(57)【要約】      （修正有）【課題】道路リンクに風景情報を付与する。【解決手段】道路ネットワークデータ３３を構成する各道路リンクに風景情報を付与した風景情報付道路ネットワークデータ４３を生成する生成装置であって、風景情報が付与される対象道路リンクの位置に基づいて、一又は複数の地理情報データ３４〜３８から対象道路リンクに関連する一又は複数の関連地理情報を取得する取得処理と、関連地理情報から、対象道路リンクについての一又は複数の特徴量を抽出する抽出処理と、一又は複数の特徴量から、対象道路リンクに付与される風景情報を生成する生成処理と、生成された風景情報を対象道路リンクに付与する付与処理と、を含む道路ネットワークデータ生成処理を実行するよう構成されている。【選択図】図１
2017097222.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路ネットワークデータを構成する各道路リンクに風景情報を付与した風景情報付道路ネットワークデータを生成する生成装置であって、
風景情報が付与される対象道路リンクの位置に基づいて、一又は複数の地理情報データから前記対象道路リンクに関連する一又は複数の関連地理情報を取得する取得処理と、
前記関連地理情報から、前記対象道路リンクについての一又は複数の特徴量を抽出する抽出処理と、
前記一又は複数の特徴量から、前記対象道路リンクに付与される風景情報を生成する生成処理と、
生成された風景情報を前記対象道路リンクに付与する付与処理と、
を含む道路ネットワークデータ生成処理を実行するよう構成された
道路ネットワークデータ生成装置。
【請求項２】
前記抽出処理は、複数の異なる種類の地理情報データから取得された複数の前記関連地理情報から、複数の特徴量を抽出することを含む
請求項１に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【請求項３】
前記複数の異なる種類の地理情報データは、土地被覆データ及び空中写真データを含み、
前記複数の特徴量は、
前記土地被覆データから取得された前記関連地理情報から抽出される一又は複数の第１特徴量と、
前記空中写真データから取得された前記関連地理情報から抽出される一又は複数の第２特徴量と、を含む
請求項２に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【請求項４】
前記土地被覆データから取得された前記関連地理情報は、前記対象道路リンク周辺の土地被覆データであり、
前記空中写真データから取得された前記関連地理情報は、前記対象道路リンク周辺の空中写真データであり、
前記第１特徴量は、前記対象道路リンク周辺の前記土地被覆データにおける土地被覆カテゴリーに基づく特徴量を含み、
前記第２特徴量は、前記対象道路リンク周辺の前記空中写真データにおける色相成分に基づく特徴量を含む
請求項３に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【請求項５】
前記第２特徴量は、前記対象道路リンク周辺の前記空中写真データにおける画像局所特徴点数をさらに含む
請求項４に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【請求項６】
前記複数の異なる種類の地理情報データは、標高データをさらに含み、
前記標高データから取得された前記関連地理情報は、前記対象道路リンクの地点の標高であり、
前記複数の特徴量は、前記標高に基づく第３特徴量をさらに含む
請求項４又は５に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【請求項７】
前記生成処理は、一又は複数の特徴量と風景情報との関係が規定されたモデルを用いて行われる
請求項１〜６のいずれか１項に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【請求項８】
前記一又は複数の地理情報データは、水域データを含み、
前記関連地理情報は、前記対象道路リンク周辺の水域を示す情報を含み、
前記一又は複数の特徴量は、前記対象道路リンクから前記最近傍の水域までの距離を含む
請求項１〜７のいずれか１項に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【請求項９】
前記一又は複数の特徴量は、前記対象道路リンクから最近傍の水域に対して、前記対象道路リンクがなす角度に関する値をさらに含む
請求項８に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【請求項１０】
前記一又は複数の特徴量は、前記対象道路リンクから最近傍の水域と前記対象道路リンクとの間に存在する道路及び／又は建物の存在に関する情報をさらに含む
請求項８又は９に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【請求項１１】
道路ネットワークデータを構成する各道路リンクに風景情報を付与した風景情報付道路ネットワークデータをコンピュータによって生成する方法であって、
コンピュータが、風景情報が付与される対象道路リンクの位置に基づいて、一又は複数の地理情報データから前記対象道路リンクに関連する一又は複数の関連地理情報を取得すること、
コンピュータが、前記関連地理情報から、前記対象道路リンクについての一又は複数の特徴量を抽出すること、
