コンピュータに、車両に搭載された撮影部によって撮影された道路の画像から路面の舗装の異常を検出する第1の検出部によって異常が検出された位置、および前記車両に搭載された加速度センサによって前記路面の走行時に計測された加速度の変化から路面の舗装の異常を検出する第2の検出部によって異常が検出された位置のうち、何れか一方で異常が検出された位置を特定し、特定した前記位置で検出されなかった異常を検出できる条件を導出し、導出された条件にて、特定した前記位置の再調査の指示を出力する各処理を実行させることを特徴とする路面調査プログラム。前記コンピュータに、前記第1の検出部によって異常が検出されなかった場合、記憶部に記憶された一定期間毎の日照時間、道路の予測される交通量、予測される天気に基づき、前記導出された条件から再調査を行う日程を選択する処理をさらに実行させ、前記再調査の指示を出力する処理として、選択された再調査の日程を出力する処理を実行することを特徴とする請求項1に記載の路面調査プログラム。前記異常が検出された位置を特定する処理として、前記第1の検出部によって異常が検出された位置、前記第2の検出部によって異常が検出された位置、前記車両に搭載された音センサによって前記路面の走行時に録音された走行音から路面の舗装の異常を検出する第3の検出部によって異常が検出された位置のうち、何れか1つまたは2つで異常が検出された位置を特定する処理を実行することを特徴とする請求項1または2に記載の路面調査プログラム。車両に搭載された撮影部によって撮影された道路の画像から路面の舗装の異常を検出する第1の検出部によって異常が検出された位置、および前記車両に搭載された加速度センサによって前記路面の走行時に計測された加速度の変化から路面の舗装の異常を検出する第2の検出部によって異常が検出された位置のうち、何れか一方のみで異常が検出された位置を特定する特定部と、前記特定部により特定された位置で検出されなかった異常を検出できる条件を導出する導出部と、前記導出部により導出された条件にて、前記特定部により特定された位置の再調査の指示を出力する出力部と、を有することを特徴とする路面調査装置。ところで、カメラにより撮影された画像や音響センサにより検出された音響データ、振動センサにより検出された振動データなど複数の検出結果を用いて道路の劣化の検出を行う場合、一部の検出結果でしか劣化が検出されない場合がある。このように一部の検出結果でしか劣化が検出されない場合、劣化が発生したとは確定できない。例えば、振動データで振動を検出したが、画像で舗装の劣化を検出されない場合、原因は、撮影時が夜もしくは悪天候により画像が暗くて画像で劣化を検出できない場合や、路面にあった石を車両が踏んだことにより振動データで縦ゆれを検出した場合がある。開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、効率的に路面劣化を再調査できる路面調査プログラム及び路面調査装置を提供することを目的とする。本願の開示する路面調査プログラムは、コンピュータに、道路を撮影した画像から異常が検出された位置、および前記道路の走行時に計測された加速度の変化から異常が検出された位置のうち、何れか一方で異常が検出された位置を特定する処理を実行させる。そして、前記コンピュータに、特定した前記位置で検出されなかった異常を検出できる条件を導出する処理を実行させる。そして、前記コンピュータに、特定した位置の再調査の指示を出力する処理を実行させる。本願の開示する路面調査プログラムの一つの態様によれば、効率的に路面劣化を再調査できるという効果を奏する。以下に、本願の開示する路面調査プログラム及び路面調査装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。[システム構成]まず、本実施例に係る路面調査システムの構成について説明する。図1は、実施例1に係る路面調査システムの構成を示す図である。図1に示す路面調査システム1は、パトロール車3に搭載される簡易装置30によって道路の走行時に取得された画像及び加速度から路面の劣化を検出するものである。この路面調査システム1は、図1に示すように、路面調査装置10と、簡易装置30と、サービス加入者端末50とを有する。なお、図1の例では、1つの簡易装置30、1つのサービス加入者端末50を有する場合を例示したが、開示のシステムはこれに限定されず、簡易装置及びサービス加入者端末を任意の数とすることができる。これら路面調査装置10、簡易装置30及びサービス加入者端末50の間は、ネットワーク7を介して通信可能に接続される。かかるネットワーク7には、有線または無線を問わず、インターネット、LANLocalAreaNetworkやVPNVirtualPrivateNetworkなどの任意の通信網を採用できる。なお、路面調査装置10及び簡易装置30の間は、ネットワーク7経由だけでなく、メモリカード20を介してデータの授受を行うこともできる。このうち、簡易装置30は、パトロール車3に搭載される車載機である。かかる簡易装置30が搭載されるパトロール車3は、道路を巡回するために用いられる車両であり、軽、普通、大型などの大きさ、一般、業務、特殊などの用途、四輪、二輪などの車輪数を問わず、任意の車種の自動車をパトロール車3に採用することができる。かかる簡易装置30には、後述の路面調査装置10が路面の劣化を検出するための最小限のセンサ類が搭載される。例えば、簡易装置30は、カメラ31と、Ggravitationセンサ32と、GPSGlobalPositioningSystemユニット33と、マイクロホン34とを有する。なお、図1の例では、簡易装置30が4つのセンサ類を搭載する場合を例示するが、カメラ31と、Gセンサ32と、GPSユニット33とを搭載して路面の劣化を検出させてもよい。このうち、カメラ31は、道路の路面を撮影可能な位置に取り付けられる。例えば、カメラ31は、パトロール車3の前部の所定位置、例えば前部ナンバー周辺に取り付けることとしてもよいし、あるいはパトロール車3の後部の所定位置、例えば後部ナンバー周辺に取り付けることとしてもよい。また、Gセンサ32、GPSユニット33及びマイクロホン34は、パトロール車3の任意の位置に取り付けることができる。このとき、パトロール車3のサスペンションによって車体の揺れが緩衝されない箇所にGセンサ32を設置した場合には、へこみ、轍やひび割れなどの路面の劣化以外の細かい揺れ、例えば小石や坂の傾斜がより大きな値で重力加速度が計測されることになる。このため、Gセンサ32は、パトロール車3のサスペンションによって車体の揺れが緩衝される箇所に設置されるのが好ましい。また、マイクロホン34は、パトロール車3のタイヤによる走行音を収集するため、車両のフェンダー付近やタイヤを収容するタイヤハウス内に設置されるのが好ましい。なお、以下では、カメラ31によって道路が撮影された画像のことを道路画像と呼ぶ場合がある。また、以下では、Gセンサ32によって計測される重力加速度を含む加速度データ、GPSユニット33によって測定される経度及び緯度の座標値を含む位置データ、およびマイクロホン34によって音声データのことをセンシングデータと総称する場合がある。簡易装置30は、道路画像およびセンシングデータを路面調査装置10へアップロードする。一態様としては、簡易装置30は、ネットワーク7を介してセンシングデータをアップロードする一方で、道路画像についてはメモリカード20を介してアップロードする。このように、メモリカード20を介してアップロードを行う場合には、簡易装置30は、複数の道路画像のフレームを含む動画の映像データをメモリカード20へ書き込む。かかるメモリカード20は、パトロール車3に搭乗していた調査員によって路面調査装置10またはサービス加入者端末50に持ち込まれ、路面調査装置10またはサービス加入者端末50に付設または内蔵されたカードリーダによって映像データが読み取られる。このとき、サービス加入者端末50で映像データが読み取られた場合には、映像データがサービス加入者端末50から路面調査装置10へネットワーク7を介してアップロードされる。なお、メモリカード20には、フラッシュメモリやNVSRAMなどのデータを書き換え可能な半導体メモリを採用できる。また、メモリカード20の代わりに、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置を用いることもできる。なお、ここでは、メモリカード20を介して道路画像をアップロードする場合を例示したが、センシングデータと同様に、ネットワーク7を介してアップロードすることとしてもかまわない。