(57)【要約】【課題】地層や埋設構造物付近で生じる空洞の誤検出を抑制し、地下空洞識別処理の信頼性を向上する。【解決手段】地中の空洞を検出する空洞識別システムであって、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスとを有する計算機を備え、入力された地中レーダ反射画像から空洞箇所を検出する識別器と、前記識別器による検出結果を用いて、前記地中レーダ反射画像において空洞が存在する可能性がある空洞候補を判定する一次判定部と、前記判定された空洞候補の領域の画像を用いて、当該領域に空洞が存在するかを判定する誤検知検証部とを有し、前記誤検知検証部は、前記判定された空洞候補の領域の画像について空洞の先端部と左スロープ部と右スロープ部との相対的な位置関係を検査する形状検証部と、前記先端部の形状を検査する先端検証部とを有する。【選択図】図１
2019190998.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地中の空洞を検出する空洞識別システムであって、
所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスとを有する計算機を備え、
入力された地中レーダ反射画像から空洞箇所を検出する識別器と、
前記識別器による検出結果を用いて、前記地中レーダ反射画像において空洞が存在する可能性がある空洞候補を判定する一次判定部と、
前記判定された空洞候補の領域の画像を用いて、当該領域に空洞が存在するかを判定する誤検知検証部とを有し、
前記誤検知検証部は、前記判定された空洞候補の領域の画像について空洞の先端部と左スロープ部と右スロープ部との相対的な位置関係を検査する形状検証部と、前記先端部の形状を検査する先端検証部とを有することを特徴とする空洞識別システム。
【請求項２】
請求項１に記載の空洞識別システムであって、
前記識別器は、二つの異なる空洞特徴を捉えるように設定された第１識別器と第２識別器とが並列に動作する識別器であり、
前記一次判定部は、前記第１識別器及び前記第２識別器の両方の識別結果が空洞である領域は空洞候補と判定し、
前記第１識別器及び前記第２識別器の少なくとも一方の識別結果が空洞でない領域は非空洞であると判定することを特徴とする空洞識別システム。
【請求項３】
請求項２に記載の空洞識別システムであって、
前記第１識別器は、１回の処理における特徴抽出面積を広くして空洞のマクロな特徴を捉えるように設定されており、
前記第２識別器は、１回の処理における特徴抽出面積を前記第１識別器より狭くして、空洞の細部の特徴を捉えるように設定されていることを特徴とする空洞識別システム。
【請求項４】
請求項１に記載の空洞識別システムであって、
前記形状検証部は、検証対象の領域において、空洞を表す反射画像の先端部と左スロープ部と右スロープ部とを探索し、前記探索された領域間の相対的な位置によって、検証対象の領域が空洞であるかを判定することを特徴とする空洞識別システム。
【請求項５】
請求項４に記載の空洞識別システムであって、
前記形状検証部は、前記先端部と前記左スロープ部との水平距離、前記先端部と前記右スロープ部との水平距離、前記先端部と前記左スロープ部との垂直距離、前記先端部と前記右スロープ部との垂直距離、前記左スロープ部と前記右スロープ部との垂直距離、前記左スロープ部と前記右スロープ部との水平距離が所定の関係を満たすかによって、検証対象の領域が空洞であるかを判定することを特徴とする空洞識別システム。
【請求項６】
請求項１に記載の空洞識別システムであって、
前記先端検証部は、検証対象の領域の画像と、真の空洞パタンの先端形状を表す複数の観測スポットパタンとを照合して、前記先端部と前記観測スポットパタンとの一致度によって、前記検証対象の領域が空洞であるかを判定することを特徴とする空洞識別システム。
【請求項７】
請求項１に記載の空洞識別システムであって、
前記誤検知検証部は、検証対象の領域において地層ラインを検出し、前記検出された地層ラインと空洞候補とが重なる位置にある場合、当該検証対象の領域を非空洞であると判定する地層検知部を有することを特徴とする空洞識別システム。
【請求項８】
請求項７に記載の空洞識別システムであって、
前記地層検知部は、入力された地中レーダ反射画像の画素毎に、当該画素の周囲の所定の領域の画素のコントラストから計算された重心階調を閾値とした２値判定によって、地層ラインを表す地層マップを作成することを特徴とする空洞識別システム。
【請求項９】
請求項８に記載の空洞識別システムであって、
前記地層検知部は、
前記地層ラインについて水平方向の大きさと垂直方向の大きさとの比を計算し、
所定の閾値より水平方向が大きいラインを前記地層マップに残し、前記所定の閾値より垂直方向が大きいラインを前記地層マップから消去することを特徴とする空洞識別システム。
【請求項１０】
請求項１に記載の空洞識別システムであって、
地表へ照射したレーダ波の反射波を受信し、受信した反射波の強度を可視化した地中レーダ反射画像を生成するレーダ送受信装置と、
前記生成された地中レーダ反射画像を記録する画像蓄積装置と、
前記計算機による識別結果を記録する識別結果蓄積装置とを、さらに備え、
前記計算機は、
前記画像蓄積装置に記録された地中レーダ反射画像から地中の空洞を検出し、
前記空洞の検出結果を前記識別結果蓄積装置に記録することを特徴とする空洞識別システム。
【請求項１１】
請求項１に記載の空洞識別システムであって、
地表へ照射したレーダ波の反射波を受信し、受信した反射波の強度を可視化した地中レーダ反射画像を生成するレーダ送受信装置と、
前記生成された地中レーダ反射画像を送信するホスト計算機と、
前記ホスト計算機から受信した前記地中レーダ反射画像を記録する画像蓄積装置と、
前記計算機による識別結果を記録する識別結果蓄積装置とを、さらに備え、
前記計算機は、
前記画像蓄積装置に記録された地中レーダ反射画像から地中の空洞を検出し、
前記空洞の検出結果を前記識別結果蓄積装置に記録し、
前記空洞の検出結果を前記ホスト計算機に送信し、
前記ホスト計算機は、前記空洞の検出結果を表示装置に表示することを特徴とする空洞識別システム。
【請求項１２】
空洞識別システムが実行する空洞識別方法であって、
前記空洞識別システムは、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスとを有する計算機によって構成され、
前記方法は、
入力された地中レーダ反射画像から空洞箇所を検出する識別手順と、
前記識別手順による検出結果を用いて、前記地中レーダ反射画像において空洞が存在する可能性がある空洞候補を判定する一次判定手順と、
前記判定された空洞候補の領域の画像を用いて、当該領域に空洞が存在するかを判定する誤検知検証手順とを有し、
前記誤検知検証手順は、前記判定された空洞候補の領域の画像について空洞の先端部と左スロープ部と右スロープ部との相対的な位置関係を検査する形状検証手順と、前記先端部の形状を検査する先端検証手順とを有することを特徴とする空洞識別方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の空洞識別方法であって、
前記識別手順では、二つの異なる空洞特徴を捉えるように設定された第１識別手順と第２識別手順とを並列に実行し、
前記一次判定手順は、
前記第１識別手順及び前記第２識別手順の両方における識別結果が空洞である領域は空洞候補と判定し、
前記第１識別手順及び前記第２識別手順の少なくとも一方の識別結果が空洞でない領域は非空洞であると判定することを特徴とする空洞識別方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の空洞識別方法であって、
