(57)【要約】【課題】３次元点群から頑健に精度よくワイヤを検出し離隔距離を算出することができる、モデル生成装置、方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】実施形態のモデル生成装置１００は、入力された被写体の３次元点群情報から、ワイヤモデルを生成するモデル生成装置１００であって、３次元点群情報から、ワイヤを構成するワイヤ構成点群を検出し、検出したワイヤ構成点群から、局所領域に存在する連続曲線である複数の区分的連続線を検出する区分的連続線検出部１２１と、区分的連続線検出部１２１が検出した複数の区分的連続線のうち、連結判定対象となる２つの区分的連続線を連結するか否かを判定し、連結すると判定された２つの区分的連続線を連結することにより、ワイヤモデルを生成する区分的連続線連結部１２２と、を備える。さらに実施形態２において、ワイヤモデルと周辺構造物との距離を推定し、ワイヤモデルの離隔距離を保持する。【選択図】図６
2019109839.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された被写体の３次元点群情報から、ワイヤモデルを生成するモデル生成装置であって、
前記３次元点群情報から、ワイヤを構成するワイヤ構成点群を検出し、検出した前記ワイヤ構成点群から、局所領域に存在する連続曲線である複数の区分的連続線を検出する区分的連続線検出部と、
前記区分的連続線検出部が検出した前記複数の区分的連続線のうち、連結判定対象となる２つの区分的連続線を連結するか否かを判定し、連結すると判定された２つの区分的連続線を連結することにより、ワイヤモデルを生成する区分的連続線連結部と、
を備えたモデル生成装置。
【請求項２】
前記区分的連続線連結部が生成したワイヤモデルと、前記ワイヤモデルの周辺の構造物との距離を計算する周辺距離推定部をさらに備えた、
請求項１に記載のモデル生成装置。
【請求項３】
前記周辺距離推定部は、
前記３次元点群情報から、前記区分的連続線検出部が検出したワイヤ構成点群を除いた点群を、局所形状の類似度に基づいてクラスタリングして周辺構造物点群を求め、前記周辺構造物点群とワイヤモデルとの距離を計算する、
請求項２に記載のモデル生成装置。
【請求項４】
前記周辺距離推定部は、点群の密度を基準としたノイズ除去処理、及び近傍点とのクラスタリング処理を行う、
請求項２に記載のモデル生成装置。
【請求項５】
前記区分的連続線連結部は、前記連結判定対象となる２つの区分的連続線を１つの連続線として近似した場合の誤差および前記連続線の長さを指標として、前記連結判定対象となる２つの区分的連続線を連結するか否かを判定する
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のモデル生成装置。
【請求項６】
前記区分的連続線連結部は、連結判定対象となる２つの区分的連続線を１つの連続線として近似した場合の誤差および前記連続線の長さと、連結判定対象となる前記２つの区分的連続線および前記２つの区分的連続線の周辺から抽出した３次元特徴量とに基づく識別器を用いて、前記連結判定対象となる２つの区分的連続線を連結するか否かを判定する、
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のモデル生成装置。
【請求項７】
入力された被写体の３次元点群情報から、ワイヤモデルを生成する生成方法であって、
区分的連続線検出部により、前記３次元点群情報から、ワイヤを構成するワイヤ構成点群を検出し、検出した前記ワイヤ構成点群から、局所領域に存在する連続曲線である複数の区分的連続線を検出し、
区分的連続線連結部により、前記区分的連続線検出部が検出した前記複数の区分的連続線のうち、連結判定対象となる２つの区分的連続線を連結するか否かを判定し、連結すると判定された２つの区分的連続線を連結することにより、ワイヤモデルを生成する、
ワイヤモデルの生成方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１〜請求項６の何れか１項に記載のモデル生成装置の各部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、モデル生成装置、生成方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
長距離レーザーレンジファインダが広く普及することにより、屋外における広範囲な空間での環境計測が実現し、計測した３次元点群から有用な構造物を検出する技術開発が行われている。特に、インフラ設備として重要な、電力線や、電話やインターネット等に用いられる通信線等は、企業や自治体等の管理対象物であり、定期的に異常がないか否かを検査する必要がある。しかしながら、こういった電力線や通信線などのケーブル（以下、「ワイヤ」と呼ぶ）等の細線状の物体は、膨大な数が存在するため、目視で確認することは非常に労力や時間のかかる作業である。そのため、自動的にワイヤの存在する場所を把握し、地上高が十分にとれているか、また電力線の場合には周辺の構造物と干渉していないかどうか、十分な距離離れているかどうか（以下、「離隔距離」と呼ぶ）を推定する技術開発が求められている。また、現在は新規ケーブルを配線する工事をする際などに、既存のケーブルの長さについて正確な長さがわからないため現場調査の稼働が発生していた。これら膨大な数が存在するケーブルについて、現場稼働時間を抑制するために、自動検出および３Ｄモデル化することが求められている。
【０００３】
このようなワイヤを自動検出して３Ｄモデル化する技術として、例えば、非特許文献１に記載の技術がある。非特許文献１に記載の技術は、ワイヤは真上から見ると直線に見えると仮定し、３次元点群を真下（ＸＹ平面）へ射影し、次に、射影後の点群形状について、Ｈｏｕｇｈ変換を用いて直線が存在する平面上の位置を検出する。次に、高さの異なるワイヤは同一直線に存在しているため、それらワイヤを分離する処理として、Ｈｏｕｇｈ変換で検出した直線上に存在する点群を、３次元空間上で階層的にクラスタリングすることにより物体単位で切り出しを行う。最後に、検出したクラスタについて懸垂線モデルを当て嵌めることで、電線のパラメータ推定を行っている。非特許文献１に記載の技術では、Ｈｏｕｇｈ変換のような大域的なモデル当て嵌めを用いているので、電線以外の物体の影響、例えば建造物や木等の影響やノイズに対して頑健であり、また計測点群の密度が疎な場合でも検出が行えるという特徴がある。
【０００４】
しかしながら、非特許文献１に記載の技術では、平面からＨｏｕｇｈ変換を用いて直線を見つける処理を行っているため、水平方向の距離として数十メートルと長いワイヤの検出には適しているが、電柱と他の構造物を繋ぐワイヤについては検出が難しい。例えば、図２２Ａ〜図２２Ｂに示すように、電柱間から電灯に、もしくは電柱から個人の家に伸びる電力線や通信線等の引き込み線は、水平方向の長さが短い傾向があり、鉛直方向へ射影後の直線の長さが短くなるため検出が難しい。検出するためにはＨｏｕｇｈ変換の閾値を下げる必要があるが、閾値を下げることでワイヤ以外の物体、例えば木等が存在する位置に誤検出を生じてしまう。
【０００５】
非特許文献２に記載の技術では、３次元空間を数メートル間隔で分割し、分割した各空間内において短い直線要素を検出する。検出した短い直線要素について、懸垂線モデルを当て嵌め、その懸垂線モデル上にある近傍の直線要素についてクラスタリングを行う。懸垂線モデルの当て嵌めとクラスタリングを交互に行い、懸垂線モデルパラメータの変動が十分小さくなる処理を繰り返す処理である。短い直線要素をクラスタリングする際に、懸垂線モデルを用いてクラスタリングをする直線要素を決定しているため、計測点群が疎な場合でも、クラスタリング精度の低下を抑制できる特徴がある。
【０００６】
しかしながら、非特許文献２に記載の技術では、懸垂線モデルを用いて直線要素をクラスタリングしているが、市街地内における複数のワイヤが連結されたワイヤや、図２２Ｃのように張力調整や離隔距離調整のための部品（付属品と呼ぶ）がついたケーブルについては、懸垂線モデル形状とは異なる形状となり、その際にクラスタリングの精度が低下する。
【０００７】
例えば、ワイヤに張力を調整する金具や補強材が存在する場合や、図２２Ａ〜図２２Ｃに示すように複数のワイヤが連結している場合や付属品により張力や離隔距離の調整が行われている場合には、ワイヤにかかる加重が一様でないために、ワイヤ形状に３次元的な歪みを生じて当て嵌めた懸垂線モデルの推定精度が低下する。その結果、クラスタリング精度が低下して、本来異なるワイヤが同一のワイヤとして検出されるという技術課題がある。
【０００８】
一方、特許文献１に記載の技術においては、３次元空間において数メートル区間で分割された局所的に連続な線分（直線要素）を検出し、それらの直線要素を滑らかに連結することで最適化される評価指標（連結性指標）を導入したことで、特定のワイヤ形状に限らず３次元的な歪みを生じるワイヤについても検出を可能とした。近傍の直線要素と滑らかに連結できるように、各直線要素の形状（位置、姿勢）も、連結性指標のパラメータを変えることで微調整できるため、計測ノイズへの頑健性も高めている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特許５９８１８８６号公報
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Melzer, T. and Briese, C., "Extraction and Modeling of Power Lines from ALS Point Clouds," Proceedings of Austrian Association for Pattern Recognition (OAGM), Hagenberg, 06-17-2004 - 06-18-2004, 47-54 (2004).
