(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
線で表現された地図を自動作成するための装置であって、
測量により得られた三次元点群データから測量対象を表す点群の法線ベクトルを求める法線ベクトル算出部と、
水平面または垂直面に対する前記法線ベクトルの角度を求める角度算出部と、
前記角度に応じて測量対象の各部に色付けをすることにより、前記測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像を生成する点群分布可視化部と、
前記点群分布可視化部により生成されたカラー画像から、線で表現すべき部分を含む画像を第1の学習済みモデルを用いて抽出する線抽出部と、
前記線抽出部により抽出された画像に基づいて細線化画像を生成する細線化画像生成部と、を有し、
前記第1の学習済みモデルは、線で表現すべき部分を含む画像を入力画像とし、線の画像を教師画像として、機械学習を実行することにより得られた学習済みモデルであり、
前記点群分布可視化部は、前記法線ベクトルの角度と予め設定した色相環との関係とに基づいて、前記法線ベクトルの始点ごとに色付けを行うことを特徴とする自動図化装置。
【請求項２】
前記細線化画像生成部は、前記線抽出部により抽出した画像に基づいて、細線化画像を第２の学習済みモデルを用いて生成し、前記第２の学習済みモデルは、線で表現すべき部分を含む画像を入力画像とし、太さ1ピクセルの線画像を教師画像として、機械学習を実行することにより得られた学習済みモデルであることを特徴とする請求項１記載の自動図化装置。
【請求項３】
線で表現された地図を自動作成する方法であって、
測量により得られた三次元点群データから測量対象を表す点群の法線ベクトルを求める法線ベクトル算出ステップと、
水平面または垂直面に対する前記法線ベクトルの角度を求める角度算出ステップと、
前記角度に応じて測量対象の各部に色付けをすることにより、前記測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像を生成する点群分布可視化ステップと、
前記点群分布可視化ステップにより生成されたカラー画像から、線で表現すべき部分を含む画像を第1の学習済みモデルを用いて抽出する線抽出ステップと、
前記線抽出ステップにより抽出された画像に基づいて細線化画像を生成する細線化画像生成ステップと、を含み、
前記第1の学習済みモデルは、線で表現すべき部分を含む画像を入力画像とし、線の画像を教師画像として、機械学習を実行することにより得られた学習済みモデルであり、
前記点群分布可視化ステップは、前記法線ベクトルの角度と予め設定した色相環との関係とに基づいて、前記法線ベクトルの始点ごとに色付けを行うことを特徴とする自動図化方法。
【請求項４】
前記細線化画像生成ステップは、前記線抽出ステップにより抽出された画像に基づいて、細線化画像を第２の学習済みモデルを用いて生成し、前記第２の学習済みモデルは、線で表現すべき部分を含む画像を入力画像とし、太さ1ピクセルの線画像を教師画像として、機械学習を実行することにより得られた学習済みモデルであることを特徴とする請求項３記載の自動図化方法。
【請求項５】
コンピュータを、線で表現された地図を自動作成するための装置として機能させるためのプログラムであって、
測量により得られた三次元点群データから測量対象を表す点群の法線ベクトルを求める法線ベクトル算出ステップと、
水平面または垂直面に対する前記法線ベクトルの角度を求める角度算出ステップと、
前記角度に応じて測量対象の各部に色付けをすることにより、前記測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像を生成する点群分布可視化ステップと、
前記点群分布可視化ステップにより生成されたカラー画像から、線で表現すべき部分を含む画像を第1の学習済みモデルを用いて抽出する線抽出ステップと、
前記線抽出ステップにより抽出された画像に基づいて細線化画像を生成する細線化画像生成ステップと、を有し、
前記第1の学習済みモデルは、線で表現すべき部分を含む画像を入力画像とし、線の画像を教師画像として、機械学習を実行することにより得られた学習済みモデルであり、
前記点群分布可視化ステップは、前記法線ベクトルの角度と予め設定した色相環との関係とに基づいて、前記法線ベクトルの始点ごとに色付けを行うことを特徴とする自動図化プログラム。
【請求項６】