また、ネットワーク7を介して映像データやセンシングデータをアップロードする場合には、リアルタイムにアップロードすることとしてもよいし、バッチ処理でアップロードすることとしてもよい。路面調査装置10は、路面調査サービスを提供するサーバ装置である。かかる路面調査装置10は、Webサーバとして実装することとしてもよいし、また、クラウドとして実装することもできる。一態様としては、路面調査装置10は、簡易装置30からアップロードされた映像データやセンシングデータを用いて、路面の劣化を検出する。その上で、路面調査装置10は、後述のサービス加入者端末50から劣化箇所の閲覧要求を受け付けた場合に、次のような情報をサービス加入者端末50へ提供する。すなわち、路面調査装置10は、路面の劣化が検出された道路画像を始め、その撮影に前後する重力加速度の変化や緯度及び経度の座標値などをサービス加入者端末50へ提供する。サービス加入者端末50は、路面調査サービスに加入したサービス加入者によって使用される端末装置である。かかるサービス加入者端末50の一態様としては、パーソナルコンピュータPC:PersonalComputerを始めとする固定端末を採用できる。他の一態様としては、携帯電話機、PHSPersonalHandyphoneSystemやPDAPersonalDigitalAssistantなどの移動体端末を採用することもできる。ここで、本実施例に係る路面調査装置10は、カメラ31によって撮影された道路画像上の路面から当該路面の舗装の異常を検出する。また、本実施例に係る路面調査装置10は、Gセンサ32によって路面の走行時に計測された加速度から当該路面の舗装の異常を検出する。また、本実施例に係る路面調査装置10は、マイクロホン34によって路面の走行時に録音された音声データから当該路面の舗装の異常を検出する。本実施例に係る路面調査装置10は、道路画像、加速度、音声データからそれぞれ異常を検出した位置のうち、何れか1つまたは2つで異常を検出した位置を特定する。そして、また、本実施例に係る路面調査装置10は、特定した位置の再調査の指示を出力する。道路は、路面性状測定車などの特殊な車両を走行させることによって道路の舗装状態が定期的に調査される。しかし、路面性状測定車は、高価かつ稀少なものであるので、路面の調査を高頻度に行うのは困難である。このため、路面の調査を路面性状測定車に依存したのでは、路面の劣化を早期に検出することはできない。そこで、本実施例に係る路面調査システム1では、パトロール車3に簡易装置30を搭載して、道路画像、加速度、走行音を収集する。そして、路面調査システム1では、路面調査装置10により、収集された道路画像、加速度、走行音から道路の劣化の調査を行う。よって、本実施例に係る路面調査装置10によれば、路面の劣化を早期に検出できる。さらに、本実施例に係る路面調査装置10では、路面の劣化を早期に検出できるので、道路の補修に要するコストを抑制することもできる。また、本実施例に係る路面調査装置10は、路面の劣化を検出することができる。このため、本実施例に係る路面調査装置10では、路面性状測定車のように、多数のレーダ変位計や多数のカメラを車両に設置せずともよく、さらには、レーダ変位計やカメラで適応的な計測を行うための計測制御装置を車両に設けずともよい。それゆえ、本実施例に係る路面調査装置10では、パトロール車3の装備を安価かつ簡易に抑えることができるので、路面を高頻度に調査することができる。また、本実施例に係る路面調査装置10では、道路画像、加速度、音声データのうち一部の検出結果でしか異常が検出されない場合、劣化が発生したとは確定できない。そこで、本実施例に係る路面調査装置10は、道路画像、加速度、音声データからそれぞれ異常を検出した位置のうち、何れか1つまたは2つで異常を検出した位置を特定する。そして、本実施例に係る路面調査装置10は、特定した位置の再調査の指示を出力する。このため、本実施例に係る路面調査装置10によれば、位置を示して再調査の指示を出力することにより、効率的に路面劣化を再調査できる。[簡易装置30の構成]続いて、本実施例に係る路面調査システムに含まれる簡易装置30の機能的構成について説明する。図2は、実施例1に係る簡易装置の機能的構成を示すブロック図である。図2に示すように、簡易装置30は、カメラ31と、Gセンサ32と、GPSユニット33と、マイクロホン34と、記憶部35と、通信I/Finterface部36と、リーダライタ37と、アップロード制御部38とを有する。なお、簡易装置30は、上記のセンサ類以外の他のセンサ、例えば車速センサや操舵角センサなどをさらに搭載することとしてもかまわない。このうち、カメラ31は、CCDChargeCoupledDeviceやCMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorなどの撮像素子を用いて、画像を撮影する撮像装置である。一態様としては、カメラ31は、所定のフレームレートで道路画像を撮影する度に、当該道路画像のフレームにその撮影時間をヘッダ情報として埋め込むことによって道路画像と撮影時間とを関連付けた上で後述の記憶部35へ格納する。かかる撮影時間は、道路画像の最初のフレームを起点とする経過時間とすることもできるし、タイムスタンプ等によって計測されたグローバルな時間を用いることとしてもかまわない。また、フレームレートは、道路画像のフレーム間で道路の同一箇所が一部重複して写る程度であればよく、例えば、24fpsframepersecond、30fps、60fpsなどを採用できる。撮影時間を経過時間とする場合、ヘッダに撮影を開始した撮影開始日時を埋め込む。なお、以下では、図示しないエンコーダによって道路画像が動画の符号化データにエンコードされた映像データが後述の記憶部35に格納されることとする。Gセンサ32は、重力加速度を計測するセンサである。一態様としては、Gセンサ32は、重力加速度を計測する度に、当該重力加速度とその計測時間とを対応付けた加速度データを後述の記憶部35へ格納する。かかる加速度の計測方式には、半導体式を始め、機械式や光学式などの任意の方式を採用できる。計測時間は、計測を開始した時刻を起点とする経過時間とすることもできるし、タイムスタンプ等によって計測されたグローバルな時間を用いることとしてもかまわない。計測時間を経過時間とする場合、ヘッダに計測を開始した計測開始日時を埋め込んだ加速度データを後述の記憶部35へ格納する。なお、以下では、Gセンサ32が重力加速度を1秒周期で計測する場合を想定するが、Gセンサ32の計測周期はこれに限定されず、任意の周期で重力加速度が計測される場合に適用できる。また、ここでは、重力方向の加速度を計測するGセンサ32を搭載する場合を例示したが、X軸方向、Y軸方向、Z軸方向の加速度を測定する3軸加速度センサを採用することもできる。GPSユニット33は、複数のGPS衛星からの電波を受信して各々のGPS衛星との距離を割り出すことにより、緯度および経度などの座標値を測定するユニットである。一態様としては、GPSユニット33は、緯度および経度の座標値を測定する度に、当該座標値とその測定日時とを対応付けた位置データを後述の記憶部35へ格納する。なお、以下では、GPSユニット33が緯度および経度の座標値を1秒周期で測定する場合を想定するが、GPSユニット33の測定周期はこれに限定されず、任意の周期で座標値が測定される場合に適用できる。マイクロホン34は、音声を電気信号に変換する機器である。一態様としては、マイクロホン34は、音声を変換した電気信号を所定のサンプリング周波数でデジタルデータに変換し、変換したデータを所定の形式でエンコードし、ヘッダに録音を開始した録音開始時刻を埋め込んだ音声データを後述の記憶部35へ格納する。記憶部35は、各種のデータを記憶する記憶デバイスである。例えば、記憶部35は、映像データを始め、加速度データや位置データ、音声データなどのセンシングデータを記憶する。かかる記憶部35の一態様としては、フラッシュメモリやNVSRAMなどのデータを書き換え可能な半導体メモリの他、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置を採用できる。通信I/F部36は、他の装置、例えば路面調査装置10との間で通信制御を行うインタフェースである。例えば、通信I/F部36は、記憶部35に蓄積されたセンシングデータを路面調査装置10へ送信する。