(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
劣化の影響を受けた表面を経時的に解析するためのシステムであって、
表面の少なくとも１つの画像を取得するように構成されたセンサと、
タイムスタンプ及び地理座標データを、取得した各画像と関連付けて、表面異常が、少なくとも１つの前記取得した画像に現れる時間を識別するように構成され、かつ、表面異常を示す複数の前記取得した画像のうちの少なくとも１つを選択するように構成された第１の処理デバイスと、
前記少なくとも１つの選択した画像において識別された表面異常の少なくとも１つの特性を抽出し、抽出した特性を表すデータをデータベースに格納するように構成され、かつ、共通地理座標に相関付けられた複数の画像から抽出された前記少なくとも１つの特性に基づいて、表面劣化を経時的に解析することによって、前記表面の傾向データを生成するように構成された第２の処理デバイスと、を含み、
前記第２の処理デバイスは、前記表面と関連した動的特徴及び環境的な特徴と組合せられた表面の静的特徴を含む少なくとも前記表面の特徴的な条件に基づいて、傾向データを生成し、前記表面の特徴的な条件と、複数の前記取得した画像から抽出した前記少なくとも１つの特性とに基づいて、表面異常のライフサイクルを予想するように構成され、
前記静的特徴は、表面材料の成分の考慮を含み、前記動的特徴は、少なくとも気候及び温度の考慮を含み、前記環境的な特徴は、表面のタイプ及び表面が位置する地形の考慮を含む、システム。
【請求項２】
前記センサは、カメラ又は加速度計のうちの少なくとも一方を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記カメラの解像度が、プロセッサの処理速度の関数として選択される、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記第１の処理デバイスは、
取得した各画像を前記タイムスタンプ及び地理座標データでタグ付けするように構成されたＧＰＳモジュールと、
前記取得した画像から少なくとも１つの特徴を抽出し、抽出した特徴が前記表面の異常を識別するか否かを決定するように構成され、かつ、前記決定に基づいて前記取得した画像のうちの少なくとも１つを選択するように構成されたプロセッサと、
選択した画像を前記第２の処理デバイスに転送するように構成された通信インタフェースと、を含む請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記通信インタフェースは、
ネットワークカード及びユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポートのうちの少なくとも一方を含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記第２の処理デバイスは、ウェーブレット変換を使用して前記取得した画像から特徴を抽出するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記第２の処理デバイスは、前記抽出した特徴に基づいて前記表面異常を識別するように構成される、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記第２の処理デバイスは、前記表面異常の寸法を決定するように構成される、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記第２の処理デバイスは、
通信インタフェースを含み、かつ、前記通信インタフェースを通じて画像取り込みデバイスから画像データを受信するように構成される、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記第２の処理デバイスは、前記取得した画像のうちの少なくとも２つを前記共通地理座標に相関付けるように構成される、請求項６に記載のシステム。
【請求項１１】
前記第２の処理デバイスは、ウェーブレット変換を使用して前記共通地理座標の前記取得した画像から前記表面異常の前記少なくとも１つの特性を抽出するように構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記第２の処理デバイスは、前記少なくとも１つの抽出した特性に基づいて前記共通地理座標での前記表面異常を識別するように構成される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記第２の処理デバイスは、前記少なくとも１つの抽出した特性に基づいて前記共通地理座標での前記表面異常の傾向データを生成するように構成される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記第２の処理デバイスは、前記傾向データから前記表面異常を修復する際に使用するための最適材料及び最適技術のうちの少なくとも一方を決定するように構成される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
