(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
照明灯の濁度と、照明灯の照明出力と、照明灯の照度の基準値に対する比率としての照度比率との対応関係を予め設定する対応関係設定ステップと、
劣化予測対象の照明灯を撮影する撮影ステップと、
撮影した画像から輝度分布曲線を取得し、この輝度分布曲線上で輝度最大値に移行するときの傾きとしての変動係数を求め、この変動係数に基づいて、前記劣化予測対象照明灯の濁度推定値を演算する濁度推定ステップと、
前記輝度分布曲線上の輝度最大値と、前記濁度推定値とに基づいて、前記劣化予測対象照明灯の照明出力の推定値を演算する照明出力推定ステップと、
前記濁度推定値および前記照明出力推定値を、前記設定された対応関係に適用して、前記劣化予測対象照明灯の照度比率の推定値を求める照度比率推定ステップと
を含む照明灯の劣化予測方法。
【請求項２】
前記濁度推定ステップでは、各濁度毎に、輝度分布曲線を求め、これら各濁度毎の輝度分布曲線に基づき、変動係数を変数として濁度を推定演算する濁度推定演算式を予め求めておき、この濁度推定演算式に、前記劣化予測対象照明灯の撮影画像から求められた変動係数を適用して、濁度推定値を演算することを特徴とする請求項１記載の照明灯の劣化予測方法。
【請求項３】
前記照明出力推定ステップでは、各濁度毎に、輝度分布曲線を求め、これら各濁度毎の輝度分布曲線と前記濁度推定値に基づき、輝度最大値を変数として照明出力を推定演算する照明出力推定演算式を予め求めておき、この照明出力推定演算式に、前記劣化予測対象照明灯の撮影画像から求められた輝度最大値および前記濁度推定値を適用して、照明出力推定値を演算することを特徴とする請求項１または２に記載の照明灯の劣化予測方法。
【請求項４】
トンネル覆工面に設置された劣化予測対象照明灯を、トンネル内を走行する車両に搭載した撮影手段によって撮影することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の照明灯の劣化予測方法。
【請求項５】
トンネル覆工面に設置された劣化予測対象照明灯を、トンネル内を走行する車両に搭載した撮影手段によって撮影して、前記劣化予測対象照明灯の劣化を予測する照明灯の劣化予測システムであって、
照明灯の濁度と、照明灯の照明出力と、照明灯の照度の基準値に対する比率としての照度比率との対応関係を予め設定し、
劣化予測対象の照明灯を前記撮影手段によって撮影し、
撮影した画像から輝度分布曲線を取得し、この輝度分布曲線上で輝度最大値に移行するときの傾きとしての変動係数を求め、この変動係数に基づいて、前記劣化予測対象照明灯の濁度推定値を演算し、
前記輝度分布曲線上の輝度最大値と、前記濁度推定値とに基づいて、前記劣化予測対象照明灯の照明出力の推定値を演算し、
前記濁度推定値および前記照明出力推定値を、前記設定された対応関係に適用して、前記劣化予測対象照明灯の照度比率の推定値を求め、
前記劣化予測対象照明灯の濁度推定値、前記照明出力推定値、前記照度比率推定値に基づいて、前記劣化予測対象照明灯の劣化を予測すること
を特徴とする照明灯の劣化予測システム。
【請求項６】
各濁度毎に、輝度分布曲線を求め、これら各濁度毎の輝度分布曲線に基づき、変動係数を変数として濁度を推定演算する濁度推定演算式を予め求めておき、この濁度推定演算式に、前記劣化予測対象照明灯の撮影画像から求められた変動係数を適用して、濁度推定値を演算することを特徴とする請求項５記載の照明灯の劣化予測システム。
【請求項７】
各濁度毎に、輝度分布曲線を求め、これら各濁度毎の輝度分布曲線と前記濁度推定値に基づき、輝度最大値を変数として照明出力を推定演算する照明出力推定演算式を予め求めておき、この照明出力推定演算式に、前記劣化予測対象照明灯の撮影画像から求められた輝度最大値および前記濁度推定値を適用して、照明出力推定値を演算することを特徴とする請求項５または６に記載の照明灯の劣化予測システム。