コンピュータが、前記一又は複数の特徴量から、前記対象道路リンクに付与される風景情報を生成すること、
コンピュータが、生成された風景情報を前記対象道路リンクに付与すること、
を含む道路ネットワークデータ生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路ネットワークデータ生成装置及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
道路ネットワークデータは、道路を示すデータであり、ノードと、ノード間を接続するリンク（以下、「道路リンク」という）と、を有して構成されている。道路ネットワークデータは、例えば、ナビゲーションシステムに用いられる地図データを構成する要素となる。道路リンクには、道路種別などの属性情報が付与されているのが一般的である。属性情報は、道路ネットワークデータを用いた経路探索処理の際に参照される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−９６７０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明者らは、道路リンクに付与される情報として、道路から見える風景に関する風景情報を含める、という着想を得た。風景情報が道路リンクに付与されていると、風景情報を経路探索処理の際に参照することで、経路進行中に見える風景を考慮した経路探索が可能となる。
【０００５】
道路から見える風景は、例えば、車載カメラによって撮像された画像から推定することができる。しかし、車載カメラ画像を収集するのは容易ではなく、効率性に欠ける。
【０００６】
また、特許文献１は、空中写真を解析して、利用者の嗜好に沿った地勢を有する地域を含む案内ルートを設定することを開示している。しかし、特許文献１に開示されている技術は、道路リンクへの風景情報の付与に関するものではない。
【０００７】
以上に鑑み、効率的に風景情報を道路リンクに付与するための技術が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一の観点は、風景情報付道路ネットワークデータの生成装置である。本発明の他の観点は、風景情報付道路ネットワークデータの生成方法である。本発明の他の観点は、コンピュータを、風景情報付道路ネットワークデーの生成装置として機能させるためのコンピュータプログラムである。コンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納される。
【０００９】
一実施形態において、生成装置は、道路ネットワークデータを構成する各道路リンクに風景情報を付与した風景情報付道路ネットワークデータを生成する。生成装置は、道路ネットワーク生成処理を実行する。道路ネットワーク生成処理は、風景情報が付与される対象道路リンクの位置に基づいて、一又は複数の地理情報データから前記対象道路リンクに関連する一又は複数の関連地理情報を取得する取得処理と、前記関連地理情報から、前記対象道路リンクについての一又は複数の特徴量を抽出する抽出処理と、前記一又は複数の特徴量から、前記対象道路リンクに付与される風景情報を生成する生成処理と、生成された風景情報を前記対象道路リンクに付与する付与処理と、を含む。
【００１０】
一実施形態において、生成方法は、道路ネットワークデータを構成する各道路リンクに風景情報を付与した風景情報付道路ネットワークデータをコンピュータによって生成する。生成方法は、コンピュータが、風景情報が付与される対象道路リンクの位置に基づいて、一又は複数の地理情報データから前記対象道路リンクに関連する一又は複数の関連地理情報を取得すること、コンピュータが、前記関連地理情報から、前記対象道路リンクについての一又は複数の特徴量を抽出すること、コンピュータが、前記一又は複数の特徴量から、前記対象道路リンクに付与される風景情報を生成すること、コンピュータが、生成された風景情報を前記対象道路リンクに付与すること、を含む。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、風景情報を道路リンクに付与することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】道路ネットワークデータ生成装置として機能する情報処理システムのブロック図である。
【図２】風景情報付道路ネットワークの説明図である。
【図３】風景情報生成手順を示すフローチャートである。
【図４】海沿い道路識別の説明図である。
【図５】海沿い道路識別手順を示すフローチャートである。
【図６】山間道路・田園道路・市街道路の識別手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
［１．実施形態の概要］
［第１項］
道路ネットワークデータを構成する各道路リンクに風景情報を付与した風景情報付道路ネットワークデータを生成する生成装置であって、
風景情報が付与される対象道路リンクの位置に基づいて、一又は複数の地理情報データから前記対象道路リンクに関連する一又は複数の関連地理情報を取得する取得処理と、
前記関連地理情報から、前記対象道路リンクについての一又は複数の特徴量を抽出する抽出処理と、
前記一又は複数の特徴量から、前記対象道路リンクに付与される風景情報を生成する生成処理と、
生成された風景情報を前記対象道路リンクに付与する付与処理と、
を含む道路ネットワークデータ生成処理を実行するよう構成された