前記識別手順では、１回の処理における特徴抽出面積を広くして空洞のマクロな特徴を捉えるように設定された第１識別手順と、１回の処理における特徴抽出面積を前記第１識別手順より狭くして、空洞の細部の特徴を捉えるように設定された第２識別手順とを並列に実行することを特徴とする空洞識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空洞識別システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
集中豪雨などの異常気象による道路冠水や、地下インフラ設備の老朽などを原因とする路面下の空洞化による道路の陥没が多発しており、社会問題となっている。路面陥没は予兆を捉えることが困難なため突然発生する事例が多い。特に、多くの自動車や人が往来する道路における路面陥没は人命に関わる重大事故を引き起こす可能性がある。路面下の空洞箇所を把握できれば、補修などの対策を実施し、事故を未然に防ぐことができ、安心・安全な道路利用が実現できる。
【０００３】
現在、路面下の空洞を検出する方法の一つとして、路面に照射したレーダ波の反射波の強度を画像として可視化し、人手による目視検査によって空洞箇所を見つけ出す検査方法がある。照射されたレーダ波が空洞の境界で反射するため、空洞の上部と下部が画像上で明るく（モノクロ画像で輝度値が大きく）表示され、空洞部分は暗く（モノクロ画像で輝度値が小さく）表示される。また、空洞の左右両端には、レーダ波の回折現象によってスロープ状に明るいパタンが発生する。この二つの現象によって空洞部分には明るいアーチ状のパタンが発生するため、レーダ反射画像中にアーチ状のパタンが表示されている箇所を探すことで空洞箇所を推定できる。
【０００４】
この方法では、効率良く検査するためレーダ波の送受信装置を設置した探査車両で走行しながら、キロオーダ範囲の路面下キャプチャ画像を取得し、キャプチャ画像を評価することが多い。しかしながら、大量に取得したキャプチャ画像を人手による目視検査を行うと、長時間の作業量が必要であり、作業に伴う疲労による空洞の誤検出や未検出（見落とし）が発生し易くなる。また、空洞箇所の他にも地層や埋設構造物の付近でもアーチ状のパタンが発生し易い。このようなパタンは、真の空洞のレーダ反射パタンと似ており、判別が困難であることから、誤検出の要因となっている。
【０００５】
本技術分野の背景技術として、以下の先行技術がある。特許文献１（特開２０１５−１６１５５２号公報）には、岸壁又は堤防の上方から評価対象領域に電磁波を深さ方向に入射する電磁波レーダを走査し、入射波に対する反射波を上方で検出し、該反射波データを用いて反射波地下断面画像を作成し、該断面画像によって地下空洞を探査する岸壁又は堤防の空洞探査工程と、岸壁又は堤防の側面を撮像し、側面画像を得て、岸壁又は堤防の側面の特異部位を特定する岸壁又は堤防の側面調査工程と、前記反射波地下断面画像と前記側面画像とを走査方向でマッチングする工程を含み、推定空洞と側面特異部の突合により実空洞を特定し、検出した空洞の天面の寸法及び天面の深さから危険度を評価し、さらに登録されたこれら危険因子の時系列測定から危険度を再評価する空洞探査方法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１５−１６１５５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
前述した特許文献１に記載された技術は、異なる位置から照射した二種類のレーダ反射波を観測することで、地下空洞の検出精度を向上する。しかしながら、特許文献1に記載された技術を用いても、観測画像の地層や埋設構造物の付近に空洞と類似した反射パタンが生じ、空洞の誤検知の抑制は困難である。
【０００８】
この課題を回避するために機械学習型の空洞識別器を用いて空洞のレーダ反射形状特徴を効率良く抽出する手法が検討されている。機械学習による空洞検出では、大量の空洞画像を使ってニューラルネットと呼ばれる学習器で学習させることによって、空洞の形状特徴を抽出する。また、学習時に背景に出現する空洞以外の領域及び物体について非空洞の画像として学習させることで、空洞と非空洞（背景）の判別能力を上げることができる。
【０００９】
しかし、前述した機械学習型の識別器を用いた識別方法は、目視による空洞判別方法に比べて空洞形状特徴を効率良く抽出できることから検出精度の向上が見込まれるものの、地層や埋設構造物の付近における空洞誤検知の抑制は困難である。その原因としては、空間密度が高い地中を通過した後のレーダ反射波を観測するためキャプチャ画像の解像度や階調度が低くノイジーになる傾向となること、またキャプチャ画像が低解像度・低階調度になることに起因してレーダ反射パタンの一部に欠落や擦れが生じ、地層など空洞以外で生じるレーダ反射パタンとの判別が困難になることが多いためである。
【００１０】
本発明は、前述した課題を解決するためのものであり、地層や埋設構造物付近で生じる空洞の誤検出を抑制し、地下空洞識別処理の信頼性の向上を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、地中の空洞を検出する空洞識別システムであって、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスとを有する計算機を備え、入力された地中レーダ反射画像から空洞箇所を検出する識別器と、前記識別器による検出結果を用いて、前記地中レーダ反射画像において空洞が存在する可能性がある空洞候補を判定する一次判定部と、前記判定された空洞候補の領域の画像を用いて、当該領域に空洞が存在するかを判定する誤検知検証部とを有し、前記誤検知検証部は、前記判定された空洞候補の領域の画像について空洞の先端部と左スロープ部と右スロープ部との相対的な位置関係を検査する形状検証部と、前記先端部の形状を検査する先端検証部とを有する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の一態様によれば、地層や埋設構造物付近で生じる空洞誤検出を抑制し、信頼性の高い路面下空洞識別処理を提供できる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施例の空洞識別処理が適用される空洞識別システムにおける処理を示す図である。
【図２】路面下のレーダ反射波キャプチャ画像及び空洞反射パタンの例を示す図である。
【図３】空洞誤検知が生じ易い地層の反射パタンの例を示す図である。
【図４】並列識別器を構成する識別器１と識別器２の特性の違いを示す図である。
【図５】並列識別器の識別器１と識別器２の地層付近の空洞誤検知例を示す図である。
【図６】並列識別器による識別結果の一次判定手順の一例を示す図である。
【図７】形状検証部の処理手順を示す図である。
【図８】形状検証部における空洞パーツ間の相対位置評価条件の例を示す図である。
【図９】形状検証部における空洞パーツ間の相対位置評価結果の例を示す図である。
【図１０】先端検証部の評価条件を示す図である。
【図１１】先端検証部の評価結果を示す図である。
【図１２】地層検知部の処理を示す図である。
【図１３】地層と空洞が重なる例を示す図である。
【図１４】コントラスト分布を参照して地層マップを作成する手順を示す図である。
【図１５】入力画像の領域毎のコントラスト分布を参照して地層マップを作成する手順を示す図である。
【図１６】地層マップから空洞ラインを消去する手順を示す図である。
