第67回(2023年度)

北海道開発技術研究発表会論文

車載カメラを用いた斜面積雪の状態把握手法について
国立研究開発法人土木研究所

寒地土木研究所 雪氷チーム○吉井 昭博松下 拓樹
西村 敦史

雪崩予防柵に発生する巻きだれの大きさや積雪の増加量、クラック発生などの斜面積雪状態を把握する手法の開発が求められている。また、計測手間やコスト負担を軽減できる安価な技術が求められている。そこで筆者らは、車載カメラで撮影された画像を用いた積雪斜面の形状把握手法を開発した。この方法は１つのカメラを利用して空間差分から斜面の雪面形状を描写する点群データを取得する手法で、安価で簡易に調査できるものである。
キーワード：雪崩対策、コスト縮減、車載カメラ、カメラ画像、点群データ

1. はじめに積雪状態が雪崩の発生に寄与する可能性を鑑み、車載カメラ等を使用した斜面積雪の状態を把握するため、画像を取得・解析する手法を開発した（以下;車載カメラ計測とする 5)）。
本論文では、車載カメラ計測にて、斜面積雪の形状を点群データに変換可能な画像データを得るために必要な計測条件を現地調査にて検討した結果を報告する。

積雪寒冷地の冬期道路交通の安全確保において、吹雪や雪崩、大雪等の障害への対策は重要である。
これらの障害のうち北海道の国道において発生頻度の高い雪崩は、降雪に伴う乾雪表層雪崩（新雪雪崩）と融雪や降雨に伴う湿雪全層雪崩である。降雪に伴う乾雪表層雪崩は 12～3 月の厳冬期を中心に発生し、湿雪全層雪崩は 3～4 月の融雪期に多いが 1 月や 2 月でも発生する。このような雪崩に対して、冬期道路交通の安全確保を図る対策として、雪崩予防
柵などの施設による対策 1)と通行規制（通行止め）や斜面除雪などの管理による対策 2)が行われている。
管理による対策では、気象や積雪の状況等から雪崩発生の可能性が検討されている 3)。ここで、雪崩
写真-1 降雪後の斜面積雪状況の例
が発生する条件の多くは、主に降雪中の雪崩が発生するタイミングに注目されていた 3)。降雪深と積雪深の関係や時間降雪深（降雪強度）と降り始めから2. 車載カメラ計測法と課題雪崩が発生するまでの時間との関係、24 時間降水量と斜面勾配に基づく雪崩発生条件、短時間の多量降雪に伴う雪崩を対象とした 24 時間降雪深と気温に基過年度の調査5)における車載カメラ計測の二乗平均平づく雪崩発生条件、雪崩発生の植生条件等である。
方根誤差RMSEは、図-1に示すようにUAV写真計測やレ一方、写真-1 に示すように、降雪が止んだ後に雪ーザー計測に比べ大きい結果となった。この原因は、舗崩が発生する可能性と通行止めの解除の判断に資す装されていない地面による凹凸や除雪による積雪路面状る検討はほとんど行われていない。現在では、経験態も影響し、車両の揺れが大きくなったこと、および計に基づき北海道の国道における雪崩による通行規制
測用カメラに手振れ防止機能がなく滑らかな画像にならの解除は、降雪の終息後少なくとも 6 時間程度経過なかったことが挙げられる。また、過年度の調査では高した後に行うものとしている。しかし、その根拠はさ3m程度の斜面を撮影したが、実際に雪崩が発生する明確ではなく、理論的な検討に基づく妥当性の確認
ような斜面の撮影可能範囲について十分に調査することが必要である 4)。 そこで筆者らは、降雪前後の斜面ができなかった。
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4. 車載カメラの選定について
前回調査5)では、国内メーカの汎用的なビデオカメラ（ソニー ハンディカム）を使用したが、将来的に画像データをPCに保存することや車載カメラ計測を道路巡回時に行うことを想定しているため、車に装着可能なドライビングレコーダを使用検討した。しかしながら、ドラ
イビングレコーダは解像度がビデオカメラに比べ低いことや車のフロントガラスの湾曲により画像がひずんでしまうことから、点群データを作成することができなかっ図-1
計測手法ごとの RMSE 分布た。そこで今回はYouTube等で使用されている汎用的な
3. 今回の車載カメラ計測の概要
ビデオカメラ（Go pro7,8）を測定車の屋根に設置して斜面積雪を撮影することとした。その結果、古いタイプのビデオカメラ（Go pro7）は手振れ防止機能が古い上に、車載カメラ計測は道路巡回時に行うことを想定してい撮影した画像にひずみが生じるため（写真-3,4）点群デるため、使用車種はSUV車（車高1.8m程度）とした（写ータは作成できなかったが、新しいタイプのビデオカメ真-2）。積雪の多い一般国道の斜面を手振れ防止機能付
ラ（Go pro8）を設置することで点群データを作成する
きの広角カメラを使用し調査することとした。測定箇所ことができた（図-2）。作成されたデータは、除雪跡やは一般国道230号中山峠の頂上付近15km程度の区間とし雪崩予防柵の形状をとらえており、カメラからの距離がた。走行速度は、交通流に合わせた走行速度である比較的近い部分の斜面積雪の形状を把握するのに役立つ60km/h程度とした。ビデオカメラの設置は前回調査と同と考えられる。
等の雲台を自動車の屋根に撮影しやすい位置（運転手席
カメラの設置位置は今回計測した3つの測定位置（図上部、助手席上部、助手席側後方上部）に設置した（写3）のうち、運転席上から撮影したものが法面形状を捉真-2）。現地調査は2023年2月10日、28日、3月9日の3日えることができた。なお、カメラ設定は初期設定のまま間に行い、天候は、晴れ、曇り、霧の3種類で撮影した。としている。