【請求項８】
劣化予測対象照明器具は、複数の劣化予測対象照明灯を備えており、個々の劣化予測対象照明灯の劣化を予測することにより、前記劣化予測対象照明器具の劣化を予測することを特徴とする請求項５から７のいずれか一項に記載の劣化予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、照明灯の劣化予測方法およびシステムに関し、特に、トンネル覆工面の照明灯を、トンネル内を走行する車両に搭載した撮影手段によって撮影して、照明灯個々の劣化度合いを予測する方法およびシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
高速道路などのトンネル内は、運転者の視環境が悪い。このため交通量に応じて、照明設備や内装工事を施工したり、各種設備の点検やトンネル付属物の清掃が、行われている。
【０００３】
トンネル内の視環境を低下させる大きな要因として、トンネル内の照明設備の劣化がある。
【０００４】
このためトンネル内の照明設備の劣化度合いを評価する試みがなされている。従来にあっては、照度測定車両を定期的に走行させて、路面付近の照度を測定して、照明設備の劣化度合いを評価している。
【０００５】
下記特許文献１には、照明器具の交換コスト、消費電力のコストのデータに基づいて照明器具の交換時期を判断するという発明が記載されている。
【０００６】
また下記特許文献２には、トンネルに沿って配置された複数の照明器具を清掃する清掃用ロボットに照度測定部を設け、清掃用ロボットが測定対象の照明器具の近傍に位置するときに照度測定部で測定対象の照明器具の光出力を測定するという発明が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−５９１３３号公報
【特許文献２】特開２００５−３３９９２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、従来にあっては、照明灯個々の劣化については評価することができなかった。
【０００９】
そこで、本発明は、照明灯個々の劣化度合い、つまり照明出力低下やガラス面の濁度を、たとえばトンネル覆工面撮影車両を走行させて、撮影した画像の解析した結果から評価し、それによって照明灯個々の清掃時期や照明灯個々の交換時期を正確に予測できるようにすることを解決課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
第１発明は、
照明灯の濁度と、照明灯の照明出力と、照明灯の照度の基準値に対する比率としての照度比率との対応関係を予め設定する対応関係設定ステップと、
劣化予測対象の照明灯を撮影する撮影ステップと、
撮影した画像から輝度分布曲線を取得し、この輝度分布曲線上で輝度最大値に移行するときの傾きとしての変動係数を求め、この変動係数に基づいて、前記劣化予測対象照明灯の濁度推定値を演算する濁度推定ステップと、
前記輝度分布曲線上の輝度最大値と、前記濁度推定値とに基づいて、前記劣化予測対象照明灯の照明出力の推定値を演算する照明出力推定ステップと、
前記濁度推定値および前記照明出力推定値を、前記設定された対応関係に適用して、前記劣化予測対象照明灯の照度比率の推定値を求める照度比率推定ステップと
を含む照明灯の劣化予測方法であることを特徴とする。
【００１１】
第２発明は、第１発明において、
前記濁度推定ステップでは、各濁度毎に、輝度分布曲線を求め、これら各濁度毎の輝度分布曲線に基づき、変動係数を変数として濁度を推定演算する濁度推定演算式を予め求めておき、この濁度推定演算式に、前記劣化予測対象照明灯の撮影画像から求められた変動係数を適用して、濁度推定値を演算することを特徴とする。
