特許 7346151 点群処理装置、点群処理方法及び点群処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-09-08

(45)【発行日】2023-09-19

(54)【発明の名称】点群処理装置、点群処理方法及び点群処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06T 17/00 20060101AFI20230911BHJP

【ＦＩ】

G06T17/00

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2019148119

(22)【出願日】2019-08-09

(65)【公開番号】P2021028809

(43)【公開日】2021-02-25

【審査請求日】2022-07-14

(73)【特許権者】

【識別番号】000221616

【氏名又は名称】東日本旅客鉄道株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】500233049

【氏名又は名称】株式会社富士テクニカルリサーチ

(74)【代理人】

【識別番号】100137338

【弁理士】

【氏名又は名称】辻田 朋子

(72)【発明者】

【氏名】加藤 洋

(72)【発明者】

【氏名】藤倉 英聡

(72)【発明者】

【氏名】猿田 裕司

(72)【発明者】

【氏名】名取 孝

【審査官】粕谷 満成

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－１０９８３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－００５５７９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特許第６１７７４８３（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】Gunho Sohn, Yoonseok Jwa, Heungsik Brian Kim，AUTOMATIC POWERLINE SCENE CLASSIFICATION AND RECONSTRUCTION USING AIRBORNE LIDAR DATA，ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences，Volume I-3，International Society for Photogrammetry and Remote Sensing，2012年08月25日，PP.167-172，https://isprs-annals.copernicus.org/articles/I-3/167/2012/isprsannals-I-3-167-2012.html

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｔ １７／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

点群処理装置であって、
点群を空間分割することで単位点群を決定し、前記単位点群のクラスタリングを行うことで単位点群クラスタを決定する点群分類部と、
形状モデル及び前記単位点群クラスタに基づくモデルベースマッチングを行うことで前記単位点群クラスタの前記形状モデルを決定し、前記形状モデルに基づき形状候補タグを決定する形状分類部と、を有し、
前記形状候補タグは、少なくとも複数種の細線状構造物を含む対象物を示す
点群処理装置。

【請求項2】

前記点群分類部は、
一次クラスタリング及び二次クラスタリングを含む前記クラスタリングを行い、
前記一次クラスタリングは、前記単位点群及び形状モデルのモデルベースマッチングによる前記単位点群のクラスタ候補タグの決定を含み、
前記二次クラスタリングは、前記クラスタ候補タグが一致し隣接する前記単位点群を含む前記単位点群クラスタの決定を含む
請求項１に記載の点群処理装置。

【請求項3】

前記形状分類部は、前記形状モデルに基づくベストフィッティングを行うことで前記単位点群クラスタを補正し、補正された前記単位点群クラスタに基づき前記形状モデルを生成する
請求項１又は２に記載の点群処理装置。

【請求項4】

前記形状分類部は、複数の前記単位点群クラスタの前記形状モデルの組み合わせ及び相対位置に基づき前記単位点群クラスタの前記形状候補タグを更新する
請求項１から３の何れかに記載の点群処理装置。

【請求項5】

点群処理装置であって、前記単位点群クラスタの前記形状モデルの寸法を計測する形状評価部を、さらに有する
請求項１から４の何れかに記載の点群処理装置。

【請求項6】

前記対象物は、トロリ線及び吊架線を含む
請求項１から５の何れかに記載の点群処理装置。

【請求項7】

点群処理方法であって、
点群を空間分割することで単位点群を決定し、前記単位点群のクラスタリングを行うことで単位点群クラスタを決定する点群分類ステップと、
形状モデル及び前記単位点群クラスタに基づくモデルベースマッチングを行うことで前記単位点群クラスタの形状候補タグ及び前記形状モデルを決定する形状分類ステップと、
をコンピュータのプロセッサに実行させ、
前記形状候補タグは、少なくとも複数種の細線状構造物を含む対象物を示す
点群処理方法。

