発明の名称 ： 撮影システム

技術分野

[0001 ] 本発明は、 移動体に搭載された撮像装置で目標物を自動 的に撮影する撮影 システムに関する。

背景技術

[0002] 従来、 監視カメラ等の撮像装置を用いて、 監視対象領域内に侵入する物体 を監視することが行われている。 また、 監視員による有人監視ではなく、 映 像監視装置 （或いはシステム） が自動的に監視を行う技術が検討されている 。 このような映像監視装置は、 検出結果を利用して移動物体の出現した映像 のみを記録する機能や、 表示装置に警告アイコンを表示したりブザー 等を鳴 らしたりして監視員の注意を促す機能を有し ている。 したがって、 映像監視 装置を利用することで、 常時の確認作業を行う場合に比べて監視業務 の負担 低減に役立つ。

[0003] 監視対象領域内に侵入する物体を自動的に検 出する技術の一例として、 背 景差分法と呼ばれる方法を用いた監視技術が 従前より広く用いられている （ 例えば、 特許文献 1参照） 。 背景差分法による物体検出方法では、 撮像装置 等から得られる入力画像と検出すべき物体が 映っていない基準となる背景画 像との輝度 （或いは、 画素値） の差分を算出し、 その値 （差分） が所定の閾 値と比べて大きい変化領域に検出すべき物体 が存在する、 或いはその可能性 があるとして監視を行う。

[0004] 特許文献 1 に開示された技術では、 撮影機能と測位機能とを備える端末装 置によって取得した時間的に異なる 2枚の撮影画像から、 対象物そのものの 経時変化と、 対象物と背景との相対的な変化 （電柱の傾斜等） の 2種類の経 時変化を自動で検出する。

[0005] また、 撮像装置等から得られる入力画像単体で物体 の領域を検出する方法 があり、 その一例として S S （Se lect i ve Search） 手法がある。 S S手法で は、 入力画像の色やテクスチャの類似度を基に、 物体が存在する或いはその 可能性がある領域を検出する。

先行技術文献

特許文献

[0006] 特許文献 1 :特開 2 0 1 6 _ 1 8 4 6 3号公報

発明の概要

発明が解決しようとする課題

[0007] 屋外構造物 （家屋、 標識、 電柱、 信号機など） の定期点検、 あるいは災害 発生後の巡視点検には、 膨大な人員が掛かる。 これらの作業を簡易化する手 段として、 道路を走行する車両に、 G N S S （G loba l Nav i gat i on Sate l l i te System ;全地球測位システム） 受信機、 3 6 0度カメラ、 L i D A R （U gh t Detect i on and Rang i ng） などを搭載してデータ収集を行う検査支援シ ステ ムが存在する。 このシステムは、 例えば、 レーザーとカメラの併用による周 辺物の 3次元座標の認識を行い、 道路の平坦性やトンネルの形状などを検査 するのに使用されている。

[0008] 屋外構造物の検査において、 表面のひびや色の変化を記録する場合がある 。 この検査は、 これまで人手による目視の点検と撮影を行っ てデータ管理し ていたため、 多くの労力と時間を要してしまっていた。 自動撮影による手法 を考えた場合、 撮影画像が可視で高画質、 かつ歪みの少ないものでなければ 物体の表面状態をよく観察できないので、 従来の検査支援システムで対応す ることは難しい。 また、 構造物全体を検査する場合には、 進行方向から撮影 した画像だけでなく、 複数の方向から撮影した画像が必要となる。 更に、 ガ -ドレールなどの周辺構造物や人物などで遮� �される場合があるため、 点検 に最適な瞬間の画像は異なる。 したがって、 単純な G N S S連動の自動撮影 では、 複数の方向から撮影した画像同士の対応付け や、 ユーザが点検に使え る画像の選択などのために、 膨大な手間が必要となる。

[0009] 本発明は、 上記のような従来の事情に鑑みて為されたも のであり、 構造物 \¥02020/174916 3 卩（：171?2020/001299

の検査に適した画像を効率よく収集するこ とが可能な技術を提案することを 目的とする。

課題を解決するための手段

[0010] 上記目的を達成するために、 本発明では、 撮影システムを以下のように構 成した。

本発明に係る撮影システムは、 現在位置を測位する測位装置と、 目標物を 撮影する撮像装置と、 前記撮像装置を制御する制御装置とを移動体 に搭載し た撮影システムにおいて、 前記制御装置は、 予め設定された前記目標物の設 置位置と、 前記測位装置により測位された現在位置と、 前記移動体の移動速 度とに基づいて、 前記撮像装置を制御して撮影を複数回繰り返 し、 前記撮像 装置から出力される複数の画像のそれぞれに 対して画像認識処理を行って、 前記目標物を撮影した画像で且つ検査に適し た画像を選択することを特徴と する。

