[go: up one dir, main page]

JP7563921B2 - Information processing device, information processing method, and program - Google Patents

Information processing device, information processing method, and program Download PDF

Info

Publication number
JP7563921B2
JP7563921B2 JP2020147031A JP2020147031A JP7563921B2 JP 7563921 B2 JP7563921 B2 JP 7563921B2 JP 2020147031 A JP2020147031 A JP 2020147031A JP 2020147031 A JP2020147031 A JP 2020147031A JP 7563921 B2 JP7563921 B2 JP 7563921B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
point cloud
cloud data
information processing
dimensional model
unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2020147031A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2022041682A (en
Inventor
大輔 林
博一 田中
裕 稲田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shimizu Corp
Original Assignee
Shimizu Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shimizu Corp filed Critical Shimizu Corp
Priority to JP2020147031A priority Critical patent/JP7563921B2/en
Publication of JP2022041682A publication Critical patent/JP2022041682A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7563921B2 publication Critical patent/JP7563921B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and a program.

下記特許文献1には、構造物が映っている入力画像から前記構造物の三次元モデルを作成する情報処理装置が開示されている。構造物の三次元モデルは、構造物のインフラ点検に有用である。 The following Patent Document 1 discloses an information processing device that creates a three-dimensional model of a structure from an input image showing the structure. The three-dimensional model of the structure is useful for infrastructure inspection of the structure.

特開2016-57792号公報JP 2016-57792 A

トンネルや橋などの寸法の大きなインフラ構造物に対し、コンクリートの損傷を検知可能な解像度でデジタル画像を撮影した場合、その画像をもとに三次元モデルを作成すると、その三次元モデルは情報量が非常に大きくなる。そのため、保存や保管に必要となるコストが増える。さらに、情報量の大きなデータを取り扱うために、非常に性能の高い情報処理装置が必要となる When digital images of large infrastructure structures such as tunnels and bridges are taken at a resolution that allows damage to the concrete to be detected, creating a three-dimensional model based on the images will result in a very large amount of information. This will increase the costs of storing and archiving the model. Furthermore, to handle such a large amount of data, highly sophisticated information processing equipment will be required.

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、構造物の三次元モデルを作成するにあたって、インフラ点検に必要なデータの品質を保持したまま、三次元モデルの情報量を低減させることである。 The present invention was made in consideration of these circumstances, and its purpose is to reduce the amount of information in a 3D model of a structure while maintaining the quality of data required for infrastructure inspection.

(1)本発明の一態様は、構造物の二次元画像から、前記構造物の三次元モデルを作成する情報処理装置であって、前記三次元モデルを作成するにあたって、前記構造物の異常箇所を第1の点群データを用いてモデル化し、異常箇所以外の前記構造物の領域を、前記第1の点群データよりも低密度な第2の点群データを用いてモデル化し、前記構造物の二次元画像から前記構造物の三次元モデルを前記第1の点群データを用いて作成するモデル作成部と、前記三次元モデルから、前記構造物の異常箇所の前記第1の点群データである損傷点群データを取得する取得部と、前記取得部で前記損傷点群データが取得された後において、前記三次元モデルの前記第1の点群データを圧縮することで前記第2の点群データの前記三次元モデルを生成する圧縮部と、前記圧縮部で生成された前記三次元モデルに対して前記損傷点群データを反映させる処理部と、を備える情報処理装置である。 (1) One aspect of the present invention is an information processing device that creates a three-dimensional model of a structure from a two-dimensional image of the structure, the information processing device including: a model creation unit that, in creating the three-dimensional model, models abnormal locations of the structure using first point cloud data and models areas of the structure other than the abnormal locations using second point cloud data that is lower in density than the first point cloud data, and creates a three-dimensional model of the structure from the two-dimensional image of the structure using the first point cloud data; an acquisition unit that acquires damage point cloud data, which is the first point cloud data of the abnormal locations of the structure, from the three-dimensional model; a compression unit that generates the three-dimensional model of the second point cloud data by compressing the first point cloud data of the three-dimensional model after the damage point cloud data has been acquired by the acquisition unit; and a processing unit that reflects the damage point cloud data in the three-dimensional model generated by the compression unit .

)上記()の情報処理装置であって、前記処理部は、前記圧縮部で生成された前記三次元モデルの全領域のうち、前記異常箇所に対応する領域にのみ前記損傷点群データを反映させてもよい。 ( 2 ) In the information processing device of ( 1 ) above, the processing unit may reflect the damage point cloud data only in an area corresponding to the abnormal location among the entire area of the three-dimensional model generated by the compression unit.

)上記()又は上記()の情報処理装置であって、構造物の二次元画像から、前記構造物の異常箇所を特定する異常特定部を更に備え、前記取得部は、前記異常特定部によって特定された前記異常箇所に対応する三次元モデルの領域の前記第1の点群データを前記損傷点群データとして取得してもよい。 ( 3 ) The information processing device of ( 1 ) or ( 2 ) may further include an anomaly identification unit that identifies an abnormality location of a structure from a two-dimensional image of the structure, and the acquisition unit may acquire, as the damage point cloud data, the first point cloud data of a region of a three-dimensional model corresponding to the abnormality location identified by the anomaly identification unit.

)本発明の一態様は、コンピュータの情報処理方法であって、構造物の二次元画像から、前記構造物の第1の点群データである三次元モデルを作成するモデル作成ステップと、前記三次元モデルから、前記構造物の異常箇所の前記第1の点群データである損傷点群データを取得する取得ステップと、前記取得ステップで前記損傷点群データが取得された後において、前記三次元モデルの前記第1の点群データを圧縮する圧縮ステップと、前記圧縮ステップで圧縮された前記三次元モデルに対して前記損傷点群データを反映させる処理ステップと、を含む情報処理方法である。 ( 4 ) One aspect of the present invention is an information processing method for a computer, comprising: a model creation step of creating a three-dimensional model, which is first point cloud data of a structure, from a two-dimensional image of the structure; an acquisition step of acquiring damage point cloud data, which is the first point cloud data of abnormal locations of the structure, from the three-dimensional model; a compression step of compressing the first point cloud data of the three-dimensional model after the damage point cloud data has been acquired in the acquisition step; and a processing step of reflecting the damage point cloud data in the three-dimensional model compressed in the compression step.

