特開 2024-40765 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024040765

(43)【公開日】2024-03-26

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G01N 21/88 20060101AFI20240318BHJP

   G01B 11/00 20060101ALI20240318BHJP

   G01B 11/02 20060101ALI20240318BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20240318BHJP

【ＦＩ】

G01N21/88 J

G01B11/00 H

G01B11/02 H

G06T7/00 650Z

【審査請求】有

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022145332

(22)【出願日】2022-09-13

(71)【出願人】

【識別番号】592047973

【氏名又は名称】株式会社日本線路技術

(71)【出願人】

【識別番号】504158881

【氏名又は名称】東京地下鉄株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000958

【氏名又は名称】弁理士法人インテクト国際特許事務所

(74)【代理人】

【識別番号】100120237

【弁理士】

【氏名又は名称】石橋 良規

(72)【発明者】

【氏名】武田 岳

(72)【発明者】

【氏名】工藤 浩之

【テーマコード（参考）】

2F065

2G051

5L096

【Ｆターム（参考）】

2F065AA24

2F065CC35

2F065FF04

2F065JJ26

2F065QQ06

2F065QQ24

2F065QQ25

2F065QQ31

2G051AA90

2G051AB01

2G051AC16

2G051BA20

2G051BB03

2G051CA03

2G051CB01

2G051EA11

2G051ED01

5L096BA08

5L096CA02

5L096CA16

5L096DA02

5L096EA43

5L096FA66

5L096GA10

5L096GA43

5L096GA51

(57)【要約】

【課題】濃淡画像に基づいて水があるか否かを判定する際に、金属製部品等を水と誤検知することを少なくできる情報処理装置等を提供する。
【解決手段】撮影範囲に対応して画素毎に濃淡の度合いを示す濃淡値を有する濃淡画像と、前記撮影範囲に対応して画素毎に高さの度合いを示す高さ値を有する高さ画像と、を取得し、高さ画像の有する高さ値に基づいて選別される、濃淡画像における所定の高さより低い高さに対応する画素の濃淡値に基づいて、撮影範囲内に水があるか否かを判定する。
【選択図】図９

【特許請求の範囲】

【請求項1】

撮影範囲に対応して画素毎に濃淡の度合いを示す濃淡値を有する濃淡画像と、前記撮影範囲に対応して画素毎に高さの度合いを示す高さ値を有する高さ画像と、を取得する画像取得手段と、
前記高さ画像が有する高さ値に基づいて選別される、前記濃淡画像における所定の高さより低い高さに対応する画素の濃淡値に基づいて、前記撮影範囲内に水があるか否かを判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記高さ画像が有する高さ値に基づいて、前記濃淡画像における所定の高さより低い高さに対応する画素の濃淡値を選別した判定用画像を生成する判定用画像生成手段を更に備え、
前記判定手段は、前記判定用画像における前記濃淡値に基づいて、前記撮影範囲内に水があるか否かを判定することを特徴とする情報処理装置。

【請求項3】

請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記判定手段は、前記判定用画像における前記濃淡値が第１閾値以上である前記画素の数が第２閾値以上である場合に、前記撮影範囲内に水があると判定することを特徴とする情報処理装置。

【請求項4】

請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記判定用画像における各画素について、当該画素の濃淡値と所定の画素数だけ離れた画素の濃淡値との差分値を算出して、当該差分値を画素毎に有する差分画像を生成する差分画像生成手段を更に備え、
前記判定手段は、前記判定用画像における前記濃淡値が第１閾値以上である前記画素の数が第２閾値以上であり、且つ、前記差分画像における前記濃淡値が第３閾値以上である前記画素の数が第４閾値以上である場合に、前記撮影範囲内に水があると判定することを特徴とする情報処理装置。

【請求項5】

請求項２乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置であって、
前記所定の高さに基づいて前記高さ画像を二値化したマスク画像を生成するマスク画像生成手段を更に備え、
前記判定用画像生成手段は、前記濃淡画像に対して前記マスク画像を合成して前記判定用画像を生成することを特徴とする情報処理装置。

【請求項6】

撮影範囲に対応して画素毎に濃淡の度合いを示す濃淡値を有する濃淡画像と、前記撮影範囲に対応して画素毎に高さの度合いを示す高さ値を有する高さ画像と、を取得する画像取得手段と、
前記高さ画像が有する高さ値に基づいて選別される、前記濃淡画像における所定の高さより高い高さに対応する画素の濃淡値に基づいて、前記撮影範囲内に水があるか否かを判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。

【請求項7】

情報処理装置による情報処理方法であって、
撮影範囲に対応して画素毎に濃淡の度合いを示す濃淡値を有する濃淡画像と、前記撮影範囲に対応して画素毎に高さの度合いを示す高さ値を有する高さ画像と、を取得する画像取得工程と、
前記高さ画像が有する高さ値に基づいて選別される、前記濃淡画像における所定の高さより低い高さに対応する画素の濃淡値に基づいて、前記撮影範囲内に水があるか否かを判定する判定工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。