道路ネットワークデータ生成装置。
【００１４】
第１項によれば、地理情報データから取得された関連地理情報から抽出された特徴量から、対象道路リンクに付与される風景情報を生成できる。
【００１５】
［第２項］
前記抽出処理は、複数の異なる種類の地理情報データから取得された複数の前記関連地理情報から、複数の特徴量を抽出することを含む、第１項に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【００１６】
第２項によれば、複数の異なる種類の地理情報データから抽出された複数の特徴量から風景情報が生成されるため、単一の地理情報データから抽出された単一の特徴量から風景情報が生成される場合に比べて、より適切に風景情報を生成することができる。
【００１７】
［第３項］
前記複数の地理情報データは、土地被覆データ及び空中写真データを含み、
前記複数の特徴量は、
前記土地被覆データから取得された前記関連地理情報から抽出される一又は複数の第１特徴量と、
前記空中写真データから取得された前記関連地理情報から抽出される一又は複数の第２特徴量と、を含む
第２項に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【００１８】
第３項によれば、より適切に風景情報を生成できる。土地被覆データは、各地が土地被覆のカテゴリー毎に分類されているために風景の推定には有用である一方、あるカテゴリーに分類されている地域における詳細な情報を得るためには必ずしも適切ではない。一方、空中写真データは、土地被覆データよりも詳細な地理情報を得るのに適している。したがって、複数の特徴量を、土地被覆データ及び空中写真データから求めることで、複数の特徴量は、風景に関してより適切なものとなる。
【００１９】
［第４項］
前記土地被覆データから取得された前記関連地理情報は、前記対象道路リンク周辺の土地被覆データであり、
前記空中写真データから取得された前記関連地理情報は、前記対象道路リンク周辺の空中写真データであり、
前記第１特徴量は、前記対象道路リンク周辺の前記土地被覆データにおける土地被覆カテゴリーに基づく特徴量を含み、
前記第２特徴量は、前記対象道路リンク周辺の前記空中写真データにおける色相成分に基づく特徴量を含む
第３項に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【００２０】
第４項によれば、土地被覆カテゴリーに基づく第１特徴量と空中写真データにおける色相成分に基づく第２特徴量とに基づいて、より適切に風景情報を生成することができる。
【００２１】
［第５項］
前記第２特徴量は、前記対象道路リンク周辺の前記空中写真データにおける画像局所特徴点数をさらに含む
第４項に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【００２２】
第５項によれば、人工物を含む風景を示す風景情報の精度が向上する。画像局所特徴点は、空中写真データが人工物を含む画像である場合に多く検出され易いため、画像局所特徴点数を、風景情報の生成のための第２特徴量に含めるのが好ましい。画像局所特徴点数は、市街地風景であるか否かの判別に有用である。
【００２３】
［第６項］
前記複数の異なる種類の地理情報データは、標高データをさらに含み、
前記標高データから取得された前記関連地理情報は、前記対象道路リンクの地点の標高であり、
前記複数の特徴量は、前記標高に基づく第３特徴量をさらに含む
第４項又は第５項に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【００２４】
第６項によれば、標高を風景情報の生成のための第３特徴量とすることで、風景情報の精度が向上する。
【００２５】
［第７項］
前記生成処理は、一又は複数の特徴量と風景情報との関係が規定されたモデルを用いて行われる
第１項〜第６項のいずれか１項に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【００２６】
第７項によれば、特徴量から風景情報を容易に生成することができる。
【００２７】
［第８項］
前記一又は複数の地理情報データは、水域データを含み、
前記関連地理情報は、前記対象道路リンクから最近傍の水域を示す情報を含み、
前記一又は複数の特徴量は、前記対象道路リンクから前記最近傍の水域までの距離を含む
第１項〜第７項のいずれか１項に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【００２８】
第８項によれば、対象道路リンクから海や川などの水域までの距離が考慮されて風景情報が生成される。したがって、対象道路リンクに付与される風景情報が、水域の風景であるか否かを適切に示す情報となる。
【００２９】
［第９項］
前記一又は複数の特徴量は、前記対象道路リンクから最近傍の水域に対して、前記対象道路リンクがなす角度に関する値をさらに含む
第８項に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【００３０】
第９項によれば、距離だけでなく、水域の境界と対象道路リンクとがなす角度に関する値が考慮されるため、対象道路リンクに付与される風景情報が、より適切な情報となる。
【００３１】
［第１０項］
前記一又は複数の特徴量は、前記対象道路リンクから最近傍の水域と前記対象道路リンクとの間に存在する道路及び／又は建物の存在に関する情報をさらに含む