【図１７】地層検知部による、領域毎のコントラスト分布を用いた地層マップを用いた処理を示す図である。
【図１８】本実施例の空洞識別システムの全体構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態の図面を参照して説明する。
【００１５】
以下に記載する実施例では、機械学習を用いて路面下キャプチャ画像からの空洞部分を自動的に識別する空洞検出処理を例示するが、本発明による検知対象は空洞に限定されず、空洞以外の物体に適用してもよく、例えば、マンホール、ガス管、上下水道管、電設管、浄化槽又は特定の目的で埋設したセンサ器具などの埋設構造物に適用できる。なお、検出対象を空洞以外の物体に適用する場合は、並列識別器のフィルタ構成及びその係数設定、さらに後段の誤検知検証部の幾何学的条件に基づく制約条件を、検出対象に合わせて適切に変更するとよい。
【００１６】
図１は、本実施例の空洞識別処理が適用される空洞識別システムにおける処理を示す図である。
【００１７】
本実施例の空洞識別システムは、図１８に示すように、レーダ送受信装置１８００、１８０６が照射したレーダ波の反射パタンの画像を解析するものであって、図１に示す処理は空洞識別プログラム１８０５によって実行される。
【００１８】
空洞識別プログラムは、初段に識別特性が異なる２個の機械学習型の並列識別器１００を有する。並列識別器１００は、識別器１（１０１）と識別器２（１０２）で構成される。レーダ波の反射パタンをキャプチャした路面下の入力画像１０９を並列識別器１００に入力し、各識別器１０１及び１０２で識別処理を実行する。各識別器１０１及び１０２による識別処理の結果は、一次判定部１０３に入力される。
【００１９】
一次判定部１０３は、両方の識別器の識別結果が空洞であると一致した領域を、空洞候補と判定する。両方の識別器の識別結果が非空洞であると一致した領域、又は識別器１（１０１）の識別結果と識別器２（１０２）の識別結果とが一致しない（いずれか一方が空洞であると識別した）領域は非空洞であると確定する。
【００２０】
一次判定部１０３で両方の識別器が空洞であると一致して判定された領域は、後段の誤検知検証部１０４に入力される。誤検知検証部１０４は、形状検証部１０５、先端検証部１０６及び地層検知部１０７の３個のブロックで構成される。誤検知検証部１０４は、目的や反射パタンに応じて、形状検証部１０５、先端検証部１０６及び地層検知部１０７の少なくとも一つを有していればよい。形状検証部１０５は、空洞のレーダ反射パタンのうちの空洞パーツ（空洞先端部及び左右スロープ部）の相対位置関係を検査する。先端検証部１０６は、空洞先端部の詳細パタンを検査する。具体的には、形状検証部１０５及び先端検証１０６は、空洞形状に関する幾何学的条件の観点で空洞らしさを検査する。空洞らしいと判定された領域は地層検知部１０７に入力される。空洞ではないと判定された領域は非空洞に確定する。
【００２１】
地層検知部１０７は、誤検知が生じ易い領域である地層が識別領域に存在するか否かを検査する。識別領域に地層が存在していなければ識別領域を空洞であると確定する。識別領域に地層が存在おり、且つ空洞候補とした領域の空洞先端部と地層の位置が重なっている場合は識別領域を非空洞であると確定する。
【００２２】
並列識別器１００の識別器１（１０１）と識別器２（１０２）は、空洞検出箇所の一致を確認することで検出精度向上を図る目的で設置している。さらに、それぞれの特徴抽出の特性を正しい空洞の検出精度が著しく低下しない範囲で若干変更することで誤検知反応が出る位置の傾向を故意に変化させることで、どちらから一方の識別器が空洞ではないと識別した箇所は現実も非空洞である可能性が高いと仮定し、この場合は非空洞に確定できるようにしている。これは、識別特性を少しだけ変更する前後で空洞と非空洞の識別結果が不安定に切り替わる領域は空洞ではない可能性が高いと考えられるためである。
【００２３】
識別器の特性は、機械学習型識別器のベースとなるＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）を構成するＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ層（畳み込み演算により画像のエッジ成分などの特徴を抽出する働きがある）の画像フィルタ（以下フィルタ）係数の操作によって変更する。例えば、識別器１（１０１）の画像フィルタのサイズを大きく設定し、入力画像に存在するテクスチャ特徴の抽出面積を広くして空洞特徴をマクロに捉えるように設計する。一方、識別器２（１０２）は特徴の抽出面積を識別器１（１０１）より少し狭くして、空洞の細部特徴を捉えるように設計する。具体的には、出現する空洞の平均サイズが１００×１００画素程度であれば、識別器１（１０１）の初段画像フィルタのサイズを１００×１００画素程度に設定し、識別器２（１０２）の初段画像フィルタのサイズを１００×１００画素より小さく設定する（例えば、５０×５０画素など）。両者の識別器の初段以外のフィルタサイズは、初段と同等か初段より小さくするなど任意に設定してよい。但し、多段ＣＮＮ構成で、前段で抽出した画像特徴を圧縮する働きがあるＰｏｏｌｉｎｇ層を中間に挿入する場合、後段になるほど入力画像サイズが縮小されるため、設定できるフィルタサイズが制限されることに注意が必要である。
【００２４】
識別特性の変更は、Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ層のフィルタ数の操作でも同様に実施可能である。Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ層のフィルタ数を増やすと、抽出される特徴数を増やすことができる。逆に、Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ層のフィルタ数を減らすと、抽出される特徴数を減らすことになるが、この場合でも１個のフィルタで複数の特徴が抽出される。このため、フィルタ数を少し変えた程度では極端な特性変化は生じない傾向がある。識別器１（１０１）の初段フィルタ数を１００個に設定した時、識別器２（１０２）の初段フィルタ数を８０個に設定するなどして、並列識別器１００の特性を設定する。
【００２５】
図２は、路面下のレーダ反射波キャプチャ画像及び空洞反射パタンの例を示す図である。
【００２６】
探査車両によるレーダ照射は、道路に沿って進みながら、地上から路面に向かってほぼ垂直にレーダ波を照射し、その反射波を探査車両で受信して、図２（Ａ）に示すような、連続的なキャプチャ画像を生成する。キャプチャ画像は、２次元画像で地中２０４を側方から観測した状態で表示され、画像データとして扱い易いように所定の画像サイズに分割して保存される。横軸は探査車両の移動方向であり路面上の水平距離を示し、縦軸はレーダ照射方向であり路面下の深さを示しており、紙面の上方が地上道路面２０３となる。キャプチャ画像には、その境界でレーダ波を反射した空洞２０６や地層２０５が写る。
【００２７】
空洞の形状やサイズは不規則であるため一概には定義できない。１箇所に独立して存在する傾向があるが、近接して空洞が並ぶこともある。同様に地層の形状やサイズも不規則であるため一概には定義できず、画面を横切るように表示される傾向がある。
【００２８】