【請求項8】

コンピュータを、
撮影範囲に対応して画素毎に濃淡の度合いを示す濃淡値を有する濃淡画像と、前記撮影範囲に対応して画素毎に高さの度合いを示す高さ値を有する高さ画像と、を取得する画像取得手段、
前記高さ画像が有する高さ値に基づいて選別される、前記濃淡画像における所定の高さより低い高さに対応する画素の濃淡値に基づいて、前記撮影範囲内に水があるか否かを判定する判定手段、
として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、濃淡画像に基づいて水の存在を検知する情報処理装置等の技術分野に関する。

【背景技術】

【0002】

図１に示すように、地下鉄等の一部の鉄道のレール１０３は、コンクリート道床１０１の上に配置された枕木１０２にレール締結装置１０４により固定されている。コンクリート道床１０１上には、湧き水や雨水などにより水Ｗが滞水となって溜まることがあり、滞水がレール１０３の底部の腐食の要因となる。そのためレール１０３の腐食の要因となる水の発生場所を把握することが重要となるが、鉄道全線でのリアルタイムでの把握は困難であり、従来は巡視時に目視で確認して対応している。

【0003】

一方で、水の存在を検知する技術として、例えば、天候条件（例えば雨天）に応じて予め地表面（路面）を撮影した過去画像と現在画像を比較して、現在画像と一致した過去画像に基づいて現在の地表面（路面）の状態を判定する技術（特許文献１参照）が開示されている。また、路面を撮影した画像における路面領域上の被写体の一部と路面領域以外の領域の被写体の一部とが互いに鏡像関係にあることに基づいて、路面上の水面を検知する技術（特許文献２参照）が開示されている。

【0004】

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、天候条件に対応する過去画像と現在画像の比較により地表面（路面）の状態を判定するため、過去画像に存在しない新たに発生した水を把握することが難しいという問題がある。また、特許文献２に記載の技術では、水の近辺に水により鏡像関係となる被写体が存在しない場合は水を検知できないという問題がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２００２－１５７６７６号公報

【特許文献2】特開２０１８－１０１９０１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

ところで、レール１０３の近辺を、照明光を照射しながら上方から撮影した濃淡画像（グレースケール画像）に基づいて、レール１０３の近辺に存在する水Ｗを検知するアイデアがある。図２（Ａ）、（Ｂ）は濃淡画像の一例であり、濃淡画像において水Ｗが存在する領域（例えば、図２（Ａ）の点線２０１で示す領域、図２（Ｂ）の点線２０２、２０３で示す領域）は照明光が水Ｗで反射することにより他の領域よりも「白色」で表現されていると考えられる。そこで、画素値が「２４０」以上の部分に水Ｗが存在すると仮定して多数の濃淡画像を検証したところ、図３（Ａ）の濃淡画像におけるレール１０３の頭面や、図３（Ｂ）の濃淡画像におけるボルト１０５の頭面など、金属製部品に相当する領域の画素値が「２４０」以上となるためこれらを誤検知することが分かった。

【0007】

このように、濃淡画像の画素値により水Ｗを検知することができるが、その一方で照明光を水と同程度に反射する金属製部品等の誤検知も多いという問題がある。

【0008】

本発明は、このような問題に鑑みて為されたもので、濃淡画像に基づいて水があるか否かを判定する際に、金属製部品等を水と誤検知することを少なくできる情報処理装置等を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、撮影範囲に対応して画素毎に濃淡の度合いを示す濃淡値を有する濃淡画像と、前記撮影範囲に対応して画素毎に高さの度合いを示す高さ値を有する高さ画像と、を取得する画像取得手段と、前記高さ画像が有する高さ値に基づいて選別される、前記濃淡画像における所定の高さより低い高さに対応する画素の濃淡値に基づいて、前記撮影範囲内に水があるか否かを判定する判定手段と、を備えることを特徴とする。

【0010】

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報処理装置であって、前記高さ画像が有する高さ値に基づいて、前記濃淡画像における所定の高さより低い高さに対応する画素の濃淡値を選別した判定用画像を生成する判定用画像生成手段を更に備え、前記判定手段は、前記判定用画像における前記濃淡値に基づいて、前記撮影範囲内に水があるか否かを判定することを特徴とする。

【0011】

請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の情報処理装置であって、前記判定手段は、前記判定用画像における前記濃淡値が第１閾値以上である前記画素の数が第２閾値以上である場合に、前記撮影範囲内に水があると判定することを特徴とする。

【0012】

請求項４に記載の発明は、請求項２に記載の情報処理装置であって、前記判定用画像における各画素について、当該画素の濃淡値と所定の画素数だけ離れた画素の濃淡値との差分値を算出して、当該差分値を画素毎に有する差分画像を生成する差分画像生成手段を更に備え、前記判定手段は、前記判定用画像における前記濃淡値が第１閾値以上である前記画素の数が第２閾値以上であり、且つ、前記差分画像における前記濃淡値が第３閾値以上である前記画素の数が第４閾値以上である場合に、前記撮影範囲内に水があると判定することを特徴とする。

