(57)【要約】構造物と自然物とを区別して検出することができる検知装置、判定方法、及びプログラムを提供することを目的とする。本開示にかかる検知装置（１０）は、判定対象の物体までの距離を示す点群データを用いて、点群データに含まれるそれぞれの点に関する法線ベクトルを算出する算出部（１１）と、法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、判定対象の物体が自然物かどうかを判定する判定部（１２）と、を備える。
2020049682.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
判定対象の物体までの距離を示す点群データを用いて、前記点群データに含まれるそれぞれの点に関する法線ベクトルを算出する算出手段と、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する判定手段と、を備える検知装置。
【請求項２】
前記判定手段は、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布傾向を特定し、前記分布傾向を用いて前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、請求項１に記載の検知装置。
【請求項３】
前記判定手段は、
前記法線ベクトルの水平方向成分もしくは垂直方向成分と、前記水平方向成分もしくは前記垂直方向成分に分布する前記点の個数とを関連付けたヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムにおける点の分布傾向を用いて前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、請求項１又は２に記載の検知装置。
【請求項４】
前記判定手段は、
前記ヒストグラムにおける点の集中箇所であるピークの個数が、予め定められた値を超える場合に、前記判定対象の物体が自然物であると判定し、予め定められた値を超えない場合に、前記判定対象の物体が構造物であると判定する、請求項３に記載の検知装置。
【請求項５】
前記判定手段は、
前記ヒストグラムの分散が、予め定められた値を超える場合に、前記判定対象の物体が自然物であると判定し、予め定められた値を超えない場合に、前記判定対象の物体が構造物であると判定する、請求項３に記載の検知装置。
【請求項６】
前記判定手段は、
前記ヒストグラムにおける点の分布傾向と、予め定められた分布モデルとの一致度が、予め定められた値を超えない場合に、前記判定対象の物体が自然物であると判定し、予め定められた値を超える場合に、前記判定対象の物体が構造物であると判定する、請求項３に記載の検知装置。
【請求項７】
前記判定手段は、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の分布状態に基づいた相関係数を算出し、前記相関係数を用いて前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、請求項１又は２に記載の検知装置。
【請求項８】
前記算出手段は、
前記法線ベクトルを用いた曲率を算出し、
前記判定手段は、
前記曲率の変化量が予め定められた値よりも大きい点に関する法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の検知装置。
【請求項９】
判定対象の物体までの距離を示す点群データを用いて、前記点群データに含まれるそれぞれの点に関する法線ベクトルを算出し、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、検知装置において実行される判定方法。
【請求項１０】
前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する際に、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布傾向を特定し、前記分布傾向を用いて前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、請求項９に記載の判定方法。
【請求項１１】
前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する際に、
前記法線ベクトルの水平方向成分もしくは垂直方向成分と、前記水平方向成分もしくは前記垂直方向成分に分布する前記点の個数とを関連付けたヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムにおける点の分布傾向を用いて前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、請求項９又は１０に記載の判定方法。
【請求項１２】
前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する際に、
前記ヒストグラムにおける点の集中箇所であるピークの個数が、予め定められた値を超える場合に、前記判定対象の物体が自然物であると判定し、予め定められた値を超えない場合に、前記判定対象の物体が構造物であると判定する、請求項１１に記載の判定方法。
【請求項１３】
前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する際に、
前記ヒストグラムの分散が、予め定められた値を超える場合に、前記判定対象の物体が自然物であると判定し、予め定められた値を超えない場合に、前記判定対象の物体が構造物であると判定する、請求項１１に記載の判定方法。
【請求項１４】
前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する際に、