)本発明の一態様は、コンピュータを、上記(1)から上記()のいずれかに記載の情報処理装置として機能させるプログラムである。
( 5 ) One aspect of the present invention is a program that causes a computer to function as the information processing device according to any one of (1) to ( 3 ) above.

以上説明したように、本発明によれば、構造物の三次元モデルを作成するにあたって、インフラ点検に必要なデータの品質を保持したまま、三次元モデルの情報量を低減させることができる。 As described above, according to the present invention, when creating a three-dimensional model of a structure, it is possible to reduce the amount of information in the three-dimensional model while maintaining the quality of data required for infrastructure inspection.

本実施形態に係る情報処理装置3の構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the configuration of an information processing device 3 according to the present embodiment. 本実施形態に係る情報処理装置3が取り込むデジタル画像の一例を示す図である。5A and 5B are diagrams showing an example of a digital image captured by an information processing device 3 according to the present embodiment. 本実施形態に係るモデル作成部が作成した三次元モデルを示す図である。FIG. 2 is a diagram showing a three-dimensional model created by a model creation unit according to the present embodiment. 本実施形態に係る情報処理装置3の動作フロー図である。FIG. 4 is an operation flow diagram of the information processing device 3 according to the present embodiment. 本実施形態に係る情報処理装置3のハードウェア構成図である。FIG. 2 is a hardware configuration diagram of an information processing device 3 according to the present embodiment.

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。なお、図面において、同一又は類似の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省く場合がある。また、図面における要素の形状及び大きさなどはより明確な説明のために誇張されることがある。 The present invention will be described below through embodiments of the invention, but the following embodiments do not limit the invention according to the claims. Furthermore, not all of the combinations of features described in the embodiments are necessarily essential to the solution of the invention. In the drawings, the same reference numerals may be used to denote identical or similar parts, and duplicate explanations may be omitted. In addition, the shapes and sizes of elements in the drawings may be exaggerated for clearer explanation.

明細書の全体において、ある部分がある構成要素を「含む」、「有する」や「備える」とする時、これは、特に反対の記載がない限り、他の構成要素を除くものではなく、他の構成要素をさらに含むことができるということを意味する。 Throughout the specification, when a part "includes," "has," or "includes" certain elements, this does not mean that it excludes other elements, but that it may further include other elements, unless specifically stated to the contrary.

以下、本実施形態に係る情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを、図面を用いて説明する。 The information processing device, information processing method, and program according to this embodiment will be described below with reference to the drawings.

図1は、本実施形態に係る情報処理装置3を含むインフラ管理システム1の概略構成の一例を示す図である。図1に示すように、インフラ管理システム1は、撮像部2及び情報処理装置3を備える。 Figure 1 is a diagram showing an example of a schematic configuration of an infrastructure management system 1 including an information processing device 3 according to this embodiment. As shown in Figure 1, the infrastructure management system 1 includes an imaging unit 2 and an information processing device 3.

撮像部2は、インフラ点検の対象である構造物Wを撮像することで構造物Wの二次元画像を取得する。すなわち、撮像部2は、構造物Wを撮像することで、構造物Wのデジタル画像を得る。撮像部2で撮像されたデジタル画像は、直接的又は間接的に情報処理装置3に送信されてもよい。例えば、撮像部2は、情報処理装置3と通信ネットワークを介して情報を送信する通信機能を有してもよい。例えば、撮像部2は、デジタルカメラである。 The imaging unit 2 captures an image of the structure W that is the subject of the infrastructure inspection, thereby acquiring a two-dimensional image of the structure W. That is, the imaging unit 2 captures an image of the structure W, thereby acquiring a digital image of the structure W. The digital image captured by the imaging unit 2 may be transmitted directly or indirectly to the information processing device 3. For example, the imaging unit 2 may have a communication function for transmitting information to the information processing device 3 via a communication network. For example, the imaging unit 2 is a digital camera.

例えば、撮像部2は、情報処理装置3と有線又は無線で接続されており、デジタル画像を有線又は無線で情報処理装置3に送信してもよい。ただし、これに限定されず、撮像部2で撮像されたデジタル画像は、情報処理装置3に入力されればよく、その入力方法には特定限定されない。例えば、ユーザは、USB(Universal Serial Bus)メモリなどの外部の記憶媒体を用いて撮像部2からデジタル画像を取り出し、その記録媒体を情報処理装置3に接続することによってデジタル画像を入力してもよい。また、撮像部2が撮像さいたデジタル画像は、サーバ装置に格納されてもよい。前記サーバ装置は、一又は複数の物理サーバを備える。複数の物理サーバは、通信ネットワークを介して互いに接続されていることにより、互いに通信可能である。前記物理サーバは、一又は複数の仮想サーバを備えてもよい。仮想サーバは、クラウドシステム上のサーバ、すなわちクラウドサーバであってもよい。 For example, the imaging unit 2 may be connected to the information processing device 3 by wire or wirelessly, and may transmit digital images to the information processing device 3 by wire or wirelessly. However, this is not limited, and the digital image captured by the imaging unit 2 may be input to the information processing device 3, and the input method is not particularly limited. For example, the user may retrieve the digital image from the imaging unit 2 using an external storage medium such as a USB (Universal Serial Bus) memory, and input the digital image by connecting the recording medium to the information processing device 3. The digital image captured by the imaging unit 2 may also be stored in a server device. The server device includes one or more physical servers. The multiple physical servers are connected to each other via a communication network, and thus can communicate with each other. The physical server may include one or more virtual servers. The virtual server may be a server on a cloud system, i.e., a cloud server.

例えば、構造物Wは、劣化や損傷などの異常の有無や、異常の進行度合いなどの構造物の状態を点検(インフラ点検)する必要がある構造物である。構造物Wは、道路、ダム、ビル、トンネルや橋梁等のインフラ構造物である。例えば、構造物Wは、コンクリート構造物である。 For example, structure W is a structure that requires inspection (infrastructure inspection) of the condition of the structure, such as the presence or absence of abnormalities such as deterioration or damage, and the degree of progression of the abnormalities. Structure W is an infrastructure structure such as a road, dam, building, tunnel, or bridge. For example, structure W is a concrete structure.

