両の位置の情報と、車両の速度および車両の加速度を基に、設備それぞれを特定してもよい。
　状態識別部１３は、道路を撮影した画像において、検出部１２が検出した設備に見かけ上重なる物体の状態を識別する。状態識別部１３は、例えば、物体の状態が物体を介して設備が視認できる状態にあるかを識別する。例えば、物体が樹木であり、かつ、設備が標識である場合に、物体の状態は、樹木の葉の有無である。また、物体が樹木である場合に、物体の状態は、樹木の枝の太さであってもよい。物体が樹木である場合に、物体の状態は、樹木が枯れ木であるかであってもよい。状態識別部１３は、例えば、検出部１２による画像の識別結果を基に、設備を被覆している物体の状態を識別する。また、状態識別部１３は、検出部１２が用いる認識モデルとは、学習データおよびアルゴリズム少なくとも一方が異なる認識モデルを用いて、物体の状態を識別してもよい。
　状態識別部１３は、例えば、認識モデルの識別結果において、物体のうちと重なっている部分の色の特徴を基に、物体の状態を識別する。例えば、物画像上において、樹木が標識と重なっている部分の色度が、葉の色度と、枝の色度のいずれであるかを基に、樹木の状態を識別する。葉の色度の範囲と、枝の色度の範囲は、例えば、道路の周辺の植生を基に設定される。状態識別部１３は、画像から識別した色度が枝の色度の範囲内の場合に、樹木の枝に葉が無い状態であると識別する。また、状態識別部１３は、画像から識別した樹木が標識に重なっている部分の色度が葉の色度の範囲内の場合に、樹木の枝に葉が生えている状態であると識別する。
　また、状態識別部１３は、画像上において、識別した樹木が標識に重なっている部分の色の特徴を基に、枝に生えている葉の状態を識別してもよい。状態識別部１３は、例えば、画像から識別した樹木が標識に重なっている部分の色度を基に、枝に生えている葉の状態を複数の段階で識別する。葉の状態を識別するための複数の段階は、例えば、ＸＹＺ表色系における色度を基に、葉の色度と枝の色の間を複数の区間に分けることによって設定される。状態識別部１３は、例えば、画像から識別した樹木が標識に重なっている部分の色度が複数の区間にうちいずれに入るかによって、枝に生えている葉の量が複数の段階のいずれであるか識別する。
　状態識別部１３は、画像上おける輝度および色の少なくとも一方の変化を基に、樹木の枝の太さを識別してもよい。枝の太さは、例えば、画像のピクセル数を用いて表される。状態識別部１３は、画像上の一方向について、輝度および色度の少なくとも一方の変化量を抽出する。そして、樹木と標識が重なっている部分における輝度および色度の少なくとも一方に変化が生じる周期を基に、樹木の枝の太さを識別する。
　状態識別部１３は、物体の間から空が見えるかを識別することによって、物体の状態を識別してもよい。例えば、物体が樹木であり、かつ、樹木が標識である場合に、物体の間から空が見える場合には、物体を介して標識を視認し得る。物体の状態は、物体が一時的に存在するものであるか、常時、存在するものであるかの区別であってもよい。例えば、物体の状態は、作業のために一時的に設置されたものであるか、恒常的に設置されているものであるかであってもよい。また、物体の状態は、風または物体の自重によって設備を被覆する度合いが変化する状態であってもよい。例えば、物体が幟である場合に、幟の布が風で動くことによって、幟が後ろにある設備を被覆することによって設備を視認できない状態と、被覆していないため設備を視認できる状態の間で状態が変化し得る。また、物体の状態は、１年を通して同じ状態にあるものか、特定の季節のみの状態なのかであってもよい。例えば、物体が夏に成長する樹木である場合に、状態識別部１３は、夏の期間だけ生えている状態であると識別する。例えば、物体が雪である場合に、状態識別部１３は、冬の期間または数日間のみ存在すると識別する。
　推定部１４は、道路を撮影した画像を基に、物体による設備の被覆率を推定する。設備の被覆率は、例えば、画像上における、設備の表示面の大きさに対する、物体によって被覆されている部分の大きさの比である。物体によって被覆されている部分の大きさには、例えば、物体の隙間に設備が見えている部分も含まれる。例えば、物体が樹木であり、かつ、設備が標識である場合に、物体によって被覆されている部分の大きさには、樹木の枝の間に見ている標識も含まれる。推定部１４は、例えば、設備の表示面の寸法を基に、被覆されていない場合における大きさを算出する。設備の表示面の大きさは、例えば、画像におけるピクセル数によって表わされる。推定部１４は、例えば、検出部１２が検出した設備の表示面の形状を基に設備の表示面の寸法を算出し、設備の表示面の大きさを算出する。例えば、設備が円形である場合に、検出部１２が円の外周の一部を検出している場合に、推定部１４は、識別した部分を外周に含む円とみなして、円の直径を算出する。そして、推定部１４は、円の直径を基に、円の大きさを算出する。推定部１４は、算出した設備の表示面の大きさと、検出部１２が検出した設備の表示面の大きさを基に、物体による設備の被覆率を算出する。推定部１４は、例えば、検出部１２が検出した設備の表示面の大きさを、物体に被覆されていない場合における設備の表示面の大きさで割ることで、物体による設備の被覆率を算出する。上記に限られず、被覆率は、例えば「高」または「低」の２値で表されてもよいし、多段階で表されてもよい。