【００１２】
第３発明は、第１発明または第２発明において、
前記照明出力推定ステップでは、各濁度毎に、輝度分布曲線を求め、これら各濁度毎の輝度分布曲線と濁度推定値に基づき、輝度最大値を変数として照明出力を推定演算する照明出力推定演算式を予め求めておき、この照明出力推定演算式に、前記劣化予測対象照明灯の撮影画像から求められた輝度最大値および前記濁度推定値を適用して、照明出力推定値を演算することを特徴とする。
【００１３】
第４発明は、第１発明から第３発明のいずれかにおいて、
トンネル覆工面に設置された劣化予測対象照明灯を、トンネル内を走行する車両に搭載した撮影手段によって撮影することを特徴とする。
【００１４】
第５発明は、
トンネル覆工面に設置された劣化予測対象照明灯を、トンネル内を走行する車両に搭載した撮影手段によって撮影して、前記劣化予測対象照明灯の劣化を予測する照明灯の劣化予測システムであって、
照明灯の濁度と、照明灯の照明出力と、照明灯の照度の基準値に対する比率としての照度比率との対応関係を予め設定し、
劣化予測対象の照明灯を前記撮影手段によって撮影し、
撮影した画像から輝度分布曲線を取得し、この輝度分布曲線上で輝度最大値に移行するときの傾きとしての変動係数を求め、この変動係数に基づいて、前記劣化予測対象照明灯の濁度推定値を演算し、
前記輝度分布曲線上の輝度最大値と、前記濁度推定値とに基づいて、前記劣化予測対象照明灯の照明出力の推定値を演算し、
前記濁度推定値および前記照明出力推定値を、前記設定された対応関係に適用して、前記劣化予測対象照明灯の照度比率の推定値を求め、
前記劣化予測対象照明灯の濁度推定値、前記照明出力推定値、前記照度比率推定値に基づいて、前記劣化予測対象照明灯の清掃の必要度および前記劣化予測対象照明灯の光源の劣化度合いを予測すること
を特徴とする。
【００１５】
第６発明は、第５発明において、
各濁度毎に、輝度分布曲線を求め、これら各濁度毎の輝度分布曲線に基づき、変動係数を変数として濁度を推定演算する濁度推定演算式を予め求めておき、この濁度推定演算式に、前記劣化予測対象照明灯の撮影画像から求められた変動係数を適用して、濁度推定値を演算することを特徴とする。
【００１６】
第７発明は、第５発明または第６発明において、
各濁度毎に、輝度分布曲線を求め、これら各濁度毎の輝度分布曲線と濁度推定値に基づき、輝度最大値を変数として照明出力を推定演算する照明出力推定演算式を予め求めておき、この照明出力推定演算式に、前記劣化予測対象照明灯の撮影画像から求められた輝度最大値および前記濁度推定値を適用して、照明出力推定値を演算することを特徴とする。
【００１７】
第８発明は、第５発明から第７発明のいずれかにおいて、
劣化予測対象照明器具は、複数の劣化予測対象照明灯を備えており、個々の劣化予測対象照明灯の劣化を予測することにより、前記劣化予測対象照明器具の劣化を予測することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、照明灯個々の劣化度合い、つまり照明出力低下やガラス面の濁度を、たとえばトンネル覆工面撮影車両を走行させて、撮影した画像の解析した結果から評価することができ、それによって照明灯個々の清掃時期や照明灯個々の交換時期を正確に予測できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、本発明に係る照明灯の劣化予測システムの構成を示す図である。
【図２】図２は、本発明に係る照明灯の劣化予測方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】図３（ａ）は、照明器具を示す図で、図３（ｂ）は、照明灯劣化予測処理プログラムの作成のための前処理に用いられる実験器具を示す図である。