情報処理装置3は、構造物Wの状態をデータ化して管理する。情報処理装置3は、撮像部2で撮像されたデジタル画像(入力画像)から、構造物Wの三次元モデルを生成する。この三次元モデルは、三次元の点群データである。情報処理装置3は、デジタル画像から点群データの三次元モデルを生成すればよく、その生成方法には特に限定されない。例えば、情報処理装置3は、コンピュータである。 The information processing device 3 digitizes and manages the state of the structure W. The information processing device 3 generates a three-dimensional model of the structure W from the digital image (input image) captured by the imaging unit 2. This three-dimensional model is three-dimensional point cloud data. The information processing device 3 only needs to generate a three-dimensional model of point cloud data from the digital image, and there is no particular limitation on the method of generation. For example, the information processing device 3 is a computer.

情報処理装置3は、三次元モデルにおいて、構造物Wの異常箇所を高密度な点群データで表現し、異常箇所ではない箇所を低密度な点群データで表現する。具体的には、情報処理装置3は、構造物Wのデジタル画像から、構造物の三次元モデルを作成するにあたって構造物Wの異常箇所を第1の点群データを用いてモデル化し、異常箇所以外の構造物Wの領域を、第1の点群データよりも低密度な第2の点群データを用いてモデル化する。以下において、情報処理装置3の各機能部について説明する。 In the three-dimensional model, the information processing device 3 represents abnormal locations of the structure W with high-density point cloud data, and represents non-abnormal locations with low-density point cloud data. Specifically, when creating a three-dimensional model of the structure W from a digital image of the structure W, the information processing device 3 models the abnormal locations of the structure W using first point cloud data, and models the areas of the structure W other than the abnormal locations using second point cloud data that is lower density than the first point cloud data. Each functional unit of the information processing device 3 will be described below.

情報処理装置3は、読み込む部10、異常特定部11、モデル作成部12、取得部13、圧縮部14及び処理部15を備える。なお、情報処理装置3の「…部」は、少なくとも1つの機能や動作を処理する単位を意味し、これは、ハードウェアまたはソフトウェアとして具現されてもよいし、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせで具現されてもよい。 The information processing device 3 includes a reading unit 10, an anomaly identification unit 11, a model creation unit 12, an acquisition unit 13, a compression unit 14, and a processing unit 15. Note that the "unit" of the information processing device 3 means a unit that processes at least one function or operation, which may be embodied as hardware or software, or a combination of hardware and software.

読み込む部10は、撮像部2で撮像された一つ以上のデジタル画像を読み込む。例えば、デジタル画像は、図2に示すようなコンクリート構造物である。なお、デジタル画像は、二次元画像である。 The reading unit 10 reads one or more digital images captured by the imaging unit 2. For example, the digital image is of a concrete structure as shown in FIG. 2. The digital image is a two-dimensional image.

異常特定部11は、構造物Wのデジタル画像から、構造物Wの異常箇所を特定する。例えば、異常特定部11は、構造物Wのデジタル画像に対して所定の画像処理を適用することで、異常箇所として、ひび割れなどの損傷箇所を特定してもよい。なお、本実施形態の情報処理装置3は、異常箇所の特定方法には特に限定されず、公知の技術を用いて構造物Wのデジタル画像から構造物Wの異常箇所を特定すればよい。すなわち、異常特定部11は、構造物Wのデジタル画像から構造物Wの異常箇所を特定できればく、その特定方法には特に限定されない。一例として、異常特定部11は、特開2000-2523号公報に記載されているひび割れ計測方法を用いて、デジタル画像から構造物Wの異常箇所を特定してもよい。また、異常特定部11は、AI(人工知能)を使用してデジタル画像から構造物Wの異常箇所を特定してもよい。 The anomaly identification unit 11 identifies an abnormal part of the structure W from a digital image of the structure W. For example, the anomaly identification unit 11 may identify a damaged part such as a crack as an abnormal part by applying a predetermined image processing to the digital image of the structure W. Note that the information processing device 3 of this embodiment is not particularly limited to a method of identifying an abnormal part, and may identify an abnormal part of the structure W from a digital image of the structure W using a known technology. In other words, the anomaly identification unit 11 is not particularly limited to a method of identifying an abnormal part of the structure W as long as it can identify an abnormal part of the structure W from a digital image of the structure W. As an example, the anomaly identification unit 11 may identify an abnormal part of the structure W from a digital image using a crack measurement method described in JP 2000-2523 A. Also, the anomaly identification unit 11 may identify an abnormal part of the structure W from a digital image using AI (artificial intelligence).

例えば、異常特定部11は、デジタル画像を入力すると、そのデジタル画像における構造物Wの異常箇所を出力する学習済みモデルを有している。前記学習済みモデルは、異常箇所が有しない構造物Wのデジタル画像と、異常箇所を有する構造物Wのデジタル画像と、学習データとして用いることにより構造物Wのデジタル画像を学習データとしてディープラーニングなどの機械学習を行うことにより生成される。学習済みモデルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)であってもよい。 For example, the anomaly identification unit 11 has a trained model that, when a digital image is input, outputs an abnormal part of the structure W in the digital image. The trained model is generated by performing machine learning such as deep learning using a digital image of the structure W without an abnormal part and a digital image of the structure W with an abnormal part as training data. The trained model may be a convolutional neural network (CNN).