　判断部１５は、推定部１４が推定した設備の被覆率と、状態識別部１３が識別した物体の状態を基に、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断する。判断部１５は、例えば、推定部１４が推定した設備の被覆率が、状態識別部１３が識別した物体の状態に応じた閾値以上である場合に、物体の少なくとも一部を除去する作業が必要であると判断する。状態識別部１３は、例えば、物体の状態の識別結果を基に、作業の要否の判断に用いる設備の被覆率の閾値を設定する。そして、状態識別部１３は、推定部１４が推定した設備の被覆率が、設定した閾値以上である場合に、物体の少なくとも一部を除去する作業が必要であると判断する。物体の少なくとも一部を除去する作業は、例えば、物体が樹木である場合に、設備を被覆している枝を選定する作業である。物体の少なくとも一部を除去する作業は、物体全体を除去する作業であってもよい。例えば、物体が樹木である場合に、物体の少なくとも一部を除去する作業は、樹木の幹の切断または移植であってもよい。
　判断部１５は、例えば、作業の要否の判断に用いる設備の被覆率の閾値を、例えば、物体の状態が物体を介して設備を視認できる状態である場合に、物体を介して設備を視認できない状態である場合よりも高く設定する。物体を視認する主体は、例えば、道路の通行者である。物体の少なくとも一部を除去する作業が必要であるかを判断する閾値は、物体の状態と閾値の関係を示すテーブルに定められている。
　判断部１５は、例えば、物体が樹木であり、物体の状態が樹木の葉の有無である場合に、作業の要否の判断に用いる標識の被覆率の閾値を、葉がある場合の閾値が４０パーセント、葉が無い場合の閾値が６０パーセントのように設定する。この場合において、被覆率の単位は、パーセントである。
　判断部１５は、作業の要否の判断に用いる設備の被覆率の閾値を、物体の状態に応じて複数段階で設定してもよい。判断部１５は、例えば、物体が樹木である場合に、樹木の葉の量に応じて複数段階で閾値を設定してもよい。判断部１５は、例えば、樹木の枝に葉が無い状態と、樹木の枝の一部に葉が生えている状態と、樹木の枝の全体に葉が茂っている状態とで異なる閾値を設定してもよい。また、判断部１５は、作業の要否の判断に用いる設備の被覆率の閾値を、関数を用いて設定してもよい。判断部１５は、例えば、物体が樹木である場合に、樹木の葉の量を説明変数、閾値を目的変数とした関数を用いて、設備の被覆率の閾値を設定する。樹木の葉の量は、例えば、状態識別部１３によって、画像に映っている樹木の色度を基に推定される。
　判断部１５は、作業の要否の判断に用いる設備の被覆率の閾値を、設備の重要度に応じて設定してもよい。判断部１５は、設備の被覆率の閾値を、例えば、設備の種別および物体の状態と閾値の関係を示すテーブルを用いて設定する。判断部１５は、例えば、設備が標識である場合に、案内標識と、規制標識でそれぞれ異なる閾値を設定する。判断部１５は、例えば、「止まれ」のような規制標識が視認できないことは事故につながり得るため、案内標識よりも閾値を低く設定する。
　判断部１５は、作業の要否の判断に用いる設備の被覆率の閾値を、物体の後ろに空が見える場合に、空が見えない場合よりも高く設定してもよい。物体の後ろに空が見える場合には、物体に被覆されている施設を視認できる可能性が高いからである。また、判断部１５は、物体が一時的に存在するものである場合に、恒常的に存在するものである場合より高く設定してもよい。
　判断部１５は、物体の少なくとも一部を除去する作業の優先度をさらに判断してもよい。判断部１５は、例えば、作業の要否の判断に用いられる被覆率の閾値に対する、物体による設備の被覆率の割合に基づいて、作業の優先度を判断する。判断部１５は、例えば、物体による設備の被覆率を、作業の要否の判断に用いられる被覆率の閾値を基に規格化することによって、作業の要否の優先度を算出する。判断部１５は、例えば、物体による設備の被覆率の値を、作業の要否の判断に用いられる被覆率の閾値の値で割って規格化することによって、作業の要否の優先度を算出する。そして、判断部１５は、算出した優先度の値が高い設備についての作業の優先度が高いと判断する。物体の少なくとも一部を除去する作業の優先度は、物体による設備の被覆率を、作業の要否を判断する閾値を用いて規格化した値に、設備の重要度を示す値をさらに乗じたものであってもよい。