第８項又は第９項に記載の道路ネットワークデータ生成装置。
【００３２】
第１０項によれば、対象道路リンクに付与される風景情報が、より適切な情報となる。対象道路リンクと水域との間の道路又は建物は、対象道路リンクからみた風景に影響を与えるため、かかる道路又は建物の存在に関する情報に基づいて、風景情報を生成するのが好ましい。
【００３３】
［第１１項］
道路ネットワークデータを構成する各道路リンクに風景情報を付与した風景情報付道路ネットワークデータをコンピュータによって生成する方法であって、
コンピュータが、風景情報が付与される対象道路リンクの位置に基づいて、一又は複数の地理情報データから前記対象道路リンクに関連する一又は複数の関連地理情報を取得すること、
コンピュータが、前記関連地理情報から、前記対象道路リンクについての一又は複数の特徴量を抽出すること、
コンピュータが、前記一又は複数の特徴量から、前記対象道路リンクに付与される風景情報を生成すること、
コンピュータが、生成された風景情報を前記対象道路リンクに付与すること、
を含む道路ネットワークデータ生成方法。
【００３４】
第１１項によれば、地理情報データから取得された関連地理情報から抽出された特徴量から、対象道路リンクに付与される風景情報を生成できる。
【００３５】
［２．実施形態の詳細］
【００３６】
［２．１  道路ネットワーク生成装置］
図１は、道路ネットワーク生成装置１００として機能する情報処理システムを示している。道路ネットワーク生成装置（以下、「生成装置」という）１００は、処理部２００と、記憶部３００と、を備えたコンピュータを有して構成されている。処理部２００は、例えば、ＣＰＵを有して構成されている。記憶部３００は、処理部２００によって読み取られる情報が格納されている。記憶部３００には、情報処理システム（コンピュータ）を、道路ネットワーク生成装置として機能させ、道路ネットワーク生成処理を実行するためのコンピュータプログラム４００が格納されている。
【００３７】
記憶部３００は、地理情報データ３１〜３８を有している。なお、図１では、生成装置１００が地理情報データ３１〜３８が有しているものとして示したが、地理情報データ３１〜３８は、インターネット上のサーバなどの一又は複数の外部コンピュータが有していても良い。この場合、生成装置１００は、インターネットなどのネットワークを介して、外部コンピュータの地理情報データにアクセスし、必要なデータを取得する。
【００３８】
地理情報データは、道路地図として表示される道路地図データ３１を含む。道路地図データ３１は、例えば、表示用地図データ３２と、道路ネットワークデータ３３と、を有して構成される。表示用地図データ３２とは、道路地図における建物、背景、文字など表すための情報である。道路ネットワークデータ３３とは、道路を示す情報である。道路ネットワークデータ３３は、ノードと、ノード間を接続する道路リンクと、を有して構成されている。道路地図データ３１としては、例えば、オープンストリートマップ（ＯｐｅｎＳｔｒｅｅｔＭａｐ，ＯＳＭ）を用いることができる。
【００３９】
記憶部３００は、他の地理情報データとして、海岸線データ３４及び河川データ３５を記憶している。海岸線データ３４及び河川データ３５は、水域データの例である。水域データは、池、湖、沼、ダム又はその他の水域を示すデータであってもよい。海岸線データ３４は、海岸線の形状を示すデータである。河川データ３５は、河川の形状を示すデータである。海岸線データ３４及び河川データ３５は、それぞれ、海岸線ないし河川の形状を線データとして示すものが好ましい。海岸線データ３４及び河川データ３５としては、例えば、国土交通省ＨＰ国土数値情報ダウンロードサービスの海岸線データ及び河川データを用いることができる。
【００４０】
記憶部３００は、他の地理情報データとして、空中写真データ３６、土地被覆データ３７、及び、標高データ３８を記憶している。空中写真データ３６は、地表面を空中から撮影した画像データであり、例えば、航空写真データ又は衛星写真データである。空中写真データ３６としては、例えば、ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）  Ｍａｐｓ  Ｓｔａｔｉｃ  Ｍａｐｓ  ＡＰＩを用いることができる。
【００４１】
土地被覆データ３７は、地表面の物理的状態を複数の土地被覆カテゴリー毎に表した画像データである。土地被覆カテゴリーは、衛星リモートセンシングによって地表面を観測して得られる。土地被覆カテゴリーは、例えば、”水域”、”都市”、”水田”、”畑地”、”草地”、”落葉樹”、”常緑樹”、”裸地・砂地”、”雪氷”、及び”その他”の１０カテゴリーからなる。土地被覆データ３７において、土地被覆カテゴリーは色分け表示される。土地被覆データ３７としては、例えば、宇宙航空研究開発機構（ＪＡＸＡ）のＡＶＮＩＲ−２高解像度土地利用土地被覆図を用いることができる。
【００４２】
標高データ３８は、地図上の各地点の標高を示すデータである。標高データ３８としては、ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）  Ｍａｐｓ  Ｓｔａｔｉｃ  Ｍａｐｓ  ＡＰＩにより取得可能な標高データを用いることができる。
【００４３】
処理部２００は、道路地図データ３１及びその他の地理情報データ３４〜３８から、風景情報付道路地図データ４１を生成する。処理部２００は、生成した風景情報付地図データ４１を記憶部３００に格納する。風景情報付道路地図データ４１は、元の道路地図データ３１を構成する道路ネットワークデータ３３に、風景情報を付加した風景情報付道路ネットワークデータ４３を有して構成される。