【図４】図４に、照明灯の濁度と、照明灯の照明出力と、照明灯の照度比率との対応関係を示す図である。
【図５】図５（ａ）は、照明器具の撮影画像の一例を示す図で、図５（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）にそれぞれ、照明出力が１００％であって、濁度が０、１、３、５の各レベルのときの解析エリアの画像を示す図である。
【図６】図６は、解析エリアの画像における輝度分布曲線を示すグラフであり、解析エリアの横断方向画素位置を横軸にとり、輝度値（グレースケール）を縦軸にとって示す図である。
【図７】図７は、図６に示される輝度分布曲線の解析結果から得られる変動係数と濁度（濁度のレベル）との関係を示したグラフで、変動係数を横軸にとり、濁度を対数として縦軸にとった図である。
【図８】図８は、照明出力および濁度の各水準（輝度出力：０〜１００％、濁度：０〜５レベル）毎の輝度分布曲線の解析結果から得られる輝度最大値（ピーク値）と照明出力（％）との関係を示したグラフで、輝度最大値（ピーク値）を横軸にとり、照明出力（％）を縦軸にとった図である。
【図９】図９（ａ）は、濁度推定演算値と傾きの対応関係を示すグラフで、図９（ｂ）は、濁度推定演算値と切片の対応関係を示すグラフである。
【図１０】図１０は、実施例の計測結果から得られる輝度分布曲線を示す図である。
【図１１】図１１は、照明器具の診断例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照して、本発明に係る照明灯の劣化予測方法およびシステムの実施形態について説明する。
【００２１】
図１は、本発明に係る照明灯の劣化予測システムの構成を示す。
【００２２】
車両１は、たとえば道路維持作業に用いられる作業用トラックをベースとする作業車両である。車両１には、撮影手段１０および画像データ記憶部２０が搭載されている。
【００２３】
車両１の外部のパーソナルコンピュータ２には、照明灯の劣化予測処理のためのプログラムがインストールされている。
【００２４】
すなわち、車両１がトンネル内を走行しながら、車両１に搭載した撮影手段１０によって、トンネル覆工面９０に設置されている照明器具５０を、撮影する。照明器具５０は、図３（ａ）に示すように、個々の照明灯５１、５１・・・から構成されている。個々の照明灯５１は、たとえばＬＥＤ素子で構成されている。
【００２５】
車両１の画像データ記憶部２０には、撮影手段１０で撮影された画像データが記憶される。画像データ記憶部２０に記憶された画像データは、照明灯５１の劣化予測処理のために、読み出され、記憶媒体あるいはインターネットなどのデータ通信網９５を介して外部のパーソナルコンピュータ２に取り込まれる。
【００２６】
図２は、本発明に係る照明灯の劣化予測方法の処理手順を示すフローチャートである。照明灯の劣化予測方法の処理内容は、上記した照明灯劣化予測処理プログラムの作成のために予め行われる前処理（ステップ１０１、１０２、１０３）と、照明灯劣化予測処理プログラムがインストールされたパーソナルコンピュータ２で実行される画像解析処理および劣化因子演算処理並びに照明器具の劣化予測処理（ステップ１０４、１０５、１０６、１０７）とからなる。
【００２７】
図３（ｂ）は、照明灯劣化予測処理プログラムの作成のための前処理に用いられる実験器具を示す。
【００２８】
すなわち、図３（ａ）に示すように、トンネル覆工面９０に設置されているのと同じ照明器具５０が用意され、スタンド６１上に設置される。照明器具５０の前方には、照度計７０、一眼レフカメラ８０が配置される。
【００２９】
以下、図２に示す照明灯の劣化予測方法の処理について説明する。
【００３０】
（前処理）