前記ヒストグラムにおける点の分布傾向と、予め定められた分布モデルとの一致度が、予め定められた値を超えない場合に、前記判定対象の物体が自然物であると判定し、予め定められた値を超える場合に、前記判定対象の物体が構造物であると判定する、請求項１１に記載の判定方法。
【請求項１５】
前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する際に、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の分布状態に基づいた相関係数を算出し、前記相関係数を用いて前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、請求項９又は１０に記載の判定方法。
【請求項１６】
前記法線ベクトルを算出した後に、前記法線ベクトルを用いた曲率を算出し、
前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する際に、前記曲率の変化量が予め定められた値よりも大きい点に関する法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いる、請求項９乃至１５のいずれか１項に記載の判定方法。
【請求項１７】
判定対象の物体までの距離を示す点群データを用いて、前記点群データに含まれるそれぞれの点に関する法線ベクトルを算出し、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定することをコンピュータに実行させるプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、検知装置、判定方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＬｉＤＡＲ（Light Detection And Ranging）を用いて施設を監視するシステムの構築が検討されている。ＬｉＤＡＲは、監視装置から監視対象の物体までの距離を測定し、物体形状のスキャンを可能とする技術である。ＬｉＤＡＲには、例えば、ＴｏＦ（Time of Flight）方式が適用される。ＴｏＦ方式を適用するＬｉＤＡＲは、監視装置から監視対象の物体へ光を放射する。さらに、監視装置は、放射した光の反射光を受光する。ＬｉＤＡＲが適用された監視装置は、光を放射してから、反射光を受光するまでの時間と、光の速度とを用いて監視対象の物体までの距離を測定する。【０００３】
ＬｉＤＡＲを用いた監視を行うことによって、施設に発生した異常を検出することが望まれている。施設に発生した異常を検出することができれば、異常を取り除くことによって、施設を正常に運営することが可能となる。【０００４】
非特許文献１には、法線ベクトルを用いた平面検出及びエッジ検出技術が開示されている。具体的には、非特許文献１には、監視装置から物体までの距離を示す点群データから法線ベクトルを算出することが記載されている。さらに、非特許文献１には、法線ベクトルを用いて曲率を計算することによって、物体の平面を検出することが記載されている。さらに、非特許文献１には、曲率の変化量が予め定められた値よりも大きい箇所を、エッジとして検出し、物体と物体との境を特定することが開示されている。【０００５】
特許文献１には、法線ベクトルを用いて生態表面のビットパターンを生成することが開示されている。また、特許文献２には、同一スキャンラインの点に対して隣り合う点の相対ベクトルを算出し、相対ベクトルの変動に応じて損傷個所を判定することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１４−１８８２２３
【特許文献２】特開２０１８−０７１９７３
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Yani Ioannou、他３名、”Difference of Normals as a Multi-Scale Operator in Unorganized Point Clouds” Proceedings of the 2012 Second International Conference on 3D Imaging, Modeling, Processing, Visualization & Transmission (3DIMPVT) ２０１２年９月８日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
施設に発生した異常として、例えば、建物等の構造物に付着した鳥の巣等の自然物を検出することが望まれている。具体的には、発電所、変電所、電柱等に鳥の巣が作られることがある。この場合、鳥の巣を要因として停電が発生することがある。しかし、非特許文献１、特許文献１、及び特許文献２に開示されている技術を用いたとしても、建物等の構造物と、自然物とを区別して検出することができないという問題がある。【０００９】
本開示の目的は、構造物と自然物とを区別して検出することができる検知装置、判定方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本開示の第１の態様にかかる検知装置は、判定対象の物体までの距離を示す点群データを用いて、前記点群データに含まれるそれぞれの点に関する法線ベクトルを算出する算出部と、前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する判定部と、を備える。【００１１】
本開示の第２の態様にかかる判定方法は、判定対象の物体までの距離を示す点群データを用いて、前記点群データに含まれるそれぞれの点に関する法線ベクトルを算出し、前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、検知装置において実行される。【００１２】