【請求項8】

点群処理プログラムであって、
コンピュータを、
点群を空間分割することで単位点群を決定し、前記単位点群のクラスタリングを行うことで単位点群クラスタを決定する点群分類部と、
形状モデル及び前記単位点群クラスタに基づくモデルベースマッチングを行うことで前記単位点群クラスタの形状候補タグ及び前記形状モデルを決定する形状分類部と、
として機能させ、
前記形状候補タグは、少なくとも複数種の細線状構造物を含む対象物を示す
点群処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、点群処理装置、点群処理方法及び点群処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

土木や建築の分野において、ＢＩＭ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ）／ＣＩＭ（Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ／Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ）が盛んに導入されている。鉄道分野においても、点群処理の活用により、鉄道車両に電力を供給するための電線等のモニタリングコストを削減する試みがなされている。

【0003】

図９及び図１０に示すように、鉄道車両周辺の細線状構造物は電力を供給するトロリ線のみならず、吊架線やトロリ線を支持するハンガ等が含まれる。

【0004】

特許文献１によれば、対象物を三次元計測して得られた点の集合である点群のうち、鉄道車両が走行する軌道を構成するレールから得られた基準に基づいて高さ及び偏位が計測されたトロリ線上の各点に対して、各点を表示する際の位置の基準となる表示基準点を設定する表示基準点設定部を備えるようなトロリ線表示装置が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特許第６１７７４８３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

上記の従来技術によれば、鉄道車両周辺の構造物に対して高さ及び偏位が規定されているトロリ線のみを特定するような点群処理は実現されているが、トロリ線及び当該トロリ線と隣接し異なる細線状構造物等を特定するような点群処理を実現するまでには至っていない。鉄道車両周辺の構造物を特定するような点群処理は、人手作業を減らすことができるような寸法計測を実現する上で必要となる。このような問題点の少なくとも一部を解決できるような点群処理が求められている。

【0007】

本発明は、新規な点群処理を実現することを解決すべき課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記課題を解決するために、本発明は、点群処理装置であって、点群を空間分割することで単位点群を決定し、前記単位点群のクラスタリングを行うことで単位点群クラスタを決定する点群分類部と、形状モデル及び前記単位点群クラスタに基づくモデルベースマッチングを行うことで前記単位点群クラスタの形状候補タグ及び前記形状モデルを決定する形状分類部と、を有し、前記形状候補タグは、少なくとも複数種の細線状構造物を含む対象物を示すことを特徴とする。

【0009】

本発明の好ましい形態では、前記点群分類部は、一次クラスタリング及び二次クラスタリングを含む前記クラスタリングを行い、前記一次クラスタリングは、前記単位点群及び形状モデルのモデルベースマッチングによる前記単位点群のクラスタ候補タグの決定を含み、前記二次クラスタリングは、前記クラスタ候補タグが一致し隣接する前記単位点群を含む前記単位点群クラスタの決定を含むことを特徴とする。

【0010】

本発明の好ましい形態では、前記形状分類部は、前記形状モデルに基づくベストフィッティングを行うことで前記単位点群クラスタを補正し、補正された前記単位点群クラスタに基づき前記形状モデルを生成することを特徴とする。

【0011】

本発明の好ましい形態では、前記形状分類部は、複数の前記単位点群クラスタの前記形状モデルの組み合わせ及び相対位置に基づき前記単位点群クラスタの前記形状候補タグを更新することを特徴とする。

【0012】

本発明の好ましい形態では、前記単位点群クラスタの前記形状モデルが示すオブジェクトの寸法を計測する形状評価部を、さらに有することを特徴とする。

【0013】

本発明の好ましい形態では、前記対象物は、トロリ線及び吊架線を含むことを特徴とする。

【0014】

上記課題を解決するために、本発明は、点群処理方法であって、点群を空間分割することで単位点群を決定し、前記単位点群のクラスタリングを行うことで単位点群クラスタを決定する点群分類ステップと、形状モデル及び前記単位点群クラスタに基づくモデルベースマッチングを行うことで前記単位点群クラスタの形状候補タグ及び前記形状モデルを決定する形状分類ステップと、をコンピュータのプロセッサに実行させ、前記形状候補タグは、少なくとも複数種の細線状構造物を含む対象物を示すことを特徴とする。