【0013】

請求項５に記載の発明は、請求項２乃至４の何れか一項に記載の情報処理装置であって、前記所定の高さに基づいて前記高さ画像を二値化したマスク画像を生成するマスク画像生成手段を更に備え、前記判定用画像生成手段は、前記濃淡画像に対して前記マスク画像を合成して前記判定用画像を生成することを特徴とする。

【0014】

請求項６に記載の発明は、撮影範囲に対応して画素毎に濃淡の度合いを示す濃淡値を有する濃淡画像と、前記撮影範囲に対応して画素毎に高さの度合いを示す高さ値を有する高さ画像と、を取得する画像取得手段と、前記高さ画像が有する高さ値に基づいて選別される、前記濃淡画像における所定の高さより高い高さに対応する画素の濃淡値に基づいて、前記撮影範囲内に水があるか否かを判定する判定手段と、を備えることを特徴とする。

【0015】

請求項７に記載の発明は、情報処理装置による情報処理方法であって、撮影範囲に対応して画素毎に濃淡の度合いを示す濃淡値を有する濃淡画像と、前記撮影範囲に対応して画素毎に高さの度合いを示す高さ値を有する高さ画像と、を取得する画像取得工程と、前記高さ画像が有する高さ値に基づいて選別される、前記濃淡画像における所定の高さより低い高さに対応する画素の濃淡値に基づいて、前記撮影範囲内に水があるか否かを判定する判定工程と、を含むことを特徴とする。

【0016】

請求項８に記載の発明は、コンピュータを、撮影範囲に対応して画素毎に濃淡の度合いを示す濃淡値を有する濃淡画像と、前記撮影範囲に対応して画素毎に高さの度合いを示す高さ値を有する高さ画像と、を取得する画像取得手段、前記高さ画像が有する高さ値に基づいて選別される、前記濃淡画像における所定の高さより低い高さに対応する画素の濃淡値に基づいて、前記撮影範囲内に水があるか否かを判定する判定手段、として機能させることを特徴とする。

【発明の効果】

【0017】

本発明によれば、濃淡画像における所定の高さを基準に選別した画素の濃淡値に基づいて水があるか否かを判定することにより、金属製部品等が存在する部分を除外して濃淡値による水の有無判定を行うため、金属製部品等を水と誤検知することを少なくできる。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】コンクリート道床軌道の一例を示す断面図である。

【図2】（Ａ）、（Ｂ）はレール近辺（水を含む）を上方から撮影した濃淡画像の一例を示す図である。

【図3】（Ａ）、（Ｂ）はレール近辺を上方から撮影した濃淡画像の一例を示す図である。

【図4】本実施形態における画像処理システムＳの構成例を示す模式図である。

【図5】コンクリート道床軌道の一例を示す断面図である。

【図6】本実施形態におけるレール撮影装置１０の構成例を示すブロック図である。

【図7】本実施形態における画像処理装置３０の構成例を示すブロック図である。

【図8】本実施形態における判定用画像の生成例を示す図である。

【図9】本実施形態における制御部３１による滞水判定処理の一例を示すフローチャートである。

【図10】本実施形態における画像リストの一例を示す図である。

【図11】本実施形態における制御部３１による判定画像生成処理の一例を示すフローチャートである。

【図12】本実施形態における制御部３１による差分画像生成処理の一例を示すフローチャートである。

【図13】滞水判定処理の検知精度の評価結果を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0019】

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。

【0020】

［１．画像処理システムＳの構成］
まず、図４を用いて、本実施形態における画像処理システムＳの構成について説明する。画像処理システムＳは、車両Ｔの底部に設置されるレール撮影装置１０と、画像処理装置３０と、を含む。レール撮影装置１０と画像処理装置３０は、例えば、ＵＳＢケーブル、専用線、インターネット、移動体通信網等を介して接続され、データの受け渡しが可能となっている。レール撮影装置１０は、レール１０３及びその近辺を上方から撮影した画像を記録して画像処理装置３０に渡す。画像処理装置３０はレール撮影装置１０から受け取った画像に写っている水Ｗ（滞水）を検知する。

【0021】

画像処理システムＳは、レール１０３の近辺を上方から撮影した濃淡画像に基づいて、レール１０３の下方に存在する水Ｗを検知する。濃淡画像は、レール１０３上を走行する車両Ｔの底部に照明とカメラを設け、車両を走行させつつ、照明でレール１０３の近辺を照らしながらカメラで撮影する。なお、１枚の濃淡画像又は距離画像により表される範囲を撮影範囲という。

【0022】

また、画像処理システムＳでは、濃淡画像により水Ｗを検知する際、金属製部品の誤検知を減らすため、図５に示すように、水Ｗが発生する高さより上方であって、且つ、レール締結装置１０４（最も低い位置にある金属製部品の一例）より下方である高さ位置Ｈを基準として（以下、高さ位置Ｈを「基準高さ位置Ｈ」という）、基準高さ位置Ｈより上方に対応する画素（ピクセル）については検知対象から除外する。何れの画素が基準高さ位置Ｈより上方に対応する画素であるかは、別途撮影された距離画像に基づいて判別する。なお、基準高さ位置Ｈは、レール１０３やレール締結装置１０４等の金属製部品の設置されている高さに基づいて設定する。