前処理では、まず、照明灯５１の濁度と、照明灯５１の照明出力と、照明灯５１の照度の基準値に対する比率としての照度比率との対応関係Ｍを予め設定する処理が行われる。
【００３１】
そのために、まず、図３（ｂ）に示される一眼レフカメラ８０で照明器具５０の各照明灯５１、５１・・・が撮影されるとともに、照度計７０によって照明器具５０の照度が計測される。
【００３２】
トンネル内の照明器具５０の照度低下の因子は、個々の照明灯５１（ＬＥＤ素子）の劣化である照明出力の低下および主として照明器具５０のガラス面の汚れ度合いである濁度である。
【００３３】
そこで、図３（ｂ）において、照明器具５０の前面であるガラス面の汚れ度合いを再現するために、照明器具５０の前面に被覆するビニールの枚数を変化させて、濁度を６段階に変化させた。また個々の照明灯５１（ＬＥＤ素子）の劣化である照明出力を再現するために、照明灯５１に印加する電力、つまり照明出力を９段階にスイッチングさせて変化させた。濁度および照明出力の各水準毎に照度計７０で照度を測定した。
【００３４】
こうして６段階の濁度および９段階の照明出力毎に、照度計７０にて照度を計測して、濁度および照明出力の各水準毎に測定し、測定した照度（ルクス）の値を予測値（真値）とした。
【００３５】
図４に、照明灯５１の濁度と、照明灯５１の照明出力と、照明灯５１の照度比率との対応関係Ｍを示す。図４では、照明器具５０の劣化度合いを写真にて付記している。
【００３６】
すなわち、濁度は、０、１、２、３、４、５の各レベルで表し、レベルの数値が増加するにつれて順次汚れ度合いが大きくなるものとし、照明出力は、１００、９０、８０、７０、６０、５０、４０、３０、２０の各百分率の割合（％）で表し、照明出力の百分率の割合（％）が低下するにつれて順次照明出力が低下するものとした。
【００３７】
照度比率は、測定した照度の基準値に対する比率である。照明灯５１の照明出力が最大（１００％）で、濁度が最小（０レベル）のときの測定照度を基準値（照度比率１．００）として、各水準毎の測定照度の基準値（１．００）に対する比率を、照度比率として示している。たとえば、濁度が３レベルで、照明出力が６０％のときの照度比率は、０．５９となる（ステップ１０１）。
【００３８】
前処理では、つぎに、各濁度毎の輝度分布曲線に基づき、変動係数を変数として濁度を推定演算する濁度推定演算式が求められる。
【００３９】
すなわち、図３（ｂ）に示される一眼レフカメラ８０で、濁度および照明出力の各水準毎に、照明器具５０の各照明灯５１、５１・・・を撮影した。
【００４０】
こうして６段階の濁度および９段階の照明出力毎に、一眼レフカメラ８０により、解析用の撮影画像を取得した。
【００４１】
図５（ａ）に、照明器具５０の撮影画像の一例を示す。照明器具５０を構成する各照明灯５１のうち特定の照明灯５１の周囲領域５２を解析エリアとした。
【００４２】
図５（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）にそれぞれ、照明出力が１００％であって、濁度が０、１、３、５の各レベルのときの解析エリア５２の画像を示す。解析エリア５２の中央が特定の照明灯５１の中心位置に対応する。解析エリア５２の画像を輝度の階調のグレースケールで表すと、図中、黒から白に変化するにつれて、輝度が順次高くなる。なお、撮影にあたっては、照明灯５１の輝度値のピークを捕らえることができるようにＮＤフィルタを使用した。
【００４３】
図６は、解析エリア５２の画像における輝度分布曲線を示すグラフであり、解析エリア５２の横断方向Ｔ（図５（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）参照）の画素位置を横軸にとり、輝度値（グレースケール）を縦軸にとっている。照明出力が１００％であって、濁度が０レベルのときの輝度分布曲線をＬ０で、照明出力が１００％であって、濁度が１レベルのときの輝度分布曲線をＬ１で、照明出力が１００％であって、濁度が３レベルのときの輝度分布曲線をＬ３で、照明出力が１００％であって、濁度が５レベルのときの輝度分布曲線をＬ５でそれぞれ示す。
