(57)【要約】【課題】  データの生成処理速度の向上を図ることができるデータ生成支援システム、データ生成支援方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】  データ生成支援システム１００において、投影部１０２は、３次元モデルを構成する複数の測定点から２次元の投影モデルを生成する。輪郭検出部１０３は、投影モデルから天井面の輪郭に対応する投影輪郭を検出する。器具検出部１０４は、投影モデルにおいて投影輪郭で囲まれた領域を検出領域とする。器具検出部１０４は、検出領域内から所定の特徴を有する器具投影点群を検出する。出力データ生成部１０５は、器具投影点群に関するデータを出力データとして生成する。【選択図】図１
2020135765.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の面で囲まれた所定空間に属する複数の測定点における各３次元座標の計測値である点群データを取得するデータ取得部と、
前記複数の面のうちいずれか１つを対象面とし、前記点群データに基づく前記所定空間の３次元モデルを構成する前記複数の測定点のうち、少なくとも前記対象面を含む投影元領域内の各測定点を投影面に投影し、前記各測定点が前記投影面に投影された複数の投影点で構成される２次元の投影モデルを生成する投影部と、
前記投影モデルから前記対象面の輪郭に対応する投影輪郭を検出する輪郭検出部と、
前記投影面において前記投影輪郭で囲まれた領域を検出領域とし、前記検出領域内において２つ以上の投影点で構成される投影点群が所定の特徴を有していれば、前記投影点群は、前記対象面に配置されている器具に対応する器具投影点群であると判定する器具検出部と、
前記器具投影点群に関するデータを出力データとして生成する出力データ生成部と、を備える
ことを特徴とするデータ生成支援システム。
【請求項２】
前記器具は、複数種類の器具のうちいずれかの種類の器具であり、
前記器具検出部は、前記器具投影点群を、前記複数種類のうちいずれかの種類に分類する
ことを特徴とする請求項１記載のデータ生成支援システム。
【請求項３】
前記出力データ生成部は、前記器具投影点群に対応する器具モデルの配置を示す画像データを前記出力データとして生成し、前記器具モデルの表示形式は、前記器具投影点群の種類によって異なることを特徴とする請求項２記載のデータ生成支援システム。
【請求項４】
ユーザ操作によって特定された前記検出領域内の２つ以上の投影点で構成される投影点群の特徴をマスタデータとするマスタデータ生成部をさらに備え、
前記器具検出部は、前記検出領域に対して前記マスタデータを適用することによって、前記検出領域から前記器具投影点群を検出する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載のデータ生成支援システム。
【請求項５】
前記検出領域内の投影点から、前記複数の面に属する各測定点に対応する投影点以外を抽出し、抽出した投影点のうち２つ以上の投影点で構成される投影点群の特徴をマスタデータとするマスタデータ生成部をさらに備え、
前記器具検出部は、前記検出領域に対して前記マスタデータを適用することによって、前記検出領域から前記器具投影点群を検出する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載のデータ生成支援システム。
【請求項６】
前記マスタデータに画像処理を施した副マスタデータを生成する副マスタデータ生成部をさらに備え、
前記器具検出部は、前記検出領域に対して前記マスタデータ及び前記副マスタデータを適用することによって、前記検出領域から前記器具投影点群を検出する
ことを特徴とする請求項４または５記載のデータ生成支援システム。
【請求項７】
前記器具検出部は、複数の前記器具投影点群を検出した場合、前記複数の器具投影点群の配列に基づいて、前記対象面における複数の前記器具の配置の規則性を推定することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載のデータ生成支援システム。
【請求項８】
前記器具検出部は、前記検出領域から検出した前記器具投影点群の配置が前記配置の規則性を満たさない場合、当該器具投影点群は誤った検出結果であると判定することを特徴とする請求項７記載のデータ生成支援システム。
【請求項９】
前記配置の規則性に基づいて、前記器具投影点群が存在すると推定される候補領域を前記検出領域から抽出する候補抽出部をさらに備え、
前記器具検出部が前記候補領域から前記器具投影点群を抽出しない場合、前記出力データ生成部は、前記候補領域に関するデータを生成する
ことを特徴とする請求項７記載のデータ生成支援システム。
【請求項１０】
前記器具検出部は、複数の前記器具投影点群を抽出した場合、互いの離間距離が所定距離以下になる一対の器具投影点群があれば、前記一対の器具投影点群のいずれか一方は誤った検出結果であると判定することを特徴とする請求項１乃至９のいずれか一項に記載のデータ生成支援システム。
【請求項１１】
前記器具検出部は、前記所定の特徴に、前記投影点群の大きさを含むことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか一項に記載のデータ生成支援システム。
【請求項１２】
前記出力データは、前記器具投影点群の配置を表示するためのデータであり、
前記器具検出部は、前記器具投影点群と前記所定の特徴との一致度を求め、
前記出力データ生成部は、前記一致度に応じて前記器具投影点群の表示形式を決める
ことを特徴とする請求項１乃至１１のいずれか一項に記載のデータ生成支援システム。
【請求項１３】
前記対象面は、前記所定空間の天井面であり、
前記投影部は、前記投影元領域として、前記３次元モデルにおける所定高さ以上の領域を設定する
ことを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか一項に記載のデータ生成支援システム。
【請求項１４】
前記対象面は、前記所定空間の天井面であり、
前記投影部は、前記投影元領域として、前記３次元モデルにおける床面から所定高さまでの領域を除外した領域を設定する
ことを特徴とする請求項１乃至１２のいずれか一項に記載のデータ生成支援システム。
【請求項１５】
前記輪郭検出部は、前記投影面に投影された前記複数の投影点からなる対象投影点群の輪郭を、前記対象面の輪郭として検出する輪郭追跡機能を有することを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか一項に記載のデータ生成支援システム。
【請求項１６】
前記輪郭検出部は、前記対象投影点群の輪郭を構成する複数の画素を直線または曲線に近似することで、前記対象面の輪郭を検出することを特徴とする請求項１５記載のデータ生成支援システム。
【請求項１７】
前記対象面は、前記所定空間の天井面であり、
前記投影面は、前記３次元モデルにおいて前記所定空間の床面に対応する面である
ことを特徴とする請求項１乃至１６のいずれか一項に記載のデータ生成支援システム。
【請求項１８】
複数の面で囲まれた所定空間に属する複数の測定点における各３次元座標の計測値である点群データを取得するデータ取得ステップと、
前記複数の面のうちいずれか１つを対象面とし、前記点群データに基づく前記所定空間の３次元モデルを構成する前記複数の測定点のうち、少なくとも前記対象面を含む投影元領域内の各測定点を投影面に投影し、前記各測定点が前記投影面に投影された複数の投影点で構成される２次元の投影モデルを生成する投影ステップと、
前記投影モデルから前記対象面の輪郭に対応する投影輪郭を検出する輪郭検出ステップと、
前記投影面において前記投影輪郭で囲まれた領域を検出領域とし、前記検出領域内において２つ以上の投影点で構成される投影点群が所定の特徴を有していれば、前記投影点群は、前記対象面に配置されている器具に対応する器具投影点群であると判定する器具検出ステップと、
前記器具投影点群に関するデータを出力データとして生成する出力データ生成ステップと、を備える
ことを特徴とするデータ生成支援方法。
【請求項１９】
コンピュータシステムに、請求項１８記載のデータ生成支援方法を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般にデータ生成支援システム、データ生成支援方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、建物の内部に設けられた部屋の３次元計測を行う寸法計測システムが提案されている。特許文献１に記載されている従来技術では、寸法計測システムが、部屋の３次元計測を行う計測装置と、３次元計測の結果から部屋の寸法計測を行う寸法計測装置とを備える。