モデル作成部12は、構造物Wの一つ以上のデジタル画像から構造物Wの三次元モデルを第1の点群データを用いて生成する。モデル作成部12は、上述したように、デジタル画像から点群データの三次元モデルを生成すればよく、その生成方法には特に限定されない。一例として、モデル作成部12は、SfM(Structure from Motion)という技術を用いて、複数の二次元のデジタル画像から構造物Wの三次元形状を復元することで三次元モデルを作成する。本実施形態のモデル作成部12は、視点が異なる複数のデジタル画像から特徴点の三次元位置及び撮像部2の姿勢を推定するSfMと、画像間の重複する領域から高密度な点群(第1の点群データ)を生成するMVS(Multi-View-Stereo)と、を用いて、構造物Wの三次元モデルを生成する。なお、SfM及びMVSは、公知の技術であるため具体的な説明を省略する。 The model creation unit 12 generates a three-dimensional model of the structure W from one or more digital images of the structure W using the first point cloud data. As described above, the model creation unit 12 only needs to generate a three-dimensional model of point cloud data from a digital image, and the generation method is not particularly limited. As an example, the model creation unit 12 creates a three-dimensional model by restoring the three-dimensional shape of the structure W from multiple two-dimensional digital images using a technique called SfM (Structure from Motion). The model creation unit 12 of this embodiment generates a three-dimensional model of the structure W using SfM, which estimates the three-dimensional positions of feature points and the orientation of the imaging unit 2 from multiple digital images with different viewpoints, and MVS (Multi-View-Stereo), which generates a high-density point cloud (first point cloud data) from overlapping areas between images. Note that SfM and MVS are well-known techniques, so a detailed description will be omitted.

取得部13は、モデル作成部12で作成された三次元モデルから、構造物Wの異常箇所の第1の点群データである損傷点群データを取得する。取得部13は、異常特定部11によって特定された異常箇所に対応する三次元モデルの領域の第1の点群データを損傷点群データとして取得する。ここで、取得するとは、モデル作成部12で作成された三次元モデルから異常箇所に対応する第1の点群データを抽出することを含んでいる。具体的には、取得部13は、モデル作成部12で作成された三次元モデルにおいて、異常特定部11によって特定された異常箇所のPixel位置に対応する各点の三次元座標を取得する。この異常箇所のPixel位置に対応する各点の三次元座標は、損傷点群データである。 The acquisition unit 13 acquires damage point cloud data, which is first point cloud data of an abnormal location of the structure W, from the three-dimensional model created by the model creation unit 12. The acquisition unit 13 acquires the first point cloud data of the area of the three-dimensional model corresponding to the abnormal location identified by the abnormality identification unit 11 as damage point cloud data. Here, acquiring includes extracting the first point cloud data corresponding to the abnormal location from the three-dimensional model created by the model creation unit 12. Specifically, the acquisition unit 13 acquires three-dimensional coordinates of each point corresponding to the pixel position of the abnormal location identified by the abnormality identification unit 11 in the three-dimensional model created by the model creation unit 12. The three-dimensional coordinates of each point corresponding to the pixel position of the abnormal location are damage point cloud data.

圧縮部14は、取得部13で損傷点群データが取得された後において、モデル作成部12で作成された三次元モデルの第1の点群データを圧縮することで第2の点群データの三次元モデルを生成する。このように、圧縮部14は、モデル作成部12で作成された高密度な点群データから成る三次元モデルを圧縮し、軽量な三次元モデルを作成する。なお、圧縮部14による圧縮方法は、特に限定されず、公知の技術を用いることができる。一例として、圧縮部14は、モデル作成部12で作成された三次元モデルにおいてエッジなど特徴的な情報を保持して第1の点群データを間引く。そして、圧縮部14は、間引いた領域に対してメッシュを作成することで、軽量な三次元モデルを作成する。なお、圧縮部14で作成した軽量な三次元モデルを、軽量化モデルを称する場合がある。 After the damage point cloud data is acquired by the acquisition unit 13, the compression unit 14 generates a three-dimensional model of the second point cloud data by compressing the first point cloud data of the three-dimensional model created by the model creation unit 12. In this way, the compression unit 14 compresses the three-dimensional model consisting of high-density point cloud data created by the model creation unit 12 to create a lightweight three-dimensional model. The compression method by the compression unit 14 is not particularly limited, and known techniques can be used. As an example, the compression unit 14 thins out the first point cloud data while retaining characteristic information such as edges in the three-dimensional model created by the model creation unit 12. Then, the compression unit 14 creates a mesh for the thinned area to create a lightweight three-dimensional model. The lightweight three-dimensional model created by the compression unit 14 may be called a lightweight model.

処理部15は、圧縮部14で生成された三次元モデル(軽量化モデル)に対して損傷点群データを反映させる。処理部15は、軽量化モデルに対して、高密度な点群による損傷情報(損傷点群データ)を登録する。処理部15は、圧縮部14で生成された軽量化モデルの全領域のうち、異常箇所に対応する領域にのみ損傷点群データを反映させる。一例として、処理部15は、SfMにより取得した撮像部2の位置と損傷箇所の三次元座標との関係に基づいて軽量モデルに損傷点群データを投影し、軽量化モデル上に損傷点群データを登録することで軽量化モデルに対して損傷点群データを反映させる。 The processing unit 15 reflects the damage point cloud data on the three-dimensional model (lightweight model) generated by the compression unit 14. The processing unit 15 registers damage information (damage point cloud data) using high-density point clouds on the lightweight model. The processing unit 15 reflects the damage point cloud data only on areas corresponding to abnormal locations among the entire area of the lightweight model generated by the compression unit 14. As an example, the processing unit 15 projects the damage point cloud data onto the lightweight model based on the relationship between the position of the imaging unit 2 acquired by SfM and the three-dimensional coordinates of the damaged location, and registers the damage point cloud data on the lightweight model, thereby reflecting the damage point cloud data on the lightweight model.

次に、本実施形態の情報処理装置3の動作の流れを、図4を用いて説明する。図4は、本実施形態の情報処理装置3の動作のフロー図である。 Next, the flow of operations of the information processing device 3 of this embodiment will be described with reference to FIG. 4. FIG. 4 is a flow diagram of operations of the information processing device 3 of this embodiment.

情報処理装置3には、構造物Wのデジタル画像が複数入力される。情報処理装置3は、入力された複数のデジタル画像を読み込む(ステップS101)。情報処理装置3の異常特定部11は、構造物Wの複数のデジタル画像から、構造物Wの異常箇所を特定する(ステップS102)。次に、モデル作成部12は、ステップS101で読み込んだ複数のデジタル画像から構造物Wの三次元モデルを第1の点群データを用いて生成する。一例として、モデル作成部12は、SfMを用いて、SfMを用いて複数の二次元のデジタル画像から構造物Wの三次元モデルを作成する(ステップS103)。 Multiple digital images of the structure W are input to the information processing device 3. The information processing device 3 reads the multiple input digital images (step S101). The anomaly identification unit 11 of the information processing device 3 identifies abnormal locations of the structure W from the multiple digital images of the structure W (step S102). Next, the model creation unit 12 generates a three-dimensional model of the structure W from the multiple digital images read in step S101 using the first point cloud data. As an example, the model creation unit 12 uses SfM to create a three-dimensional model of the structure W from the multiple two-dimensional digital images (step S103).