少なくとも、前記ＧＰＳモジュール、前記プロセッサ、及びネットワークインタフェースは、ハウジングに装着される、請求項４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記ハウジングは、車両上に装着されるように構成される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
表面劣化を経時的に解析するための装置であって、
表面の複数の画像を取得するように構成されたセンサと、
前記取得した複数の画像を地理座標に相関付け、前記取得した複数の画像のうちの少なくとも１つにおいて識別された表面異常の少なくとも１つの特性を抽出するように構成され、かつ、共通地理座標に相関付けられた前記取得した複数の画像において識別された表面異常の前記少なくとも１つの特性の経時的な変化に基づいて傾向データを生成するように構成された処理デバイスと、を含み、
前記処理デバイスは、表面と関連した動的特徴及び環境的な特徴と組合せられた表面の静的特徴を含む少なくとも表面の特徴的な条件に基づいて傾向データを生成し、表面の前記特徴的な条件と、前記取得した複数の画像のうちの前記少なくとも１つから抽出した前記少なくとも１つの特性とに基づいて、表面異常のライフサイクルを予想し、
前記静的特徴は、表面材料の成分の考慮を含み、前記動的特徴は、少なくとも気候及び温度の考慮を含み、前記環境的な特徴は、表面のタイプ及び表面が位置する地形の考慮を含む、装置。
【請求項１８】
更に、取得した各画像をタイムスタンプ及び地理座標データでタグ付けするように構成されたＧＰＳモジュールと、
前記抽出したデータ及び前記傾向データを格納するように構成されたストレージデバイスと、を含む請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
更に、前記抽出したデータ及び前記傾向データのうちの少なくとも一方を外部デバイスに転送するように構成されたネットワークカードを含む、請求項１８に記載の装置。
【請求項２０】
表面劣化を識別する方法であって、
センサから表面の画像を取得する段階と、
前記取得した画像を地理座標データに関連付ける段階と、
前記取得した画像を処理して、前記表面の異常を識別し、前記表面の異常の少なくとも１つの特性を抽出する段階と、
共通地理座標に相関付けられた複数の画像から抽出された前記少なくとも１つの特性の経時的な変化を解析することにより、選択した異常に関する傾向データを生成する段階と、を含み、傾向データは、前記表面の動的特徴及び環境的な特徴と組合せられた前記表面の静的特徴を含む特徴的な条件に基づいて生成され、
更に、前記特徴的な条件と、前記取得した画像から抽出した前記表面の前記少なくとも１つの特性とに基づいて、前記表面の異常のライフサイクルを予想する段階と、を含み、  前記静的特徴は、表面材料の成分の考慮を含み、前記動的特徴は、少なくとも気候及び温度の考慮を含み、前記環境的な特徴は、表面のタイプ及び表面が位置する地形の考慮を含む、方法。
【請求項２１】
更に、タイムスタンプを各画像に関連付ける段階を含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
更に、無線ネットワーク上での送信のために前記選択した画像をフォーマット設定する段階を含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２３】
更に、センサから画像データを取得する段階を含む、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
更に、前記傾向データから前記表面の異常を修復する際に使用するための最適材料及び最適技術のうちの少なくとも一方を決定する段階、を含む請求項２０に記載の方法。
【請求項２５】
更に、前記傾向データから前記表面の異常を修復する際に使用するための最適材料及び最適技術のうちの少なくとも一方を決定する段階を含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２６】
非一時的コンピュータ可読媒体であって、
プロセッサとの通信可能接点に置かれた時に前記プロセッサが表面劣化を測定する方法を実行するプログラミングコードが記録され、前記方法は、
表面の少なくとも１つの画像を取得する段階と、
前記少なくとも１つの取得した画像を地理座標データに関連付ける段階と、
前記少なくとも１つの取得した画像を処理して前記表面の異常を識別し、かつ、前記少なくとも１つの取得した画像において識別された前記表面の異常の少なくとも１つの特性を抽出する段階と、