【０００３】
寸法計測装置は、計測装置から部屋に関する３次元の座標値を取得し、部屋を構成している着目面を座標値に基づいて定め、かつ当該着目面の境界線の位置を抽出する。そして、寸法計測装置は、着目面に付設されている特定の物体に相当する候補領域について、候補領域を囲むエッジの位置を抽出する。そして、寸法計測装置は、境界線の位置とエッジの位置とから部屋に関する寸法図の作成に必要な寸法データを生成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−７２１７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の従来技術では、寸法データを生成処理するための処理速度が遅く、データの生成処理速度の向上が求められていた。
【０００６】
本発明は、上記事由に鑑みてなされたものであり、その目的は、データの生成処理速度の向上を図ることができるデータ生成支援システム、データ生成支援方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係るデータ生成支援システムは、データ取得部と、投影部と、輪郭検出部と、器具検出部と、出力データ生成部と、を備える。前記データ取得部は、複数の面で囲まれた所定空間に属する複数の測定点における各３次元座標の計測値である点群データを取得する。前記投影部は、前記複数の面のうちいずれか１つを対象面とし、前記点群データに基づく前記所定空間の３次元モデルを構成する前記複数の測定点のうち、少なくとも前記対象面を含む投影元領域内の各測定点を投影面に投影し、前記各測定点が前記投影面に投影された複数の投影点で構成される２次元の投影モデルを生成する。前記輪郭検出部は、前記投影モデルから前記対象面の輪郭に対応する投影輪郭を検出する。前記器具検出部は、前記投影面において前記投影輪郭で囲まれた領域を検出領域とし、前記検出領域内において２つ以上の投影点で構成される投影点群が所定の特徴を有していれば、前記投影点群は、前記対象面に配置されている器具に対応する器具投影点群であると判定する。前記出力データ生成部は、前記器具投影点群に関するデータを出力データとして生成する。
【０００８】
本発明の一態様に係るデータ生成支援方法は、データ取得ステップと、投影ステップと、輪郭検出ステップと、器具検出ステップと、出力データ生成ステップと、を備える。前記データ取得ステップは、複数の面で囲まれた所定空間に属する複数の測定点における各３次元座標の計測値である点群データを取得する。前記投影ステップは、前記複数の面のうちいずれか１つを対象面とし、前記点群データに基づく前記所定空間の３次元モデルを構成する前記複数の測定点のうち、少なくとも前記対象面を含む投影元領域内の各測定点を投影面に投影し、前記各測定点が前記投影面に投影された複数の投影点で構成される２次元の投影モデルを生成する。前記輪郭検出ステップは、前記投影モデルから前記対象面の輪郭に対応する投影輪郭を検出する。前記器具検出ステップは、前記投影面において前記投影輪郭で囲まれた領域を検出領域とし、前記検出領域内において２つ以上の投影点で構成される投影点群が所定の特徴を有していれば、前記投影点群は、前記対象面に配置されている器具に対応する器具投影点群であると判定する。前記出力データ生成ステップは、前記器具投影点群に関するデータを出力データとして生成する。
【０００９】
本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータシステムに、上述のデータ生成支援方法を実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
以上説明したように、本発明は、データの生成処理速度の向上を図ることができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、実施形態のデータ生成支援システムを備えるモデリングシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、同上のデータ生成支援システムの計測対象である部屋の一部を示す斜視図である。
【図３】図３Ａは、同上のモデリングシステムの計測装置を示す斜視図である。図３Ｂは、同上の３次元座標を説明するための図である。
【図４】図４は、同上のデータ生成支援システムの計測対象である部屋の天井面を示す平面図である。
【図５】図５は、同上のデータ生成支援システムの３次元モデルを示す図である。
【図６】図６は、同上のデータ生成支援システムの投影モデルを示す図である。
【図７】図７は、同上の投影モデルに投影輪郭を設定した図である。
【図８】図８Ａ，図８Ｂ，図８Ｃ，図８Ｄ，図８Ｅは、同上のデータ生成支援システムの輪郭追跡機能を示す図である。
【図９】図９Ａ，図９Ｂ，図９Ｃは、同上のデータ生成支援システムの輪郭画素の近似処理を説明するための図である。
【図１０】図１０は、同上のデータ生成支援システムのマスタデータ生成処理を説明するための図である。
【図１１】図１１Ａは、同上のデータ生成支援システムのマスタデータを示す図である。図１１Ｂは、同上のデータ生成支援システムの副マスタデータを示す図である。図１１Ｃは、同上のデータ生成支援システムの別の副マスタデータを示す図である。
【図１２】図１２は、同上のデータ生成支援システムの出力データを示す図である。
【図１３】図１３は、同上のデータ生成支援方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下の実施形態は、一般にデータ生成支援システム、データ生成支援方法、及びプログラムに関する。より詳細に、以下の実施形態は、３次元座標の計測値である点群データを取得してデータを生成するデータ生成支援システム、データ生成支援方法、及びプログラムに関する。
【００１３】
図１は、本実施形態のモデリングシステムＭＳ１のブロック構成を示す。モデリングシステムＭＳ１は、コンピュータシステム１、計測装置２、出力装置３を主構成として備える。
【００１４】
計測装置２は、複数の面で囲まれた所定空間の３次元計測を行う。コンピュータシステム１は、３次元計測の結果を取得し、所定空間のモデルデータを出力データ（画像データなど）として生成する。出力装置３は、コンピュータシステム１が生成した出力データを受け取って、モデルデータの情報を出力（表示、印刷など）する。
【００１５】
出力装置３は、モニタ装置３１を含み、モニタ装置３１に加えてプリンタ３２を含んでいることが好ましい。モニタ装置３１は、液晶表示器、有機ＥＬ表示器（EL：Electroluminescence）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などから選択される。
【００１６】
さらに、モデリングシステムＭＳ１は、ユーザ操作によってコンピュータシステム１に指示を与える操作部４をさらに備えることが好ましい。操作部４は、例えばキーボード及びマウスなどの操作デバイスを想定している。また、画面にタッチセンサを重ねたタッチパネルが、モニタ装置３１と操作部４とを兼用してもよい。
【００１７】
本実施形態は、モデルデータの生成対象となる所定空間として、建物の内部に設けられた部屋５（図２参照）を想定している。部屋５は、１枚の床面５１および１枚の天井面５２と、複数枚の壁面５３とを備える。そして、本実施形態は、部屋５の天井面５２に着目する。以下では、床面５１、天井面５２、壁面５３を区別する必要がない場合は、面５０と記載する。また、以下では、面５０が平面である場合を想定して説明するが、面５０が曲面である場合にも、以下に説明する本実施形態の技術を採用することが可能である。また、建物は、オフィスビル、商業施設、ホール、美術館、博物館、体育館、屋内競技場などである。また、建物は、戸建住戸、集合住宅の住戸などの住宅であってもよい。
【００１８】
天井面５２には、複数の照明器具６１が配置されている。さらに、天井面５２には、ファンコイルユニット６２、スピーカ６３、非常灯６４、スプリンクラー、煙感知器などの器具も配置されている。そして、本実施形態のコンピュータシステム１は、天井面５２における１種類以上の器具の配置に関するモデルデータを、出力データとして生成する。
【００１９】