本開示の第３の態様にかかるプログラムは、判定対象の物体までの距離を示す点群データを用いて、前記点群データに含まれるそれぞれの点に関する法線ベクトルを算出し、前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定することをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
本開示により、構造物と自然物とを区別して検出することができる検知装置、判定方法、及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施の形態１にかかる検知装置の構成図である。
【図２】実施の形態１にかかる法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分を説明する図である。
【図３】実施の形態２にかかる検知装置の構成図である。
【図４】実施の形態２にかかる水平方向成分の分布状態を示ヒストグラムである。
【図５】実施の形態２にかかる水平方向成分の分布状態を示ヒストグラムである。
【図６】実施の形態２にかかる検知装置における判定処理の流れを示す図である。
【図７】実施の形態３にかかる水平方向成分及び垂直方向成分を用いた点の分布を示す図である。
【図８】実施の形態３にかかる水平方向成分及び垂直方向成分を用いた点の分布を示す図である。
【図９】それぞれの実施の形態にかかる検知装置の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
（実施の形態１）
以下、図面を参照して本開示の実施の形態について説明する。図１を用いて実施の形態１にかかる検知装置１０の構成例について説明する。検知装置１０は、プロセッサがメモリに格納されたプログラムを実行することによって動作するコンピュータ装置であってもよい。検知装置１０は、例えば、複数のコンピュータ装置によって構成される装置群であってもよい。
【００１６】
検知装置１０は、算出部１１及び判定部１２を有している。算出部１１及び判定部１２は、プロセッサがメモリに格納されたプログラムを実行することによって処理が実行されるソフトウェアもしくはモジュールであってもよい。または、算出部１１及び判定部１２は、回路もしくはチップ等のハードウェアであってもよい。
【００１７】
算出部１１は、判定対象の物体２０までの距離を示す点群データを用いて、点群データに含まれるそれぞれの点に関する法線ベクトルを算出する。物体２０は、例えば、自然物もしくは構造物である。自然物は、例えば、鳥の巣等の、特定の形状を有さない物体であってもよい。言い換えると、自然物は、予め定められた形状によって特定されない物体であってもよい。さらに言い換えると、自然物は、材料等の物体の構成の配置が規則性を有さず、ランダムな形状を有しているともいえる。特定の形状とは、例えば、様々な寸法の矩形、円形等であってもよく、矩形及び円形が組み合わされた構造であってもよい。また、特定の形状は、幾何学形状もしくは幾何学模様等であってもよい。また、特定の形状とは、材料等の物体の構成物の配置が所定の規則性を有する形状であってもよい。構造物は、例えば、ビル、鉄塔等の建築物であり、特定の形状を有する人工物であってもよい。
【００１８】
点群データは、例えば、ＴＯＦ方式を用いて算出された距離に関する情報を有するデータであってもよい。検知装置１０と物体２０との間の距離に関する情報を有する点群データを用いることによって、物体２０の形状が識別される。また、点群データは、３次元データを有するデータであってもよい。例えば、点群データは、それぞれが直交するＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸の成分を有する３次元データであってもよい。３次元データは、座標もしくは座標データと言い換えられてもよい。物体２０は、３次元データを用いて、物体の形状が識別されてもよい。
【００１９】
点群データは、例えば、ＬｉＤＡＲを用いて取得もしくは算出されてもよい。または、点群データは、３次元センサを用いて取得もしくは算出されてもよい。３次元センサは、例えば、距離カメラ、距離センサ、測距センサ等であってもよい。検知装置１０は、ＬｉＤＡＲもしくは３次元センサを用いた点群データの取得機能もしくは取得装置を有してもよい。または、検知装置１０は、他の装置において測定もしくは算出された点群データを取得してもよい。
【００２０】
点群データから法線ベクトルを算出する手法については、既知の手法が用いられれば良く、詳細な説明を省略する。
【００２１】
判定部１２は、法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、物体２０が自然物かどうかを判定する。法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分について、例えば、図２に示す３次元座標を用いて説明する。３次元座標は、例えば、互いに直交するＸ軸、Ｙ軸、及びＺ軸における座標（成分）、さらに、原点から点Ｐまでの距離（ｄ）を用いて表される。ここで、垂直方向成分は、例えば、ＸＹ平面と、法線ベクトルとがなす角度を示す情報（θ）であってもよい。さらに、水平方向成分は、例えば、法線ベクトルを、Ｚ軸に垂直な平面であるＸＹ平面へ射影し、射影された線もしくはベクトルとＸ軸とがなす角度（φ）を示す情報であってもよい。言い換えると、法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分は、球面座標系において特定される角度座標であってもよい。
【００２２】
分布状態は、例えば、水平方向成分が同一である点の個数を示してもよく、垂直方向成分が同一である点の個数を示してもよい。もしくは、分布状態は、所定の範囲の水平方向成分もしくは所定の範囲の垂直方向成分に含まれる点の個数を示してもよい。もしくは、分布状態は、水平方向成分と垂直方向成分とによって定まる平面上における、点の分布であってもよい。
【００２３】