【００４４】
［２．２  風景情報付道路ネットワーク］
図２（ａ）に示すように、風景情報付道路ネットワークデータ４３は、複数のノード５１と、ノード５１間を接続する複数の道路リンク５２と、を有して構成されている。複数のノード５１は、それぞれ、ノードデータ６１を有し、複数の道路リンク５２は、道路リンクデータ６２を有する。ノードデータ６１は、例えば、各ノード５１を識別するためのノード番号、及び各ノード５１の位置を示す情報である位置座標データを含む。道路リンクデータ６２は、例えば、各道路リンク６２を識別するためのリンク番号、及び道路属性データを含む。元の道路ネットワークデータ３３も上記と同様の構成を有している。
【００４５】
風景情報６４は、道路から見える風景を示す情報である。実施形態においては、風景情報６４は、道路から見える風景のカテゴリー毎に道路を分類した情報として構成されている。風景のカテゴリー毎に分類した道路には、例えば、海沿い道路、川沿い道路、山間道路、田園道路、及び市街地道路の計５種類の道路が含まれる。図２（ｂ）に示すように、風景情報６４は、５種類のうち、いずれの種類の道路であるかを示す風景ラベルＬとして構成することができる。また、風景情報６４は、５種類のうち、いずれの種類の道路であるかを示す風景ラベルと、その風景ラベルが示す風景である確率（確からしさ）と、の組み合わせとして構成された確率付風景ラベルＬであってもよい。
【００４６】
風景情報６４は、例えば、複数の道路リンクデータ６２に対して個別に設定される。つまり、各道路リンク５２に対して個別に風景情報６４が設定される。一つの道路リンクデータ６２に設定される風景情報６４の数は、一つであっても良いし、複数であってもよい。例えば、ある一つの道路リンクデータ６２に、海沿い道路ラベル及び田園道路ラベルという２つの風景情報６４が設定されていてもよい。この場合、道路リンクデータ６２が示す道路は、海沿い道路でもあるし、田園道路でもあることを示す。
【００４７】
なお、複数の道路リンクを、いくつかのグループに分けておき、各グループに対して風景情報６４を設定してもよい。
【００４８】
［２．３  道路ネットワーク生成処理］
図３は、処理部２００がコンピュータプログラム４００を実行することにより行われる風景情報付道路ネットワークデータ生成処理を示している。図３に示す処理は、ステップＳ１１として示される道路位置取得処理、ステップＳ１２，Ｓ１４，Ｓ１６ａ，Ｓ１６ｂ，Ｓ１６ｃとして示される関連地理情報取得処理、ステップＳ１３，１５，１７として示される特徴量抽出処理、ステップＳ１８，１９として示される風景情報生成処理と、ステップＳ２０として示される風景情報付与処理と、を有している。
【００４９】
ステップＳ１１の道路位置取得処理では、風景情報６４が付与される対象となる道路リンク（以下、「対象道路リンク」という）の位置情報の取得が行われる。対象道路リンクの位置情報は、例えば、対象道路リンクの中間地点（道路リンクの一端側のノードと他端側のノードとの中間地点）の位置座標とすることができる。中間地点の位置座標は、例えば、対象道路リンク両端のノード５１の位置座標から算出することができる。
【００５０】
ステップＳ１２では、関連地理情報取得処理として、対象道路リンク周辺の海岸線データの取得が行われる。対象道路リンク周辺とは、例えば、対象道路リンクの中間点から、所定距離（例えば、数ｋｍ）の範囲内である。対象道路リンク周辺の海岸線データは、対象道路リンクの関連地理情報の一例である。また、対象道路リンク周辺の海岸線データの取得は、対象道路リンク周辺の水域を示す情報の取得の一例である。
【００５１】
対象道路リンク周辺の海岸線データの取得は、例えば日本全体の海岸線データ３４から、対象道路リンクの位置情報に基づき、対象道路リンクから所定距離の範囲内にある海岸線を示す海岸線データを取得することにより行われる。図４（ａ）に示すように、実施形態においては、海岸線形状は、道路ネットワークデータと同様に、複数のノードとノード間を接続する海岸リンクとによって表される。この場合、対象道路リンクｒｉ周辺の海岸線データは、対象道路リンクｒｉから所定距離の範囲内にある一又は複数の海岸線リンクとなる。
【００５２】
ステップＳ１３では、特徴量抽出処理として、対象道路リンクｒｉから最近傍の海岸線に関連した特徴量を抽出する処理が行われる。ステップＳ１３では、対象道路リンクｒｉが海沿い道路であるかの識別も行う。
【００５３】
図５は、ステップＳ１３の詳細を示している。対象道路リンクｒｉから所定距離の範囲内にある海岸線リンクの数が複数である場合には、図５に示す処理に先立って、対象道路リンクｒｉからの距離ｄｉｓｔが最も短い「最近傍の海岸線リンクｃｉ＊」を決定する処理が行われる。
【００５４】
複数の海岸線リンクの中から、最近某の海岸線リンクｃｉ＊を決定するには、例えば、対象道路リンクｒｉの中間点から、複数の海岸線リンクそれぞれの中間点までの距離ｄｉｓｔを求め、距離ｄｉｓｔが最も短くなる海岸線リンクｃｉ＊を選択すればよい。
【００５５】
最近傍の海岸線リンクｃｉ＊までの距離ｄｉｓｔは、風景情報を生成するための特徴量の一例である。
【００５６】