　また、判断部１５は、例えば、物体による設備の被覆率を、物体の状態を基に設定された値を用いて規格化した指標を基に、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断してもよい。判断部１５は、例えば、物体による設備の被覆率の値を、物体の状態を基に設定された値で割って規格化する。物体の状態を基に設定された値は、例えば、物体を介して設備を視認できる状態の場合に、物体を介して設備を視認できない状態の場合よりも高く設定される。このため、推定部１４が推定する被覆率の値が同じであった場合に、規格化された指標は、物体を介して設備を視認できる状態の場合に、物体を介して設備を視認できない状態の場合よりも低くなる。
　出力部１６は、判断部１５による判断の結果を出力する。出力部１６は、例えば、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断の結果を出力する。出力部１６は、例えば、端末装置３０に、判断部１５による判断の結果を出力する。出力部１６は、診断システム１０と接続されている、図示しない表示装置に、判断部１５による判断の結果を出力してもよい。
　出力部１６は、例えば、設備ごとに、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断の結果を出力する。標識が設備できている場合に、出力部１６は、設備の識別子または位置の情報と、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断の結果を出力してもよい。また、出力部１６は、地図上の設備の設置地点に対応する位置に、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断の結果を重畳して出力してもよい。出力部１６は、判断の結果に加え、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断に用いられた画像をしてもよい。出力部１６は、判断の結果に加え、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断に用いられた画像と、物体による設備の被覆率を出力してもよい。出力部１６は、判断の結果に加え、物体による設備の被覆率を出力してもよい。出力部１６は、例えば、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否と、設備が映っている画像と、物体による設備の被覆率を出力してもよい。また、判断部１５は、設備ごとの物体の状態をさらに出力してもよい。また、判断部１５は、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断に用いられた閾値をさらに出力してもよい。
　物体が樹木である場合に、判断部１５は、設備の周辺の樹木の植栽時期、および剪定の履歴の少なくとも１つをさらに用いて、樹木の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断してもよい。樹木の植栽時期は、例えば、樹木がいつ植えられたかを示す情報である。樹木の植栽時期は、樹齢であってもよい。剪定の履歴は、例えば、過去に行われた枝を切断する作業の記録である。判断部１５は、設備の周辺の樹木の植栽または前回の剪定からの経過日数が基準以上の設備について、基準未満の設備よりも低い閾値を用いて樹木の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断する。また、判断部１５は、設備の周辺で樹木の剪定作業が予定されている場合に、樹木の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断対象から当該設備を除外してもよい。
　出力部１６は、複数の地点それぞれに設置された設備について、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断の結果を出力してもよい。出力部１６は、複数の地点それぞれに設置された設備について、判断の結果に加え、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断に用いられた画像を出力してもよい。出力部１６は、複数の地点それぞれに設置された設備について判断の結果に加え、物体による設備の被覆率を出力してもよい。出力部１６は、複数の地点それぞれに設置された設備について、判断の結果に加え、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断に用いられた画像と、物体による設備の被覆率を出力してもよい。