【0015】

上記課題を解決するために、本発明は、点群処理プログラムであって、コンピュータを、点群を空間分割することで単位点群を決定し、前記単位点群のクラスタリングを行うことで単位点群クラスタを決定する点群分類部と、形状モデル及び前記単位点群クラスタに基づくモデルベースマッチングを行うことで前記単位点群クラスタの形状候補タグ及び前記形状モデルを決定する形状分類部と、として機能させ、前記形状候補タグは、少なくとも複数種の細線状構造物を含む対象物を示すことを特徴とする。

【発明の効果】

【0016】

このような構成とすることで、本発明は、新規な点群処理を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【0017】

本発明の一実施形態（以下、「一実施形態」と称す。）を詳細に説明するための図面についての説明は、以下の通りである。

【図1】一実施形態に係るハードウェア構成を例示している。

【図2】一実施形態に係る機能ブロックを例示している。

【図3】一実施形態に係る単位点群を例示している。

【図4】一実施形態に係る単位点群クラスタを例示している。

【図5】一実施形態に係る単位点群クラスタ及び形状モデルを例示している。

【図6】一実施形態に係る全体の処理フローチャートを例示している。

【図7】一実施形態に係る点群分類ステップのフローチャートを例示している。

【図8】一実施形態に係る形状分類ステップのフローチャートを例示している。

【図9】一実施形態に係る対象物の一部を例示している。

【図10】一実施形態に係る対象物の一部を例示している。

【発明を実施するための形態】

【0018】

本明細書は、一実施形態に係る点群処理装置、点群処理方法及び点群処理プログラムについて、図面を交えて、説明する。

【0019】

本発明は、以下の一実施形態に限定するものではなく、様々な構成を採用し得る。
本発明は、例として、装置上で扱われる各種情報の少なくとも一部に基づくメッセージング処理等を適宜、行ってよい。

【0020】

本明細書は、点群処理装置、点群処理方法及び点群処理プログラムの構成や作用効果等について説明する。装置等と同様の構成の方法、プログラム、記録媒体等も、同様の作用効果を奏することができる。具体的には、名称が一部重複する各部・各ステップは同様の作用効果を奏する。当該記録媒体を用いれば、既知のコンピュータ装置にプログラムをインストールすることができる。当該記録媒体は、フラッシュメモリ等の非一過性の記録媒体であってよい。

【0021】

《点群処理装置》
図１に示すように、点群処理装置は、演算装置１０１と、主記憶装置１０２と、補助記憶装置１０３と、入力装置１０４と、表示装置１０５と、通信装置１０６と、これらの装置を相互接続させるバスインタフェースと、を有する。
点群処理装置は、ワークステーション等の既知のコンピュータ装置の態様をとる。

【0022】

演算装置１０１は、命令セットを実行可能な既知のプロセッサを有する。
主記憶装置１０２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の既知の揮発性メモリを有する。
補助記憶装置１０３は、不揮発性メモリを含む既知の記録媒体を有し、ＯＳやプログラム等を有する。
入力装置１０４は、ポインティングデバイス等の既知の入力デバイスを有する。
表示装置１０５は、液晶ディスプレイ等の既知の表示デバイスを有する。
通信装置１０６は、既知の通信プロトコルに基づく既知の通信デバイスを有する。

【0023】

図２に示すように、点群処理装置は、記憶部１０、点群分類部２０及び形状分類部３０を少なくとも有する。また、点群処理装置は、形状評価部４０を含んでよい。

【0024】

点群処理装置は、点群処理装置上で扱われる各種データの入力を行うための入力部と、当該各種データの表示を行うための表示部と、を有する。当該入力／表示は、ＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）及び通信装置１０６を介して行われてもよい。

【0025】

〈記憶部１０〉
記憶部１０は、点群処理装置において扱われる各種情報の少なくとも一部を有するデータベースとして機能する。なお、点群処理装置において扱われる各種情報のそれぞれは、異なるデータベース上で管理されてよい。
記憶部１０は、補助記憶装置１０３を用いてその機能が実現されてもよいし、通信装置１０６を介して相互接続される外部データベースによりその機能が実現されてもよい。