まず、計測装置２は、３次元レーザスキャナであることが望ましい。３次元レーザスキャナは、点状のスポットを物体に投影するビーム状のレーザ光を空間に放射し、物体で反射されたレーザ光を受光するように構成されている。計測装置２は、放射したレーザ光と受光したレーザ光とから物体までの距離を計測する。この種の計測装置２での距離の計測には、フェイズシフト方式、タイムオブフライト方式、三角測量方式のいずれかが主に用いられている。ここでは、フェイズシフト方式の計測装置２を想定する。フェイズシフト方式は、強度を変調したレーザ光を空間に放射し、受光したレーザ光と放射したレーザ光との位相差に相当する情報を抽出する。
【００２０】
計測装置２は、強度を変調したレーザ光を、複数の変調周期を含む一定時間ごとに空間に放射する。レーザ光の変調周期は既知であるから、放射したレーザ光と受光したレーザ光との位相差に基づいて、レーザ光を反射した物体までの距離が算出される。計測装置２の距離に対する測定誤差は、たとえば１０ｍを測定したときの誤差が±２ｍｍより小さい程度であることが望ましい。
【００２１】
また、図３Ａのように、計測装置２は、設置された面（通常は、床面５１）に交差する軸Ａｘ１の周りで自転する測定部２１を備えている。測定部２１は、設置された面に沿った軸Ａｘ２の周りでレーザ光を走査（スキャン）する。すなわち、測定部２１が回転する面を赤道面にたとえると、測定部２１は子午線上でレーザ光を走査すると言える。したがって、計測装置２がレーザ光を照射する方向は、経度に相当する角度と緯度に相当する角度との組み合わせで表される。経度に相当する角度は、計測装置２について定めた基準方向に対する角度として定められ、緯度に相当する角度は、測定部２１が床面５１に沿った基準平面に対する角度として定められる。経度に相当する角度は、通常は水平面内での角度であり、緯度に相当する角度は通常は鉛直面（水平面に直交する面、すなわち重力方向を含む面）内での角度である。
【００２２】
たとえば、図３Ｂのように、測定部２１が回転した角度（経度に相当する角度）がφであり、レーザ光を走査する角度（緯度に相当する角度）がθであるとき、計測装置２が計測した距離がλであると仮定する。図３Ｂのｚ軸は図３Ａの軸Ａｘ１に相当する。この場合、物体においてレーザ光を反射した部位Ｐ１（測定点）の３次元座標の計測値（３次元計測値）は、計測装置２に定めた極座標系（球面座標系）を用いると、（λ，θ，φ）という形式の座標値で表される。なお、図３Ｂでは角度θは、鉛直方向を基準にしている。角度θおよび角度φは計測装置２に設定された基準に対して計測され、距離λは上述した原理で計測される。すなわち、計測装置２は、ほぼ全周囲の空間領域について、３次元の空間情報として座標値（λ，θ，φ）を計測する。ただし、計測装置２が設置された面において計測装置２の周囲の領域は死角になるため計測の対象外である。
【００２３】
計測装置２の測定部２１は、角度θおよび角度φそれぞれの情報を出力するエンコーダを備える。したがって、角度θおよび角度φそれぞれの分解能（単位角度）はエンコーダの分解能で決まる。角度θの単位角度がΔθ、角度φの単位角度がΔφであるとすると、計測装置２は、物体までの距離λを、角度θの単位角度Δθの間隔で計測し、角度φの単位角度Δφの間隔で計測する。
【００２４】
以下では、物体について座標値（λ，θ，φ）が求められた部位を「測定点」と呼ぶ。測定点は、物体の表面に投影されたレーザ光のスポットに相当する。測定点は、図３Ａ、図３Ｂの部位Ｐ１に相当する。測定点は、角度θについて単位角度Δθの間隔で離散的に求められ、角度φについて単位角度Δφの間隔で離散的に求められる。なお、角度θについての単位角度Δθと角度φについての単位角度Δφとは、たとえば０．０１度より小さいことが望ましい。
【００２５】
上述の３次元計測値は、測定部２１がレーザ光を放射する向きを表す角度θ、φと、物体までの距離λとで表された極座標系の座標値である。すなわち、上述の３次元計測値は、計測装置２を基準にして原点を定めた極座標系の座標値で表されている。
【００２６】
本実施形態の測定部２１は、極座標系の座標値を、直交座標系の座標値（ｘ，ｙ，ｚ）に変換する。極座標系の座標値（λ，θ，φ）と直交座標系の座標値（ｘ，ｙ，ｚ）との間には、以下の関係が成立する。但し、直交座標系に対して極座標系は回転しておらず、直交座標系に対する極座標系の並進変位が、（ｘ０，ｙ０，ｚ０）で表されると仮定する。また、本実施形態において、ｘ−ｙ平面は水平面であり、ｘ−ｚ平面及びｙ−ｚ平面は鉛直面である。
ｘ−ｘ０＝λｓｉｎθｃｏｓφ
ｙ−ｙ０＝λｓｉｎθｓｉｎφ
ｚ−ｚ０＝λｃｏｓφ
そして、計測装置２において単位角度Δθ及び単位角度Δφがそれぞれ０．０１度であるとすれば、計測装置２の周囲に１０億個程度の測定点が得られる。これらの複数の測定点におけるそれぞれの３次元計測値は、点群データとして計測装置２から出力される。さらに、計測装置２は、３次元計測を行うだけではなく、各測定点にレーザ光の反射強度をさらに対応付けて、点群データとして出力する。すなわち、計測装置２は、レーザ光の反射強度を画素値とする濃淡画像（反射強度画像）の画像データを点群データとして出力する機能を有する。すなわち、点群データは、部屋５の全測定点におけるそれぞれの３次元計測値のデータ及び反射強度のデータを含んでおり、レーザ光の反射強度を画素値とする３次元の濃淡画像（反射強度画像）の画像データに相当する。
【００２７】
コンピュータシステム１は、入力インターフェイス１１（以降、入力ＩＦ１１と称す）、処理部１２、出力インターフェイス１３（以降、出力ＩＦ１３と称す）を備える。
【００２８】
入力ＩＦ１１は、計測装置２から点群データを受け取る。入力ＩＦ１１は、有線あるいは無線の伝送路を使って電気信号として計測装置２から点群データを受け取る構成と、メモリカードのような記録媒体を介在させて計測装置２から点群データを受け取る構成との少なくとも一方を備える。
【００２９】
処理部１２は、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを主構成とする。処理部１２では、メモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示における後述のデータ生成支援システム１００の機能が実現される。処理部１２は、データ生成支援システム１００として機能することによって、出力データを生成する。なお、プログラムは、処理部１２のメモリに予め記録されていてもよいが、電気通信回線を通じて提供されてもよいし、コンピュータシステム１で読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。処理部１２のプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１乃至複数の電子回路で構成される。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。
【００３０】
出力ＩＦ１３は、処理部１２（データ生成支援システム１００）が生成した出力データを出力装置３へ引き渡す。出力ＩＦ１３は、有線あるいは無線の伝送路を使って、出力データを電気信号として出力装置３へ引き渡す。または、出力ＩＦ１３は、メモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に出力データを記録してもよい。この場合、出力装置３は、出力データが記録された非一時的記録媒体に電気的に接続することで、出力データを受け取ることができる。
【００３１】
計測装置２が出力する上述の点群データは、部屋５の３次元モデルを構成する複数の測定点の３次元計測値及び反射強度の各データであり、部屋５のサイズ及び形状に関する情報だけでなく、部屋５に配置されている各器具のサイズ、形状、及び位置に関する情報も含んでいる。したがって、天井面５２における複数の器具の配置に関するモデルデータは、点群データに基づいて生成可能である。しかしながら、点群データは３次元計測値であるので、点群データをそのまま用いた演算処理は、演算負荷が比較的大きくなり、処理速度も比較的遅くなる。
【００３２】
そこで、本実施形態のデータ生成支援システム１００は、３次元空間の測定点を２次元の投影面上の投影点に変換し、２次元座標で表される投影点に基づいて天井面５２のモデルデータを生成する。したがって、データ生成支援システム１００は、２次元座標で表されるデータを用いるので、３次元座標で表されるデータを用いる場合に比べて、演算負荷が小さくなり、処理速度も速くなる。
【００３３】
以下、処理部１２がプログラムを実行することで実現されるデータ生成支援システム１００について詳述する。
【００３４】
