領域３
新たな情報サービスを創造し、利用者の満足度を向上させる

道路空間データの整備・活用手法に関する研究
Research on a method of data acquisition and utilization of point cloud data in road space（研究期間 平成 30～令和元年度）

社会資本マネジメント研究センター室長
社会資本情報基盤研究室
Head
Research Center for Infrastructure Management 主任研究官
Information Platform Division
Senior Researcher
主任研究官
Senior Researcher
交流研究員
Guest Research Engineer
交流研究員
Guest Research Engineer

池田 裕二
IKEDA Yuji
糸氏 敏郎
ITOUJI Toshiro
大手 方如
OOTE Masayuki
細川 武彦
HOSOKAWA Takehiko
難波 雄二
NANBA Yuji

The purpose of this research is to examine the system configuration for integrating, storing, and sharing point
cloud data in road space. The authors analyzed the acquired data and interviewed with some companies, andcreated a functional requirement necessary for building implementation system.
表-1［研究目的及び経緯］

機材の種類と1㎞あたりのデータ量（GB）

保 有 する レ ーザ スキャ ナ
点群 画像
カメ ラ
地整
データ データの機種
関東、中部、標準カメラ
近畿、中国、 SICK LMS511
0.17
4.46
画素数：５００万画素
四国、九州
360度カメラ
Velodyne HDL北海道、東北（魚眼カメラ２台で構成） 4.96
2.27
32E
1200万画素360度カメラ
Velodyne VLP1.1
7.3
北陸（標準カメラ6台で構成）
16500万画素

国土交通省では MMS（Mobile Mapping System）を各地方整備局等に導入し、道路管理用車両等を用いて大量の点群データを取得している。今後、この点群デー
タを民間企業と共有し、道路交通上の課題解決等につながる多角的な利活用を促すことを目指している。しかし、各地方整備局等が取得したデータを集約・保管し、利用する民間企業と共有するための仕組みが存在しない。このため本研究では、点群データの集約・保これらのデータから、直轄国道約 23,000km の上下線管・共有を行うためのシステム要件等の検討を行い、を合わせて約 50,000 ㎞を取得することを想定し、システムの実装に必要な機能要件を作成した。

400TB の容量以上をシステムのデータベースの要件で［研究内容］(2) データ共有・加工機能の決定あることとした。
システムが保管・管理する点群データ等を民間企業(1) 各地方整備局等による取得データの調査
各地方整備局等が保有している MMS の機材はそれと共有する際には、データを容易に検索する機能やデぞれ異なるため、取得するデータの形式やサイズ等、ータ容量を減らすための加工機能を実装することが望データの諸元が大きく異なる。そこで各地方整備局等ましい。そのため、点群データを取得・利用している企が取得した点群データ等を入手して分析を行い、構築業へヒアリング調査を行い、システムが備えるべきデするシステムのスペック等について検討を行った。

ータ共有・加工機能を利用者の視点から決定した。

各地方整備局等で使用されている MMS のレーザス

ヒアリングは、MMS を用いた測量業務を各地方整備

キ ャ ナ は 、「 SICK LMS511 」、「 Velodyne HDL-32E 」

局等から受託している「パスコ」、「アジア航測」、「アイ「Velodyne VLP-16」の 3 種類である。また、デジタルサンテクノロジー」の 3 社に、点群データ等を用いてカメラは標準カメラと 360 度カメラの 2 種類であり、自動運転用地図の作成に取り組んでいる「ダイナミックマップ基盤」を加えた 4 社に対して実施した。

これらの違いによりデータ容量に差が生じる。各地方整備局等で使用しているレーザスキャナおよびデジタ

ヒアリングの結果、各社ともに必要と判断した項目

ルカメラの種類及び 1 ㎞あたりのデータ量（入手したを 7 つに整理し、データ共有・加工機能としてシステ

データの平均値）を表-1 に示す。

ムに実装することとした（表-2）。

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表-2 データ利用者の視点から必要な機能等

データ共有機能のうち、ヒアリングで確認された表2③の個人情報を削除する機能については、共有した画① データを間引く加工機能は不要

像データによりプライバシーや肖像権の侵害が生じる(用途に応じてデータ利用者が行う)可能性があるため確実な実施が必要である。しかし、② 計測直後（処理前）のデータ（ローデータ）の提供機能が必要