【非特許文献２】G. Sohn, Y. Jwa, and H. B. Kim, AUTOMATIC POWERLINE SCENE CLASSIFICATION AND RECONSTRUCTION USING AIRBORNE LIDAR DATA, SPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., I-3, 167-172, 2012
【非特許文献３】新垣  仁、筒口  拳、杵渕  哲也、“Mobile Mapping System 計測点群からの樹木幹の検出-スイープ形状物検出のための特徴抽出”、第回画像電子学会年次大会、(2017)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
特許文献１により、直線要素の連結により任意の形状のワイヤを検出することは可能だが、大きな点群の欠損が生じている場合には、検出精度が低下するという課題がある。ＭＭＳ（Mobile Mapping System）で計測した点群にはオクルージョンの影響により点群の欠損が生じやすく、欠損部分のワイヤモデルの形状を正しく推定できないと、その部分の離隔距離も精度よく算出することができない。
【００１２】
点群計測におけるオクルージョンとは、ＭＭＳのレーザセンサと被写体との間に障害物が存在する場合に、被写体が計測されないことを意味する。例えば、レーザセンサとワイヤの間に樹木が存在する場合には、センサに対して樹木後方のワイヤが計測されず、ワイヤ形状が数メートル、条件が悪いと１０メートル近く計測されないこともある。
【００１３】
このとき、特許文献１の連結性指標では、遠方同士の直線要素の滑らかさを正確に定義することが困難なため、本来同一でないワイヤを連結してしまい、結果として検出精度が低下しやすい。正確に定義できないのは、特許文献１の連結性指標では、直線モデルの姿勢（直線の方向ベクトル）が近傍で類似していることを前提していないことに起因する。
【００１４】
また、ワイヤモデルはミクロな視点（小さいスケール）では直線で近似可能だが、マクロな視点（広いスケール）では直線での近似精度が悪くなりやすいためである。つまり、図２３に示すように、ある位置での直線要素は、物理的にはワイヤの接線方向を意味しているため、遠方でのワイヤの位置が推定しにくく、直線で近似しているため局所領域のスケールを大きくすると、本来のワイヤ形状との形状誤差が大きくなり離隔距離の推定精度が低下するという問題もある。つまり、欠損している領域において、正しい形状推定できないことが、離隔距離の推定精度を低下させてしまう。
【００１５】
本開示は、上記の点に鑑みてなされたものであり、３次元点群から頑健に精度よくワイヤを検出し離隔距離を算出することができる、モデル生成装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記目的を達成するために、本開示の第１の態様のモデル生成装置は、入力された被写体の３次元点群情報から、ワイヤモデルを生成するモデル生成装置であって、前記３次元点群情報から、ワイヤを構成するワイヤ構成点群を検出し、検出した前記ワイヤ構成点群から、局所領域に存在する連続曲線である複数の区分的連続線を検出する区分的連続線検出部と、前記区分的連続線検出部が検出した前記複数の区分的連続線のうち、連結判定対象となる２つの区分的連続線を連結するか否かを判定し、連結すると判定された２つの区分的連続線を連結することにより、ワイヤモデルを生成する区分的連続線連結部と、を備える。
【００１７】
上記目的を達成するために、本開示の第２の態様のモデル生成装置は、第１の態様のモデル生成装置において、前記区分的連続線連結部が生成したワイヤモデルと、前記ワイヤモデルの周辺の構造物との距離を計算する周辺距離推定部をさらに備える。
【００１８】
本開示の第３の態様のモデル生成装置は、第２の態様のモデル生成装置において、前記周辺距離推定部は、前記３次元点群情報から、前記区分的連続線検出部が検出したワイヤ構成点群を除いた点群を、局所形状の類似度に基づいてクラスタリングして周辺構造物点群を求め、前記周辺構造物点群とワイヤモデルとの距離を計算する。
【００１９】
本開示の第４の態様のモデル生成装置は、第２の態様のモデル生成装置において、前記周辺距離推定部は、点群の密度を基準としたノイズ除去処理、及び近傍点とのクラスタリング処理を行う。
【００２０】
本開示の第５の態様のモデル生成装置は、第１の態様から第４の態様のいずれか１態様のモデル生成装置において、前記区分的連続線連結部は、前記連結判定対象となる２つの区分的連続線を１つの連続線として近似した場合の誤差および前記連続線の長さを指標として、前記連結判定対象となる２つの区分的連続線を連結するか否かを判定する。
【００２１】
本開示の第６の態様のモデル生成装置は、第１の態様から第４の態様のいずれか１態様のモデル生成装置において、前記区分的連続線連結部は、連結判定対象となる２つの区分的連続線を１つの連続線として近似した場合の誤差および前記連続線の長さと、連結判定対象となる前記２つの区分的連続線および前記２つの区分的連続線の周辺から抽出した３次元特徴量とに基づく識別器を用いて、前記連結判定対象となる２つの区分的連続線を連結するか否かを判定する。
【００２２】
上記目的を達成するために、本開示の第７の態様の生成方法は、入力された被写体の３次元点群情報から、ワイヤモデルを生成する生成方法であって、区分的連続線検出部により、前記３次元点群情報から、ワイヤを構成するワイヤ構成点群を検出し、検出した前記ワイヤ構成点群から、局所領域に存在する連続曲線である複数の区分的連続線を検出し、区分的連続線連結部により、前記区分的連続線検出部が検出した前記複数の区分的連続線のうち、連結判定対象となる２つの区分的連続線を連結するか否かを判定し、連結すると判定された２つの区分的連続線を連結することにより、ワイヤモデルを生成する。
【００２３】
上記目的を達成するために、本開示の第８の態様のプログラムは、コンピュータを、第１の態様〜第６の態様の何れか１態様に記載のモデル生成装置の各部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２４】
本開示によれば、３次元点群から頑健に精度よくワイヤを検出することができる、という効果が得られる。さらに、オクルージョン領域におけるワイヤ形状を推定できるため、離隔距離を精度よく算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】第１実施形態のモデル生成装置の一例の構成を示す構成図である。
【図２】第１実施形態の区分的連続線連結部の一例の構成を示す構成図である。
【図３】第１実施形態のワイヤモデル生成部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図４】ＲＡＮＳＡＣによる２次曲線の推定例のフローチャートである。
【図５】２次曲線Ｃｎと点群ｐｉとの距離を説明するための概念図である。
【図６】第１実施形態の区分的連続線連結処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】連続候補線を説明するための概念図である。
【図８】第１実施形態の（Ａ）の手法における連結性指標算出部の一例の構成を示す構成図である。
【図９】第１実施形態の（Ａ）の手法における幾何指標計算部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０】第１実施形態の（Ａ）の手法における統合曲線候補を説明するための概念図である。
【図１１】統合曲線モデルの評価に用いるワイヤ構成点について説明するための概念図である。
【図１２】第１実施形態の（Ｂ）の手法における連結性指標算出部の一例の構成を示す構成図である。
【図１３】第１実施形態の（Ｂ）の手法における幾何指標計算部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１４】第１実施形態の（Ｂ）の手法における注目点と周辺点とから生成されるヒストグラムである特徴量を説明するための概念図である。
【図１５】第１実施形態の（Ｂ）の手法を説明するための概念図である。
【図１６】第１実施形態の（Ｂ）の手法を説明するための概念図である。