判定部１２は、例えば、分布状態が、予め定められた基準を満たす場合に物体２０が構造物と判定し、満たさない場合に、物体２０が自然物と判定してもよい。もしくは、判定部１２は、分布状態が、予め定められた基準を満たす場合に物体２０が自然物と判定し、満たさない場合に、物体２０が構造物と判定してもよい。
【００２４】
以上説明したように、実施の形態１にかかる検知装置１０は、点群データから算出される法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態に基づいて、物体２０が自然物かどうかを判定することができる。つまり、検知装置１０は、構造物の中に存在する自然物を識別することができる。
【００２５】
（実施の形態２）
続いて、図３を用いて実施の形態２にかかる検知装置３０の構成例について説明する。検知装置３０は、算出部３１、判定部３２、形状変化領域抽出部３３、クラスタリング実行部３４、出力部３５、及び点群データ保持部３６を有している。算出部３１、判定部３２、形状変化領域抽出部３３、クラスタリング実行部３４、出力部３５、及び点群データ保持部３６は、プロセッサがメモリに格納されたプログラムを実行することによって処理が実行されるソフトウェアもしくはモジュールであってもよい。または、算出部３１、判定部３２、形状変化領域抽出部３３、クラスタリング実行部３４、出力部３５、及び点群データ保持部３６は、回路もしくはチップ等のハードウェアであってもよい。または、点群データ保持部３６は、メモリもしくはハードディスクであってもよい。
【００２６】
算出部３１は、図１の算出部１１に相当し、判定部３２は、図１の判定部１２に相当する。そのため、算出部３１及び判定部３２について、算出部１１及び判定部１２と共通の機能もしくは動作等については詳細な説明を省略する。
【００２７】
点群データ保持部３６は、検知装置３０から監視対象の物体２０までの距離を示す点群データを保持する。点群データ保持部３６に保持される点群データは、検知装置３０が測定もしくは算出したデータであってもよく、他の装置において測定もしくは算出されたデータであってもよい。点群データ保持部３６は、他の装置において測定もしくは算出されたデータを取得する場合、無線回線もしくは有線回線を介してデータを取得してもよい。または、点群データ保持部３６は、他の装置において測定もしくは算出されたデータを取得する場合、持ち運び可能な記録媒体に記録されたデータを読み出すことによって点群データを取得してもよい。
【００２８】
算出部３１は、点群データ保持部３６に保持されている点群データを用いて、法線ベクトルを算出する。さらに、算出部３１は、法線ベクトルから曲率を算出する。具体的には、算出部３１は、所定の平面内に含まれる点に関する法線ベクトルを用いて、平面の曲率を算出する。もしくは、算出部３１は、所定の曲線に含まれる点に関する法線ベクトルを用いて、曲線の曲率を算出する。法線ベクトルから曲率を算出する手法については、既知の手法が用いられれば良く、詳細な説明を省略する。
【００２９】
形状変化領域抽出部３３は、算出部３１において算出された法線ベクトル及び曲率を用いて、物体の形状が変化している領域を抽出する。物体の形状が変化している領域は、例えば、物体のエッジ（境界）を示す領域であってもよい。例えば、形状変化領域抽出部３３は、曲率が予め定められた閾値よりも大きい領域を抽出する。形状変化領域抽出部３３が、曲率が予め定められた閾値よりも大きい領域を抽出することによって、物体の境界を特定することができる。言い換えると、形状変化領域抽出部３３は、物体の形状を識別することができる。
【００３０】
クラスタリング実行部３４は、形状変化領域抽出部３３における領域の抽出結果に応じて、点群データ保持部３６に保持されている点群のクラスタリングを行う。例えば、クラスタリング実行部３４は、抽出した領域に含まれる点群を同一のクラスタと判定してもよい。もしくは、クラスタリング実行部３４は、点同士の距離が予め定められた閾値以下となる点群を同一のクラスタと判定してもよい。クラスタリング実行部３４が同一のクラスタと判定することは、クラスタを生成すると言い換えられてもよい。クラスタリング実行部３４は、複数のクラスタを生成してもよい。
【００３１】
判定部３２は、クラスタリング実行部３４において生成されたクラスタ毎に、クラスタ内に含まれる物体が自然物かどうかを判定する。もしくは、判定部３２は、クラスタを組み合わせた複数のクラスタ内に含まれる物体が自然物かどうかを判定してもよい。判定部３２は、例えば、それぞれのクラスタを構成する点の法線ベクトルの水平方向成分または垂直方向成分の分布状態を用いる。
【００３２】
ここでは、判定部３２が、水平方向成分の分布状態を用いて物体が自然物かどうかを判定する処理について説明する。
【００３３】
図４及び図５は、ヒストグラムを用いて水平方向成分の分布状態を示している。言い換えると、図４及び図５は、法線ベクトルの水平方向成分の分布傾向を示している。図４及び図５のヒストグラムは、水平方向成分を示す角度と、それぞれの角度の出現回数との関係を示している。それぞれの角度の出現回数とは、それぞれの角度を示す点の個数と言い換えられてもよい。水平方向成分を示す角度は、横軸を用いて示され、出現回数は、縦軸を用いて示される。水平方向成分の単位としてラジアンが用いられる。図４は、構造物を示すヒストグラムであり、図５は、自然物を示すヒストグラムである。
【００３４】
図４は、出現回数がＡ（Ａは正の整数）以上であるピークが、２カ所示されている。ピークは、ヒストグラムにおける点が集中している箇所を示している。一方、図５は、出現回数がＡ以上であるピークが、１カ所示されている。例えば、Ａの値を４００とする。判定部３２は、ヒストグラムに示されているピークの個数に応じて、物体が自然物であるか否かを判定してもよい。ピークを判定するＡの値は、管理者等によって変更されてもよい。例えば、判定部３２は、ピークの個数が２カ所以上含まれる場合、ヒストグラムに示される物体が構造物であると判定し、ピークの個数が２カ所未満である場合、ヒストグラムに示される物体が自然物であると判定してもよい。ピークの個数が多いことは、多数の法線ベクトルが一定の方向を向いていることであり、構造物の特徴を示すと推定される。また、ピークの個数が少ないことは、法線ベクトルが様々な方向を向いており、自然物の特徴を示すと推定される。ピークの個数が多いとは、ピークの個数が予め定められた個数よりも多いことであり、ピークの個数が少ないとは、ピークの個数が予め定められた個数よりも少ないことである。