前記細線化画像生成ステップは、前記線抽出ステップにより抽出された画像に基づいて、細線化画像を第２の学習済みモデルを用いて生成するステップであり、前記第２の学習済みモデルは、線で表現すべき部分を含む画像を入力画像とし、太さ1ピクセルの線画像を教師画像として、機械学習を実行することにより得られた学習済みモデルであることを特徴とする請求項５記載の自動図化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像から線で表現された地図を自動作成するための装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ドローン（ＵＡＶ、無人航空機）など飛行体を用いた航空レーザ測量技術の高度化が著しい。航空レーザ測量は、計測領域の上空を飛行する飛行体から地表に向けてレーザ光を照射しつつ、地物からの反射光を計測することにより行われる。航空レーザ測量によれば、地形や建物などをあらわす情報として三次元点群データを取得することが可能となる。三次元点群データは、空間座標情報（三次元の位置）とその位置でのカラー情報とを含んで構成される（たとえば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１０５０８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
土木、建設、防災、等の分野では、航空レーザ測量により得られた三次元点群データを利用して、地形、道路、樹木、建物、等、測量対象を線で表現した地図が作成される。
【０００５】
従来この種の地図の作成は、オペレータが三次元点群データの画像を視認しつつ、マウスなどの入力装置を操作して線を描くことにより行われていたため、非常に効率が悪いという問題があった。
【０００６】
そこで、本発明は、測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像から地図を自動作成するための装置、方法およびプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、請求項１記載の発明は、線で表現された地図を自動作成するための装置であって、測量により得られた三次元点群データから測量対象を表す点群の法線ベクトルを求める法線ベクトル算出部と、水平面または垂直面に対する前記法線ベクトルの角度を求める角度算出部と、前記角度に応じて測量対象の各部に色付けをすることにより、前記測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像を生成する点群分布可視化部と、前記点群分布可視化部により生成されたカラー画像から、線で表現すべき部分を含む画像を第1の学習済みモデルを用いて抽出する線抽出部と、前記線抽出部により抽出された画像に基づいて細線化画像を生成する細線化画像生成部と、を有し、前記第1の学習済みモデルは、線で表現すべき部分を含む画像を入力画像とし、線の画像を教師画像として、機械学習を実行することにより得られた学習済みモデルであり、前記点群分布可視化部は、前記法線ベクトルの角度と予め設定した色相環との関係とに基づいて、前記法線ベクトルの始点ごとに色付けを行うことを特徴とする自動図化装置である。
【０００８】
請求項２記載の発明は、前記細線化画像生成部は、前記線抽出部により抽出した画像に基づいて、細線化画像を第２の学習済みモデルを用いて生成し、前記第２の学習済みモデルは、線で表現すべき部分を含む画像を入力画像とし、太さ1ピクセルの線画像を教師画像として、機械学習を実行することにより得られた学習済みモデルであることを特徴とする請求項１記載の自動図化装置である。
【０００９】
請求項３記載の発明は、線で表現された地図を自動作成する方法であって、測量により得られた三次元点群データから測量対象を表す点群の法線ベクトルを求める法線ベクトル算出ステップと、水平面または垂直面に対する前記法線ベクトルの角度を求める角度算出ステップと、前記角度に応じて測量対象の各部に色付けをすることにより、前記測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像を生成する点群分布可視化ステップと、前記点群分布可視化ステップにより生成されたカラー画像から、線で表現すべき部分を含む画像を第1の学習済みモデルを用いて抽出する線抽出ステップと、前記線抽出ステップにより抽出された画像に基づいて細線化画像を生成する細線化画像生成ステップと、を含み、前記第1の学習済みモデルは、線で表現すべき部分を含む画像を入力画像とし、線の画像を教師画像として、機械学習を実行することにより得られた学習済みモデルであり、前記点群分布可視化ステップは、前記法線ベクトルの角度と予め設定した色相環との関係とに基づいて、前記法線ベクトルの始点ごとに色付けを行うことを特徴とする自動図化方法である。