【0023】

［２．レール撮影装置１０の構成］
次に、図６を用いて、レール撮影装置１０の構成について説明する。レール撮影装置１０は、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、ラインセンサカメラ１４と、プロファイルカメラ１５と、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）照明１６とを備えている。

【0024】

制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等により構成されている。そして、ＣＰＵが、ＲＯＭや記憶部１２に記憶された各種プログラムを読み出し実行することにより各種機能を実現する。

【0025】

記憶部１２は、例えば、ＳＳＤ（Solid State Drive）等により構成されており、オペレーティングシステムや各種プログラムを記憶する。なお、各種プログラムは、例えば、他のサーバ装置等からネットワークを介して取得されるようにしても良いし、記録媒体に記録されてドライブ装置を介して読み込まれるようにしても良い。また、記憶部１２は、ラインセンサカメラ１４により撮影された濃淡画像と、プロファイルカメラ１５により撮影された距離画像を記憶する。距離画像及び濃淡画像は、画像リストにより管理され、画像リストも記憶部１２に記憶される。

【0026】

通信部１３は、画像処理装置３０との間で無線又は有線による通信を行う。通信部１３は、例えば、制御部１１の制御の下、記憶部１２に記憶された距離画像、濃淡画像及び画像リストを画像処理装置３０に送信する。

【0027】

ラインセンサカメラ１４、プロファイルカメラ１５及びＬＥＤ照明１６は、制御部１１の制御の下、動作する。ラインセンサカメラ１４及びプロファイルカメラ１５は、ＬＥＤ照明１６により照らされた状態のレール１０３を含む撮影範囲を上方から撮影する。ラインセンサカメラ１４は８ビットの濃淡画像を生成する。このとき、ラインセンサカメラ１４は複数の画素からなる画素列単位で撮影し、複数の画素列を合成して１枚の濃淡画像を生成する。また、プロファイルカメラ１５は８ビットの距離画像を生成する。濃淡画像は画素毎に「０：黒」～「２５５：白」の２５６階調の画素値を有する。距離画像は画素毎に「０：黒（プロファイルカメラ１５から遠い）」～「２５５：白（プロファイルカメラ１５から近い）」の階調の画素値を有する。なお、本実施形態では、濃淡画像及び距離画像の画像サイズは「１０２４画素（横）×５００１画素（縦）」とし、また、一画素は、横が約０．７ｍｍ、縦が約１．０ｍｍに相当する。

【0028】

［３．画像処理装置３０の構成］
次に、図７を用いて、画像処理装置３０の構成について説明する。画像処理装置３０は、制御部３１と、記憶部３２と、通信部３３と、表示部３４と、操作部３５とを備えている。

【0029】

制御部３１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等により構成されている。そして、ＣＰＵが、ＲＯＭや記憶部３２に記憶された各種プログラムを読み出し実行することにより各種機能を実現する。なお、制御部３１又はＣＰＵは本発明の「コンピュータ」の一例である。

【0030】

記憶部３２は、例えば、ＳＳＤ等により構成されており、オペレーティングシステムや各種プログラムを記憶する。なお、各種プログラムは、例えば、他のサーバ装置等からネットワークを介して取得されるようにしても良いし、記録媒体に記録されてドライブ装置を介して読み込まれるようにしても良い。また、記憶部３２は、レール撮影装置１０から受信した距離画像、濃淡画像及び画像リストを記憶する。

【0031】

通信部３３は、レール撮影装置１０との間で無線又は有線による通信を行う。通信部３３は、例えば、制御部３１の制御の下、距離画像、濃淡画像及び画像リストをレール撮影装置１０から受信する。なお、距離画像、濃淡画像及び画像リストは、これらの元データをレール締結装置１０４から受信して、元データを元に画像処理装置３０が生成することとしてもよい。

【0032】

表示部３４は、例えば、液晶ディスプレイ等により構成されており、文字や画像等の情報を表示する。操作部３５は、例えば、キーボード、マウス等により構成されており、オペレータからの操作指示を受け付け、その指示内容を指示信号として制御部３１に出力する。

【0033】

［３．画像処理装置３０の動作］
次に、画像処理装置３０の動作例について説明する。

【0034】

［３．１．絶対画素値による判定処理］
まず、図８を用いて、画像処理装置３０の制御部３１による「絶対画素値による判定処理」について説明する。制御部３１は、距離画像に対して、基準高さ位置Ｈに相当する画素値（ここでは、「７５」とする）を基準に二値化処理を行い、マスク画像（二値化画像）を生成する。すなわち、制御部３１は、距離画像に基づいて、画素値が「０」～「７５」の画素については画素値を「１」に変換し、画素値が「７６」～「２５５」の画素については画素値を「０」に変換したマスク画像を生成する。