データの取得延長が多いと処理作業の負荷が大きい。
そのため、AI を用いて顔やナンバープレートのマスキ③ 画像に関しては、個人情報を削除する加工機能が必要

ング処理を自動で一次スクリーニングし、処理後のデ④ データ取得箇所を容易に検索・特定する機能が必要

ータを目視確認する機能を実装することとした（図‐2）。

⑤ 有償で提供する場合には事前にデータを確認できる機能が必要⑥ データ共有は、容量が大きいため、ダウンロード機能に加えて郵送による物理的な手法の組み合わせが望ましい⑦ データの精度等に関する諸元も提供することが必要（機材スペック、計測時の車両速度、渋滞状況、計測日時等）

顔、ナンバープレートのマスキング

図-2 顔やナンバープレートのマスキング処理(3) データ納品仕様の決定取得される点群データ等は、各地方整備局等の機材

また、表-2④のデータ検索・特定機能については、の種類に応じて格納先やメタデータの項目が異なるだ

地図上に取得路線を表示するとともに、各データの路けでなく、取得作業の受注者によっても取得データの線名、都道府県、データ取得時期、及び道路種別をメ形式が異なる。そこで、民間企業が利用する際に必要タデータとして表示し、容易に求めるデータが入手でなデータが漏れなく納品され、自動的にシステムへ登きる仕様とした。表-2⑤のデータを事前に確認できる録できるよう、各地方整備局等にデータ納品する際の環境については、データが存在するすべての場所につ納品仕様を作成することとした。

いて利用者がブラウザ上で点群データと画像データ

特に、表-2⑦にあるデータの精度については、民間企を連動させた画像を閲覧できる機能を備えることと業が活用するにあたり必須となるため、必要な精度管した。表-2⑥のデータ共有手法については、管理者に理資料の種類や項目をヒアリングにより整理し、成果データ提供を依頼する機能を備えることとした。これ物として納品することを必須とした（図-1）。

らの機能を備えたシステムのイメージ画面を図‐3 に📁📁データ成果品
フォルダ示す。これらをシステムの機能要件とした仕様の作成

📁📁 01_使用機材情報

📁📁 02_取得軌跡データ
📁📁 03_キャリブレーション
記録簿を行った。
KML形式軌跡データ※計測精度出力情報（推定誤差値）等

データ検索
データ種別毎のツリー検索

キャリブレーション記録簿

📁📁 04_公共測量成果

背景地図（レイヤ切り替え）

メタデータ

メタ情報の閲覧

品質評価表

国土地理院の助言文書

📁📁 05_MMS取得データ
📁📁 06_精度管理表

📁📁 07_職員用インデックス

📁📁各走行IDフォルダ
📁📁各走行ID
フォルダ

データの提供依頼

シーン毎のMMS取得データ（3次元点群データ・画像関連情報）

データ
表示
データのダウンロード

解析結果精度管理表（TightlyCoupled方式）※解析後の計測精度を記載したデータ

データ依頼
メール送信フォーム

インデックスファイル
テキスト（タブ区切り）形式

図-3

図-1 データ納品仕様の構成

データ閲覧画面
マウス操作・コントロール操作でズーム、移動、情報表示システムの機能［成果の活用］［研究成果］
各地方整備局等が取得したデータの分析から、シス

令和 2 年度から取得を開始する直轄国道の点群デテムに必要な機材のスペックを仮定し、費用を比較しータ等を収集・保管・管理・共有できるように、整理てシステムに必要なサーバ等のスペックを決定した。

した機能要件に基づきシステム構築を行う予定である。

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道路基盤地図情報を活用した道路管理支援システムの高機能化に向けた研究～MMS の取得データからの道路案内標識の抽出～
Extraction method of road guide signs from MMS data
(研究期間 平成 30 年度～令和 2 年度)

社会資本マネジメント研究センター室長

社会資本情報基盤研究室

Head池田 裕二
IKEDA Yuji

Research Center for Infrastructure Management 主任研究官
Information Platform Division
Senior Researcher