【００１０】
請求項４記載の発明にあっては、前記細線化画像生成ステップは、前記線抽出ステップにより抽出された画像に基づいて、細線化画像を第２の学習済みモデルを用いて生成し、前記第２の学習済みモデルは、線で表現すべき部分を含む画像を入力画像とし、太さ1ピクセルの線画像を教師画像として、機械学習を実行することにより得られた学習済みモデルであることを特徴とする請求項３記載の自動図化方法である。
【００１１】
請求項５記載の発明にあっては、コンピュータを、線で表現された地図を自動作成するための装置として機能させるためのプログラムであって、測量により得られた三次元点群データから測量対象を表す点群の法線ベクトルを求める法線ベクトル算出ステップと、水平面または垂直面に対する前記法線ベクトルの角度を求める角度算出ステップと、前記角度に応じて測量対象の各部に色付けをすることにより、前記測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像を生成する点群分布可視化ステップと、前記点群分布可視化ステップにより生成されたカラー画像から、線で表現すべき部分を含む画像を第1の学習済みモデルを用いて抽出する線抽出ステップと、前記線抽出ステップにより抽出された画像に基づいて細線化画像を生成する細線化画像生成ステップと、を有し、前記第1の学習済みモデルは、線で表現すべき部分を含む画像を入力画像とし、線の画像を教師画像として、機械学習を実行することにより得られた学習済みモデルであり、前記点群分布可視化ステップは、前記法線ベクトルの角度と予め設定した色相環との関係とに基づいて、前記法線ベクトルの始点ごとに色付けを行うことを特徴とする自動図化プログラムである。
【００１２】
請求項６記載の発明にあっては、前記細線化画像生成ステップは、前記線抽出ステップにより抽出された画像に基づいて、細線化画像を第２の学習済みモデルを用いて生成するステップであり、前記第２の学習済みモデルは、線で表現すべき部分を含む画像を入力画像とし、太さ1ピクセルの線画像を教師画像として、機械学習を実行することにより得られた学習済みモデルであることを特徴とする請求項５記載の自動図化プログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１、請求項３及び請求項５記載の発明によれば、測量により得られた三次元点群データから点群の法線ベクトルを求め、その法線ベクトルの水平面または垂直面に対する角度を求め、その角度に応じて測量対象の各部に色付けをしたカラー画像を生成することにより、測量により得られた三次元点群データの計測時間帯が日中であるか夜間であるかを問わず、当該三次元点群データから測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像を生成することができる。
その結果、測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像が得られることにより、測量対象の境界や輪郭を機械的に判別し易くなるため、線で表現すべき部分の画像の抽出精度が向上し、自動作成される地図の精度が向上する。
また、線で表現すべき部分を含む画像を入力画像とし、線の画像を教師画像として、機械学習を実行することにより得られた第1の学習済みモデルを用いて、測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像から、線で表現すべき部分を含む画像を抽出し、その抽出された画像に基づいて細線化画像を生成することにより、測量対象を線で表現した地図を自動作成することができる。そして、第1の学習済みモデルの機械学習が進むにつれて、線で表現すべき部分の画像の抽出精度が向上し、自動作成される地図の精度が向上する。その結果、測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像から測量対象の輪郭を形成する線を明確に抽出することが可能となり、地図化作業を迅速かつ容易に行うことが可能となる。
さらに、法線ベクトルの角度と予め設定した色相環との関係とに基づいて、法線ベクトルの始点ごとに色付けを行うことにより、法線ベクトルの角度に応じて測量対象の各部に色付けをしたカラー画像を比較的小さい計算量で生成することができるので、地図の自動作成に要する計算量を比較的小さくできる。
