(57)【要約】【課題】３次元座標の点群から図面作成に供する情報を自動取得または自動認識する方法を提供する。【解決手段】３次元計測装置にて取得された建物等の立体構造物表面の３次元座標を示す点群、ならびに自然物表面の３次元座標を示す点群から平面、または、斜面、または、エッジを自動抽出する方法、ならびに、平面、または、斜面、または、エッジ領域を抽出する領域決定方法、点群内のすべての各点の高さ情報へ３次元空間フィルタを適用し求めた特徴量を各点における特徴量とする各点特徴量決定工程と、上記特徴量に対して正規化することで得られる平面、または、斜面、または、エッジ特徴量決定工程と、上記特徴量を閾値処理にて領域分割とラベリング処理を実施する区画抽出工程を具備する方法である。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
点群からの自動作図方法であって、３次元計測装置にて取得された建物等の立体構造物表面または自然物表面の３次元座標を示す点群から平面、または、斜面、または、エッジを自動抽出することを特徴とする点群からの自動作図方法。
【請求項２】
前記点群より、平面、または、斜面、または、エッジ特徴量を求める特徴量抽出工程を含むことを特徴とする請求項１に記載の自動作図方法。
【請求項３】
前記特徴量にもとづき、平面、または、斜面、または、エッジ領域を抽出する領域決定工程を含むことを特徴とする請求項２に記載の自動作図方法。
【請求項４】
請求項２の特徴量を表示する平面、または、斜面、または、エッジ特徴量表示方法。
【請求項５】
請求項３の領域決定結果を表示する領域決定表示方法。
【請求項６】
請求項１、または、請求項２、または、請求項３、または、請求項４、または、請求項５を備えた点群処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、点群取得手段により得られた３次元座標の点群から図面作成に供する情報を自動取得または自動認識に関するものである。
【背景技術】
【０００２】  従来、建物などの立体構造物ならびに自然物を３次元計測装置により測定する場合、たとえば、ドローン、レーザースキャナが用いられており、３次元計測データを取得することができる。３次元計測データより特徴抽出する技術が開示されている（特許文献１、２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５４８０９１４号公報
【特許文献２】特開２０１７−４９７３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  特許文献１の構成によると、３次元点群より２次元画像としてエッジ等を抽出し、オクルージョン（手前の物体に遮られて奥の物体が見えなくなっている状態）を非面領域として抽出対象外としている。また、中間処理として２次元画像として扱う段階があるため、３次元空間を多面的な視点でみることが困難であると考える。【０００５】  特許文献２の構成によると、３次元点群に対して法線ベクトルを求めた結果に基づき２つの平面を記述する連立方程式を生成し、その連立方程式の解を求めることでエッジを抽出している。しかし、本発明で対象にしている自然物は、必ずしも平面で近似できるとは限らず適用は困難である。【０００６】  本発明は、３次元座標の点群から平面、または、斜面、または、エッジの自動抽出方法およびこの自動抽出方法により平面、または、斜面、または、エッジの領域決定方法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】
【０００７】  上記課題を解決するため、本発明の点群からの自動作図方法は、３次元計測装置にて取得された建物等の立体構造物表面の３次元座標を示す点群、ならびに自然物表面の３次元座標を示す点群から平面、または、斜面、または、エッジを自動抽出する方法、ならびに、平面、または、斜面、または、エッジ領域を抽出する領域決定方法であって、
点群内のすべての各点の高さ情報へ３次元空間フィルタを適用し求めた特徴量を各点における特徴量とする各点特徴量決定工程と、
上記特徴量に対して正規化することで得られる平面、または、斜面、または、エッジ特徴量決定工程と、
上記特徴量を閾値処理にて領域分割とラベリング処理を実施する区画抽出工程である。