【0026】

記憶部１０は、形状モデル１４及び形状候補タグ１５を少なくとも有する。形状モデル１４は、ソリッドモデル、サーフェスモデル及びワイヤーフレームモデル等の既知のモデルデータ構造の態様をとり得る。また、形状モデル１４は、円柱や円など、種々の形状を呈する。また、形状モデル１４は、ＪＩＳ等で規格されている鋼材、鋼管、レール等の特徴的な形状を呈してもよい。記憶部１０は、処理の対象となる点群１１、当該点群１１に基づき決定された単位点群１２及び単位点群クラスタ１３を適宜、格納し得る。

【0027】

点群１１は、既知の座標系に基づく三次元座標を有する点の集合であって、対象物に係る三次元計測の結果を示す。当該対象物は、電線、架線、電話線、電車線、通信線、空中線、接触線及び架空線、架空地線、架空電線等を含む複数種の細線状構造物と、線路、架線柱等を含む複数種の柱状構造物と、を少なくとも含む。当該対象物は、トロリ線、吊架線、枕木、碍子、ビーム、ハンガ等を含み、鉄道車両周辺に位置する既知の構造物を含んでよい。

【0028】

点群１１は、１以上のイメージセンサ、デプスセンサ、レーザスキャナ、レーザレンジファインダ、超音波センサ、赤外線センサ及びＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）モジュールの少なくとも一部を含む既知の三次元計測デバイスにより三次元計測された複数の点を含む。そのため、点群１１は、例として、計測点群であり、レーザ計測点群や画像計測点群等である。当該計測デバイスは、ＭＭＳ（Ｍｏｂｉｌｅ Ｍａｐｐｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）がその一例として想定される。当該点のそれぞれは、三次元座標のみならず色情報と対応してよい。

【0029】

単位点群１２は、空間分割された点群１１の一部である。
点群１１の空間分割は、例として、単位空間が格子状となるよう行われてよい。当該空間分割は、ユニフォームグリッドに基づき行われてよいし、ＯｃｔｒｅｅやｋＤ－ｔｒｅｅ等の既知の木構造に基づき行われてもよい。

【0030】

図３に示すように、点群１１は、例として、単位点群１２Ａ、１２Ｂ、１２Ｃ、１２Ｄ及び１２Ｅを含む。

【0031】

単位点群クラスタ１３は、１以上の単位点群１２を含む。当該１以上の単位点群１２のそれぞれは同一のクラスタ候補タグ１３１と対応する。

【0032】

クラスタ候補タグ１３１は、好ましくは、円柱、矩形等のプリミティブ形状を示すが、前述の対象物に含まれる各種構造物を示す構成としてもよい。また、クラスタ候補タグ１３１は、プリミティブ形状又は対象物を複数示す構成としてもよい。例えば、クラスタ候補タグ１３１は、例として、円柱及び細線状構造部の２種を示してよい。

【0033】

図４に示すように、単位点群クラスタ１３は、例として、図３中の単位点群１２Ａ、１２Ｂ、１２Ｃ、１２Ｄ及び１２Ｅを含む。

【0034】

形状モデル１４は、モデル化された構造物の形状を示し、ワイヤーフレーム、サーフェスモデル、ソリッドモデル等の既知のモデルの態様をとる。また、形状モデル１４は、構造物の三次元形状を示す三次元形状モデル１４３と、構造物の二次元形状を示す二次元形状モデル１４２と、を含む。

【0035】

図５に示すように、形状モデル１４の一部は単位点群クラスタ１３と対応付けられる。

【0036】

形状候補タグ１５は、形状モデル１４とともに単位点群クラスタ１３と対応付けられる。また、形状候補タグ１５は、前述の対象物に含まれる各種構造物を示す。また、形状候補タグ１５は、対象物を示す情報を複数示す構成としてもよい。例えば、形状候補タグ１５は、例として、細線状構造部及びトロリ線の２種を示してよい。