取得部13は、ステップS103で作成された三次元モデルから、構造物Wの異常箇所の第1の点群データである損傷点群データを取得する。一例として、取得部13は、ステップS102で特定された異常箇所のPixel位置に対応する各点の三次元座標を、三次元モデルから損傷点群データとして取得する(ステップS104)。 The acquisition unit 13 acquires damage point cloud data, which is the first point cloud data of the abnormal location of the structure W, from the three-dimensional model created in step S103. As an example, the acquisition unit 13 acquires the three-dimensional coordinates of each point corresponding to the pixel position of the abnormal location identified in step S102 from the three-dimensional model as damage point cloud data (step S104).

圧縮部14は、ステップS104の後において、モデル作成部12で作成された三次元モデルの第1の点群データを圧縮することで第2の点群データの三次元モデル、すなわち軽量化モデルを作成する(ステップS105)。 After step S104, the compression unit 14 compresses the first point cloud data of the three-dimensional model created by the model creation unit 12 to create a three-dimensional model of the second point cloud data, i.e., a lightweight model (step S105).

処理部15は、ステップS105で作成された軽量化モデルに対して損傷点群データを反映させる(ステップS106)。一例として、処理部15は、ステップS103でのSfMにより取得した撮像部2の位置と損傷箇所の三次元座標との関係に基づいて、軽量モデルに損傷点群データを投影し、軽量化モデル上に損傷点群データを登録することで軽量化モデルに対して損傷点群データを反映させる。 The processing unit 15 reflects the damage point cloud data in the lightweight model created in step S105 (step S106). As an example, the processing unit 15 projects the damage point cloud data onto the lightweight model based on the relationship between the position of the imaging unit 2 acquired by SfM in step S103 and the three-dimensional coordinates of the damaged area, and registers the damage point cloud data on the lightweight model, thereby reflecting the damage point cloud data in the lightweight model.

処理部15は、損傷点群データを反映させた軽量化モデルを情報処理装置3に格納する(ステップS107)。 The processing unit 15 stores the lightweight model reflecting the damage point cloud data in the information processing device 3 (step S107).

図5は、情報処理装置3として機能するコンピュータ1000のハードウェア構成の一例を概略的に示す。コンピュータ1000にインストールされたプログラムは、コンピュータ1000を、上記実施形態に係る情報処理装置3の1又は複数の「部」として機能させ、又はコンピュータ1000に、上記実施形態に係る情報処理装置3に関連付けられるオペレーション又は当該1又は複数の「部」を実行させることができ、及び/又はコンピュータ1000に、上記実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ1000に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、CPU1012によって実行されてよい。 Figure 5 shows an example of a hardware configuration of a computer 1000 functioning as an information processing device 3. A program installed on the computer 1000 can cause the computer 1000 to function as one or more "parts" of the information processing device 3 according to the above embodiment, or cause the computer 1000 to execute operations or one or more "parts" associated with the information processing device 3 according to the above embodiment, and/or cause the computer 1000 to execute a process or steps of the process according to the above embodiment. Such a program can be executed by the CPU 1012 to cause the computer 1000 to execute specific operations associated with some or all of the blocks of the flowcharts and block diagrams described herein.

本実施形態によるコンピュータ1000は、CPU1012、RAM1014、及びグラフィックコントローラ1016を含み、それらはホストコントローラ1010によって相互に接続されている。コンピュータ1000はまた、通信インタフェース1022及び記憶装置1024のような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ1020を介してホストコントローラ1010に接続されている。記憶装置1024は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。コンピュータ1000はまた、ROM1030及びタッチパネルのような入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ1040を介して入出力コントローラ1020に接続されている。 The computer 1000 according to this embodiment includes a CPU 1012, a RAM 1014, and a graphics controller 1016, which are connected to each other by a host controller 1010. The computer 1000 also includes input/output units such as a communication interface 1022 and a storage device 1024, which are connected to the host controller 1010 via an input/output controller 1020. The storage device 1024 may be a hard disk drive, a solid state drive, or the like. The computer 1000 also includes input/output units such as a ROM 1030 and a touch panel, which are connected to the input/output controller 1020 via an input/output chip 1040.

CPU1012は、ROM1030及びRAM1014内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ1016は、RAM1014内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、CPU1012によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス1018上に表示されるようにする。 The CPU 1012 operates according to the programs stored in the ROM 1030 and the RAM 1014, thereby controlling each unit. The graphics controller 1016 acquires image data generated by the CPU 1012 into a frame buffer or the like provided in the RAM 1014 or into itself, and causes the image data to be displayed on the display device 1018.

通信インタフェース1022は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置1024は、コンピュータ1000内のCPU1012によって使用されるプログラム及びデータを格納する。 The communication interface 1022 communicates with other electronic devices over a network. The storage device 1024 stores programs and data used by the CPU 1012 in the computer 1000.

ROM1030はその中に、アクティブ化時にコンピュータ1000によって実行されるブートプログラム等、及び/又はコンピュータ1000のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ1040はまた、様々な入出力ユニットをUSBポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ1020に接続してよい。 The ROM 1030 stores therein a boot program or the like that is executed by the computer 1000 upon activation, and/or a program that depends on the hardware of the computer 1000. The input/output chip 1040 may also connect various input/output units to the input/output controller 1020 via a USB port, a parallel port, a serial port, a keyboard port, a mouse port, etc.