【図１７】第１実施形態の（Ｂ）の手法における特徴量の統合方法を説明するための概念図である。
【図１８】第１実施形態の連結判定部が実行する連結処理を説明するための概念図である。
【図１９】第２実施形態のモデル生成装置の一例の構成を示す構成図である。
【図２０】第２実施形態のワイヤモデル生成部の動作の一例を示すフローチャートである。
【図２１】第２実施形態の周辺距離推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図２２Ａ】ワイヤの配線例を説明するための図である。
【図２２Ｂ】ワイヤの配線例を説明するための図である。
【図２２Ｃ】図２２Ｂに示した付属品（調整金具）のイメージ図である。
【図２３】オクルージョン領域による直線要素の連結を説明するための概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、本実施形態は、本発明を限定するものでない。
【００２７】
［発明の概要］
まず、本発明の実施形態における概要を説明する。
【００２８】
本開示は、３次元点群の中から電力線や電話線等の通信線などのワイヤのワイヤモデルを頑健に検出するモデル生成装置、ワイヤモデルの生成方法、及びプログラムに関する技術である。特に、オクルージョンの影響で計測された３次元点群に大きな欠損が生じている状況や、複数のワイヤが形状に歪みが生じている状況でも有効な技術である。なお、以下では、「３次元」について「３Ｄ」と表現する場合がある。
【００２９】
本開示では、事前に検出した局所に連続な曲線要素について、その曲線要素と近傍曲線要素との連結のしやすさを定義した指標によりクラスタリング（曲線要素を連結して同一グループとする）を行う。局所的な領域を曲線で近似することで、遠方位置での曲線要素の位置および形状（物理パラメータ）を推定することが可能となる。
【００３０】
しかしながら、従来の技術のように連結時の滑らかさだけを考慮した連結性指標を定義してしまうと、点群の欠損が大きい場合に推定精度が低下しやすく、誤った連結を行うという問題が生じてしまう。本開示では、連結候補となる２つの曲線要素を統合した際の近似精度を用いた指標を定義することで、欠損の大きな場合における精度低下を抑制し、かつ計測ノイズに頑健な連結を可能とする。
【００３１】
ここで、複数の幾何モデルを統合する際に従来使われてきた指標にＡＩＣ（Akaike's Information Criterion）やＢＩＣ（Schwarz's Bayesian Information Criterion）等の情報量基準がある。これはある幾何モデルを選択したときの、観測データ（本実施形態では３次元点群）の近似精度とモデルパラメータの複雑度とを考慮した指標である。当該情報量基準では、観測されたデータの近似精度を十分に表現しつつも、複雑性を低くした幾何モデルが選択される。本開示における連結性指標では、ノイズに頑健に推定するために、当該情報量基準で用いられている近似精度を用いる。
【００３２】
また、インフラ設備については、引き込み線やケーブル（ワイヤ）の形状は付属品の影響により懸垂線とは限らないが、社内の点検業務マニュアル等により、規則的な形状として設置されている。規則的とは、対照性が保たれているとか、周辺構造物とは一定の距離を保つ形状になるようにケーブルを配線するとか、何かしらの基準に従うことが多い。そのため、ある電柱区間で設置されたワイヤの形状と類似したワイヤの形状が、別の電柱区間でも存在する確率が高いことを意味する。
【００３３】
つまり、保守業務や安全面から、インフラ設備としての設置条件を満たすようなケーブルの配線方法、例えば地上高さを保つために垂れすぎないなど、または一定の間隔を保つようにケーブルが配線されているなどの規則性を学習することが、ワイヤを精度よく連結することに有効であると考えられる。
【００３４】
本開示においては、３Ｄ特徴量を用いることで、連結するワイヤの形状を学習し、機械学習の枠組みにより求めた識別器により、ワイヤ同士の連結可否を判定する。
【００３５】
［実施形態の概説］
第１実施形態において、本開示ではこの情報量基準と同様に、複数のモデルを１つで表現したときの近似誤差増減およびモデルの大きさの増減を指標に用いる。具体的には、連結判定対象となる曲線要素上の観測３次元点群について、２つの曲線要素で表すべきか、１つの曲線要素で表すべきか連結可否の判定指標に用いる。ただし、複数の曲線要素が歪んでいる場合には２つの曲線が連結されにくくなり、連結可否の閾値を下げれば、誤ったワイヤ同士が連結される可能性も高くなりやすい。そこで本開示では、連結判定対象となる曲線要素について連結端点位置からの局所的な領域の３Ｄ点群に絞って、近似誤差を計算することで、歪みの影響を低く抑える。これにより、市街地内のように複数のワイヤが平行して存在する場合でも、精度よくワイヤを連結することが可能となる。
【００３６】
連結性指標の計算方法（Ｂ）においては、連結判定対象となる曲線要素だけでなく、周辺の状況も考慮して連結性の可否を判定する評価関数を定義する。例えば、３本ずつ配置されたワイヤは、大きな欠損がある場合でも、一定の距離を保ちつつ３本のワイヤは連結される可能性が高いなどの「規則性」を学習することで、連結する際の精度低下を抑制する。具体的には、曲線要素とその周辺の物体の形状情報とを３次元特徴量として記録し、近似誤差および連結する２つの曲線要素の特徴を統合した特徴ベクトルをパターン認識することで、連結可否を判定する。
【００３７】
第２実施形態においては、求めたワイヤモデルと周辺構造物との距離を調べることで、離隔距離を算出する。この際に、ノイズ除去フィルタを適用し、さらに点群クラスタリングにより付属品を除去することで、樹木の葉や建造物などの大きな構造物との距離を精度よく算出することが可能となる。
【００３８】
本実施形態は、３次元点群から個々のワイヤを検出する技術であり、検出したワイヤの３Ｄモデルと周辺構造物との距離（離隔距離）を推定する技術である。まず、ワイヤを構成すると判定された点群を検出し、次にそのワイヤ構成点群から曲線要素を検出し、その曲線要素を連結することでワイヤモデルを生成する。このワイヤと周辺の構造物の距離を測定することで離隔距離を出力できる。
【００３９】
ここで、ワイヤモデルとは、３次元空間中に存在するワイヤについて、３Ｄ幾何モデルによりパラメトリックに表現することを意味する。本実施形態では、３次元空間中に存在する２次曲線を用いて曲線要素を表現するために、各曲線要素には２次曲線を表現するためのローカル座標系（座標系の原点位置、座標系の向き）をパラメータとして持つ。各ワイヤモデルは、複数の曲線要素のパラメータ情報および周辺情報として、最低地上高（地面と最も近い位置および距離）と離隔距離情報（周辺構造物と最も近い位置および距離）を３Ｄ形状情報として保持する。
【００４０】
また本実施形態において、曲線要素とは局所的な領域において連続した線分を意味し、以下では区分的連続線と呼ぶ。区分的連続線には、2次曲線でだけでなく、１次直線でも、原理的には４次曲線でも適用できる。ある区間に２つの端点を有し、その端点間は連続した線であることを意味する。
【００４１】
本開示は、電力線や電話、インターネットの通信線等のワイヤ検出およびその周辺情報を得ることが目的としているが、それ以外の細線状の形状を検出してモデル化することも可能な技術である。例えば、道路の白線等の細長い構造物も意味する。以下の実施形態では、具体的な例としてレーザーレンジファインダにより取得した位置情報（３次元座標）を持つ点群を用いたワイヤ検出方法について説明する。
【００４２】
ここで、計測された点群における３次元座標とは、緯度、経度、海抜（高さ）情報でもよいし、ユーザが設定した特定の位置を原点とした３次元ユークリッド座標系でも極座標系でもよい。以下の例では、ユーザが設定した原点における３次元ユークリッド座標系（各方向をＸ，Ｙ，Ｚ座標とする）を想定し、各座標の単位はメートルとする。３次元点とは、各点に上記の３次元座標に、その点群が撮影された時刻や、レーザーの反射強度などの計測情報、その点の属性情報が付与されている点である。３次元点に付与される情報に制限はないが、少なくとも位置情報（Ｘ，Ｙ，Ｚ座標）は付与されたものであり、３次元点群とはその３次元点が複数集まったものである。
【００４３】
［第１実施形態］
