JP5776545B2 - 路面調査プログラム及び路面調査装置 - Google Patents

Description

本発明は、路面調査プログラム及び路面調査装置に関する。

道路の舗装は、交通荷重や自然環境の作用によって劣化する。道路は、路面の劣化が少ない状態であれば、補修コストが少ない。このため、路面の劣化を早期に発見することが望まれている。

そこで、カメラや音響センサ、加速度センサを設けた点検装置を車両に搭載し、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から道路の劣化を検出する技術がある。

特開２００５−１１５６８７号公報

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。

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５は、判定パターンデータの構成例を示す図である。 図６は、道路画像の一例を示す図である。 図７は、再調査指示画面の一例を示す図である。 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。 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。 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。 図１１は、再調査指示処理の手順を示すフローチャートである。 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。 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。 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。 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。 図１６は、交通量予測データの構成例を示す図である。 図１７は、日照データの構成例を示す図である。 図１８は、天気予測データの構成例を示す図である。 図１９は、再調査予定データの構成例を示す図である。 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。 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。

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、ＬＡＮ（Local Area Network）やＶＰＮ（Virtual Private Network）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、Ｇ（gravitation）センサ３２と、ＧＰＳ（Global Positioning System）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(Non Volatile Static Random Access Memory)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：Personal Computer）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、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）やＰＤＡ（Personal Digital Assistant）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／Ｆ（interface）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、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）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、２４ｆｐｓ（frame per second）、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(Non Volatile Static Random Access Memory)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：Network Interface Card）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、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）が挙げられる。また、電子回路としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）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、ＲＡＭ（Random Access Memory)、ＲＯＭ（Read Only Memory)であってもよい。

記憶部１３は、制御部１５で実行されるＯＳ（Operating System）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。

１ 路面調査システム
３ パトロール車
１０ 路面調査装置
１３ 記憶部
１３ａ 映像データ
１３ｂ センシングデータ
１３ｃ 異常位置データ
１３ｅ 交通量予測データ
１３ｆ 日照データ
１３ｇ 天気予測データ
１３ｈ 再調査予定データ
１５ 制御部
１５ａ 登録部
１５ｂ 異常領域検出部
１５ｃ 走行音異常検出部
１５ｄ 加速度異常検出部
１５ｅ 特定部
１５ｆ 出力部
１５ｇ 推定部
１５ｈ 導出部
１５ｉ 選択部
３０ 簡易装置
３１ カメラ
３２ Ｇセンサ
３３ ＧＰＳユニット
３４ マイクロホン
８０ 再調査指示画面

Claims (4)

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。

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