(57)【要約】【課題】ポットホールのような道路上の変状箇所を自動的かつ高精度に検出することができ、作業員の精神的および肉体的な負担を軽減するとともに、道路の点検作業を高効率化することができる変状箇所検出装置、変状箇所検出プログラムおよび変状箇所検出方法を提供する。【解決手段】道路画像データに含まれる道路上の変状箇所を検出する変状箇所検出装置１であって、道路画像データの輝度分布を均一化するとともに、変状箇所に相当する影領域を強調して二値化することにより、変状箇所の候補である変状候補を抽出する変状候補抽出部６６と、変状箇所に関する特徴を表す特徴量フィルタによって変状候補をフィルタリングする変状候補フィルタリング部６７と、を有する。【選択図】  図１
2019045922.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路画像データに含まれる道路上の変状箇所を検出する変状箇所検出装置であって、
前記道路画像データの輝度分布を均一化するとともに、前記変状箇所に相当する影領域を強調して二値化することにより、前記変状箇所の候補である変状候補を抽出する変状候補抽出部と、
前記変状箇所に関する特徴を表す特徴量フィルタによって前記変状候補をフィルタリングする変状候補フィルタリング部と、
を有する、変状箇所検出装置。
【請求項２】
前記特徴量フィルタは、前記変状候補の最大輝度を基準とする最大輝度フィルタ、前記変状候補の面積を基準とする面積フィルタ、前記変状候補の円形度を基準とする円形度フィルタ、および前記変状候補の横断方向における領域幅を基準とする領域幅フィルタのうち、いずれか１つ以上である、請求項１に記載の変状箇所検出装置。
【請求項３】
前記変状候補抽出部は、横長のカーネルであって、重み付け係数としてのマイナス値が中心で最も大きく、前記中心から上下方向および左右方向に離れるに従って前記マイナス値が小さくなるカーネルを用いた畳み込み処理によって前記影領域を強調する、請求項１または請求項２に記載の変状箇所検出装置。
【請求項４】
前記道路画像データに含まれる、寸法が既知の変換元領域に基づいて、前記道路画像データを俯瞰画像に変換する俯瞰画像変換部と、
前記俯瞰画像に含まれる前記変状候補のうち、近接する複数の前記変状候補からなる変状候補群を統合する変状候補群統合部と、
を有する、請求項１から請求項３のいずれかに記載の変状箇所検出装置。
【請求項５】
前記道路画像データから前記変状候補を含む変状候補画像を切り出すとともに、前記変状候補画像を前記変状箇所の有無で分類するための分類用特徴量を算出し、前記変状箇所が正検出および／または誤検出された前記変状候補画像の前記分類用特徴量に関する規則性または不規則性を表す分類用データと、前記変状候補画像について算出された前記分類用特徴量とに基づいて前記変状候補画像を分類する変状候補分類部を有する、請求項１から請求項４のいずれかに記載の変状箇所検出装置。
【請求項６】
前記道路に沿って設けられたキロポストの位置情報であるＫＰ位置データに基づいて、前記道路画像データの撮影中に所定の時間間隔で記録した位置情報である撮影位置データをキロポスト値に変換し、前記キロポスト値と撮影時刻との対応関係を示すキロポスト値データを作成するキロポスト値データ作成部を有しており、
前記キロポスト値データ作成部は、前記キロポスト値と撮影時刻とに基づいて、前記道路画像データを撮影した際の点検車の車速を算出し、当該車速が所定の正常速度範囲外となるキロポスト値データを除外する、請求項１から請求項５のいずれかに記載の変状箇所検出装置。
【請求項７】
道路画像データに含まれる道路上の変状箇所を検出する変状箇所検出プログラムであって、
前記道路画像データの輝度分布を均一化するとともに、前記変状箇所に相当する影領域を強調して二値化することにより、前記変状箇所の候補である変状候補を抽出する変状候補抽出部と、
前記変状箇所に関する特徴を表す特徴量フィルタによって前記変状候補をフィルタリングする変状候補フィルタリング部と、
してコンピュータを機能させる変状箇所検出プログラム。
【請求項８】
道路画像データに含まれる道路上の変状箇所を検出する変状箇所検出方法であって、
前記道路画像データの輝度分布を均一化するとともに、前記変状箇所に相当する影領域を強調して二値化することにより、前記変状箇所の候補である変状候補を抽出する変状候補抽出ステップと、
前記変状箇所に関する特徴を表す特徴量フィルタによって前記変状候補をフィルタリングする変状候補フィルタリングステップと、
を有する変状箇所検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路上に発生するポットホール等のように、道路上の変状箇所を検出するための変状箇所検出装置、変状箇所検出プログラムおよび変状箇所検出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、高速道路の日常点検業務では、作業員が点検車で走行しながら、道路の路面状況等を目視で点検している。そして、いわゆるポットホール（陥没）等の変状箇所を発見するたびに点検車を路肩に停車させ、写真を撮影したり、その位置を記録する。さらに、点検作業が終わると、応急修繕の要否等を判断するため、作業員は直ちに事務所等へ戻り、発見された変状箇所ごとに点検報告書を作成している。
【０００３】
なお、道路の状況を報告するための発明として、例えば、特開２００７−６５８５４号公報には、道路の損傷個所を特定する道路緒元や損傷状況等の道路損傷状況関係情報を画面から登録する損傷データ登録手段と、損傷部分を含む道路状況撮影写真及び損傷位置情報を取得する手段と、登録された道路損傷状況関係情報、道路状況撮影写真及び損傷位置からなる緊急報告情報を外部の所定のサーバに送信する報告情報送信手段とを備えた道路状況報告用携帯端末が提案されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−６５８５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載された発明を含め、従来の道路の点検作業では、作業員がポットホール等の変状箇所を目視によって特定している。このため、多数の変状箇所が密集している場合や、積雪等で路肩に停車できず点検車で走行しながら点検作業を行う場合には、変状箇所を見逃してはいけないという精神的な重圧がかかる上、実際に変状箇所を見逃してしまうおそれもある。
【０００６】
また、従来の道路の点検作業では、上述したとおり、変状箇所を発見するたびに作業員が点検車から降車して作業を行っている。このため、作業員にかかる肉体的な負担が大きい上、作業効率が悪く作業時間がかかるという問題がある。特に、地域や時期によっては、月に数百箇所以上の変状箇所が発生することもあるため、日常点検業務の効率化を妨げる要因となっている。