【００３５】
また、図４は、点が、角度ＢからＣと、角度ＤからＥの主に２つの領域に分布している。例えば、２つの領域は、−２．２ラジアンから０．７ラジアンと、０．５ラジアンから２．３ラジアンとする。一方、図５は、点が、ヒストグラムに示される角度の全体に分布している。判定部３２は、点が分布している範囲に応じて、物体が自然物であるか否かを判定してもよい。例えば、判定部３２は、点が分布している領域もしくは範囲が、Ｆ度（Ｆは正の数）以上である場合、物体が自然物であると判定し、Ｆ度未満である場合、物体が構造物であると判定してもよい。点が分布している領域が少ないことは、多数の法線ベクトルが一定の方向を向いていることであり、構造物の特徴を示すと推定される。また、点が分布している領域が多いことは、法線ベクトルが様々な方向を向いており、自然物の特徴を示すと推定される。点が分布している領域が多いとは、点が分布している領域が予め定められた範囲よりも多いことであり、点が分布している領域が少ないとは、点が分布している領域が予め定められた範囲よりも少ないことである。
【００３６】
また、判定部３２は、ヒストグラムに示される点の分散値を用いて物体が自然物であるか否かを判定してもよい。例えば、判定部３２は、分散値が予め定められた閾値以上である場合、物体が自然物であると判定し、閾値未満である場合、物体が構造物であると判定してもよい。
【００３７】
また、判定部３２は、点の分布と、予め定められた分布モデルとの一致度を用いて物体が自然物であるか否かを判定してもよい。予め定められた分布モデルは、例えば、正規分布でもよく、もしくは、機械学習を用いて生成された構造物もしくは自然物を示す学習モデルであってもよい。一致度は、例えば、点の分布を近似した曲線と、予め定められた分布モデルとが一致する領域が、Ｇ度以上（Ｇは正の数）である場合、物体が構造物であると判定し、Ｇ度未満である場合、物体が自然物であると判定してもよい。もしくは、一致度は、点の分布を近似した曲線の傾きの変化の傾向と、予め定められた分布モデルの曲線の傾きの変化の傾向とを用いて決定されてもよい。
【００３８】
出力部３５は、判定部３２における判定結果を出力する。出力部３５は、例えば、自然物と判定した領域を強調する加工を施した画像データをディスプレイ等へ出力してもよい。強調する加工とは、例えば、自然物が含まれる領域に他の領域と異なる色を付してもよい。もしくは、強調する加工とは、自然物が含まれる領域を、直線もしくは曲線等を用いて囲んで示してもよい。
【００３９】
または、出力部３５は、自然物が含まれることを示すテキストメッセージをディスプレイ等へ出力してもよい。もしくは、出力部３５は、自然物が含まれる場合に、スピーカ等から警告音等を出力してもよい。
【００４０】
また、図４及び図５は、法線ベクトルの水平方向成分に関するヒストグラムを示しているが、判定部３２は、法線ベクトルの垂直方向成分に関するヒストグラムを用いて物体が自然物であるか否かを判定してもよい。
【００４１】
続いて、図６を用いて実施の形態２にかかる検知装置３０における判定処理の流れについて説明する。
【００４２】
はじめに、算出部３１は、点群データを用いて法線ベクトルを算出する（Ｓ１１）。算出部３１は、点群データに含まれるそれぞれの点に関する法線ベクトルを算出する。
【００４３】
次に、算出部３１は、ステップＳ１１において算出した法線ベクトルを用いて所定の領域もしくは所定の平面の曲率を算出する（Ｓ１２）。算出部３１は、複数の領域もしくは複数の平面の曲率を算出する。
【００４４】
次に、形状変化領域抽出部３３は、曲率の変化量が予め定められた閾値以上の箇所を抽出する（Ｓ１３）。曲率の変化量が閾値以上の箇所は、急激に物体の形状が変わる箇所である。つまり、曲率の変化量が閾値以上の箇所は、物体の境界を示す。
【００４５】
次に、クラスタリング実行部３４は、曲率の変化量が予め定められた閾値以上の領域に含まれる点群をクラスタリングする（Ｓ１４）。つまり、クラスタリング実行部３４は、ステップＳ１３において抽出された領域の点群をクラスタリングする。
【００４６】
次に、判定部３２は、ステップＳ１４において形成されたクラスタを構成する点の法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分のいずれかの分布状態を用いてクラスタ内に含まれる物体が自然物かどうかを判定する（Ｓ１５）。つまり、判定部３２は、クラスタ内に含まれる物体が、自然物かもしくは構造物かを識別する。
【００４７】
以上説明したように、実施の形態２にかかる検知装置３０は、法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分のいずれかを示すヒストグラムを用いた分析処理を行うことができる。検知装置３０は、ヒストグラムを用いた分析処理を行った結果、クラスタ内に含まれる物体が、自然物か構造物かを判定もしくは識別することができる。この結果、検知装置３０は、構造物に含まれる自然物を検出もしくは発見することができる。
【００４８】
（実施の形態３）