図５のステップ２１では、最近傍の海岸線リンクｃｉ＊までの距離ｄｉｓｔに基づく判断が行われる。距離ｄｉｓｔに基づく判断は、例えば、距離ｄｉｓｔが、第１閾値以下であるか否かによって行われる。第１閾値は、対象道路リンクｒｉが、対対象道路リンクｒｉから海が見える程度に十分に小さい距離にあるか否かを判断するための閾値である。第１閾値は、例えば、数百ｍから数ｋｍの範囲内に設定される。ステップＳ２１において、距離ｄｉｓｔが第１閾値よりも大きいと判断された場合、対象道路リンクｒｉは非海沿い道路として識別される（ステップＳ２６）。
【００５７】
ステップＳ２１において距離ｄｉｓｔが第１閾値以下と判断された場合には、ステップＳ２２において、最近傍の海岸線リンクｃｉ＊に対して対象道路リンクｒｉがなす角度θ（図４（ｂ）参照）に基づく判断が行われる。角度θに関する値も、風景情報を生成するための特徴量の一例である。
【００５８】
角度θに基づく判断は、例えば、角度θが第２閾値以下であるか否かによって行われる。第２閾値は、最近傍の海岸線リンクｃｉ＊と対象道路リンクｒｉとが、ほぼ並行といえる程度に角度θが小さいか否かを判断するための閾値である。海岸線に直交する方向に延びる道路は、海岸線に近くても、海が見えにくい。ステップＳ２２の判断を行うことで、海に沿って延びる道路を海沿い道路として識別することができる。ステップＳ２２において、角度θが第２閾値よりも大きいと判断された場合、対象道路リンクｒｉは非海沿い道路として識別される（ステップＳ２６）。
【００５９】
ステップＳ２２では、角度θに変えて、角度θに関する他の値を用いても良い。角度θに関する他の値としては、例えば、角度θに対応する三角関数の値とすることができる。
【００６０】
ステップＳ２３において、角度θが第２閾値以下と判断された場合には、ステップＳ２３において、最近傍の海岸線リンクｃｉ＊と対象道路リンクｒｉとの間に存在する道路（中間道路；図４（ｃ）参照）の存在に基づく判断が行われる。中間道路の存在を示す情報も、風景情報を生成するための特徴量の一例である。
【００６１】
中間道路の存在に基づく判断は、例えば、中間道路を示す道路リンク数ｒｏａｄが第３閾値以下であるか否かによって行われる。中間道路の存在は、対象道路リンクｒｉから海を見えにくくする。第３閾値は、中間道路が存在する場合には、海沿い道路として識別され難くするための閾値である。ステップＳ２３において、中間道路を示す道路リンク数ｒｏａｄが第３閾値よりも大きいと判断された場合、対象道路リンクｒｉは非海沿い道路として識別される（ステップＳ２６）。
【００６２】
中間道路を示す道路リンク数ｒｏａｄは、図４（ｃ）に示すように、最近傍の海岸線リンクｃｉ＊両端及び対象道路リンクｒｉ両端を結ぶ四角形を想定し、この四角形内に少なくとも一部が含まれる道路リンク数として求められる。図４（ｃ）の場合、中間道路を示す道路リンク数ｒｏａｄは３である。なお、中間道路の道路リンクデータは、道路ネットワークデータ３３を参照することによって得られる。
【００６３】
ステップＳ２３において、中間道路を示す道路リンク数ｒｏａｄが第３閾値以下と判断された場合には、ステップＳ２４において、最近傍の海岸線リンクｃｉ＊と対象道路リンクｒｉとの間に存在する建物（図４（ｄ）参照）の存在に基づく判断が行われる。建物の存在を示す情報も、風景情報を生成するための特徴量の一例である。
【００６４】
建物の存在に基づく判断は、例えば、最近傍の海岸線リンクｃｉ＊と対象道路リンクｒｉとの間に存在する建物の数ｂｌｄが第４閾値以下であるか否かによって行われる。建物の存在は、対象道路リンクｒｉから海を見えにくくする。第４閾値は、建物が存在する場合には、海沿い道路として識別され難くするための閾値である。ステップＳ２４において、建物数ｂｌｄが第４閾値よりも大きいと判断された場合、対象道路リンクｒｉは非海沿い道路として識別される（ステップＳ２６）。
【００６５】
建物数ｂｌｄは、図４（ｄ）に示すように、最近傍の海岸線リンクｃｉ＊両端及び対象道路リンクｒｉ両端を結ぶ四角形を想定し、この四角形内に少なくとも一部が含まれる建物数として求められる。図４（ｄ）の場合、建物数ｂｌｄは３である。なお、建物のデータは、建物のデータを有する表示用地図データ３２を参照することによって得られる。
【００６６】
ステップＳ２３において、建物数ｂｌｄが第４閾値以下と判断された場合には、対象道路リンクｒｉは、海沿い道路として識別される（ステップＳ２５）。
【００６７】
ステップＳ２５において海沿い道路として識別された場合、対象道路リンクｒｉに付与される風景情報６４を「海沿い道路ラベル」として決め、その「海沿い道路ラベル」を対象道路リンクｒｉに付与してもよい。
【００６８】
また、ステップＳ２５において海沿い道路として識別された場合、海沿い特徴量ｓｅａｓｉｄｅを例えば「１」に設定し、ステップＳ２６において非海沿い道路として識別された場合、海沿い特徴量ｓｅａｓｉｄｅを例えば「０」に設定することができる。海沿い特徴量ｓｅａｓｉｄｅは、後述の他の特徴量とともに、学習モデルを用いた風景情報６４の生成に用いることができる（用いなくても良い）。また、距離ｄｉｓｔ、角度θ、中間道路数ｒｏａｄ、建物数ｂｌｄを特徴量として、後述の他の特徴量とともに、学習モデルを用いた風景情報６４の生成に用いてもよい。
【００６９】
図３に戻り、ステップ１４では、関連地理情報取得処理として、対象道路リンク周辺の河川データの取得が行われる。対象道路リンク周辺の河川データは、対象道路リンクの関連地理情報の一例である。また、対象道路リンク周辺の河川データの取得は、対象道路リンク周辺の水域を示す情報の取得の一例である。