【０００７】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであって、ポットホールのような道路上の変状箇所を自動的かつ高精度に検出することができ、作業員の精神的および肉体的な負担を軽減するとともに、道路の点検作業を高効率化することができる変状箇所検出装置、変状箇所検出プログラムおよび変状箇所検出方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係る変状箇所検出装置は、ポットホールのような道路上の変状箇所を自動的かつ高精度に検出することができ、作業員の精神的および肉体的な負担を軽減するとともに、道路の点検作業を高効率化するという課題を解決するために、道路画像データに含まれる道路上の変状箇所を検出する変状箇所検出装置であって、前記道路画像データの輝度分布を均一化するとともに、前記変状箇所に相当する影領域を強調して二値化することにより、前記変状箇所の候補である変状候補を抽出する変状候補抽出部と、前記変状箇所に関する特徴を表す特徴量フィルタによって前記変状候補をフィルタリングする変状候補フィルタリング部と、を有する。
【０００９】
また、本発明の一態様として、変状箇所としてポットホールをフィルタリングするのに最適な特徴量フィルタを提供するという課題を解決するために、前記特徴量フィルタは、前記変状候補の最大輝度を基準とする最大輝度フィルタ、前記変状候補の面積を基準とする面積フィルタ、前記変状候補の円形度を基準とする円形度フィルタ、および前記変状候補の横断方向における領域幅を基準とする領域幅フィルタのうち、いずれか１つ以上であってもよい。
【００１０】
さらに、本発明の一態様として、ポットホールに相当する影領域を抽出し易くするという課題を解決するために、前記変状候補抽出部は、横長のカーネルであって、重み付け係数としてのマイナス値が中心で最も大きく、前記中心から上下方向および左右方向に離れるに従って前記マイナス値が小さくなるカーネルを用いた畳み込み処理によって前記影領域を強調してもよい。
【００１１】
また、本発明の一態様として、一つの変状箇所を構成する複数の変状候補群を一つの変状候補として検出するという課題を解決するために、前記道路画像データに含まれる、寸法が既知の変換元領域に基づいて、前記道路画像データを俯瞰画像に変換する俯瞰画像変換部と、前記俯瞰画像に含まれる前記変状候補のうち、近接する複数の前記変状候補からなる変状候補群を統合する変状候補群統合部と、を有してもよい。
【００１２】
さらに、本発明の一態様として、学習機能を用いて変状箇所の検出精度を向上するという課題を解決するために、前記道路画像データから前記変状候補を含む変状候補画像のみを切り出すとともに、前記変状候補画像を前記変状箇所の有無で分類するための分類用特徴量を算出し、前記変状箇所が正検出および／または誤検出された前記変状候補画像の前記分類用特徴量に関する規則性または不規則性を表す分類用データと、前記変状候補画像について算出された前記分類用特徴量とに基づいて前記変状候補画像を分類する変状候補分類部を有してもよい。
【００１３】
また、本発明の一態様として、不要なキロポスト値データを除外して検出精度を向上するという課題を解決するために、前記道路に沿って設けられたキロポストの位置情報であるＫＰ位置データに基づいて、前記道路画像データの撮影中に所定の時間間隔で記録した位置情報である撮影位置データをキロポスト値に変換し、前記キロポスト値と撮影時刻との対応関係を示すキロポスト値データを作成するキロポスト値データ作成部を有しており、前記キロポスト値データ作成部は、前記キロポスト値と撮影時刻とに基づいて、前記道路画像データを撮影した際の点検車の車速を算出し、当該車速が所定の正常速度範囲外となるキロポスト値データを除外してもよい。
【００１４】
本発明に係る変状箇所検出プログラムは、ポットホールのような道路上の変状箇所を自動的かつ高精度に検出することができ、作業員の精神的および肉体的な負担を軽減するとともに、道路の点検作業を高効率化するという課題を解決するために、道路画像データに含まれる道路上の変状箇所を検出する変状箇所検出プログラムであって、前記道路画像データの輝度分布を均一化するとともに、前記変状箇所に相当する影領域を強調して二値化することにより、前記変状箇所の候補である変状候補を抽出する変状候補抽出部と、前記変状箇所に関する特徴を表す特徴量フィルタによって前記変状候補をフィルタリングする変状候補フィルタリング部と、してコンピュータを機能させる。
【００１５】
本発明に係る変状箇所検出方法は、ポットホールのような道路上の変状箇所を自動的かつ高精度に検出することができ、作業員の精神的および肉体的な負担を軽減するとともに、道路の点検作業を高効率化するという課題を解決するために、道路画像データに含まれる道路上の変状箇所を検出する変状箇所検出方法であって、前記道路画像データの輝度分布を均一化するとともに、前記変状箇所に相当する影領域を強調して二値化することにより、前記変状箇所の候補である変状候補を抽出する変状候補抽出ステップと、前記変状箇所に関する特徴を表す特徴量フィルタによって前記変状候補をフィルタリングする変状候補フィルタリングステップと、を有する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、ポットホールのような道路上の変状箇所を自動的かつ高精度に検出することができ、作業員の精神的および肉体的な負担を軽減するとともに、道路の点検作業を高効率化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明に係る変状箇所検出装置および変状箇所検出プログラムの一実施形態を示すブロック図である。
【図２】本実施形態において使用される道路画像データの一例である。
【図３】本実施形態において、輝度分布が均一化された道路画像データの一例である。
【図４】本実施形態のカーネルであって、（ａ）重み付け係数を示すマトリックス、および（ｂ）形状イメージである。
【図５】本実施形態において、影領域を変状候補として抽出した道路画像データの一例である。
【図６】本実施形態において、（ａ）統合する前の変状候補群、および（ｂ）統合した後の変状候補群を示す道路画像データの一例である。
【図７】本実施形態の変状箇所検出装置および変状箇所検出プログラムによって実行される変状箇所検出方法を示すフローチャートである。
【図８】実施例１から実施例３の実験結果を示す表である。
【図９】実施例２と実施例３との比較結果を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明に係る変状箇所検出装置、変状箇所検出プログラムおよび変状箇所検出方法の一実施形態について図面を用いて説明する。なお、本発明において、変状箇所とは、いわゆるポットホール（陥没）等のように、通常の状態とは異なった状態にある、道路上の全ての箇所を含む概念である。また、本発明において、道路とは、高速道路のように、アスファルト等によって舗装された全ての道路を含む概念である。
【００１９】