続いて、図７及び図８の散布図を用いて、実施の形態３にかかる検知装置３０の判定部３２が実行する判定処理について説明する。図７及び図８は、法線ベクトルの水平方向成分を示す軸と、法線ベクトルの垂直方向成分を示す軸とを用いた平面を示している。それぞれの軸の単位としてラジアンが用いられる。言い換えると、図７及び図８は、法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の分布傾向を示している。つまり、図７及び図８は、点群に含まれる点の分布を、法線ベクトルの水平方向成分と垂直方向成分とを用いて示している。図７は、構造物を示す分布状態であり、図８は、自然物を示す分布状態である。
【００４９】
判定部３２は、一定の領域に点の分布が集中している場合に、構造物であると判定し、点の分布が広範囲に分散している場合に自然物であると判定してもよい。例えば、判定部３２は、点が分布している領域の面積が、予め定められた閾値を超えている場合、物体が自然物であると判定し、予め定められた閾値を超えていない場合、物体が構造物であると判定してもよい。例えば、図７と図８とを比較した場合、図７の方が、点の分布が広範囲に分散していることが分かる。つまり、図８における点の分布領域の面積は、図７における点の分布領域の面積よりも広い。
【００５０】
一定の領域に点の分布が集中していることは、多数の法線ベクトルが一定の方向を向いていることであり、構造物の特徴を示すと推定される。また、点の分布が広範囲に分散していることは、法線ベクトルが様々な方向を向いており、自然物の特徴を示すと推定される。
【００５１】
図７における点の分布領域の面積と、図８における点の分布領域の面積との間に閾値が存在する場合、判定部３２は、図７に示される物体が構造物であり、図８に示される物体が自然物であると判定してもよい。
【００５２】
また、判定部３２は、変数である水平方向成分と垂直方向成分との関係を示す相関係数を算出してもよい。相関係数は、−１以上であり、１以下の数値が用いられる。相関係数の絶対値が、１に近いほど、水平方向成分と垂直方向成分とは、強い相関があると言え、０に近いほど、相関が弱くなると言える。
【００５３】
強い相関があるということは、多数の法線ベクトルが一定の方向を向いていることであり、構造物の特徴を示すと推定される。また、相関が弱いということは、法線ベクトルが様々な方向を向いており、自然物の特徴を示すと推定される。
【００５４】
判定部３２は、算出した相関係数の絶対の値が、予め定められた値を超えている場合、物体が構造物であると判定し、予め定められた値を超えていない場合、物体が自然物であると判定してもよい。
【００５５】
また、判定部３２は、点群に含まれる点の分布の近似曲線を算出し、近似曲線の傾きの変化量に応じて、物体が構造物であるか自然物であるかを判定してもよい。例えば、判定部３２は、傾きの変化量が予め定められた閾値を超えている場合、物体が自然物であると判定し、予め定められた閾値を超えていない場合、物体が構造物であると判定してもよい。
【００５６】
以上説明したように、検知装置３０の判定部３２は、法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分によって定まる平面上における点の分布状態の分析処理を行うことができる。検知装置３０は、点の分布状態の分析処理を行った結果、クラスタ内に含まれる物体が、自然物か構造物かを判定もしくは識別することができる。この結果、検知装置３０は、構造物に含まれる自然物を検出もしくは発見することができる。
【００５７】
続いて以下では、図９を用いて、上述の複数の実施形態で説明された図１及び図３における検知装置１０及び検知装置３０（以下、検知装置１０等と称する）の構成例について説明する。図９は、検知装置１０等の構成例を示すブロック図である。図９を参照すると、検知装置１０等は、ネットワークインタフェース１１０、プロセッサ１１１、及びメモリ１１２を含む。ネットワークインタフェース１１０は、通信システムを構成する他のネットワークノード装置と通信するために使用される。ネットワークインタフェース１１０は、例えば、IEEE 802.3 seriesに準拠したネットワークインタフェースカード（NIC）を含んでもよい。
【００５８】
プロセッサ１１１は、メモリ１１２からソフトウェア（コンピュータプログラム）を読み出して実行することで、上述の実施形態においてフローチャートを用いて説明されたデコーダの処理を行う。プロセッサ１１１は、例えば、マイクロプロセッサ、MPU（Micro Processing Unit）、又はCPU（Central Processing Unit）であってもよい。プロセッサ１１１は、複数のプロセッサを含んでもよい。
【００５９】
メモリ１１２は、揮発性メモリ及び不揮発性メモリの組み合わせによって構成される。メモリ１１２は、プロセッサ１１１から離れて配置されたストレージを含んでもよい。この場合、プロセッサ１１１は、図示されていないI/Oインタフェースを介してメモリ１１２にアクセスしてもよい。
【００６０】
図９の例では、メモリ１１２は、ソフトウェアモジュール群を格納するために使用される。プロセッサ１１１は、これらのソフトウェアモジュール群をメモリ１１２から読み出して実行することで、上述の実施形態において説明されたデコーダの処理を行うことができる。
【００６１】
図９を用いて説明したように、検知装置１０等が有するプロセッサの各々は、図面を用いて説明されたアルゴリズムをコンピュータに行わせるための命令群を含む１又は複数のプログラムを実行する。
【００６２】
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体、光磁気記録媒体、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリを含む。磁気記録媒体は、例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブであってもよい。光磁気記録媒体は、例えば、光磁気ディスクであってもよい。半導体メモリは、例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）であってもよい。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００６３】
