JP2021117047A - 無人飛行体を用いた写真測量方法および無人飛行体を用いた写真測量システム - Google Patents
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Abstract
Description
例えば、下記非特許文献1には、土工における無人航空機による空中写真測量を用いた出来形管理手法が定められている。
標定点の数を削減するため、例えばGNSS(Global Navigation Satellite System/全球測位衛星システム)搭載標定点を用いた事前測量の省略や、RTK(Real Time Kinematic)−GNSS搭載の無人飛行体を使用するなどの方法も考えられるが、要求される精度を担保するためには標定点を完全になくすのは困難である。
無人飛行体52は、鉛直下方向に向けて撮影方向Fが設定されたカメラ520を有する。無人飛行体52が位置L1に位置する際は、カメラ520の撮影範囲は標定点P1、P2を含む領域R1となる。無人飛行体52が位置L2に位置する際は、カメラ520の撮影範囲は標定点P3、P4を含む領域R2となる。領域R1と領域R2は一部領域Rwが重複している。また、標定点P1からP4に囲まれた領域は平坦である。
このような方法で撮影した画像を用いて解析を行うと、高さ方向の誤差により実際は平坦な領域が上方向に凸のドーム形状Dのように推定されてしまう。
また、本発明は、無人飛行体に搭載されたカメラと、前記カメラにより造成地内の測量対象領域を含む画像を複数枚撮影する撮影制御部と、前記カメラで撮影された複数の前記画像に基づいて、前記測量対象領域の地形データを算出する地形算出部と、を備え、前記撮影制御部は、前記カメラの撮影方向を鉛直下方向に対して所定角度傾けて前記画像を撮影する、ことを特徴とする。
実施の形態にかかる写真測量システム10は、無人飛行体(ドローン)12およびコンピュータ14を備える。
無人飛行体12は、遠隔操作または自律飛行の少なくとも一方が可能な小型の飛行体である。無人飛行体12は、図2等に示すように筐体12Aおよびプロペラ12Bを有する。
無人飛行体12には、カメラ120、撮影制御部122、メモリ124、RTK−GNSSユニット126、飛行制御部128が搭載されている。
メモリ124は、例えばメモリカードのような無人飛行体12から取り外し可能な記憶媒体であってもよいし、無人飛行体12の筐体12Aに内蔵されていてもよい。
いずれの場合でも、メモリ124に記憶された画像のデータは後述するコンピュータ14に提供可能である。具体的には、例えばメモリ124が取り外し可能な記憶媒体の場合には、メモリ124をコンピュータ14が備える対応ドライブで読み取らせることによりコンピュータ14に画像のデータを提供する。また、メモリ124が内蔵式の場合には、双方が対応するコネクタでコンピュータ14と無人飛行体12を接続してメモリ124内の画像データを読み取らせたり、無線通信でメモリ124内の画像データをコンピュータ14に送信するなどして、コンピュータ14に画像のデータを提供する。
コンピュータ14は、例えば測量対象領域から離れた場所に設置されており、無人飛行体12で撮影した画像に基づいて測量対象領域の地形データを解析する。
具体的には、コンピュータ14は、無人飛行体12で撮影した画像から撮影領域の3次元モデルを生成するSfM解析ソフトウェアを実行する。本実施の形態では、コンピュータ14は、SfM解析ソフトウェアを実行することにより、カメラ120で撮影された複数の画像に基づいて、測量対象領域の地形データを算出する地形算出部140として機能する。
画像前処理部142は、後段の処理に備えて無人飛行体12で撮影した複数の画像に対して前処理を行う画像前処理工程を実行する。画像前処理工程では、例えば画像内のノイズの除去、色補正、画像サイズの変更などを行う。
地形モデル生成部146は、各画像において抽出された特徴点同士を対応づけることにより画像間のマッチングを行い、粗い点群(Sparse point cloud)を生成する。地形モデル生成部146は、さらにこれを用いて各ピクセルの3次元座標を計算し、より高密度な点群データ(Dense point cloud)を得る。この点群からメッシュデータを作成し、元画像を貼り付けることで最終的な3次元モデルを生成する。
なお、上述したSfM解析ソフトウェアの処理は一例かつ簡易化して示しており、本発明に従来公知の様々な解析方法を適用可能であることは無論である。