かかる通信I/F部36の一態様としては、LANカードなどのネットワークインタフェースカードNIC:NetworkInterfaceCardやモデムを採用できる。なお、ここでは、センシングデータを通信I/F部36を介して路面調査装置10へ送信する場合を例示したが、必ずしも通信によるアップロードを実行する必要はない。例えば、センシングデータをメモリカード20を介してアップロードすることもできる。この場合には、後述のアップロード制御部38によってリーダライタ37が制御され、センシングデータがメモリカード20へ書き込まれる。リーダライタ37は、メモリカード20内のデータの読み出し及びメモリカード20に対するデータの書き込みを行う装置である。一態様としては、リーダライタ37は、メモリカード20が所定の位置に装着された状態で後述のアップロード制御部38からの書き込み指示を受け付けると、記憶部35に記憶された映像データをメモリカード20へ書き込む。アップロード制御部38は、通信I/F部36を制御して、路面調査装置10へのアップロードを制御する処理部である。一態様としては、アップロード制御部38は、Gセンサ32やGPSユニット33、マイクロホン34によって加速度データや位置データ、音声データなどのセンシングデータが記憶部35に書き込まれる度に、当該センシングデータを送信させる。また、アップロード制御部38は、道路の調査員から映像データの書き込み操作を受け付けるか、あるいは記憶部35における映像データの蓄積量が所定のデータサイズになった場合に、次のような処理を実行する。すなわち、アップロード制御部38は、リーダライタ37を制御して、記憶部35に記憶された映像データをメモリカード20へ書き込ませる。なお、アップロード制御部38は、センシングデータを路面調査装置10へ送信した場合や映像データをメモリカード20へ書き込んだ場合に、アップロード済みのセンシングデータ及び映像データを記憶部35から削除する。なお、アップロード制御部38には、各種の集積回路や電子回路を採用できる。例えば、集積回路としては、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitが挙げられる。また、電子回路としては、CPUCentralProcessingUnitやMPUMicroProcessingUnitなどが挙げられる。[路面調査装置10の構成]次に、本実施例に係る路面調査装置10の機能的構成について説明する。図3は、実施例1に係る路面調査装置の機能的構成を示すブロック図である。図3に示すように、路面調査装置10は、リーダライタ11と、通信I/F部12と、記憶部13と、制御部15とを有する。このうち、リーダライタ11は、メモリカード20内のデータの読み出し及びメモリカード20に対するデータの書き込みを行う装置である。一態様としては、リーダライタ11は、メモリカード20が所定の位置に装着された状態で後述の登録部15aからの読み取り指示を受け付けると、メモリカード20に記憶された映像データを読み出す。そして、リーダライタ11は、映像データを後述の登録部15aへ出力する。通信I/F部12は、他の装置、例えば簡易装置30やサービス加入者端末50との間で通信制御を行うインタフェースである。例えば、通信I/F部12は、簡易装置30からセンシングデータを受信したり、道路の調査員に閲覧させる閲覧データをサービス加入者端末50へ送信したりする。かかる通信I/F部12の一態様としては、LANカードなどのネットワークインタフェースカードを採用できる。記憶部13は、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部13は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemoryであってもよい。記憶部13は、制御部15で実行されるOSOperatingSystemや路面の調査に用いる各種プログラムを記憶する。さらに、記憶部13は、制御部15で実行されるプログラムの実行に必要な各種データを記憶する。かかるデータの一例として、記憶部13は、映像データ13aと、センシングデータ13bと、異常位置データ13cと判定パターンデータ13dを記憶する。映像データ13aは、パトロール車3に搭載されるカメラ31によって道路が撮影された映像データである。一例として、映像データ13aは、リーダライタ11によってメモリカード20から読み取られた映像データが後述の登録部15aによってパトロール車3の車両番号別に登録される。他の一例として、映像データ13aは、道路画像上で路面の舗装に変色等の異常がある領域を検出するために、後述の異常領域検出部15bによって参照される。センシングデータ13bは、パトロール車3に搭載されるセンサ類によって取得された加速度データや位置データ、音声データを含むデータである。一例として、センシングデータ13bは、簡易装置30から受信したセンシングデータが後述の登録部15aによってパトロール車3の車両番号別に登録される。他の一例として、センシングデータ13bに含まれる音声データは、走行音に凹凸等によって発生する特定の音声パターンがあるか否かを判定するために、後述の走行音異常検出部15cによって参照される。また、他の一例として、センシングデータ13bに含まれる加速度データは、重力加速度に凹凸等の異常があるか否かを判定するために、後述の加速度異常検出部15dによって参照される。異常位置データ13cは、異常を検出した位置を表すデータである。一例として、異常位置データ13cは、後述の異常領域検出部15bによって道路画像から異常を検出した位置が登録される。他の一例として、異常位置データ13cは、後述の走行音異常検出部15cによってセンシングデータ13bに含まれる音声データから異常を検出した位置が登録される。また、他の一例として、異常位置データ13cは、後述の加速度異常検出部15dによってセンシングデータ13bに含まれる加速度データから異常を検出した位置が登録される。他の一例として、異常位置データ13cは、道路の再調査を指示するために、後述の特定部15eによって参照される。図4は、実施例1に係る異常位置データの構成例を示す図である。図4に示すように、異常位置データ13cは、異常検出地点、日時、異常情報の各項目を有する。異常検出地点の項目は、ルート、車線区別、地点に分かれている。ルートは、異常を検出した道路を示す情報を格納する領域である。車線区別は、異常を検出した道路の車線を示す情報を格納する領域である。本実施例では、異常を検出した道路の車線が上り車線か下り車線か識別しており、上り車線の場合上り、下り車線の場合下りが格納される。地点の項目は、道路の異常を検出した位置を示す情報を格納する領域である。本実施例では、道路に所定の区間毎に、それぞれの区間を示す識別コードを定めており、当該識別コードが格納される。なお、地点の項目には、緯度および経度などの座標値を格納してもよい。日時の項目は、車両が道路のその区間を通過した日時を格納する領域である。異常情報の項目は、縦G、音、画像に分かれている。縦Gの項目は、加速度データから異常を検出したことを示す情報を格納する領域である。音の項目は、音声データから異常を検出したことを示す情報を格納する領域である。画像の項目は、画像から異常を検出したことを示す情報を格納する領域である。縦G、音、画像の各項目は、それぞれ異常が検出された場合に1が格納され、異常が検出されない場合に空白とされる。図4の例では、道路AYの上り車線の地点AY22は、2012年1月19日10時01分02秒に検査が行われ、加速度データ、音声データおよび画像でそれぞれ異常が検出されたことを示す。また、道路AYの上り車線の地点AY23は、2012年1月19日10時05分00秒に検査が行われ、加速度データでのみ異常が検出されたことを示す。また、道路AYの上り車線の地点AY24は、2012年1月19日10時10分00秒に検査が行われ、音声データでのみ異常が検出されたことを示す。また、道路AYの上り車線の地点AY25は、2012年1月19日10時12分00秒に検査が行われ、画像でのみ異常が検出されたことを示す。判定パターンデータ13dは、異常を検出した位置が道路の劣化であるか否かを判定するための判定パターンを表すデータである。一例として、判定パターンデータ13dは、路面調査ソフトウェアの作成元で予め登録されていてもよく、管理者が不図示の入力部あるいは、路面調査装置10と通信可能とされたクライアントコンピュータなどの端末装置から登録してもよい。また、他の一例として、判定パターンデータ13dは、道路の再調査を指示するために、後述の特定部15eによって参照される。