本実施形態において、変状箇所検出装置１は、パーソナルコンピュータやタブレット端末等のコンピュータによって構成されており、図１に示すように、主として、ユーザからの入力や指示を受け付ける入力手段２と、後述する道路画像データ等を表示する表示手段３と、各種のデータを送受信する通信手段４と、本実施形態の変状箇所検出プログラム１ａや各種のデータを記憶する記憶手段５と、各種の演算処理を実行し後述する各構成部として機能する演算処理手段６とから構成されている。以下、各構成手段について詳細に説明する。
【００２０】
入力手段２は、ユーザからの指示や入力を受け付けるためのものである。本実施形態において、入力手段２は、タッチパッドやマウスなどのポインティングデバイスや、テンキーやゲームコントローラーなどの入力デバイスによって構成されており、変状箇所を検出する処理に必要なデータ等を演算処理手段６へ出力するようになっている。
【００２１】
表示手段３は、道路画像データや後述する各種のパラメータを設定する設定画面等を表示するものである。本実施形態において、表示手段３は、液晶ディスプレイ等で構成されており、後述する表示制御部６１から入力された表示内容を表示するようになっている。なお、入力手段２および表示手段３は、入力手段２としての入力機能と、表示手段３としての表示機能とを兼ね備えたタッチパネル等によって構成されていてもよい。
【００２２】
通信手段４は、他の装置や記録媒体との間で各種のデータを送受信するものである。本実施形態において、通信手段４は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等のハードウエアインタフェースや、無線ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信インタフェース等によって構成されている。そして、通信手段４は、図１に示すように、デジタルビデオカメラやＳＤカード等の画像記録媒体８から道路画像データを読み込んだり、ＧＰＳロガー等の位置情報取得手段９から撮影位置データを読み込むようになっている。なお、これらの道路画像データや撮影位置データは、無線通信モジュールを介して外部のＷＥＢサーバと送受信するようにしてもよい。
【００２３】
記憶手段５は、各種のデータを記憶するとともに、演算処理手段６が演算処理を行う際のワーキングエリアとして機能するものである。本実施形態において、記憶手段５は、ハードディスク、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）およびフラッシュメモリ等によって構成されており、図１に示すように、プログラム記憶部５１と、道路画像データ記憶部５２と、撮影位置データ記憶部５３と、ＫＰ位置データ記憶部５４と、キロポスト値データ記憶部５５と、特徴量フィルタ記憶部５６と、俯瞰画像変換パラメータ記憶部５７と、分類用データ記憶部５８とを有している。以下、各構成部について詳細に説明する。
【００２４】
プログラム記憶部５１には、本実施形態の変状箇所検出プログラム１ａがインストールされている。そして、演算処理手段６が、変状箇所検出プログラム１ａを実行することにより、変状箇所検出装置１としてのコンピュータを後述する各構成部として機能させるようになっている。
【００２５】
なお、変状箇所検出プログラム１ａの利用形態は、上記構成に限られるものではない。例えば、ＵＳＢメモリやＣＤ−ＲＯＭ等のように、コンピュータで読み取り可能な非一時的な記録媒体に変状箇所検出プログラム１ａを記憶させておき、当該記録媒体から直接読み出して実行してもよい。また、外部サーバ等からＡＳＰ（Application Service Provider）方式やクラウドコンピューティング方式で利用してもよい。
【００２６】
道路画像データ記憶部５２は、点検対象区間内の道路を連続的に撮影した道路画像データを記憶するものである。本実施形態において、道路画像データは、図２に示すように、点検車に搭載したデジタルビデオカメラによって斜め上から撮影された鳥瞰画像からなる動画像によって構成されている。そして、当該動画像は、同時に記録された撮影時刻によって、後述するキロポスト値とリンクされるようになっている。
【００２７】
なお、道路画像データを取得する手段は、高画質な道路画像を取得できるものであれば、デジタルビデオカメラに限定されるものではない。また、本実施形態では、道路画像データとして動画像を使用しているが、この構成に限定されるものではなく、所定の間隔ごとに連続的に撮影した静止画像でもよい。
【００２８】
撮影位置データ記憶部５３は、道路画像データの撮影中に取得した撮影位置データを記憶するものである。本実施形態において、撮影位置データは、点検車に搭載したＧＰＳロガーによって、所定の時間間隔ごとに記録された位置情報（緯度・経度）とその記録時刻とから構成されている。なお、撮影位置データを記録する手段は、高精度な位置情報を記録できるものであれば、ＧＰＳロガーに限定されるものではない。
【００２９】
ＫＰ位置データ記憶部５４は、各キロポスト（ＫＰ）の位置情報（緯度・経度）が設定されたＫＰ位置データを記憶するものである。本実施形態において、ＫＰ位置データは、点検対象区間内における高速道路の上り線に対応する昇順データと、下り線に対応する降順データとを有している。そして、これら昇順データおよび降順データのそれぞれには、各キロポストごとに、当該キロポストが設置されている位置の緯度・経度が設定されている。
【００３０】
キロポスト値データ記憶部５５は、撮影時刻とキロポストが示す値であるキロポスト値（ＫＰ値）との対応関係を示すキロポスト値データを記憶するものである。このキロポスト値データは、撮影位置データの位置情報（緯度・経度）をキロポスト値に変換したものであり、後述するキロポスト値データ作成部６４によって作成される。また、キロポスト値データの撮影時刻と、道路画像データの撮影時刻とを同期させることにより、各道路画像データと、各道路画像データの撮影位置に相当するキロポスト値とが対応付けられる。
【００３１】
特徴量フィルタ記憶部５６は、変状箇所に関する特徴を表す特徴量フィルタを記憶するものである。この特徴量フィルタは、後述する変状候補抽出部６６によって抽出された変状候補のうち、より変状箇所らしい変状候補をフィルタリングするものである。具体的には、特徴量フィルタは、変状箇所の特徴を表す各種のパラメータによって構成されており、後述する変状候補フィルタリング部６７がフィルタリングする際の基準として用いられる。
【００３２】
本実施形態では、特徴量フィルタとして、図１に示すように、面積フィルタと、最大輝度フィルタと、円形度フィルタと、領域幅フィルタと、領域長さフィルタとが用意されており、図示しない設定画面から適宜指定し得るようになっている。以下、各特徴量フィルタについて説明する。
【００３３】
面積フィルタは、変状候補の面積を基準としてフィルタリングするものである。具体的には、変状箇所が最低限有しているであろう面積の閾値が、面積フィルタとして特徴量フィルタ記憶部５６に記憶されている。これにより、後述する変状候補フィルタリング部６７によって、面積が閾値以下の変状候補はノイズとして除外され、面積が閾値を超える変状候補のみが選別されるようになっている。