【００１４】
請求項２、請求項４及び請求項６記載の発明によれば、線で表現すべき部分を含む画像を入力画像とし、太さ1ピクセルの線画像を教師画像として機械学習を実行することにより得られた第２の学習済みモデルを用いて、線を表現する細線化画像が生成されるので、第２の学習済みモデルの機械学習が進むにつれて、生成される細線化画像の精度が向上し、自動作成される地図の精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明に係る一実施形態の自動図化装置を使用して測量対象を線で表現した地図を作成する際の一連の作業工程を示す図である。
【図２】本発明に係る一実施形態の自動図化装置のブロック図である。
【図３】法線ベクトルと色相環とを示す説明図である。
【図４】第1の学習済みモデルの機械学習に使用される学習データの説明図である。
【図５】第２の学習済みモデルの機械学習に使用される学習データの説明図である。
【図６】図２に示す自動図化装置の動作内容を示すフロー図である。
【図７】本発明に係る三次元点群データによる画像とその画像を処理して得られたカラー画像とを例示する説明図である。
【図８】本発明に係る三次元点群データによる画像とその画像を処理して得られたカラー画像とを例示する別の説明図である。
【図９】本発明におけるカラー画像とそのカラー画像を処理して得られた線抽出画像とその線抽出画像を処理して得られた細線化画像とを例示する説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の一実施形態について添付図面を参照しつつ説明する。
１．地図作成の作業工程
まず、航空測量により得られた三次元点群データを利用して、地形、道路、樹木、建物、等、測量対象を線で表現した平面図（地図）を作成する作業工程について説明する。ここでは、ドローンを用いた航空レーザ測量により得られた三次元点群データから地図を作成する作業工程について、図１を参照して説明する。
【００１７】
図１には、ドローン撮影工程Ｐ１、三次元点群データ生成工程Ｐ２および図化工程Ｐ３からなる一連の作業工程が示されている。
【００１８】
ドローン撮影工程Ｐ１は、計測領域の上空にドローンを飛行させ、そのドローンに搭載した光学カメラ、レーザ測距装置、高度計、等を用いて計測領域に存在する測量対象（地形、建物、等）に関する測量データ（画像データ、距離データ、高度データ、等）Ｄ１を取得する工程である。
【００１９】
三次元点群データ生成工程Ｐ２は、ドローン撮影工程Ｐ１により取得した測量データＤ１から、公知の三次元形状復元計算処理および点群編集処理を経て、三次元点群データＤ２を作成する工程である。この工程は、三次元点群データ作成用の公知のソフトウエアをインストールしたコンピュータ（図示省略）を使用することにより自動化される。
【００２０】
図化工程Ｐ３は、三次元点群データ生成工程Ｐ２により得られた三次元点群データＤ２から、測量対象を線で表現した地図Ｆを作成する工程である。この工程は、図２に示す一実施形態の自動図化装置１００により自動化される。
【００２１】
２．自動図化装置の構成
図２に示すように、一実施形態の自動図化装置１００は、法線ベクトル算出部１１０と、角度算出部１２０と、点群分布可視化部１３０と、線抽出部１４０と、細線化画像生成部１５０と、図化部１６０と、を有する。この自動図化装置１００は、一実施形態の自動図化プログラムをコンピュータにインストールし実行することにより実現される。
【００２２】
法線ベクトル算出部１１０は、三次元点群データ生成工程Ｐ２（図１）により得られた三次元点群データＤ２から点群の法線ベクトルｎを求める機能ブロックである。点群の法線ベクトルｎを求める方法は任意である。
【００２３】
点群の法線ベクトルｎを求める方法には、点群から曲面を求め、その曲面から各点の法線を計算する方法と、点群から直接法線を計算する方法と、がある。前者の方法は、三次元点群データＤ２にノイズによる点が混在していると不正確な曲面が求められるため、ノイズに弱いという欠点がある。一方、後者の方法は、対象点近傍の点を複数個考慮して法線を求めるため、ノイズの効果は相対的に小さくなるという利点がある。
【００２４】
法線ベクトル算出部１１０では、後者の方法すなわち、点群から直接法線を計算する方法を採用している。この方法では、点群の位置座標について主成分分析を行い、得られた3つの固有値のうち一番小さい固有値に対応する固有ベクトルを法線ベクトルｎとして求める。
【００２５】