図5は、判定パターンデータの構成例を示す図である。図5に示すように、判定パターンデータ13dは、縦G、音、画像、判定の各項目を有する。縦Gの項目は、縦Gの異常に関する判定条件を格納する領域である。音の項目は、音の異常に関する判定条件を格納する領域である。画像の項目は、音の異常に関する判定条件を格納する領域である。判定の項目は、判定結果を格納する領域である。縦G、音、画像の各項目は、異常であることを判定条件とする場合、1が格納され、異常ではないことを判定条件とする場合に空白とされる。判定の項目は、劣化であると判定する場合、成立が格納され、劣化であるか未確定である場合、が格納され、劣化でないと判定する場合、空白とされる。図5の例では、パターン1に示すように、縦G、音、画像が1とされ、縦G、音、画像の全てで異常と検出された場合は、劣化と判定することを示す。また、パターン2に示すように、縦Gと画像が1とされ、縦Gと画像で異常と検出された場合は、未確定と判定することを示す。また、パターン3に示すように、音と画像が1とされ、音と画像で異常と検出された場合は、未確定と判定することを示す。また、パターン4に示すように、縦Gが1とされ、縦Gのみで異常と検出された場合は、未確定と判定することを示す。また、パターン5に示すように、音が1とされ、音のみで異常と検出された場合は、未確定と判定することを示す。また、パターン6に示すように、画像が1とされ、画像のみで異常と検出された場合は、未確定と判定することを示す。制御部15は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部15は、図3に示すように、登録部15aと、異常領域検出部15bと、走行音異常検出部15cと、加速度異常検出部15dと、特定部15eと、出力部15fとを有する。このうち、登録部15aは、簡易装置30からアップロードされる映像データ、車輪軌跡データ及びセンシングデータを記憶部13へ登録する処理部である。一態様としては、登録部15aは、リーダライタ11によってメモリカード20から映像データが読み取られた場合に、映像データをパトロール車3の車両番号別に記憶部13へ登録する。他の一態様としては、登録部15aは、簡易装置30からセンシングデータを受信した場合に、当該センシングデータをパトロール車3の車両番号別に記憶部13へ登録する。異常領域検出部15bは、映像データ13aを用いて、道路画像上の路面から当該路面の舗装の異常領域を検出する処理部である。一態様としては、異常領域検出部15bは、新規の映像データ13aが記憶部13へ登録された場合に処理を起動する。まず、異常領域検出部15bは、記憶部13に記憶された映像データ13aに含まれる道路画像のフレームを順次読み出す。そして、異常領域検出部15bは、当該道路画像のうち画像処理を実行する対象とする領域を特定する。例えば、異常領域検出部15bは、道路画像内でカメラ31の画角からキャリブレーションによって予め得られる消失点Vpの高さH1の所定の割合、例えば2分の1の高さH2を算出する。そして、異常領域検出部15bは、道路画像のうち先に算出した高さH2以下の高さの領域Eに絞って以降の画像処理を実行する。このように、画像処理の実行対象とする領域を限定するのは、道路画像上で消失点に近く、小さくしか映らない領域を画像処理の実行対象から除外するとともに、画像処理の演算量を削減するためである。なお、以下では、道路画像のうち高さH2以下の高さの領域のことを画像処理の実行対象領域と呼ぶ場合がある。その上で、異常領域検出部15bは、先に特定した画像処理の実行対象領域Eから路面の舗装に変色等があると推定できる異常領域を検出する。例えば、異常領域検出部15bは、画像処理の実行対象領域E内の各画素の彩度または色相の平均値を算出する。そして、異常領域検出部15bは、各画素の彩度または色相の平均値との間で色差が所定の閾値Δa以上である画素を抽出した上で色差が閾値Δa以上である画素が連続する領域をラベリングする。かかるラベリングによって、異常領域検出部15bは、アスファルトやセメントの色から変色したと推定できる異常領域を検出する。そして、異常領域検出部15bは、異常領域を構成する画素の数、すなわち異常領域の面積を算出した上で当該異常領域の面積が所定の閾値Δb以上であるか否かを判定する。このとき、異常領域検出部15bは、異常領域を構成する画素のうち消失点に近い画素ほど重みを大きくして異常領域の面積を算出することもできる。かかる面積の大きさを判定することによって、異常領域検出部15bは、異常領域が路面のへこみ、轍やひび割れと推定できる大きさであるか否か、言い換えれば異常領域が小石等ではないか否かを判別する。そして、異常領域の面積が所定の閾値Δb未満である場合には、異常領域が路面のへこみ、轍やひび割れなどである可能性が低いと推定できる。よって、異常領域検出部15bは、以降の処理を実行しない。一方、異常領域の面積が所定の閾値Δb以上である場合には、異常領域が路面のへこみ、轍やひび割れなどである可能性が高いと推定できる。このため、異常領域検出部15bは、当該異常領域を構成する画素の輝度の平均値が所定の閾値Δc以下であるか否かをさらに判定する。かかる輝度の大きさを判定することによって、異常領域検出部15bは、路面に塗布された白線等の道路標示とは異なると推定できる程度に異常領域が黒いかどうかを判別できる。異常領域検出部15bは、異常領域を構成する画素の輝度の平均値が所定の閾値Δc以下である場合に、当該異常領域を異常であると判定する。ここで、図6を用いて、道路画像からの異常の検出方法の具体例を説明する。図6は、道路画像の一例を示す図である。図6に示す例では、道路画像310の異常領域310a、異常領域310bは、各画素の彩度または色相の平均値との間で色差が所定の閾値Δa以上であるものとする。異常領域検出部15bは、消失点Vpの高さH1の2分の1の高さH2以下の領域が画像処理の実行対象領域Eとして異常領域検出部15bを特定して異常領域を検出する。この画像処理の実行対象領域Eには、異常領域310a、異常領域310bのうち異常領域310bしか含まれないので、異常領域310bだけが異常領域検出部15bによって検出される。異常領域検出部15bは、異常領域310bの面積が所定の閾値Δb以上であり、異常領域310bを構成する画素の輝度の平均値が所定の閾値Δc以下である場合、異常領域310bをへこみ、轍やひび割れなどの凹凸に起因する異常であると検出する。異常領域検出部15bは、撮影画像から異常を検出した場合、当該撮影画像の撮影日時を特定する。例えば、映像データ13aがフレーム毎にタイムスタンプを記憶する場合、異常領域検出部15bは、異常を検出したフレーム画像のタイムスタンプの日時を撮影日時と特定する。一方、映像データ13aが撮影開始日時とフレーム毎に経過時間とを記憶する場合、異常領域検出部15bは、撮影開始日時から異常を検出した撮影画像のフレームまでの経過時間を経過した日時を撮影日時と特定する。そして、異常領域検出部15bは、センシングデータ13bに含まれる位置データから、異常を検出した撮影画像の撮影日時に対応する測定日時での位置を求める。異常領域検出部15bは、求めた位置を地図上にマッピングし、位置から通過した道路および車線を特定する。かかる地図情報は、予め記憶部13に登録されてもよい。また、地図情報は、地図情報を提供するサービスを行う業者のサーバ上から適宜取得されたものを用いてもよい。異常領域検出部15bは、ルートの項目に特定した道路、車線区別の項目に特定した車線、地点に項目に異常を検出した位置を示す識別コードまたは座標値、日時の項目に撮影日時、画像の項目に1をそれぞれ設定して、異常位置データ13cに登録する。なお、異常領域検出部15bは、異常位置データ13cに、登録を行う道路、車線、地点のレコードが既に存在する場合、当該レコードの画像の項目を1に更新する。走行音異常検出部15cは、センシングデータ13bに含まれる音声データを用いて、路面の舗装の異常を検出する処理部である。一態様としては、走行音異常検出部15cは、新規のセンシングデータ13bが記憶部13へ登録された場合に処理を起動する。まず、異常領域検出部15bは、記憶部13に記憶されたセンシングデータ13bに含まれる音声データを先頭から順次読み出す。そして、走行音異常検出部15cは、読み出した音声データに、へこみ、轍やひび割れなどを走行した際に発生する特徴的な劣化の音声パターンが含まれるか判定する。例えば、走行音異常検出部15cは、読み出した音声データが示す音声を周波数分解して音声データの特徴点を抽出する。