[001 1 ] このように、 本発明に係る撮影システムでは、 同じ目標物を複数回撮影し た上で、 それにより得られた複数の画像の中から検査 に適した画像を自動的 に選択するように構成されている。 これにより、 構造物の検査に適した画像 の収集を、 人手を極力排除して、 効率よく実施することが可能となる。

[0012] ここで、 一構成例として、 前記制御装置は、 目標物の歪みが少ない画像、 より中央に目標物がある画像、 目標物が見切れていない画像、 遮蔽物の映り 込みが少ない画像を正解の教師データに用い た深層学習により事前に生成さ れた学習モデルを使用して、 前記撮像装置から出力される複数の画像の中 か ら前記目標物を撮影した画像を抽出する構成 としてもよい。

[0013] また、 一構成例として、 前記制御装置は、 前記目標物を撮影した画像が複 数ある場合に、 事前に登録された画像との類似度が最も高い 画像、 または、 前記目標物に最も近い位置で撮影された画像 を、 前記検査に適した画像とし て選択する構成としてもよい。

[0014] また、 一構成例として、 前記撮像装置は、 前記目標物を複数の方向から撮 影し、 前記制御装置は、 前記目標物を複数の方向から撮影した各画像 をグル —プ化する構成としてもよい。

発明の効果

［0015］ 本発明に係る撮影システムによれば、 構造物の検査に適した画像を効率よ く収集することが可能となる。

図面の簡単な説明

［0016］ ［図 1］本発明の一実施形態に係る構造物検査支� �システムの構成例を示す図で ある。

［図 2］図 1の構造物検査支援システムにおける撮影時� �フローチヤートを示す 図である。

［図 3］図 1の構造物検査支援システムによる自動撮影� �仕組みについて説明す る図である。

［図 4］図 1の構造物検査支援システムによる画像選択� �仕組みについて説明す る図である。

［図 5］図 1の構造物検査支援システムによる撮影結果� �表示例を示す図である 発明を実施するための形態

［0017］ 本発明の一実施形態について、 図面を参照して説明する。 以下では、 一眼 レフカメラなどの撮像装置を用いて道路、 橋梁、 標識などの構造物 (アセッ 卜) をより鮮明に撮影し、 構造物の検査に適した画像を収集する構造物 検査 支援システムを例にして説明する。

［0018］ 図 1 には、 本発明の一実施形態に係る構造物検査支援シ ステム 1 00の構 成例を示してある。 構造物検査支援システム 1 〇〇は、 ハードウエア資源と して C P U (Central Proc essing Unit) などのプロセッサやメモリを備え た電子計算機システムにより構成され、 メモリに予め格納されたプログラム をプロセッサで実行することで、 それぞれの機能が実現される。 なお、 ハー ドウエア資源として、 D S P (Digital Signal Processor) 、 F PGA (Fie Id Programmable Gate Array) 、 G P U (Graphics Processing Unit) など を用いてもよい。 [0019] 構造物検査支援システム 1 00は、 撮像装置 1 1 0と、 GNSS受信機 1 20と、 計算装置 1 30と、 記録装置 1 40と、 出力装置 1 50とを備える 。 本例では、 これらの装置を、 道路を走行する車両に搭載している。 なお、 撮像装置 1 1 〇が本発明に係る撮像装置に対応し、 GNSS受信機 1 20が 本発明に係る測位装置に対応し、 計算装置 1 30が本発明に係る制御装置に 対応している。

[0020] 撮像装置 1 1 0は、 検査対象となる構造物の撮影を行う装置であ り、 例え ば、 構造物の状態をより鮮明に把握するために、 一眼レフカメラや 4 Kカメ ラなどの高画質カメラが使用される。 高画質カメラを撮像装置 1 1 0に使用 することで、 構造物のひびや傷なども認識可能な画像を撮 影することができ る。 撮像装置 1 1 〇は、 車両の前方方向、 右方向、 左方向、 上方向、 後方方 向など、 特定の方向に向けて車両に搭載される。 撮像装置 1 1 〇の搭載位置 、 撮影方向、 台数は、 検査対象 （撮影の目標物） となる構造物の種類に応じ て決定される。 例えば、 車両の進行方向に対して左側に設置されてい る電柱 を横方向から撮影したい場合には、 車両から見て左方向に向けた撮像装置 1 1 〇を車両に搭載すればよい。 撮像装置 1 1 〇が撮影した映像は、 計算装置 1 30へ出力される。