【００４４】
図６からわかるように、濁度がレベル０、１、３、５と高くなる（汚くなる）ほど、輝度値のピーク部が下がるなど、輝度分布形状に一様の傾向が確認された。そこで、この輝度分布曲線の分布形状の違いを特徴量とする平均値、標準偏差、最大値、最小値、コントラストの５つの値を解析値として算出した。その結果、濁度予測に影響ある因子として、解析値の平均値と標準偏差により算出される変動係数を採用した。これは濁度レベルによる違いを、輝度最大値に移行するときの傾きとして捉えるためである。変動係数は、輝度分布曲線上で輝度最大値に移行するときの傾きとして表される。
【００４５】
図７は、図６に示される輝度分布曲線の解析結果から得られる変動係数と濁度（濁度のレベル）との関係Ｌ１１を示している。図７は、変動係数を横軸にとり、濁度を対数として縦軸にとったグラフである。
【００４６】
図７に示す変動係数と濁度（濁度のレベル）との関係Ｌ１１から、下記（１）式に示すように、変動係数を変数ｘとして濁度ｙを推定演算する濁度推定演算式が得られる。
ｙ＝−３．３０３×ｌｎ（ｘ）＋０．０４９１  ・・・（１）
ｙ：濁度レベル（推定演算値）
ｘ：変動係数                                      （ステップ１０２）
【００４７】
前処理では、つぎに、各濁度毎の輝度分布曲線と濁度推定値に基づき、輝度最大値を変数として照明出力を推定演算する照明出力推定演算式が求められる。
【００４８】
図８は、照明出力および濁度の各水準（輝度出力：０〜１００％、濁度：０〜５レベル）毎の輝度分布曲線（図６では照明出力１００％のときの輝度分布曲線を示している）の解析結果から得られる輝度最大値（ピーク値）と照明出力（％）との関係Ｌ２０、Ｌ２１、Ｌ２２、Ｌ２３、Ｌ２４、Ｌ２５を示している。図８は、輝度最大値（ピーク値）を横軸にとり、照明出力（％）を縦軸にとったグラフである。
【００４９】
濁度が０レベルのときの対応関係（線形）をＬ２０で、濁度が１レベルのときの対応関係（線形）をＬ２１で、濁度が２レベルのときの対応関係（線形）をＬ２２で、濁度が３レベルのときの対応関係（線形）をＬ２３で、濁度が４レベルのときの対応関係（線形）をＬ２４で、濁度が５レベルのときの対応関係（線形）をＬ２５でそれぞれ示す。
【００５０】
図８に示す各濁度レベル毎の輝度最大値（ピーク値）と照明出力（％）の対応関係Ｌ２０、Ｌ２１、Ｌ２２、Ｌ２３、Ｌ２４、Ｌ２５から、下記（２）式に示すように、輝度最大値を変数ｕとして照明出力ｖを推定演算する照明出力推定演算式が得られる。
【００５１】
ただし、下記式（２）における１次関数の傾きａと、切片ｂは、上記（１）式の濁度推定演算式から得られた濁度推定演算値ｙから求められる。
【００５２】
濁度推定演算値ｙと傾きａの対応関係Ｌ３１は、図９（ａ）に示される。また濁度推定演算値ｙと切片ｂの対応関係Ｌ３２は、図９（ｂ）に示される。
【００５３】
よって、濁度推定演算値ｙを対応関係Ｌ３１に適用して、傾きａが求められる。また濁度推定演算値ｙを対応関係Ｌ３２に適用して切片ｂが求められる。
ｖ＝ａ×ｕ＋ｂ  ・・・（２）
ｖ：照明出力（推定演算値）
ｕ：輝度最大値（ピーク値）
ａ：傾き（濁度推定演算値ｙを対応関係Ｌ３１に適用）
ｂ：切片（濁度推定演算値ｙを対応関係Ｌ３２に適用）
（ステップ１０３）
【００５４】
（パーソナルコンピュータ２で実行される画像解析処理および劣化因子演算処理並びに劣化予測処理）