空洞２０７にレーダ波を照射すると、地面と空洞空間の境界で反射が起こるため、図２（Ｂ）に示すように、空洞２０７の上部及び下部が明るく（モノクロ画像で輝度値が大きくなる）表示され、空洞部分は暗く（モノクロ画像で輝度値が小さくなる）表示される（２０８）。また、空洞２０７の左右両端には、レーダ波の回折現象によってスロープ状に明るいパタンが発生する。この両方の現象により空洞部分には明るいアーチ状のパタンが表示される（２０９、２１０）。基本的にはレーダ反射波キャプチャ画像中にアーチ状のパタンが表示されている箇所を探すことによって空洞箇所を推定できる。
【００２９】
図３は、空洞誤検知が生じ易い地層の反射パタンの例を示す図である。
【００３０】
図３（Ａ）に示すように、地層によるレーダ反射は、例えば柔らかい地層と固い地層の境界面などの、物質密度が異なる境界面で生じる。地層は均一ではないため形状やサイズ（長さ）が不規則となるが、長年の堆積物の層であるため広範囲に及ぶことが多く、図３（Ａ）に示すように、確率的にはキャプチャ画面中を水平方向に細かく波打ちながら横切るように写る例が多い。さらに、地層の重なり方向においても土砂密度や固さが異なる部分が存在するため、空洞のケースと同様に明るいパタン３０１と暗いパタン３０２が重なるように写る。
【００３１】
地層の水平方向のパタンの細部においても土砂密度や固さが細かく変化していることが多い。特に土砂密度や固さの変化が大きい箇所では、図３（Ｂ）に示すように、空洞と同様のアーチ状のパタン３０４が写り、地層に沿って複数のアーチ状のパタンが生じることがある。このアーチ状のパタン３０４は、空洞として誤検知される可能性がある。
【００３２】
空洞誤検知が生じ易い地層の反射パタンを図３に例示したが、様々な埋設構造物でも同様のパタンが生じ、誤検知が発生しやすい。
【００３３】
図４は、並列識別器１００を構成する識別器１（１０１）と識別器２（１０２）の特性の違いを示す図である。
【００３４】
識別器の特性変更は、機械学習型識別器のベースとなるＣＮＮを構成するＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ層（畳み込み演算により画像のエッジ成分などの特徴を抽出する働きがある）の画像フィルタ係数を操作する。例えば、図４（Ａ）に示すように識別対象である空洞サイズ対して１回の演算で多くの領域をカバーできるように、識別器１（１０１）の画像フィルタのサイズを大きく設定し、入力画像に存在するテクスチャ特徴の抽出面積を広くして空洞特徴をマクロに捉えるように設計する。
【００３５】
一方、識別器２（１０２）は特徴の抽出面積を識別器１（１０１）よりも少し狭くして空洞の細部特徴を捉えるように設計する。このため、識別器２（１０２）では、図４（Ｂ）に示すように、レーダ反射パタンの細かな特徴を識別できる。
【００３６】
このように、複数の識別器の空洞検出箇所の一致を確認することによって検出精度を向上している。また、各識別器の特徴抽出の特性を正しい空洞の検出精度が著しく低下しない範囲で若干変更して、誤検知反応が生じる位置の傾向を故意に変化させることによって、どちらか一方の識別器が空洞ではないと識別した箇所は非空洞である可能性が高いと仮定し、この場合は非空洞であると確定できるようにしている。
【００３７】
図５は、並列識別器１００の識別器１（１０１）と識別器２（１０２）の地層付近の空洞誤検知例を示す図である。
【００３８】
識別器１（１０１）は、図５（Ａ）に示すように、空洞の反射パタンに似ている地層部分５０１に反応するが、識別対象をマクロに捉える特性を有しているため、特に地層に大きなうねりのある部分（５０２）に反応して、地層付近の空洞誤検知が発生する。
【００３９】
識別器２（１０２）は、図５（Ｂ）に示すように、識別器１（１０１）と同様に空洞の反射パタンに似ている地層部分５０４に反応するが、識別対象の細部の特徴を捉える特性を有しているため、特に地層パタンが細かく変化している部分（５０５）に反応して、地層付近の空洞誤検知が発生する。
【００４０】
図６は、並列識別器１００による識別結果の一次判定手順の一例を示す図である。
【００４１】
図６（Ａ）に示す識別対象の入力画像は、図２（Ａ）で説明したものと同等であり、水平に横切る地層６０１と、丸印部分の空洞６０２が写っている。
【００４２】
図６（Ｂ）は識別器１（１０１）の識別結果の例を示し、図６（Ｃ）は識別器２（１０２）の識別結果の例を示す。識別器１（１０１）と識別器２（１０２）は、共に、空洞６０２を検出している（６０６、６１０）。地層６０１については、識別器１（１０１）は中央付近の１箇所を空洞として検出し（６０５）、識別器２（１０２）は中央付近の１箇所を含む３箇所を空洞として検出している（６０７、６０８、６０９）。
【００４３】
一次判定部１０３は、図６（Ｄ）に示すように、識別器１（１０１）と識別器２（１０２）の両方で検出された空洞６０２を空洞候補と判定する。地層６０１については、識別器１（１０１）と識別器２（１０２）の両方で検出された中央付近の１箇所（６０８）を空洞候補と判定する。他の２箇所（６０７、６０９）は、二つの識別器の識別結果が一致しなかったため、この時点で該当領域を非空洞に確定する。
【００４４】
図７は、誤検知検証部１０４の一つである形状検証部１０５の処理手順を示す図である。
【００４５】
図７（Ａ）に示すように、並列識別器１００におけるパッチ画像の入力順は、一例として、画像上部からラスタースキャンによって所定の画素ずつ移動させながら画面全体の識別を実行する。パッチ画像とは、１回の識別処理に入力される画像の範囲である。その画像サイズは任意に設定できる。この時、一次判定部１０３が空洞候補としたパッチ画像を入力として形状検証処理を実行する。
【００４６】
形状検証部１０５は、図７（Ｂ）に示すテンプレート画像を用いたパタンマッチングベースの処理で空洞検証を実行する。検証対象のパッチ画像７０４と予め用意した三種類のテンプレート画像とを比較して、それぞれ最も一致度が高い各テンプレート画像の座標を計算する。三種類のテンプレート画像とは、空洞先端７０７、空洞の左スロープ７０８及び右スロープ７０９の各々に該当する部分を表した基準画像（以下、空洞パーツ）である。空洞パーツは、識別器１０１、１０２による学習で用いた複数個の空洞教師画像から平均画像を作成して、ここから空洞パーツのテンプレート画像として切り出されたものである。
【００４７】
その後、形状検証部１０５は、空洞パーツの位置を仮決定する。すなわち、形状検証部１０５は、空洞候補のパッチ画像と空洞パーツのテンプレート画像との一致度を評価し、得られた空洞パーツの座標を記憶する。ここで、パッチ画像内に真の空洞が存在していれば、空洞パーツの位置は、図７（Ｃ）に示すように、空洞形状に近い状態（所定の位置関係）で配置されるはずである。一方、パッチ画像内に真の空洞が存在していなければ、空洞パーツは不規則に配置される。そこで、形状検証部１０５は、空洞パーツの配置状況によって空洞が存在するかを判定する。
【００４８】
ところで、形状検証部１０５は、パッチ画像に空洞が存在するか否かを判定するが、パッチ画像内のどの座標に空洞が存在しているかを示すことは困難である。ＣＮＮについて逆方向演算処理を実行して空洞と判定するに至る過程で強く反応を示した演算経路を探索して推定することは理論上可能であるが、演算量が非常に大きくなるため現実的手法ではない。
【００４９】
図８は、形状検証部１０５における空洞パーツ間の相対位置評価条件の例を示す図である。
【００５０】