[0021] GNSS受信機 1 20は、 現在位置の測位を行う装置であり、 例えば、 G

P S （Global Positioning System） 受信機が用いられる。 GNSS受信機 1 20は、 測位衛星からの電波に基づいて現在位置 （例えば、 緯度及び経度） を特定し、 現在位置の情報を計算装置 1 30に出力する。

[0022] 計算装置 1 30は、 映像取得部 1 3 1 と、 画像処理部 1 32と、 データ通 信部 1 33と、 位置取得部 1 34と、 記録制御部 1 35と、 表示制御部 1 3 6とを備える。 計算装置 1 30は、 一台の装置として構成されてもよいし、 複数の装置の集合体として構成されてもよい し、 その構成態様は問わない。

[0023] 位置取得部 1 34は、 GNSS受信機 1 20から現在位置の情報を取得し 、 映像取得部 1 3 1 に出力する。

映像取得部 1 3 1は、 現在位置の情報に基づいて撮像装置 1 1 0による撮 \¥02020/174916 6 卩（：171?2020/001299

影を制御し、 リアルタイムの画像データを取得して、 現在位置の情報ととも に画像処理部 1 3 2に出力する。 映像取得部 1 3 1 による撮像制御の詳細に ついては後述する。 また、 映像取得部 1 3 1は、 画像データが記録されてい る記録装置 1 4 0から入力された映像信号から、 1次元、 2次元または 3次 元配列の画像データを取得してもよい。

[0024] 画像データに対しては、 ノイズやフリッカなどの影響を低減するため に、 前処理として、 平滑化フィルタや輪郭強調フィルタ、 濃度変換などの処理が 施されてもよい。 また、 用途に応じて、 巳カラーやモノクロなどのデー 夕形式が選択されてもよい。 更には、 処理コスト低減の観点から、 所定の大 きさになるように画像データに対して縮小処 理が施されてもよい。

[0025] 画像処理部 1 3 2は、 映像取得部 1 3 1 より得られた画像データと現在位 置の情報を入力として、 検査に最適な画像の選択を行う。 画像処理部 1 3 2 による画像選択の詳細については後述する。

[0026] データ通信部 1 3 3は、 画像処理部 1 3 2の結果や記録装置 1 4 0に保存 された情報などを、 口ーカルエリアに設置された他の機器や、 ネッ トワーク 上の監視センタなどに送信する。

記録制御部 1 3 5は、 画像処理部 1 2 2による検出や画像選択の結果を用 いて、 映像の記録制御を行ったり、 記録映像の圧縮率や記録間隔の制御を行 ったりする。

表示制御部 1 3 6は、 映像取得部 1 2 1 による取得画像、 画像処理部 1 3 2による検出や画像選択の結果、 記録装置 1 3 0に保存されているデータな どの表示を制御する。

[0027] 記録装置 1 4 0は、 映像取得部 1 2 1 により得られた映像を、 記録制御部

1 2 4の命令により記録保持する。 また、 記録装置 1 4 0は、 表示制御部 1 3 6などからの要求に応じて、 保存しているデータを送信する。

[0028] 出力装置 1 5 0は、 表示/指示端末 1 5 1 と、 表示出力装置 1 5 2とを備 ス ·る。

表示/指示端末 1 5 1は、 映像取得部 1 3 1や画像処理部 1 3 2の処理で \¥02020/174916 7 卩（：171?2020/001299

用いるパラメータの設定など、 ユーザからの指示を受け付ける。

表示出力装置 1 5 2は、 表示制御部 1 3 6の制御に従って、 映像取得部 1 2 1 による取得画像、 画像処理部 1 3 2による検出や画像選択の結果、 記録 装置 1 3 0に保存されているデータなど、 各種の情報を表示する。

[0029] 次に、 本例の構造物検査支援システム 1 0 0における撮影時の動作につい て、 図 2のフローチャートを参照して具体的に説明� �る。

まず、 撮像装置 1 1 〇や〇 3 3受信機 1 2 0など、 撮影に必要な機器を 車両に設置する （ステップ 3 1 0） 。

続いて、 自動撮影のために必要なデータを準備する （ステップ 3 1 1） 。 例えば、 検査対象 （撮影の目標物） に登録された構造物 （例えば、 電柱） の 設置位置の情報を、 予め記録装置 1 4 0に記憶させる。