　物体の少なくとも一部を除去する作業の優先度が判断される場合に、出力部１６は、作業の優先度をさらに出力してもよい。また。出力部１６は、優先度が高い順に、物体の少なくとも一部を除去する作業が必要な設備の画像および被覆率の少なくとも一方を出力してもよい。
　図６および図７は、標識を被覆している樹木を除去する作業の要否の判断結果を表示する表示画面の例を示す。図６の表示画面の例は、標識を被覆している樹木を除去する作業が必要な地点を判断結果として表示する表示画面である。図６の表示画面の例では、樹木の除去が必要な地点の画像が「剪定作業　必要地点」と表示されている。図６の表示画面の例では、道路Ａにおける地点Ｓに設置されている標識の画像と、地点Ｂに設置されている標識の画像が表示されている。図６の表示画面の例では、画像に映っている標識それぞれが樹木によって被覆されている。図６の表示画面の例では、地点Ｓの標識は、樹木の葉によって被覆されている。また、図６の表示画面の例では、地点Ｂの標識は、葉が無い樹木の枝によって被覆されている。図６の表示画面の例では、地点Ｓの標識および地点Ｂの標識は、通行者が標識に表示されている数値を視認できない状態である。また、図６の表示画面の例では、地点Ｓにおける標識の被覆率が３８として表示されている。また、図６の表示画面の例では、地点Ｂにおける標識の被覆率が７９として表示されている。図６の例のような表示画面を参照することで、道路の管理者は、例えば、樹木の剪定が必要な標識を決定することができる。
　図７の表示画面の例は、標識を被覆している樹木を除去する作業が必要な地点と、作業が不要な地点を判断結果として表示する表示画面である。図７の表示画面の例では、樹木の除去が必要な地点の画像が「剪定作業　必要地点」と表示されている。また、図７の表示画面の例では、樹木の除去が必要な地点の画像が「剪定作業　不要地点」と表示されている。図７の表示画面の例では、道路Ａにおける地点Ｓに設置されている標識の画像と、地点Ｂに設置されている標識の画像が、樹木を除去する作業が必要な地点の画像として表示されている。図７の表示画面の例では、道路Ａにおける地点Ｃの標識の画像が、樹木を除去する作業が不要な地点の画像として表示されている。
　図７の表示画面の例では、画像に映っている標識それぞれが樹木によって被覆されている。図７の表示画面の例では、地点Ｓの標識は、樹木の葉によって被覆されている。また、図７の表示画面の例では、地点Ｂおよび地点Ｃの標識は、葉が無い樹木の枝によって被覆されている。図７の表示画面の例では、地点Ｓの標識および地点Ｂの標識は、通行者が標識に表示されている数値を視認できない状態である。一方で、図７の表示画面の例では、地点Ｃの標識は、通行者が標識に表示されている数値を枝の間から視認できる状態である。
　図７の表示画面の例では、地点Ｓにおける標識の被覆率が３８として表示されている。また、図７の表示画面の例では、地点Ｂにおける標識の被覆率が７９として表示されている。また、図７の表示画面の例では、地点Ｃにおける標識の被覆率が５５として表示されている。図７の表示画面の例では、地点Ｃの標識の被覆率が地点Ｓの標識の被覆率よりも高い値になっている。しかし、地点Ｃの標識を被覆している樹木は葉が無い状態のため、作業の要否を判断する閾値が地点Ｓの標識よりも高く設定されている。このため、地点Ｃの標識は、樹木を除去する作業が不要であると判断されている。このように、樹木の葉の状態に応じて設定された閾値を用いて樹木を除去する作業の要否を判断することで、診断システム１０は、樹木の状態に応じて樹木を除去する作業の要否を適切に判断することができる。また、図７の例のような表示画面を参照することで、道路の管理者は、例えば、診断システム１０の判断の妥当性を確認しつつ、樹木の剪定が必要な標識を決定することができる。
　記憶部１７は、例えば、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断する処理に関するデータを保存する。記憶部１７は、例えば、道路を撮影した画像を保存する。記憶部１７は、例えば、認識モデルを保存する。認識モデルは、記憶部１７以外の記憶手段に保存されていてもよい。また、記憶部１７は、物体による標識の被覆状態の確認に用いる画像の選択の結果を保存してもよい。記憶部１７は、例えば、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断に用いた画像を保存する。記憶部１７は、例えば、推定部１４が推定した標識の被覆率を保存する。