糸氏 敏郎
ITOUJI Toshiro

主任研究官
Senior Researcher

大手 方如
OOTE Masayuki

交流研究員

細川 武彦

Guest Research Engineer HOSOKAWA Takehiko
交流研究員
難波 雄二
Guest Research Engineer NANBA Yuji
The purpose of this study is to collect data on road guide signs efficiently. The authors created the system toextract position data and text data written on board surface of guide signs from point cloud data and image dataacquired by MMS (Mobile-Mapping-System). It was demonstrated that the board surface image and its position
coordinates can be obtained, and that the guide place name data can be extracted from MMS data.
点群データ（2.7万点/s） ・ 走行軌跡（GNSS経路等）・
画像データ （8枚～10枚/s）［研究目的及び経緯］
道路案内標識は、整備主体がそれぞれの目的のため取得データを用いた抽出処理
１） Deep Learningによる画像からの道路案内標識の抽出に設置していることから、周辺の標識との連続性や整２）道路案内標識に対応する点群データの抽出合性が確保されていない事例が見られる。
GIS を用いて

３）点群及び画像データを用いた道路案内標識の板面領域の抽出

地図上で一元管理することができれば、連続性や整合性をチェックすることが容易になり、不適切な事例を

４）点群及び画像データを用いた板面の案内地名データの抽出

結果出力抽出することができる。しかし、各地方整備局等では（道路案内標識の板面画像、位置情報、案内地名データ）

図-1

道路案内標識の位置や板面の情報を写真や図の形式で道路案内標識の抽出処理フロー

紙による管理がなされている場合が多く見られ、電子データの形式でデータベースを用いた管理がなされていない。
そのため本研究では、各地方整備局等が取得を進めている MMS（Mobile-Mapping-System）を用いた点群及び画像データ等から、道路案内標識の位置及び板面に図-2記載された案内地名をデータ形式で抽出するプログラ

連続画像データより道路案内標識を抽出した例

ムを作成し、全国の道路案内標識データを効率的に収集する手法を開発することを目指している。

検出手法（Detection 手法）を用いて、入力画像データの中から 106/108 系案内標識を含む画像データを抽［研究内容］出した（図-2）。

1.道路案内標識データの抽出方式
本研究では、図-1 に示す以下の 4 段階の処理を経て、MMS から取得した点群データ、走行軌跡、画像デ

2)道路案内標識に対応する点群データの抽出
1)の処理のみでは民地の看板やバスの広告等を誤っータを入力データとし、道路案内標識の板面画像、位て認識する場合がある。そこで画像データだけでなく置情報及び案内地名データを出力することとした。

点群データからも標識の抽出処理を行い、これらを組

1)Deep Learning による画像からの道路案内標識の抽出み合わせて道路案内標識と判断することとした。
点群データから標識を抽出する手法は、柱状部分の本処理では、Deep Learning 手法の一つである物体

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No.24 の位置座標が異なる

標識と認識された範囲
図-3

道路案内標識に対応する点群データの抽出例
No.18 と No.19 が取得できていない検出と、走行車線上の空間に限定して反射強度が高い平面状部分の検出を組み合わせることとした。これらの処理を行い、道路案内標識と認識された範囲の点群

図-5

データを抽出した（図-3）。

抽出位置

目視位置

プログラムによる抽出位置と目視位置

2)案内地名の抽出プログラムの評価
案内地名の抽出プログラムにより抽出された案内地

3)点群及び画像データを用いた道路案内標識の板面領域の抽出名の文字列と目視による案内地名の文字列との比較による抽出率の評価を行った。板面画像から案内地名を本処理では、1)と 2)の結果を組み合わせて板面領域

過不足なく日本語表記、英語表記ともに抽出できた割の抽出を行った。具体的には、道路案内標識を抽出し合は約 60％程度であった。正しく抽出できなかった標た画像の撮影時刻において、自車位置前方に道路案内標識に対応する点群データが存在する場合のみ、その識の板面画像例を図-6 に示す。
日光による白飛び現象が発生している画像や、文字画像データは道路案内標識を抽出していると判断し、が小さくつぶれた品質の低い画像、板面の傾いているその画像データから板面領域を抽出した。

画像からは文字列が抽出できない、もしくは誤った文

4)点群及び画像データを用いた板面の案内地名データの抽出字列が抽出されるという結果が見られた。

本処理では、前処理にて取得した道路案内標識板面の画像データに対して、「Google の OCR ライブラリ（Cloud Vision API）」を適用し、標識板面に記述されている文字列や板面画像上の位置情報を抽出し、さらに案内地名にはアルファベットの記載が付される配置

図-6

正しく抽出できなかった標識の板面画像例

ルールを利用して案内地名データを抽出した（図-4）。
［研究成果］
本研究では、MMS で取得した画像及び点群データから道路案内標識の位置及び標識に記載された案内地名データの抽出を行うためのプログラムの試作及び評価を行った。
その結果、MMS により取得された画像データより道路案内標識の板面画像、その位置座標を取得可能である
こと、かつ、案内地名データについて取得精度が低下
図-4