形状検証部１０５は、図８（Ａ）に示すように、空洞候補のパッチ画像８００と空洞パーツ（空洞先端８０１、左スロープ８０２、右スロープ８０３）のテンプレート画像との一致度を評価し、空洞パーツの位置を仮決定し、得られた空洞パーツの座標を記憶する。そして、形状検証部１０５は、パッチ画像内に空洞が存在するか否かを判定するため、パタンマッチングで得られた空洞パーツ８０１、８０２、８０３の間の相対距離を計算する。例えば、図８（Ｂ）に示すように、空洞パーツ座標は、各空洞パーツを囲む矩形の左上座標を基準といて、次の６点で相対的な距離を評価する。１点目は空洞先端８０１と左スロープ８０２の水平距離８０４、２点目は空洞先端８０１と右スロープ８０３の水平距離８０５、３点目は空洞先端８０１と左スロープ８０２の垂直距離８０６、４点目は空洞先端８０１と右スロープ８０３の垂直距離８０７、５点目は左スロープ８０２と右スロープ８０３の垂直距離８０８、６点目は左スロープ８０２と右スロープ８０３の水平距離８０９である。
【００５１】
それぞれの相対距離の適否を判定する相対距離条件（閾値）は任意に設定してよい。
【００５２】
図９は、形状検証部１０５における空洞パーツ間の相対位置評価結果の例を示す図である。
【００５３】
形状検証部１０５は、図９（Ａ）に示すように、空洞パーツ（９０２、９０３、９０４）が所定の相対距離条件を満たしていれば、パッチ画像中に空洞が存在している可能性が高いと判定する。該当パッチ画像は空洞候補であることを示す記録を保持する。
【００５４】
一方、形状検証部１０５は、図９（Ｂ）に示すように、空洞パーツ（９０７、９０８、９０９）が所定の相対距離条件を満たしていなければ、パッチ画像に空洞が存在している可能性が低いと判定し、該当パッチ画像を空洞候補から除外し、非空洞に確定する。パッチ画像に地層が存在する場合は空洞パーツの配置が不規則になる傾向がある。前述したように、形状検証部１０５は、空洞パーツ間の相対位置の評価結果を利用して、一次判定部１０３による一次判定結果の空洞候補が正しいか否かを評価する。
【００５５】
図１０は、誤検知検証部１０４の一つである先端検証部１０６の評価条件を示す図である。
【００５６】
図１０（Ａ）に示す複数枚の空洞教師画像１０００から空洞先端部１００１を参照して平均画像を作成し、これを基準パタン画像１００２（図１０（Ｂ））とする。
【００５７】
観測スポットパタン１００３は、図１０（Ｃ）に示すように、空洞先端部形状を評価するための複数点スポット、すなわち、空洞先端と重なる確率が高い観測点（１００５）及び背景と重なる確率が高い観測点（１００４）とで構成する。観測点の設置数は任意である。
【００５８】
先端検証部１０６は、図１０（Ｄ）に示すように、画像の空洞先端部１００６（２値化画像）と観測スポットパタン１００７とを比較して一致度を評価する。一致度は、空洞先端と背景領域のそれぞれで一致したスポット点数で評価する。一致スポット点数が多いほど空洞である確率が高いと判定できる。空洞と非空洞を判定するためのスポット点数（閾値）は任意に設定できる。観測スポットパタン１００３の全画素を用いて比較し、閾値となるスポット点数を設定してもよい。又は、空洞先端と背景部分とでそれぞれ独立して一致したスポット点数が多い方を選択して、空洞か背景かを判定してもよい。
【００５９】
図１１は、先端検証部１０６の評価結果を示す図である。
【００６０】
図１１（Ａ）に示すパッチ画像１１００では、空洞先端部１１０１において空洞先端と背景が観測スポットパタン１１０２と全て一致している理想的な状況となっている。図１１（Ａ）に示す状況では、パッチ画像に空洞が存在している可能性が高いと判定して、該当パッチ画像が空洞候補であることを示す記録を保持する。
【００６１】
図１１（Ｂ）に示すパッチ画像１１０３では、検証対象が地層１１０４であるため、その２値化画像パタンは空洞先端形状と異なっており、パタンと観測スポットパタン１１０５との一致度が低い。この場合、２値化画像パタンは空洞形状とは異なる確率が高くなる。このため、パッチ画像に空洞が存在している可能性が低いと判定して、該当パッチ画像が空洞候補であることを示す記録を削除し、非空洞に確定する。
【００６２】
このように、先端検証部１０６は、観測スポットパタンを用いた評価結果の違いを利用して、一次判定部１０３による一次判定結果の空洞候補が正しいか否かを評価する。
【００６３】
図１２は、誤検知検証部１０４の一つである地層検知部１０７の処理を示す図である。
【００６４】
図３で説明したように地層上に空洞誤検知が生じることがあるため、地層を検出できれば地層に重なる空洞候補を誤検知と判定できる。
【００６５】
図１２（Ｂ）に示す入力画像１２００において、先端検証部１０６部が地層１２０４に重なる位置に空洞候補１２０２が存在すると判定している（図１２（Ａ））。
【００６６】
前述した通り、地層部分１２０４は輝度が高くなる傾向があることを利用して、図１２（Ｂ）に示す入力画像１２０３を適切な閾値を用いて２値化して、地層１２０６の位置を示す地層マップ画像１２０５（図１２（Ｃ））を作成する。
【００６７】
地層検知部１０７は、図１２（Ｄ）に示すように、地層マップ１２０７において、地層１２０８と空洞候補１２０９が重なっている場合は、空洞誤検出の可能性が高いとので、該当パッチ画像が空洞候補であることを示す記録を削除し、非空洞に確定する。
【００６８】
図１３は、地層と空洞が重なる例を示す図である。
【００６９】
地層と空洞が重なるケースは稀ではあるものの、実際には地層の位置に空洞が存在するケースがある。
【００７０】
図１３（Ａ）は、地層１３０１と真の空洞１３０２とが重なっている状況の入力画像の典型的な例を示す。この状況において図１２の判定方法を実行すると真の空洞が存在するにもかかわらず、非空洞として判定してすることがある。
【００７１】
図１３（Ｂ）に示す、地層１３０１と真の空洞１３０２が重なっている状況において、空洞ラインと地層ラインの交差部分に着目すると、空洞の左右スロープ部ライン（１３０６、１３０７）は地層を横断する形となり、地層ライン１３０４を分断するように表示される特徴がある。このように、真の空洞１３０５によって地層ライン１３０４が分断される状態を前述した地層マップ１２０７に表示すれば、地層と空洞の位置が分離可能となり、誤って真の空洞を非空洞とする誤判定を回避できる。
【００７２】
図１４は、コントラスト分布を参照して地層マップを作成する手順を示す図である。地層マップの作成には、２値化時の閾値を適切に設定する必要があるが、図１４は適切ではない例を示す。
【００７３】
図１４（Ａ）に示す入力画像１４００は、図１３（Ａ）に示す入力画像１３００と同様に地層と重なる位置に空洞が観測されている。
【００７４】
図１４（Ｂ）に示すように、入力画像全体のコントラスト分布を示すヒストグラム１４０３を作成する。このヒストグラムは、横軸が輝度階調で、縦軸が階調毎の出現頻度を示す。画像を２値化するためにはいくつかの方法があるが、入力画像のコントラストは一定ではない。このため、コントラストの変化の影響を受けにくく、ロバストに２値化する方法として、画像全体のヒストグラム１４０３から重心階調を求めて、重心階調値を２値化の閾値として設定する方法がある。地中キャプチャ画像では、ほとんどの領域が背景となるため、この方法を用いると２値化の閾値は中心階調又は中心階調より若干小さい値を選択するとよい。
【００７５】
図１４（Ｃ）は、入力画像全体のコントラスト分布から決定された閾値に基づいて作成された地層マップ１４０６の例である。地層マップ１４０６では、２値化閾値が中心階調に近いため、地層ライン１４０８と空洞ライン１４０９とが連結してハイライト表示される。この状態では地層と空洞の位置的な分離は困難である。
【００７６】
図１５は、入力画像の領域毎のコントラスト分布を参照して地層マップを作成する手順を示す図であり、２値化時の閾値が適切に設定された例を示す。
【００７７】