そして、走行音異常検出部15cは、抽出した特徴点と劣化の音声パターンの特徴点との類似度を求め、類似度が所定の閾値以上であるか否かを判定し、類似度が閾値以上である場合、路面の舗装の異常があると検出する。走行音異常検出部15cは、音声データから異常を検出した場合、当該音声データの録音日時を特定する。例えば、走行音異常検出部15cは、音声データの録音開始日時から異常を検出した位置での経過時間を経過した日時を録音日時と特定する。そして、走行音異常検出部15cは、センシングデータ13bに含まれる位置データから、音声データの異常を検出した録音日時に対応する測定日時での位置を求める。走行音異常検出部15cは、求めた位置を地図上にマッピングし、位置から通過した道路および車線を特定する。走行音異常検出部15cは、ルートの項目に特定した道路、車線区別の項目に特定した車線、地点に項目に異常を検出した位置を示す識別コードまたは座標値、日時の項目に録音日時、音の項目に1をそれぞれ設定して、異常位置データ13cに登録する。なお、走行音異常検出部15cは、異常位置データ13cに、登録を行う道路、車線、地点のレコードが既に存在する場合、当該レコードの音の項目を1に更新する。加速度異常検出部15dは、センシングデータ13bに含まれる加速度データを用いて、路面の舗装の異常を検出する処理部である。一態様としては、加速度異常検出部15dは、新規のセンシングデータ13bが記憶部13へ登録された場合に処理を起動する。まず、加速度異常検出部15dは、記憶部13に記憶されたセンシングデータ13bに含まれる加速度データを先頭から所定区間ずつ順次読み出す。そして、走行音異常検出部15cは、読み出した区間の重力加速度の最大値及び最小値のいずれかが所定の範囲R外であるかを判定する。加速度が所定の範囲R外であることは、車両が何かの段差を通過したことを示している。加速度異常検出部15dは、重力加速度の最大値及び最小値のいずれかが所定の範囲R外である場合、路面の舗装の異常があると検出する。かかる加速度の判定によって、道路画像から検出された異常領域が、へこみ、轍やひび割れなどの凹凸であるか否か、言い換えれば凹凸が少ない水たまりによる変色ではないかどうかを判別できる。加速度異常検出部15dは、加速度データから異常を検出した場合、当該加速度データの計測日時を特定する。例えば、加速度データが重力加速度を計測する毎にタイムスタンプを記憶する場合、加速度異常検出部15dは、異常を検出した加速度でのタイムスタンプの日時を計測日時と特定する。また、加速度データが計測開始日時と重力加速度を計測する毎に経過時間とを記憶する場合、計測開始日時から異常を検出した加速度までの経過時間を経過した日時を計測日時と特定する。そして、加速度異常検出部15dは、センシングデータ13bに含まれる位置データから、加速度データの異常を検出した計測日時に対応する測定日時での位置を求める。加速度異常検出部15dは、求めた位置を地図上にマッピングし、位置から通過した道路および車線を特定する。加速度異常検出部15dは、ルートの項目に特定した道路、車線区別の項目に特定した車線、地点に項目に異常を検出した位置を示す識別コードまたは座標値、日時の項目に計測日時、縦Gの項目に1をそれぞれ設定して、異常位置データ13cに登録する。なお、加速度異常検出部15dは、異常位置データ13cに、登録を行う道路、車線、地点のレコードが既に存在する場合、当該レコードの縦Gの項目を1に更新する。特定部15eは、カメラ31、Gセンサ32、マイクロホン34のうち、一部の検出結果でしか劣化が検出されない位置を特定する処理部である。一態様としては、特定部15eは、カメラ31、Gセンサ32、マイクロホン34の何れか1つまたは2つで異常を検出した位置を特定する。例えば、特定部15eは、異常位置データ13cに記憶された各レコードの縦G、音、画像の項目を判定パターンデータ13dの各パターンと比較して劣化の判定を行う。そして、特定部15eは、判定の結果、劣化であるか未確定と判定された位置を特定する。出力部15fは、再調査の指示する情報を出力する処理部である。一態様としては、出力部15fは、サービス加入者端末50からの閲覧要求に応じて、再調査の指示する情報として、特定部15eにより劣化であるか未確定と判定された位置を地図上にマッピングした再調査指示画面の画面情報を生成する。このとき、出力部15fは、縦G、音、画像のうち、異常とならなかったものに応じて位置を異なる表示態様でマッピングする。そして、出力部15fは、生成した画像情報をサービス加入者端末50へ出力して再調査指示画面を表示させる。図7は、再調査指示画面の一例を示す図である。図7に示すように、サービス加入者端末50には、未確定と判定された位置を地図上にマッピングした再調査指示画面80が表示される。再調査指示画面80では、地図上にマッピングした位置をマーク82により示している。また、図7の例では、縦G、音、画像のうち、異常とならなかったものに応じてマーク82のパターンを変えて識別可能に表示している。なお、縦G、音、画像のうち、異常とならなかったものに応じてマーク82の色や形状を変えてもよい。このような再調査指示画面80の表示によって、道路の調査員は、再調査を行う地点を視覚的、さらには地理的に把握できる。[処理の流れ]次に、本実施例に係る路面調査装置10の処理の流れについて説明する。図8は、異常領域検出処理の手順を示すフローチャートである。この異常領域検出処理は、新規の映像データ13aが記憶部13へ登録された場合に処理を起動する。図8に示すように、異常領域検出部15bは、記憶部13に記憶された映像データ13aに含まれる道路画像のフレームを順次読み出すステップS101。そして、異常領域検出部15bは、道路画像上の消失点をもとに画像処理の実行対象領域Eを特定するステップS102。その上で、異常領域検出部15bは、先に特定した画像処理の実行対象領域Eから路面の舗装に変色等があると推定できる異常領域を検出するステップS103。そして、異常領域が存在する場合ステップS104肯定には、異常領域検出部15bは、異常領域を構成する画素の数、すなわち異常領域の面積を算出した上で当該異常領域の面積が所定の閾値Δb以上であるか否かを判定するステップS105。このとき、異常領域が存在しない場合ステップS104否定または異常領域の面積が所定の閾値Δb未満である場合ステップS105否定には、異常領域が路面のへこみ、轍やひび割れなどである可能性が低いと推定できる。よって、以降のステップS106の処理をとばし、ステップS108の処理へ移行する。一方、異常領域の面積が所定の閾値Δb以上である場合ステップS105肯定には、異常領域が路面のへこみ、轍やひび割れなどである可能性が高いと推定できる。このため、異常領域検出部15bは、当該異常領域を構成する画素の輝度の平均値が所定の閾値Δc以下であるか否かをさらに判定するステップS106。そして、異常領域を構成する画素の輝度の平均値が所定の閾値Δc以下である場合ステップS106肯定には、異常領域検出部15bは、次のような処理を実行する。すなわち、異常領域検出部15bは、異常を検出した位置に関する情報を異常位置データ13cに登録するステップS107。なお、異常領域を構成する画素の輝度の平均値が所定の閾値Δcよりも大きい場合ステップS106否定にも、ステップS107の処理をとばし、ステップS108の処理へ移行する。異常領域検出部15bは、映像データ13aに含まれる道路画像を全てのフレームについて路面の調査が終了したか否か判定するステップS108。調査が終了していない場合ステップS108否定、異常領域検出部15bは、全てのフレームについて路面の調査が終了するまで、ステップS101~ステップS107までの処理を繰り返し実行する。そして、異常領域検出部15bは、全てのフレームについて路面の調査が終了するとステップS108肯定、処理を終了する。次に、本実施例に係る路面調査装置10の走行音異常検出処理の流れについて説明する。図9は、走行音異常検出処理の手順を示すフローチャートである。この走行音異常検出処理は、新規のセンシングデータ13bが記憶部13へ登録された場合に処理を起動する。図9に示すように、走行音異常検出部15cは、記憶部13に記憶されたセンシングデータ13bに含まれる音声データを順次読み出すステップS110。そして、走行音異常検出部15cは、読み出した音声データに対して劣化の音声パターンのパターン認識により異常の検出を行うステップS111。走行音異常検出部15cは、検出の結果、異常が検出されたか否か判定するステップS112。