文字認識エンジン出力結果の再構成イメージする条件について知見を得た。
今後、教師データを増加させ検知精度の向上を図る
こと、板面画像の傾き補正を支援する手法の検討、標2.プログラムの試作及び評価
前述の方法で道路案内標識を抽出するプログラム及識設置基準による『基準地・重要地・主要地一覧表』のび板面に記載された案内地名データを抽出するプログ
ラムをそれぞれ試作し、評価を行った。

データを用いて、検出した地名とローマ字の組合せの精度を上げること等が必要であると考える。

1)道路案内標識の抽出プログラムの評価
本プログラムを用いて抽出した道路案内標識の位置［成果の活用］

を地図上に表示し、目視により確認した正しい位置と比較を行った。その結果、本プログラム処理により 90%

全国の道路案内標識の適正な管理のためには、正確な位置座標及び板面に記載された案内地名をテキスト以上の案内標識で正しい位置を取得できることがわか

データの形式で効率的に収集し、標識 DB を構築するった。しかし、標識自体を抽出できない場合や、位置座必要がある。本研究の成果は、標識 DB 構築のために標が異なって抽出される場合も確認された（図-5）。

重要なツールとして活用されることが見込まれる。

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次世代の協調 ITS システム開発に関する研究
Research on system development of next-generation C-ITS（研究期間 平成 28～令和元年度）

道路交通研究部室長

関谷 浩孝

高度道路交通システム研究室

Head

SEKIYA Hirotaka

Road Traffic Department

主任研究官

御器谷 昭央Intelligent Transport Systems DivisionSenior Researcher

GOKITANI Akio

研究官
Researcher

今村 知人
IMAMURA Tomohito

研究官
Researcher

岩里 泰幸
IWASATO Yasuyuki

The National Institute for Land and Infrastructure Management (NILIM) has been conducting research anddevelopment on driving safety support systems (DSSS) by vehicle-infrastructure (V2I) communication. The results
have been put into practical use as an ETC 2.0 service since FY 2011. NILIM has promoted public–private joint
research with automobile manufacturers, telecommunications equipment manufacturers, expressway managementcompanies, etc. on for next-generation vehicle–infrastructure cooperative systems (C-ITS) development since 2012.
As one of the main topics of this public–private joint research the authors are aiming to develop systems to make
Automated driving Vehicles (AVs) be able to merge into expressway mainline safely and smoothly.
［研究目的及び経緯］［ 研 究 内 容 及 び 成果 ］

国総研では、欧米政府機関においても実証実験や国1. 先読みフォーマット案作成

際標準化が進められている協調 ITS の実現すべきサー先読み情報提供サービスとは、車載センサでは検知ビスの技術的な検討を行っており、これまで民間と連出来ない前方の情報を提供するサービスである。特に携して協調 ITS 分野の研究･開発を推進してきたとこ

自動運転車は、車載センサが自動運転の目となり周辺ろである（図-1）。本研究は、車両から確認できない前状況の確認を行うが、その検知範囲に限界がある。こ方の道路状況の情報提供（先読み情報提供サービス）のため、車線毎の障害情報が提供されることで、事前や，合流部における本線の交通状況の情報提供（合流の余裕を持った車線変更が可能になり、円滑な自動運支援サービス）など、安全で円滑な運転を支援する協転に寄与する。

調 ITS サービスの実現に向けた、システム構成、情報共同研究の中では、先読み情報提供サービスについ収集・提供フォーマットの検討を行うものである。て、情報提供フォーマットを作成した。作成にあたっ

令和元年度は、先読み情報提供サービスの情報提供ては、考え得る事象を網羅した上で、利用者である自フォーマット案を作成した。また車両からの事故等の動車会社やカーナビ会社の意見を踏まえ、既存のフォ緊急通報情報を道路管理者に提供することの効果を検ーマットや国際標準との整合をとりつつ、情報の細か証した。

さやデータの bit 割等の細部まで検討した。先読み情報には車線規制（路上障害）情報や料金所のブース開閉情報、分流部渋滞の情報などがあり、それぞれにフォーマットを作成した。本稿では車線規制（路上障害）情報のフォーマット案について紹介する。
車線規制（路上障害）情報提供サービスは、「高速道路下流側の障害情報を早期に把握し、上流側のドライバーや自動運転車に情報提供を行うことで、事前の車線変更等の対応を支援するサービス」である（図2）。これらの事象の情報提供のフォーマット概要を表-1 に示す。