【0035】

また、制御部３１は、濃淡画像とマスク画像を合成して判定用画像を生成する。このとき、制御部３１は、濃淡画像とマスク画像のそれぞれ対応する画素の画素値同士を乗算して判定用画像の対応する画素値とする。これにより、判定用画像における、基準高さ位置Ｈより上方の高さに対応する画素の画素値が「０」となる。

【0036】

そして、制御部３１は、判定用画像において画素値（絶対画素値）が「２４０」を超える画素数が「５」画素以上あるか否かを判定し、「ＮＯ」である場合にはその判定用画像の撮影範囲に水Ｗが存在しないと判定する。一方、「ＹＥＳ」である場合にはその判定用画像の撮影範囲に水Ｗが存在すると判定してもよい。

【0037】

なお、「絶対画素値による判定処理」において、画素値の閾値としての「２４０」や、画素数の閾値としての「５」は、これらの数値に限られず、水Ｗを検知する目的を達成することが可能な範囲で任意に設定することができる。

【0038】

［３．２．相対画素値による判定処理］
次に、画像処理装置３０の制御部３１による「相対画素値による判定処理」について説明する。制御部３１は、「絶対画素値による判定処理」において判定用画像に画素値（絶対画素値）が「２４０」を超える画素数が５画素以上あると判定した場合には、更に、「相対画素値による判定処理」を行うこととしてもよい。これは、誤検知をさらに減らすための処理であり、具体的には、濃淡画像において、水Ｗのある領域では、光が反射した部分は白く映り、光が反射しない部分は黒く映るため、白い部分と黒い部分との濃淡の差が大きいという特徴や、濃淡画像で白く写りやすい鉄粉や水の乾いた跡などは周囲が黒く写っていない（白が広がっている）という特徴を考慮する。すなわち、周辺画素の画素値との変位量が大きな値を示す領域は水Ｗの有る領域、変位量が小さな値を示す領域は水Ｗの無い領域（鉄粉や水の乾いた跡などの領域）と判定する。そこで、制御部３１は、濃淡画像の画素毎に、所定の画素数だけ離れた画素の画素値の差分を画素値（相対画素値）とする差分画像を生成して判定に用いる。

【0039】

そして、制御部３１は、差分画像において画素値（相対画素値）が「２３０」を超える画素数が「４０」画素以上あるか否かを判定し、「ＮＯ」である場合にはその差分画像の撮影範囲に水Ｗが存在しないと判定する一方、「ＹＥＳ」である場合にその差分画像の撮影範囲に水Ｗが存在すると判定する。このように、上述した「絶対画素値による判定処理」と、「相対画素値による判定処理」の双方の処理を行う場合には、判定用画像において画素値（絶対画素値）が「２４０」を超える画素数が「５」画素以上あり、且つ、差分画像において画素値（相対画素値）が「２３０」を超える画素数が「４０」画素以上ある場合に水Ｗが存在すると判定する。

【0040】

なお、「相対画素値による判定処理」において、画素値の閾値としての「２３０」や、画素数の閾値としての「４０」は、これらの数値に限られず、水Ｗを検知する目的を達成することが可能な範囲で任意に設定することができる。

【0041】

［４．画像処理装置３０の処理フロー］
次に、図９－図１２を用いて、画像処理装置３０の制御部３１による滞水判定処理について説明する。

【0042】

まず、制御部３１は、記憶部３２に記憶されている画像リストを取得する（ステップＳ１）。図１０に示すように、画像リストには、レール撮影装置１０が車両Ｔの走行中に連続して撮影した複数の濃淡画像及び距離画像のファイル名が画像番号毎に記述されている。画像番号が同一の濃淡画像及び距離画像は同一の撮影範囲となるように、濃淡画像及び距離画像は生成されている。例えば、図１０の例ではファイル名「g00001」の濃淡画像と、ファイル名「k00001」の距離画像は同一の撮影範囲を撮影した画像である。なお、距離画像及び濃淡画像は、滞水判定処理の事前処理で「１０２４画素×５００１画素」のサイズに調整しておくこととする。

【0043】

次に、制御部３１は、画像番号に対応する変数ｎに「１」をセットする（ステップＳ２）。

【0044】

次に、制御部３１は、画像リストを参照し、変数ｎに対応する濃淡画像を取得する（ステップＳ３）。例えば、変数ｎの値が「１」であれば、ファイル名「g00001」の濃淡画像を取得する。

【0045】

次に、制御部３１は、画像リストを参照し、変数ｎに対応する距離画像を取得する（ステップＳ４）。例えば、変数ｎの値が「１」であれば、ファイル名「k00001」の距離画像を取得する。