共通地理座標に相関付けられた複数の画像から抽出した前記少なくとも１つの特性に基づいて、及び、前記表面と関連した動的特徴及び環境的な特徴と組合せられた前記表面の静的特徴を含む前記表面の特徴的な条件に基づいて、経時的に表面劣化を解析することにより、前記表面の異常に関する傾向データを生成して、前記表面の異常のライフサイクルを予想する段階と、を含み、
前記静的特徴は、表面材料の成分の考慮を含み、前記動的特徴は、少なくとも気候及び温度の考慮を含み、前記環境的な特徴は、表面のタイプ及び表面が位置する地形の考慮を含む、コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の開示は、表面異常を検出するように構成された面撮像システム等の面撮像システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
道路保守プログラムは、道路舗装及び舗装面の品質及び安全性を維持することに関連付けられる。道路を調査して損傷している部分又は区域がないか否かを決定する多くのシステム及びプログラムが考案されている。これらのシステムは、面解析を実行するためのレーザ、カメラ、及びレーダーのような技術を使用することができる。
【０００３】
例えば、公知のシステムでは、地中探知レーダーが、道路舗装及び道路の表面寿命に影響を与える可能性がある条件を評価して残りの使用寿命を評価するためにマッピング技術と共に使用される。このシステムは、ＧＰＳ受信機と共にラップトップコンピュータを使用して領域マップ上の道路位置を追跡し、以前の使用寿命の格付けと、道路のセグメントに関する履歴データと、道路面に行われた以前の修復とに関するデータを収集する。
【０００４】
別の公知のシステムでは、自動道路アナライザを使用して表面の凸凹、車の跡、及び亀裂に関する情報を収集する。データは、舗装保存及び復旧修理の両方に対するターゲットを識別するプロセッサに給送される。
【０００５】
更に別の公知のシステムでは、自動化損傷調査を使用して舗装条件を評価し、適切な予防的保守処置を定める際の亀裂密度を計算する。全ての処置タイプ、ストレスレベル、及び交通量を表す舗装の様々な区画は、保存対策の効果を可視的に評価するためにモニタされる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
これらのシステム及びプログラムの実施は、労力及び時間集約的である可能性がある。予算の縮小及び衰退するインフラストラクチャーに起因して、道路保守部門は、少ない人材で保守を実行するという問題に直面する可能性がある。道路保守システム又はプログラムを維持する費用は、使用する保守車両及び機器の費用も伴うものであり、これが予算の負担になり、システムをその最大機能で使用することを妨げる可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
劣化の傾向にある表面を解析するための例示のシステムを開示し、システムは、表面の少なくとも１つの画像を取得するように構成されたセンサと、タイムスタンプ及び地理座標データを取得した各画像に関連付けて表面異常が少なくとも１つの取得した画像に現れた時間を識別するように構成され、かつ、表面異常を示す取得した画像の少なくとも１つを選択するように構成された第１の処理デバイスと、少なくとも１つの選択した画像において識別された表面異常の少なくとも１つの特性を抽出し、抽出した特性を表すデータをデータベースに格納するように構成され、かつ、共通地理座標に相関付けられた複数の画像から抽出した少なくとも１つの特性に基づいて、経時的に表面劣化を解析することによって表面の傾向データを生成するように構成された第２の処理デバイスとを含む。
【０００８】
表面劣化を解析するための例示的な装置を開示し、装置は、表面の画像を取得するように構成されたセンサと、取得した画像を地理座標に相関付け、取得した画像の少なくとも１つにおいて識別された表面異常の少なくとも１つの特性を抽出し、かつ共通地理座標に相関付けられた画像において識別された表面異常の少なくとも１つの特性の経時的な変化に基づいて傾向データを生成するように構成された処理デバイスとを含む。
【０００９】
表面劣化を識別する例示的な方法を開示し、本方法は、センサから表面の画像を取得する段階と、取得した画像を地理座標データに関連付ける段階と、取得した画像を処理して表面の異常を識別し、かつ表面異常の少なくとも１つの特性を抽出する段階と、共通地理座標に相関付けられた画像から抽出した少なくとも１つの特性の経時的な変化を解析することにより、選択した異常に関する傾向データを生成する段階とを含む。
【００１０】
例示的な非一時的コンピュータ可読媒体を開示し、コンピュータ可読媒体には、プロセッサとの通信可能接点に置かれた時に、プロセッサが、表面の少なくとも１つの画像を取得する段階と、少なくとも１つの取得した画像を地理座標データに関連付ける段階と、少なくとも１つの取得した画像を処理して表面の異常を識別し、かつ少なくとも１つの取得した画像において識別された表面異常の少なくとも１つの特性を抽出する段階と、共通地理座標に相関付けられた複数の画像から抽出した少なくとも１つの特性の基づいて経時的に表面劣化を解析することにより、表面異常に関する傾向データを生成する段階とを含む表面劣化を測定する方法を実行するようにプログラミングコードが記録されている。
