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(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】P2024062114
(43)【公開日】2024-05-09
(54)【発明の名称】監視システム、監視装置、及び、監視方法
(51)【国際特許分類】
G06T 7/521 20170101AFI20240430BHJP
【ＦＩ】
G06T7/521
【審査請求】未請求
【請求項の数】18
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022169898
(22)【出願日】2022-10-24
(71)【出願人】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100103894
【弁理士】
【氏名又は名称】家入 健
(72)【発明者】
【氏名】中村 翼
【テーマコード（参考）】
5L096
【Ｆターム（参考）】
5L096AA09
5L096BA02
5L096CA18
5L096FA52
5L096GA51
(57)【要約】
【課題】航空機用の舗装路面に取り残された異物を検出する技術を改良する。
【解決手段】三次元データ取得手段１０１は、航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する。抽出手段１０２は、前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する。異物検出手段１０３は、前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する。
【選択図】図１
【解決手段】三次元データ取得手段１０１は、航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する。抽出手段１０２は、前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する。異物検出手段１０３は、前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得手段と、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出手段と、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出手段と、
を含む、
監視システム。
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出手段と、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出手段と、
を含む、
監視システム。
【請求項2】
請求項１に記載の監視システムであって、
前記三次元測距センサは、三次元Lidarスキャナであり、
前記三次元データは、点群データであり、
前記実像データは、実像点群データであり、
前記蜃気楼像データは、蜃気楼像点群データである、
監視システム。
前記三次元測距センサは、三次元Lidarスキャナであり、
前記三次元データは、点群データであり、
前記実像データは、実像点群データであり、
前記蜃気楼像データは、蜃気楼像点群データである、
監視システム。
【請求項3】
請求項２に記載の監視システムであって、
前記異物検出手段は、１つの像を構成する測距点の個数が所定値以上である場合、当該１つの像に対応する異物があると判定し、当該個数が所定値未満である場合、当該１つの像に対応する異物がないと判定するように構成され、
前記異物検出手段は、前記実像点群データが示す複数の測距点と前記蜃気楼像点群データが示す複数の測距点が共通する１つの結合像を構成するものとして前記異物の検出を実行する、
監視システム。
前記異物検出手段は、１つの像を構成する測距点の個数が所定値以上である場合、当該１つの像に対応する異物があると判定し、当該個数が所定値未満である場合、当該１つの像に対応する異物がないと判定するように構成され、
前記異物検出手段は、前記実像点群データが示す複数の測距点と前記蜃気楼像点群データが示す複数の測距点が共通する１つの結合像を構成するものとして前記異物の検出を実行する、
監視システム。
【請求項4】
請求項２に記載の監視システムであって、
前記異物検出手段は、前記蜃気楼像を上下反転させて前記実像に重ねるように、前記実像点群データ及び前記蜃気楼像点群データを合成して合成点群データを生成し、
前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行する、
監視システム。
前記異物検出手段は、前記蜃気楼像を上下反転させて前記実像に重ねるように、前記実像点群データ及び前記蜃気楼像点群データを合成して合成点群データを生成し、
前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行する、
監視システム。
【請求項5】
請求項４に記載の監視システムであって、
前記異物検出手段は、前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行するに際し、検出した異物の種類を前記合成点群データに基づいて推定する、
監視システム。
前記異物検出手段は、前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行するに際し、検出した異物の種類を前記合成点群データに基づいて推定する、
監視システム。
【請求項6】
請求項１から５までの何れか１項に記載の監視システムであって、
前記舗装路面は、
前記三次元測距センサによって測距可能な近傍舗装路面と、
前記三次元測距センサから見て前記近傍舗装路面よりも遠く、前記三次元測距センサによって測距不能な遠方舗装路面と、
を含み、
前記実像と前記蜃気楼像は、前記遠方舗装路面を挟んで互いに対向するように位置している、
監視システム。
前記舗装路面は、
前記三次元測距センサによって測距可能な近傍舗装路面と、
前記三次元測距センサから見て前記近傍舗装路面よりも遠く、前記三次元測距センサによって測距不能な遠方舗装路面と、
を含み、
前記実像と前記蜃気楼像は、前記遠方舗装路面を挟んで互いに対向するように位置している、
監視システム。
【請求項7】
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得手段と、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出手段と、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出手段と、
を含む、
監視装置。
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出手段と、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出手段と、
を含む、
監視装置。
【請求項8】
請求項７に記載の監視装置であって、
前記三次元測距センサは、三次元Lidarスキャナであり、
前記三次元データは、点群データであり、
前記実像データは、実像点群データであり、
前記蜃気楼像データは、蜃気楼像点群データである、
監視装置。
前記三次元測距センサは、三次元Lidarスキャナであり、
前記三次元データは、点群データであり、
前記実像データは、実像点群データであり、
前記蜃気楼像データは、蜃気楼像点群データである、
監視装置。
【請求項9】
請求項８に記載の監視装置であって、
前記異物検出手段は、１つの像を構成する測距点の個数が所定値以上である場合、当該１つの像に対応する異物があると判定し、当該個数が所定値未満である場合、当該１つの像に対応する異物がないと判定するように構成され、
前記異物検出手段は、前記実像点群データが示す複数の測距点と前記蜃気楼像点群データが示す複数の測距点が共通する１つの結合像を構成するものとして前記異物の検出を実行する、