　車載装置２０は、例えば、通道路を撮影する撮影装置を備える。車載装置２０の撮影装置は、例えば、通行者に情報を提示する設備を含む道路の画像を撮影する。撮影装置は、例えば、車両の走行時に道路の画像を連続的に撮影する。車載装置２０は、例えば、車両の前方を撮影する撮影装置を備える。車両の前方は、例えば、車両の運転手が運転席に座った場合における正面の方向である。車載装置２０の撮影装置は、車両の後方を撮影するものであってもよい。車両の後方は、例えば、車両の運転手が運転席に座った場合における背中側の方向である。車載装置２０は、例えば、ネットワークを介して、診断システム１０に、道路を撮影した画像と、車両の速度に関するデータを出力する。また、記録媒体を介して診断システム１０との間でデータの入出力を行う場合に、車載装置２０は、例えば、着脱可能な記録媒体を装着するスロットを備える。
　車載装置２０は、撮影した画像に、画像を撮影した位置の情報を付加してもよい。車載装置２０は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）を用いて、画像を撮影した時の車両の位置を特定する。車載装置２０は、位置の情報が含まれるビーコンを基に、車両の位置を特定してもよい。車載装置２０は、車両の位置を特定した地点からの走行距離と、地図情報とを基に、撮影地点を特定してもよい。また、車載装置２０は、例えば、診断システム１０に、撮影した画像を出力する。車載装置２０には、例えば、ドライブレコーダが用いられる。車載装置２０は、ドライブレコーダに限られない。
　端末装置３０は、例えば、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断の結果を取得する。端末装置３０は、例えば、診断システム１０から、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断の結果を取得する。そして、端末装置３０は、例えば、図示しない表示装置に、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断の結果を出力する。端末装置３０は、例えば、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断が行われた画像と、当該画像における物体による標識の被覆率を取得する。そして、端末装置３０は、例えば、図示しない表示装置に、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否の判断の結果と、判断に用いられた画像、および物体による設備の被覆率を出力する。
　端末装置３０には、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット型コンピュータ、またはスマートフォンを用いることができる。端末装置３０は、上記の例に限られない。
　診断システム１０が、標識を被覆する物体の除去の要否を判断する動作について説明する。図８は、診断システム１０が、標識を被覆する物体の除去の要否を判断する際の動作フローの例を示す。
　取得部１１は、道路を撮影した画像を取得する（ステップＳ１１）。取得部１１は、例えば、車載装置２０から、道路を撮影した画像を取得する。
　道路を撮影した画像が取得されると、検出部１２は、道路を撮影した画像を基に、道路において通行者に情報を提示する設備を検出する（ステップＳ１２）。
　通行者に情報を提示する設備の検出結果において、物体が設備に見かけ上重なっている場合に（ステップＳ１３でＹｅｓ）、推定部１４は、画像において見かけ上重なる物体による設備の被覆率を推定する（ステップＳ１４）。
　設備の被覆率が推定されると、状態識別部１３は、画像において、検出した設備に見かけ上重なっている物体の状態を識別する（ステップＳ１５）。
　物体の状態が識別されると、判断部１５は、状態識別部１３が識別した物体の状態と、推定部１４が推定した設備の被覆率と、状態識別部１３が識別した物体の状態を基に、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断する（ステップＳ１６）。
　物体の少なくとも一部を除去する作業の要否が判断されると、出力部１６は、作業の要否の判断の結果を出力する（ステップＳ１７）。出力部１６は、例えば、端末装置３０に、作業の要否の判断の結果を出力する。
　また、ステップＳ１３において、設備が物体に被覆されていない場合に（ステップＳ１３でＮｏ）、出力部１６は、例えば、物体の少なくとも一部を除去する作業が不要であることを示す情報を判断の結果として出力する（ステップＳ１７）。