【００７０】
対象道路リンク周辺の河川データの取得は、例えば日本全体の河川データ３５から、対象道路リンクの位置情報に基づき、対象道路リンクから所定距離の範囲内にある河川形状を示す河川データを取得することにより行われる。実施形態においては、河川形状は、道路ネットワークデータ及び海岸線データと同様に、複数のノードとノード間を接続する河川リンクとによって表される。この場合、対象道路リンクｒｉ周辺の河川データは、対象道路リンクｒｉから所定距離の範囲内にある一又は複数の河川リンクとなる。
【００７１】
ステップＳ１５では、特徴量抽出処理として、対象道路リンクｒｉから最近傍の河川に関連した特徴量を抽出する。ステップＳ１５では、対象道路リンクｒｉが川沿い道路であるかの識別も行う。ステップＳ１３では、海岸線リンクが用いられていたのに対して、ステップＳ１５では、河川リンクが用いられる点を除き、ステップＳ１５の詳細は、図５に示すステップＳ１３と同様であるので説明を省略する。
【００７２】
ステップＳ１５において、対象道路リンクが、川沿い道路として識別された場合、対象道路リンクｒｉに付与される風景情報６４を「川沿い道路ラベル」として決め、その「川沿い道路ラベル」を対象道路リンクｒｉに付与してもよい。
【００７３】
また、ステップＳ１５において川沿い道路として識別された場合、川沿い特徴量ｒｉｖｅｒｓｉｄｅを例えば「１」に設定し、非川沿い道路として識別された場合、川沿い特徴量ｒｉｖｅｒｓｉｄｅを例えば「０」に設定することができる。川沿い特徴量ｒｉｖｅｒｓｉｄｅは、後述の他の特徴量とともに、学習モデルを用いた風景情報６４の生成に用いることができる（用いなくても良い）。
【００７４】
関連地理情報取得処理として、ステップＳ１６ａでは、対象道路リンク周辺の空中写真データの取得が行われ、ステップＳ１６ｂでは、対象道路リンク周辺の土地被覆データの取得が行われ、ステップＳ１６ｃでは、対象道路リンクの標高データの取得が行われる。
【００７５】
対象道路リンク周辺の空中写真データ及び土地被覆データ並びに対象道路リンクの標高データは、対象道路リンクの関連地理情報の例である。
【００７６】
ステップＳ１７では、特徴量抽出処理として、ステップＳ１６ａ，１６ｂ，１６ｃにて取得されたデータから、特徴量を抽出する処理が行われる。
【００７７】
図６は、ステップＳ１７の詳細を示している。図６のステップＳ３１では、対象道路リンク周辺の空中写真データを色相ヒストグラムに変換する処理が行われる。ステップＳ３１では、色相を例えば６区分したときに、対象道路リンク周辺の空中写真データにおいて、各色相区分に属する画素数ｈｕｅが、風景情報生成用の特徴量として求められる。なお、ここでは、６区分の色相のうち緑成分の画素数ｈｕｅを特徴量として用いる。この画素数ｈｕｅは、色相成分に基づく特徴量の一例である。
【００７８】
空中写真において、緑成分は山間地域において多く現れるため山間道路の識別に有用である。また、他の区分の色相成分の画素数を特徴量として用いても良い。例えば、青成分は水域において多く現れるため、例えば海沿い道路の識別に有用である。
【００７９】
ステップＳ３２では、対象道路リンク周辺の空中写真データの画像局所特徴点数ｓｉｆｔが、風景情報生成用の特徴量として求められる。画像局所特徴点ｓｉｆｔは、画像中の輝度勾配に基づいて検出される。画像局所特徴点ｓｉｆｔは、人工物を含む画像である場合に多く検出され易い。画像局所特徴点数ｓｉｆｔは、市街地道路の識別に有用である。実施形態において、画像局所特徴点としては、Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ（ＳＩＦＴ）特徴点が用いられる。画像局所特徴点は、ＳＵＲＦ特徴点などであってもよい。
【００８０】
ステップＳ３３では、対象道路リンク周辺の空中写真データ内の田畑領域数ｆｉｅｌｄが、風景情報生成用の特徴量として求められる。田畑領域数ｆｉｅｌｄは、対象道路リンク周辺の空中写真データに対する画像処理によって田畑領域であると認識される領域の数を求めることによって得られる。田畑領域数ｆｉｅｌｄは、田園道路の識別に有用である。
【００８１】
田畑領域の認識には、まず、対象道路リンク周辺の空中写真データに対するエッジ検出処理などの領域抽出処理によって、空中写真データから一又は複数の領域を抽出する。発明者らの知見によれば、田畑領域は、所定の面積（例えば、画素数で２０００画素から２００００画素程度）を持ち、田畑特有の色相成分（例えば、黄色から緑）を持つ、そこで、領域の面積（画素数）と領域内の色相成分とを用いることで、数領域抽出処理によって抽出された領域から田畑領域を特定することができる。特定された田畑領域の数が、田畑領域数ｆｉｅｌｄとなる。田畑領域数ｆｉｅｌｄは、色相成分に基づく特徴量の一例である。
【００８２】
ステップＳ３１，Ｓ３２，Ｓ３３で得られた３つの特徴量ｈｕｅ，ｓｉｆｔ，ｆｉｅｌｄは、３次元特徴ベクトル（ｈｕｅ，ｓｉｆｔ，ｆｉｅｌｄ）として扱われる。
【００８３】
ステップＳ３４では、対象道路リンク周辺の土地被覆データから、土地被覆カテゴリーに基づく特徴量が、風景情報生成用の特徴量として求められる。ここでは、土地被覆カテゴリーが、”水域”、”都市”、”水田”、”畑地”、”草地”、”落葉樹”、”常緑樹”、”裸地・砂地”、”雪氷”、及び”その他”の１０カテゴリーからなるものとする。土地被覆データ（画像データ）における各画素は、１０カテゴリーのいずれかを示す画素値となっている。土地被覆カテゴリーは、道路から見える風景の識別に有用である。