プログラムは、ICカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置1024、RAM1014、又はROM1030にインストールされ、CPU1012によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ1000に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ1000の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。 The programs are provided by a computer-readable storage medium such as an IC card. The programs are read from the computer-readable storage medium, installed in the storage device 1024, RAM 1014, or ROM 1030, which are also examples of computer-readable storage media, and executed by the CPU 1012. The information processing described in these programs is read by the computer 1000, and brings about cooperation between the programs and the various types of hardware resources described above. An apparatus or method may be configured by realizing the operation or processing of information according to the use of the computer 1000.

例えば、通信がコンピュータ1000及び外部デバイス間で実行される場合、CPU1012は、RAM1014にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース1022に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース1022は、CPU1012の制御の下、RAM1014、記憶装置1024、又はICカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。 For example, when communication is performed between computer 1000 and an external device, CPU 1012 may execute a communication program loaded into RAM 1014 and instruct communication interface 1022 to perform communication processing based on the processing described in the communication program. Under the control of CPU 1012, communication interface 1022 reads transmission data stored in a transmission buffer area provided in RAM 1014, storage device 1024, or a recording medium such as an IC card, and transmits the read transmission data to the network, or writes received data received from the network to a reception buffer area or the like provided on the recording medium.

また、CPU1012は、記憶装置1024、又はICカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がRAM1014に読み取られるようにし、RAM1014上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。CPU1012は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。 The CPU 1012 may also cause all or a necessary portion of a file or database stored in the storage device 1024 or an external recording medium such as an IC card to be read into the RAM 1014, and perform various types of processing on the data on the RAM 1014. The CPU 1012 may then write back the processed data to the external recording medium.

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。CPU1012は、RAM1014から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索/置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をRAM1014に対しライトバックする。また、CPU1012は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第2の属性の属性値に関連付けられた第1の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、CPU1012は、当該複数のエントリの中から、第1の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第2の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第1の属性に関連付けられた第2の属性の属性値を取得してよい。 Various types of information, such as various types of programs, data, tables, and databases, may be stored on the recording medium and may undergo information processing. The CPU 1012 may perform various types of processing on the data read from the RAM 1014, including various types of operations, information processing, conditional judgment, conditional branching, unconditional branching, information search/replacement, etc., as described throughout this disclosure and specified by the instruction sequence of the program, and writes back the results to the RAM 1014. The CPU 1012 may also search for information in a file, database, etc. in the recording medium. For example, when multiple entries each having an attribute value of a first attribute associated with an attribute value of a second attribute are stored in the recording medium, the CPU 1012 may search for an entry whose attribute value of the first attribute matches a specified condition from among the multiple entries, read the attribute value of the second attribute stored in the entry, and thereby obtain the attribute value of the second attribute associated with the first attribute that satisfies a predetermined condition.

上で説明したプログラム又はソフトウエアモジュールは、コンピュータ1000上又はコンピュータ1000近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はRAMのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ1000に提供する。 The above-described programs or software modules may be stored in a computer-readable storage medium on the computer 1000 or in the vicinity of the computer 1000. In addition, a recording medium such as a hard disk or RAM provided in a server system connected to a dedicated communication network or the Internet can be used as a computer-readable storage medium, thereby providing the programs to the computer 1000 via the network.

本実施形態におけるフローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び/又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び/又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路(IC)及び/又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)、及びプログラマブルロジックアレイ(PLA)等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。 The blocks in the flowcharts and block diagrams in this embodiment may represent stages of a process in which an operation is performed or "parts" of a device responsible for performing the operation. Particular stages and "parts" may be implemented by dedicated circuitry, programmable circuitry provided with computer-readable instructions stored on a computer-readable storage medium, and/or a processor provided with computer-readable instructions stored on a computer-readable storage medium. The dedicated circuitry may include digital and/or analog hardware circuits and may include integrated circuits (ICs) and/or discrete circuits. The programmable circuitry may include reconfigurable hardware circuits including AND, OR, XOR, NAND, NOR, and other logical operations, flip-flops, registers, and memory elements, such as, for example, field programmable gate arrays (FPGAs) and programmable logic arrays (PLAs).

コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー(登録商標)ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ(RAM)、リードオンリメモリ(ROM)、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ(EPROM又はフラッシュメモリ)、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ(EEPROM)、静的ランダムアクセスメモリ(SRAM)、コンパクトディスクリードオンリメモリ(CD-ROM)、デジタル多用途ディスク(DVD)、ブルーレイ(登録商標)ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。 A computer-readable storage medium may include any tangible device capable of storing instructions that are executed by a suitable device, such that a computer-readable storage medium having instructions stored thereon comprises an article of manufacture that includes instructions that can be executed to create means for performing the operations specified in the flowchart or block diagram. Examples of computer-readable storage media may include electronic storage media, magnetic storage media, optical storage media, electromagnetic storage media, semiconductor storage media, and the like. More specific examples of computer-readable storage media may include floppy disks, diskettes, hard disks, random access memories (RAMs), read-only memories (ROMs), erasable programmable read-only memories (EPROMs or flash memories), electrically erasable programmable read-only memories (EEPROMs), static random access memories (SRAMs), compact disk read-only memories (CD-ROMs), digital versatile disks (DVDs), Blu-ray disks, memory sticks, integrated circuit cards, and the like.

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ(ISA)命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はSmalltalk、JAVA(登録商標)、C++等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「C」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、1又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。 The computer readable instructions may include either assembler instructions, instruction set architecture (ISA) instructions, machine instructions, machine-dependent instructions, microcode, firmware instructions, state setting data, or source or object code written in any combination of one or more programming languages, including object-oriented programming languages such as Smalltalk, JAVA, C++, etc., and conventional procedural programming languages such as the "C" programming language or similar programming languages.

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク(LAN)、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク(WAN)を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。 The computer-readable instructions may be provided to a processor of a general-purpose computer, special-purpose computer, or other programmable data processing apparatus, or a programmable circuit, either locally or over a local area network (LAN), a wide area network (WAN), such as the Internet, to cause the processor of the general-purpose computer, special-purpose computer, or other programmable data processing apparatus, or a programmable circuit, to execute the computer-readable instructions to generate means for performing the operations specified in the flowcharts or block diagrams. Examples of processors include computer processors, processing units, microprocessors, digital signal processors, controllers, microcontrollers, etc.

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。 The above describes an embodiment of the present invention in detail with reference to the drawings, but the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes designs that do not deviate from the gist of the present invention.