監視装置。
前記異物検出手段は、１つの像を構成する測距点の個数が所定値以上である場合、当該１つの像に対応する異物があると判定し、当該個数が所定値未満である場合、当該１つの像に対応する異物がないと判定するように構成され、
前記異物検出手段は、前記実像点群データが示す複数の測距点と前記蜃気楼像点群データが示す複数の測距点が共通する１つの結合像を構成するものとして前記異物の検出を実行する、
監視装置。
【請求項10】
請求項８に記載の監視装置であって、
前記異物検出手段は、前記蜃気楼像を上下反転させて前記実像に重ねるように、前記実像点群データ及び前記蜃気楼像点群データを合成して合成点群データを生成し、
前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行する、
監視装置。
前記異物検出手段は、前記蜃気楼像を上下反転させて前記実像に重ねるように、前記実像点群データ及び前記蜃気楼像点群データを合成して合成点群データを生成し、
前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行する、
監視装置。
【請求項11】
請求項１０に記載の監視装置であって、
前記異物検出手段は、前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行するに際し、検出した異物の種類を前記合成点群データに基づいて推定する、
監視装置。
前記異物検出手段は、前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行するに際し、検出した異物の種類を前記合成点群データに基づいて推定する、
監視装置。
【請求項12】
請求項７から１１までの何れか１項に記載の監視装置であって、
前記舗装路面は、
前記三次元測距センサによって測距可能な近傍舗装路面と、
前記三次元測距センサから見て前記近傍舗装路面よりも遠く、前記三次元測距センサによって測距不能な遠方舗装路面と、
を含み、
前記実像と前記蜃気楼像は、前記遠方舗装路面を挟んで互いに対向するように位置している、
監視装置。
前記舗装路面は、
前記三次元測距センサによって測距可能な近傍舗装路面と、
前記三次元測距センサから見て前記近傍舗装路面よりも遠く、前記三次元測距センサによって測距不能な遠方舗装路面と、
を含み、
前記実像と前記蜃気楼像は、前記遠方舗装路面を挟んで互いに対向するように位置している、
監視装置。
【請求項13】
コンピュータが、
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得ステップと、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出ステップと、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出ステップと、
を実行する、
監視方法。
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得ステップと、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出ステップと、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出ステップと、
を実行する、
監視方法。
【請求項14】
請求項１３に記載の監視方法であって、
前記三次元測距センサは、三次元Lidarスキャナであり、
前記三次元データは、点群データであり、
前記実像データは、実像点群データであり、
前記蜃気楼像データは、蜃気楼像点群データである、
監視方法。
前記三次元測距センサは、三次元Lidarスキャナであり、
前記三次元データは、点群データであり、
前記実像データは、実像点群データであり、
前記蜃気楼像データは、蜃気楼像点群データである、
監視方法。
【請求項15】
請求項１４に記載の監視方法であって、
前記異物検出ステップでは、１つの像を構成する測距点の個数が所定値以上である場合、当該１つの像に対応する異物があると判定し、当該個数が所定値未満である場合、当該１つの像に対応する異物がないと判定するように構成され、
前記異物検出ステップでは、前記実像点群データが示す複数の測距点と前記蜃気楼像点群データが示す複数の測距点が共通する１つの結合像を構成するものとして前記異物の検出を実行する、
監視方法。
前記異物検出ステップでは、１つの像を構成する測距点の個数が所定値以上である場合、当該１つの像に対応する異物があると判定し、当該個数が所定値未満である場合、当該１つの像に対応する異物がないと判定するように構成され、
前記異物検出ステップでは、前記実像点群データが示す複数の測距点と前記蜃気楼像点群データが示す複数の測距点が共通する１つの結合像を構成するものとして前記異物の検出を実行する、
監視方法。
【請求項16】
請求項１４に記載の監視方法であって、
前記異物検出ステップでは、前記蜃気楼像を上下反転させて前記実像に重ねるように、前記実像点群データ及び前記蜃気楼像点群データを合成して合成点群データを生成し、
前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行する、
監視方法。
前記異物検出ステップでは、前記蜃気楼像を上下反転させて前記実像に重ねるように、前記実像点群データ及び前記蜃気楼像点群データを合成して合成点群データを生成し、
前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行する、
監視方法。
【請求項17】
請求項１６に記載の監視方法であって、
前記異物検出ステップでは、前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行するに際し、検出した異物の種類を前記合成点群データに基づいて推定する、
監視方法。
前記異物検出ステップでは、前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行するに際し、検出した異物の種類を前記合成点群データに基づいて推定する、
監視方法。
【請求項18】
請求項１３から１７までの何れか１項に記載の監視方法であって、
前記舗装路面は、
前記三次元測距センサによって測距可能な近傍舗装路面と、
前記三次元測距センサから見て前記近傍舗装路面よりも遠く、前記三次元測距センサによって測距不能な遠方舗装路面と、
を含み、
前記実像と前記蜃気楼像は、前記遠方舗装路面を挟んで互いに対向するように位置している、
監視方法。
前記舗装路面は、
前記三次元測距センサによって測距可能な近傍舗装路面と、
前記三次元測距センサから見て前記近傍舗装路面よりも遠く、前記三次元測距センサによって測距不能な遠方舗装路面と、
を含み、
前記実像と前記蜃気楼像は、前記遠方舗装路面を挟んで互いに対向するように位置している、
監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、監視システム、監視装置、及び、監視方法に関する。
【背景技術】
【0002】
空港に代表される航空機用の施設を運営するに際し、航空機用の舗装路面、即ち滑走路や誘導路、駐機場を綿密に点検することは重要な課題である。なぜなら、舗装路面に異物が取り残されている場合があるからである。異物としては、動物の死骸のような比較的大きなものもあれば、航空機を整備するための工具のような比較的小さなもの、ひいては、航空機や巡回車両から脱落した部品のような微小なものもある。これらの異物は、航空機のタイヤを破裂させたり、ジェットエンジンに吸い込まれることでジェットエンジンに致命的なダメージを与えたりする。このような事態を回避すべく、空港職員は、定期的に舗装路面を巡回し、異物の発見と除去に努めなければならない。しかしながら、舗装路面は極めて広大であり、上記の定期的な巡回には多大な費用を要していた。
【0003】