図１５（Ａ）に示す入力画像１５００は、図１３（Ａ）に示す入力画像と同様に地層と重なる位置に空洞が観測されている。領域コントラスト参照による２値化では、地層検知部１０７が、入力画像に対して所定の矩形領域１５０３毎にコントラスト分布を作成し、矩形領域毎に２値化閾値を決定して地層マップを作成する。具体的には、入力画像１５００について、画面全体を所定の矩形領域１５０３毎にラスタースキャンによって座標を移動しながら領域内の画素のコントラスト分布を計算する。矩形領域サイズ及び座標移動画素数の設定値は任意に設定してよい。例えば、矩形領域サイズを３０×３０画素、座標移動画素数を１画素に設定すると、注目している画素１５０４を中心とする３０×３０画素の矩形領域１５０３内の画素のコントラスト分布を求め、このコントラスト分布から重心階調を求め、その重心階調を２値化閾値として設定する。設定された閾値を基準として、注目している画素１５０４を２値化する。これを画像全体で繰り返して地層マップを作成する。
【００７８】
図１５（Ｂ）に示すように、地層検知部１０７が、入力画像の領域毎のコントラスト分布を示すヒストグラム１５０５を作成する。このヒストグラムは、横軸が輝度階調で、縦軸が階調毎の出現頻度を示す。領域毎のコントラスト分布では、背景部分の重心階調１５０７は中心階調１５０６に近くなる。一方、地層や空洞付近などのレーダ反射が強く生じている領域では高輝度値の画素の出現頻度が増えるため、重心階調１５０７は中心階調１５０６より高くなる傾向がある。すなわち、地層や空洞付近は背景に比べて２値化閾値が高く設定される。
【００７９】
図１５（Ｃ）は、領域毎のコントラスト分布から決定された閾値に基づいて作成された地層マップ１５０８の例である。地層マップ１５０８では、地層や空洞付近以外の背景領域は、図１４に示す例と同様に画像全体コントラスト分布を参照して設定した２値化閾値と同等の閾値で判定される。一方、地層や空洞付近は、背景よりも高い閾値が選択される。従って、地層マップ１５０８において空洞の左右スロープ部ライン（１５１０、１５１１）が地層を横断する部分において、地層を表すハイライト表示ラインが連続しないように表現でき、地層ライン１５０９と空洞ライン１５１０とを分離できる。
【００８０】
図１６は、地層マップから空洞ラインを消去する手順を示す図である。
【００８１】
図１６（Ａ）に示す地層マップ１６００は、地層ライン１６０１と空洞ライン１６０２が重なる状態を示し、図１５（Ｃ）に示す領域毎のコントラスト分布を用いた地層マップ作成の手順の結果である。
【００８２】
地層検知部１０７は、ある矩形における水平辺Ｈ（１６０４）と垂直辺Ｖ（１６０５）の長さの比率であるアスペクト比によって、矩形の細長さを判定する。アスペクト比ＡＲは、水平Ｈ÷垂直Ｖで計算できる。
【００８３】
地層マップ１６００において地層ライン１６０３は、図１６（Ｂ）に示すように、水平方向に細長く出現することが多いため、地層ラインのアスペクト比ＡＲは大きな値となる傾向がある。一方、地層マップ１６００において空洞ライン１６０５は、図１６（Ｃ）に示すように、地層ラインと比べて水平辺Ｈ（１６０７）が短く、垂直辺Ｖ（１６０８）が長く出現することが多いため、空洞ラインのアスペクト比ＡＲは地層ラインと比べて小さな値となる傾向がある。地層検知部１０７は、この特徴を利用して、アスペクト比の所定の閾値ＡＲＴＨを用いて、地層ラインと空洞ラインとを区別できる。
【００８４】
図１６（Ｄ）は、空洞ラインを消去した地層マップ１６０９の例である。地層検知部１０７は、設定した閾値ＡＲＴＨに基づいて、アスペクト比が大きい空洞ライン１６１０は地層マップ１６０９に残し、アスペクト比が小さい空洞ライン１６１１を消去する。
【００８５】
図１７は、地層検知部１０７による、領域毎のコントラスト分布を用いた地層マップを用いた処理を示す図である。
【００８６】
図１７（Ａ）は、先端検証部１０６によって処理されて地層検知部１０７に入力された画像１７００を示し、地層１７０１と重なる位置に空洞候補１７０２が存在している。また、空洞候補１７０２の位置に真の空洞１７０３が存在している。図１７（Ｂ）は、入力画像１７０４、図１７（Ｃ）は領域毎のコントラスト分布から決定された閾値に基づいて作成された地層マップ１７０５を示す。地層検知部１０７が作成する、地層マップ１７０５では、地層ライン１７０６と空洞ライン１７０７が分離して表示される。
【００８７】
その後、地層検知部１０７は、図１７（Ｃ）に示す地層マップ１７０５に表示されている各ラインのアスペクト比を検査し、所定の閾値より大きいアスペクト比のライン（すなわち地層ライン１７０９）を残し、閾値より小さいアスペクト比のライン（すなわち空洞ライン１７０７）を消去して、図１７（Ｄ）に示す地層マップ１７０８を作成する。
【００８８】
その後、地層検知部１０７は、空洞候補１７０２を評価する。空洞候補１７０２の評価結果は、空洞ライン１７０７が消去された状態の地層マップ１７０８の地層ライン１７１１と空洞候補１７１２とが重なるかを検証する。地層検知部１０７は、図１７（Ｅ）に示すように、地層ライン１７１１と空洞候補１７１２とが重なっていない場合、空洞である可能性が高いと判定し、該当パッチ画像は空洞候補であることを示す記録を保持する。
【００８９】
二次判定部１０８は、誤検知検証部１０４が誤検知を検証した後、誤検知検証部１０４の処理後において空洞候補として記録されているパッチ画像は空洞であることを最終的に確定する。誤検知検証部１０４の処理後において、空洞が存在していないと記録されているパッチ画像は非空洞であることを最終的に確定する。なお、誤検知検証部１０４の処理後に空洞が存在していないと記録されているパッチ画像には、一次判定部１０３が空洞と判定したが、誤検知検証部１０４で誤検知であると判定して非空洞に記録を変更したものも含まれる。
【００９０】
図１８は、本実施例の空洞識別システムの全体構成を示す図であり、図１８（Ａ）は、ローカルに設置した計算機で空洞識別処理を実行する第１の構成例を示し、図１８（Ｂ）は、クラウトなど、ネットワークで接続された計算機で空洞識別処理を実行する第２の構成例を示す。
【００９１】
図１８（Ａ）に示す第１の構成例では、レーダ送受信装置１８００、画像蓄積装置１８０１、計算機１８０２、表示装置１８０３及び識別結果蓄積装置１８０４を有する。
【００９２】
レーダ送受信装置１８００は、路面に向けてレーダ波を送信し、地中からの反射波を受信し、受信した反射波の強度を地中画像として可視化する。画像蓄積装置１８０１は、可視化変換された地中画像を記録する記憶装置である。画像蓄積装置１８０１は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶装置で構成される。画像蓄積装置１８０１は、地中画像リスト、地中画像本体、記録日時、及び記録位置などのメタ情報と共に記録してもよい。記録位置は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）などの測位システムによって取得した位置でよい。
【００９３】
計算機１８０２は、空洞識別プログラム１８０５を実行して、画像蓄積装置１８０１に記録された地中画像を入力として空洞識別処理を行う。計算機１８０２は、中央処理装置（ＣＰＵ）、メモリ、及び補助記憶装置を有する。
【００９４】
中央処理装置は、プログラムを実行するプロセッサ（演算装置）である。具体的には、プロセッサが空洞識別プログラム１８０５を実行することによって、空洞識別システムの機能が実現される。なお、プロセッサがプログラムを実行して行う処理の一部を、他の形式の（例えばハードウェアによる）演算装置（例えば、ＦＰＧＡ）で実行してもよい。
【００９５】