まず、無人飛行体12に搭載されたカメラ120により造成地内の測量対象領域を含む画像を複数枚撮影する(ステップS1:撮影工程)。撮影画像は、メモリ124に記憶される。
つぎに、撮影工程で撮影された画像(メモリ124内に記憶された画像)をコンピュータ14に読み込ませる(ステップS2)。
コンピュータ14に読み込まれた画像は、それぞれ画像前処理部142により所定の前処理が行われ(ステップS3:画像前処理工程)、特徴点抽出部144により特徴点が抽出される(ステップS4:特徴点抽出工程)。
つづいて、地形モデル生成部146により各画像が合成され測量対象領域の3次元モデルが生成され(ステップS5)、地形データ算出部148により地形データが算出される(ステップS6)。
<撮影工程>
図6に示したように、従来は飛行中の無人飛行体12から鉛直下方向に向けて撮影を行っていた。
一方、本実施の形態では、図2に示すように、カメラ120の撮影方向を鉛直下方向(重力方向)に対して所定角度傾けて造成地の画像を撮影する(斜め方向撮影)。
図2において、無人飛行体12は、鉛直下方向から所定角度傾けて撮影方向が設定されたカメラ120を有する。なお、カメラ120の撮影方向は、例えば撮影制御部122(またはユーザによる遠隔操作)により任意に変更できるようにしてもよい。
無人飛行体12が位置L1に位置する際は、カメラ120の撮影範囲は点P1からP4を含む領域Rとなり、撮影方向はF1となる。なお、点P1からP4は、領域Rを規定するために示したものであり、従来のような標定点とは異なる。位置L1における無人飛行体12の進行方向は、例えば紙面右方向(矢印D1方向)であるものとする。
無人飛行体12は進行方向の所定領域を撮影しながら飛行し、所定の地点(測量対象領域の端部)において進行方向を変え、これまで撮影した領域を別角度から再度撮影する。
例えば無人飛行体12は位置L2において、再度撮影方向F2から領域Rを撮影する。位置L2における無人飛行体12の進行方向は、例えば紙面左方向(矢印D2方向)であるものとする。
このように、本実施の形態では1つの領域が異なる方向から撮影される。なお、図2では、位置L1における撮影範囲と位置L2における撮影範囲とが同一の領域Rであるものとしたが、これに限らず、一部領域のみが重複するように撮影範囲(撮影位置)を設定してもよい。
また、図2に示すような斜め方向撮影に加えて、図6に示すような鉛直方向撮影を行ってSfM解析に利用してもよいが、本発明者らの検証では、斜め方向撮影で撮影した画像のみで十分な精度の解析結果が得られることが分かっている。
従来の鉛直方向撮影では、全ての画像を同方向を向けた撮影で取得するため、奥行き方向のスケールを示すパラメータである焦点距離を一意に定めることができず、測量精度を担保するために標定点を設置する必要が生じる。
本実施の形態のように斜め方向撮影を行うことによって、カメラ120の焦点距離の推定精度を向上させることができ、標定点を設置しなくても十分な精度の測量結果を得ることができる。
無人飛行体12は、カメラ120の撮影方向Fを鉛直下方向Pに対して所定角度α傾けて撮影を行う。撮影により領域Rの画像が撮影される。
ここで、鉛直下方向Pに対するカメラ120の撮影方向Fの傾きαは、10°以上30°以下とするのが好ましい。傾きαが10°未満の場合、撮影方向が鉛直下方向に近くなり、斜め撮影の効果が十分に得られない。また、傾きαが30°を超えると、撮影した画像の手前側と奥側とで1画素当たりの寸法が大きく変わり、ゆがみが大きくなり、解析精度が低下する可能性がある。
一般に、撮影工程で撮影された画像は、非圧縮でメモリ124に保存される。本実施の形態では、画像前処理工程において、各画像の画像サイズを縮小(例えば4分の1程度)する。すなわち、画像前処理工程において、カメラ120で撮影された複数の画像の画像サイズをそれぞれ縮小する。
これは、画像サイズを縮小させると画像の画素数が低減し、特徴点が抽出しやすくなるためである。特に、本実施の形態で測量対象とする造成地は、起伏が乏しく地質も一様であることが多く、有意な特徴点を得にくい。
そこで、本実施の形態では、特徴点の抽出前に画像サイズを縮小(例えば4分の1程度)するものとした。このような縮小は、例えばSfM解析ソフト上で実行することができる。
一般に、特徴点抽出工程で各画像から抽出する特徴点の数は制限されておらず、1つの画像に対して例えば1万点程度の特徴点が抽出される。一方、このような方法では、特徴となるような地理的形状の変化がない場合でも強制的に特徴点を抽出してしまい、エラーの原因となる可能性がある。特に、本実施の形態で測量対象とする造成地は、起伏が乏しく地質も一様であることが多く、強制的に多数の特徴点を抽出すると測量精度が低下する可能性がある。