【0046】

次に、制御部３１は、判定用画像生成処理を行う（ステップＳ５）。

【0047】

ここで、図１１を用いて制御部３１による判定用画像生成処理について説明する。

【0048】

制御部３１は、ステップＳ４の処理で取得した距離画像を基準高さ位置Ｈに対応する値に基づいて二値化してマスク画像（図８参照）を生成する（ステップＳ３１）。

【0049】

次に、制御部３１は、ステップＳ３の処理で取得した濃淡画像についてエラーがある場合にエラー処理を行う（ステップＳ３２）。制御部３１は、例えば、濃淡画像の横方向（行方向）に黒線が入るエラーが発生している場合に次のエラー処理を行う。まず、濃淡画像の横方向の１０２４画素の数値の平均値（＝各行ごとの平均値）を各行（５００１行）について算出する。次いで、算出した５００１個の平均値のうち、値が「０」の行についてはすべて黒と判定できるため、該当行を削除する。よって、当該エラー処理を行った画像については、その後の処理（例えば、ステップＳ７の処理やステップＳ１０の処理の画素数の計数処理）において、「１０２４画素×５００１画素」より小さいサイズの画像に対して処理を行うことになる。

【0050】

次に、制御部３１は、ステップＳ３の処理で取得した濃淡画像（ステップＳ３２の処理でエラー処理を行った場合にはエラー処理後の濃淡画像）と、ステップＳ３１の処理で生成したマスク画像を合成して、判定用画像（図８参照）を生成し（ステップＳ３３）、図９のステップＳ６の処理に移行する。

【0051】

次に、制御部３１は、判定用画像生成処理（ステップＳ５）で生成した判定用画像について、画素値（絶対画素値）が「２４０」以上の画素数を計数する（ステップＳ６）。

【0052】

次いで、制御部３１は、ステップＳ６の処理で計数した画素数が「５」画素以上であるか否かを判定する（ステップＳ７）。このとき、制御部３１は、ステップＳ６の処理で計数した画素数が「５」画素以上ではないと判定した場合には（ステップＳ７：ＮＯ）、変数ｎに対応する画像番号（画像）について「滞水無し」と判定し（ステップＳ１２）、ステップＳ１３の処理に移行する。なお、制御部３１は、「滞水無し」と判定した場合には判定結果を変数ｎに対応する画像番号と対応付けて記憶部３２に記憶させる。一方、制御部３１は、ステップＳ６の処理で計数した画素数が「５」画素以上であると判定した場合には（ステップＳ７：ＹＥＳ）、差分画像生成処理を行う（ステップＳ８）。

【0053】

ここで、図１２を用いて制御部３１による差分画像生成処理について説明する。

【0054】

制御部３１は、判定用画像生成処理（ステップＳ５）で生成した判定用画像の画素値を高輝度値化する（ステップＳ５１）。例えば、制御部３１は、判定用画像の各画素値を２．５倍する。この処理は、「水（光反射以外）の黒さ（＝Ａ）」と「コンクリート道床等の黒さ（＝Ｂ）」とをより区別するために行う。高輝度値化前の元画像ではＡとＢの画素値が比較的近い値（例えば、Ａ：５、Ｂ：２０）であるため、ステップＳ５３の処理で相対画素値（差分値）を算出しても、差が出にくい。そこで、判定用画像の画素値を高輝度値化することにより、ＡとＢの画素値を差別化することができる（例えば、Ａ：１２．５、Ｂ：５０）。これにより、例えば、白い箇所（水の光反射箇所又は鉄粉等）の画素値が「２５５」だった場合に、高輝度値化前の元画像では誤検知してしまうが、高輝度値化後の画像では誤検知を防ぐことができる。

【0055】

次に、制御部３１は、ステップＳ５１の処理で高輝度値化した判定用画像に基づいて、判定用画像を１０画素分だけ下方にシフトさせたシフト画像を生成する（ステップＳ５２）。なお、制御部３１は、１０画素分だけ下方にシフトすることにより画素値を失った上端部の１０行分の画素については「０」をセットするか、又は、次の判定用画像（変数（ｎ＋１））の下端部の１０行分の画素値を借りてきてセットすることとする。なお、ここでは、シフト方向を「下方」、シフト画素数を「１０」としたがシフト方向及びシフト画素数はこれに限られない。シフト方向を「上方」、「左方」、「右方」としてもよいし、シフト画素数も判定用画像の画像サイズに応じて例えば「５画素」、「１５画素」等にしてもよい。

【0056】

次に、制御部３１は、判定用画像とシフト画像に基づいて画素毎の相対画素値（差分値）を算出し、差分画像を生成する（ステップＳ５３）。具体的には、制御部３１は、判定用画像とシフト画像の同じ位置の画素の画素値の差分（相対画素値）を算出して差分画像の該当する画素にセットする処理を各画素について行う。制御部３１は、ステップＳ５３の処理を終えると、図９のステップＳ９の処理に移行する。

【0057】

次に、制御部３１は、差分画像生成処理（ステップＳ８）で生成した差分画像について、画素値（相対画素値）が「２３０」以上の画素数を計数する（ステップＳ９）。

【0058】

次いで、制御部３１は、ステップＳ９の処理で計数した画素数が「４０」画素以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０）。このとき、制御部３１は、ステップＳ９の処理で計数した画素数が「４０」画素以上ではないと判定した場合には（ステップＳ１０：ＮＯ）、変数ｎに対応する画像番号（画像）について「滞水無し」と判定し（ステップＳ１２）、ステップＳ１３の処理に移行する。なお、制御部３１は、「滞水無し」と判定した場合には判定結果を変数ｎに対応する画像番号と対応付けて記憶部３２に記憶させる。一方、制御部３１は、ステップＳ９の処理で計数した画素数が「４０」画素以上であると判定した場合には（ステップＳ１０：ＹＥＳ）、変数ｎに対応する画像番号（画像）について「滞水有り」と判定し（ステップＳ１１）、ステップＳ１３の処理に移行する。なお、制御部３１は、「滞水有り」と判定した場合には判定結果を変数ｎに対応する画像番号と対応付けて記憶部３２に記憶させる。