特許文献１は、LidarスキャナやX線カメラを含む検出ユニットを搭載し、滑走路を自律走行する空港整備装置を開示している。この空港整備装置は、検出ユニットによって異物を検出した場合、当該異物を排除又は回収する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特表２０２２－５１０３４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
上記特許文献１の構成では、空港整備装置が滑走路を巡回することが求められるので、航空整備装置自体が航空機の離発着を妨害することになり得る。即ち、空港整備装置が舗装路面を巡回できるのは航空機の離発着が行われないときに限られる。しかしながら、航空機の離発着が頻繁に行われる空港においては、離発着間の時間が短いので、空港整備装置が滑走路を巡回するのに十分な時間を離発着間に確保することができない。
【0006】
そこで、本願発明者らは、レーザ光を用いた三次元測距センサを用いて舗装路面を点検することを検討している。レーザ光を用いた三次元測距センサとは、典型的には、スキャン結果として三次元点群データを出力するものや、スキャン結果として三次元ポリゴンデータを出力するものが挙げられる。しかし、上記の異物が三次元測距センサから遠く離れている場合、当該異物を捕捉できるほどの十分なデータを得られないのが実情である。
【0007】
本開示の目的は、航空機用の舗装路面に取り残された異物を検出する技術を改良することにある。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本開示の第１の観点によれば、
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得手段と、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出手段と、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出手段と、
を含む、
監視システムが提供される。
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得手段と、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出手段と、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出手段と、
を含む、
監視システムが提供される。
【0009】
本開示の第２の観点によれば、
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得手段と、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出手段と、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出手段と、
を含む、
監視装置が提供される。
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得手段と、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出手段と、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出手段と、
を含む、
監視装置が提供される。
【0010】
本開示の第３の観点によれば、
コンピュータが、
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得ステップと、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出ステップと、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出ステップと、
を実行する、
監視方法が提供される。
コンピュータが、
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得ステップと、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出ステップと、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出ステップと、
を実行する、
監視方法が提供される。
【発明の効果】
【0011】
本開示によれば、異物検出に供するデータ量が多くなるので、航空機用の舗装路面に取り残された異物の検出が改善される。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】監視システムの機能ブロック図である。
【図2】空港の俯瞰図である。（第１実施形態）
【図3】監視装置の機能ブロック図である。（第１実施形態）
【図4】点群データを可視化した平面図である。
【図6】実像と蜃気楼像を結合した結合像を示す図である。
【図7】監視装置の動作フローである。
【図8】蜃気楼像点群データを上下反転させる様子を示す図である。
【図9】実像と蜃気楼像を合成した合成像を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
【0014】
図１に示すように、監視システム１００は、三次元データ取得手段１０１、抽出手段１０２、異物検出手段１０３を含む。
【0015】
三次元データ取得手段１０１は、航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する。
【0016】
抽出手段１０２は、前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する。
【0017】
異物検出手段１０３は、前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する。
【0018】
以上の構成によれば、異物検出に供するデータ量が多くなるので、航空機用の舗装路面に取り残された異物の検出が改善される。
【0019】
【0020】
【0021】
滑走路２の長さは、典型的には、２０００メートルから４０００メートルである。滑走路２の幅は、典型的には、３０メートルから６０メートルである。
【0022】
そして、空港１には、滑走路２及び誘導路３、駐機場４を監視するための監視システム１０が設けられている。監視システム１０は、複数の三次元LiDARスキャナ１１と、監視装置１２と、を含む。
【0023】
本実施形態において、複数の三次元LiDARスキャナ１１は、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐ及び第２の三次元LiDARスキャナ１１Ｑを含む。第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐは、広大な滑走路２の舗装路面５のうち複数の進入灯１３から見て遠方となる第１の舗装路面５Ｐを監視する。第２の三次元LiDARスキャナ１１Ｑは、広大な滑走路２の舗装路面５のうち複数の進入灯１３の近傍である第２の舗装路面５Ｑを監視する。第１の舗装路面５Ｐ及び第２の舗装路面５Ｑは、滑走路２の舗装路面５を構成する。以下、主として、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐを用いて第１の舗装路面５Ｐを監視することについて説明する。一方、第２の三次元LiDARスキャナ１１Ｑを用いて第２の舗装路面５Ｑを監視することについては説明が重複するため説明を省略する。
【0024】
本実施形態において、各三次元LiDARスキャナ１１は、測距方式として、ToF（Time Of Flight）方式を採用している。しかし、これに代えて、各三次元LiDARスキャナ１１は、測距方式として、FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave）方式やAMCW（Amplitude-modulated continuous wave）方式を採用してもよい。FMCW方式やAMCW方式は、indirect ToF方式と呼ばれる場合がある。