データ生成支援システム１００は、データ取得部１０１、投影部１０２、輪郭検出部１０３、器具検出部１０４、及び出力データ生成部１０５を備える。また、データ生成支援システム１００は、マスタデータ生成部１０６、及び副マスタデータ生成部１０７をさらに備えることが好ましい。また、データ生成支援システム１００は、候補抽出部１０８をさらに備えることが好ましい。
【００３５】
データ取得部１０１は、計測装置２から点群データを取得する。本実施形態では、データ取得部１０１は、入力ＩＦ１１を介して計測装置２から点群データを受け取る。
【００３６】
図４は、部屋５の天井面５２における照明器具６１、ファンコイルユニット６２、スピーカ６３、非常灯６４の配置を示す。１８個の照明器具６１が、３列×６行のマトリクス状に配置されており、４つのファンコイルユニット６２が千鳥状に配置されている。さらに、２個のスピーカ６３及び２個の非常灯６４がそれぞれ配置されている。
【００３７】
図５は、部屋５の点群データで構成される仮想的な３次元空間である３次元モデルＭ１を示す。３次元モデルＭ１は部屋５の３次元モデルであり、３次元モデルＭ１では、床面５１に対応する床面領域７１、天井面５２に対応する天井面領域７２、壁面５３に対応する壁面領域７３が、多数の測定点の３次元計測値及び反射強度に基づいてそれぞれ構築されている。さらに、３次元モデルＭ１では、天井面５２に配置されている照明器具６１、ファンコイルユニット６２、スピーカ６３、非常灯６４に対応して、照明器具領域７４１、ファンコイルユニット領域７４２、スピーカ領域７４３、非常灯領域７４４が、多数の測定点の３次元計測値及び反射強度に基づいてそれぞれ構築されている。さらに、３次元モデルＭ１では、部屋５内の人、机、テレビラック、テレビに対応する各領域も、多数の測定点の３次元計測値及び反射強度に基づいてそれぞれ構築されている。
【００３８】
本実施形態では、床面５１、天井面５２、壁面５３うち天井面５２を対象面とし、投影部１０２は、３次元モデルＭ１に基づいて、対象面（天井面５２）の投影モデルＭ２（図６参照）を生成する。投影モデルＭ２では、３次元モデルＭ１を構成する複数の測定点のうち天井面領域７２を含む投影元領域Ｒ１（図５参照）内の各測定点が投影面Ｆ１（図５参照）に投影されている。この投影モデルＭ２は、投影面Ｆ１上の多数の投影点で構成された２次元モデルである。そして、各投影点は、各測定点が投影面に投影された点であり、２次元の座標値及び反射強度の各データをそれぞれ有する。すなわち、投影部１０２は、３次元モデルＭ１から、２次元モデルの投影モデルＭ２を生成する。この場合、３次元モデルＭ１の各測定点の座標値（ｘ，ｙ）が投影面に投影され、３次元モデルＭ１の各測定点の座標値（ｘ，ｙ）が、投影面の各投影点の座標値（Ｘ，Ｙ）に変換される。また、３次元モデルＭ１の各測定点における反射強度のデータは、対応する投影点における反射強度のデータになる。
【００３９】
すなわち、投影モデルＭ２は、全投影点におけるそれぞれの２次元の座標値（Ｘ，Ｙ）のデータ、反射強度のデータを含んでおり、レーザ光の反射強度を画素値とする２次元の濃淡画像の画像データに相当する。なお、投影モデルＭ２において、投影面Ｆ１に投影された複数の投影点が、対象投影点群Ｇａを構成している。
【００４０】
本実施形態において、投影部１０２は、３次元モデルＭ１で構成される仮想的な３次元空間において、床面領域７１によって形成される面を投影面Ｆ１（図５参照）とする。すなわち、投影面Ｆ１は、床面５１（床面領域７１）に対応する面である。
【００４１】
また、投影部１０２は、３次元モデルＭ１の天井面領域７２内の各測定点が投影面Ｆ１に投影されるように、３次元モデルＭ１における投影元領域Ｒ１を設定する。
【００４２】
図５では、投影部１０２は、３次元モデルＭ１において、ｚ座標値が閾値以上となる領域を投影元領域Ｒ１に設定している。すなわち、投影部１０２は、３次元モデルＭ１において、所定高さ以上となる領域を投影元領域Ｒ１に設定している。ｚ座標値の閾値は、予め決められた固定値、または操作部４のユーザ操作によって指示された値、または３次元モデルＭ１の高さ方向の寸法に基づいて投影部１０２によって設定された値である。この場合、３次元モデルＭ１の全ての測定点を投影させる場合に比べて、投影点の数が少なくなるので、投影処理の負荷が低減し、更に後述の輪郭検出部１０３及び器具検出部１０４の各処理の負荷も低減する。したがって、データの生成処理速度の向上を図ることができ、さらには輪郭検出部１０３及び器具検出部１０４の各処理の精度も向上する。
【００４３】
また、投影部１０２は、３次元モデルＭ１において、床面領域７１から所定の高さＨ１未満の領域（図５参照）を除外した領域を投影元領域Ｒ１に設定してもよい。高さＨ１は、予め決められた固定値、または操作部４のユーザ操作によって指示された値、または３次元モデルＭ１の高さ方向の寸法に基づいて投影部１０２によって設定された値である。この場合も、投影点の数が少なくなるので、データの生成処理速度の向上を図ることができ、さらには輪郭検出部１０３及び器具検出部１０４の各処理の精度も向上する。
【００４４】
次に、輪郭検出部１０３は、図７に示すように、投影モデルＭ２から、天井面５２に対応する天井面領域８２の輪郭である投影輪郭８０を検出する。例えば、輪郭検出部１０３は、輪郭追跡機能を有しており、この輪郭追跡機能によって対象投影点群Ｇａ（天井面領域８２）の投影輪郭８０を検出する。ここで、対象投影点群Ｇａには多くの投影点が存在しており、対象投影点群Ｇａ内の各画素の画素値は、対象投影点群Ｇａ外の各画素の画素値より高くなっている。そこで、輪郭検出部１０３は、この特徴を利用して、投影輪郭８０を検出する。
【００４５】
図８Ａ−図８Ｅを用いて、輪郭検出部１０３の輪郭追跡機能について説明する。図８Ａ−図８Ｅは、投影面Ｆ１に投影された投影モデルＭ２の概略図をそれぞれ示している。
【００４６】
まず、輪郭検出部１０３は、図８Ａに示すように、投影モデルＭ２から、画素値が予め決められた閾値以上になる複数の画素の集まりを、対象投影点群Ｇａ（図８Ａ中のドット領域及塗り潰し領域の各画素の集まり）として抽出する。輪郭検出部１０３は、対象投影点群Ｇａの投影輪郭８０を検出する場合、対象投影点群Ｇａの外縁に位置するいずれか１つの画素Ｇ１を、投影輪郭８０を構成する輪郭画素として選択する。輪郭検出部１０３は、輪郭画素Ｇ１の８近傍を探索し、輪郭画素Ｇ１の８近傍に存在する対象画素から、次に選択する輪郭画素を決定する。この場合、輪郭画素Ｇ１の８近傍に存在する対象画素８（図８Ａでは４個）のうち、８近傍に存在する対象画素の数が最も少ない画素が、輪郭画素Ｇ２として選択される（図８Ｂ参照）。次に、輪郭検出部１０３は、輪郭画素Ｇ２の８近傍を探索し、輪郭画素Ｇ２の８近傍に存在する対象画素から、次に選択する輪郭画素Ｇ３を上記同様に決定する（図８Ｃ参照）。このようにして、輪郭検出部１０３は、輪郭画素Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，………，Ｇ８，………を順次選択する（図８Ｄ参照）。輪郭検出部１０３は、選択した複数の輪郭画素Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，………，Ｇ８，………によって閉ループが構成されると、輪郭追跡機能を停止する（図８Ｅ参照）。そして、輪郭検出部１０３は、輪郭画素Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，………，Ｇ８，………によって形成される閉ループを、対象投影点群Ｇａの投影輪郭８０とする。
【００４７】
また、輪郭検出部１０３は、対象投影点群Ｇａの投影輪郭８０を構成する複数の輪郭画素を直線または曲線に近似してもよい。例えば、輪郭検出部１０３は、図９Ａに示す輪郭画素Ｇ１１−Ｇ１５に対して、以下の近似処理を行う。
【００４８】
図９Ａに示すように、輪郭画素Ｇ１１−Ｇ１５の隣り合う輪郭画素間を線分Ｌ１−Ｌ４でそれぞれ結ぶと、輪郭画素Ｇ１１と輪郭画素Ｇ１５との間の輪郭（線分Ｌ１−Ｌ４を連結した形状）は、折れ線形状になる。この結果、本来は矩形である輪郭が、輪郭追跡機能によって多角形の輪郭として検出されてしまう可能性がある。そこで、輪郭検出部１０３は、輪郭画素Ｇ１１の近傍３点（Ｇ１１，Ｇ１２，Ｇ１３）の近似直線として、輪郭画素Ｇ１１と輪郭画素Ｇ１３とを結ぶ近似線分Ｌ１１を生成する（図９Ｂ参照）。そして、輪郭検出部１０３は、線分Ｌ１の傾きと近似線分Ｌ１１の傾きとの差が、予め決められた所定範囲内に収まっていれば、線分Ｌ１，Ｌ２を近似線分Ｌ１１に置き換える（図９Ｃ参照）。すなわち、線分Ｌ１，Ｌ２は、近似線分Ｌ１１に近似される。
【００４９】