異常を検出した場合ステップS112肯定、走行音異常検出部15cは、異常を検出した位置に関する情報を異常位置データ13cに登録するステップS113。なお、異常が検出されない場合ステップS112否定、ステップS113の処理をとばし、ステップS114の処理へ移行する。走行音異常検出部15cは、音声データについて路面の調査が終了したか否か判定するステップS114。調査が終了していない場合ステップS114否定、走行音異常検出部15cは、音声データについて路面の調査が終了するまで、ステップS110~ステップS113までの処理を繰り返し実行する。そして、走行音異常検出部15cは、音声データについて路面の調査が終了するとステップS114肯定、処理を終了する。次に、本実施例に係る路面調査装置10の加速度異常検出処理の流れについて説明する。図10は、加速度異常検出処理の手順を示すフローチャートである。この加速度異常検出処理は、新規のセンシングデータ13bが記憶部13へ登録された場合に処理を起動する。図10に示すように、加速度異常検出部15dは、記憶部13に記憶されたセンシングデータ13bに含まれる加速度データを所定区間ずつ順次読み出すステップS120。そして、加速度異常検出部15dは、読み出した区間の重力加速度の最大値及び最小値のいずれかが所定の範囲R外であるかを判定するステップS121。所定の範囲R外である場合ステップS121肯定、加速度異常検出部15dは、所定の範囲R外となって異常と検出した位置に関する情報を異常位置データ13cに登録するステップS122。なお、異常が検出されない場合ステップS121否定、ステップS122の処理をとばし、ステップS123の処理へ移行する。加速度異常検出部15dは、加速度データについて路面の調査が終了したか否か判定するステップS123。調査が終了していない場合ステップS123否定、加速度異常検出部15dは、加速度データについて路面の調査が終了するまで、ステップS120~ステップS122までの処理を繰り返し実行する。そして、加速度異常検出部15dは、加速度データについて路面の調査が終了するとステップS123肯定、処理を終了する。次に、本実施例に係る路面調査装置10の再調査指示処理の流れについて説明する。図11は、実施例1に係る再調査指示処理の手順を示すフローチャートである。この再調査指示処理は、サービス加入者端末50からの閲覧要求を受信した場合に処理を起動する。図11に示すように、特定部15eは、異常位置データ13cに記憶された各レコードが判定パターンデータ13dの何れのパターンに合致するか判定し、劣化であるか未確定と判定された位置を特定するステップS130。出力部15fは、特定部15eにより劣化であるか未確定と判定された位置を地図上にマッピングした再調査指示画面の画面情報を生成し、生成した画像情報をサービス加入者端末50へ出力しステップS131、処理を終了する。[実施例1の効果]上述してきたように、本実施例に係る路面調査装置10は、カメラ31、Gセンサ32、マイクロホン34で異常を検出した位置のうち、何れか1つまたは2つで異常を検出した位置を特定する。そして、本実施例に係る路面調査装置10では、特定した位置の再調査の指示を出力する。このように、本実施例に係る路面調査装置10によれば、劣化が発生したとは確定できない位置を示して再調査の指示を出力することにより、調査員が再調査の位置を把握できるため、効率的に路面劣化を再調査できる。また、本実施例に係る路面調査装置10によれば、確定できない位置を示して再調査の指示を出力することにより、路面の劣化を早期に検出できる。これにより、本実施例に係る路面調査装置10によれば、路面の劣化を早期に検出できるので、道路の補修に要するコストを抑制することもできる。また、本実施例に係る路面調査装置10は、特定した位置で検出されていない異常の再調査の指示をさらに出力する。これにより、本実施例に係る路面調査装置10によれば、調査員が何れの異常が検出できなかったか把握できるため、効率的に路面劣化を再調査できる。次に、実施例2について説明する。実施例2に係る路面調査システム1および簡易装置30の構成は、図1、図2に示した実施例1に係る路面調査システム1および簡易装置30と同一であるため、説明を省略する。図12は、実施例2に係る路面調査装置の機能的構成を示すブロック図である。実施例2に係る路面調査装置10の構成は、図3に示した実施例1に係る路面調査装置10と略同一であるため、異なる部分について説明する。図12に示すように、制御部15は、推定部15gと、導出部15hとをさらに有する。推定部15gは、縦G、音、画像のうち、一部でしか異常が検出されなかった場合、異常が検出されなかった原因を推定する処理部である。一態様としては、推定部15gは、画像で異常が検出されなかった場合、例えば、次のような処理を実行する。すなわち、推定部15gは、画像に対してナンバープレートを検出する画像処理を行う。ナンバープレートは、矩形状とされ、サイズも定められている。よって、例えば、推定部15gは、ナンバープレートの外形に応じたテンプレートを用いて、パターンマッチングを行うことにより、画像からナンバープレートを検出できる。画像にナンバープレートが含まれる場合、パトロール車3は、道路を走行した際、車間距離が短く混雑した状況であったと推測される。そこで、推定部15gは、画像からナンバープレートを検出できた場合、道路の混雑が原因と推定する。また、推定部15gは、画像に対して日照の有無を検出する画像処理を行う。撮影時が夜もしくは悪天候である場合、画像は暗く不明瞭である。このため、推定部15gは、画像の輝度や明度など画像の明るさを示す値の最大値および平均値を求める。そして、推定部15gは、最大値および平均値が日照不足と見なせる各々所定の閾値よりも小さい場合、日照不足が原因と推定する。また、推定部15gは、画像に対して天候を検出する画像処理を行う。撮影時の天気が曇りや雨である場合、画像は、灰色部分が多くなり、不鮮明である。そこで、推定部15gは、画像の色合いを検出し、グレー部分が所定量以上あるいは所定の割合以上である場合、悪天候が原因と推定する。また、他の一態様としては、推定部15gは、縦Gで異常が検出されなかった場合、例えば、次のような処理を実行する。すなわち、推定部15gは、道路画像のフレーム間のオプティカルフローから得られるパトロール車3の車速を検出する画像処理を行う。パトロール車3の速度が遅いが場合、凹凸をゆっくりと通過するため、重力加速度の変化が小さくなる。そこで、推定部15gは、パトロール車3の車速を検出し、パトロール車3の車速が、重力加速度による劣化の検出が困難になる所定の速度よりも遅い場合、低速が原因と推定する。推定部15gは、一部でしか異常が検出されなかった位置毎に推定した原因を示す情報を記憶部13に登録する。一態様としては、推定部15gは、一部でしか異常が検出されなかった位置毎に推定した原因を異常位置データ13cに登録する。図13は、実施例2に係る異常位置データの構成例を示す図である。実施例2に係る異常位置データ13cの構成は、図4に示した実施例1に係る異常位置データ13cと略同一であるため、異なる部分について説明する。図13に示すように、異常位置データ13cは、推定原因の項目を有する。推定原因の項目は、視野不足、日照不足、悪天候、低速に分かれている。視野不足は、原因が道路の混雑による視野不足であることを示す情報を格納する領域である。日照不足は、原因が日照不足であることを示す情報を格納する領域である。悪天候は、原因が悪天候であることを示す情報を格納する領域である。低速は、原因が低速であることを示す情報を格納する領域である。視野不足、日照不足、悪天候、低速の各項目は、それぞれ原因であると推定された場合に1が格納され、原因と推定されていない場合に空白とされる。図13の例では、道路AYの上り車線の地点AY23は、加速度データのみ異常が検出された原因が視野不足であることを示す。また、道路AYの上り車線の地点AY24は、音声データのみ異常が検出された原因が日照不足であることを示す。また、道路AYの上り車線の地点AY25は、画像のみ異常が検出された原因が低速であることを示す。また、道路AYの上り車線の地点AY31は、縦Gのみ異常が検出された原因が悪天候であることを示す。導出部15hは、異常を検出できる条件を推定する処理部である。一態様としては、導出部15hは、推定された原因を回避して検出されなかった異常を検出できる条件を導出する。例えば、導出部15hは、原因が視野不足である場合、道路が閑散していることを再調査の条件と導出する。