角度算出部１２０は、水平面または垂直面に対する法線ベクトルｎの角度を求める機能ブロックである。水平面（ｘｙ平面）に対する法線ベクトルｎの角度θは、式１により求められる。ここで、ａ１、ａ２およびａ３は法線ベクトルの成分である。
【００２６】
【数１】
0006730501.tif 000002
【００２７】
また、垂直面（ｘｚ平面、ｙｚ平面）に対する法線ベクトルｎの角度φは、式２により求められる。
【００２８】
【数２】
0006730501.tif 000003
【００２９】
点群分布可視化部１３０は、角度算出部１２０により求めた法線ベクトルｎの角度θまたはφに応じて測量対象の各部に色付けをしたカラー画像Ｇを生成する。この実施形態では、点群分布可視化部１３０は、図３に示すように、法線ベクトルｎの角度θまたはφと予め設定した色相環ＨＣとの関係とに基づいて、法線ベクトルｎの始点ごとに色付けを行うことによりカラー画像Ｇを生成する。
【００３０】
色相環ＨＣは、色相のみの変化を平面上に表したものである。色相は、心軸Ｏ回りの矢印Ｈ方向に赤〜緑〜青と変化していく。赤と緑の間にはこれらを混ぜ合わせた黄色（２５５、２５５、０）があり、緑と青の間、青と赤の間にもこれらを混ぜ合わせた色があり、色相は徐々に変化していく。法線ベクトルｎの角度θまたはφと予め設定した色相環ＨＣとの関係とに基づいて、法線ベクトルｎの始点ごとに色付けを行うことは、具体的には、法線ベクトルｎの始点の色をその法線ベクトルｎが指し示す色相環ＨＣ上の点の色に決定することを意味する。
【００３１】
線抽出部１４０は、点群分布可視化部１３０により生成されたカラー画像Ｇから、線で表現すべき部分の画像（以下、「線表現目標画像」とも称す）ＬＧを第１の学習済みモデルＬＭ１を用いて抽出する機能ブロックである。
【００３２】
第１の学習済みモデルＬＭ１は、図４に示すように、線で表現すべき部分の複数の画像ＩＧ０１、ＩＧ０２、ＩＧ０３、・・・を入力画像ＬＤ１とし、それぞれの画像ＩＧ０１、ＩＧ０２、ＩＧ０３、・・・に対応する線の画像ＬＩ０１、ＬＩ０２、ＬＩ０３、・・・を教師画像ＴＤ１として、所定の学習アルゴリズムによる機械学習を実行することにより得られた学習済みモデルである。
【００３３】
細線化画像生成部１５０は、線抽出部１４０により抽出された線表現目標画像ＬＧに基づき、細線化画像ＴＬを第２の学習済みモデルＬＭ２を用いて生成する機能ブロックである。ここで、細線化画像ＴＬは、太さ１ピクセルの線画像である。
【００３４】
第２の学習済みモデルＬＭ２は、図５に示すように、線で表現すべき部分を含む複数の画像ＩＧ１１、ＩＧ１２、ＩＧ１３、・・・を入力画像ＬＤ２とし、それぞれの画像ＩＧ１１、ＩＧ１２、ＩＧ１３、・・・に対応する太さ1ピクセルの線画像ＴＬ１１、ＴＬ１２、ＴＬ１３、・・・を教師画像ＴＤ２として、所定の学習アルゴリズムによる機械学習を実行することにより得られた学習済みモデルである。ここで、入力画像ＬＤ２は、太さ２ピクセル以上の線画像である。
【００３５】
図化部１６０は、細線化画像生成部１５０により生成された細線化画像ＴＬからなる地図Ｆすなわち、測定対象を線で表現したＣＡＤ（Computer  Aided  Design）図面ファイルを自動生成する機能ブロックである。
【００３６】
３．自動図化装置の動作
つぎに、自動図化装置１００の動作を、図６のフロー図に従って説明する。ここで説明する動作内容は、図化工程Ｐ３（図１）の内容に相当する。すなわち、図化工程Ｐ３は、図６に示すように、法線ベクトル算出ステップＳ１と、角度算出ステップＳ２と、点群分布可視化ステップＳ３と、線抽出ステップＳ４と、細線化画像生成ステップＳ５と、図化ステップＳ６と、により構成される。これらのステップＳ１〜Ｓ６は、一実施形態の自動図化プログラムにより実現される処理内容を示すものである。
【００３７】
法線ベクトル算出ステップＳ１は、三次元点群データ生成工程Ｐ２（図１）により得られた三次元点群データから点群の法線ベクトルｎを求めるステップである。
【００３８】
角度算出ステップＳ２は、法線ベクトル算出ステップＳ１により求めた法線ベクトルｎの水平面に対する角度θまたは垂直面に対する角度φを求めるステップである。
【００３９】
点群分布可視化ステップＳ３は、角度算出ステップＳ２により求めた法線ベクトルｎの角度θまたはφに応じて測量対象の各部に色付けをしたカラー画像Ｇを生成するステップである。この実施形態では、点群分布可視化ステップＳ３では、図３に示すように、法線ベクトルｎの角度θまたはφと予め設定した色相環ＨＣとの関係とに基づいて、法線ベクトルｎの始点ごとに色付けを行うことによりカラー画像Ｇを生成する。