また、輪郭検出部１０３は、近似直線の代わりに近似曲線を用いてもよい。さらに、輪郭検出部１０３は、輪郭画素間を連結する一対の線分によって形成される角部の角度が９０°以外であり、かつ９０°に近い場合、角部の角度を９０°に近似してもよい。
【００５０】
したがって、輪郭検出部１０３は、本来は矩形である輪郭を輪郭追跡機能によって多角形の輪郭として検出してしまう可能性を低減することができる。すなわち、輪郭検出部１０３による投影輪郭８０の検出精度が向上する。
【００５１】
次に、器具検出部１０４は、投影輪郭８０内を検出領域８０１（図７参照）とする。器具検出部１０４は、検出領域８０１内において２つ以上の投影点で構成される投影点群が所定の特徴を有していれば、この投影点群は、天井面５２に配置されている器具に対応する器具投影点群であると判定する。言い換えると、器具検出部１０４は、天井面５２に配置されている器具を、投影モデルＭ２内で仮想的に検出している。
【００５２】
本実施形態では、器具の特徴に関するデータをマスタデータとする。マスタデータは、コンピュータシステム１のメモリに予め記憶されている。マスタデータは器具の種類毎に生成されており、本実施形態では、少なくとも照明器具６１、ファンコイルユニット６２、スピーカ６３、及び非常灯６４の各マスタデータが、コンピュータシステム１のメモリに予め記憶されている。
【００５３】
器具検出部１０４は、投影点群と各マスタデータとのパターンマッチングを行い、投影点群がいずれかのマスタデータに一致すれば（または一致度が閾値以上であれば）、この投影点群は所定の特徴を有しており、器具投影点群であると判定する。
【００５４】
図７では、照明器具６１のマスタデータに一致する器具投影点群８４１、ファンコイルユニット６２のマスタデータに一致する器具投影点群８４２、スピーカ６３のマスタデータに一致する器具投影点群８４３、非常灯６４のマスタデータに一致する器具投影点群８４４が抽出されている。
【００５５】
このように、器具検出部１０４は、器具毎のマスタデータを用いることによって、器具投影点群が、何れの器具に対応するかを判別できる。すなわち、複数種類の器具（照明器具６１、ファンコイルユニット６２、スピーカ６３、非常灯６４など）がある場合に、器具検出部１０４は、器具投影点群を、複数種類のうちいずれかの種類に分類することができる。したがって、器具検出部１０４は、種類毎の器具の数を求めることができる。
【００５６】
また、器具のマスタデータは、マスタデータ生成部１０６によって生成されて、コンピュータシステム１のメモリに格納されてもよい。この場合、図１０に示すように、操作部４のユーザ操作によって、照明器具６１のマスタデータを抽出する領域Ｋ１が投影モデルＭ２に指定される。マスタデータ生成部１０６は、領域Ｋ１内における画素値の分布を、照明器具６１のマスタデータ（特徴）とする。言い換えると、領域Ｋ１内における投影点群の形状、大きさなどが、照明器具６１のマスタデータになる。さらに図１０では、操作部４のユーザ操作によって、非常灯６４のマスタデータを抽出する領域Ｋ２が投影モデルＭ２上に指定されている。マスタデータ生成部１０６は、領域Ｋ２内における画素値の分布を、非常灯６４のマスタデータとする。したがって、実際の投影モデルＭ２にマスタデータを抽出する領域Ｋ１，Ｋ２をユーザが設定するので、必要なマスタデータのみが生成され、さらにはパターンマッチングにおけるマスタデータの精度をより高くすることができる。
【００５７】
上述のマスタデータ生成部１０６は、ユーザ操作によって手動設定された領域Ｋ１，Ｋ２からマスタデータを抽出している。しかしながら、マスタデータ生成部１０６は、領域Ｋ１，Ｋ２を自動設定してもよい。この場合、マスタデータ生成部１０６は、検出領域８０１内の多数の投影点から、床面５１、天井面５２、壁面５３に属する各測定点が投影された投影点を除外する。すなわち、マスタデータ生成部１０６は、検出領域８０１内の多数の投影点から、床面５１、天井面５２、壁面５３に属する各測定点に対応する各投影点以外の投影点を抽出する。床面５１、天井面５２、壁面５３に属する各測定点は、投影元の測定点の３次元計測値及び反射強度に基づいて識別できる。この結果、検出領域８０１内には、器具（照明器具６１、ファンコイルユニット６２、スピーカ６３、及び非常灯６４など）に対応する各投影点のみが残る。そして、マスタデータ生成部１０６は、検出領域８０１内を予め決められたサイズのエリアに分割し、エリア内の投影点の数が所定数以上であるエリアにおいて、２つ以上の投影点の集まりを抽出し、投影点の集まりを個別に囲むように上述の領域Ｋ１，Ｋ２を設定する。したがって、ユーザによる領域Ｋ１，Ｋ２の設定操作が不要になって、マスタデータの生成処理を簡易化できる。このマスタデータの自動生成処理は、特に投影点の密度が高い領域に適している。
【００５８】
また、３次元モデルＭ１では、計測装置２との距離が近い領域では測定点の密度が高くなり、計測装置２との距離が遠い領域では測定点の密度が低くなる。したがって、投影モデルＭ２では、計測装置２との距離が近い領域では投影点の密度が高くなり、計測装置２との距離が遠い領域では投影点の密度が低くなる。すなわち、投影モデルＭ２では、投影点の密度が領域によって異なっている。この結果、マスタデータを用いたパターンマッチングの精度が、投影モデルＭ２の領域によって変動することがある。例えば、投影点の密度が高い領域で生成されたマスタデータが用いられた場合、投影モデルＭ２の投影点の密度が高い領域では、パターンマッチングの精度が比較的高くなる。一方、投影モデルＭ２の投影点の密度が低い領域では、パターンマッチングの精度が比較的低くなる。
【００５９】
そこで、副マスタデータ生成部１０７が、マスタデータから副マスタデータを生成することが好ましい。例えば、副マスタデータ生成部１０７は、マスタデータに属する投影点をマスタデータから間引くことで、副マスタデータを生成する。この場合、副マスタデータに属する投影点の数は、マスタデータに属する投影点の数より少なくなる。また、副マスタデータは、マスタデータの一部をマスクすることで生成されてもよい。
【００６０】
例えば、図１１Ａは、マスタデータ生成部１０６が作成した非常灯６４のマスタデータＭＤ１を示す。マスタデータＭＤ１は、投影点の密度が比較的高い領域で生成されており、非常灯６４の特徴が比較的多く含まれている。図１１Ｂは、副マスタデータ生成部１０７がマスタデータＭＤ１から生成した副マスタデータＭＤ２を示す。副マスタデータＭＤ２に属する投影点の数は、マスタデータＭＤ１に属する投影点の数より少ない。さらに、図１１Ｃは、副マスタデータ生成部１０７がマスタデータＭＤ１から生成した副マスタデータＭＤ３を示す。副マスタデータＭＤ３に属する投影点の数は、副マスタデータＭＤ２に属する投影点の数より少ない。
【００６１】
そして、器具検出部１０４は、投影モデルＭ２の投影点の密度が高い領域では、マスタデータＭＤ１を用いてパターンマッチングを行い、投影モデルＭ２の投影点の密度が中程度の領域では、副マスタデータＭＤ２を用いてパターンマッチングを行う。さらに、器具検出部１０４は、投影モデルＭ２の投影点の密度が低い領域では、副マスタデータＭＤ３を用いてパターンマッチングを行う。
【００６２】
したがって、器具検出部１０４は、投影モデルＭ２の投影点の密度に応じて、パターンマッチングに用いるマスタデータを切り替えるので、パターンマッチングの精度を向上させることができる。
【００６３】
出力データ生成部１０５は、器具検出部１０４の検出結果に基づいて、図１２に示す出力データＤ１を生成する。出力データＤ１は、天井面５２における照明器具６１、ファンコイルユニット６２、スピーカ６３、非常灯６４の各器具モデルの配置を示す画像データである。出力データＤ１は、投影モデルＭ２をベースにしており、天井輪郭９０内に、器具モデルとして照明器具モデル９４１、ファンコイルユニットモデル９４２、スピーカモデル９４３、及び非常灯モデル９４４をそれぞれ配置している。天井輪郭９０は投影輪郭８０に対応し、照明器具モデル９４１は器具投影点群８４１に対応し、ファンコイルユニットモデル９４２は器具投影点群８４２に対応し、スピーカモデル９４３は器具投影点群８４３に対応し、非常灯モデル９４４は器具投影点群８４４に対応する。
【００６４】
そして、出力データ生成部１０５は、照明器具モデル９４１、ファンコイルユニットモデル９４２、スピーカモデル９４３、及び非常灯モデル９４４の各表示形式を互いに異ならせている。表示形式は色、形状などであり、照明器具モデル９４１、ファンコイルユニットモデル９４２、スピーカモデル９４３、及び非常灯モデル９４４のそれぞれの色、形状のいずれか一方を互いに異ならせることで、器具モデルの種類が区別されやすくなる。
【００６５】