【００１１】
以下に、例示の実施形態により及び添付図面を参照して本発明の開示をより詳しく説明する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の開示の例示の実施形態による表面を解析するためのシステムを示す図である。
【図２Ａ】本発明の開示の例示の実施形態によるシステム１００の様々な構成を示す図である。
【図２Ｂ】本発明の開示の例示の実施形態によるシステム１００の様々な構成を示す図である。
【図２Ｃ】本発明の開示の例示の実施形態によるシステム１００の様々な構成を示す図である。
【図３】本発明の開示の例示の実施形態による表面劣化を識別する方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の開示の例示の実施形態は、道路の表面のような面を連続的にモニタすることができる画像の自動化された現地収集を提供し、表面劣化又は異常のような道路の特徴が発生した時に修復することができるように取得したデータを解析することができるシステムに関する。本明細書で開示する例示のシステムは、小型で廉価とすることができ、車両への複雑な又は労力を要する修正なしに車両内又は車両上に装着することができる。
【００１４】
本明細書に説明する例示のシステムは、データ主導の予防的計画を提供することによって自治体の車両及び人件費を低減することができ、それによって既存のサービス車両及び経路を使用して修復経路及びスケジュール及び正確な道路条件の報告を最適化することができる。詳細なサービス崩壊解析の提供、表面の調査を取得する場合の時間間隔の低減、及び予防保守の有効性の増加により、材料費も低減することができる。本発明の開示の例示の実施形態は、独立したシステムとして廉価に維持及び使用することができ、又は既存の表面及び／又は舗装道路管理システムに統合することができるシステムを提供する。
【００１５】
図１は、本発明の開示の例示の実施形態による表面を解析するためのシステムを示している。本発明の開示の関連で説明するように、表面とは、環境条件及び／又は車両による使用ために摩耗又は劣化を受ける面又は平面を含むことができる。本発明の開示の関連では、車両は、エンジンを備えた又はエンジンなしの運搬の任意のモードとすることができ、車、オートバイ、自転車、トラック、又は望ましい位置で又は望ましい距離から表面の画像を撮影することができるいずれかの他の適切な運搬モードのような１つ又はそれよりも多くの車軸を有するものとすることができる。表面は、コンクリート、アスファルト、これらの任意の組合せ、又は必要に応じて道路面を形成するのに適する他の材料のような材料を含むことができる。
【００１６】
図１に示すように、システム１００は、表面の少なくとも１つの画像を取得するように構成されたセンサ１０２を含む。画像センサ１０２は、カメラ又は加速度計のうちの少なくとも一方を含むことができる。例えば、例示の実施形態において、画像センサ１０２は、１／４インチレンズで少なくとも７２０ｐ／６０高精細ＨＤビデオ撮影のフレーム速度を有する５メガピクセルカメラを含むことができる。このカメラは、１秒当たり３０フレームで７２０ｐｘ１０８０ｐＨＤビデオを提供することができる。このカメラは、１／４μｍｘ１／４μｍピクセルサイズのビデオ及びスナップショット作動の両方に対応するように構成することができる。例示の実施形態において、画像センサ１０２は、車両上の画像センサが表面異常に遭遇した時に引き起こされる振動による加速度を測定するように構成された少なくとも１つの加速度計を含むことができる。
【００１７】
システム１００は、タイムスタンプ及び地理座標データを取得した各画像に関連付けて表面異常が少なくとも１つの取得した画像に現れた時間を識別し、表面異常を示す取得した画像の少なくとも１つを選択するように構成された処理デバイス１０４を含む。表面異常は、限定されないが、亀裂、溝、くぼみ（例えば、道路孔）又は、ゆがみ、カップ、リッジ、及び／又は表面材料の摩耗又は劣化によって引き起こされたいずれかの他の表面特徴、又は表面の修正又は処理（例えば、塗料の塗布又は他の望ましいか又は望ましくない塗装）のいずれかの形態から生じたものを含む経時的な変化を受けた表面の任意の指定された特徴とすることができる。
【００１８】