【0025】
各三次元LiDARスキャナ１１の設置高さは、高ければ高いほど舗装路面５の監視に有利である。しかしながら、各三次元LiDARスキャナ１１の設置高さは、航空法により厳しく制限されている。各三次元LiDARスキャナ１１の設置高さは、典型的には、２メートルから５メートルである。
【0026】
各三次元LiDARスキャナ１１は、典型的には、空港１の敷地内に固定的に設置される。即ち、各三次元LiDARスキャナ１１は、非車載型である。しかし、これに代えて、各三次元LiDARスキャナ１１は、可搬型であってもよい。即ち、各三次元LiDARスキャナ１１は、車載型であってもよい。ただし、各三次元LiDARスキャナ１１は、空間に対して静止した状態でスキャンを実行するように構成されている。
【0027】
図３に示すように、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐ及び第２の三次元LiDARスキャナ１１Ｑは、監視装置１２と双方向通信可能である。監視装置１２は、中央演算処理器としてのCPU１２ａ（Central Processing Unit）を備えている。監視装置１２は、読み書き自由のRAM１２ｂ（Random Access Memory）を備えている。監視装置１２は、読み出し専用のROM１２ｃ（Read Only Memory）を備えている。監視装置１２は、更に、外部記憶装置であるHDD１２ｄ（Hard disk drive）、表示手段としてのLCD１２ｅ（Liquid crystal display）を備えている。
【0028】
そして、CPU１２ａは、ROM１２ｃやHDD１２ｄに記憶されている制御プログラムを読み出して実行する。これにより、制御プログラムは、CPU１２ａなどのハードウェアを、点群データ取得部１５、抽出部１６、異物検出部１７、警報部１８として機能させる。
【0029】
点群データ取得部１５は、航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する。具体的には以下の通りである。
【0030】
点群データ取得部１５は、第１の舗装路面５Ｐをレーザ光を用いてスキャンする第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐから出力された三次元データを取得する。第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐは、三次元測距センサの一具体例である。航空機用の舗装路面は、滑走路２、誘導路３、駐機場４、図示しないヘリポートの少なくとも何れか１つであってもよい。
【0031】
上記の三次元データとは、典型的には、XYZ座標系で表された点群データである。第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐは、点群データを出力し得る。これに代えて、三次元データは、極座標系で表された点群データであってもよい。この場合、点群データ取得部１５は、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐから出力された点群データをXYZ座標系に変換する。本実施形態において、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐは、監視装置１２から離れて配置されている。しかし、監視装置１２が第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐを含んでもよい。また、上記の三次元データは、点群データに代えて、ポリゴンデータであってもよい。
【0032】
図４には、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐから出力された点群データを構成する複数の測距点ｐを可視化した平面図を示している。図４に示すように、第１の舗装路面５Ｐのうち、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐからの距離が所定値未満である近傍舗装路面５Ａでは、近傍舗装路面５Ａに相当する測距点ｐが大量に発生している。従って、近傍舗装路面５Ａは、第１の舗装路面５Ｐのうち、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐによって測距可能な路面である。上記の所定値とは、典型的には、１．５ｋｍである。
【0033】
これに対し、第１の舗装路面５Ｐのうち、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐからの距離が所定値以上の遠方舗装路面５Ｂでは、遠方舗装路面５Ｂに相当する測距点が全く発生していない。これは、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐから遠方舗装路面５Ｂに照射されたレーザ光の後方散乱光が弱く、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐの受光素子が当該後方散乱光を検出できないからである。従って、遠方舗装路面５Ｂは、第１の舗装路面５Ｐのうち、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐから見て近傍舗装路面５Ａよりも遠く、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐによって測距不能な路面である。
【0034】
ここで、図５を参照されたい。図５は、図４の平面図におけるサンプル空間Ｓを滑走路２の長手方向に沿って見たときの測距点ｐを可視化した図である。サンプル空間Ｓは、遠方舗装路面５Ｂよりも上方の空間と、遠方舗装路面５Ｂよりも下方の空間によって構成される。
【0035】
図５に示すように、抽出部１６は、点群データ取得部１５が取得した点群データから、異物検出用のデータを抽出する。具体的には、抽出部１６は、点群データ取得部１５が取得した点群データから、遠方舗装路面５Ｂの近傍に位置する実像Ｅ及び蜃気楼像Ｆにそれぞれ対応する実像点群データｅ及び蜃気楼像点群データｆを抽出する。換言すれば、抽出部１６は、点群データ取得部１５が取得した点群データ（三次元データ）から、遠方舗装路面５Ｂ（舗装路面）上に存在する実像Ｅに相当する実像点群データｅ（実像データ）を抽出する。抽出部１６は、点群データ取得部１５が取得した点群データ（三次元データ）から、実像Ｅに対応する蜃気楼像Ｆに相当する蜃気楼像点群データｆ（蜃気楼像データ）を抽出する。
【0036】
即ち、遠方舗装路面５Ｂに異物が取り残されている場合、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐから見て、遠方舗装路面５Ｂの近傍には実像Ｅ及び蜃気楼像Ｆが出現する。実像Ｅは、遠方舗装路面５Ｂよりも上方に位置する像である。蜃気楼像Ｆは、実像Ｅの直下に出現する像であって、遠方舗装路面５Ｂよりも下方に位置する像である。実像Ｅと蜃気楼像Ｆは、遠方舗装路面５Ｂを挟んで鉛直方向で互いに対向するように出現する。
【0037】
蜃気楼像Ｆは、下位蜃気楼（inferior mirage）によって生じる像である。下位蜃気楼は、ある学説によれば、遠方舗装路面５Ｂから上方に離れるにつれて気温が下がるときにレーザ光の光路が下に向かって凸となるように湾曲することで、実像Ｅを上下反転したような像が遠方舗装路面５Ｂの下方に出現する現象と定義される。しかし、下位蜃気楼は、他のある学説によれば、遠方舗装路面５Ｂに対するレーザ光の入射角が所定値以上となったときに当該レーザ光が遠方舗装路面５Ｂで全反射することで、実像Ｅを上下反転した像が遠方舗装路面５Ｂの下方に出現する現象と定義される。何れの学説にせよ、蜃気楼像Ｆは、遠方舗装路面５Ｂを挟んで実像Ｅを上下反転させた像である。この意味で、蜃気楼像Ｆは、反転像とも言える。実像Ｅと蜃気楼像Ｆは、遠方舗装路面５Ｂに関して概ね対称の形状として出現することになる。
【0038】