【００４０】
線抽出ステップＳ４は、点群分布可視化ステップＳ３により生成されたカラー画像Ｇから、線で表現すべき部分の画像ＬＧを第１の学習済みモデルＬＭ１を用いて抽出するステップである。
【００４１】
細線化画像生成ステップＳ５は、線抽出ステップＳ４により抽出された画像ＬＧに基づき、細線化画像ＴＬを第２の学習済みモデルＬＭ２を用いて生成するステップである。
【００４２】
図化ステップＳ６は、細線化画像生成ステップＳ５により生成された細線化画像ＴＬからなる地図（ＣＡＤ図面ファイル）を自動生成するステップである。
【００４３】
４．一実施形態の作用・効果
つぎに、上記のように構成された自動図化装置１００の作用・効果について説明する。
自動図化装置１００は、線で表現すべき部分を含む複数の画像ＩＧ０１、ＩＧ０２、ＩＧ０３、・・・を入力画像ＬＤ１とし、それぞれの画像ＩＧ０１、ＩＧ０２、ＩＧ０３、・・・に対応する線の画像ＬＩ０１、ＬＩ０２、ＬＩ０３、・・・を教師画像ＴＤ１として、所定の学習アルゴリズムによる機械学習を実行することにより得られた第１の学習済みモデルＬＭ１を用いて、測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像Ｇから、線表現目標画像ＬＧを抽出し、その抽出された線表現目標画像ＬＧに基づいて細線化画像ＴＬを生成することにより、測量対象を線で表現した地図Ｆを自動作成することができる。そして、第1の学習済みモデルＬＭ１の機械学習が進むにつれて、線で表現すべき部分の画像ＬＧの抽出精度が向上し、自動作成される地図Ｆの精度が向上する。
【００４４】
また、自動図化装置１００によれば、線を表す複数の画像ＩＧ１１、ＩＧ１２、ＩＧ１３、・・・を入力画像ＬＤ２とし、それぞれの画像ＩＧ１１、ＩＧ１２、ＩＧ１３、・・・に対応する太さ1ピクセルの線画像ＴＬ１１、ＴＬ１２、ＴＬ１３、・・・を教師画像ＴＤ２として、所定の学習アルゴリズムによる機械学習を実行することにより得られた第２の学習済みモデルＬＭ２を用いて、細線化画像ＴＬが生成されるので、第２の学習済みモデルＬＭ２の機械学習が進むにつれて、生成される細線化画像ＴＬの精度が向上し、自動作成される地図Ｆの精度が向上する。
【００４５】
また、自動図化装置１００は、ドローン撮影により得られた三次元点群データＤ２から点群の法線ベクトルｎを求め、その法線ベクトルｎの水平面に対する角度θまたは垂直面に対する角度φを求め、その角度θまたはφに応じて測量対象の各部に色付けをしたカラー画像Ｇを生成する。このように、法線ベクトルｎの角度θまたはφに基づいてカラー画像Ｇを生成することにより、ドローン撮影により得られた三次元点群データＤ２の計測時間帯が日中であるか夜間であるかを問わず、当該三次元点群データＤ２から測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像Ｇを生成することができる。法線ベクトルｎの水平面に対する角度θに基づく彩色は、地形などの地図Ｆを作成するのに適している。法線ベクトルｎの垂直面に対する角度φに基づく彩色は、建物・構造物などの地図Ｆを作成するのに適している。
【００４６】
図７の左側の画像Ｇ１１は、日中に取得したカラー情報を有する三次元点群データＤ２による地形の画像を例示している。この画像Ｇ１１を法線ベクトル算出部１１０、角度算出部１２０および点群分布可視化部１３０で処理することにより、図７の右側に例示するカラー画像Ｇ１２（Ｇ）が得られる。カラー画像Ｇ１２（Ｇ）では、測量対象を表す点群の分布状態が色の違いで表現されている。
【００４７】
図８の左側の画像Ｇ２１は、夜間に取得した三次元点群データＤ２による建物を多く含む画像を例示している。画像Ｇ２１は、カラー情報を有していないモノトーンの画像である。この画像Ｇ２１を法線ベクトル算出部１１０、角度算出部１２０および点群分布可視化部１３０で処理することにより、図７の右側に例示するカラー画像Ｇ２２（Ｇ）が得られる。カラー画像Ｇ２２（Ｇ）では、測量対象を表す点群の分布状態が色の違いで表現されている。
【００４８】
このように、測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像Ｇが得られることにより、測量対象の境界や輪郭を機械的に判別し易くなるため、線で表現すべき部分の画像ＬＧの線抽出部１４０による抽出精度が向上し、自動作成される地図Ｆの精度が向上する。
【００４９】