そして、出力データ生成部１０５は、出力データＤ１を出力装置３へ出力する。出力装置３では、モニタ装置３１が出力データＤ１を表示する。さらに、操作部４のユーザ操作によって、プリンタ３２は、出力データＤ１を印刷した図面を出力する。
【００６６】
さらに、器具検出部１０４は種類毎の器具の数を求めることができるので、出力データ生成部１０５は、天井面５２に設置されている器具の一覧表のデータを作成することもできる。また、出力データ生成部１０５は、予め記憶している器具毎の単価情報に基づいて、天井面５２に設置されている器具に関するコスト情報を作成することもできる。また、操作部４のユーザ操作によって、出力データＤ１におけるいずれかの器具モデルの形状、大きさなどが変更された場合、出力データ生成部１０５は、他の同一種類の器具モデルにも同様の変更を反映させることができる。
【００６７】
また、器具検出部１０４は、複数の器具投影点群を検出した場合、複数の器具投影点群の配列に基づいて、天井面５２における複数の器具の配置の規則性を推定することが好ましい。
【００６８】
具体的に、器具検出部１０４は、同一種類の複数の器具投影点群を検出した場合に、この同一種類の複数の器具投影点群の配置の規則性を推定する。図７では、複数の器具投影点群８４１がマトリクス状に配置されており、互いに隣り合う一対の器具投影点群８４１のＸ方向の間隔及びＹ方向の間隔は、それぞれ一定値（ほぼ一定値）になる。したがって、器具検出部１０４は、複数の器具投影点群８４１の配置の規則性（Ｘ方向の間隔及びＹ方向の間隔）を推定できる。器具検出部１０４は、図７に示す全ての器具投影点群８４１を検出しておらず、一部の器具投影点群８４１を検出している時点であっても、それまでの検出結果を用いて配置の規則性を推定することができる。
【００６９】
そして、器具検出部１０４は、検出した器具投影点群８４１の配置が、推定した配置の規則性に整合しない場合、この器具投影点群８４１を誤った検出結果であると判定する。器具検出部１０４は、誤った検出結果であると判定した器具投影点群８４１を処理結果から削除する。例えば、計測装置２の出力に含まれるノイズ成分などによって、上述の誤検出が発生する場合がある。しかし、器具検出部１０４は、配置の規則性に整合する器具投影点群８４１のみを残すことで、検出精度を向上させることができる。
【００７０】
あるいは、器具検出部１０４は、配置の規則性に整合しない器具投影点群を残し、出力データ生成部１０５が、配置の規則性に整合しない器具投影点群について、現実の部屋５で目視確認の必要があることを、出力データＤ１によって通知してもよい。例えば、出力データＤ１は、各器具モデルの配置を示す場合に、配置の規則性に整合しない器具投影点群を、配置の規則性に整合する器具投影点群とは異なる色、形状で表示させる。
【００７１】
さらに、器具検出部１０４は、互いに異なる種類の器具投影点群を検出した場合に、互いに異なる種類の複数の器具投影点群の配置の規則性を推定してもよい。例えば、器具検出部１０４は、スピーカ６３に対応する器具投影点群８４３と非常灯６４に対応する器具投影点群８４４との相互間の配置に関する規則性を推定する。そして、器具検出部１０４は、器具投影点群８４３と器具投影点群８４４との相互間の配置に関する規則性に基づいて、器具投影点群８４３または器具投影点群８４４の誤検出の有無を判定する。
【００７２】
また、器具検出部１０４は、複数の器具投影点群を抽出した場合、互いの離間距離が所定距離以下になる一対の器具投影点群があれば、一対の器具投影点群のいずれか一方は誤った検出結果であると判定することが好ましい。例えば、器具検出部１０４は、同一種類の複数の器具投影点群を検出した場合に、この同一種類の複数の器具投影点群の互いの離間距離を求める。そして、離間距離が所定距離以下になる一対の器具投影点群があれば、一対の器具投影点群のいずれか一方は誤った検出結果であると判定する。この場合、器具検出部１０４は、離間距離が所定距離以下になる一対の器具投影点群のそれぞれに対して、上述の配置の規則性を適用して、配置の規則性に整合しない一方の器具投影点群を誤った検出結果であると判定することが好ましい。
【００７３】
また、候補抽出部１０８は、器具投影点群の配置の規則性に基づいて、器具投影点群が存在すると推定される候補領域を検出領域８０１から抽出することが好ましい。そして、器具検出部１０４が候補領域から器具投影点群を抽出しなかった場合、出力データ生成部１０５は、候補領域に関する情報を含む出力データＤ１を生成して、現実の部屋５において候補領域に対応する箇所を目視確認する必要があることを通知する。例えば、出力データは、照明器具モデル９４１、ファンコイルユニットモデル９４２、スピーカモデル９４３、及び非常灯モデル９４４の各配置に加えて、器具投影点群が検出されていない候補領域（すなわち、器具モデルが表示されていない候補領域）を示す画像データになる。
【００７４】
また、器具検出部１０４は、器具投影点群とマスタデータ（または副マスタデータ）との一致度を定量的に求め、一致度が閾値以上である投影点群を器具投影点群として検出することが好ましい。そして、出力データ生成部１０５は、器具投影点群の一致度に応じて、この器具投影点群の表示形式を決める。例えば、出力データ生成部１０５は、一致度を「高レベル」、「中レベル」、「低レベル」の３段階に分類し、一致度に応じて、器具投影点群の表示色または形状を異ならせる。この場合、出力データ生成部１０５は、一致度が高い器具投影点群ほど目立つように表示する方法、一致度が低い器具投影点群ほど目立つように表示する方法、あるいは一致度に関わらず同程度に認識できるように表示する方法のいずれを用いてもよい。
【００７５】
また、器具検出部１０４は、パターンマッチングとして、ディープラーニング（Deep Learning）による認識アルゴリズムを実行してもよい。この認識アルゴリズムは、予め、多層構造のニューラルネットワークを用いて、器具投影点群の各画像データを学習モデルとするディープラーニングによって構築される。そして、膨大な数の学習モデル用いたディープラーニングによって、各器具投影点群を認識するための特徴量が抽出され、認識アルゴリズムが構築される。この場合、器具検出部１０４は、ディープラーニングによる認識アルゴリズムを実行した後に、器具の大きさを特徴量とするテンプレートを用いたパターンマッチングを行うことが好ましい。すなわち、ディープラーニングによる認識アルゴリズムでは、器具の大きさを識別することが難しいため、器具の大きさを特徴量とするテンプレートを用いたパターンマッチングを行うことで、器具の大きさを識別することができる。器具検出部１０４は、ディープラーニングによる認識アルゴリズムと、テンプレートを用いた認識アルゴリズムとを組み合わせることで、パターンマッチングの精度がより向上する。また、器具検出部１０４は、テンプレートを用いた認識アルゴリズムを併用することによって、スプリンクラー、煙感知器などのように小さい器具を、他の大きい器具と誤って検出する誤検出を低減できる。
【００７６】
また、処理部１２は、計算量を抑制するために、測定点の数を減らすことが好ましい。例えば、処理部１２は、３次元モデルＭ１を多数個のボクセルに分割し、所定個以上の測定点を含むボクセルを抽出する。そして、処理部１２は、抽出されたボクセルに含まれている測定点の座標値を用いてボクセルごとに代表の座標値を求め、求めた座標値を測定点の座標値として用いる。この処理を行えば、測定点の個数は、所定個以上の測定点を含むボクセルの個数であって、測定点の個数を低減させることが可能である。ボクセルのサイズは、測定点が複数個ずつ含まれ、かつ必要な寸法精度（たとえば、１［ｃｍ］以下の寸法精度）が得られるように定められる。
【００７７】
ボクセルごとの測定点の代表の座標値は、たとえば、ボクセルに含まれる測定点の重心の値である。また、処理部１２は、ボクセルに含まれる測定点から座標成分ごとに中央値あるいは最頻値を求め、求めた中央値あるいは最頻値を、ボクセルごとの測定点の代表の座標値の座標成分としてもよい。これらの値は一例であり、ボクセルごとの測定点の代表の座標値は、他の値であってもよい。
【００７８】
上述のデータ生成支援システム１００によるデータ生成支援方法をまとめると、図１３のフローチャートのようになる。
【００７９】