そして、上記の蜃気楼像Ｆは、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐから遠く離れた場所で出現する性質を有する。従って、上記の蜃気楼像Ｆは、近傍舗装路面５Ａの近傍では出現し難く、遠方舗装路面５Ｂの近傍で出現し易い。ただし、蜃気楼像Ｆが近傍舗装路面５Ａの近傍で出現する場合もある。
【0039】
前述したように、抽出部１６は、点群データ取得部１５が取得した点群データから、遠方舗装路面５Ｂの近傍に位置する実像Ｅ及び蜃気楼像Ｆにそれぞれ対応する実像点群データｅ及び蜃気楼像点群データｆを抽出する。従って、抽出部１６は、点群データから実像点群データｅ及び蜃気楼像点群データｆを抽出するに際し、遠方舗装路面５ＢのＺ座標を把握する必要があるだろう。遠方舗装路面５ＢのＺ座標を示す路面データが予めHDD１２ｄに記憶されている場合は、抽出部１６は、HDD１２ｄから路面データを読み込むことで、遠方舗装路面５ＢのＺ座標を把握することができる。これに対し、遠方舗装路面５ＢのＺ座標を示す路面データが予めHDD１２ｄに記憶されていない場合は、抽出部１６は、種々の方法により、遠方舗装路面５ＢのＺ座標を推定する。
【0040】
例えば、抽出部１６は、近傍舗装路面５Ａに対応する点群データに基づいて、遠方舗装路面５Ｂに対応する点群データを推定することにより、遠方舗装路面５ＢのＺ座標を推定することができる。この場合、抽出部１６は、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐから出力された近傍舗装路面５Ａに対応する点群データを既知の舗装路面５の三次元形状データと位置合わせすることにより、遠方舗装路面５Ｂに対応する点群データを推定してもよい。位置合わせには、ICP（Iterative Closeset Point）技術を用いることができる。
【0041】
異物検出部１７は、実像点群データｅ及び蜃気楼像点群データｆを用いて遠方舗装路面５Ｂに取り残された異物を検出する。具体的には、以下の通りである。
【0042】
図５及び図６に示すように、異物検出部１７は、実像点群データｅが示す複数の測距点ｐと、蜃気楼像点群データｆが示す複数の測距点ｐが、共通する１つの結合像Ｇを構成するものとする。即ち、異物検出部１７は、実像Ｅと蜃気楼像Ｆを結合して結合像Ｇを生成する。そして、異物検出部１７は、結合像Ｇに対応する結合像点群データｇに基づいて異物の検出を実行する。
【0043】
ここで、異物検出部１７による異物検出の困難性を説明する。工具や部品のような小さい異物を三次元LiDARスキャナ１１でスキャンした場合、このような小さな異物に対応する点群データのデータ量は少ない。また、遠方舗装路面５Ｂに取り残された異物を第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐでスキャンした場合、当該異物に対応する点群データのデータ量は少ない。従って、遠方舗装路面５Ｂに取り残された小さな異物を第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐでスキャンした場合、当該異物に対応する点群データのデータ量は極めて少なくなる。ここで、点群データのデータ量とは、典型的には、当該異物に対応する測距点の個数である。そして、異物検出部１７は、外乱光などの外乱によって異物を誤検出することがないよう、１つの像を構成する測距点の個数が所定値以上である場合に限り、当該１つの像に対応する異物があると判定する。これに対し、異物検出部１７は、当該個数が所定値未満である場合、当該１つの像に対応する異物がないと判定する。仮に、異物検出部１７が、図５に示す実像点群データｅのみに基づいて異物検出する場合であって、上記所定値が３０である場合、実像点群データｅは外乱によるノイズであると判定し、結果として、当該実像Ｅに対応する異物がないと判定するだろう。そこで、本実施形態では、図６に示すように、異物検出部１７は、実像Ｅと蜃気楼像Ｆを結合して結合像Ｇを生成し、結合像Ｇに対応する結合像点群データｇに基づいて異物の検出を実行する。以上の構成によれば、異物検出に供するデータ量が多くなるので、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐから遠く離れた遠方舗装路面５Ｂに取り残された小さな異物を検出することができるようになる。
【0044】
警報部１８は、異物検出部１７が異物を検出した場合、異物警報処理を実行する。異物警報処理とは、例えば、当該異物の検出場所をLCD１２ｅに表示することである。
【0045】
次に、図７を参照して、監視装置１２の動作を説明する。図７に示すように、まず、点群データ取得部１５が、舗装路面５をレーザ光を用いてスキャンする第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐから出力された点群データを取得する（Ｓ１００）。次に、抽出部１６が、点群データ取得部１５が取得した点群データから、異物検出用のデータとして、実像点群データｅ及び蜃気楼像点群データｆを抽出する（Ｓ１１０）。次に、異物検出部１７が、実像点群データｅ及び蜃気楼像点群データｆを用いて遠方舗装路面５Ｂに取り残された異物を検出する（Ｓ１２０）。異物検出部１７が異物を検出した場合（Ｓ１３０：ＹＥＳ）、警報部１８は、異物警報処理を実行し（Ｓ１４０）、処理をＳ１００に戻す。異物検出部１７が異物を検出しなかった場合（Ｓ１３０：ＮＯ）、警報部１８は、異物警報処理を実行することなく、処理をＳ１００に戻す。
【0046】
以上に、第１実施形態を説明したが、上記実施形態は以下の特徴を有する。
【0047】
監視システム１０は、点群データ取得部１５（三次元データ取得手段）、抽出部１６（抽出手段）、異物検出部１７（異物検出手段）を含む。点群データ取得部１５は、航空機用の第１の舗装路面５Ｐ（舗装路面５）をレーザ光を用いてスキャンする第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐ（三次元測距センサ）から出力された点群データ（三次元データ）を取得する。抽出部１６は、点群データ取得部１５が取得した点群データ（三次元データ）から、遠方舗装路面５Ｂ（舗装路面）上に存在する実像Ｅに相当する実像点群データｅ（実像データ）を抽出する。抽出部１６は、点群データ取得部１５が取得した点群データ（三次元データ）から、実像Ｅに対応する蜃気楼像Ｆに相当する蜃気楼像点群データｆ（蜃気楼像データ）を抽出する。異物検出部１７は、実像点群データｅ及び蜃気楼像点群データｆを用いて第１の舗装路面５Ｐに取り残された異物を検出する。以上の構成によれば、異物検出に供するデータ量が多くなるので、第１の舗装路面５Ｐに取り残された異物の検出が改善される。
【0048】
抽出部１６は、換言すれば、点群データから、第１の舗装路面５Ｐの近傍に位置する実像Ｅ及び蜃気楼像Ｆそれぞれ対応する実像点群データｅ（実像データ）及び蜃気楼像点群データｆ（蜃気楼像データ）を抽出する。実像Ｅは、第１の舗装路面５Ｐの上方に位置する。蜃気楼像Ｆは実像Ｅの直下であって第１の舗装路面５Ｐの下方に位置する。
【0049】
また、異物検出部１７は、１つの像を構成する測距点の個数が所定値以上である場合、当該１つの像に対応する異物があると判定する。異物検出部１７は、当該個数が所定値未満である場合、当該１つの像に対応する異物がないと判定する。図５及び図６に示すように、異物検出部１７は、実像点群データｅが示す複数の測距点ｐと蜃気楼像点群データｆが示す複数の測距点ｐが共通する１つの結合像Ｇを構成するものとして異物の検出を実行する。以上の構成によれば、異物の誤検出を防止しつつ、実像点群データｅのデータ量が少ない場合でも、第１の舗装路面５Ｐに取り残された異物を検出できるようになる。
【0050】