図１は、本実施形態のモデル生成装置１００の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態のモデル生成装置１００は、記憶部１０３及び演算部１０４を備える。
【００４４】
被写体計測部１０１は、３次元点群を計測するものであり、レーザーレンジファインダや、赤外線センサ、または超音波センサ等、被写体とセンサとの距離を測定可能な装置であり、被写体の３次元点群情報をモデル生成装置１００に出力する。
【００４５】
例えば、レーザーレンジファインダをＧＰＳ（Global Positioning System）が搭載された車の上、もしくはＧＰＳの搭載された飛行機に搭載し、移動しながら計測することで、屋外の環境の人工物、例えばワイヤ、建物、木、道路や道路以外の地面等、不特定多数の被写体の３次元位置を計測するシステムである。
【００４６】
本実施形態では、被写体計測部１０１として、車上にＧＰＳとレーザーレンジファインダとが搭載されているＭＭＳ（Mobile Mapping System）を想定している。なお、被写体計測手段１０１は、本実施形態に限定されるものではなく、例えば、飛行機等に搭載されたＭＭＳであってもよいし、交差点等の特定の１箇所の位置から計測を行う固定のレーザースキャンセンサ機器等であってもよい。
【００４７】
入力部１０２は、マウスやキーボード等のユーザインターフェースであり、演算処理用パラメータ記憶部１１１の値を変更する際に使用するものである。ユーザがキーボード等での必要な値を入力するハードウェア装置を意味する。もしくは、USB HDD装置などに記憶されたパラメータを演算処理用パラメータ記憶部１１１へコピーする装置でもよい。
【００４８】
図１に示すように、本実施形態の記憶部１０３は、３次元点群記憶部１１０、演算処理用パラメータ記憶部１１１、及び設備情報記憶部１１２を含む。
【００４９】
３次元点群記憶部１１０には、被写体計測部１０１から３次元点群情報が入力され、入力された３次元点群情報が記憶される。３次元点群記憶部１１０に記憶された３次元点群情報は、演算部１０４に出力される。
【００５０】
演算処理用パラメータ記憶部１１１には、入力部１０２から演算部１０４の演算に用いられる演算処理用パラメータが入力され、入力された演算処理用パラメータが記憶される。演算処理用パラメータ記憶部１１１に記憶された演算処理用パラメータは、演算部１０４に出力される。
【００５１】
設備情報記憶部１１２には、詳細を後述する演算部１０４で生成されたワイヤモデルが入力され、入力されたワイヤモデルが記憶される。
【００５２】
３次元点群記憶部１１０、演算処理用パラメータ記憶部１１１、及び設備情報記憶部１１２は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、ＳＳＤ（Solid State Drive）等のハードウェアによる記憶装置である。
【００５３】
演算部１０４は、区分的連続線検出部１２１と、区分的連続線連結部１２２とを含む。
【００５４】
区分的連続線検出部１２１は、３次元点群記憶部１１０から３次元点群情報を取得し、３次元点群情報に基づいて、曲線要素（区分的連続線）を検出する。区分的連続線検出部１２１は、検出した曲線要素（区分的連続線）を区分的連続線連結部１２２に出力する。
【００５５】
区分的連続線連結部１２２には、区分的連続線検出部１２１から区分的連続線が入力される。区分的連続線連結部１２２は、区分的連続線検出部１２１が検出した曲線要素（区分的連続線）を連結してワイヤモデルを生成する。区分的連続線連結部１２２により生成されたワイヤモデルは、記憶部１０３の設備情報記憶部１１２へ出力される。
【００５６】
図２に示すように、本実施形態の区分的連続線連結部１２２は、詳細を後述する連結候補線検出部１３１、連結性指標算出部１３２、及び連結判定部１３３を備える。
【００５７】
なお、本実施形態のモデル生成装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、後述する処理を実行するためのプログラムや各種データを記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）と、を含むコンピュータで構成することができる。本実施形態のＣＰＵがプログラムを実行することにより、ワイヤモデル生成部１２０が有する各部として機能する。
【００５８】
（演算部１０４のワイヤモデル生成部１２０の処理の流れ）
図３は、本実施形態の演算部１０４の動作の一例を示したフローチャートである。まず、本実施形態のモデル生成装置１００における演算部１０４のワイヤモデル生成部１２０の動作（作用）の全体について説明する。なお、ステップＳ１〜ステップＳ３は、区分的連続線検出部１２１に対応し、ステップＳ４は、区分的連続線連結部１２２に対応する。また、「モデル当てはめ」とは、パラメトリックに定義される幾何モデルを推定する処理を意味する。本実施形態では、入力された点群に対して、評価スコアを最大とするような形状のパラメータを推定する一般的なアルゴリズムであるＲＡＮＳＡＣ（RANdom SAmple Consensus）を用いる。
【００５９】
図３に示すように、ステップＳ１で区分的連続線検出部１２１は、３次元点群記憶部１１０から入力された３次元点群から局所形状解析をする。
【００６０】
次のステップＳ２で区分的連続線検出部１２１は、ワイヤを構成する３次元点群を検出し、検出した３次元点群をワイヤ構成点とする。
【００６１】
次のステップＳ３で区分的連続線検出部１２１は、検出したワイヤ構成点にモデル当てはめを行い、区分的連続線を検出し、区分的連続線連結部１２２に出力する。
【００６２】
次のステップＳ４で区分的連続線連結部１２２は、区分的連続線検出部１２１から入力された区分的連続線について連結処理を行い、ワイヤモデルを検出し、検出したワイヤモデルのパラメータを設備情報記憶部１１２へ出力して、本動作を終了する。
【００６３】
以降では、上述した図３に示すフローチャートで説明した、ワイヤモデル生成部１２０におけるステップ１からステップ４のアルゴリズムの詳細な動作について説明する。
【００６４】
（ステップＳ１：局所形状解析）
ステップＳ１で連結候補線検出部１３１は、３次元点群記憶部１１０から３次元点群を取得し、演算処理用パラメータ記憶部１１１からワイヤモデル生成部１２０で使用する演算処理用パラメータを取得する。そして、連結候補線検出部１３１は、３次元点群について、局所的な形状解析として、注目点位置における法線および最小曲率方向（押出し方向）を計算する。入力点群を区別する番号をｉ、点群の総数をＮｉとすると、各点の３次元位置は次式で表現する。
【数１】
2019109839.tif 000003
ただし、［ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ］は、Ｘ，Ｙ，Ｚ軸の座標成分を意味し、右上の添え字の記号「Ｔ」は転置を意味とする。
【００６５】
法線方向の推定は既存手法を用いればよいが、以下に１例を示す。注目点ｐｉについて、半径ｒ以内の距離を局所領域と定義し、この局所領域内部の点をｐｊ（ｊ∈１,２,３,...,Ｎｊ）、局所領域内の点群の総数を
【数２】
2019109839.tif 000004
と表記する。半径ｒ以内の距離に含まれる点は、下記（１）式を満たす点として求められる。
【数３】
2019109839.tif 000005
・・・（１）
【００６６】
ただし、（１）式において、記号「||  ||」はベクトルの２ノルム、記号「｜   ｜」は絶対値を意味する。
【００６７】
このとき、法線ベクトルｎｉは、局所領域内部の点群の共分散行列Ｐを固有値展開したときの第三固有値ベクトル（最も小さい固有値に対応するベクトル）として求まり、最小曲率方向ｍｉは、第一固有値ベクトルとして求まる。本実施形態では、法線を求める際の局所領域のｒの大きさは０．２［ｍ］とした。
【００６８】
非特許文献３のように、計測ノイズに頑健に押出し方向を推定し、以降の特徴抽出処理の際に利用してもよい。本実施形態では、計算量の少ない方法を示した。また以下では、「注目点」や「注目曲線」という文言の「注目」の意味は、「ある」もしくは「某」という意味であり、何かしらの指標により選択したという意味でなく、全ての処理候補について同等に処理は行われる。また、以降では、アルファベットの文字は数に限りがあるため、同じ文字でも別の段落（節）では、別の意味として利用することもある。