[0030] その後、 車両が走行を開始してから走行を終了するま で （撮影の目標物が 存在する範囲の巡回を終えるまで） 、 以下の処理を行う （ステップ 3 1 2〜 3 1 5） ₀

映像取得部 1 4 1が、 予め登録された目標物の設置位置と、 3受信 機 1 2 0で測位された現在位置と、 車両の移動速度とに基づいて、 目標物の 半径 X [〇! ] 以内に車両が接近したか否かを判定する （ステップ 3 1 3） 。 そして、 目標物の半径 X 以内に車両が接近したと判定された場合に、 撮像装置 1 1 〇に撮影を指示してシャッターを自動で V秒間連射させる （ス テップ3 1 4） 。

[0031 ] 車両の移動速度や移動方向は、 3 3受信機 1 2 0から所定の測位間隔 で得られる現在位置の時間的な推移に基づい て計算することができる。 なお 、 車両から速度情報を取得する構成としてもよ いが、 測位結果を利用する本 例の方がシステム構成を簡易化できる。 また、 撮影を開始する際の目標物ま での距離や、 撮影を継続する時間 （シャッターの連射時間） は、 自由に設定 することができる。

[0032] 次に、 本例の構造物検査支援システム 1 0 0による自動撮影の仕組みにつ いて、 図 3を参照して説明する。 \¥02020/174916 8 卩（：171?2020/001299

自動撮影は、 目標物の設置位置と車両の現在位置との距離 に基づぃて行わ れる。 本例では、 目標物を複数の方向から撮影できるように、 複数の撮像装 置 1 1 0を車両に搭載してぃる。 具体的には、 車両の前方に向けた前方カメ ラ、 車両の側方 （例えば、 左方向） に向けた側方カメラ、 車両の後方に向け た後方カメラを車両に搭載してぃる。 これらカメラでの最適なシャッタータ イミングは車両の移動方向や移動速度によっ て異なる。 そこで、 本例の映像 取得部 1 4 1は、 目標物と車両との位置関係、 車両の移動方向を考慮して、 前方カメラ、 側方カメラ、 後方カメラのそれぞれのシャッタータイミン グを 独立に管理する。

[0033] また、 ◦ 3 3受信機 1 2 0により取得される現在位置の情報には誤差� � 含まれることから、 撮影の期間にはマージンを持たせる必要があ る。 ここで は、 前方カメラで撮影する場合の撮影距離を目標 物の手前 1 〇〜 1 5 の範 囲とし、 側方カメラで撮影する場合の撮影距離を目標 物の手前 2 〜奧 2 の範囲とし、 後方カメラで撮影する場合の撮影距離を目標 物の後方 1 0〜 1 5 の範囲とする。 車両の移動速度を と仮定すると、 目標物と 車両の距離が近づぃており且つ車両が進行す る車線の側に目標物が面してぃ る場合 （目標物の位置が対向車線側でなぃ場合） には、 目標物と車両の距離 が 1 5 となった瞬間から〇. 6秒間、 前方カメラのシャッターの連射を続 けるよう制御する。 また、 側方カメラにつぃては、 目標物と車両の距離が 2 111となった瞬間から〇. 4 8秒間、 シャッターの連射を続けるよう制御する 。 同様に、 後方カメラにつぃては、 車両が目標物を通過して目標物と車両の 距離が 1 〇 となった瞬間から〇. 4 8秒間、 シャッターの連射を続けるよ う制御する。

[0034] なお、 車両が一定の移動速度で走行を続けることが できれば理想的だが、 実際には、 車両が目標物の近くで信号によって停車した り、 渋滞などで低速 になったりする可能性がある。 そこで、 車両の移動速度や加速度に応じて、 撮影を停止したり、 連射の間隔を短く （あるぃは長く） するようにしてもよ い。 [0035] ここで、 撮影により得られた画像データは、 目標物の設置位置毎に管理さ れ、 前方、 側方、 後方の各カメラの撮影時間に基づいて対応付 けられる。 例 えば、 撮影開始時の車両の位置が目標物 Aの手前 1 5 mで、 そこから 0 . 6 秒間に撮影した画像を、 目標物 Aの前方画像群としてグルーピングする。 同 様に、 目標物 Aの手前 2 mから 0 . 4 8秒間に撮影した画像を、 目標物 Aの 側方画像群としてグルーピングする。 また、 目標物 Aの後方 1 0 mから 0 .