【0037】

〈点群分類部２０〉
点群分類部２０は、点群１１を空間分割することで単位点群１２を決定し、単位点群１２をクラスタリングすることで単位点群クラスタ１３を決定する。
また、点群分類部２０は、一次クラスタリング及び二次クラスタリングを含む、点群１１のクラスタリングを行う。

【0038】

点群分類部２０は、一次クラスタリングにおいて、単位点群１２及び形状モデル１４のモデルベースマッチングを行い、単位点群１２のクラスタ候補タグ１３１を決定する。このとき、モデルベースマッチングは、単位点群１２及び形状モデル１４の特徴抽出と、単位点群１２及び形状モデル１４の特徴マッチングと、を含む。形状モデル１４は、リファレンス形状として予め記憶部１０に格納される。リファレンス形状は、プリミティブ形状を含む粗視化モデルであってよい。

【0039】

点群分類部２０は、既知の手法に基づき特徴抽出や法線推定等を行う。また、点群分類部２０は、近傍探索や主成分分析等の既知の手法に基づき、特徴量、特徴点、特徴線、特徴ベクトル、法線ベクトル等の既知の三次元特徴に基づき、単位点群１２及び形状モデル１４の特徴マッチングを行う。点群分類部２０は、マッチングスコアが任意に設定される閾値を超過する場合、形状モデル１４と対応するクラスタ候補タグ１３１を単位点群１２のクラスタ候補タグ１３１として決定する。

【0040】

点群分類部２０は、モデルベースマッチングの前処理として、既知の統計分析に基づく点群１１のノイズ除去を行ってよい。また、点群分類部２０は、当該前処理として、ＲＡＮＳＡＣ（Ｒａｎｄｏｍ Ｓａｍｐｌｅ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ）等の既知のロバスト推定アルゴリズムにより適宜、点群１１のノイズを除去してよい。また、点群分類部２０は、当該前位処理として、点群１１の再標本化を行ってよい。

【0041】

点群分類部２０は、二次クラスタリングにおいて、クラスタ候補タグ１３１が一致又は部分一致し隣接する単位点群１２を、１の単位点群クラスタ１３として決定する。このとき、二次クラスタリングは、空間分割された単位点群１２全てに対して行われる。

【0042】

〈形状分類部３０〉
形状分類部３０は、単位点群クラスタ１３及び形状モデル１４（リファレンス形状）に基づくモデルベースマッチングを行い、単位点群クラスタ１３の形状モデル１４及び形状候補タグ１５を決定する。
モデルベースマッチングは、単位点群クラスタ１３及び形状モデル１４の特徴抽出と、単位点群クラスタ１３及び形状モデル１４の特徴マッチングと、を含む。
形状分類部３０は、好ましくは、モデルベースマッチングにより決定された三次元形状モデル１４３（リファレンス形状）に基づくベストフィッティングを行うことで補正された単位点群クラスタ１３に基づき、三次元形状モデル１４３を生成する。このとき、三次元形状モデル１４３は既知の手法に基づき生成される。なお、形状分類部３０は、モデルベースマッチング及びベストフィッティングを行う前の単位点群クラスタ１３に基づき、三次元形状モデル１４３を生成してもよい。
形状分類部３０は、生成された／決定された形状モデル１４１に基づき、形状候補タグ１５を決定してよい。このとき、形状分類部３０は、ルールベースで形状候補タグ１５を決定してよいし、既知の推論処理を行うことで形状候補タグ１５を決定してよい。

【0043】

形状分類部３０は、単位点群クラスタ１３が断面等の二次元形状を示す場合、単位点群クラスタ１３における点群分布に基づき三次元形状に補正し三次元形状モデル１４３を決定する。具体的には、形状分類部３０は、単位点群クラスタ１３の法線ベクトル等に基づき単位点群クラスタ１３が示す二次元形状を延伸し三次元形状を生成する。