　診断システム１０は、道路を撮影した画像上において、道路において通行者に情報を提示する設備を被覆している物体の状態を識別する。また、診断システム１０は、物体による設備の被覆率を推定する。そして、診断システム１０は、物体の状態と、推定した設備の被覆率とを基に、物体の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断する。
　例えば、通行者に情報を提示する設備が道路の標識であり、かつ、物体が樹木である場合に、診断システム１０は、樹木の状態を識別する。樹木の状態は、例えば、樹木の枝に葉があるかである。また、診断システム１０は、樹木による標識の被覆率を推定する。そして、診断システム１０は、樹木の状態に応じて設定されている閾値と、樹木による標識の被覆率とを基に、樹木の少なくとも一部を削除する作業の要否を判断する。例えば、樹木に葉が無い場合には、葉が茂っている場合に比べて閾値は、低く設定される。樹木に葉が無い場合には、葉が茂っている場合と同じ被覆率と推定されても、枝の間から標識を視認できる場合があるからである。診断システム１０は、例えば、樹木による標識の被覆率が閾値以上の場合に、樹木の少なくとも一部を削除する作業が必要であると判断する。例えば、道路の管理者は、診断システム１０の判断結果を参照して、樹木の剪定作業の要否を決定する。このように、診断システム１０を用いることで、通行者に情報を提示する設備を被覆している物体を除去する作業の要否を容易に判断することができる。
　また、判断の結果とともに、作業の要否を判断した画像を出力する場合には、道路の設備の管理者は、例えば、物体によって被覆されている設備が映っている画像を参照することで、診断システム１０による判断結果の妥当性を確認しつつ、作業の要否を決定することができる。
　また、物体の少なくとも一部を除去する作業の優先度を算出する場合には、道路の設備の管理者は、例えば、優先度を参照することで、作業の順番を容易に決定することができる。
　診断システム１０における各処理は、ネットワークを介して接続されている複数の情報処理装置において分散されて実行されてもよい。例えば、検出部１２、状態識別部１３および推定部１４における処理と、判断部１５における処理は、別の情報処理装置において行われてもよい。診断システム１０における各処理を、複数の情報処理装置のうちいずれにおいて行うかは、適宜、設定され得る。
　診断システム１０における各処理は、コンピュータプログラムをコンピュータで実行することによって実現することができる。図９は、診断システム１０における各処理を行うコンピュータプログラムを実行するコンピュータ１００の構成の例を示したものである。コンピュータ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、メモリ１０２と、記憶装置１０３と、入出力Ｉ／Ｆ（Interface）１０４と、通信Ｉ／Ｆ１０５を備える。
　ＣＰＵ１０１は、記憶装置１０３から各処理を行うコンピュータプログラムを読み出して実行する。ＣＰＵ１０１は、複数のＣＰＵの組み合わせによって構成されていてもよい。また、ＣＰＵ１０１は、ＣＰＵと他の種類のプロセッサの組み合わせによって構成されていてもよい。例えば、ＣＰＵ１０１は、ＣＰＵとＧＰＵ（Graphics Processing Unit）の組み合わせによって構成されていてもよい。メモリ１０２は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等によって構成され、ＣＰＵ１０１が実行するコンピュータプログラムや処理中のデータが一時記憶される。記憶装置１０３は、ＣＰＵ１０１が実行するコンピュータプログラムを記憶している。記憶装置１０３は、例えば、不揮発性の半導体記憶素子によって構成されている。記憶装置１０３には、ハードディスクドライブ等の他の記憶装置が用いられてもよい。入出力Ｉ／Ｆ１０４は、作業者からの入力の受付および表示データ等の出力を行うインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ１０５は、車載装置２０、端末装置３０、および他の情報処理装置との間でデータの送受信を行うインタフェースである。また、端末装置３０は、コンピュータ１００と同様の構成であってもよい。