以上のようにして得られた、図４に示される照明灯５１の濁度と、照明灯５１の照明出力と、照明灯５１の照度比率との対応関係Ｍ、上記（１）式に示される濁度推定演算式、上記（２）式に示される照明出力推定演算式、図９（ａ）に示される濁度推定演算値ｙから傾きａを求める対応関係Ｌ３１、図９（ｂ）に示される濁度推定演算値ｙから切片ｂを求める対応関係Ｌ３２に基づき、これらが織り込まれた照明灯劣化予測処理プログラムが作成され、パーソナルコンピュータ２にインストールされる。
【００５５】
そして、車両１を実際に走行させて、図１に示すように、劣化予測対象の照明器具５０（照明灯５１）の撮影する。
【００５６】
すなわち、車両１がトンネル内を走行しながら、車両１に搭載した撮影手段１０によって、トンネル覆工面９０に設置されている照明器具５０が、撮影される。車両１の画像データ記憶部２０には、撮影手段１０で撮影された画像データが記憶される。画像データ記憶部２０に記憶された画像データは、照明灯５１の劣化予測処理のために、読み出され、外部のパーソナルコンピュータ２に取り込まれる。パーソナルコンピュータ２では、照明灯劣化予測処理プログラムが実行される。
【００５７】
（濁度推定演算処理）
図５、図６で説明したのと同様にして、画像データから、劣化予測対象の照明器具５０のうちの特定の照明灯５１について、輝度分布曲線を求める処理が実行される。
【００５８】
ここで、たとえばＬ３（濁度レベル３）に相当する輝度分布曲線Ｌ４１が、図１０に示すように得られたとする。
【００５９】
そこで、つぎに輝度分布曲線Ｌ４１から変動係数ｘの値を求める処理が実行される。たとえば、濁度レベル３に相当する値０．４が得られたとする（図７の矢印Ａ参照）。
【００６０】
そして、この求められた変動係数ｘ（たとえば０．４）を、上記（１）式の濁度推定演算式（ｙ＝−３．３０３×ｌｎ（ｘ）＋０．０４９１）に適用して、濁度推定演算値ｙ（たとえば濁度推定演算値  約３レベル）が求められる（ステップ１０４）。
【００６１】
（照明出力演算処理）
つぎに、輝度分布曲線Ｌ４１からそのピーク値としての輝度最大値ｕを求める処理が実行される。
【００６２】
ここで、たとえば輝度最大値ｕとして、照明出力６０％に相当する値４０が得られたとする（図１０の矢印Ｂ、図８の矢印Ｃ参照）。
【００６３】
そこで、この求められた輝度最大値ｕ（たとえば４０）を、上記（２）式の照明出力演算式（ｖ＝ａ×ｕ＋ｂ）に適用して、照明出力推定演算値ｖ（たとえば照明出力推定演算値  約６０％）が求められる。ただし、上記（２）式における傾きａは、ステップ１０４で得られた濁度推定演算値ｙ（約３レベル）を、図９（ａ）に示す対応関係Ｌ３１に適用することでが求められる（図９（ａ）の矢印Ｄ参照）。また、上記（２）式における切片ｂ、ステップ１０４で得られた濁度推定演算値ｙ（約３レベル）を、図９（ｂ）に示す対応関係Ｌ３２に適用することでが求められる（図９（ｂ）の矢印Ｅ参照）。
【００６４】
以上のようにして濁度推定演算値ｙ（たとえば  約３レベル）および照明出力推定演算値ｖ（たとえば  約６０％）が演算される（ステップ１０５）。
【００６５】
（照度比率演算処理）
つぎに、ステップ１０４で得られた濁度推定値ｙ（たとえば  約３レベル）およびステップ１０５で得られた照明出力推定値ｖ（たとえば  約６０％）を、図４に示す対応関係Ｍに適用して、劣化予測対象照明灯５１の照度比率の推定値を求める処理が実行される。
【００６６】
たとえば、濁度推定演算値ｙが約３レベルで、照明出力推定演算値が約６０％のときの照度比率は、図４に示す対応関係Ｍより約０．５９となる（ステップ１０６）。
【００６７】
（照明器具劣化予測処理）