第１の舗装路面５Ｐは、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐによって測距可能な近傍舗装路面５Ａを含む。第１の舗装路面５Ｐは、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐから見て近傍舗装路面５Ａよりも遠く、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐによって測距不能な遠方舗装路面５Ｂを含む。実像Ｅと蜃気楼像Ｆは、遠方舗装路面５Ｂを挟んで互いに対向するように位置している。このように、第１の三次元LiDARスキャナ１１Ｐから遠方では、異物に対応するデータ量がそもそも少なくなるので、本実施形態にかかる異物検出技術は、遠方舗装路面５Ｂに取り残された異物の検出に特に有利である。ただし、本実施形態にかかる異物検出技術は、近傍舗装路面５Ａに取り残された異物の蜃気楼像が出現するようであれば、近傍舗装路面５Ａに取り残された異物の検出にも同様に有利であることは言うまでもない。
【0051】
【0052】
図５及び図６を参照されたい。上記第１実施形態において、異物検出部１７は、実像点群データｅが示す複数の測距点ｐと、蜃気楼像点群データｆが示す複数の測距点ｐが、共通する１つの結合像Ｇを構成するものとして、実像Ｅと蜃気楼像Ｆを結合して結合像Ｇを生成する。そして、異物検出部１７は、結合像Ｇに対応する結合像点群データｇに基づいて、異物の検出を実行する。
【0053】
これに対し、本実施形態では、図８及び図９に示すように、異物検出部１７は、蜃気楼像Ｆを上下反転させて実像Ｅに重ねるように、実像点群データｅ及び蜃気楼像点群データｆを合成して合成点群データｈを生成する。即ち、異物検出部１７は、蜃気楼像Ｆを上下反転させた反転蜃気楼像Ｆ２に実像Ｅを重ねるように反転蜃気楼像Ｆ２と実像Ｅを合成して合成像Ｈを生成する。そして、異物検出部１７は、合成点群データｈに基づいて異物の検出を実行する。
【0054】
更に、異物検出部１７は、合成点群データｈに基づいて異物の検出を実行するに際し、検出した異物の種類を合成点群データｈに基づいて推定する。図９には、合成点群データｈが構成する合成像Ｈを示している。合成像Ｈは、前述したように、図８に示す実像Ｅと、遠方舗装路面５Ｂを対称基準面として上下反転させた反転蜃気楼像Ｆ２と、を合成した像である。即ち、合成像Ｈは、実像Ｅを含むと同時に反転蜃気楼像Ｆ２を含む。従って、合成像Ｈは、実像Ｅや反転蜃気楼像Ｆ２と比較して異物の形状をより忠実に再現しているので、検出した異物の種類を推定するのに極めて適していると言える。
【0055】
以上に、第２実施形態を説明したが、上記第２実施形態は以下の特徴を有する。
【0056】
即ち、異物検出部１７は、蜃気楼像Ｆを上下反転させて実像Ｅに重ねるように、実像点群データｅ及び蜃気楼像点群データｆを合成して合成点群データｈを生成する。そして、異物検出部１７は、合成点群データｈに基づいて異物の検出を実行する。以上の構成によれば、遠方舗装路面５Ｂよりも上方の測距点ｐのみに基づいて異物検出を実行することができる。
【0057】
また、異物検出部１７は、合成点群データｈに基づいて異物の検出を実行するに際し、検出した異物の種類を合成点群データｈに基づいて推定する。即ち、合成点群データｈに対応する合成像Ｈは、実像Ｅや反転蜃気楼像Ｆ２と比較して異物の形状をより忠実に再現しているので、以上の構成によれば、異物の種類の推定に寄与する。
【0058】
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、更に、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭを含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、更に、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【0059】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【0060】
（付記１）
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得手段と、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出手段と、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出手段と、
を含む、
監視システム。
（付記２）
付記１に記載の監視システムであって、
前記三次元測距センサは、三次元Lidarスキャナであり、
前記三次元データは、点群データであり、
前記実像データは、実像点群データであり、
前記蜃気楼像データは、蜃気楼像点群データである、
監視システム。
（付記３）
付記２に記載の監視システムであって、
前記異物検出手段は、１つの像を構成する測距点の個数が所定値以上である場合、当該１つの像に対応する異物があると判定し、当該個数が所定値未満である場合、当該１つの像に対応する異物がないと判定するように構成され、
前記異物検出手段は、前記実像点群データが示す複数の測距点と前記蜃気楼像点群データが示す複数の測距点が共通する１つの結合像を構成するものとして前記異物の検出を実行する、
監視システム。
（付記４）
付記２に記載の監視システムであって、
前記異物検出手段は、前記蜃気楼像を上下反転させて前記実像に重ねるように、前記実像点群データ及び前記蜃気楼像点群データを合成して合成点群データを生成し、
前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行する、
監視システム。
（付記５）
付記４に記載の監視システムであって、
前記異物検出手段は、前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行するに際し、検出した異物の種類を前記合成点群データに基づいて推定する、
監視システム。
（付記６）
付記１から５までの何れか１項に記載の監視システムであって、
前記舗装路面は、
前記三次元測距センサによって測距可能な近傍舗装路面と、
前記三次元測距センサから見て前記近傍舗装路面よりも遠く、前記三次元測距センサによって測距不能な遠方舗装路面と、
を含み、
前記実像と前記蜃気楼像は、前記遠方舗装路面を挟んで互いに対向するように位置している、
監視システム。
（付記７）
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得手段と、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出手段と、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出手段と、
を含む、
監視装置。
（付記８）
付記７に記載の監視装置であって、
前記三次元測距センサは、三次元Lidarスキャナであり、
前記三次元データは、点群データであり、
前記実像データは、実像点群データであり、
前記蜃気楼像データは、蜃気楼像点群データである、
監視装置。
（付記９）
付記８に記載の監視装置であって、
前記異物検出手段は、１つの像を構成する測距点の個数が所定値以上である場合、当該１つの像に対応する異物があると判定し、当該個数が所定値未満である場合、当該１つの像に対応する異物がないと判定するように構成され、
前記異物検出手段は、前記実像点群データが示す複数の測距点と前記蜃気楼像点群データが示す複数の測距点が共通する１つの結合像を構成するものとして前記異物の検出を実行する、
監視装置。
（付記１０）
付記８に記載の監視装置であって、
前記異物検出手段は、前記蜃気楼像を上下反転させて前記実像に重ねるように、前記実像点群データ及び前記蜃気楼像点群データを合成して合成点群データを生成し、
前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行する、
監視装置。
（付記１１）
付記１０に記載の監視装置であって、
前記異物検出手段は、前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行するに際し、検出した異物の種類を前記合成点群データに基づいて推定する、
監視装置。
（付記１２）