　各処理の実行に用いられるコンピュータプログラムは、データを非一時的に記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して頒布することもできる。記録媒体としては、例えば、データ記録用磁気テープや、ハードディスクなどの磁気ディスクを用いることができる。また、記録媒体としては、ＣＤ-ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の光ディスクを用いることもできる。不揮発性の半導体記憶装置を記録媒体として用いてもよい。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
［付記１］
　道路を撮影した画像を取得する取得手段と、
　前記画像を基に、道路において通行者に情報を提示する設備を検出する検出手段と、
　前記画像において見かけ上重なる物体による前記設備の被覆率を推定する推定手段と、
　見かけ上重なる前記物体の状態を識別する状態識別手段と、
　前記推定手段が推定した前記設備の被覆率と、前記状態識別手段が識別した前記物体の状態とを基に、前記物体の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断する判断手段と、
　前記判断の結果を出力する出力手段と
　を備える診断システム。
［付記２］
　前記判断手段は、前記設備の被覆率が、前記物体の状態に応じて設定される閾値以上である場合に、前記物体の少なくとも一部を除去する作業が必要であると判断する、
　付記１に記載の診断システム。
［付記３］
　前記物体は、樹木であり、かつ、前記物体の状態は、樹木の葉の状態であり、
　前記判断手段は、前記樹木による前記設備の被覆率が、前記樹木の葉の状態に応じて設定される閾値以上の場合に、前記樹木の少なくとも一部を除去する作業が必要であると判断する、
　付記２に記載の診断システム。
［付記４］
　前記樹木の葉が無い状態の場合における閾値は、前記樹木の葉がある状態の場合における前記閾値よりも高く設定される、
　付記３に記載の診断システム。
［付記５］
　前記状態識別手段によって前記樹木の背景に空が識別された場合における閾値は、空が識別されていない場合における閾値よりも高く設定される、
　付記３または４に記載の診断システム。
［付記６］
　前記判断手段は、前記樹木の植栽時期、および剪定の履歴の少なくとも１つをさらに用いて、前記樹木の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断する、
　付記３から５いずれかに記載の診断システム。
［付記７］
　前記物体は、樹木であり、かつ、前記物体の状態は、樹木の枝の太さであり、
　前記判断手段は、前記樹木による前記設備の被覆率が、樹木の枝の太さに応じて設定される閾値以上の場合に、前記樹木の少なくとも一部を除去する作業が必要であると判断する、
　付記２に記載の診断システム。
［付記８］
　前記樹木の枝の太さが基準未満の場合における閾値は、前記樹木の枝の太さが基準以上の場合における閾値よりも高く設定される、
　付記７に記載の診断システム。
［付記９］
　前記判断手段は、前記物体の少なくとも一部を除去する作業の優先度をさらに判断する、
　付記１から８いずれかに記載の診断システム。
［付記１０］
　前記判断手段は、作業の要否の判断に用いられる被覆率の閾値に対する、前記物体による前記設備の被覆率の割合に基づいて、前記作業の優先度を判断する、
　付記１に記載の診断システム。
［付記１１］
　道路を撮影した画像を取得し、
　前記画像を基に、道路において通行者に情報を提示する設備を検出し、
　前記画像において見かけ上重なる物体による前記設備の被覆率を推定し、
　見かけ上重なる前記物体の状態を識別し、
　定した前記設備の被覆率と、識別した前記物体の状態とを基に、前記物体の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断し、
　前記判断の結果を出力する、
　診断方法。
［付記１２］
　道路を撮影した画像を取得する処理と、
　前記画像を基に、道路において通行者に情報を提示する設備を検出する処理と、
　前記画像において見かけ上重なる物体による前記設備の被覆率を推定する処理と、
　見かけ上重なる前記物体の状態を識別する処理と、
　推定した前記設備の被覆率と、識別した前記物体の状態とを基に、前記物体の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断する処理と、
　前記判断の結果を出力する処置と
　をコンピュータに実行させる診断プログラムを非一時的に記録する記録媒体。
　以上、上述した実施形態を例として本開示を説明した。しかしながら、本開示は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本開示は、本開示のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