メモリは、不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ及び揮発性の記憶素子であるＲＡＭを含む。ＲＯＭは、不変のプログラム（例えば、ＢＩＯＳ）などを格納する。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、プロセッサが実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。
【００９６】
補助記憶装置は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶装置である。補助記憶装置、中央処理装置がプログラムの実行時に使用するデータ及び中央処理装置が実行するプログラムを格納する。プログラムは、補助記憶装置から読み出されて、メモリにロードされて、中央処理装置によって実行される。
【００９７】
計算機１８０２は、ユーザからの入力を受け付け、キーボードやマウスやタッチパネルなどで構成される入力装置を有してもよい。
【００９８】
中央処理装置が実行するプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワークを介して計算機１８０２に導入され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置に格納される。このため、計算機１８０２は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。
【００９９】
表示装置１８０３は、計算機１８０２による空洞の識別結果を表示するインターフェースである。表示装置１８０３は、液晶表示装置やＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ−Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）などで構成されるディスプレイ装置であり、プログラムの実行結果をユーザが視認可能な形式で出力する。表示装置１８０３に代えて、プリンタなど紙媒体に出力する装置を用いてもよい。
【０１００】
識別結果蓄積装置１８０４は、計算機１８０２による空洞の識別結果を、入力画像と関連付けて記録する。識別結果蓄積装置１８０４は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶装置で構成される。この時、識別画像リスト、識別画像本体、入力の地中画像タグ、識別処理の実行時刻、検知した空洞位置（画像座標、ＧＰＳ座標）、及び検知した空洞のサイズ（面積、体積）などのメタ情報と共に記録してもよい。画像蓄積装置１８０１と識別結果蓄積装置１８０４は、同一の記憶装置を用いてもよい。
【０１０１】
本実施例の空洞識別システムの第１の構成例では、少なくともレーダ送受信装置１８００及び画像蓄積装置１８０１を探査車両に搭載するが、計算機１８０２、表示装置１８０３及び識別結果蓄積装置１８０４を探査車両に搭載してもよい。
【０１０２】
図１８（Ｂ）に示す第２の構成例では空洞識別処理を実行する計算機をネットワークを介したクラウドなどに設置して識別処理を実行する。クラウドは、インターネット経由でコンピューティング、データベース、ストレージ、アプリケーションなどの様々な  ＩＴリソースをオンデマンドで提供する計算機リソースの集合体である。第２の構成例の空洞識別システムは、レーダ送受信装置１８０６、ホスト計算機１８１３、表示装置１８１４、制御計算機１８０８、画像蓄積装置１８０９、サブ計算機１８１０及び識別結果蓄積装置１８１２を有する。
【０１０３】
レーダ送受信装置１８０６は、路面に向けてレーダ波を送信し、地中からの反射波を受信し、受信した反射波の強度を地中画像として可視化する。
【０１０４】
ホスト計算機１８１３は、ネットワーク１８０７及び制御計算機１８０８を介して、可視化変換された地中画像を画像蓄積装置１８０９に記録する。画像蓄積装置１８０９は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶装置で構成される。画像蓄積装置１８０９は、地中画像リスト、地中画像本体、記録日時、及び記録位置などのメタ情報と共に記録してもよい。記録位置は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）などの測位システムによって取得した位置でよい。
【０１０５】
サブ計算機１８１０は、空洞識別プログラム１８１１を実行して、画像蓄積装置１８０９に記録された地中画像を入力として空洞識別処理を行う。サブ計算機１８１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）、メモリ、及び補助記憶装置を有する。
【０１０６】
中央処理装置は、プログラムを実行するプロセッサ（演算装置）である。具体的には、プロセッサが空洞識別プログラム１８０５を実行することによって、空洞識別システムの機能が実現される。なお、プロセッサがプログラムを実行して行う処理の一部を、他の形式の（例えばハードウェアによる）演算装置（例えば、ＦＰＧＡ）で実行してもよい。
【０１０７】
メモリは、不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ及び揮発性の記憶素子であるＲＡＭを含む。ＲＯＭは、不変のプログラム（例えば、ＢＩＯＳ）などを格納する。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、プロセッサが実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。
【０１０８】
補助記憶装置は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶装置である。補助記憶装置、中央処理装置がプログラムの実行時に使用するデータ及び中央処理装置が実行するプログラムを格納する。プログラムは、補助記憶装置から読み出されて、メモリにロードされて、中央処理装置によって実行される。
【０１０９】
中央処理装置が実行するプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワークを介してサブ計算機１８１０に導入され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置に格納される。このため、サブ計算機１８１０は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。
【０１１０】
サブ計算機１８１０は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。また、複数台のサブ計算機１８１０で空洞識別処理を並列的に実行してもよい。
【０１１１】
識別結果蓄積装置１８１２は、サブ計算機１８１０による空洞の識別結果を、入力画像と関連付けて記録する。識別結果蓄積装置１８１２は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶装置で構成される。この時、識別画像リスト、識別画像本体、入力の地中画像タグ、識別処理の実行時刻、検知した空洞位置（画像座標、ＧＰＳ座標）、及び検知した空洞のサイズ（面積、体積）などのメタ情報と共に記録してもよい。画像蓄積装置１８０９と識別結果蓄積装置１８１２は、同一の記憶装置を用いてもよい。
【０１１２】