処理デバイス１０４は、小型でコンパクトなサイズになるように構成することができ、車両上又は車両内に装着することができる。例示の実施形態において、処理デバイス１０４は、プリント回路基板（ＰＣＢ）に装着されたモジュール、回路、及びプロセッサのような複数の構成要素を含むことができる。処理デバイス１０４は、全地球測位システム（ＧＰＳ）の任意の数の衛星に接続して位置（例えば、地理座標）及び時間情報を提供する全地球測位システム（ＧＰＳ）モジュール１０６を含むことができる。ＧＰＳから取得した位置及び時間情報は、取得した画像に関連付けられる。処理デバイス１０４は、取得した画像から少なくとも１つの特徴を抽出し、抽出した特徴が表面異常を識別するか否かを決定し、この決定に基づいて取得した画像の少なくとも１つを選択するように構成されたプロセッサ１０８を含むことができる。
【００１９】
例えば、例示の実施形態において、取得した画像は、ビデオを含有し、プロセッサ１０８は、そのビデオで画像の各フレームを解析してフレームのいずれかが異常を含む可能性を決定する。異常を含有すると決定されたフレームが選択される。第１の処理デバイス１０４によって実行されるこの画像処理のレベルは、プロセッサ及びメモリのサイズ及び速度によって決定することができる。
【００２０】
例えば、別の例示の実施形態において、画像のセットの各フレームを変換してグレースケール画像を取得することができる。フィルタをグレースケール画像に適用してノイズを低減及び／又は取り除くことができる。ノイズが取り除かれた後に、更に画像を処理し、例えば、その全画像又は一部分をテンプレート画像と比較して異常が存在するか否かを決定することができる。異常を含有すると決定された画像が選択され、更に解析するために別のプロセッサ又は処理デバイスに通信される。
【００２１】
更に別の例示の実施形態において、第１の処理デバイス１０４は、いくつかの画像セグメント化アルゴリズムのいずれかを画像に適用することができる。例えば、閾値アルゴリズムを各画像に実行してバイナリ画像を生成することができる。閾値アルゴリズムは、ヒストグラム成形方法、クラスター化ベースの方法、エントロピーベースの方法、オブジェクト−属性ベースの方法、空間的な方法、ローカルな方法、又は望ましいいずれかの他の適切な閾値技術のいずれかを含むことができる。三角アルゴリズムは、例示的なヒストグラム成形方法を使用して画像に適用することができる。画像を濾過して閾値をヒストグラムの起点に交わる線までの最大距離と最大強度を示すポイントとを有するヒストグラムの指定されたポイントに設定することができる。閾値を使用して、画像をバイナリ画像に変換し、画像の異常を識別することができる。プロセッサ１０８は、異常を含有する画像を選択してメモリ１０９にこの画像を格納する。選択された画像は、更に処理するために別の処理デバイスに通信することができる。
【００２２】
処理デバイス１０４は、画像及びデータを有線又は無線媒体を通じて送信することを可能にする通信インタフェース１１０を含むことができる。例えば、通信インタフェース１１０は、選択された画像を外部処理デバイス、及びディスプレイ、スピーカ、プリンタ、又は必要に応じていずれかの他の周辺デバイスを含む周辺デバイスの少なくとも１つに転送するように構成することができる。通信インタフェース１１０は、イーサネット（登録商標）接続ポート及びユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポートを有するネットワーク通信ユニットの少なくとも１つを含むことができ、これは他の処理デバイス又は周辺装置との接続及び／又は通信を可能にする。例示の実施形態において、処理デバイス１０４は、Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ  Ｐｉ（登録商標）、又は他の類似のサイズの処理デバイスのような小型コンパクトデバイスとして実施することができる。
【００２３】
処理デバイス１０４は、少なくとも１つの選択した画像において識別された表面異常の少なくとも１つの特性を抽出し、抽出した特性を表すデータをデータベースに格納し、共通地理座標に相関付けられた複数の画像から抽出した少なくとも１つの特性に基づいて表面劣化を経時的に解析することによって表面の傾向データを生成するように構成することができる。表面異常の特性は、必要に応じて、タイプ、サイズ又は寸法、位置、時間、又はいずれかの他の適切な記述的特性のうちのいずれか１つ又は組合せを含むことができる。本発明の開示の例示の実施形態において、異常のタイプは、例えば、上述のように、亀裂、溝、くぼみ、ゆがみ、カップ、リッジ、及び／又は表面材料の摩耗又は劣化によって又は表面の修正又は処理によって引き起こされたいずれかの他の表面特徴を含むことができる。例えば、異常のサイズは、必要に応じて、長さ、幅、深度、半径、又はいずれかの他の適切な測定特性の任意の組合せを含むことができる。別の例示の実施形態において、異常の位置は、地理座標、通りの名前、最も近い通りの住所、最も近い交差道路、目印からの距離、マイルマーカ、又は必要に応じて異常の位置を示すのに使用されるいずれかの他の適切な情報として伝達することができる。処理デバイス１０４は、表面異常の抽出した特徴を識別して関連付けられた寸法を決定するように構成することができる。
