【手続補正書】
【提出日】平成30年1月29日(2018.1.29)
【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】
第１のデータベースと第２のデータベースを有し、前記第１のデータベースには指定されたトンネルに関する３次元モデルを格納し、前記第２のデータベースには前記３次元モデルから抽出されたひび割れの特徴情報を格納しているサーバと、
カメラと第３のデータベースを有し、前記第３のデータベースには前記第２のデータベースが格納しているひび割れの特徴情報のコピーを保存しているモバイル端末と、を備え、
前記モバイル端末は、
前記カメラを使ってトンネルの内部画像が撮影されると、
このトンネルの内部画像からトンネルの内壁に形成されているひび割れの特徴情報を抽出し、
この抽出したひび割れの特徴情報を、前記第３のデータベースに保存しているひび割れの特徴情報と比較して、前記カメラを使って撮影されたトンネルの内部画像に映っているひび割れを特定し、
この特定したひび割れに基づいてトンネルにおける自己位置を推定することを特徴とする自己位置推定システム。
【請求項２】
前記モバイル端末は、
前記カメラを使って撮影されたトンネルの内部画像から距離標を検出し、
この検出された距離標の位置に基づいてトンネルにおける自己位置を推定することを特徴とする請求項１に記載の自己位置推定システム。
【請求項３】
前記モバイル端末は、
前記カメラを使って撮影された２枚の連続するトンネルの内部画像から同一の対象物を検出し、
この検出された対象物の変化量から対象物の移動量を算出し、
この算出された対象物の移動量に基づいてトンネルにおける自己位置を推定することを特徴とする請求項１に記載の自己位置推定システム。
【請求項４】
前記モバイル端末は、加速度センサと角速度センサを有し、
この加速度センサと角速度センサを使って検出された加速度と角速度から移動量を算出し、
この算出された移動量に基づいてトンネルにおける自己位置を推定することを特徴とする請求項１に記載の自己位置推定システム。
【請求項５】
第１のデータベースと第２のデータベースを有し、前記第１のデータベースには指定されたトンネルに関する３次元モデルを格納し、前記第２のデータベースには前記３次元モデルから抽出されたひび割れの特徴情報を格納しているサーバと、
カメラを有し、前記カメラを使ってトンネルの内部画像が撮影されると、このトンネルの内部画像から抽出されたトンネルの内壁に形成されているひび割れの特徴情報を前記サーバに送信し、かつ前記サーバに対して自己位置推定を要求するモバイル端末と、を備え、
前記サーバは、
前記モバイル端末から前記自己位置推定を要求されると、
前記モバイル端末から送信されてくるひび割れの特徴情報を、前記第２のデータベースに格納しているひび割れの特徴情報と比較して、前記カメラを使って撮影されたトンネルの内部画像に映っているひび割れを特定し、
この特定したひび割れに基づいてトンネルにおけるモバイル端末の自己位置を推定することを特徴とする自己位置推定システム。
【請求項６】
前記モバイル端末は、前記３次元モデルまたは前記内部画像を表示することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の自己位置推定システム。
【請求項７】
前記モバイル端末は、前記トンネルの入り口から自己位置までの距離または出口から自己位置までの距離を表示することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の自己位置推定システム。
【請求項８】
前記モバイル端末は、自己位置をトンネルを表す地図上にプロットして表示することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の自己位置推定システム。
【請求項９】
指定されたトンネルに関わる３次元点群データを要求するステップと、
指定されたトンネルに関わる３次元点群データを受信すると、この受信した３次元点群データを基にトンネルの３次元モデルを作成するステップと、
作成したトンネルの３次元モデルを第１のデータベースに格納するステップと、
前記第１のデータベースに格納したトンネルの３次元モデルからトンネルの内壁に形成されているひび割れの特徴情報を抽出するステップと、
この抽出されたひび割れの特徴情報を第２のデータベースに格納するステップと、
ひび割れの特徴情報を要求されると、前記第２のデータベースに格納しているひび割れの特徴情報を送信するステップと、