【0044】

形状分類部３０は、複数の単位点群クラスタ１３それぞれの三次元形状モデル１４３の組み合わせ及び相対位置に基づき単位点群クラスタ１３の形状候補タグ１５を更新する。

【0045】

形状分類部３０は、例えば、隣接する複数の三次元形状モデル１４３のそれぞれが、細線状構造物及びハンガであり、当該細線状構造物がハンガより上方に位置する場合、形状分類部３０は、形状候補タグ１５を吊架線として更新する。
一方、隣接する三次元形状モデル１４３のそれぞれが、細線状構造物及びハンガのそれぞれであり、当該細線状構造物が当該ハンガより下方に位置する場合、形状分類部３０は、形状候補タグ１５をトロリ線として更新する。

【0046】

形状分類部３０は、例えば、隣接する複数の三次元形状モデル１４３のそれぞれが、柱状構造物及びビームであり、複数の柱状構造物が互いに並行である場合、形状分類部３０は、当該柱状構造物の形状候補タグ１５を装柱として更新する。

【0047】

形状候補タグ１５は、鉄道車両周辺の既知の構造に基づき適宜、更新され得る。

【0048】

形状分類部３０は、モデルベースマッチングを経て決定された形状モデル１４（リファレンス形状）に基づき形状候補タグ１５の更新を行ってもよいし、ベストフィッティングを経て生成された形状モデル１４に基づき形状候補タグ１５の更新を行ってもよい。

【0049】

〈形状評価部４０〉
形状評価部４０は、形状分類部３０により決定された形状モデル１４及び形状候補タグ１５が決定された単位点群クラスタ１３の三次元形状モデル１４３に係る寸法を計測する。当該寸法は、既知のユーザインタフェースを介した操作に基づき、計測されてよい。

【0050】

《点群処理方法》
図６に示すように、点群処理方法は、以下のステップを含む。なお、点群処理方法における各ステップの順列は、本明細書中で特段の指定が無い限り又はその機能の実現に支障が無い限り、制限はない。記憶ステップＳ１０は、入力された点群１１を記憶部１０に格納する。点群分類ステップＳ２０は、記憶ステップＳ１０が格納した点群１１に係る空間分割を行い、単位点群１２を決定し、単位点群１２を記憶部１０に格納する。点群分類ステップＳ３０は、点群分類ステップＳ２０が決定した単位点群１２のクラスタリングを行い、単位点群クラスタ１３を決定し、単位点群クラスタ１３を記憶部１０に格納する。形状分類ステップＳ４０は、点群分類ステップＳ３０が決定した単位点群クラスタ１３毎に形状モデル１４及び形状候補タグ１５を対応付けて決定する。形状評価ステップＳ５０は、形状分類ステップＳ４０が決定した単位点群クラスタ１３と対応する形状モデル１４の寸法を計測し、計測結果を記憶部１０に格納する。

【0051】

〈点群分類ステップＳ３０〉
図７に示すように、点群分類ステップＳ３０は、一次クラスタリングである点群分類ステップＳ３１と、二次クラスタリングである点群分類ステップＳ３２と、を含む。

【0052】

点群分類ステップＳ３１は以下のステップを含む。
点群分類ステップＳ３１は、記憶部１０上の単位点群１２を呼び出す（点群分類ステップＳ３１１）。点群分類ステップＳ３１は、単位点群１２及び形状モデル１４のモデルベースマッチングを行い、単位点群１２及び形状モデル１４のマッチングスコアを決定する（点群分類ステップＳ３１２）。当該マッチングスコアが閾値を超過する場合（点群分類ステップＳ３１３、Ｙｅｓ（Ｙ））、点群分類ステップＳ３１は、当該単位点群１２と対応するクラスタ候補タグ１３１を決定する（点群分類ステップＳ３１４）。未処理の単位点群１２が存在する場合（点群分類ステップＳ３１５、Ｙｅｓ（Ｙ））、処理は点群分類ステップＳ３１１に移行する。当該マッチングスコアが閾値を超過しない場合（点群分類ステップＳ３１３、Ｎｏ（Ｎ））、処理は点群分類ステップＳ３１５に移行する。未処理の単位点群１２が存在しない場合（点群分類ステップＳ３１５、Ｎｏ（Ｎ））、処理は点群分類ステップＳ３２に移行する。