また、サブ計算機１８１０による空洞の識別結果は、制御計算機１８０８及びネットワーク１８０７を介して、ホスト計算機１８１３に送信される。ホスト計算機１８１３に接続された表示装置１８１４は、サブ計算機１８１０による空洞の識別結果を表示する。表示装置１８０３は、液晶表示装置やＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ−Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）などで構成されるディスプレイ装置であり、プログラムの実行結果をユーザが視認可能な形式で出力するインターフェースである。表示装置１８０３に代えて、プリンタなど紙媒体に出力する装置を用いてもよい。
【０１１３】
本実施例の空洞識別システムの第２の構成例では、少なくともレーダ送受信装置１８０６、ホスト計算機１８１３及び表示装置１８１４を探査車両に搭載し、制御計算機１８０８、画像蓄積装置１８０９、サブＰＣ１８１０及び識別結果蓄積装置１８１２をクラウド上に設置する。
【０１１４】
以上に説明したように、本実施例のデータ分析システムは、入力された地中レーダ反射画像から空洞箇所を検出する識別器１００と、識別器１００による検出結果を用いて、前記地中レーダ反射画像において空洞が存在する可能性がある空洞候補を判定する一次判定部１０３と、前記判定された空洞候補の領域の画像を用いて、当該領域に空洞が存在するかを判定する誤検知検証部１０４とを有し、誤検知検証部１０４は、前記判定された空洞候補の領域の画像について空洞先端８０１と左スロープ８０２と右スロープ８０３との相対的な位置関係を検査する形状検証部１０５と、前記空洞先端８０１の形状を検査する先端検証部１０６とを有するので、地層や埋設構造物付近で生じる空洞誤検出を抑制し、信頼性の高い路面下空洞識別処理を提供できる。
【０１１５】
また、識別器１００は、二つの異なる空洞特徴を捉えるように設定された第１識別器１０１と第２識別器１０２とが並列に動作する識別器であり、一次判定部１０３は、第１識別器１０１及び第２識別器１０２の両方の識別結果が空洞である領域は空洞候補と判定し、第１識別器１０１及び第２識別器１０２の少なくとも一方の識別結果が空洞でない領域は非空洞であると判定するので、地層や埋設構造物付近で生じる空洞誤検出を抑制できる。
【０１１６】
また、第１識別器１０１は、１回の処理における特徴抽出面積を広くして空洞のマクロな特徴を捉えるように設定されており、第２識別器１０２は、１回の処理における特徴抽出面積を前記第１識別器より狭くして、空洞の細部の特徴を捉えるように設定されているので、様々な周期で変化する特性を有する地層の空洞誤検出を抑制できる。
【０１１７】
また、形状検証部１０５は、検証対象の領域において、空洞を表す反射画像の空洞先端８０１と左スロープ８０２と右スロープ８０３とを探索し、前記探索された領域間の相対的な位置によって、検証対象の領域が空洞であるかを判定するので、空洞形状に適合していないパタンを除去でき、空洞誤検出を抑制できる。
【０１１８】
また、形状検証部１０５は、空洞先端８０１と左スロープ８０２との水平距離８０４、空洞先端８０１と右スロープ８０３との水平距離８０５、空洞先端８０１と左スロープ８０２との垂直距離８０６、空洞先端８０１と右スロープ８０３との垂直距離８０７、左スロープ８０２と右スロープ８０３との垂直距離８０８、左スロープ８０２と右スロープ８０３との水平距離８０９が所定の関係を満たすかによって、検証対象の領域が空洞であるかを判定するので、空洞形状に適合していないパタンを除去でき、空洞誤検出を抑制できる。
【０１１９】
また、先端検証部１０６は、検証対象の領域の画像と、真の空洞パタンの先端形状を表す複数の観測スポットパタン１００３とを照合して、空洞を表す反射画像の先端領域と前記観測スポットパタンとの一致度によって、前記検証対象の領域が空洞であるかを判定するので、空洞先端部と地層とを的確に判別できる。
【０１２０】
また、地層検知部１０７は、検証対象の領域において地層ラインを検出し、前記検出された地層ラインと空洞候補とが重なる位置にある場合、当該検証対象の領域を非空洞であると判定するので、地層による空洞誤検出を抑制できる。
【０１２１】
また、地層検知部１０７は、入力された地中レーダ反射画像の画素毎に、当該画素の周囲の所定の領域の画素のコントラストから重心階調を計算し、前記計算された重心階調を閾値とした２値判定によって、地層ラインを表す地層マップを作成するので、地層と空洞を的確に分離できる。
【０１２２】
また、地層検知部１０７は、地層マップにおける地層ラインについて水平方向の大きさと垂直方向の大きさとの比を計算し、所定の閾値より水平方向が大きいラインを前記地層マップに残し、前記所定の閾値より垂直方向が大きいラインを前記地層マップから消去するので、空洞候補から真の空洞の除去を防止できる。
【０１２３】
また、地表へ照射したレーダ波の反射波を受信し、受信した反射波の強度を可視化した地中レーダ反射画像を生成するレーダ送受信装置１８００と、前記生成された地中レーダ反射画像を記録する画像蓄積装置１８０１と、計算機１８０２による識別結果を記録する識別結果蓄積装置１８０４とを備え、計算機１８０２は、画像蓄積装置１８０１に記録された地中レーダ反射画像から地中の空洞を検出し、空洞の検出結果を識別結果蓄積装置１８０４に記録するので、自動的に高信頼性で地下空洞を検出できる。
【０１２４】
また、地表へ照射したレーダ波の反射波を受信し、受信した反射波の強度を可視化した地中レーダ反射画像を生成するレーダ送受信装置１８０６と、前記生成された地中レーダ反射画像を送信するホスト計算機１８１３と、ホスト計算機１８１３から受信した前記地中レーダ反射画像を記録する画像蓄積装置１８０９と、サブ計算機１８１０による識別結果を記録する識別結果蓄積装置１８１２とを備え、サブ計算機１８１０は、画像蓄積装置１８０９に記録された地中レーダ反射画像から地中の空洞を検出し、空洞の検出結果を識別結果蓄積装置１８１２へ記録し、空洞の検出結果をホスト計算機１８１３に送信し、ホスト計算機１８１３は、空洞の検出結果を表示装置１８１４に表示するので、クラウド上に配置したサブ計算機１８１０によって空洞検出処理を実行すると、測定車に搭載するホスト計算機１８１３が低い性能でも処理を実行できる。
【０１２５】
なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。
【０１２６】
また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
【０１２７】
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。
【０１２８】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。
【符号の説明】
【０１２９】
１００  並列識別器
１０１  識別器１
１０２  識別器２
１０３  一次判定部
１０４  誤検知検証部
１０５  形状検証部
１０６  先端検証部
１０７  地層検知部
１０８  二次判定部
１０９  画像入力
１１０  識別結果出力
１８００、１８０６  レーダ送受信装置
１８０１、１８０９  画像蓄積装置
１８０２  計算機
１８０３、１８１４  表示装置
１８０４、１８１２  識別結果蓄積装置
１８０５、１８１１  空洞識別プログラム
１８０７  ネットワーク
１８０８  制御計算機
１８１０  サブ計算機
１８１３  ホスト計算機
【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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