【００８４】
土地被覆カテゴリーに基づく特徴量は、例えば、対象道路リンク周辺の土地被覆データにおいて、水域を示す画素の数ｗａｔｅｒ、都市を示す画素の数ｕｒｂａｎ、水田を示す画素の数ｐａｄｄｙ、畑地を示す画素の数ｃｒｏｐ、草地を示す画素の数ｇｒａｓｓ、落葉樹を示す画素の数ｄｅｃｉｄｕｏｕｓ＿ｆｏｒｅｓｔ、常緑樹を示す画素の数ｅｖｅｒｇｒｅｅｎ＿ｆｏｒｅｓｔ、裸地・砂地を示す画素の数ｂａｒｅ＿ｓｕｒｆａｃｅ、雪氷を示す画素の数ｓｏｎｗ＿ａｎｄ＿ｉｃｅ、その他を示す画素の数ｏｔｈｅｒとして求められる。
【００８５】
ステップＳ３４で得られた１０個の特徴量は、１０次元特徴ベクトル（ｗａｔｅｒ，ｕｒｂａｎ，．．，ｏｔｈｅｒ）として扱われる。
【００８６】
ステップＳ３５では、ステップＳ１６ｃで取得した対象道路リンクの標高データが、風景情報生成用の特徴量としての標高ａｌｔｉｔｕｄｅとされる。ステップＳ３５で得られた１個の特徴量ａｌｔｉｔｕｄｅは、１次元特徴ベクトル（ａｌｔｉｔｕｄｅ）として扱われる。標高ａｌｔｉｔｕｄｅは、山間道路の識別に有用である。
【００８７】
ステップＳ２６では、３つの特徴ベクトルが出力される。なお、ステップＳ３４で得られた１０個の特徴量ｗａｔｅｒ，ｕｒｂａｎ，．．，ｏｔｈｅｒを第１特徴量といい、１０次元特徴ベクトル（ｗａｔｅｒ，ｕｒｂａｎ，．．，ｏｔｈｅｒ）をｆ１で表す。また、ステップＳ３１，Ｓ３２，Ｓ３３で得られた３個の特徴量ｈｕｅ，ｓｉｆｔ，ｆｉｅｌｄを第２特徴量といい、３次元特徴ベクトル（ｈｕｅ，ｓｉｆｔ，ｆｉｅｌｄ）をｆ２で表す。ステップＳ３５で得られた１個の特徴量ａｌｔｉｔｕｄｅを第３特徴量といい、１次元特徴ベクトル（ａｌｔｉｔｕｄｅ）をｆ３で表す。
【００８８】
ステップＳ１７（ステップＳ３１〜Ｓ３６）にて生成された複数の特徴量は、ステップＳ１８において、特徴ベクトルｆ＝（ｆ１，ｆ２，ｆ３）として生成される。なお、ステップＳ１８において生成される特徴ベクトルは、ｆ＝（ｆ１，ｆ２，ｆ３，ｆ４，ｆ５）であってもよい。ここで、ｆ３＝（ｓｅｓｉｄｅ），ｆ４＝（ｒｉｖｅｒｓｉｄｅ）とする。
【００８９】
ステップＳ１９では、特徴ベクトルｆが、モデルに与えられる。モデルは、一又は複数の特徴量と風景情報との関係が規定されたモデルである。モデルに一又は複数の特徴量が与えられると、一又は複数の風景情報（風景ラベルＬ）を出力する。モデルは、例えば、機械学習により生成された学習モデルである。学習モデルは、一又は複数の特徴量と、その特徴量に対応する適切な一又は複数の風景情報と、を組み合わせた学習データに基づき、機械学習によって構築される。機械学習としては、例えば、サポートベクタマシン、決定木を用いることができる。また、学習モデルとして、出力（風景情報）の確からしさを示す確率をも出力できるモデルを用いた場合には、モデルは、風景情報として、確率付風景ラベルを出力できる。構築されたモデルは、記憶部３００に記憶される。
【００９０】
ステップ２０では、生成された一又は複数の風景情報６４が、対象道路リンクの道路リンクデータ６２に付与される。図３の処理が、道路ネットワークデータ３３を構成する各道路リンクについて行われると、風景情報付道路ネットワークデータ４３が完成する。
【００９１】
実施形態では、複数の異なる種類の地理情報データから抽出された複数の特徴量から風景情報が生成されるため、適切な風景情報を生成することができる。また、実施形態では、風景情報の生成にモデルを使用するため、性質の異なる複数の特徴量から、適切に風景情報を生成することができる。さらに、実施形態では、特定の地理情報データ（海岸線データ又は河川データ）から特定の風景情報（海沿い道路ラベル，川沿い道路ラベル）を精度良く求める場合には、モデルによる風景情報とは別に、当該特定の地理情報データ（海岸線データ又は河川データ）を用いて特定の風景情報（海岸線データ又は河川データ）を生成するため、特定の風景情報についての精度が向上する。
【００９２】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば、風景情報は、道路地図データ３２を用いて生成してもよい。より具体的には、道路地図データ３２の表示用地図データ３２においては、海などの水域が特定の色（例えば、水色）で表示されることが多いため、対象道路リンク周辺における水域を示す色の割合に基づいて、水域風景であるか否かを識別することができる。また、道路地図データ３２の道路ネットワークデータ３３には、道路リンクがトンネルであることを示す情報など、風景に影響を与える情報が含まれるため、道路ネットワークデータ３３を用いて風景情報を生成してもよい。
【符号の説明】
【００９３】
３１  道路地図データ
３２  表示用地図データ
３３  道路ネットワークデータ
３４  海岸線データ
３５  河川データ
３６  空中写真データ
３７  土地被覆データ
３８  標高データ
４１  風景情報付道路地図データ
４２  表示用地図データ
４３  風景情報付道路ネットワークデータ
５１  ノード
５２  道路リンク
６１  ノードデータ
６２  道路リンクデータ
６４  風景情報
１００  道路ネットワークデータ生成装置
２００  処理部
３００  記憶部
【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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