【0059】

制御部３１は、ステップＳ１１の処理又はステップＳ１２の処理を終えると、次いで、変数ｎがＮ（滞水判定処理の処理対象である濃淡画像（又は距離画像）の枚数を示す値。図１０の画像リストの例では、「４０００」）と同じ値であるか否かを判定する（ステップＳ１３）。このとき、制御部３１は、変数ｎがＮと同じ値ではないと判定した場合、すなわち、滞水判定処理の処理対象である画像が残っていると判定した場合には（ステップＳ１３：ＮＯ）、変数ｎに「１」を加算し（ステップＳ１４）、ステップＳ３の処理に移行する。一方、制御部３１は、変数ｎがＮと同じ値であると判定した場合、すなわち、滞水判定処理の処理対象である画像が残っていないと判定した場合には（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、滞水判定処理を終了する。

【0060】

［５．滞水判定処理による検知精度の評価］
次に、図１３を用いて、滞水判定処理による検知精度の評価について説明する。評価のためにまず、レール撮影装置１０により地下鉄のレール近辺を２１，８０２ｍにわたって撮影して得た濃淡画像及び距離画像（８，６４０枚（ｎ＝８，６４０））に対して、画像処理装置３０により滞水判定処理を行った。その結果、画像処理装置３０は８６４（４８０＋３８４）枚について「滞水有り」と判定し、７７７６（７１＋７７０５）枚について「滞水無し」と判定した。

【0061】

一方で、同じ区間を人が目視により滞水の有無を確認し、滞水判定処理の判定結果を検証した。その結果、滞水判定処理で「滞水有り」と判定された８６４枚のうち、４８０枚について実際に滞水が確認され、３８４枚については滞水が確認されなかった。また、滞水判定処理で「滞水無し」と判定された７７７６枚のうち、７１枚について滞水が確認され、７７０５枚については滞水が確認されなかった。

【0062】

上記結果に基づいて、評価指標である「適合率」、「再現率」、「Ｆ値」、「正答率」を算出したところ以下の通りとなった。
（１）適合率（「滞水有り」判定が正解した割合）＝４８０／（４８０＋３８４）＝約５６％
（２）再現率（実際の「滞水有り」の発見割合）＝４８０／（４８０＋７１）＝約８７％
（３）Ｆ値（適合率と再現率の調和平均）＝約０．６８
（４）正答率（全データ中の正解した割合）
＝（４８０＋７７０５）／（４８０＋７１＋３８４＋７７０５）＝約９５％

【0063】

以上説明したように、本実施形態の画像処理装置３０（「情報処理装置」の一例）は、制御部３１（「画像取得手段」、「判定手段」の一例）が、レール１０３を含む撮影範囲に対応して画素毎に濃淡の度合いを示す画素値（「濃淡値」の一例）を有する濃淡画像と、撮影範囲に対応して画素毎に高さの度合いを示す画素値（「高さ値」の一例）を有する距離画像（「高さ画像」の一例）と、を取得し、距離画像が有する画素値に基づいて選別される、濃淡画像における基準高さ位置Ｈ（「所定の高さ」の一例）より低い高さに対応する画素の画素値に基づいて、撮影範囲内に水Ｗがあるか否かを判定する。

【0064】

また、本実施形態の画像処理装置３０は、制御部３１（「判定用画像生成手段」の一例）が、距離画像が有する画素値に基づいて、濃淡画像における基準高さ位置Ｈ（「所定の高さ」の一例）より低い高さに対応する画素の画素値を選別した判定用画像を生成し、判定用画像における画素値に基づいて、撮影範囲内に水Ｗがあるか否かを判定する。

【0065】

したがって、本実施形態の画像処理装置３０によれば、濃淡画像における基準高さ位置Ｈより低い高さに対応する画素の画素値に基づいて水Ｗがあるか否かを判定することにより、金属製部品等が存在する高さより低い部分に限定して（すなわち、金属製部品等を除外して）濃淡画像の画素値による水の有無判定を行うため、金属製部品等を水と誤検知することを少なくできる。

【0066】

さらに、本実施形態の制御部３１は、判定用画像における画素値が「２４０」（「第１閾値」の一例）以上である画素の数が「５」（「第２閾値」の一例）以上である場合に、撮影範囲内に水Ｗがあると判定することができる。