上述の撮像部2は、所定の位置に固定されてもよいし、移動体に設けられてもよい。移動体は、有人であってもよく、無人であってもよい。例えば、前記移動体は、ドローンなどの小型の飛行体である。飛行体に設けられた撮像部2は、撮像したデジタル画像を無線又は有線で情報処理装置3に送信してもよい。 The imaging unit 2 described above may be fixed at a predetermined position or may be provided on a moving object. The moving object may be manned or unmanned. For example, the moving object is a small flying object such as a drone. The imaging unit 2 provided on the flying object may transmit the captured digital image to the information processing device 3 wirelessly or via a wired connection.

上述の情報処理装置3では、異常特定部11が構造物Wのデジタル画像から構造物Wの異常箇所を特定する例について説明した。ただし、これに限定されず、構造物Wの異常箇所は、ユーザによって特定されてもよい。例えば、情報処理装置3は、デジタル画像をディスプレイデバイス1018に表示する。ユーザは、操作装置を用いてデジタル画像における構造物Wの異常箇所を選択する。情報処理装置3は、選択された領域を異常箇所として設定することで、構造物の異常箇所を特定してもよい。前記操作部は、ユーザからの入力を受け付けて、当該入力に係る情報を情報処理装置3に出力する。例えば、前記操作部は、タッチパネル、キーボード等に代表されるハードウェアキー、マウス等のポインティングデバイスである。また、前記操作部は、マイク等の音声による操作入力を受け付けてもよい。このように、デジタル画像から構造物Wの異常箇所は、人為的に特定されてもよいし、コンピュータソフトウェアによって特定されてもよい。 In the above-described information processing device 3, an example has been described in which the anomaly identification unit 11 identifies an abnormal part of the structure W from a digital image of the structure W. However, this is not limited to this, and the abnormal part of the structure W may be identified by a user. For example, the information processing device 3 displays a digital image on the display device 1018. The user selects an abnormal part of the structure W in the digital image using an operation device. The information processing device 3 may identify the abnormal part of the structure by setting the selected area as the abnormal part. The operation unit accepts input from the user and outputs information related to the input to the information processing device 3. For example, the operation unit is a touch panel, a hardware key such as a keyboard, or a pointing device such as a mouse. The operation unit may also accept operation input by voice from a microphone or the like. In this way, the abnormal part of the structure W may be identified manually from the digital image, or may be identified by computer software.

以上、説明したように、本実施形態の情報処理装置3は、構造物Wの二次元画像から、構造物Wの三次元モデルを作成する情報処理装置であって、三次元モデルを作成するにあたって、構造物Wの異常箇所を第1の点群データを用いてモデル化し、異常箇所以外の構造物Wの領域を、第1の点群データよりも低密度な第2の点群データを用いてモデル化する。 As described above, the information processing device 3 of this embodiment is an information processing device that creates a three-dimensional model of the structure W from a two-dimensional image of the structure W. In creating the three-dimensional model, abnormal areas of the structure W are modeled using first point cloud data, and areas of the structure W other than the abnormal areas are modeled using second point cloud data that is lower density than the first point cloud data.

このような構成によれば、構造物の三次元モデルを作成するにあたって、インフラ点検に必要なデータの品質を保持したまま、三次元モデルの情報量を低減させることができる。また、最終的に得られる三次元モデルの情報量を小さくすることで、データ可視化、編集に必要とするコストを低減することができる。また、情報処理装置3は、三次元モデルの情報量の密度をコントロールすることで、インフラ点検に必要なデータの品質は保持することができる。 With this configuration, when creating a three-dimensional model of a structure, the amount of information in the three-dimensional model can be reduced while maintaining the quality of data required for infrastructure inspection. Furthermore, by reducing the amount of information in the final three-dimensional model, the costs required for data visualization and editing can be reduced. Furthermore, the information processing device 3 can maintain the quality of data required for infrastructure inspection by controlling the density of the amount of information in the three-dimensional model.

1…インフラ管理システム
2…撮像部
3…情報処理装置
10…読み込む部
11…異常特定部
12…モデル作成部
13…取得部
14…圧縮部
15…処理部
Reference Signs List 1: Infrastructure management system 2: Imaging unit 3: Information processing device 10: Reading unit 11: Anomaly identification unit 12: Model creation unit 13: Acquisition unit 14: Compression unit 15: Processing unit

Claims (5)