【００６９】
（ステップＳ２：ワイヤ構成点検出）
ステップ２において区分的連続線検出部１２１は、ワイヤ構成点を検出する。区分的連続線検出部１２１は、入力された３次元点群の中から、ワイヤである点（ワイヤ構成点）がいずれであるかを識別する識別処理を行う。本処理については、既存技術を利用することとし、例えば特許文献１に記載された技術により実現可能である。また例えば、事前に教師データを用意することが可能な場合には、非特許文献３のような既存手法を用いることで、細長い物体上の点群の検出を実現することが可能である。
【００７０】
（ステップＳ３：区分的連続線検出）
ステップＳ３において区分的連続線検出部１２１は、区分的連続線を検出する。区分的連続線検出部１２１は、上記ステップＳ２で検出したワイヤ構成点群から、本処理について、局所領域（ある一定のスケール内の領域）に存在する連続曲線を検出する。具体的には、区分的連続線検出部１２１は、ある領域内のワイヤ構成点群についてモデル当てはめを行い、閾値以上の評価スコアを有するものを曲線要素として判定する。
【００７１】
なお、本実施形態においては、ロバスト推定で広く利用されているＲＡＮＳＡＣを用いて２次曲線（円弧）のパラメータを推定することとする。２次曲線のパラメータは、３次元空間における円弧の存在する座標系の２つの軸Ｘｃ、Ｙｃ方向とその方向に垂直な軸Ｚｃｉ方向、円の中心位置Ｖｃおよびその半径Ｒｃが求まる。端点は円弧上に存在する３次元点群（ワイヤ点群）における円弧の位置として求まる。
【００７２】
図４には、区分的連続線検出部１２１により実行されるＲＡＮＳＡＣによる２次曲線の推定例のフローチャートを示す。なお、ステップＳ３の開始において、区分的連続線検出部１２１には、ワイヤ構成点と判定された３次元点群を入力される。
【００７３】
ステップＳ３−１で区分的連続線検出部１２１は、予め定められた規定回数処理を繰り返すための管理用の変数Ｌｏｏｐに「１」を加算する。なお、本処理の実行を開始した際の繰り返しの変数Ｌｏｏｐの初期値は０である。終了条件を満たすと、Ｌｏｏｐは初期値０となる。
【００７４】
次のステップＳ３−２において、区分的連続線検出部１２１は、区分的連続線のパラメータを算出する。本実施形態では、連続線を２次曲線（円弧）とするため、区分的連続線検出部１２１は、３点以上の３次元点からパラメータを求めることが可能である。以下、「方向」とは、長さが１．０の単位ベクトルと定義する。
【００７５】
Ｃｎ番目の区分的連続線について、ワイヤ構成点から、ランダムに選んだ３点の重心位置をＶＶＣｎ、重心位置ＶＶＣｎからランダムに選んだ１点目の方向をＸＸＣｎ、重心位置ＶＶＣｎからランダムに選んだ１点目の方向をＹＹＣｎとする。また、ＸＸＣｎ、ＹＹＣｎの張る２次元平面について、Ｚ軸方向のベクトルを射影したものをＹＣｎ、方向ＸＸＣｎから方向ＹＣｎの成分を無くしたものを方向ＸＣｎとする。
【数４】
2019109839.tif 000006
【００７６】
ただし、記号「・」は、数値の掛け算もしくはベクトル間の内積を意味し、記号「→」は変数に値を代入することを意味する。
【００７７】
ここで求めた方向をＣｎ番目の区分的連続線のローカル座標系とする。ランダムに点群を選ぶ方法は、メルセンヌ・ツイスタなどの乱数生成器を利用すればよく、例えば、発生させた乱数に対して「入力点の数で割ったときの商」（小数点以下を切り捨て）の値と同じ番号の点を選べばよい。また、ランダムに選んだ３点が、稀に一直線に並んだ場合、再度３点選べばよいし、乱数により同じ数字が選ばれたときは再度選べばよい。
【００７８】
次に、上記ランダムに選んだ３点から円の方程式を求め、ローカル座標系における円の中心位置Ｔｎ（Ｔｘ，Ｔｙ）および円弧の半径Ｒｎを求める。円の方程式の解法は公知のためここでは、説明を省略する。ただし、ＴｘとＴｙはスカラー値であり、ローカル座標系のＸＣｎ軸とＹＣｎ軸の成分である。
【００７９】
Ｃｎ番目の区分的連続線の円の中心位置（３次元座標）は次式により求まる。
【数５】
2019109839.tif 000007
【００８０】
次のステップＳ３−３において、区分的連続線検出部１２１は、上記ステップＳ３−２で算出した、区分的連続線の仮パラメータを評価する。区分的連続線検出部１２１は、Ｃｎ番目の区分的連続線のパラメータについて、重心位置ＶＶＣｎから距離Ｒ以内のワイヤ構成点を用いて評価スコアを求める。
【００８１】
【数６】
2019109839.tif 000008
【００８２】
ここで、関数Ｄ（Ｃｎｌｏｏｐ，ｐｉ）は、２次曲線とワイヤ構成点ｐｉとの距離を出力する関数である。図５に示すように、ワイヤ構成点ｐｉとｎ番目のパラメータにより規定される曲線（円弧）は幾何的な関係性から次式Ｄで求まる。
【００８３】
【数７】
2019109839.tif 000009
【００８４】
閾値εｃは実験的に決めるパラメータであり、本実施形態においてはεｃ＝０．０５［ｍ］とした。
【００８５】
Ｃｎ番目の区分的連続線の長さＬＣｎは次式で求まる。
【００８６】
【数８】
2019109839.tif 000010
ただし、θmax、θmaxはＸＣｎ軸からの成す最大角度、最小角度であり、次式で求まる。
【００８７】
【数９】
2019109839.tif 000011
【００８８】
次のステップＳ３−４において、区分的連続線検出部１２１は、終了条件１を満たしたか否かを判定する。
【００８９】
（終了条件１）
繰り返し処理の回数Ｌｏｏｐの数が、最大繰り返し数ＬｏｏｐＭａｘ以上である。
【００９０】
終了条件１を満たしていない場合、ステップＳ３−４の判定が否定判定となり、ステップＳ３−１へ戻り、上記ステップＳ３−１〜ステップＳ３−３の各処理を終了条件１を満たすまで実行する。一方、終了条件１を満たした場合、ステップＳ３−４の判定が肯定判定となり、ステップＳ３−５へ移行する。
【００９１】
ステップＳ３−５において、区分的連続線検出部１２１は、終了条件２を満たしたか否かを判定する。
【００９２】
（終了条件２）
候補パラメータの中で最も高いスコアが閾値TH_score_curve未満、または２次曲線の長さが閾値長さTH_length_curve未満である。
【００９３】
終了条件２を満たしていない場合、ステップＳ３−５の判定が否定判定となり、最高スコアのパラメータをＣｎ番目の区分的連続線と決定し、ステップＳ３−６へ移行する。一方、終了条件２を満たしている場合、ステップＳ３−５の判定が肯定判定となり、本処理を終了する。
【００９４】
ステップＳ３−６において、区分的連続線検出部１２１は、Ｃｎ番目の区分的連続線上にあるワイヤモデル構成点をＣｎ番目の区分的連続線に属すると判定して除去する。ただし、ステップＳ３−６の「除去」とは、ステップＳ３のＲＡＮＳＡＣ処理から除くという意味である。また、Ｃｎ番目の連続線に属する点群とは、評価スコアを計算した際に、円弧についてθminとθmax以内の範囲かつ、円弧上から距離εｃ以下にある点群が該当する。以降の連結処理において、各連続線とその線に属する点群を用いる。ステップＳ３−６の処理の後、ステップＳ３−１に戻り、上記ステップＳ３−１〜Ｓ３−５の処理を繰り返す。
【００９５】
ここで、最大繰り返し数ＬｏｏｐMax、スコア閾値TH_score_curveと長さ閾値は実験的に決めるパラメータであり、本実施形態ではＬｏｏｐＭａｘx＝１０００［回］、TH_score_curve＝５０［点］、 TH_score_curve＝１．０［ｍ］とした。２次曲線のパラメータを評価における局所領域を定義する一定のスケールＲｋの大きさは実験的にパラメータであり、本実施形態ではスケールＲｋ＝５［ｍ］とした。
【００９６】
（ステップＳ４：区分的連続線連結）
ステップＳ４において、区分的連続線連結部１２２は、注目する区分的連続線とその周辺の区分的連続線について、連結するかどうか判定し、判定結果に基づいて区分的連続線を連結する。本実施形態の区分的連続線連結部１２２が実行する区分的連続線連結処理の一例のフローチャートを図６に示す。なお、図６では、ステップＳ４−１からステップＳ４−５について入力された連続曲線について逐次的な処理として記載されているが、処理としては並列（パラレル）に実施してよい。
【００９７】