　１０　　診断システム
　１１　　取得部
　１２　　検出部
　１３　　状態識別部
　１４　　推定部
　１５　　判断部
　１６　　出力部
　１７　　記憶部
　２０　　車載装置
　３０　　端末装置
　１００　　コンピュータ
　１０１　　ＣＰＵ
　１０２　　メモリ
　１０３　　記憶装置
　１０４　　入出力Ｉ／Ｆ
　１０５　　通信Ｉ／Ｆ

Claims (12)

  1. 　道路を撮影した画像を取得する取得手段と、
    　前記画像を基に、道路において通行者に情報を提示する設備を検出する検出手段と、
    　前記画像において見かけ上重なる物体による前記設備の被覆率を推定する推定手段と、
    　見かけ上重なる前記物体の状態を識別する状態識別手段と、
    　前記推定手段が推定した前記設備の被覆率と、前記状態識別手段が識別した前記物体の状態とを基に、前記物体の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断する判断手段と、
    　前記判断の結果を出力する出力手段と
    　を備える診断システム。
  2. 　前記判断手段は、前記設備の被覆率が、前記物体の状態に応じて設定される閾値以上である場合に、前記物体の少なくとも一部を除去する作業が必要であると判断する、
    　請求項１に記載の診断システム。
  3. 　前記物体は、樹木であり、かつ、前記物体の状態は、樹木の葉の状態であり、
    　前記判断手段は、前記樹木による前記設備の被覆率が、前記樹木の葉の状態に応じて設定される閾値以上の場合に、前記樹木の少なくとも一部を除去する作業が必要であると判断する、
    　請求項２に記載の診断システム。
  4. 　前記樹木の葉が無い状態の場合における閾値は、前記樹木の葉がある状態の場合における前記閾値よりも高く設定される、
    　請求項３に記載の診断システム。
  5. 　前記状態識別手段によって前記樹木の背景に空が識別された場合における閾値は、空が識別されていない場合における閾値よりも高く設定される、
    　請求項３または４に記載の診断システム。
  6. 　前記判断手段は、前記樹木の植栽時期、および剪定の履歴の少なくとも１つをさらに用いて、前記樹木の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断する、
    　請求項３から５いずれかに記載の診断システム。
  7. 　前記物体は、樹木であり、かつ、前記物体の状態は、樹木の枝の太さであり、
    　前記判断手段は、前記樹木による前記設備の被覆率が、樹木の枝の太さに応じて設定される閾値以上の場合に、前記樹木の少なくとも一部を除去する作業が必要であると判断する、
    　請求項２に記載の診断システム。
  8. 　前記樹木の枝の太さが基準未満の場合における閾値は、前記樹木の枝の太さが基準以上の場合における閾値よりも高く設定される、
    　請求項７に記載の診断システム。
  9. 　前記判断手段は、前記物体の少なくとも一部を除去する作業の優先度をさらに判断する、
    　請求項１から８いずれかに記載の診断システム。
  10. 　前記判断手段は、作業の要否の判断に用いられる被覆率の閾値に対する、前記物体による前記設備の被覆率の割合に基づいて、前記作業の優先度を判断する、
    　請求項１に記載の診断システム。
  11. 　道路を撮影した画像を取得し、
    　前記画像を基に、道路において通行者に情報を提示する設備を検出し、
    　前記画像において見かけ上重なる物体による前記設備の被覆率を推定し、
    　見かけ上重なる前記物体の状態を識別し、
    　推定した前記設備の被覆率と、識別した前記物体の状態とを基に、前記物体の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断し、
    　前記判断の結果を出力する、
    　診断方法。
  12. 　道路を撮影した画像を取得する処理と、
    　前記画像を基に、道路において通行者に情報を提示する設備を検出する処理と、
    　前記画像において見かけ上重なる物体による前記設備の被覆率を推定する処理と、
    　見かけ上重なる前記物体の状態を識別する処理と、
    　推定した前記設備の被覆率と、識別した前記物体の状態とを基に、前記物体の少なくとも一部を除去する作業の要否を判断する処理と、
    　前記判断の結果を出力する処置と
    　をコンピュータに実行させる診断プログラムを非一時的に記録する記録媒体。
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