図-1 次世代協調 ITS のサービスイメージ※本報告は平成 30 年度から令和元年度へと継続して実施した研究の成果を令和元年度研究成果としてまとめたものである。

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路上障害情報（障害の疑い［ 初期段階］、障害の内容、区間［道路管理者確認後］）

路車間通信

道路管理者

車線規制情報（区間、車線、終了予定等） 道路管理者

工事中

緊 急 通報情報
セ ン ター＜ メ リ ッ ト＞
・自動車の早期の路上障害対応

図-2
表-1

緊急通報情報車線規制（路上障害）情報の提供
車両や自動車会社の管理センター等から緊急通報情報を道路管理者に連絡【 故 障 車、事故車からの発信情報】

車線規制（路上障害）情報のフォーマット概要
項目

情報提供内容

日時

発生日時

場所リンク

座標、始点・終点リンク番号等

規制内容

通行規制、速度規制、片側規制等

事象内容

事故、火災、故障車、障害物、工事、作業、逆走、動物

図-3

緊急通報サービスとの連携イメージ図

等

事案
認知時刻

2. 過去データを用いた緊急通報情報提供の効果検証
路上障害情報の収集は、ドライバーからの通報や道路管理者のパトロール車での発見等により行われてい事案
発生

緊急通報センター

るが、近年は車と連動した緊急通報サービスが普及し警察への通報時刻ている。これらのサービスでは、エアバックが作動し消防への通報
時刻

事案認知

今回の検証で算出する時間差 時刻た時や車内の緊急通報ボタンが押された際に緊急通報

道路管理者サービスセンターに通報され、そこから警察や消防等図-4にさらに通報される仕組みとなっている。ただしこれ

現状と緊急通報サービス連携後の比較イメージ

らの情報は警察や消防等を経由して道路管理者に情報20%提供されることから、道路管理者が事案を認知するま頻度でに時間を要する。そのため、道路管理者が事故車の安全確保のために交通規制等を実施するまでの時間の遅れに繋がり課題となっている。道路管理者が事案を～
15～ 15～ 10制センターに提供することを検討した。その効果を検～ 50%

急通報サービスで収集した情報を道路管理者の交通管～ 1認知するまでの時間を短縮することを目的として、緊10%

認知時間差（分）証するため、過去の事案について、緊急通報サービス※緊急通報サービスの方が認知が早かった結果のみ集計と道路管理者が認知した時間等を比較し、緊急通報サ
図-5

ービスの情報が直接道路管理者に提供された場合の時緊急通報サービスと道路管理者の認知時間差間短縮効果を検証した。
対象となる事案は平成 29 年 4 月～平成 30 年 3 月の［成果の活用］

緊急通報サービス事業者が取り扱った事案のうち高速本研究で作成した先読み情報提供フォーマット等を道路上で発生した 162 件。これらを各高速道路会社の使用し、内閣府戦略的イノベーション創造プログラム

事故処理簿の時系列等と突合せを行い、各事案につい（SIP）第 2 期／自動運転（システムとサービスの拡張）て両者が認知した時間を比較した（図-4）。その結において、首都高速道路空港西入口に料金所ブース開果、84％は緊急通報サービス事業者の方が早く認知し閉情報提供設備ならびに合流支援システムを設置した。ており、その認知時間の差を図-5 に示す。緊急通報

令和 2 年 3 月には情報提供を行う実験を開始し、今後サービス事業者の方が早く認知した時間差は平均 7 分

は現地で継続的に実験参加者への情報提供を行い、効であった。これらのことから、緊急通報サービスの情果や課題等を検証することによりシステムの改善を図報が直接道路管理者に提供された場合、道路管理者のっていきたい。また緊急通報サービスとの連携につい認知が数分早くなる可能性が示された。ただし今回のては、令和元年度に実証実験を実施し、効果や課題等検証は認知時間の単純比較（図-4 の実線部分）であを検証する予定である。

るが、実際にこのような情報提供を行った場合、緊急これらの取り組みにより、インフラ協調による円滑通報センターが事案を認知した後にシステムの処理やな合流支援を実現していきたい。

伝達に時間を要することに留意する必要がある。

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