以上のようにして、求められた劣化予測対象照明灯５１の濁度推定値ｙ、照明出力推定値ｖ、照度比率推定値に基づいて、個々の劣化予測対象照明灯５１の劣化を予測する診断処理が実行される。さらに個々の劣化予測対象照明灯５１の劣化を予測することにより、劣化予測対象照明器具５０の劣化を予測する診断処理が実行される。この診断処理は、照明器具５０を構成する個々の照明灯５１についての濁度推定値ｙ、照明出力推定値ｖ、照度比率推定値から、照明器具５０全体の健全度を診断し、清掃の必要性および劣化度合いの進行度を予測するというものである。
【００６８】
図１１は、照明器具５０の診断例を示している。この場合、個々の照明灯５１についての濁度推定値ｙ、照明出力推定値ｖ、照度比率推定値に、所定のしきい値を設け、このしきい値との比較により、「良」（実線での囲み）、「可」（破線での囲み）、不良（一点鎖線での囲み）の診断結果を示したものである。
【００６９】
たとえば、ある照明灯５１ａは、「濁度推定値ｙが３．２１、照明出力推定値ｖが６２％、度比率推定値が約０．５９」で、「不良」と判断され、他のある照明灯５１ｂは、「濁度推定値ｙが１．８５、照明出力推定値ｖが７８％、度比率推定値が約０．７９」で、「良」と判断される。
【００７０】
「不良」と判断された照明灯５１ａ、５１ａ´については、交換などの適切な措置を取ることができる。
【００７１】
また、照明器具５０を構成する複数の照明灯５１の濁度推定値ｙ、照明出力推定値ｖ、照度比率推定値を求めた結果から、照明器具５０の全体の劣化を予測することができる。
【００７２】
たとえば、照明器具５０を構成する複数の照明灯５１のうちで「不良」となった照明灯５１の個数、すべての照明灯５１の濁度推定値ｙの平均値、照明出力推定値ｖの平均値、照度比率推定値の平均値を求め、これらと所定のしきい値との比較により、照明器具５０全体の劣化を予測することができる。
【００７３】
図１１の例では、「不良」となった照明灯５１の個数が「２個」、すべての照明灯５１の濁度推定値ｙの平均値が２．２、照明出力推定値ｖの平均値が７８％、照度比率推定値の平均値が０．７７となっており、これらとしきい値との比較から、たとえば、「不良」となる照明灯５１はあるものの照明器具５０全体としては「可」であると、照明器具５０全体としての劣化度合いを評価、予測することができる。
【００７４】
本実施例によれば、濁度推定値ｙ、照明出力推定値ｖ、照度比率推定値といった３つの因子を求めることができるため、個々の照明灯５１ないしは照明器具５０を維持管理のための適切な判断を行い、適切な措置をとることができる。
【００７５】
たとえば照明出力推定値ｖが高く（ＬＥＤ素子の異常がなく）、濁度推定値ｙが高い（ガラス面などの汚れが酷い）場合には、その照明灯５１ないしはその照明灯５１を含む照明器具５０を清掃することで対処することができる。また、照明出力推定値ｖが低い（ＬＥＤ素子の異常がある）場合には、清掃することなく、その照明灯５１ないしはその照明灯５１を含む照明器具５０を交換することで対処することができる（ステップ１０７）。
【００７６】
以上のように本実施例によれば、個々の照明灯５１について、濁度推定値ｙ、照明出力推定値ｖ、照度比率推定値を求めるようにしたので、特にトンネル内の照明器具の設備保守を最適に行ったり、コンクリート覆工面や内装板の清掃作業を効率よく行うことができるなど、道路施設を最適な維持管理できるようになる。
【００７７】
なお、実施例では、トンネル内の照明灯、照明器具を想定して説明したが、本発明はこれに限定されることなく、任意の照明灯、照明器具の劣化予測に適用することができる。
【符号の説明】
【００７８】
１  車両  ２  パーソナルコンピュータ  １０  撮影手段  ２０  画像データ記憶部  ５０  照明器具  ５１  照明灯  ９０  トンネル覆工面
【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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