6秒間に撮影した画像を、 目標物 Aの後方画像群としてグルーピングする。

[0036] 次に、 画像処理部 1 3 2の動作について、 図 4を参照して具体的に説明す る。 なお、 以下の説明における 「カメラ 1」 、 「カメラ 2」 、 「カメラ 3」 は、 それぞれ、 前方カメラ、 側方カメラ、 後方カメラのことである。

画像処理部 1 3 2は、 映像取得部 1 3 1から画像データを取得する （ステ ップ S 2 0） 。 画像データは、 図 4に画像フォルダ例を示すように、 G N S S受信機 1 2 0による測位結果をもとに、 目標物であるアセッ ト毎にグルー プ化して管理される。

[0037] 続いて、 画像処理部 1 3 2は、 検査対象に設定された全てのアセッ トにつ いて、 以下の処理を行う （ステップ S 2 1〜 S 2 6） 。

カメラ 1 による複数の画像データ （前方画像群） の中から検査に最適な画 像を選択する （ステップ S 2 2） 。 同様に、 カメラ 2による複数の画像デー 夕 （側方画像群） の中から最適画像を選択し （ステップ S 2 3） 、 カメラ 3 による複数の画像データ （後方画像群） の中から最適画像を選択する （ステ ップ S 2 4） 。 その後、 不要になった画像 （最適画像に選択されなかった画 像） の削除を行う （ステップ S 2 5） 。

[0038] 最適画像の選択は、 一例として、 以下のようにして行われる。 まず、 複数 の画像のそれぞれについて、 画像のエッジを検出してその特徴を見ること よ り、 画像内における目標物の候補領域の抽出を行 う。 そして、 複数の画像か ら候補領域が抽出された場合に、 それらの画像の中から、 候補領域のピクセ ル数が最も多い画像を最適画像として選択す る。

[0039] また、 別の例として、 C N N （Convo lut i ona l Neura l Network ;置み込み \¥02020/174916 10 卩（：171?2020/001299

ニューラルネッ トワーク） に代表される画像認識処理を用いた深層学習 （デ ィープラーニング） により、 複数の画像のそれぞれについて、 画像内におけ る目標物の有無を認識する。 ディーブラーニングでは、 例えば、 目標物の歪 みが少ない画像、 より中央に目標物がある画像、 目標物が見切れていない画 像、 遮蔽物の映り込みが少ない画像などを正解の 教師データ （ポジティブ画 像） とし、 これらに合致しない画像を不正解の教師デー タ （ネガティブ画像 ） として与えて事前に学習モデルを生成してお き、 画像内の目標物の認識に 使用する。 そして、 この学習モデルによって目標物の存在が認識 された画像 を抽出し、 その中から、 所定の条件を満たす画像を最適画像として選 択する 。 最適画像の選択に用いる所定の条件としては 、 例えば、 （1） 事前に登録 された画像 （正解の教師データ） との類似度が最も高い画像を選択する条件 、 （2） 目標物に最も近い位置で撮影された画像を選 択する条件、 （3） こ れらを組み合わせた条件、 などが挙げられる。

[0040] 以上のようにして、 同じ目標物を撮影した複数の画像データの中 から、 検 査に最適な画像が自動的に選択される。 画像処理部 1 3 2により選択された 画像は、 記録装置 1 4 0に記録される。 また、 表示出力装置 1 5 2に表示さ れ、 目視の検査に使用される。 なお、 目視の検査ではなく、 画像認識による 自動傷検知などを行ってもよい。

[0041 ] 図 5には、 表示出力装置 1 5 2による撮影結果の表示例を示してある。 表 示出力装置 1 5 2には、 図 5のような撮影結果表示画面 2 0 0が表示される 。 同図の撮影結果表示画面 2 0 0は、 画面左側のマップ表示領域 2 0 1 と、 画面右側の検査対象表示領域 2 0 2とを有する。 マップ表示領域 2 0 1のマ ップには、 検査対象に登録されている構造物を示すマー クが表示される。 検 査員が上記のマークをマウスクリック等によ り選択すると、 その構造物を横 、 正面、 背面の 3方向から撮影した各画像群の中から選出さ� �た 3枚の最適 画像が検査対象表示領域 2 0 2に表示される。 検査員は、 検査対象表示領域 2 0 2に表示された 3枚の最適画像を確認し、 該当する構造物の点検を行う \¥02020/174916 11 卩（：171?2020/001299