【0067】

さらにまた、本実施形態の制御部３１（「差分画像生成手段」の一例）は、判定用画像における各画素について、当該画素の画素値と「１０」画素（「所定の画素数」の一例）だけ離れた画素の画素値との差分値を算出して、当該差分値を画素毎に有する差分画像を生成し、判定用画像における画素値が「２４０」以上である画素の数が「５」以上であり、且つ、差分画像における画素値が「２３０」（「第３閾値」の一例）以上である画素の数が「４０」（「第４閾値」の一例）以上である場合に、撮影範囲内に水Ｗがあると判定することができる。これにより、濃淡画像において、水Ｗのある領域では白い部分と黒い部分との濃淡の差が大きいという特徴や、濃淡画像で白く写りやすい鉄粉や水の乾いた跡などは周囲が黒く写っていない（白が広がっている）という特徴を判定ロジックに反映させることができ、水Ｗ以外のものの誤検知を更に少なくできる。

【0068】

さらにまた、本実施形態の制御部３１（「マスク画像生成手段」の一例）は、基準高さ位置Ｈに基づいて距離画像を二値化したマスク画像を生成し、濃淡画像に対してマスク画像を合成して判定用画像を生成する。これにより容易に判定用画像を生成することができる。

【0069】

［６．変形例］
［６．１．変形例１］
濃淡画像に対して合成するマスク画像の生成に関して、距離画像と濃淡画像で撮影範囲（特に撮影幅）が一致していない場合には、図１１のステップＳ３３の処理の前までに以下に説明する処理を行ってもよい。すなわち、制御部３１は、必要に応じてステップＳ３１の処理で生成したマスク画像のサイズ調整を行う。制御部３１は、例えば、マスク画像に対して画像収縮処理を２回行った後に、マスク画像の黒部分（マスク範囲）を上下「１０」画素、左右「３０」画素拡大する。これにより、画像左右方向にマスク範囲を拡大することでマスクしきれない部分を減らすことができる。

【0070】

［６．２．変形例２］
レール撮影装置１０がＧＰＳ受信機等により濃淡画像と距離画像を撮影した位置を示す位置情報を取得し、画像リストの画像番号と紐付けて位置情報を記述しておくこととしてもよい。これにより、滞水判定処理により「滞水有り」と判定された画像番号と紐付く位置情報から、「滞水有り」と判定された位置を容易に特定することができ、滞水への対応を迅速にとることができる。

【0071】

［６．３．変形例３］
上記実施形態では、図５に示したように、レール１０３やレール締結装置１０４等の金属製部品より下方の部分を対象に水Ｗがあるか否かを判定したが、これに代えて、金属製部品等の光を反射しやすい物より上方の部分を対象に水Ｗがあるか否かを判定したい場合に滞水判定処理を応用することができる。具体的には、制御部３１は、撮影範囲に対応して画素毎に濃淡の度合いを示す画素値を有する濃淡画像と、撮影範囲に対応して画素毎に高さの度合いを示す画素値を有する距離画像と、を取得し、距離画像が有する画素値に基づいて選別される、濃淡画像における基準高さ位置Ｈより高い高さに対応する画素の濃淡値に基づいて、撮影範囲内に水があるか否かを判定する。

【0072】

なお、制御部３１は、例えば、図１１のステップＳ３１の処理で、距離画像を二値化してマスク画像を生成する際に、基準高さ位置Ｈより高い位置を示す画素の画素値を「０」に変換し、基準高さ位置Ｈより低い位置を示す画素の画素値を「１」に変換してマスク画像を生成することとしてもよい。これにより、濃淡画像とマスク画像を合成して判定用画像を生成する際に、基準高さ位置Ｈより低い位置に対応する画素を判定対象から除外することができる。つまり、金属製部品等が存在する高さより高い部分に限定して（すなわち、金属製部品を除外して）濃淡値による水の有無判定を行うことができる。

【0073】

［６．４．変形例４］
上記実施形態では、レール１０３を含む撮影範囲に水Ｗが有るか否かを判定することとしたが、撮影範囲にレール１０３が含まれない場合にも本発明を適用してもよい。

【0074】

［６．５．変形例５］
滞水判定処理（図９参照）のステップＳ８～ステップＳ１０の処理（「相対画素値による判定処理」）を飛ばして、ステップＳ７で「ＹＥＳ」と判定した場合にステップＳ１１の処理に移行して「滞水有り」と判定することとしてもよい。すなわち、「絶対画素値による判定処理」のみで滞水の有無を判定することとしてもよい。

【符号の説明】

【0075】

１０ ：レール撮影装置
１１ ：制御部
１２ ：記憶部
１３ ：通信部
１４ ：ラインセンサカメラ
１５ ：プロファイルカメラ
１６ ：ＬＥＤ照明
３０ ：画像処理装置
３１ ：制御部
３２ ：記憶部
３３ ：通信部
３４ ：表示部
３５ ：操作部
１０１ ：コンクリート道床
１０２ ：枕木
１０３ ：レール
１０４ ：レール締結装置
１０５ ：ボルト
２０１ ：点線
２０２ ：点線
２０３ ：点線
Ｈ ：高さ位置
Ｓ ：画像処理システム
Ｔ ：車両
Ｗ ：水

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】