付記７から１１までの何れか１項に記載の監視装置であって、
前記舗装路面は、
前記三次元測距センサによって測距可能な近傍舗装路面と、
前記三次元測距センサから見て前記近傍舗装路面よりも遠く、前記三次元測距センサによって測距不能な遠方舗装路面と、
を含み、
前記実像と前記蜃気楼像は、前記遠方舗装路面を挟んで互いに対向するように位置している、
監視装置。
（付記１３）
コンピュータが、
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得ステップと、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出ステップと、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出ステップと、
を実行する、
監視方法。
（付記１４）
付記１４に記載の監視方法であって、
前記三次元測距センサは、三次元Lidarスキャナであり、
前記三次元データは、点群データであり、
前記実像データは、実像点群データであり、
前記蜃気楼像データは、蜃気楼像点群データである、
監視方法。
（付記１５）
付記１４に記載の監視方法であって、
前記異物検出ステップでは、１つの像を構成する測距点の個数が所定値以上である場合、当該１つの像に対応する異物があると判定し、当該個数が所定値未満である場合、当該１つの像に対応する異物がないと判定するように構成され、
前記異物検出ステップでは、前記実像点群データが示す複数の測距点と前記蜃気楼像点群データが示す複数の測距点が共通する１つの結合像を構成するものとして前記異物の検出を実行する、
監視方法。
（付記１６）
付記１４に記載の監視方法であって、
前記異物検出ステップでは、前記蜃気楼像を上下反転させて前記実像に重ねるように、前記実像点群データ及び前記蜃気楼像点群データを合成して合成点群データを生成し、
前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行する、
監視方法。
（付記１７）
付記１６に記載の監視方法であって、
前記異物検出ステップでは、前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行するに際し、検出した異物の種類を前記合成点群データに基づいて推定する、
監視方法。
（付記１８）
付記１３から１７までの何れか１項に記載の監視方法であって、
前記舗装路面は、
前記三次元測距センサによって測距可能な近傍舗装路面と、
前記三次元測距センサから見て前記近傍舗装路面よりも遠く、前記三次元測距センサによって測距不能な遠方舗装路面と、
を含み、
前記実像と前記蜃気楼像は、前記遠方舗装路面を挟んで互いに対向するように位置している、
監視方法。
（付記１９）
コンピュータに、
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得ステップと、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出ステップと、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出ステップと、
を実行させる、
プログラム。
（付記２０）
付記１９に記載のプログラムであって、
前記三次元測距センサは、三次元Lidarスキャナであり、
前記三次元データは、点群データであり、
前記実像データは、実像点群データであり、
前記蜃気楼像データは、蜃気楼像点群データである、
プログラム。
（付記２１）
付記２０に記載のプログラムであって、
前記異物検出ステップでは、１つの像を構成する測距点の個数が所定値以上である場合、当該１つの像に対応する異物があると判定し、当該個数が所定値未満である場合、当該１つの像に対応する異物がないと判定するように構成され、
前記異物検出ステップでは、前記実像点群データが示す複数の測距点と前記蜃気楼像点群データが示す複数の測距点が共通する１つの結合像を構成するものとして前記異物の検出を実行する、
プログラム。
（付記２２）
付記２０に記載のプログラムであって、
前記異物検出ステップでは、前記蜃気楼像を上下反転させて前記実像に重ねるように、前記実像点群データ及び前記蜃気楼像点群データを合成して合成点群データを生成し、
前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行する、
プログラム。
（付記２３）
付記２２に記載のプログラムであって、
前記異物検出ステップでは、前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行するに際し、検出した異物の種類を前記合成点群データに基づいて推定する、
プログラム。
（付記２４）
付記１９から２３までの何れか１項に記載のプログラムであって、
前記舗装路面は、
前記三次元測距センサによって測距可能な近傍舗装路面と、
前記三次元測距センサから見て前記近傍舗装路面よりも遠く、前記三次元測距センサによって測距不能な遠方舗装路面と、
を含み、
前記実像と前記蜃気楼像は、前記遠方舗装路面を挟んで互いに対向するように位置している、
プログラム。
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得手段と、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出手段と、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出手段と、
を含む、
監視システム。
（付記２）
付記１に記載の監視システムであって、
前記三次元測距センサは、三次元Lidarスキャナであり、
前記三次元データは、点群データであり、
前記実像データは、実像点群データであり、
前記蜃気楼像データは、蜃気楼像点群データである、
監視システム。
（付記３）
付記２に記載の監視システムであって、
前記異物検出手段は、１つの像を構成する測距点の個数が所定値以上である場合、当該１つの像に対応する異物があると判定し、当該個数が所定値未満である場合、当該１つの像に対応する異物がないと判定するように構成され、
前記異物検出手段は、前記実像点群データが示す複数の測距点と前記蜃気楼像点群データが示す複数の測距点が共通する１つの結合像を構成するものとして前記異物の検出を実行する、
監視システム。
（付記４）
付記２に記載の監視システムであって、
前記異物検出手段は、前記蜃気楼像を上下反転させて前記実像に重ねるように、前記実像点群データ及び前記蜃気楼像点群データを合成して合成点群データを生成し、
前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行する、
監視システム。
（付記５）
付記４に記載の監視システムであって、
前記異物検出手段は、前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行するに際し、検出した異物の種類を前記合成点群データに基づいて推定する、
監視システム。
（付記６）
付記１から５までの何れか１項に記載の監視システムであって、
前記舗装路面は、
前記三次元測距センサによって測距可能な近傍舗装路面と、
前記三次元測距センサから見て前記近傍舗装路面よりも遠く、前記三次元測距センサによって測距不能な遠方舗装路面と、
を含み、
前記実像と前記蜃気楼像は、前記遠方舗装路面を挟んで互いに対向するように位置している、
監視システム。
（付記７）
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得手段と、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出手段と、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出手段と、
を含む、
監視装置。
（付記８）
付記７に記載の監視装置であって、
前記三次元測距センサは、三次元Lidarスキャナであり、