なお、本開示は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【００６４】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
判定対象の物体までの距離を示す点群データを用いて、前記点群データに含まれるそれぞれの点に関する法線ベクトルを算出する算出手段と、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する判定手段と、を備える検知装置。
（付記２）
前記判定手段は、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布傾向を特定し、前記分布傾向を用いて前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、付記１に記載の検知装置。
（付記３）
前記判定手段は、
前記法線ベクトルの水平方向成分もしくは垂直方向成分と、前記水平方向成分もしくは前記垂直方向成分に分布する前記点の個数とを関連付けたヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムにおける点の分布傾向を用いて前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、付記１又は２に記載の検知装置。
（付記４）
前記判定手段は、
前記ヒストグラムにおける点の集中箇所であるピークの個数が、予め定められた値を超える場合に、前記判定対象の物体が自然物であると判定し、予め定められた値を超えない場合に、前記判定対象の物体が構造物であると判定する、付記３に記載の検知装置。
（付記５）
前記判定手段は、
前記ヒストグラムの分散が、予め定められた値を超える場合に、前記判定対象の物体が自然物であると判定し、予め定められた値を超えない場合に、前記判定対象の物体が構造物であると判定する、付記３に記載の検知装置。
（付記６）
前記判定手段は、
前記ヒストグラムにおける点の分布傾向と、予め定められた分布モデルとの一致度が、予め定められた値を超えない場合に、前記判定対象の物体が自然物であると判定し、予め定められた値を超える場合に、前記判定対象の物体が構造物であると判定する、付記３に記載の検知装置。
（付記７）
前記判定手段は、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の分布状態に基づいた相関係数を算出し、前記相関係数を用いて前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、付記１又は２に記載の検知装置。
（付記８）
前記算出手段は、
前記法線ベクトルを用いた曲率を算出し、
前記判定手段は、
前記曲率の変化量が予め定められた値よりも大きい点に関する法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、付記１乃至７のいずれか１項に記載の検知装置。
（付記９）
判定対象の物体までの距離を示す点群データを用いて、前記点群データに含まれるそれぞれの点に関する法線ベクトルを算出し、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、検知装置において実行される判定方法。
（付記１０）
前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する際に、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布傾向を特定し、前記分布傾向を用いて前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、付記９に記載の判定方法。
（付記１１）
前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する際に、
前記法線ベクトルの水平方向成分もしくは垂直方向成分と、前記水平方向成分もしくは前記垂直方向成分に分布する前記点の個数とを関連付けたヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムにおける点の分布傾向を用いて前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、付記９又は１０に記載の判定方法。
（付記１２）
前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する際に、
前記ヒストグラムにおける点の集中箇所であるピークの個数が、予め定められた値を超える場合に、前記判定対象の物体が自然物であると判定し、予め定められた値を超えない場合に、前記判定対象の物体が構造物であると判定する、付記１１に記載の判定方法。
（付記１３）
前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する際に、
前記ヒストグラムの分散が、予め定められた値を超える場合に、前記判定対象の物体が自然物であると判定し、予め定められた値を超えない場合に、前記判定対象の物体が構造物であると判定する、付記１１に記載の判定方法。
（付記１４）
前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する際に、
前記ヒストグラムにおける点の分布傾向と、予め定められた分布モデルとの一致度が、予め定められた値を超えない場合に、前記判定対象の物体が自然物であると判定し、予め定められた値を超える場合に、前記判定対象の物体が構造物であると判定する、付記１１に記載の判定方法。
（付記１５）