前記第２のデータベースに格納しているひび割れの特徴情報を受信すると、この受信したひび割れの特徴情報を第３のデータベースに格納するステップと、
カメラを使って撮影されたトンネルの内部画像を視点変換して、平面画像を作成するステップと、
この作成された平面画像からトンネルの内壁に形成されているひび割れの特徴情報を抽出するステップと、
この抽出したひび割れの特徴情報を、前記第３のデータベースに格納されているひび割れの特徴情報と比較して、撮影されたトンネルの内部画像に映っているひび割れを特定するステップと、
この特定したひび割れに基づいてトンネルにおける自己位置を推定するステップと、を備えている自己位置推定方法。
【請求項１０】
カメラを使って撮影されたトンネルの内部画像を視点変換して、平面画像を作成するステップと、
この作成された平面画像からトンネルの内壁に形成されているひび割れの特徴情報を抽出するステップと、
この抽出されたひび割れの特徴情報を送信し、かつ自己位置推定を要求するステップと、指定されたトンネルに関わる３次元点群データを要求するステップと、
指定されたトンネルに関わる３次元点群データを受信すると、この受信した３次元点群データを基にトンネルの３次元モデルを作成するステップと、
作成したトンネルの３次元モデルを第１のデータベースに格納するステップと、
前記第１のデータベースに格納したトンネルの３次元モデルからトンネルの内壁に形成されているひび割れの特徴情報を抽出するステップと、
この抽出されたひび割れの特徴情報を第２のデータベースに格納するステップと、
前記自己位置推定を要求されると、送信されてくるひび割れの特徴情報を、前記第２のデータベースに格納しているひび割れの特徴情報と比較して、撮影されたトンネルの内部画像に映っているひび割れを特定するステップと、
この特定したひび割れに基づいてトンネルにおける自己位置を推定するステップと、を備えている自己位置推定方法。
【請求項１１】
カメラとデータベースを有し、このデータベースには指定されたトンネルに関する３次元モデルから抽出されたひび割れの特徴情報を保存していて、
前記カメラを使ってトンネルの内部画像が撮影されると、
このトンネルの内部画像からトンネルの内壁に形成されているひび割れの特徴情報を抽出し、
この抽出したひび割れの特徴情報を、前記データベースに保存しているひび割れの特徴情報と比較して、前記カメラを使って撮影されたトンネルの内部画像に映っているひび割れを特定し、
この特定したひび割れに基づいてトンネルにおける自己位置を推定することを特徴とするモバイル端末。
【請求項１２】
第１のデータベースと第２のデータベースを有し、前記第１のデータベースには指定されたトンネルに関する３次元モデルを格納し、前記第２のデータベースには前記３次元モデルから抽出されたひび割れの特徴情報を格納していて、
ひび割れの特徴情報を受信し、自己位置推定を要求されると、
この受信したひび割れの特徴情報を、前記第２のデータベースに格納しているひび割れの特徴情報と比較して、受信したひび割れを特定し、
この特定したひび割れに基づいてトンネルにおける自己位置を推定し、
この推定した結果を送信することを特徴とするサーバ。
【請求項１３】
指定されたトンネルに関する３次元モデルから抽出されたひび割れの特徴情報をデータベースに保存するステップと、
トンネルの内部画像から視点変換した平面画像を作成するステップと、
前記平面画像からトンネルの内壁に形成されているひび割れの特徴情報を抽出するステップと、
この抽出したひび割れの特徴情報を、前記データベースに保存しているひび割れの特徴情報と比較して、前記トンネルの内部画像に映っているひび割れを特定するステップと、
この特定したひび割れに基づいてトンネルにおける自己位置を推定するステップと、を備えていることを特徴とする自己位置推定プログラム。
【請求項１４】
指定されたトンネルに関する３次元モデルを第１のデータベースに格納するステップと、
前記３次元モデルから抽出されたひび割れの特徴情報を第２のデータベースに格納するステップと、
トンネルの内部画像から抽出されたひび割れの特徴情報を受信するステップと、
自己位置推定を要求されると、前記受信したひび割れの特徴情報を、前記第２のデータベースに格納しているひび割れの特徴情報と比較して、前記トンネルの内部画像に映っているひび割れを特定するステップと、
この特定したひび割れに基づいてトンネルにおける自己位置を推定するステップと、を備えていることを特徴とする自己位置推定プログラム。