【００３４】
最大輝度フィルタは、変状候補の最大輝度を基準としてフィルタリングするものである。具体的には、変状箇所が最低限有しているであろう最大輝度の閾値が、最大輝度フィルタとして特徴量フィルタ記憶部５６に記憶されている。これにより、後述する変状候補フィルタリング部６７によって、最大輝度が閾値以下の変状候補はノイズとして除外され、最大輝度が閾値を超える変状候補のみが選別されるようになっている。
【００３５】
円形度フィルタは、変状候補の円形度を基準としてフィルタリングするものである。具体的には、変状箇所が最低限有しているであろう円形度の閾値が、円形度フィルタとして特徴量フィルタ記憶部５６に記憶されている。これにより、後述する変状候補フィルタリング部６７によって、円形度が閾値以下の変状候補はノイズとして除外され、円形度が閾値を超える変状候補のみが選別されるようになっている。
【００３６】
領域幅フィルタは、変状候補の領域幅を基準としてフィルタリングするものである。具体的には、変状箇所が最大限および／または最低限有しているであろう領域幅の範囲が、領域幅フィルタとして特徴量フィルタ記憶部５６に記憶されている。これにより、後述する変状候補フィルタリング部６７によって、領域幅が指定範囲外の変状候補はノイズとして除外され、領域幅が指定範囲内の変状候補のみが選別されるようになっている。なお、本実施形態では、領域幅が１００〜１０００ｍｍの範囲に設定されており、当該範囲に含まれないような、横断方向のひび割れや、道路のジョイント部分等が除去される。
【００３７】
領域長さフィルタは、変状候補の領域長さを基準としてフィルタリングするものである。具体的には、変状箇所が最大限および／または最低限有しているであろう領域長さの範囲が、領域長さフィルタとして特徴量フィルタ記憶部５６に記憶されている。これにより、後述する変状候補フィルタリング部６７によって、領域長さが指定範囲外の変状候補はノイズとして除外され、領域長さが指定範囲内の変状候補のみが選別されるようになっている。
【００３８】
俯瞰画像変換パラメータ記憶部５７は、鳥瞰画像として撮影された道路画像データを俯瞰画像に変換するための俯瞰画像変換パラメータを記憶するものである。本実施形態において、俯瞰画像変換パラメータとしては、図１に示すように、俯瞰画像に変換する前の画像内領域を指定する変換元領域と、当該変換元領域の実際の寸法である領域寸法とが記憶されており、後述する俯瞰画像変換部６８によって用いられるようになっている。
【００３９】
変換元領域は、鳥瞰画像として撮影された道路画像データを真上から見た俯瞰画像へ変換するための変換行列を求める際に使用するものである。本実施形態において、変換元領域は、道路上の略台形領域を規定する四隅（左上・右上・左下・右下）の位置座標（Ｘ，Ｙ）が、道路画像データのピクセル値によって指定される。また、領域寸法は、変換元領域の道路幅（Ｘ方向）および道路長（Ｙ方向）が実寸値によって指定される。
【００４０】
このため、道路上における寸法が既知の領域を変換元領域として指定することにより、領域寸法の指定が容易になる。本実施形態では、変換元領域の幅方向として、車道外側線から車線境界線またはセンターラインまでを指定する。また、変換元領域の長さ方向として、車線境界線をまたぐように指定する。
【００４１】
分類用データ記憶部５８は、特徴量フィルタによって選別された変状候補をさらに変状箇所の有無で分類するための分類用データを記憶するものである。本実施形態において、分類用データは、機械学習によって作成されるデータであり、後述する変状候補分類部７０が分類基準として使用するものである。以下、分類用データについて説明する。
【００４２】
分類用データの作成に際しては、まず、変状箇所が変状候補として正検出された道路画像データ、および非変状箇所が変状候補として誤検出された道路画像データを大量に用意する。つぎに、用意した全道路画像データから変状候補を含む変状候補画像を切り出し、当該変状候補画像のそれぞれについて、変状箇所の特徴を表す量である分類用特徴量を算出する。
【００４３】
つづいて、正検出された変状候補画像および誤検出された変状候補画像のそれぞれについて算出された分類用特徴量を機械学習アルゴリズムにトレーニングさせ、分類用特徴量に関する規則性または不規則性を解析する。そして、解析した規則性または不規則性が、変状候補画像の分類に有用か否かを確認し、有用であれば当該規則性または不規則性を分類用データとして記憶するようになっている。
【００４４】
なお、本実施形態では、分類用特徴量として、局所領域（セル）の輝度の勾配方向をヒストグラム化したＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）に基づくＨＯＧ特徴量を使用している。このＨＯＧ特徴量によれば、勾配情報をベースとしているため、異なるサイズの画像であっても、同じサイズにリサイズすることで比較可能となる。ただし、分類用特徴量は、ＨＯＧ特徴量に限定されるものではなく、変状箇所の特徴を表し得る量であれば、コントラスト等のように画像処理で用いられる各種の特徴量を使用してもよく、複数の特徴量を組み合わせて使用してもよい。
【００４５】
また、本実施形態では、分類用データの作成に際し、正検出された変状候補画像および誤検出された変状候補画像の双方を使用しているが、正検出された変状候補画像または誤検出された変状候補画像のいずれか一方のみを学習データと使用してもよい。さらに、機械学習アルゴリズムは、例えば、教師あり学習を用いるパターン認識モデルの一つであるサポートベクターマシン（ＳＶＭ：support vector machine）によって実現される。
【００４６】
つぎに、演算処理手段６は、上述した表示手段３、通信手段４および記憶手段５を制御するとともに、各種の演算処理を実行するものである。本実施形態において、演算処理手段６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等によって構成されており、記憶手段５にインストールされた変状箇所検出プログラム１ａを実行することにより、図１に示すように、表示制御部６１と、道路画像データ取得部６２と、撮影位置データ取得部６３と、キロポスト値データ作成部６４と、道路画像データ抽出部６５と、変状候補抽出部６６と、変状候補フィルタリング部６７と、俯瞰画像変換部６８と、変状候補群統合部６９と、変状候補分類部７０として機能するようになっている。以下、各構成部についてより詳細に説明する。
【００４７】
表示制御部６１は、表示手段３に表示させる内容を制御するためのものである。本実施形態において、表示制御部６１は、記憶手段５から道路画像データやグラフィカルユーザインターフェース用のデータを読み出し、表示手段３に表示させる。そして、表示制御部６１は、入力手段２を介してユーザからの指示や入力を受け付けると、当該指示や入力に応じた表示を行うようになっている。