構造物の二次元画像から、前記構造物の三次元モデルを作成する情報処理装置であって、
前記三次元モデルを作成するにあたって、前記構造物の異常箇所を第1の点群データを用いてモデル化し、異常箇所以外の前記構造物の領域を、前記第1の点群データよりも低密度な第2の点群データを用いてモデル化し、
前記構造物の二次元画像から前記構造物の三次元モデルを前記第1の点群データを用いて作成するモデル作成部と、
前記三次元モデルから、前記構造物の異常箇所の前記第1の点群データである損傷点群データを取得する取得部と、
前記取得部で前記損傷点群データが取得された後において、前記三次元モデルの前記第1の点群データを圧縮することで前記第2の点群データの前記三次元モデルを生成する圧縮部と、
前記圧縮部で生成された前記三次元モデルに対して前記損傷点群データを反映させる処理部と、
を備える情報処理装置。
1. An information processing device that creates a three-dimensional model of a structure from a two-dimensional image of the structure,
In creating the three-dimensional model, an abnormal portion of the structure is modeled using first point cloud data, and an area of the structure other than the abnormal portion is modeled using second point cloud data having a lower density than the first point cloud data ;
a model creation unit that creates a three-dimensional model of the structure from the two-dimensional image of the structure by using the first point cloud data;
an acquisition unit that acquires damage point cloud data, which is the first point cloud data of an abnormality location of the structure, from the three-dimensional model;
a compression unit that generates the three-dimensional model of the second point cloud data by compressing the first point cloud data of the three-dimensional model after the damage point cloud data is acquired by the acquisition unit;
a processing unit that reflects the damage point cloud data on the three-dimensional model generated by the compression unit;
An information processing device comprising :
前記処理部は、前記圧縮部で生成された前記三次元モデルの全領域のうち、前記異常箇所に対応する領域にのみ前記損傷点群データを反映させる、
請求項に記載の情報処理装置。
The processing unit reflects the damage point cloud data only in an area corresponding to the abnormality among the entire area of the three-dimensional model generated by the compression unit.
The information processing device according to claim 1 .
構造物の二次元画像から、前記構造物の異常箇所を特定する異常特定部を更に備え、
前記取得部は、前記異常特定部によって特定された前記異常箇所に対応する三次元モデルの領域の前記第1の点群データを前記損傷点群データとして取得する、
請求項又はに記載の情報処理装置。
The apparatus further includes an abnormality identification unit that identifies an abnormal portion of the structure from a two-dimensional image of the structure,
The acquisition unit acquires, as the damage point cloud data, the first point cloud data of a region of a three-dimensional model corresponding to the anomaly location identified by the anomaly identification unit.
3. The information processing device according to claim 1 or 2 .
コンピュータの情報処理方法であって、
構造物の二次元画像から、前記構造物の第1の点群データである三次元モデルを作成するモデル作成ステップと、
前記三次元モデルから、前記構造物の異常箇所の前記第1の点群データである損傷点群データを取得する取得ステップと、
前記取得ステップで前記損傷点群データが取得された後において、前記三次元モデルの前記第1の点群データを圧縮する圧縮ステップと、
前記圧縮ステップで圧縮された前記三次元モデルに対して前記損傷点群データを反映させる処理ステップと、
を含む情報処理方法。
A computer information processing method, comprising:
a model creation step of creating a three-dimensional model, which is a first point cloud data of the structure, from the two-dimensional image of the structure;
an acquisition step of acquiring damage point cloud data, which is the first point cloud data of an abnormality location of the structure, from the three-dimensional model;
a compression step of compressing the first point cloud data of the three-dimensional model after the damage point cloud data is acquired in the acquisition step;
a processing step of reflecting the damage point cloud data on the three-dimensional model compressed in the compression step;
An information processing method comprising:
コンピュータを、請求項1からのいずれか一項に記載の情報処理装置として機能させるプログラム。 A program for causing a computer to function as the information processing device according to any one of claims 1 to 3 .
JP2020147031A 2020-09-01 2020-09-01 Information processing device, information processing method, and program Active JP7563921B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020147031A JP7563921B2 (en) 2020-09-01 2020-09-01 Information processing device, information processing method, and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020147031A JP7563921B2 (en) 2020-09-01 2020-09-01 Information processing device, information processing method, and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022041682A JP2022041682A (en) 2022-03-11
JP7563921B2 true JP7563921B2 (en) 2024-10-08

Family

ID=80500041

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020147031A Active JP7563921B2 (en) 2020-09-01 2020-09-01 Information processing device, information processing method, and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7563921B2 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002197443A (en) 2000-12-25 2002-07-12 Minolta Co Ltd Generator of three-dimensional form data
JP2018116004A (en) 2017-01-20 2018-07-26 パイオニア株式会社 Data compression apparatus, control method, program and storage medium
WO2019198562A1 (en) 2018-04-11 2019-10-17 富士フイルム株式会社 Structure management device, structure management method, and structure management program
WO2020092178A1 (en) 2018-10-29 2020-05-07 Dji Technology, Inc. Techniques for real-time mapping in a movable object environment

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002197443A (en) 2000-12-25 2002-07-12 Minolta Co Ltd Generator of three-dimensional form data
JP2018116004A (en) 2017-01-20 2018-07-26 パイオニア株式会社 Data compression apparatus, control method, program and storage medium
WO2019198562A1 (en) 2018-04-11 2019-10-17 富士フイルム株式会社 Structure management device, structure management method, and structure management program
WO2020092178A1 (en) 2018-10-29 2020-05-07 Dji Technology, Inc. Techniques for real-time mapping in a movable object environment

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
関和彦 外5名,小規模橋梁の安全確認のための効率的点検技術の研究開発,土木学会論文集F3(土木情報学),公益財団法人土木学会,2019年,Vol.75、No.2,pp.II_8-II_16,DOI: 10.2208/jscejcei.75.2_II_8

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022041682A (en) 2022-03-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111145213B (en) Target tracking method, device and system and computer readable storage medium
US10901740B2 (en) Synthetic depth image generation from cad data using generative adversarial neural networks for enhancement
US20240029303A1 (en) Three-dimensional target detection method and apparatus
US20210011908A1 (en) Model-based structured data filtering in an autonomous vehicle
US11164370B2 (en) Information processing apparatus and accumulated images selecting method
CN111489396A (en) Determination of Camera Parameters Using Critical Edge Detection Neural Networks and Geometric Models
US11900662B2 (en) Method, apparatus, and computer program product for training a signature encoding module and a query processing module to identify objects of interest within an image utilizing digital signatures
CN111310912B (en) Machine learning system, domain transformation device, and machine learning method
US11200455B2 (en) Generating training data for object detection
CN114140563A (en) Virtual object processing method and device
JP7421188B2 (en) Programs, recording media, and systems
KR20230134846A (en) Multiscale object detection device and method
US20240331373A1 (en) Resolving training dataset category ambiguity
JP2022090633A (en) Method, computer program product and computer system for improving object detection within high-resolution image
US8229251B2 (en) Pre-processing optimization of an image processing system
CN112183321A (en) Method and device for optimizing machine learning model, computer equipment and storage medium
CN114689036A (en) Map updating method, automatic driving method, electronic device and storage medium
CN113496503A (en) Point cloud data generation and real-time display method, device, equipment and medium
CN112085842A (en) Depth value determination method and device, electronic equipment and storage medium
JP7563921B2 (en) Information processing device, information processing method, and program
CN115482588B (en) Method for predicting posture of three-dimensional model and electronic equipment
US10410331B2 (en) Computed tomography object inspection system
WO2020067204A1 (en) Learning data creation method, machine learning model generation method, learning data creation device, and program
WO2022264677A1 (en) Training data generation system, training data generation method, and program
US20250118103A1 (en) Joint image normalization and landmark detection

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20230830

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20240524

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20240604

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20240718

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20240903

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20240926

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7563921

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150