【００２４】
通信インタフェース１１０は、ネットワーク上で外部画像取り込みデバイス１１２から処理デバイス１０４での画像データの受信を可能にすることができる。例えば、画像取り込みデバイス１１２は、カメラ付き携帯電話、手持ち式デジタルカメラ、又はコンピュータネットワーク、インターネット、電話ネットワーク、又は他の適切なネットワークのような通信ネットワーク上でデータを処理デバイス１０４に通信するように構成されたいずれかの他のデバイスのような移動通信デバイスを含むことができる。処理デバイス１０４は、移動通信デバイスからの画像の受信に応答して、画像取り込みの時間及び画像が取り込まれた地理座標位置を示すメタデータと共に画像を抽出する。
【００２５】
処理デバイス１０４は受信した画像を走査し、同じ地理座標データを有する画像を画像データセットに相関付ける。処理デバイス１０４は、画像データセットを格納するための一体型メモリデバイス１０９を含む。画像データセットが設定された後で、共通地理座標に関連付けられた取得した画像からの表面異常の少なくとも１つの特性を抽出するように第２の処理デバイス１０４を構成することができる。特性抽出は、公知の画像処理アルゴリズムによるパターン認識技術を伴う可能性がある。
【００２６】
例えば、例示の実施形態において、画像セグメント化が画像にまだ実行されていない場合に、上述のいくつかの画像セグメント化アルゴリズムのいずれかを使用して画像をセグメント化することができる。画像がセグメント化された（例えば、バイナリ画像に変換された）後に、バイナリ画像から抽出した特徴から決定された異常の形、場所、及びサイズに基づいて識別した異常を更に解析することができる。これらの特徴は、例えば、ピクセル数、主軸の長さ、重心の位置、方位角度に基づいて決定することができる。細線化又はフィルタリングのような更に別の処理を画像に実行して異常の形を決定する及び／又は異常の追加の特徴又は特性を識別することができる。
【００２７】
画像内の表面のテクスチャを解析して異常（例えば、くぼみ、亀裂、カップ、リッジなど）が存在するか否かを決定することができる。例えば、画像の様々な領域（例えば、画像フレーム）を周囲の領域と比較して異常が画像フレームに現れる可能性を決定することができる。異常が存在すると決定された場合に、プロセッサ１０４は、画像処理アルゴリズムにより、対象ピクセル領域の特性とメモリ１０９に格納されたテンプレートを比較することによって異常のタイプを決定することができる。
【００２８】
別の例示の実施形態において、処理デバイス１０４は、ウェーブレット変換アルゴリズムを使用して画像を処理することができる。この例示的な技術の下で、処理デバイス１０４は、画像のセットの各画像を複数のレベルに分割するように構成される。例えば、ウェーブレット変換の第１の段階では、処理デバイス１０４は、画像を並行して２つのフィルタ（例えば、ハイパスフィルタ及びローパスフィルタ）に通し、それによって画像の２つの異なるバージョンが生成される。ウェーブレット変換の第２の段階は、オリジナル画像が更に分解されるように第１段階出力の少なくとも１つが２つの追加のフィルタ（ハイパス及びローパス）を並行して通過する段階を伴うことができる。例示の実施形態において、処理デバイス１０４は、画像が所定のレベルまで分解されるまで任意の数のウェーブレット変換段階を含むことができる。ウェーブレット変換の最終段階が完了した後に、様々な段階のいずれかの特徴を解析し、取得した画像から表面異常の少なくとも１つの特性を識別及び抽出することができる。処理デバイス１０４は、少なくとも１つの特性の抽出に続いて、特性を解析して共通地理座標に存在する表面異常のタイプを決定する。画像及び画像に関連付けられた識別データがデータベース１１６に格納される。
【００２９】
処理デバイス１０４は、データベース１１６に格納された抽出された特性と表面の特徴とのうちの少なくとも一方に基づいて共通地理座標で識別された表面異常に関連した傾向データを生成するように構成することができる。例えば、共通地理座標の所定の数の画像が収集され、画像が指定された長さの時間（例えば、数時間、数日間、数カ月間、数年間など）にわたって収集された時に、処理デバイス１０４は、抽出した特性を使用して共通地理座標に相関付けられた画像のセットによって指定された時間範囲にわたって表面異常の変化を解析することができる。表面の特徴の条件は、静的特徴、環境的な特徴、及び画像から抽出された特性と共に考慮される動的特徴を含み、表面異常のライフサイクルを予想することができる。
【００３０】