【００４８】
道路画像データ取得部６２は、点検対象区間内の道路を連続的に撮影した画像である道路画像データを取得するものである。本実施形態において、道路画像データ取得部６２は、デジタルビデオカメラ等によって撮影された道路画像データを保存したＳＤカード等の画像記録媒体８が通信手段４に接続されると、自動的に道路画像データを取得し、道路画像データ記憶部５２に格納するようになっている。
【００４９】
撮影位置データ取得部６３は、道路画像データの撮影中に記録した位置情報である撮影位置データを取得するものである。本実施形態において、撮影位置データ取得部６３は、撮影位置データを記録したＧＰＳロガー等の位置情報取得手段９が通信手段４に接続されると、自動的に撮影位置データを取得し、撮影位置データ記憶部５３に格納するようになっている。
【００５０】
キロポスト値データ作成部６４は、撮影時刻とキロポスト値との対応関係を示すキロポスト値データを作成するものである。本実施形態において、キロポスト値データ作成部６４は、撮影位置データ記憶部５３に撮影位置データが記憶されると、ＫＰ位置データ記憶部５４に記憶されているＫＰ位置データを参照する。そして、当該ＫＰ位置データを構成する各キロポストの位置情報（緯度・経度）に基づいて、撮影位置データに記録されている全ての緯度・経度をキロポスト値に変換してキロポスト値データを作成し、キロポスト値データ記憶部５５に格納するようになっている。
【００５１】
また、本実施形態において、キロポスト値データ作成部６４は、キロポスト値と撮影時刻とに基づいて、道路画像データを撮影した際の点検車の車速を算出し、当該車速が所定の正常速度範囲外となるキロポスト値データを除外する機能を有している。これにより、例えば、正常速度範囲を０ｋｍ＜時速＜１５０ｋｍに設定すると、点検車が停車している場合（時速０ｋｍ）のキロポスト値データが除外される。また、ＧＰＳロガー等の異常により撮影位置データ（キロポスト値）に基づく車速があり得ない速度となっている場合（時速１５０ｋｍ以上）のキロポスト値データが除外される。
【００５２】
なお、本実施形態において、キロポスト値データ作成部６４は、キロポスト値と撮影時刻とに基づいて、道路画像データを撮影した際の点検車の車速を算出しているが、この構成に限定されるものではない。例えば、キロポスト値データ作成部６４は、点検車のエンジンがストップしている間のキロポスト値データを除外するようにしてもよい。
【００５３】
道路画像データ抽出部６５は、動画像として撮影された道路画像データから静止画像としての道路画像データを抽出するものである。本実施形態において、道路画像データ抽出部６５は、道路画像データ記憶部５２に記憶されている道路画像データから所定の解析ピッチで静止画像としての道路画像データを抽出するようになっている。なお、解析ピッチは、任意に設定可能であるが、検出精度や解析時間を考慮すると５ｍ程度が好ましい。また、道路画像データが最初から静止画像として取得されている場合、道路画像データ抽出部６５は不要である。
【００５４】
変状候補抽出部６６は、道路画像データから変状箇所の候補である変状候補を抽出するものである。一般的に、ポットホールのような変状箇所では、陥没部分に光が届かないため、道路画像データ上では影領域として現れる。このため、変状候補抽出部６６は、道路画像データ上の影領域を変状箇所に相当する変状候補として抽出するようになっている。
【００５５】
ただし、道路画像データは、図２に示すように、遠方側が明るく手前側が暗い傾向を有しており、輝度分布が不均一である。このため、変状箇所に相当する影領域を高精度に抽出するには、輝度分布が均一であることが好ましい。このため、変状候補抽出部６６は、まずシェーディング処理によるフラット補正等によって道路画像データの輝度分布を均一化する。
【００５６】
具体的には、変状候補抽出部６６は、道路画像データ上に所定の変状検出領域を設定し、当該変状検出領域における３点（上段部、中段部および下段部）の各輝度の中央値を算出する。つぎに、当該中央値を基準として、上記３点の輝度値から補正用方程式を作成し、当該補正用方程式からシェーディング画像を生成する。そして、道路画像データを構成する各画素の輝度値から、シェーディング画像において対応する各画素の輝度値を除算することにより、図３に示すように、輝度分布が均一化された道路画像データを生成するようになっている。
【００５７】
なお、道路画像データ上に設定される変状検出領域は、上述した俯瞰画像変換パラメータとして設定した変換元領域と一致させてもよく、当該変換元領域とは異なる任意の領域を指定してもよい。ただし、道路画像データは、走行中の点検車から撮影される関係上、手前側および遠方側が不鮮明になりやすい。このため、本実施形態において、変状検出領域は、道路画像データの中心付近に設定されており、その走行方向長さは上述した解析ピッチの２倍程度に指定され、横断方向の長さは走行車線の道路幅に合わせて指定されている。
【００５８】
上記のとおり、道路画像データの輝度分布を均一化した後、変状候補抽出部６６は、影領域以外のノイズを低減するため、変状箇所に相当する影領域を強調する。具体的には、変状候補抽出部６６は、ポットホールのような変状箇所によって形成される影領域に対して特異的に作用するカーネル（行列）を用いた畳み込み処理（コンボリューション）を実行するようになっている。
【００５９】
本実施形態では、図４（ａ），（ｂ）に示すように、９×１９の行列からなる横長のカーネルであって、重み付け係数としてのマイナス値が中心で最も大きく、当該中心から上下方向および左右方向に離れるに従ってマイナス値が小さくなるカーネルが使用されている。これにより、ポットホールのように、道路画像データ上では横長で黒色に見える影領域が、図５に示すように、白色で強調されることとなる。
【００６０】
上記のとおり、変状箇所に相当する影領域を強調した後、変状候補抽出部６６は、変状検出領域を所定の閾値によって二値化する。これにより、図５に示すように、輝度が閾値を超える影領域のみが残されるため、道路画像データから変状箇所の候補である変状候補が抽出される。なお、ポットホールのような変状箇所による影は、他の物体の影と比較して標準偏差が高い傾向にある。このため、本実施形態では、特定平均と標準偏差分析によって特定された閾値を二値化に使用しているが、これに限定されるものではない。
【００６１】
変状候補フィルタリング部６７は、特徴量フィルタによって変状候補をフィルタリングするものである。具体的には、変状候補フィルタリング部６７は、特徴量フィルタ記憶部５６に登録されている各種の特徴量フィルタを参照し、当該特徴量フィルタで指定されているフィルタリング基準に従って、変状候補抽出部６６によって抽出された変状候補のそれぞれを選別するようになっている。
【００６２】