前記三次元データは、点群データであり、
前記実像データは、実像点群データであり、
前記蜃気楼像データは、蜃気楼像点群データである、
監視装置。
（付記９）
付記８に記載の監視装置であって、
前記異物検出手段は、１つの像を構成する測距点の個数が所定値以上である場合、当該１つの像に対応する異物があると判定し、当該個数が所定値未満である場合、当該１つの像に対応する異物がないと判定するように構成され、
前記異物検出手段は、前記実像点群データが示す複数の測距点と前記蜃気楼像点群データが示す複数の測距点が共通する１つの結合像を構成するものとして前記異物の検出を実行する、
監視装置。
（付記１０）
付記８に記載の監視装置であって、
前記異物検出手段は、前記蜃気楼像を上下反転させて前記実像に重ねるように、前記実像点群データ及び前記蜃気楼像点群データを合成して合成点群データを生成し、
前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行する、
監視装置。
（付記１１）
付記１０に記載の監視装置であって、
前記異物検出手段は、前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行するに際し、検出した異物の種類を前記合成点群データに基づいて推定する、
監視装置。
（付記１２）
付記７から１１までの何れか１項に記載の監視装置であって、
前記舗装路面は、
前記三次元測距センサによって測距可能な近傍舗装路面と、
前記三次元測距センサから見て前記近傍舗装路面よりも遠く、前記三次元測距センサによって測距不能な遠方舗装路面と、
を含み、
前記実像と前記蜃気楼像は、前記遠方舗装路面を挟んで互いに対向するように位置している、
監視装置。
（付記１３）
コンピュータが、
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得ステップと、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出ステップと、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出ステップと、
を実行する、
監視方法。
（付記１４）
付記１４に記載の監視方法であって、
前記三次元測距センサは、三次元Lidarスキャナであり、
前記三次元データは、点群データであり、
前記実像データは、実像点群データであり、
前記蜃気楼像データは、蜃気楼像点群データである、
監視方法。
（付記１５）
付記１４に記載の監視方法であって、
前記異物検出ステップでは、１つの像を構成する測距点の個数が所定値以上である場合、当該１つの像に対応する異物があると判定し、当該個数が所定値未満である場合、当該１つの像に対応する異物がないと判定するように構成され、
前記異物検出ステップでは、前記実像点群データが示す複数の測距点と前記蜃気楼像点群データが示す複数の測距点が共通する１つの結合像を構成するものとして前記異物の検出を実行する、
監視方法。
（付記１６）
付記１４に記載の監視方法であって、
前記異物検出ステップでは、前記蜃気楼像を上下反転させて前記実像に重ねるように、前記実像点群データ及び前記蜃気楼像点群データを合成して合成点群データを生成し、
前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行する、
監視方法。
（付記１７）
付記１６に記載の監視方法であって、
前記異物検出ステップでは、前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行するに際し、検出した異物の種類を前記合成点群データに基づいて推定する、
監視方法。
（付記１８）
付記１３から１７までの何れか１項に記載の監視方法であって、
前記舗装路面は、
前記三次元測距センサによって測距可能な近傍舗装路面と、
前記三次元測距センサから見て前記近傍舗装路面よりも遠く、前記三次元測距センサによって測距不能な遠方舗装路面と、
を含み、
前記実像と前記蜃気楼像は、前記遠方舗装路面を挟んで互いに対向するように位置している、
監視方法。
（付記１９）
コンピュータに、
航空機用の舗装路面をレーザ光を用いてスキャンする三次元測距センサから出力された三次元データを取得する三次元データ取得ステップと、
前記三次元データから、前記舗装路面上に存在する実像に相当する実像データと、前記実像に対応する蜃気楼像に相当する蜃気楼像データと、を抽出する抽出ステップと、
前記実像データ及び前記蜃気楼像データを用いて前記舗装路面に取り残された異物を検出する異物検出ステップと、
を実行させる、
プログラム。
（付記２０）
付記１９に記載のプログラムであって、
前記三次元測距センサは、三次元Lidarスキャナであり、
前記三次元データは、点群データであり、
前記実像データは、実像点群データであり、
前記蜃気楼像データは、蜃気楼像点群データである、
プログラム。
（付記２１）
付記２０に記載のプログラムであって、
前記異物検出ステップでは、１つの像を構成する測距点の個数が所定値以上である場合、当該１つの像に対応する異物があると判定し、当該個数が所定値未満である場合、当該１つの像に対応する異物がないと判定するように構成され、
前記異物検出ステップでは、前記実像点群データが示す複数の測距点と前記蜃気楼像点群データが示す複数の測距点が共通する１つの結合像を構成するものとして前記異物の検出を実行する、
プログラム。
（付記２２）
付記２０に記載のプログラムであって、
前記異物検出ステップでは、前記蜃気楼像を上下反転させて前記実像に重ねるように、前記実像点群データ及び前記蜃気楼像点群データを合成して合成点群データを生成し、
前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行する、
プログラム。
（付記２３）
付記２２に記載のプログラムであって、
前記異物検出ステップでは、前記合成点群データに基づいて前記異物の検出を実行するに際し、検出した異物の種類を前記合成点群データに基づいて推定する、
プログラム。
（付記２４）
付記１９から２３までの何れか１項に記載のプログラムであって、
前記舗装路面は、
前記三次元測距センサによって測距可能な近傍舗装路面と、
前記三次元測距センサから見て前記近傍舗装路面よりも遠く、前記三次元測距センサによって測距不能な遠方舗装路面と、
を含み、
前記実像と前記蜃気楼像は、前記遠方舗装路面を挟んで互いに対向するように位置している、
プログラム。
【符号の説明】
【0061】
１ 空港
２ 滑走路
３ 誘導路
４ 駐機場
５ 舗装路面
５Ｐ 第１の舗装路面
５Ｑ 第２の舗装路面
５Ａ 近傍舗装路面
５Ｂ 遠方舗装路面
１０ 監視システム
１１ 三次元LiDARスキャナ
１１Ｐ 第１の三次元LiDARスキャナ
１１Ｑ 第２の三次元LiDARスキャナ
１２ 監視装置
１２ａ CPU
１２ｂ RAM
１２ｃ ROM
１２ｄ HDD
１２ｅ LCD
１３ 進入灯
１５ 点群データ取得部
１６ 抽出部
１７ 異物検出部
１８ 警報部
Ｅ 実像
ｅ 実像点群データ
Ｆ 蜃気楼像
Ｆ２ 反転蜃気楼像
ｆ 蜃気楼像点群データ
Ｇ 結合像
ｇ 結合像点群データ
Ｈ 合成像
ｈ 合成点群データ
ｐ 測距点
Ｓ サンプル空間
２ 滑走路
３ 誘導路
４ 駐機場
５ 舗装路面
５Ｐ 第１の舗装路面
５Ｑ 第２の舗装路面
５Ａ 近傍舗装路面
５Ｂ 遠方舗装路面
１０ 監視システム
１１ 三次元LiDARスキャナ
１１Ｐ 第１の三次元LiDARスキャナ
１１Ｑ 第２の三次元LiDARスキャナ
１２ 監視装置
１２ａ CPU
１２ｂ RAM
１２ｃ ROM
１２ｄ HDD
１２ｅ LCD
１３ 進入灯
１５ 点群データ取得部
１６ 抽出部
１７ 異物検出部
１８ 警報部
Ｅ 実像
ｅ 実像点群データ
Ｆ 蜃気楼像
Ｆ２ 反転蜃気楼像
ｆ 蜃気楼像点群データ
Ｇ 結合像
ｇ 結合像点群データ
Ｈ 合成像
ｈ 合成点群データ
ｐ 測距点
Ｓ サンプル空間
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】