本発明の開示の例示の実施形態によって、静的特徴は、表面における材料（表面材料）の成分を含むことができる。環境的な特徴は、表面のタイプ（例えば、歩道、サイクリングロード、車道、タールマック、都市の街路、州間高速道路、又は指定されたいずれかの他の表面）及び表面が位置する地形（植物の密度、建物又は家の密度、丘陵、平地、その他）を指定することができる。更に、ライフサイクルの計算中に考慮することができる動的特徴は、交通量、温度（平均温度を含む）、交通のタイプ（単一及び多軸車両、歩行者、自転車、重機、又は指定された他のタイプ）、気候（雨が多い、湿度が高い、乾燥したなど）を指定することができる。
【００３１】
処理デバイス１０４は、ライフサイクルの予想を計算して表面異常を修復する際に使用する最適な材料及び最適な技術の少なくとも１つを決定することができる。ライフサイクルの予想は、必要に応じて、定量性、時系列、神経回路網、又は他の公知の技術を含むいくつかの公知の予想方法のいずれかに基づいて計算することができる。例示の実施形態において、必要に応じて、移動平均、加重移動平均、カルマンフィルタリング、指数的平滑化、外挿、直線予想、傾向推定、成長曲線、又は他の適切な方法のうちのいずれか１つを含む時系列方法に基づいて予想を計算するように処理デバイス１０４を構成することができる。
【００３２】
処理デバイス１０４は、自動的に又はデータベース１１６の問合せに基づいてライフサイクル予想を計算するように構成することができる。例えば、処理デバイス１０４は、必要に応じて、ディスプレイ、ユーザインタフェース、キーボード、マウス、プリンタ、又は他の適切なデバイスのような周辺デバイス１１４に接続することができる。ユーザは、周辺デバイス１１４を通じて、地理座標の特定の地理座標又は区域に関してデータベース１１６に問い合わせることができる。地理座標のくぼみ又は地理座標までの指定された近接範囲のくぼみのリストを識別して、周辺デバイス１１４、例えば、ディスプレイでユーザに提示することができる。任意の数の列挙されたくぼみを選択してライフサイクル予想が計算されるようにユーザに示すことができる。
【００３３】
例示の実施形態において、予想は、オリジナル表面構造又は表面の修復処理に使用された材料の成分に注目した傾向データに基づいて生成される耐久性レポートの生成を含むことができる。耐久性レポートを生成する場合に、データベース１１６は、くぼみ及び修復に関連付けられた他の特性及びデータと共に表面の特徴的な条件（例えば、静的、環境的、動的、その他）にアクセスして、データを使用するアルゴリズムを実行して指定された地理座標のくぼみの修復余命を決定することができる。報告は、生成した後に適切な周辺デバイス１１４を通じてユーザに出力することができ、又は出力するために別の電子デバイス又は周辺デバイスに通信することができる。別の例示の実施形態において、周辺デバイス１１４は、抽出した特性及び／又は取得した画像に存在する表面異常を表す波形又は画像を出力するように構成することができる。
【００３４】
本発明の開示の例示の実施形態によって、処理デバイス１０４は、ＰＣＢ上に装着された１つ又はそれよりも多くのプロセッサを含むことができる。別の例示の実施形態において、少なくとも１つのプロセッサがＰＣＢ上に装着され、少なくとも１つの他のプロセッサがＰＣＢに外付けされるように、１つ又はそれよりも多くのプロセッサを遠隔に接続することができる。この結果、画像の処理の一部をＰＣＢに装着された少なくとも１つのプロセッサにより、一部をＰＣＢ外部の少なくとも１つのプロセッサによって実行することができる。
【００３５】
図２Ａ〜図２Ｃは、本発明の開示の例示の実施形態によるシステム１００の様々な構成を示している。本発明の開示の例示の実施形態によって上述したように、システム１００は、少なくとも、画像センサ１０２、第１の処理デバイス１０４、データベース１０６を含む一体型ユニットにすることができる。
【００３６】
図２Ａに示すように、システム１００は、システム１００を各々が装着した複数の車両２０２を含むネットワーク２００Ａに構成することができる。ネットワーク２００Ａは、各車両２０２が自律処理ノードとして機能するように分散ネットワークとして構成することができる。ネットワーク２００Ａの各ノード２０２は、取得した画像及びライフサイクル計算をネットワーク２００Ａのいずれかの他のノード２０２に通信するように構成することができ、それによって１つのノード２０２に格納されたデータがネットワーク２００Ａの全てのノード全体に複製される。この構成により、データ及び／又はライフサイクル解析の問合せをネットワーク２００Ａの任意の車両２０２（例えば、ノード）で実行することができる。
【００３７】
図２Ｂに示す別の例示の実施形態において、画像センサ１０２及び処理デバイス１０４Ａが複数の第１車両２０４に装着され、別の処理デバイス１０４Ｂ及びデータベース１１６が少なくとも１つの第２の車両２０６（例えば、基地又は建物）に装着されるようにネットワーク２００Ｂを構成することができる。この構成では、第１車両２０４のいずれも、取得した画像、処理した画像、及びライフサイクル計算値を少なくとも１つの第２の車両２０６に通信することができる。別の例示の実施形態において、ライフサイクル解析と共に画像処理アルゴリズムのいずれの実行されていない段階も実行することにより、第１車両２０４の処理デバイス１０４Ａから受信した画像を処理するように少なくとも１つの第２の車両２０６の処理デバイス１０４Ｂを構成することができる。少なくとも１つの第２の車両２０６は、全ての画像及び計算データをデータベース１１６に格納する。従って、中央位置に格納されたデータにアクセスすることによって全ての問合せを実行することができる。