本実施形態において、変状候補フィルタリング部６７は、まず、変状候補を最大輝度フィルタによってフィルタリングする。具体的には、変状候補フィルタリング部６７は、抽出された変状候補のそれぞれについて最大輝度を算出し、当該最大輝度が閾値以下の変状候補をノイズとして除外する一方、最大輝度が閾値を超える変状候補のみを残留させる。
【００６３】
以上のように、後述する俯瞰画像変換部６８によって俯瞰画像に変換される前に、最大輝度フィルタを適用することにより、俯瞰画像に変換すべき道路画像データが削減されるため、変換処理にかかる装置負荷が低減する。また、道路画像データにおける最大輝度は、俯瞰画像に変換する前後で変わらないため、検出精度には一切悪影響を及ぼすことがない。
【００６４】
また、本実施形態において、変状候補フィルタリング部６７は、俯瞰画像変換部６８によって俯瞰画像に変換され、かつ、後述する変状候補群統合部６９によって近接する変状候補群が統合された変状候補のそれぞれについて、面積フィルタ、円形度フィルタおよび領域幅フィルタの順番でフィルタリングするようになっている。
【００６５】
具体的には、変状候補フィルタリング部６７は、変状候補のそれぞれについて面積を算出し、当該面積が面積フィルタの閾値以下の変状候補を除外する。つぎに、除外されずに残った変状候補のそれぞれについて円形度を算出し、当該円形度が円形度フィルタの閾値以下の変状候補を除外する。さらに、除外されずに残った変状候補のそれぞれについて領域幅を算出し、当該領域幅が領域幅フィルタの指定範囲外の変状候補を除外する。そして、除外されずに残った変状候補を含む道路画像データを変状候補分類部７０に提供するようになっている。
【００６６】
なお、本実施形態では、面積フィルタ、円形度フィルタおよび領域幅フィルタの順番でフィルタリングしているが、使用する特徴量フィルタやその順番はこれに限定されるものではなく、いずれか１つ以上の特徴量フィルタが使用されていればよい。また、本実施形態では、走行中の点検車から撮影した道路画像データを使用する関係上、進行方向における画像分解能が低く、画像がブレやすいため、領域長さフィルタは使用していない。しかしながら、画像分解能が高く、鮮明な道路画像データを使用する場合には、領域長さフィルタも有効と考えられる。
【００６７】
俯瞰画像変換部６８は、道路画像データに含まれる、寸法が既知の変換元領域に基づいて、道路画像データを俯瞰画像に変換するものである。本実施形態において、俯瞰画像変換部６８は、俯瞰画像変換パラメータ記憶部５７に記憶されている変換元領域および領域寸法に基づいて、道路画像データを平面射影変換するための変換行列を算出する。そして、当該変換行列を変換元領域に適用することにより、俯瞰画像に変換するようになっている。
【００６８】
これにより、変状候補の形状や寸法が実物に近いものとなるため、上述した各特徴量フィルタによるフィルタリング精度が向上する。また、変状箇所の寸法（幅、長さ、面積等）を正確に測定することも可能となる。
【００６９】
変状候補群統合部６９は、俯瞰画像に含まれる変状候補のうち、近接する複数の変状候補からなる変状候補群を統合するものである。本実施形態において、変状候補抽出部６６によって抽出された変状候補は、所定の閾値を超える影領域ではあるものの、光の当たり具合等によっては、図６（ａ）に示すように、一つの変状箇所に対応する影領域が複数の影領域に分離した状態で抽出されるケースも考えられる。
【００７０】
そこで、本実施形態において、変状候補群統合部６９は、変状候補のそれぞれについて、モロフォロジ（Morphology）画像処理の一種であるクロージング（closing）処理を施している。これにより、図６（ｂ）に示すように、近接する複数の変状候補間における隙間が埋められ、当該変状候補群が１つの変状候補として結合されるようになっている。具体的には、変状候補群統合部６９は、予め指定した矩形の構造要素を用いて、膨張演算を所定回数実行した後、同じ回数だけ収縮演算を実行する。
【００７１】
なお、上述した構造要素の矩形サイズを調整することにより、変状候補（影領域）同士の統合度合いを調整することが可能である。すなわち、構造要素の幅寸法を大きくすると、横断方向の統合度合いが大きくなり、構造要素の高さ寸法を大きくすると、走行方向の統合度合いが大きくなる。よって、幅寸法および高さ寸法を大きくすることにより、より遠い位置に存在する変状候補群同士が統合されることとなる。
【００７２】
変状候補分類部７０は、特徴量フィルタによって選別された変状候補を上述した分類用データによって分類するものである。本実施形態において、変状候補分類部７０は、まず、変状候補フィルタリング部６７によって変状候補を含むものとして選別された道路画像データから、当該変状候補を含む変状候補画像を切り出す。つぎに、変状候補分類部７０は、切り出された変状候補画像のそれぞれについて、変状箇所の有無で分類するための上述した分類用特徴量を算出する。そして、変状候補分類部７０は、分類用データ記憶部５８に記憶されている分類用データと、変状候補画像について算出された分類用特徴量とに基づいて、変状候補画像を分類するようになっている。
【００７３】
具体的には、変状候補分類部７０は、分類用データが表す規則性または不規則性に合致する特徴量を有する変状候補画像については、変状箇所が変状候補として正検出されたものとして分類し、分類用データが表す規則性または不規則性に合致しない特徴量を有する変状候補画像については、非変状箇所が変状候補として誤検出されたものとして分類する。このように、機械学習によって作成された分類用データに基づいて、変状候補画像をさらに分類することにより、一度学習させた変状候補画像と似たような分類用特徴量を有する変状候補については、変状箇所か否かが正確に分類される。
【００７４】
なお、本実施形態において、分類用データを生成するための機械学習アルゴリズムは、変状箇所検出プログラムに含まれている。しかしながら、この構成に限定されるものではなく、ハードウエアのスペック等によっては、別個独立したプログラムとして構成してもよい。
【００７５】
つぎに、本実施形態の変状箇所検出装置１、変状箇所検出プログラム１ａ、および変状箇所検出方法による作用について、図７を参照しつつ説明する。
【００７６】
本実施形態の変状箇所検出プログラム１ａによって実行される変状箇所検出装置１を用いて、道路上に存在する変状箇所を検出する場合、まず事前に、点検車に搭載したデジタルビデオカメラによって点検対象区間内の道路を走行しながら動画撮影し、道路画像データを道路画像データ記憶部５２に蓄積する。また、動画撮影中は、ＧＰＳロガーを同時に作動させ、所定の時間間隔ごとの位置情報（緯度・経度）を撮影位置データとして撮影位置データ記憶部５３に蓄積する。このように、デジタルビデオカメラおよびＧＰＳロガーを動作させながら点検車を走行するだけでよいため、道路の点検作業が容易化し、道路の点検業務が高効率化する。
【００７７】