図６に示すように、ステップＳ４−１で連結候補線検出部１３１は、区分的連続線検出部１２１から入力された区分的連続線の一つに注目する。連結候補線検出部１３１は、注目する連続線を番号ｃ（ｃ＝１,２,３,…,Ｎｃ）として記載する。本処理の実行を開始した際のｃの初期値を０とし、本ステップで連結候補線検出部１３１は、ｃに「１」を加算する。ただし、Ｎｃは入力された区分的連続線の総数である。
【００９８】
次のステップＳ４−２で連結候補線検出部１３１は、連結候補線群を検出する。連結候補線検出部１３１は、まず、注目する区分的連続線の端点から半径Ｒｔ［ｍ］以内に端点が存在する区分的連続線を連結候補線として検出し、検出結果を連結性指標算出部１３２へ出力する。
【００９９】
注目番号ｃの区分的連続線の端点位置２つは、次式で求まる。
【数１０】
2019109839.tif 000012
周辺探索スケールＲｔ［ｍ］を用いて連結候補線番号ｋは、下記（２）式または式（３）式を満たす区分的連続線として求まる。
【数１１】
2019109839.tif 000013
【０１００】
上記（２）式または（３）式を満たす端点Ｖterm(K)を有する区分的連続線が連結候補線となる。
【０１０１】
ただし、Ｖ（ｋ）は、番号ｋの区分的連続線を意味する。周辺探索スケールは、オクルージョンの発生する領域の許容長さ（上限値）であり、計測したデータから実験的に求まる値である。本実施形態では、Ｒｔ＝10［ｍ］とした。
【０１０２】
さらに、連結候補線検出部１３１は、注目する区分的連続線を延長した先に連結候補線の端点が存在するか否か判定する。連結候補線検出部１３１は、図７に示すように、注目する区分的連続線を延長した線分から距離Ｈ［ｍ］以内に端点が存在する区分的連続線を、連結候補線と判定する。ここで、２つの端点のうち少なくとも１つが、距離Ｈ以下であればよい。なお、距離Ｈは実験的に定めるパラメータであり、本実施形態ではＨ＝2［ｍ］とした。
【０１０３】
次のステップＳ４−３において、連結性指標算出部１３２は、連結候補線検出部１３１から入力された検出結果（連結候補の連続線）に基づいて、注目する区分的連続線と各連結候補線との間で、連結性指標を計算する。連結性指標算出部１３２において実行される上記ステップＳ４−３の処理について、以下の（Ａ）及び（Ｂ）の２通りの方法について詳細に説明する。
【０１０４】
（Ａ）の方法において連結性指標算出部１３２は、幾何指標を計算する。この場合の連結性指標算出部１３２は、図８に示した一例のように、幾何指標計算部１４１を有する。
【０１０５】
幾何指標計算部１４１は、２つの区分的連続線を１つの連続線として近似できるかどうか、近似誤差および近似曲線の長さを指標として用いる。本実施形態では、２つの区分的連続線を１つの曲線として近似したものを、統合曲線モデルと呼ぶ。
【０１０６】
この統合曲線モデルは解析的に求められないため、上記ステップＳ３の処理と同様にして、ＲＡＮＳＡＣにより求める。つまり、仮説パラメータの中から、最も近似誤差の小さい曲線パラメータを推定する。そして、幾何指標計算部１４１は、推定した統合曲線モデルの近似誤差の変動量および線分長さ変動量の重み付き和として求める。
【０１０７】
幾何指標計算部１４１の上記動作の詳細について説明する。図９には、幾何指標計算部１４１の動作の一例のフローチャートを示す。
【０１０８】
図９に示すように、ステップＳ４−３−１Ａで幾何指標計算部１４１は、予め定められた規定回数処理を繰り返すための管理用の変数Ｌｏｏｐに「１」を加算する。なお、本処理の実行を開始した際の繰り返しの変数Ｌｏｏｐの初期値は０である。本実施形態では繰り返し規定回数を２０００回とした。
【０１０９】
図１０の左側に示すように、連結されやすい２つの連続線は１つの２次曲線で近似しやすく連結性指標の値は小さく出力される。一方、図１０の右側の図に示されるように、連結されにくい２つの連続線は、１つの２次曲線では近似しにくい（近似誤差が大きくなり）ため、連結性指標も大きくなりやすい。
【０１１０】
次のステップＳ４−３−２Ａで幾何指標計算部１４１は、統合曲線モデル候補を導出する。統合曲線モデル候補の導出では、上記ステップＳ３−２と同様の処理により、２次曲線のパラメータを求めればよい。ただし、ここで使用される点群が、注目する区分的連続もしくは連結候補線に属するワイヤ構成点を用いて処理が行われることが上記ステップＳ３と異なる。
【０１１１】
次のステップＳ４−３−３Ａで幾何指標計算部１４１は、統合曲線モデルの評価値である幾何指標値を計算する。上記ステップＳ３−３と同様に、２次曲線との距離閾値εｃ以下のワイヤ構成点を用いて、評価スコアを算出する。ただし、評価に用いる点群が、注目する区分的連続もしくは連結候補線に属するワイヤ構成点を用いて処理が行われることがステップＳ３と異なる。
【０１１２】
幾何指標は下記（４）式により求まる。
【０１１３】
幾何指標値＝ψ＋λ×ξ      ・・・（４）
ただし、（４）式においてψは、近似誤差増加率（(注目する区分的連続線の近似誤差＋連結候補の近似誤差）/統合曲線モデルの近似誤差）、λは重み係数、ξは、線分の長さの増加率（注目線区分的連続線の長さ＋連結候補線の長さ）／統合曲線モデルの長さ）である。
【０１１４】
近似誤差とは、２次曲線に含まれる（円弧からεc以下の距離）の点群の距離であり、円弧からの距離の平均値として算出できる。統合曲線モデルにおける近似誤差は、注目する区分的連続線に属するワイヤ構成点と連結候補に属するワイヤモデル構成点を用いて評価すればよい。
【０１１５】
近似誤差の導出については、平均誤差を求めればよい。注目するＣｎ番目の区分的連続線の誤差Ｅ(Ｃｎ)は、距離関数Ｄを用いて次式で求まる。
【数１２】
2019109839.tif 000014
【０１１６】
ただし、ＮＣｎは区分的連続線に属するワイヤ構成点の数を意味し、ｐｉは区分的連続線に属するワイヤ構成点を意味する。同様にして、連結候補曲線、統合曲線モデルの平均誤差も算出できる。
【０１１７】
統合曲線モデルの長さも、上記ステップＳ３と同様にして、距離閾値εc以下のワイヤ構成点を用いることで求まる。本実施例では、λ＝０．１とした。
【０１１８】
ただし、ワイヤモデルは３次元的な歪みを生じている可能性があるため、区分的連続線および候補線において、それぞれ連結対象となる端点から距離Ｒｃｏｎ［ｍ］の距離以内のワイヤ構成点を用いて評価を行う。図１１に示すように、連結対象となる線分に近い端点から、Ｒｃｏｎ［ｍ］以内の点群を対象とする。本実施形態において、Ｒｃｏｎ＝２［ｍ］とした。
【０１１９】
次のステップＳ４−３−４Ａで幾何指標計算部１４１は、規定回数を処理したか否かを判定する。変数Ｌｏｏｐが規定回数に達していない場合、ステップＳ４−３−４Ａの処理が否定判定となり、ステップＳ４−３−１Ａに戻り、上記処理を繰り返す。一方、変数Ｌｏｏｐが規定回数に達した場合、ステップＳ４−３−４Ａの処理が肯定判定となり、図９に示した連結性指標の計算を終了する。
【０１２０】
（Ｂ）の方法において連結性指標算出部１３２は、注目する区分的連続線と連結候補線だけでなく、その周辺の物体の形状情報も考慮するために、３次元特徴量を用いる。３次元特徴量には、ＰＦＨ，ＦＰＦＨ，ＳＨＯＴなどの特徴量を用いてもよいが、より精度を上げるために、連結の対象となる２つの線分と、２つの線分の周辺の形状情報を明確に分けて特徴をとるために、非特許文献３の技術を用いる。
【０１２１】
上記非特許文献３の手法を用いて、注目する区分的連続線自身の形状特徴量と、当該注目する区分的連続線の周辺に存在する区分的連続線の形状特徴量とを算出し、（Ａ）の方法において計算した幾何指標量と形状特徴量とを統合した特徴量を計算する。（Ａ）では、重み付き和として幾何指標量を加算したスカラー値に対して閾値処理をするが、（Ｂ）ではどの特徴が重要であるかは、機械学習により自動的に決定する。
【０１２２】
この場合の連結性指標算出部１３２は、図１２に示した一例のように、幾何指標計算部１４１、３Ｄ特徴量計算部１４２、及び特徴ベクトル導出部１４３を有する。連結性指標算出部１３２の上記各部の動作の詳細について説明する。図１３には、注目した区分的連続線および連結候補線からの３Ｄ特徴量計算部１４２の動作の一例のフローチャートを示す。
【０１２３】