また、導出部15hは、原因が日照不足である場合、日照が得られることを再調査の条件と導出する。また、導出部15hは、原因が悪天候である場合、晴天の日を再調査の条件と導出する。また、導出部15hは、原因が低速である場合、重力加速度による劣化が検出可能な所定速度以上での走行を再調査の条件と導出する。出力部15fは、再調査の指示する情報として、再調査の条件をさらに出力する。一態様としては、出力部15fは、再調査が必要な位置に対応させて再調査の条件を示す記号やメッセージなどを表示する再調査指示画面の画面情報を生成してサービス加入者端末50へ出力して再調査指示画面を表示させる。このような再調査指示画面80の表示によって、道路の調査員は、再調査を行う地点をどのような条件で再調査すれば、劣化の判定に必要な情報が得られるかを把握できる。図14は、実施例2に係る再調査指示処理の手順を示すフローチャートである。なお、図11に示す実施例1に係る再調査指示処理と同一部分については、同一の符号を付して説明を省略する。図14に示すように、推定部15gは、縦G、音、画像のうち、一部でしか異常が検出されなかった位置について、撮影画像に基づいて異常が検出されなかった原因を推定するステップS132。導出部15hは、推定され原因に応じた再調査の条件を導出するステップS133。出力部15fは、再調査が必要な位置に対応させて再調査の条件を示す記号やメッセージなどを表示する再調査指示画面の画面情報を生成し、生成した画像情報をサービス加入者端末50へ出力しステップS134、処理を終了する。[実施例2の効果]上述してきたように、本実施例に係る路面調査装置10は、撮影した画像から前記特定した位置で異常が検出されなかった原因を推定し、推定された原因を回避して検出されなかった異常を検出できる条件を導出する。そして、本実施例に係る路面調査装置10は、再調査の指示として、導出された条件を出力する。これにより、本実施例に係る路面調査装置10によれば、調査員がどのような条件で再調査を行えば検出されなかった異常を検出できるか把握できるため、効率的に路面劣化を再調査できる。次に、実施例3について説明する。実施例3に係る路面調査システム1および簡易装置30の構成は、図1、図2に示した実施例1に係る路面調査システム1および簡易装置30と同一であるため、説明を省略する。図15は、実施例3に係る路面調査装置の機能的構成を示すブロック図である。実施例3に係る路面調査装置10の構成は、図12に示した実施例2に係る路面調査装置10と略同一であるため、異なる部分について説明する。記憶部13は、交通量予測データ13eと、日照データ13fと、天気予測データ13gと、再調査予定データ13hとをさらに記憶する。また、制御部15は、選択部15iをさらに有する。交通量予測データ13eは、道路の予測される交通量を表すデータである。一例として、交通量予測データ13eは、再調査の日程を選択するために、選択部15iによって参照される。この交通量予測データ13eは、各道路の予測交通量を提供するサービスを行う業者のサーバ上から適宜取得されたものを用いてもよい。また、交通量予測データ13eは、管理者が不図示の入力部あるいは、路面調査装置10と通信可能とされたクライアントコンピュータなどの端末装置から登録してもよい。図16は、交通量予測データの構成例を示す図である。図16に示すように、交通量予測データ13eは、予測日、ルート、車線区別、時間帯の各項目を有する。時間帯の項目は、午前と午後に分かれている。予測日は、交通量を予測した日付を格納する領域である。ルートは、道路を示す情報を格納する領域である。車線区別は、道路の車線を示す情報を格納する領域である。本実施例では、道路の車線が上り車線か下り車線か識別しており、上り車線の場合上り、下り車線の場合下りが格納される。午前の項目は、午前の予測される交通量を示す情報を格納する領域である。午後の項目は、午後の予測される交通量を示す情報を格納する領域である。午前、午後の各項目は、交通量が少ない場合に閑散が格納され、交通量が多い場合に混雑が格納され、交通量が予測されていない場合に空白とされる。図16の例では、1月9日の道路AAの上り車線は、午前に交通量が多く、午後に交通量が予測されていないことを示す。また、道路AAの下り車線は、午前に交通量が少なく閑散であり、午後に交通量が予測されていないことを示す。また、道路AYの上り車線は、午前に交通量が少なく、午後に交通量が予測されていないことを示す。日照データ13fは、撮影に適した日照が得られる期間を表すデータである。一例として、日照データ13fは、再調査の日程を選択するために、選択部15iによって参照される。この日照データ13fは、日照が得られる期間を提供するサービスを行う業者のサーバ上から適宜取得されたものを用いてもよい。また、日照データ13fは、管理者が不図示の入力部あるいは、路面調査装置10と通信可能とされたクライアントコンピュータなどの端末装置から登録してもよい。図17は、日照データの構成例を示す図である。図17に示すように、日照データ13fは、期間、日照時間帯の各項目を有する。日照時間帯の項目は、日照開始と日照終了に分かれている。期間は、日照が得られる期間を示す情報を格納する領域である。日照開始は、日照の開始時刻を示す情報を格納する領域である。日照終了は、日照の終了時刻を示す情報を格納する領域である。図17の例では、1月9日は、日照の開始が9:00であり、日照の終了が17:00であることを示す。天気予測データ13gは、予測される天気を表すデータである。一例として、天気予測データ13gは、再調査の日程を選択するために、選択部15iによって参照される。この天気予測データ13gは、天気予報を提供するサービスを行う業者のサーバ上から適宜取得されたものを用いてもよい。また、天気予測データ13gは、管理者が不図示の入力部あるいは、路面調査装置10と通信可能とされたクライアントコンピュータなどの端末装置から登録してもよい。図18は、天気予測データの構成例を示す図である。図18に示すように、天気予測データ13gは、日付、天気の各項目を有する。日付は、天気を予測した日付を格納する領域である。天気は、予測された天気を示す情報を格納する領域である。図18の例では、1月9日は、予測される天気が晴れのち雨であることを示す。再調査予定データ13hは、再調査の予定を表すデータである。一例として、再調査予定データ13hは、再調査の日程が選択部15iによって登録される。他の一例として、再調査予定データ13hは、再調査の予定を示す際に、出力部15fによって参照される。図19は、再調査予定データの構成例を示す図である。図19に示すように、再調査予定データ13hは、ルート、車線区別、配車計画の各項目を有する。配車計画の項目は、車番号、出発日、出発時刻に分かれている。ルートは、異常を検出した道路を示す情報を格納する領域である。車線区別は、異常を検出した道路の車線を示す情報を格納する領域である。車番号の項目は、調査を予定する車を示す情報を格納する領域である。出発日の項目は、調査を予定する日付を格納する領域である。出発時刻の項目は、調査の出発時刻を格納する領域である。図19の例では、ルートAAの上り車線は、32号車が1月11日の12:00に再調査に出発することを予定していることを示す。また、ルートAAの下り車線は、68号車が1月12日の10:00に再調査に出発することを予定していることを示す。また、ルートAYの上り車線は、23号車が1月20日の9:00に再調査に出発することを予定していることを示す。図15に戻り、選択部15iは、再調査を行う日程を選択する処理部である。一態様としては、選択部15iは、交通量予測データ13eと、日照データ13fと、天気予測データ13gから導出部15hにより導出された異常を検出できる条件に合う日程を選択する。選択部15iは、選択された日程を再調査予定データ13hへ登録する。なお、選択部15iは、縦G、音、画像のうち、画像で異常が検出されなかった位置について、再調査を行う日程を選択するものとしてもよい。図20は、選択部による日程の選択の流れを模式的に示した図である。図20の例では、異常を検出できる走行条件は、交通量が閑散で、撮影が日中であり、天候が晴れであることを想定する。選択部15iは、交通量予測データ13eから交通量の条件を満たす日付および時間帯を特定する。また、選択部15iは、日照データ13fから日照期間を特定する。さらに、選択部15iは、天気予測データ13gから天気の条件を満たす日付を特定する。そして、選択部15iは、特定されたものから重複する日付および時間帯を選択する。