つぎに、道路画像データ取得部６２が、点検対象区間内の道路画像データを取得するとともに（ステップＳ１）、撮影位置データ取得部６３が、撮影中に記録した撮影位置データを取得する（ステップＳ２）。このように、道路画像データと撮影位置データとを別々に取得するため、高画質な道路画像および高精度な位置情報を取得することが可能となる。なお、上記ステップＳ１およびステップＳ２の処理順序は、逆でもよく同時でもよい。
【００７８】
撮影位置データが取得されると（ステップＳ２）、キロポスト値データ作成部６４が、キロポスト値と撮影時刻とに基づいて点検車の車速を算出し、当該車速が正常速度範囲外となるキロポスト値データを除外する（ステップＳ３）。これにより、不要なキロポスト値データが除外されるため、検出精度が向上する。例えば、点検車が停車している場合のキロポスト値データを除外することにより、同一のキロポスト値に複数の道路画像データがリンクされることが抑制される。また、ＧＰＳロガー等の異常によって車速があり得ない速度となるキロポスト値データを除外することにより、複数のキロポスト値に同一の道路画像データが重複してリンクされることが抑制される。
【００７９】
つづいて、キロポスト値データ作成部６４が、撮影位置データとＫＰ位置データとに基づいて、撮影時刻とキロポスト値との対応関係を示すキロポスト値データを作成する（ステップＳ４）。これにより、道路画像データの撮影時刻と、キロポスト値データの撮影時刻とをマッチングすることにより、各道路画像データと、各道路画像データの撮影位置に相当するキロポスト値とがリンクされる。
【００８０】
キロポスト値データが作成されると（ステップＳ４）、道路画像データ抽出部６５が、所定の解析ピッチで道路画像データを抽出する（ステップＳ５）。これにより、点検対象区間を撮影した動画像から変状箇所を検出する対象となる静止画像としての道路画像データが自動的に抽出される。
【００８１】
つぎに、変状候補抽出部６６が、抽出された各道路画像データにシェーディング処理によるフラット補正等を施すことにより、輝度分布を均一化する（ステップＳ６）。これにより、遠方側が明るく手前側が暗いという、道路画像データに特有の輝度の不均一性が解消されるため、影領域が高精度に抽出されやすくなる。
【００８２】
つづいて、変状候補抽出部６６が、輝度分布が均一化された各道路画像データにカーネルを用いた畳み込み処理を施すことにより、影領域を強調する（ステップＳ７）。これにより、変状箇所らしくない影領域は弱められ、変状箇所らしい影領域のみが強調される。そして、変状候補抽出部６６が、変状箇所に相当する影領域が強調された道路画像データを輝度閾値によって二値化することにより、変状候補を抽出する（ステップＳ８）。これにより、道路画像データから変状箇所らしい影領域のみが変状候補として高精度に抽出される。
【００８３】
つぎに、変状候補フィルタリング部６７が、抽出された変状候補のそれぞれを最大輝度フィルタでフィルタリングする（ステップＳ９）。これにより、ポットホールのような変状箇所に特有の、中央部が最も暗く周囲が薄暗いという特徴を有しない変状候補が除外される。また、次の俯瞰画像に変換するステップの前に、本ステップＳ９を実行することにより、検出精度を低下させることなく、俯瞰画像への変換処理に係る装置負荷が軽減される。
【００８４】
最大輝度フィルタによるフィルタリング後、俯瞰画像変換部６８が、道路画像データを俯瞰画像に変換する（ステップＳ１０）。これにより、変状候補の形状や寸法が実物に近くなるため、これ以降に実行する特徴量フィルタによるフィルタリング精度が向上する。また、変状箇所の寸法（幅、長さ、面積等）を正確に測定することが可能となる。
【００８５】
つぎに、変状候補群統合部６９が、変換後の俯瞰画像に含まれる変状候補のうち、近接する複数の変状候補からなる変状候補群をクロージング処理等によって１つの変状候補に統合する（ステップＳ１１）。これにより、一つの変状箇所に対応する影領域でありながら、複数の影領域に分離した状態で抽出された変状候補が１つの変状箇所に相当する変状候補として検出される。このため、これ以降に実行する特徴量フィルタによるフィルタリングによって、変状箇所に相当する影領域を誤って除外しにくくなる。また、変状箇所の寸法（面積、領域幅等）を正確に測定することが可能となる。
【００８６】
近接する変状候補群を統合した後、変状候補フィルタリング部６７が、変状候補のそれぞれを特徴量フィルタによってフィルタリングする（ステップＳ１２）。本実施形態において、変状候補フィルタリング部６７は、面積フィルタ、円形度フィルタおよび領域幅フィルタの順番でフィルタリングする。
【００８７】
これにより、面積フィルタでは、小さなノイズ等の変状候補が除外される。また、円形度フィルタでは、道路上に存在する白線等の誤検出が抑制される。さらに、領域幅フィルタでは、横断方向のひび割れや道路のジョイント部分等の誤検出が抑制される。したがって、各種の特徴量フィルタによるフィルタリングによって、変状候補がより変状箇所らしいものに絞り込まれるため、変状箇所の検出精度が向上する。
【００８８】
特徴量フィルタによるフィルタリングの実行後、変状候補分類部７０が、各変状候補を含む変状候補画像を切り出し（ステップＳ１３）、当該変状候補画像のそれぞれについて分類用特徴量を算出する（ステップＳ１４）。そして、当該算出された分類用特徴量と分類用データとに基づいて、変状候補分類部７０が、各変状候補画像を正検出または誤検出に分類する（ステップＳ１５）。
【００８９】
これにより、一度学習させた変状候補画像と似たような分類用特徴量を有する変状候補については、変状箇所か否かが正確に分類されるため、検出精度が向上する。そして、正検出に分類された変状候補を最終的な変状箇所として検出し（ステップＳ１６）、本変状箇所検出処理を終了する。なお、変状候補分類部７０を機能させない場合は、ステップＳ１２において、変状候補フィルタリング部６７によってフィルタリングされた変状候補を最終的な変状箇所として検出することとなる。
【００９０】
以上のような本実施形態によれば、以下のような効果を奏する。
１．ポットホールのような道路上の変状箇所を自動的かつ高精度に検出することができる。
２．作業員の精神的および肉体的な負担を軽減できるとともに、道路の点検作業を高効率化することができる。
３．変状箇所としてポットホールをフィルタリングするのに最適な特徴量フィルタを提供することができる。
４．ポットホールに相当する影領域を抽出し易くすることができる。
５．一つの変状箇所を構成する複数の変状候補群を一つの変状候補として検出し、フィルタリング精度を向上するとともに変状箇所の寸法を正確に計測することができる。
６．学習機能を用いて変状箇所の検出精度を向上することができる。
７．不要なキロポスト値データを除外して検出精度を向上することができる。
８．各道路画像データと、各道路画像データの撮影位置に相当するキロポスト値とを対応付けることができる。
９．作業員の熟練度に起因する変状箇所の検出精度のバラツキを低減することができる。
１０．点検作業時には、道路以外の変状箇所にも注視できるため、点検作業の質や精度を向上することができる。
【００９１】