まず、床面５１、天井面５２、壁面５３で囲まれた部屋５に属する複数の測定点における各３次元座標の計測値である点群データを取得する（データ取得ステップＳ１）。次に、床面５１、天井面５２、壁面５３のうち天井面５２を対象面とし、点群データに基づく部屋５の３次元モデルＭ１を構成する複数の測定点のうち、投影元領域Ｒ１内の各測定点を投影面Ｆ１に投影する。各測定点が投影面Ｆ１に投影された複数の投影点で構成される２次元の投影モデルＭ２を生成する（投影ステップＳ２）。次に、投影モデルＭ２から天井面５２の輪郭に対応する投影輪郭８０を検出する（輪郭検出ステップＳ３）。次に、投影面Ｆ１において投影輪郭８０で囲まれた領域を検出領域８０１とし、検出領域８０１内において２つ以上の投影点で構成される投影点群が所定の特徴を有していれば、前記投影点群は、天井面５２に配置されている器具に対応する器具投影点群であると判定する（器具検出ステップＳ４）。次に、器具投影点群に関するデータを出力データＤ１として生成する（出力データ生成ステップＳ５）。
【００８０】
上述の実施形態に係る第１の態様のデータ生成支援システム１００は、データ取得部１０１と、投影部１０２と、輪郭検出部１０３と、器具検出部１０４と、出力データ生成部１０５と、を備える。データ取得部１０１は、床面５１、天井面５２、壁面５３で囲まれた部屋５に属する複数の測定点における各３次元座標の計測値である点群データを取得する。投影部１０２は、床面５１、天井面５２、壁面５３のうち天井面５２を対象面とし、点群データに基づく部屋５の３次元モデルＭ１を構成する複数の測定点のうち、少なくとも天井面５２を含む投影元領域Ｒ１内の各測定点を投影面Ｆ１に投影する。投影部１０２は、各測定点が投影面Ｆ１に投影された複数の投影点で構成される２次元の投影モデルＭ２を生成する。輪郭検出部１０３は、投影モデルＭ２から天井面５２の輪郭に対応する投影輪郭８０を検出する。器具検出部１０４は、投影面Ｆ１において投影輪郭８０で囲まれた領域を検出領域８０１とする。器具検出部１０４は、検出領域８０１内において２つ以上の投影点で構成される投影点群が所定の特徴を有していれば、前記投影点群は、天井面５２に配置されている器具に対応する器具投影点群８４１−８４４であると判定する。出力データ生成部１０５は、器具投影点群８４１−８４４に関するデータを出力データＤ１として生成する。
【００８１】
本実施形態のデータ生成支援システム１００は、３次元空間の測定点を２次元の投影面Ｆ１上の投影点に変換し、２次元座標で表される投影点に基づいて天井面５２の投影モデルＭ２を生成する。したがって、データ生成支援システム１００は、２次元座標で表されるデータを用いるので、３次元モデルＭ１などの３次元座標で表されるモデルデータを用いる場合に比べて、演算負荷が小さくなり、処理速度も速くなる。この結果、データ生成支援システム１００は、データの生成処理速度の向上を図ることができる。
【００８２】
また、実施形態に係る第２の態様のデータ生成支援システム１００では、第１の態様において、器具は、複数種類の器具（照明器具６１、ファンコイルユニット６２、スピーカ６３、非常灯６４）のうちいずれかの種類の器具である。そして、器具検出部１０４は、器具投影点群８４１−８４４を、複数種類のうちいずれかの種類に分類することが好ましい。
【００８３】
したがって、データ生成支援システム１００は、種類毎の器具の数を求めることができる。さらに、操作部４のユーザ操作によって、出力データＤ１におけるいずれかの器具モデルの形状、大きさなどが変更された場合、データ生成支援システム１００は、他の同一種類の器具モデルにも同様の変更を反映させることができる。
【００８４】
また、実施形態に係る第３の態様のデータ生成支援システム１００では、第２の態様において、出力データ生成部１０５は、器具投影点群８４１−８４４に対応する器具モデル９４１−９４４の配置を示す画像データを出力データＤ１として生成することが好ましい。そして、器具モデル９４１−９４４の表示形式は、器具投影点群８４１−８４４の種類によって異なる。
【００８５】
したがって、データ生成支援システム１００が生成する出力データＤ１は、複数の器具を種類毎に視覚的に識別できるように生成される。例えば、出力データＤ１は、どの種類の器具がどこに配置されているかを視覚的に識別可能に生成される。
【００８６】
また、実施形態に係る第４の態様のデータ生成支援システム１００では、第１乃至第３の態様のいずれか一つにおいて、マスタデータ生成部１０６をさらに備えることが好ましい。マスタデータ生成部１０６は、ユーザ操作によって特定された検出領域８０１内の２つ以上の投影点で構成される投影点群の特徴をマスタデータとする。そして、器具検出部１０４は、検出領域８０１に対してマスタデータを適用することによって、検出領域８０１から器具投影点群８４１−８４４を検出する。
【００８７】
したがって、データ生成支援システム１００は、マスタデータに対応する器具のみを検出でき、不要な器具、ノイズなどの検出数を低減させることができる。また、同じマスタデータによって検出された複数の器具は、同一種類の器具であるので、複数の器具は、自動的に種類毎に分類される。また、ユーザがマスタデータを設定するので、必要なマスタデータのみが生成され、さらにはパターンマッチングにおけるマスタデータの精度をより高くすることができる。
【００８８】
また、実施形態に係る第５の態様のデータ生成支援システム１００では、第１乃至第３の態様のいずれか一つにおいて、マスタデータ生成部１０６をさらに備えることが好ましい。マスタデータ生成部１０６は、検出領域８０１内の投影点から、床面５１、天井面５２、壁面５３に属する各測定点に対応する投影点以外を抽出し、抽出した投影点のうち２つ以上の投影点で構成される投影点群の特徴をマスタデータとする。そして、器具検出部１０４は、検出領域８０１に対してマスタデータを適用することによって、検出領域８０１から器具投影点群８４１−８４４を検出する。
【００８９】
したがって、データ生成支援システム１００は、マスタデータに対応する器具のみを検出でき、不要な器具、ノイズなどの検出数を低減させることができる。また、同じマスタデータによって検出された複数の器具は、同一種類の器具であるので、複数の器具は、自動的に種類毎に分類される。さらには、ユーザによる領域Ｋ１，Ｋ２の設定操作が不要になって、マスタデータの生成処理を簡易化できる。
【００９０】
また、実施形態に係る第６の態様のデータ生成支援システム１００では、第４または第５の態様において、マスタデータＭＤ１に画像処理を施した副マスタデータＭＤ２，ＭＤ３を生成する副マスタデータ生成部１０７をさらに備えることが好ましい。そして、器具検出部１０４は、検出領域８０１に対してマスタデータＭＤ１及び副マスタデータＭＤ２，ＭＤ３を適用することによって、検出領域８０１から器具投影点群８４１−８４４を検出する。
【００９１】
データ生成支援システム１００において、投影モデルＭ２は、モデル内のエリアによって投影点の粗密があり、エリアによって分解能に差が生じる。この結果、同一種類の器具の器具投影点群であっても、投影点の密度の高低によって、同一種類の器具に対応すると判定されない場合がある。そこで、器具検出部１０４は、マスタデータＭＤ１に画像処理を施した副マスタデータＭＤ２，ＭＤ３を併用することで、投影点の密度の高低に関わらず、同一種類の器具の器具投影点群を同一種類の器具に対応すると判定できる。
【００９２】
また、実施形態に係る第７の態様のデータ生成支援システム１００では、第１乃至第６の態様のいずれか一つにおいて、器具検出部１０４は、複数の器具投影点群８４１−８４４を検出した場合、複数の器具投影点群８４１−８４４の配列に基づいて、天井面５２における複数の器具の配置の規則性を推定することが好ましい。
【００９３】
したがって、データ生成支援システム１００は、器具の配置の規則性を推定することによって、器具投影点群を検出する領域を絞り込むことができ、処理の高速化、及びノイズ検出の低減化を図ることができる。
【００９４】
また、実施形態に係る第８の態様のデータ生成支援システム１００では、第７の態様において、器具検出部１０４は、検出領域８０１から検出した器具投影点群８４１−８４４の配置が配置の規則性を満たさない場合、当該器具投影点群は誤った検出結果であると判定することが好ましい。
【００９５】
したがって、データ生成支援システム１００は、ノイズ検出の低減化を図ることができる。
【００９６】
また、実施形態に係る第９の態様のデータ生成支援システム１００では、第７の態様において、配置の規則性に基づいて、器具投影点群８４１−８４４が存在すると推定される候補領域を検出領域８０１から抽出する候補抽出部１０８をさらに備えることが好ましい。そして、器具検出部１０４が候補領域から器具投影点群８４１−８４４を抽出しない場合、出力データ生成部１０５は、候補領域に関するデータを生成する。
【００９７】