写真-4
写真-2

写真-3

ボ-ルペンの新旧カメラ画像（近接）

ＳＵＶ車に設置したビデオカメラ

図-2

現地における新旧カメラ画像（全景）

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作成された点群の図面

表-1
撮影日

天気による撮影画像と点群データと諸条件

撮影画像と点群データ

天候

車のカメラ角度

位置

備考
・左の写真は古いビデオカメラ撮影画像。

・垂直角度=水

2023
年2月
10日

曇り

平(0°)

(計測時・水平角度＝は午後

対象物に対し2:30頃)て0°もしくは30°程度

上下左右で画像がひずんでいるため、以降
山から は新しいビデオカメラで撮影する。
見て下 ・運転席後方席上から撮影すると測定車のり（頂 車屋根が入るので、助手席上にカメラをつ上→定 けて測定することにした。
山渓） ・車の一部が映り込むと車の形状の点群データが出来てしまうため画像のトリミングが必要になる。
・左の写真は晴れているときの画像。晴れ・垂直角度=

2023
年2月28日晴れ

ローアングル(計測時10°程度は10:00・水平角度＝頃)

対象物に対して45°程度

山から見て下り（頂上→定山渓）ていても点群データを求めることが可能。
・直射日光が画像に入っている状態では色飛びして点群データができない。
・雪崩防止策の裏は画像として撮れないので、点群データはできない。
・本画像は、法頭まで画像が映らないので、次回は反対車線から撮影した。

・垂直角度=

2023
年2月28日晴れ

ローアングル(計測時10°程度は10:00・水平角度＝頃)

対象物に対して45°程度

・雪崩防止策が無い状態も点群データを取山から 得することができる。
見て下 ・除雪された跡には、汚れ（右の写真の雪り（頂 の層）があるためこの部分は点群データが上→定 多く撮れている。
山渓） ・矢羽根等の構造物も点群データを表示できる。
・気象が悪くても、カメラで見える範囲で

モヤ

2023

(視界年3月300m
程度：午9日後2:00頃)・垂直角度=ローアングル
10°程度
・水平角度＝対象物に対して45°程度あれば点群データを取得できる。
山から ・反対車線から撮影すると対向車が時々入見て上 るが、運転席上の屋根から撮影すると、法り（定 面のさらに上部にも点群データを取得する
山渓→ ことができる。
頂上） ・対向車線から撮影すると対向車がノイズとして入ってくるが、その画像を取り除けば点群データを取得できる。