つぎに、本発明に係る変状箇所検出装置１、変状箇所検出プログラム１ａおよび変状箇所検出方法の具体的な実施例について説明する。なお、本発明の技術的範囲は、以下の実施例によって示される特徴に限定されるものではない。
【実施例１】
【００９２】
本実施例１では、実際に点検対象区間内の道路を撮影して取得した道路画像データについて、本発明に係る変状検出処理を実行し、道路上に存在するポットホールの検出精度を確認する実験を行った。
【００９３】
具体的には、まず、上述したステップＳ３（キロポスト値データ除外処理）を除くステップＳ１からＳ５までの処理を実行し、９９１９枚の道路画像データを検査対象画像として抽出した。つぎに、抽出した全道路画像データについて、上述したステップＳ６からステップＳ１２までの処理を実行し変状箇所を検出した。そして、当該検出結果と目視による判定結果（正解）とを照合し、正解率を算出した。
【００９４】
その結果、図８に示すとおり、ポットホールがある画像について正しくポットホールを検出した画像数（正解）は５０枚、ポットホールがある画像について誤ってポットホールを検出しなかった画像数（不正解）は３枚、ポットホールがない画像について誤ってポットホールを検出した画像数（不正解）は２１９７枚、ポットホールがない画像について正しくポットホールを検出しなかった画像数（正解）は７６９９枚であり、その正解率は７７．８２％であった。
【００９５】
以上の本実施例１によれば、上述したステップＳ３（キロポスト値データ除外処理）を除くステップＳ１からＳ１２までの処理により、変状箇所の点検作業を自動化し得る程度に高い正解率で、変状箇所を自動検出できることが示された。
【実施例２】
【００９６】
本実施例２では、上述した実施例１で除外したステップＳ３（キロポスト値データ除外処理）の効果を確認する実験を行った。
【００９７】
具体的には、ステップＳ３（キロポスト値データ除外処理）を追加して、実施例１と同様の実験を行った。その結果、図８に示すように、検査対象画像が７３８８枚に削減された。また、ポットホールがある画像について正しくポットホールを検出した画像数（正解）は４２枚、ポットホールがある画像について誤ってポットホールを検出しなかった画像数（不正解）は１１枚、ポットホールがない画像について誤ってポットホールを検出した画像数（不正解）は５８２枚、ポットホールがない画像について正しくポットホールを検出しなかった画像数（正解）は６７５３枚であり、その正解率は９１．９７％であった。
【００９８】
すなわち、実施例１と比較すると、ポットホールがない画像について誤ってポットホールを検出した画像数が、２１９７枚から５８２枚に大幅に減少し、正解率は９１．９７％にまで大幅に向上した。
【００９９】
以上のような本実施例２によれば、不要なキロポスト値データを除外することにより、変状箇所の検出精度が大幅に向上すること示された。
【実施例３】
【０１００】
本実施例３では、上述した実施例２では実行していなかった、機械学習による分類機能の効果を確認する実験を行った。
【０１０１】
具体的には、まず、上記実施例２と同様の実験を行った。つぎに、過去６ヶ月分の道路画像データから分類用データを作成し、抽出された全ての道路画像データについて、上述したステップＳ１３からステップＳ１６までの変状候補分類処理を実行した。
【０１０２】
その結果、図８に示すとおり、ポットホールがある画像について正しくポットホールを検出した画像数（正解）は３３枚、ポットホールがある画像について誤ってポットホールを検出しなかった画像数（不正解）は２０枚、ポットホールがない画像について誤ってポットホールを検出した画像数（不正解）は２７７枚、ポットホールがない画像について正しくポットホールを検出しなかった画像数（正解）は７０５８枚であり、その正解率は９５．９８％であった。
【０１０３】
すなわち、実施例２と比較すると、ポットホールがない画像について誤ってポットホールを検出した画像数が、５８２枚から２７７枚にまでさらに減少し、正解率は９５．９８％にまでさらに向上した。
【０１０４】
以上のような本実施例３によれば、機械学習による分類機能を追加することにより、変状箇所の検出精度がさらに向上すること示された。
【０１０５】
なお、実施例２および実施例３において、ポットホールがない画像について誤ってポットホールを検出した画像を検証した結果、図９に示すとおり、機械学習による分類機能をＯＮにした実施例３では、機械学習による分類機能をＯＦＦにした実施例２と比較して、法面、石、雪、ジョイント部分などを高い除外率で除外できることが示された。
【０１０６】
なお、本発明に係る変状箇所検出装置１、変状箇所検出プログラム１ａおよび変状箇所検出方法は、上述した実施形態および実施例に限定されるものではなく、適宜変更することができる。
【０１０７】
例えば、本実施形態において、特徴量フィルタは、変状候補の最大輝度を基準とする最大輝度フィルタ、変状候補の面積を基準とする面積フィルタ、変状候補の円形度を基準とする円形度フィルタ、および変状候補の横断方向における領域幅を基準とする領域幅フィルタによって構成されているが、この構成に限定されるものではなく、これらのうちいずれか１つ、または２つ以上が選択的に構成されていてもよい。
【０１０８】
この場合、選択された特徴量フィルタに応じて、ステップＳ９における処理、およびステップＳ１２における処理とが選択的に実行される。また、特徴量フィルタは、変状箇所に関する特徴を表す特徴量の基準が設定されているものであれば、上記の構成に限定されるものではなく、他の特徴量フィルタによって構成されていてもよく、他の特徴量フィルタと組み合わせて構成されていてもよい。
【０１０９】
さらに、上述した本実施形態では、点検車の走行車線にのみ変状検出領域を設定しているが、この構成に限定されるものではなく、追い越し車線にのみ変状検出領域を設定してもよく、走行車線および追い越し車線の双方に変状検出領域を設定してもよい。
【符号の説明】
【０１１０】
１  変状箇所検出装置
１ａ  変状箇所検出プログラム
２  入力手段
３  表示手段
４  通信手段
５  記憶手段
６  演算処理手段
８  画像記録媒体
９  位置情報取得手段
５１  プログラム記憶部
５２  道路画像データ記憶部
５３  撮影位置データ記憶部
５４  ＫＰ位置データ記憶部
５５  キロポスト値データ記憶部
５６  特徴量フィルタ記憶部
５７  俯瞰画像変換パラメータ記憶部
５８  分類用データ記憶部
６１  表示制御部
６２  道路画像データ取得部
６３  撮影位置データ取得部
６４  キロポスト値データ作成部
６５  道路画像データ抽出部
６６  変状候補抽出部
６７  変状候補フィルタリング部
６８  俯瞰画像変換部
６８  変状候補群統合部
６９  変状候補分類部
【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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