そこで、本実施の形態では、1つの画像から抽出する特徴点の数を制限(例えば2000個以内など)するものとした。このような制限は、例えばSfM解析ソフト上の設定を変更することで実行することができる。
このようにすることで、複数の画像で共通して抽出されるような有意な特徴点を抽出することができる。
図5は、造成地内に設定した地点G01からG13について、無人飛行体12で撮影した画像を用いたSfM解析を行って算出した解析値と、実際の測量値との差分を、高さ方向(Z方向)について示している(単位はm(メートル))。なお、平面方向(X方向、Y方向)の差分については、いずれの条件においても国土交通省により規定された測量精度の基準値(誤差±50mm以内)を満たしたので、記載を省略した。
各地点における誤差の平均値は0.752m、平均二乗誤差は0.752mであり、上記基準値である誤差±50mm以内を満たしていない。
符号402に示す特徴点非制限時には、誤差の平均値は0.272m、平均二乗誤差は0.273mであり、上記基準値である誤差±50mm以内を満たしていないものの、鉛直撮影時よりも誤差が小さくなっている。
符号404に示す特徴点制限時には、誤差の平均値は0.215m、平均二乗誤差は0.217mであり、特徴点非制限時よりもさらに誤差が小さくなっている。
符号406に示す特徴点非制限時には、誤差の平均値は−0.021m、平均二乗誤差は−0.023mであり、上記基準値である誤差±50mm以内を満たしている。
符号408に示す特徴点制限時には、誤差の平均値は0.025m、平均二乗誤差は0.027mであり、こちらも上記基準値である誤差±50mm以内を満たしている。
符号410に示す特徴点非制限時には、誤差の平均値は0.060m、平均二乗誤差は0.062mであり、上記基準値である誤差±50mm以内を満たしていないものの、鉛直撮影時よりも誤差が小さくなっている。
符号412に示す特徴点制限時には、誤差の平均値は0.018m、平均二乗誤差は0.021mであり、特徴点非制限時よりもさらに誤差が小さくなるとともに、上記基準値である誤差±50mm以内を満たしている。
また、撮影方向の傾きは10°以上30°以下程度にすることが好ましいことが分かった。
また、特徴点抽出工程においては、抽出する特徴点の数を例えば2000程度に制限することが好ましいことが分かった。
12 無人飛行体
120 カメラ
122 撮影制御部
124 メモリ
126 RTK−GNSSユニット
128 飛行制御部
14 コンピュータ
140 地形算出部
142 画像前処理部
144 特徴点抽出部
146 地形モデル生成部
148 地形データ算出部
Claims (5)
- 無人飛行体に搭載されたカメラにより造成地内の測量対象領域を含む画像を複数枚撮影する撮影工程と、
前記撮影工程で撮影された複数の前記画像に基づいて、前記測量対象領域の地形データを算出する地形算出工程と、を含み、
前記撮影工程では、前記カメラの撮影方向を鉛直下方向に対して所定角度傾けて前記画像を撮影する、
ことを特徴とする無人飛行体を用いた写真測量方法。 - 前記撮影工程では、前記鉛直下方向に対する前記カメラの撮影方向の傾きを10°以上30°以下とする、
ことを特徴とする請求項1記載の無人飛行体を用いた写真測量方法。 - 前記地形算出工程は、
前記撮影工程で撮影された複数の前記画像の画像サイズをそれぞれ縮小する画像前処理前工程と、
前記画像サイズが縮小された画像のそれぞれから複数の特徴点を抽出する特徴点抽出工程と、
をさらに含むことを特徴とする請求項1または2記載の無人飛行体を用いた写真測量方法。 - 前記特徴点抽出工程では、1つの画像から抽出する特徴点の数を所定数以下に低減する、
ことを特徴とする請求項3記載の無人飛行体を用いた写真測量方法。 - 無人飛行体に搭載されたカメラと、
前記カメラにより造成地内の測量対象領域を含む画像を複数枚撮影する撮影制御部と、
前記カメラで撮影された複数の前記画像に基づいて、前記測量対象領域の地形データを算出する地形算出部と、を備え、
前記撮影制御部は、前記カメラの撮影方向を鉛直下方向に対して所定角度傾けて前記画像を撮影する、
ことを特徴とする無人飛行体を用いた写真測量システム。
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