5. 撮影時の天候について
前回調査5)にて、天候が晴れの場合、太陽光の反射により色飛びが発生することで主に斜面の勾配変化点における点群データが取れなくなる欠点があったことや、雪や霧の場合で肉眼でも見えない状況では点群データが取れない結果となったことから、今回は晴れ、曇り及び霧（視界300m程度）の気象条件下で計測した（表-1）。
その結果、晴れ、曇り、霧の条件すべてで点群データを取得できた。晴れの条件下でも点群データを取得できた
要因は、前回の調査に比べて時速60km/h程度の高速移動での撮影のため、太陽の反射角以外の角度のデータも撮れており、低速では撮れないデータが補完されたためと考えられる。
また、今回の計測では肉眼で300m程度の視程がある霧であったため、人が運転可能な条件下では、ある程度画像が撮れていれば白く見えていても点群データを取得できると考えられる。
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図-3

図-4

カメラのアングルと設置位置

点群ソフトのエラー画面

また、計測箇所によっては、無雪期の 2 万 5 千分の 1 標高地形図が国土地理院 HP に掲載されていることから、このデータの活用により全体的な積雪状況を割り出す方法も考えられる。

6. 点群作成ソフト等による加工と設定

今回の調査で撮影した画像は、約 15 分の撮影で道路延長にして 15km 程度の長さとなる。今回の計測対象範囲は 100m～200m であるため、その計測対象画像の撮影時間は 6～12 秒となる。計測対象画像を切り分けて参考文献から画像処理する必要があるため画像のトリミングを行
1) 寒地土木研究所：北海道の地域特性を考慮した雪崩った。トリミングでは、汎用的なソフト（ウインドウズ対策の技術資料(案),2010.3
フォト）を使用し目視により計測対象箇所を選択する。
https://www2.ceri.go.jp/snow/gijyutu/base_of_ava
トリミングした動画画像から対向車等が映り込んでいる
lanche.pdf（2023.10.5 閲覧）
画像等を削除し、汎用的な点群作成ソフト（ＰＩＸ４2)
北海道道路管理技術センター
道路管理技術委員会
Ｄ）にてＳＦＭ／ＭＶＳ処理することで対象法面の点群
道路･情報部会：北海道の雪崩に対する道路管理の手データを取得することができた（表-1）。なお、ソフト引き(案),2017.の設定は任意の座標系、標準３Ｄモデル、ラスターデー
3) 砂防学会(監修)：雪崩対策,山海堂,1993.2,328
タ解析を選択し、それ以外はディフォルト設定とした。
4) 松下拓樹,吉井昭博,西村敦史：降雪終了後の雪崩発
また、点群作成ソフトは画像処理に失敗するとエラーを生判断手法について,寒地土木研究所月起こし、点群データを取得できないこともある（図-4）。
報,832,2022.6,20-28
画像処理に失敗する例としては、端部にひずみがある5)
吉井昭博,松下拓樹,西村敦史：斜面の積雪深計測手
画像、車の中から撮っている画像、障害物が映っている法に関する検討,第 38 回寒地シンポジウム,報告論
画像、カーブで撮影した画像がある。撮影画像の容量と文,2022.11,170-175
しては、15 分撮影で 7～8GB 程度となるが、計測対象斜6) 歳桃勇樹,黄瀨雅巳,白井紀之：LiDAR 活用による除排面の道路延長が 100～200m であれば、約 50～100MB(拡張雪業務効率化,ゆきみらい研究発表会,応募論子。MP4)となる。32GB の SD カードがあれば 60km/h の走文,2022.11,
行で約 1 時間（約 60km）の撮影が可能である。

7. まとめ今回の調査では、斜面積雪形状を計測できる安価で簡易な手法の提案を行った。この手法を道路巡回時に行うことで、斜面積雪形状を推定しやすくなり、雪崩発生等の可能性の把握に活用できる可能性があると考えられる。
これにより、動画等を活用した防災減災対策及び道路維持管理の高度化・効率化に寄与できると考えられる。

8. 今後の展開
今や i-phone や i pad のカメラとアプリケーショ
ンでも画像データより点群データを作成することが可能となっている 6)ため、もっと安価に画像データから点群データを取得できる可能性がある。
点群データをさらに高度化するために、雪崩予防
柵などに基準点（的）を設置すると座標情報（緯度経度や寸法の情報）を関連付けて詳細なデータが取得でき、処理時間が短くなると予想される。ただし、カメラ撮影範囲しかデータ作成できないので、道路から見えない部分はＵＡＶ等を使用し調査を行う必要がある。

YOSHII Akihiro、 MATSUSHITA Hiroki、 NISHIMURA Atsushi-778-