[0042] 以上説明したように、 本例の構造物検査支援システム 1 0 0は、 現在位置 を測位する 3 3受信機 1 2 0と、 目標物を撮影する撮像装置 1 1 0と、 撮像装置 1 1 〇を制御する計算装置 1 3 0とを備え、 これらは移動体に搭載 される。 計算装置 1 3 0は、 予め設定された目標物の設置位置と、 3 受信機 1 2 0により測位された現在位置と、 車両の移動速度とに基づいて、 撮像装置 1 1 〇を制御して撮影を複数回繰り返し、 撮像装置 1 1 〇から出力 される複数の画像のそれぞれに対して画像認 識処理を行って、 目標物を撮影 した画像で且つ検査に適した画像を選択する 。

[0043] このように、 本例の構造物検査支援システム 1 0 0は、 同じ目標物を複数 回撮影した上で、 それにより得られた複数の画像の中から検査 に最適な画像 を自動的に選択するように構成されている。 したがって、 構造物の検査に最 適な画像の収集を、 人手を極力排除して、 効率よく実施することができる。 これにより、 従来のように、 構造物の検査に際して検査員が現地に赴いて 一 つ一つ直接目視で確認する必要がなくなり、 構造物検査の効率性が向上する 。 しかも、 撮像装置 1 1 〇として高画質カメラを用いて撮影を行うこ とで、 構造物のひびや傷などの有無も検査すること が可能となる。

[0044] ここで、 上記の説明では、 各方向について 1枚の画像を検査に最適な画像 として選択しているが、 検査に適した複数枚の画像を選択してもよい 。 この 場合には、 例えば、 事前に登録された画像 （正解の教師データ） との類似度 が高い順に複数枚の画像を選択してもよく、 目標物に近い位置で撮影された 順に複数枚の画像を選択してもよく、 これらを組み合わせた順序付けに従っ て複数枚の画像を選択してもよい。

[0045] また、 上記の説明では、 1つの方向に対して 1台の撮像装置 1 1 〇 （例え ば、 車両の側方に向けた 1台の側方カメラ） を配置しているが、 1つの方向 に対して複数台の撮像装置 1 1 〇を配置してもよい。 これは、 車両が接近し た状態で撮影すると 1枚の画像に収まらないような目標物の撮影� �適してい る。 例えば、 上下方向に長い電柱を目標物として撮影する 場合には、 水平方 向に向けた撮像装置と、 斜め上方に向けた撮像装置の 2台を使用して撮影し \¥02020/174916 12 卩（：171?2020/001299

、 これら 2台の撮像装置で撮影された 2枚の画像を合成して、 電柱の全体を 収めた画像を生成してもよい。 この場合、 2台の撮像装置で得られた複数の 画像の中から最適画像を選択し、 最適画像を撮影した方とは異なる方の撮像 装置でこれと最も近い時刻に撮影された画像 を合成すればよい。

[0046] また、 上記の説明では、 自動撮影に使用する移動体として、 道路を走行す る車両を用いているが、 列車や無人航空機 （いわゆる 「ドローン」 ） などの 他の移動体を用いて自動撮影を行うようにし てもよい。

[0047] 以上、 本発明を構造物検査支援システムに利用する 場合を例にして説明し たが、 本発明はこのような例に限定されるものでは なく、 上記以外にも広く 適用することができることは言うまでもない 。

また、 本発明は、 例えば、 本発明に係る処理を実行する方法や方式、 その ような方法や方式をプロセツサやメモリ等の ハードウェア資源を有するコン ピュータにより実現するためのプログラム、 そのプログラムを記憶する記憶 媒体などとして提供することも可能である。

産業上の利用可能性

[0048] 本発明は、 移動体に搭載された撮像装置で目標物を自動 的に撮影する種々 の撮影システムに利用することができる。

符号の説明

[0049] 1 00 :構造物検査支援システム、 1 1 0 :撮像装置、 1 20 : ◦

33受信機、

1 30 :計算装置、 1 3 1 :映像取得部、 1 32 :画像処理部、 1 33 :データ通信部、 1 34 :位置取得部、 1 35 :記録制御部、 1 36 :表示制御部、 1 40 :記録装置、 1 50 :出力装置、 1 5 1 : 表示/指示端末、 1 52 :表示出力装置