図20の例では、選択部15iは、交通量予測データ13eの1月11日のAAルート、上り車線が午後閑散であることから条件を満たし、日照データ13fの1月から4月の9:00~17:00が日照期間であり、1月11日が天気の条件を満たす。このため、選択部15iは、AAルート、上り車線について、1月11日12:00を再調査の日程として選択する。選択部15iは、選択された日程を再調査予定データ13hへ登録する。なお、車番号は、管理者が登録するものとしてもよく、また、車の配車状況を管理する別なサーバ装置から再調査の予定日に空車である車の情報を得て、ランダムあるいは所定の規則に従い再調査を行う車を定めてもよい。出力部15fは、再調査の指示する情報として、選択された再調査の日程をさらに出力する。一態様としては、出力部15fは、サービス加入者端末50からの閲覧要求に応じて、再調査の日程を表示する画面の画面情報を生成してサービス加入者端末50へ出力する。例えば、出力部15fは、再調査の日程を含めて表示されるように再調査指示画面を構成した画面情報を生成してサービス加入者端末50へ出力する。このような再調査の日程を含んだ画面の表示によって、道路の調査員は、どのような日程で再調査を行えば、劣化の判定に必要な情報が得られるかを把握できる。図21は、実施例3に係る再調査指示処理の手順を示すフローチャートである。なお、図11、14に示す実施例1、2に係る再調査指示処理と同一部分については、同一の符号を付して説明を省略する。図21に示すように、選択部15iは、導出部15hにより導出された異常を検出できる条件に合う再調査の日程を選択するステップS135。出力部15fは、調査の日程を表示する画面の画面情報を生成し、生成した画像情報をサービス加入者端末50へ出力しステップS136、処理を終了する。[実施例3の効果]上述してきたように、本実施例に係る路面調査装置10は、記憶部13に記憶された交通量予測データ、日照データ、天気予測データに基づき、再調査を行う日程を選択し、再調査の指示として、選択された再調査の日程を出力する。これにより、本実施例に係る路面調査装置10によれば、調査員がどのような日程で再調査を行えば検出されなかった異常を検出できるか把握できるため、効率的に路面劣化を再調査できる。さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。例えば、上記の実施例では、簡易装置30にカメラ31、Gセンサ32およびマイクロホン34を設けて、それぞれの道路の検出結果から異常の検出を行う場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、簡易装置30にカメラ31およびGセンサ32を設けて、それぞれの道路の検出結果から異常の検出を行い、何れか一方で異常を検出した位置を特定し、特定した位置の再調査の指示を出力してもよい。また、上記の実施例では、路面調査装置10において、映像データ、加速度データ、および音声データからの異常の検出を行う場合について説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、簡易装置30及び路面調査装置10が次のような処理を実行してもよい。すなわち、簡易装置30は、映像データ、加速度データ、および音声データに対してそれぞれ異常の検出を行い、それぞれ異常を検出した位置を含んだ検出結果を示す情報を路面調査装置10へ送信する。路面調査装置10は、受信された検出結果を示す情報から一部の検出結果でしか異常が検出されない位置を特定し、特定した位置の再調査の指示を出力するようにしてもよい。すなわち、簡易装置30は、異常領域検出部15b、走行音異常検出部15c、加速度異常検出部15dの処理を簡易装置30の図示しないCPUなどの制御部により行い、処理結果を路面調査装置10へ送信するようにしてもよい。また、上記の実施例では、路面調査装置10は、再調査指示画面80などの各種画面の画像情報を通信I/F12から出力してサービス加入者端末50で表示させる場合について説明したが、これに限定されない。例えば、路面調査装置10に設けられたディスプレイなどの表示部に各種の操作画面の画像情報を出力して表示部に表示させ、路面調査装置10に設けられたマウスやキーボードなどの操作部から操作画面に対する操作情報を得るようにしてもよい。[分散および統合]また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散統合して構成することができる。例えば、登録部15a、異常領域検出部15b、走行音異常検出部15c、加速度異常検出部15d、特定部15e、出力部15f、推定部15g、導出部15h、選択部15iの各構成要素を路面調査装置10の外部装置としてネットワーク経由で接続してもよい。また、上記各構成要素を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の路面調査装置の機能を実現するようにしてもよい。[路面調査プログラム]また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図22を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する路面調査プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。図22は、路面調査プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。図22に示すように、コンピュータ100は、操作部110aと、スピーカ110bと、カメラ110cと、ディスプレイ120と、通信部130とを有する。さらに、このコンピュータ100は、CPU150と、ROM160と、HDD170と、RAM180と有する。これら110~180の各部はバス140を介して接続される。HDD170には、登録部15a、異常領域検出部15b、走行音異常検出部15c、加速度異常検出部15d、特定部15e、出力部15f、推定部15g、導出部15h、選択部15iと同様の機能を発揮する路面調査プログラム170aが予め記憶される。この路面調査プログラム170aについては、実施例1~3で示した各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。すなわち、HDD170に格納される各データは、常に全てのデータがHDD170に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがHDD170に格納されれば良い。そして、CPU150が、路面調査プログラム170aをHDD170から読み出してRAM180に展開する。これによって、図22に示すように、路面調査プログラム170aは、路面調査プロセス180aとして機能する。この路面調査プロセス180aは、HDD170から読み出した各種データを適宜RAM180上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。なお、路面調査プロセス180aは、登録部15a、異常領域検出部15b、走行音異常検出部15c、加速度異常検出部15d、特定部15e、出力部15f、推定部15g、導出部15h、選択部15iにて実行される処理、例えば図8~11に示す処理を含む。また、CPU150上で仮想的に実現される各処理部は、常に全ての処理部がCPU150上で動作する必要はなく、処理に必要な処理部のみが仮想的に実現されれば良い。なお、上記の路面調査プログラム170aについては、必ずしも最初からHDD170やROM160に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ100に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるFD、CD-ROM、DVDディスク、光磁気ディスク、ICカードなどの可搬用の物理媒体に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ100がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、LAN、WANなどを介してコンピュータ100に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ100がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。