【発明の効果】本発明によれば、請求項ごとに以下のような効果を奏する。【０００８】  請求項１記載の本発明によれば、３次元計測装置によって取得された建物等の立体構造物の３次元座標を示す点群、ならびに自然物表面の３次元座標を示す点群から、平面、または、斜面、または、エッジを自動抽出することで点群を基にした作図作業を容易にすることができる。従来、作図作業においては、人手により点群を平面ディスプレイ上にて目視により、物体の種類、エッジを探し出し作図を行っているが、３次元点群を平面ディスプレイに写像するため、奥行きを認識することが物理的に困難になりがちであり、作図に対する労力・時間を増加させる一因となっている。本発明により、平面、または、斜面、または、エッジを自動抽出することにより、上記課題を解決することができる。【０００９】  請求項２記載の本発明によれば、３次元点群より、平面、または、斜面、または、エッジを示す特徴量を得ることができる。【００１０】  請求項３記載の本発明によれば、前記特徴量に基づき平面、または、斜面、または、エッジを区別することができる。【００１１】  請求項４記載の本発明によれば、請求項２の発明で得られた特徴量を表示することができる。【００１２】  請求項５記載の本発明によれば、請求項３の発明で得られた領域決定結果を表示することができる。【００１３】  請求項６記載の本発明によれば、請求項１、または、請求項２、または、請求項３、または、請求項４、または、請求項５を備えた点群処理プログラムである。
【図面の簡単な説明】
【図１】点群処理プログラムのフローチャートである。
【図２】３次元空間フィルタのイメージ図である。
【図３】３次元空間フィルタの重みを示す説明図である。
【図４】点群データの色分け結果を示す図面代用写真である。
【発明を実施するための形態】
以下、添付した図面を参照して、本発明の一実施の形態を説明する。
【００１４】  実施形態に係る点群処理プログラムは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などの演算処理手段、および、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）および、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶手段を備えるハードウェアである計算手段と、計算手段上に実現するソフトウェアである点群処理プログラムとが協働する具体的手段を具備して構成される。
【００１５】  プロセッサとは、専用または汎用のＣＰＵ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ））、プログラマブル論理デバイス（ＳＰＬＤ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ））、複合プログラマブル論理デバイス（ＣＰＬＤ（Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ））、および、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ））等のプログラムを実行可能な演算処理手段である。プロセッサは、記憶手段に保存されるプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現する。
【００１６】  記憶回路にプログラムを保存して実行するかわりに、プロセッサを構成する回路としてプログラムを直接組み込むように構成してもよい。
【００１７】  あるいは、複数の独立したプロセッサを組み合わせてプログラムを実行可能な演算処理回路を構成してもよい。プログラムを記憶する記憶回路はプロセッサごとに個別に設けてもよいし、複数のプロセッサの機能に対応するプログラムを集約して設けてもよい。
【００１８】  点群処理プログラムを点群情報取得手段によって得られる点群情報処理に組み込んでもよい。たとえば、ドローン測量、または、地上レーザースキャナ、または、ハンドスキャナー等の点群情報取得手段にて点群情報を取得し、その分析に用いてもよい。
【００１９】  図１は、点群処理プログラムのフローチャートである。Ｓ１０１は、点群を入力する工程であり、フラッシュメモリなど外部記憶手段、または、ハードディスクなどの磁気記憶手段、または、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）または、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などに接続する接続手段である。
【００２０】  Ｓ１０２は、Ｓ１０１で入力された点群にもとづいて特徴量を抽出し、平面、または、斜面、または、エッジを示す点群の特徴を取得する工程である。
【００２１】  Ｓ１０３は、Ｓ１０２で得た点群特徴量に対して正規化（−１〜１）を施す工程である。正規化を施すことで平面、または、斜面、または、エッジを選択的に取り扱えるようにできる。
【００２２】  Ｓ１０４は、Ｓ１０３で得られた特徴量に基づき、あらかじめ定義したデータ区間で切り分け点群を分類し、ラベリングを行う工程である。