ステップＳ４−３−１Ｂで３Ｄ特徴量計算部１４２は、注目する区分的連続線（曲線）に属するワイヤ構成点の番号ｐ（ｐ＝１,２,３,…）により管理する。本処理の実行を開始した際のｐの初期値を０とし、本ステップで３Ｄ特徴量計算部１４２は、ｐに「１」を加算する。
【０１２４】
次のステップＳ４−３−２Ｂで３Ｄ特徴量計算部１４２は、注目する区分的連続線の位置において局所領域を設定し、次のステップＳ４−３−３Ｂで３Ｄ特徴量計算部１４２は、周辺の点との間で生成されるヒストグラムの特徴量を計算する。
【０１２５】
図１４に示すように、注目する区分的連続線に属するワイヤ構成点について、注目点ｐi(c) (query point)を中心とする、半径Ｒ以内の領域に存在する注目対象領域点
【数１３】
2019109839.tif 000015
との間で、相対角度ヒストグラム（図１６も参照）を生成する。注目点と注目対象領域点について、２点の相対ベクトルおよび法線ベクトルおよび最小曲率方向（押出し方向）により、次式の局所座標系ベクトルu,v,wと相対位置ベクトルｔkを定義する。局所座標系ベクトルｕについて、本実施形態では一例として法線を用いる。
【０１２６】
なお、図１４において、塗りつぶされている点群は、注目する区分的連続線であり、塗りつぶされていない点群は、周辺に存在する区分的連続線から連結候補線（図１４の連結候補線１及び連結候補線２参照）を除いたものである。
【０１２７】
【数１４】
2019109839.tif 000016
図１６に示すように、定義された局所座標系ベクトルの相対角度α、ψ、θの大きさ、及び鉛直方向とのなす角度τの大きさにより、ヒストグラム特徴（相対角度特徴）のヒストグラムのビンの位置が求まる。
【数１５】
2019109839.tif 000017
2019109839.tif 000018
ただし、記号「・」は、数値の掛け算もしくはベクトル間の内積を意味し、記号「→」は変数に値を代入することを意味する。ただし、ｕ(qk)は、注目対象領域点ｑk(c)における法線方向を意味する。
【０１２８】
求めたビンの位置の頻度分布により、特徴量を記述する。本実施形態において、注目局所領域点群の数Ｎin(c)が、例えばＮin(c)＝６００点とすると、注目対象領域から抽出される頻度分布の合計値も６００となる。非特許文献と同一条件で、法線ベクトルと最小曲率方向から特徴を抽出すると、特徴ベクトルは１５００次元のベクトルとなる。
【０１２９】
同様にして、注目点について、注目対象周辺領域内に存在する点群との間で、図１９及び図１６に示すようにヒストグラム特徴を抽出すればよい。
【０１３０】
次のステップＳ４−３−４Ｂで特徴ベクトル導出部１４３は、予め定められた終了条件を満たすか否かを判定する。予め定められた終了条件を満たさない場合、ステップＳ４−３−４Ｂの処理が否定判定となり、ステップＳ４−３−１Ｂに戻り、上記処理を繰り返す。一方、変数Ｐが規定回数に達した場合等、終了条件を満たす場合、ステップＳ４−３−４Ｂの処理が肯定判定となり、図１３に示した連結性指標の計算を終了する。なお、特徴ベクトル導出部１４３は、上記終了条件を満たした場合、即ち、ステップＳ４−３−４Ｂの判定が肯定判定となった場合、幾何指標計算部１４１で計算した幾何指標値と、３Ｄ特徴量計算部１４２で計算した３Ｄ特徴量とを統合した特徴ベクトルを出力する。
【０１３１】
（Ｂ）で求める特徴量μは、幾何指標の値（近似誤差増減率Ｅ、曲線長さ増減率ｒ）、さらに注目する区分的連続線と連結候補線それぞれから抽出した３Ｄ特徴量を統合したものである。図１１で示すように、３Ｄ特徴量の統合方法としては、特徴ベクトルを加算してもよいし、連結してもよい。
【０１３２】
このようにして図６に示したステップＳ４−３の処理が終了すると、次のステップＳ４−４で連結判定部１３３は、各連結候補線について連結判定処理を行う。
【０１３３】
上記（Ａ）の手法により連結性指標を計算した場合、連結判定部１３３は、ＲＡＮＳＡＣにより求めた上記統合曲線モデルについて、近似した誤差の増減値および曲線長さの増減値が予め定められた閾値ＴＨｅｒｒよりも小さい連結候補線である区分的連続線を、連結判定対象と判定する。本実施形態において、閾値ＴＨｅｒｒ＝０．２とした。
【０１３４】
一方、上記（Ｂ）の手法により連結性指標を計算した場合、連結判定部１３３は、機械学習により予め導出された識別器により連結判定対象の判定を行う。各区分的連続線から抽出した特徴量および幾何指標量を連結することで統合する。
【０１３５】
図１７に示すように、幾何指標で求めた近似誤差量および曲線モデル長さ増減量をベクトルとした幾何指標ベクトル（２次元ベクトル）に、３Ｄ特徴量ベクトル（１５００次元ベクトル）を２つ連結することにより、３００２次元ベクトルとなる。
【０１３６】
なお、３Ｄ特徴量の統合方法については幾つかの方法があり、例えば、連結ではなく、ベクトルの要素を加算して１５００次元ベクトルとしてもよい。
【０１３７】
本実施形態においては、非特許文献３と同様にＡｄａｂｏｏｓｔの識別器を用いた。この場合、連結する場合を正、連結しない場合を負とした２クラス問題として解くことができる。
【数１６】
2019109839.tif 000019
【０１３８】
特徴ベクトルμを入力した際の識別器Ｈの出力が正（０以上）のときに、連結すると判定される。ここで、弱識別器ｈの数Ｔは、Ｔ＝１０００個とした。
【０１３９】
本実施形態においては、ブースティングの識別器を示したが、ＳＶＭ（サポートベクタマシン）やＤＮＮ（ディープニューラルネットワーク）などの識別器を用いてもよい。また、連結と非連結の２値の識別器を用いたが、ランク学習のように連結しやすさをランキングするような識別器を用いてもよい。ランク学習の場合には、連結しやすさの出力値が、閾値以上の場合には連結すると判定すればよい。
【０１４０】
次のステップＳ４−５において、連結判定部１３３は、予め定められた終了条件を満たすか否かを判定する。本実施形態では、番号ｃがＮｃである場合、即ち、全ての区分的連続線について処理を行った場合に予め定められた終了条件を満たしたと判定する。終了条件を満たさない場合、ステップＳ４−５の判定が否定判定となり、ステップＳ４−１に戻り、上記処理を繰り返す。一方、終了条件を満たす場合、ステップＳ４−５の処理が肯定判定となり、ステップＳ４−６へ移行する。
【０１４１】
ステップＳ４−６で連結判定部１３３は、区分的連続線を連結する連結処理を行った後、図６に示した区分的連続線連結処理を終了する。
【０１４２】
ここで、注目する区分的連続線と連結候補線について、同一のワイヤに存在するものは、上記ステップＳ４−３で導出した連結性指標の値が小さくなりやすい傾向がある。図１８に示すように、連結候補線１及び連結候補線２が、注目する区分的連続線と連結すると判定された場合、連結判定部１３３は、本ステップにおいて中心位置の距離が最も近いものを連結判定対象として判定する。図１８に示した場合では、連結判定部１３３は、注目する区分的連続線と連結候補線１を連結判定対象として判定し、注目する区分的連続線と連結候補線１とを連結する。
【０１４３】
このようにしてステップＳ４の区分的連続線連結処理が終了すると、図３に示したように、ワイヤモデル生成部１２０は、動作を終了する。なお、本動作の終了にあたり、ワイヤモデル生成部１２０は、得られた区分的連続線を連結することにより得られたワイヤモデルを設備情報記憶部１１２に出力し、記憶させる。
【０１４４】
［第２実施形態］
上述したように、第２実施形態のモデル生成装置１００は、連結されたワイヤモデルと周辺の構造物との距離を推定し、各ワイヤモデルにおける離隔距離を得ることができる。なお、本実施形態のモデル生成装置１００は、第１実施形態のモデル生成装置１００と同様の構成及び動作を含むため、同様の構成及び動作については詳細な説明を省略する。
【０１４５】
図１９は、本実施形態のモデル生成装置１００の構成の一例を示すブロック図である。図１９に示すように、本実施形態のモデル生成装置１００は、演算部１０４のワイヤモデル生成部１２０がさらに周辺距離推定部１２３を含む点で第１実施形態のモデル生成装置１００（図１参照）と異なっている。
【０１４６】
周辺距離推定部１２３には、区分的連続線連結部１２２により生成されたワイヤモデルが入力されと、点群属性情報（詳細後述）とが入力される。周辺距離推定部１２３は、ワイヤモデルと周囲の構造物との距離を計算する。周辺距離推定部１２３により生成されたワイヤモデルと周辺構造物との距離は、記憶部１０３の設備情報記憶部１１２へ出力され、設備情報記憶部１１２に記憶される。