したがって、データ生成支援システム１００は、器具投影点群を検出する領域を絞り込むことができ、処理の高速化、及びノイズ検出の低減化を図ることができる。さらに、データ生成支援システム１００は、候補領域に関するデータを生成することで、器具投影点群の未検出の有無をユーザに確認させることができる。
【００９８】
また、実施形態に係る第１０の態様のデータ生成支援システム１００では、第１乃至第９の態様のいずれか一つにおいて、器具検出部１０４は、複数の器具投影点群８４１−８４４を抽出した場合、互いの離間距離が所定距離以下になる一対の器具投影点群があれば、一対の器具投影点群のいずれか一方は誤った検出結果であると判定することが好ましい。
【００９９】
したがって、データ生成支援システム１００は、一対の器具投影点群の距離が近すぎる場合は、いずれか一方の器具投影点群はノイズである可能性が高いので、ノイズ除去が可能になる。
【０１００】
また、実施形態に係る第１１の態様のデータ生成支援システム１００では、第１乃至第１０の態様のいずれか一つにおいて、器具検出部１０４は、所定の特徴に、投影点群の大きさを含むことが好ましい。
【０１０１】
したがって、データ生成支援システム１００は、ノイズ除去が可能になる。さらに、データ生成支援システム１００は、スプリンクラー、煙感知器などのように小さい器具を、他の大きい器具と誤って検出する誤検出を低減できる。
【０１０２】
また、実施形態に係る第１２の態様のデータ生成支援システム１００では、第１乃至第１１の態様のいずれか一つにおいて、出力データＤ１は、器具投影点群８４１−８４４の配置を表示するためのデータである。そして、器具検出部１０４は、器具投影点群８４１−８４４と所定の特徴との一致度を求め、出力データ生成部１０５は、一致度に応じて器具投影点群８４１−８４４の表示形式を決めることが好ましい。
【０１０３】
したがって、データ生成支援システム１００は、特に一致度が低い器具投影群についてユーザに目視確認を促すことで、目視確認の効率化を図ることができる。
【０１０４】
また、実施形態に係る第１３の態様のデータ生成支援システム１００では、第１乃至第１２の態様のいずれか一つにおいて、対象面は、部屋５の天井面５２である。そして、投影部１０２は、投影元領域Ｒ１として、３次元モデルＭ１における所定高さ以上の領域を設定することが好ましい。
【０１０５】
したがって、データ生成支援システム１００は、天井面５２付近の測定点のみを抽出して以降の処理を行うので、演算負荷がより小さくなり、処理速度もより速くなる。
【０１０６】
また、実施形態に係る第１４の態様のデータ生成支援システム１００では、第１乃至第１２の態様のいずれか一つにおいて、対象面は、部屋５の天井面５２である。そして、投影部１０２は、投影元領域Ｒ１として、３次元モデルＭ１における床面５１から所定高さＨ１までの領域を除外した領域を設定することが好ましい。
【０１０７】
したがって、データ生成支援システム１００は、天井面５２付近の測定点のみを抽出して以降の処理を行うので、演算負荷がより小さくなり、処理速度もより速くなる。さらに、天井面が斜面またはドーム状である場合でも、データ生成支援システム１００は、天井面５２付近の測定点のみを抽出できる。
【０１０８】
また、実施形態に係る第１５の態様のデータ生成支援システム１００では、第１乃至第１４の態様のいずれか一つにおいて、輪郭検出部１０３は、輪郭追跡機能を有することが好ましい。輪郭追跡機能は、投影面Ｆ１に投影された複数の投影点からなる対象投影点群Ｇａの輪郭を、天井面５２の輪郭として検出する機能である。
【０１０９】
したがって、データ生成支援システム１００は、投影モデルＭ２から天井面領域８２の輪郭である投影輪郭８０を容易に検出できる。
【０１１０】
また、実施形態に係る第１６の態様のデータ生成支援システム１００では、第１５の態様において、輪郭検出部１０３は、対象投影点群Ｇａの輪郭を構成する複数の画素を直線または曲線に近似することで、天井面５２の輪郭を検出することができる。
【０１１１】
したがって、データ生成支援システム１００は、輪郭検出部１０３による投影輪郭８０の検出精度を向上させることができる。この結果、輪郭検出部１０３は、本来は矩形である輪郭を輪郭追跡機能によって多角形の輪郭として検出してしまう可能性を低減することができる。
【０１１２】
また、実施形態に係る第１７の態様のデータ生成支援システム１００では、第１乃至第１６の態様のいずれか一つにおいて、対象面は、部屋５の天井面５２であり、投影面Ｆ１は、３次元モデルＭ１において部屋５の床面５１に対応する面であることが好ましい。
【０１１３】
したがって、データ生成支援システム１００は、精度の良い投影モデルＭ２を生成できる。
【０１１４】
また、実施形態に係る第１８の態様のデータ生成支援方法は、データ取得ステップＳ１と、投影ステップＳ２と、輪郭検出ステップＳ３と、器具検出ステップＳ４と、出力データ生成ステップＳ５と、を備える。データ取得ステップＳ１は、床面５１、天井面５２、壁面５３で囲まれた部屋５に属する複数の測定点における各３次元座標の計測値である点群データを取得する。投影ステップＳ２は、床面５１、天井面５２、壁面５３のうち天井面５２を対象面とし、点群データに基づく部屋５の３次元モデルＭ１を構成する複数の測定点のうち、少なくとも天井面５２を含む投影元領域Ｒ１内の各測定点を投影面Ｆ１に投影する。投影ステップＳ２は、各測定点が投影面Ｆ１に投影された複数の投影点で構成される２次元の投影モデルＭ２を生成する。輪郭検出ステップＳ３は、投影モデルＭ２から天井面５２の輪郭に対応する投影輪郭８０を検出する。器具検出ステップＳ４は、投影面Ｆ１において投影輪郭８０で囲まれた領域を検出領域８０１とする。器具検出ステップＳ４は、検出領域８０１内において２つ以上の投影点で構成される投影点群が所定の特徴を有していれば、前記投影点群は、天井面５２に配置されている器具に対応する器具投影点群８４１−８４４であると判定する。出力データ生成ステップＳ５は、器具投影点群８４１−８４４に関するデータを出力データＤ１として生成する。
【０１１５】
本実施形態のデータ生成支援方法は、３次元空間の測定点を２次元の投影面Ｆ１上の投影点に変換し、２次元座標で表される投影点に基づいて天井面５２の投影モデルＭ２を生成する。したがって、データ生成支援方法は、２次元座標で表されるデータを用いるので、３次元モデルＭ１などの３次元座標で表されるモデルデータを用いる場合に比べて、演算負荷が小さくなり、処理速度も速くなる。この結果、データ生成支援方法は、データの生成処理速度の向上を図ることができる。
【０１１６】
上述の実施形態に係る第１９の態様のプログラムは、コンピュータシステム１に、第１８の態様のデータ生成支援方法を実行させる。
【０１１７】
したがって、プログラムは、上述のデータ生成支援方法と同様に、データの生成処理速度の向上を図ることができる。
【０１１８】
なお、上述の実施の形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【０１１９】
１  コンピュータシステム
１００  データ生成支援システム
１０１  データ取得部
１０２  投影部
１０３  輪郭検出部
１０４  器具検出部
１０５  出力データ生成部
１０６  マスタデータ生成部
１０７  副マスタデータ生成部
１０８  候補抽出部
５  部屋
５１  床面
５２  天井面
５３  壁面
６１  照明器具（器具）
６２  ファンコイルユニット（器具）
６３  スピーカ（器具）
６４  非常灯（器具）
８０  投影輪郭
８０１  検出領域
８４１−８４４  器具投影点群
９４１−９４４  器具モデル
Ｍ１  ３次元モデル
Ｍ２  投影モデル
Ｒ１  投影元領域
Ｆ１  投影面
Ｄ１  出力データ
ＭＤ１  マスタデータ
ＭＤ２，ＭＤ３  副マスタデータ
Ｈ１  所定高さ
Ｇａ  対象投影点群
Ｓ１  データ取得ステップ
Ｓ２  投影ステップ
Ｓ３  輪郭検出ステップ
Ｓ４  器具検出ステップ
Ｓ５  出力データ生成ステップ
【図１】
2020135765.tif 000003
【図２】
2020135765.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2020135765.tif 000008
【図７】
2020135765.tif 000009
【図８】
2020135765.tif 000010
【図９】
2020135765.tif 000011
【図１０】
2020135765.tif 000012
【図１１】
2020135765.tif 000013
【図１２】
2020135765.tif 000014
【図１３】
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