【００２３】  Ｓ１０５はＳ１０４で得られた分類結果を外部記憶手段、磁気記憶手段、ＬＡＮなどの接続手段に出力する工程、または、Ｓ１０３で得られた特徴量正規化結果に基づき、液晶ディスプレイなどの表示手段でデータ表示する工程である。たとえば、平面に近い点群分布（評価値が−１に近いほど）であれば寒色系の青色等で表示、斜面が急なほど（評価値が１に近いほど）暖色系の赤色で表現し、液晶ディスプレイなどの表示手段で表示することで、平面、または、斜面、または、エッジを視覚的に分かりやすくできる。
【００２４】  以下、図１のＳ１０２の構成について詳細に説明する。Ｓ１０２は、点群各点において３次元空間フィルタを適用し、特徴量を算出する。数１は、３次元空間フィルタの重み関数である。図２に３次元空間フィルタのイメージ図を示す。図３に適用した重みを示す。ここで重み関数は、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸それぞれ定義しており、入力パラメータのｘ、ｙ、ｚは点群各点の座標を示している。
【００２５】  数２は、点群の高さを示す関数である。高さとは、たとえば、標高値など高さ値であり、種類は問わない。数３は、各軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）においてそれぞれの注目点とその近傍点群の高さ分布を評価値として算出する。数４は、各軸の高さ変化の評価値（３次元ベクトル）を評価値（スカラー）へ変換する。
【００２６】  ここまでの処理を点群各点に対して実施し、各点における評価値を求める。すなわち、高さ変化が相対的に少ない（斜面と比較した場合の平面等）点群は評価値が相対的に低くなり、高さ変化が相対的に大きい（平面と比較した場合の斜面等）点群は評価値が相対的に高くなる。
【数１】
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【数２】
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【数３】
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【数４】
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【００２７】  以下、図１のＳ１０３の構成について詳細に説明する。前段のＳ１０２で算出した評価値は、外れ値（点群のノイズ等で生じる）に対して相対的に高い評価値を算出する。また、最大値はＳ１０１で入力された点群の分布状況に依存するため、評価値全体の分布が正規分布であると仮定し、数５に基づく正規化を適用することで評価値を−１〜１の間に写像して平面、または、斜面、または、エッジ部分をそれぞれ抽出可能にする。
【数５】
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【００２８】  以下、図１のＳ１０４の構成について詳細に説明する。前段処理Ｓ１０３により算出した正規化済み評価値において、数６に示すように全点の評価値の集合より特定の範囲内の評価値となる点のみを抽出することで、平面、または、斜面、または、エッジそれぞれを抽出することができる。
【数６】
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【００２９】  以下、図１のＳ１０５の構成について詳細に説明する。前段のＳ１０４での抽出結果を外部記憶手段、磁気記憶手段、ＬＡＮなどの接続手段に出力、または、液晶ディスプレイ等の表示手段に出力することができる。データ出力、または、データ表示を同時に実施してもよいし、または、ユーザーの選択を受け付けて選択的に実行するのもよいし、または、何らかのトリガー手段によって選択するのもよい。Ｓ１０１で入力される点群はｘ座標、ｙ座標、ｚ座標の３次元座標であり、色情報（ＲＧＢ）、輝度情報を持たない場合もある。入力した点群に対して、Ｓ１０３で算出した正規化済み特徴量に基づき、色情報を付加することができる。たとえば、平面に近い点群分布（評価値が−１に近いほど）であれば寒色系の青色等で表示、斜面が急なほど（評価値が１に近いほど）暖色系の赤色で表示することで視覚的に点群の分布状況を分かりやすく表現できる。表示は液晶ディスプレイ等の表示手段で実施できる。実施例を図４に示す。
【符号の説明】
【００３０】Ｓ１０１  点群入力
Ｓ１０２  平面・斜面・エッジ特徴量算出
Ｓ１０３  特徴量正規化
Ｓ１０４  分類・グルーピング
Ｓ１０５  データ出力
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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