【０１４７】
（演算部１０４のワイヤモデル生成部１２０の処理の流れ）
図２０は、本実施形態のワイヤモデル生成部１２０の動作の全体の一例を示したフローチャートである。図２０に示すように、本実施形態のワイヤモデル生成部１２０の動作は、ステップＳ５の処理を含む点で第１実施形態のワイヤモデル生成部１２０の動作（図３参照）と異なっている。ステップＳ５は、周辺距離推定部１２３に対応する。
【０１４８】
図２０に示すようにステップＳ５で周辺距離推定部１２３は、上述したステップＳ４の処理により検出されたワイヤモデルと周辺構造物との距離を計算する。具体的には、周辺距離推定部１２３は、図２１に一例を示した周辺距離推定処理を実行し、検出したワイヤモデルと３次元点群記憶部１１０から取得した３次元点群（ワイヤ構成点とそれ以外の点群）と、点群属性情報とを用いて、各ワイヤモデルの離隔距離を推定する。なお、点群属性情報とは、各点が何であるかを識別した結果であり、本実施形態ではインフラ設備である「ワイヤ構成点」及び「電柱」とする。離隔距離は、特に電力ケーブルについて重要な情報であり、電圧の大きさにより周辺構造物との最低限必要な距離が規定されていることが多い。通信ケーブルも、自動車等との接触を避ける意味で最低地上高など、保守業務の観点から規定されていることが多い。
【０１４９】
図２１に示すように、ステップＳ５−１で周辺距離推定部１２３は、取得した３次元点群からインフラ設備と判定された点群を除去した後、ノイズ除去のためのフィルタリング処理を行う。空気中のゴミやケーブルには張力を調整する金具等がケーブル周辺に存在するため、ワイヤモデルと周辺の点群との距離を測定すると、数ｃｍ以下という非常に近い距離が測定されてしまう。そこで、まずノイズフィルタリングにより空気中のゴミや計測ノイズ除去を行い、次に細かな金具やケーブルの付属品との距離を無視するために、小さな物体（点群）を除去する。
【０１５０】
ノイズフィルタリングは、一般的に使われている球体の領域を使った疎な外れ値除去を行うこととする。ある点に注目した際に、その点から一定の領域の球内の点群密度が小さい場合はノイズと判定する。本実施形態では、一定領域を規定する球の半径をｒ＝０．２［ｍ］と設定した。
【０１５１】
次のステップＳ５−２で周辺距離推定部１２３は、上記ステップＳ５−１の処理によりフィルタリング後の３次元点群について、ｋ近傍点との間でクラスタリングを実施する。本実施形態においては、近傍点の数ｋ＝８と設定した。ただし、ｋ点以下の孤立した点群の影響を抑えるために、近傍点距離が許容距離１［ｍ］以上離れている場合には、クラスタリングを実施しないこととする。
【０１５２】
次のステップＳ５−３で周辺距離推定部１２３は、上記ステップＳ５−２の処理によりクラスタリングされた３次元点群について、所定の大きさ以下のものはワイヤ周辺に存在する付属品（例えば、電柱金物や、ワイヤの張力を保持する器具等）と見なして除去を行う。周辺距離推定部１２３は、所定の大きさ以上の３次元点群を、周辺構造物点群と判定する。本実施形態においては、点群クラスタの大きさが、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向、Ｚ軸方向どれかが１［ｍ］以上の大きさの場合に、構造物であると判定する。全てが閾値以下の場合には、付属品と判定をして除去する。
【０１５３】
次のステップＳ５−４で周辺距離推定部１２３は、区分的連続線連結部１２２から入力された各ワイヤモデルと、地面属性の点群との距離を計算することで地上高を計算し、最も近い距離と該当位置を最低地上高として保持する。次に、周辺構造物点群との間の距離を計算し、最も近い距離（最近傍距離）とワイヤモデル上の該当位置とを導出し、ステップＳ５の周辺距離推定処理を終了する。ここで、該当位置とは、周辺構造物もしくは地上属性の点群と、もっとも近い距離のワイヤモデルの位置を意味する。
【０１５４】
このようにしてステップＳ５の周辺距離推定処理が終了すると、図２０に示したように、ワイヤモデル生成部１２０は、動作を終了する。なお、本動作の終了にあたり、周辺距離推定部１２３（ワイヤモデル生成部１２０）は、検出したワイヤモデルのパラメータと、当該ワイヤパラメータと周辺構造物との距離を設備情報記憶部１１２に出力し、記憶させる。
【０１５５】
以上説明したように、上記各実施形態のモデル生成装置１００は、入力された被写体の３次元点群情報から、ワイヤモデルを生成するモデル生成装置１００である。モデル生成装置１００は、３次元点群情報から、ワイヤを構成するワイヤ構成点群を検出し、検出したワイヤ構成点群から、局所領域に存在する連続曲線である複数の区分的連続線を検出する区分的連続線検出部１２１と、区分的連続線検出部１２１が検出した複数の区分的連続線のうち、連結判定対象となる２つの区分的連続線を連結するか否かを判定し、連結すると判定された２つの区分的連続線を連結することにより、ワイヤモデルを生成する区分的連続線連結部１２２と、を備える。さらに実施形態２により、ワイヤモデルは周辺構造物との離隔距離や地上高を保持する。本発明の実施形態の文言の定義として、「離隔距離」と「地上高」を別の物理量として記載したが、包含関係という意味では、地面を構造物と考えられるので地上高は離隔距離にも含まれるとしてよい。
【０１５６】
このように、上記各実施形態のモデル生成装置１００によれば、３次元点群から頑健に精度よくワイヤを検出することができる。
【０１５７】
すなわち、上記各実施形態のモデル生成装置１００によれば、形状に３次元的な歪み生じているようなワイヤであっても、オクルージョンなどの影響で計測点に大きな欠損が生じている場合でも、頑健にワイヤを検出できる。また、オクルージョン領域など、点群を欠損した領域でもワイヤの形状を精度よく推定できるため、ワイヤの点群が欠損していても離隔距離推定精度を向上することができる。
【０１５８】
これにより、上記各実施形態のモデル生成装置１００によれば、インフラ設備のワイヤの位置、形状、及び周辺の構造物からの離隔距離を把握し、設備保全業務の作業効率化支援を行うことができる。
【０１５９】
以上、上記各実施形態は本開示の例示であり、具体的な構成は上記格実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは勿論である。
【０１６０】
なお、本実施形態のモデル生成装置１００は、内部にコンピュータシステムを有しているが、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷ（World Wide Web）システムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
【０１６１】
また、本実施形態では、プログラムが予めインストールされている形態について説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能であるし、ネットワークを介して提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１６２】
１００  モデル生成装置
１０１  被写体計測部
１０２  入力部
１０３  記憶部
１０４  演算部
１１０  ３次元点群記憶部
１１１  演算処理用パラメータ記憶部
１１２  設備情報記憶部
１２０  ワイヤモデル生成部
１２１  区分的連続線検出部
１２２  区分的連続線連結部
１３１  連結候補線検出部
１３２  連結性指標算出部
１３３  連結判定部
１４１  幾何指標計算部
１４２  ３Ｄ特徴量計算部
１４３  特徴ベクトル算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２Ａ】
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【図２２Ｂ】
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【図２２Ｃ】
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【図２３】
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