【0053】

点群分類ステップＳ３２は以下のステップを含む。
点群分類ステップＳ３２は、記憶部１０上の単位点群１２を呼び出す（点群分類ステップＳ３２１）。隣接する単位点群１２のそれぞれのクラスタ候補タグ１３１が一致する場合（点群分類ステップＳ３２２、Ｙｅｓ（Ｙ））、点群分類ステップＳ３２は、隣接する単位点群１２を当該クラスタ候補タグ１３１と対応する単位点群クラスタ１３として決定／更新する（点群分類ステップＳ３２３）。未処理の単位点群１２が存在する場合（点群分類ステップＳ３２４、Ｙｅｓ（Ｙ））、処理は点群分類ステップＳ３２１に移行する。隣接する単位点群１２のクラスタ候補タグ１３１が一致しない場合（点群分類ステップＳ３２２、Ｎｏ（Ｎ））、処理は点群分類ステップＳ３２４に移行する。未処理の単位点群１２が存在しない場合（点群分類ステップＳ３２４、Ｎｏ（Ｎ））、処理は終了する。

【0054】

〈形状分類ステップＳ４０〉
形状分類ステップＳ４０は、以下のステップを含む。
形状分類ステップＳ４０は、記憶部１０上の単位点群クラスタ１３を呼び出す（形状分類ステップＳ４１）。単位点群クラスタ１３が三次元形状を示す場合（形状分類ステップＳ４２、三次元形状）、形状分類ステップＳ４０は、三次元形状モデル１４３に基づき単位点群クラスタ１３のモデルベースマッチング及びベストフィッティングを行い、単位点群クラスタ１３を補正し、補正された単位点群クラスタ１３に基づき三次元形状モデル１４３を生成し（形状分類ステップＳ４３１）、処理は形状分類ステップＳ４４に移行する。単位点群クラスタ１３が二次元形状を示す場合（形状分類ステップＳ４２、二次元形状）、形状分類ステップＳ４０は、二次元形状モデル１４２に基づき単位点群クラスタ１３のモデルベースマッチング及びベストフィッティングを行い、単位点群クラスタ１３を補正し、補正された単位点群クラスタ１３に基づき二次元形状モデル１４２を生成する（形状分類ステップＳ４３２）。形状分類ステップＳ４０は、単位点群クラスタ１３の点群分布に基づき、二次元形状モデル１４２を補正し三次元形状モデル１４３を生成し（形状分類ステップＳ４３３）、処理は形状分類ステップＳ４４に移行する。形状分類ステップＳ４０は、単位点群クラスタ１３毎に形状候補タグ１５を決定する（形状分類ステップＳ４４）。形状分類ステップＳ４０は、記憶部１０上の単位点群クラスタ１３及び形状モデル１４を呼び出す（形状分類ステップＳ４５）。形状分類ステップＳ４０は、複数の三次元形状モデル１４３の組み合わせ及び相対位置に基づき単位点群クラスタ１３と対応する形状候補タグ１５を更新する（形状分類ステップＳ４６）。

【0055】

本明細書中の説明における「隣接」は、その単位点群クラスタ等と対応する分割された空間が隣接するか否かによって判定されてもよいし、単位点群クラスタ等に含まれる点同士の相対距離によって判定されてもよい。

【0056】

本発明によれば、トロリ線及びトロリ線と隣接し異なる細線状構造物等を特定することができる。

【符号の説明】

【0057】

１０ ：記憶部
１１ ：点群
１２ ：単位点群
１３ ：単位点群クラスタ
１４ ：形状モデル
１５ ：形状候補タグ
２０ ：点群分類部
３０ ：形状分類部
４０ ：形状評価部
１０１ ：演算装置
１０２ ：主記憶装置
１０３ ：補助記憶装置
１０４ ：入力装置
１０５ ：表示装置
１０６ ：通信装置
１３１ ：クラスタ候補タグ
１４２ ：二次元形状モデル
１４３ ：三次元形状モデル

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】