【００３８】
図２Ｃは、少なくとも１つの第２の車両２０６が、処理デバイス１０４Ｂ及びデータベース１１６を含有するための基地局又は固定位置２０８で置換される例示的なネットワーク２００Ｂの変形を示している。
【００３９】
図３は、本発明の開示の例示の実施形態によって表面劣化を識別する方法を示している。本方法は、図１に示す特徴に関して説明したシステム１００によって実行することができる。例えば、本方法を実行するためのシステムは、上述のように、少なくとも、画像センサ１０２、処理デバイス１０４、及びデータベース１１６を含むことができる。
【００４０】
段階３００に示すように、解析される表面の画像は、画像センサ１０２から得られる。画像は、上述のように移動通信デバイス１０５からも受信することができる。上述のように、画像センサ１０２は、表面のビデオ及び静止画像を取り込むように構成することができる。また、画像センサ１０２は、表面に関連付けられた振動データを取得する加速度計１０３に結合することができる。処理デバイス１０４は、ＧＰＳモジュール１０６を通じて、取得した画像をタイムスタンプ及び地理座標データに関連付ける（段階３０２）。段階３０４で、処理デバイス１０４は、取得した画像を処理して表面異常を識別する。処理デバイス１０４は、表面異常の少なくとも１つの特性も抽出する（段階３０６）。次に、処理デバイス１０４は、共通地理座標に相関付けられた画像から抽出された少なくとも１つの特性の変化を経時的に解析することにより、ライフサイクル解析が選択された異常に対して行われる傾向データを生成する（段階３０８）。
【００４１】
上述のように、処理デバイス１０４は、任意の数のプロセッサを含むことができる。例えば、処理デバイス１０４は、第１の処理デバイス１０４ａ及び第２の処理デバイス１０４ｂを有することができ、これは同じ車両に又は互いに遠隔に装着することができる。第１及び第２の処理デバイス１０４ａ、１０４ｂが遠隔的関係性を有する例示の実施形態において、第１の処理デバイス１０４ａは、選択した画像を第２の処理デバイス１０４ｂに無線ネットワーク上で送信するようにフォーマット設定することができる。選択した画像の受信に応答して、第２の処理デバイス１０４ｂは、画像を処理して画像から少なくとも１つの特性を抽出することによって異常を識別し、少なくとも１つの抽出した特性及び既存の表面特徴に基づいて共通地理座標における表面異常に関する傾向データを生成することができる。処理デバイス１０４は、表面異常を修復する際に使用する最適な（例えば、与えられた表面の静的、環境的、又は動的特徴、又はその組合せに望ましい）材料及び最適技術が決定されるライフサイクル予想を傾向データから計算することができる。
【００４２】
処理デバイス１０４の１つ又はそれよりも多くのプロセッサは、ネットワーク上で他のプロセッサ又はメモリに結合することができる。プロセッサは、必要に応じて、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、又は他の適切なメモリデバイス又は回路のような不揮発性メモリデバイスに格納されたプログラムコードによって構成することができる。例示の実施形態において、プログラムコードは、磁気ストレージ媒体（例えば、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、又は磁気テープ）、光学媒体（例えば、必要に応じて、任意のタイプのコンパクトディスク（ＣＤ）、又は任意のタイプのデジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、又は他の互換可能な不揮発性メモリデバイス）のような非一時的コンピュータ可読媒体に記録することができ、必要に応じて実行のためにプロセッサにダウンロードすることができる。
【００４３】
すなわち、本発明は、その精神又は基本的特性から逸脱することなく他の特定の形態に具現化することができることは当業者によって認められるであろう。ここに開示した実施形態は、従って、任意の観点から例示であり限定するものではいと見なされる。本発明の範囲は、以上の説明ではなく添付の特許請求の範囲によって示され、その意味及び範囲及び均等物内に入る全ての変更は、そこに含まれるように意図している。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３】
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