また、自動図化装置１００によれば、法線ベクトルｎの角度θまたはφと予め設定した色相環ＨＣとの関係とに基づいて、法線ベクトルｎの始点ごとに色付けを行うことにより、測量対象の各部に色付けをしたカラー画像Ｇを生成するので、カラー画像Ｇを比較的小さい計算量で生成することができるので、地図Ｆの自動作成に要する計算量を比較的小さくできる。
【００５０】
図９の左側の画像は、線抽出部１４０に入力されるカラー画像Ｇ３１（Ｇ）を例示している。このカラー画像Ｇ３１（Ｇ）を線抽出部１４０で処理することにより、図９の中央に例示する線抽出画像ＯＰが得られる。この線抽出画像ＯＰにおいては、カラー画像Ｇ３１から抽出された線表現目標画像ＬＧ内の線で表現すべき部分である認識された部分が白抜きの領域で表現されている。この線抽出画像ＯＰを細線化画像生成部１５０で処理することにより、図９の右側に例示する細線化画像ＴＬが生成される。
【００５１】
第１の学習済みモデルＬＭ１の機械学習が進むにつれて、図９の中央に例示する線抽出画像ＯＰの精度が向上し、第２の学習済みモデルＬＭ２の機械学習が進むにつれて、図９の右側に例示する細線化画像ＴＬの精度が向上する。その結果、図化部１６０から出力される地図Ｆ（図１）の精度が向上する。
【００５２】
その結果、測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像から測量対象の輪郭を形成する線を明確に抽出することが可能となり、地図化作業を迅速かつ容易に行うことが可能となる。
【００５３】
なお、上記実施形態では、自動図化装置１００が法線ベクトル算出部１１０、角度算出部１２０および点群分布可視化部１３０を備え、点群分布可視化部１３０により生成されたカラー画像Ｇが線抽出部１４０に入力されるように構成されているが、法線ベクトル算出部１１０、角度算出部１２０および点群分布可視化部１３０とは異なる手段によりカラー画像Ｇが生成され、そのカラー画像Ｇが線抽出部１４０に入力されるように構成されてもよい。この場合、自動図化装置１００の構成要素として、法線ベクトル算出部１１０、角度算出部１２０および点群分布可視化部１３０を省略することが可能である。
【符号の説明】
【００５４】
１００  点群分布可視化装置
１１０  法線ベクトル算出部
１２０  角度算出部
１３０  点群分布可視化部
１４０  線抽出部
１５０  細線化画像生成部
１６０  図化部
Ｄ１  測量データ
Ｄ２  三次元点群データ
Ｆ  地図
Ｇ  点群分布可視化画像、カラー画像
Ｇ１２  点群分布可視化画像
Ｇ２２  点群分布可視化画像
ＨＣ  色相環
ＬＤ１  入力画像
ＬＤ２  入力画像
ｌｄ  線データ
ＬＧ  線で表現すべき部分の画像、線表現目標画像
ＩＧ０１、ＩＧ０２、ＩＧ０３、・・・  線で表現すべき部分を含む画像
ＩＧ１１、ＩＧ１２、ＩＧ１３、・・・  線を表す画像
ＬＩ０１、ＬＩ０２、ＬＩ０３、・・・  線の画像
ＬＭ１  第1の学習済みモデル
ＬＭ２  第２の学習済みモデル
ｎ  法線ベクトル
Ｐ１  ドローン撮影工程
Ｐ２  三次元点群データ生成工程
Ｐ３  点群分布可視化工程
Ｐ４  図作成工程
ｐｄ  点データ
Ｓ１  法線ベクトル算出ステップ
Ｓ２  角度算出ステップ
Ｓ３  点群分布可視化ステップ
Ｓ４  線抽出ステップ
Ｓ５  細線化画像生成ステップ
Ｓ６  図化ステップ
ＴＤ１  教師画像
ＴＤ２  教師画像
ＴＬ  細線化画像
ＴＬ１１、ＴＬ１２、ＴＬ１３、・・・  太さ1ピクセルの線画像
θ  角度
φ  角度
【要約】
【課題】測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像から地図を自動作成するための装置を提供する。
【解決手段】自動図化装置は、線で表現された地図を自動作成するための装置であって、測量対象を表す点群の分布状態を色の違いで表現したカラー画像から、線で表現すべき部分を含む画像を第1の学習済みモデルを用いて抽出する線抽出部と、線抽出部により抽出した画像に基づいて細線化画像を生成する細線化画像生成部と、を有する。第1の学習済みモデルは、線で表現すべき部分を含む画像を入力画像とし、線の画像を教師画像として、機械学習を実行することにより得られた学習済みモデルである。
【選択図】図２【図１】
0006730501.tif 000004
【図２】
0006730501.tif 000005
【図３】
0006730501.tif 000006
【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】
0006730501.tif 000012