前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する際に、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の分布状態に基づいた相関係数を算出し、前記相関係数を用いて前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、付記９又は１０に記載の判定方法。
（付記１６）
前記法線ベクトルを算出した後に、前記法線ベクトルを用いた曲率を算出し、
前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する際に、前記曲率の変化量が予め定められた値よりも大きい点に関する法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いる、付記９乃至１５のいずれか１項に記載の判定方法。
（付記１７）
判定対象の物体までの距離を示す点群データを用いて、前記点群データに含まれるそれぞれの点に関する法線ベクトルを算出し、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定することをコンピュータに実行させるプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
【符号の説明】
【００６５】
１０  検知装置
１１  算出部
１２  判定部
２０  物体
３０  検知装置
３１  算出部
３２  判定部
３３  形状変化領域抽出部
３４  クラスタリング実行部
３５  出力部
３６  点群データ保持部
【図１】
2020049682.tif 000003
【図２】
2020049682.tif 000004
【図３】
2020049682.tif 000005
【図４】
2020049682.tif 000006
【図５】
2020049682.tif 000007
【図６】
2020049682.tif 000008
【図７】
2020049682.tif 000009
【図８】
2020049682.tif 000010
【図９】
2020049682.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】令和3年2月26日(2021.2.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
判定対象の物体までの距離を示す点群データを用いて、前記点群データに含まれるそれぞれの点に関する法線ベクトルを算出する算出手段と、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する判定手段と、を備える検知装置。
【請求項２】
前記判定手段は、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布傾向を特定し、前記分布傾向を用いて前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、請求項１に記載の検知装置。
【請求項３】
前記判定手段は、
前記法線ベクトルの水平方向成分もしくは垂直方向成分と、前記水平方向成分もしくは前記垂直方向成分に分布する前記点の個数とを関連付けたヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムにおける点の分布傾向を用いて前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、請求項１又は２に記載の検知装置。
【請求項４】
前記判定手段は、
前記ヒストグラムにおける点の集中箇所であるピークの個数が、予め定められた値を超える場合に、前記判定対象の物体が自然物であると判定し、予め定められた値を超えない場合に、前記判定対象の物体が構造物であると判定する、請求項３に記載の検知装置。
【請求項５】
前記判定手段は、
前記ヒストグラムの分散が、予め定められた値を超える場合に、前記判定対象の物体が自然物であると判定し、予め定められた値を超えない場合に、前記判定対象の物体が構造物であると判定する、請求項３に記載の検知装置。
【請求項６】
前記判定手段は、
前記ヒストグラムにおける点の分布傾向と、予め定められた分布モデルとの一致度が、予め定められた値を超えない場合に、前記判定対象の物体が自然物であると判定し、予め定められた値を超える場合に、前記判定対象の物体が構造物であると判定する、請求項３に記載の検知装置。
【請求項７】
前記判定手段は、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の分布状態に基づいた相関係数を算出し、前記相関係数を用いて前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、請求項１又は２に記載の検知装置。
【請求項８】
前記算出手段は、
前記法線ベクトルを用いた曲率を算出し、
前記判定手段は、
前記曲率の変化量が予め定められた値よりも大きい点に関する法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の検知装置。
【請求項９】
判定対象の物体までの距離を示す点群データを用いて、前記点群データに含まれるそれぞれの点に関する法線ベクトルを算出し、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定する、検知装置において実行される判定方法。
【請求項１０】
判定対象の物体までの距離を示す点群データを用いて、前記点群データに含まれるそれぞれの点に関する法線ベクトルを算出し、
前記法線ベクトルの水平方向成分及び垂直方向成分の少なくとも一方の分布状態を用いて、前記判定対象の物体が自然物かどうかを判定することをコンピュータに実行させるプログラム。
【国際調査報告】
2020049682.tif 000012
2020049682.tif 000013