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公開番号2025161293
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-24
出願番号2024064363
出願日2024-04-12
発明の名称境界線抽出装置、境界線抽出方法及びプログラム
出願人株式会社パスコ
代理人弁理士法人光陽国際特許事務所
主分類G06T 7/11 20170101AFI20251017BHJP(計算;計数)
要約【課題】より高精度に地形特徴の境界線を抽出可能な境界線抽出装置、境界線抽出方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】微地形表現図を解析して所定の地形的特徴が現れている領域の境界線を抽出する境界線抽出装置である。境界線抽出装置は、微地形表現図の入力に対し、微地形表現図において地形的特徴が現れている領域の境界線の線幅を拡張した境界領域を出力するように予め学習された学習済モデルを記憶する記憶手段と、解析対象の微地形表現図を学習済モデルに入力して、学習済モデルから出力される境界領域を取得する取得手段と、取得手段が取得した境界領域を細線化して解析対象の微地形表現図において地形的特徴が現れている領域の境界線を抽出する抽出手段と、を備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
微地形表現図を解析して所定の地形的特徴が現れている領域の境界線を抽出する境界線抽出装置であって、
前記微地形表現図の入力に対し、当該微地形表現図において前記地形的特徴が現れている領域の境界線の線幅を拡張した境界領域を出力するように予め学習された学習済モデルを記憶する記憶手段と、
解析対象の微地形表現図を前記学習済モデルに入力して、当該学習済モデルから出力される前記境界領域を取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記境界領域を細線化して前記解析対象の微地形表現図において前記地形的特徴が現れている領域の境界線を抽出する抽出手段と、
を備える境界線抽出装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記抽出手段は、前記取得手段が取得した前記境界領域を細線化して得られる線画像に沿ったベクトル形式の前記境界線を抽出する、
請求項１記載の境界線抽出装置。
【請求項３】
前記学習に用いる複数の学習用微地形表現図と、前記学習用微地形表現図のそれぞれにおいて前記地形的特徴が現れている領域の境界線を示す学習用境界線とを記憶する学習データ記憶手段と、
前記学習用境界線のそれぞれに対して当該学習用境界線の線幅を拡張する処理を施して学習用境界領域を生成する拡張手段と、
前記学習用微地形表現図をそれぞれ機械学習モデルに入力したときの出力結果と、当該学習用微地形表現図に対応する前記学習用境界領域との誤差を最小化するように前記機械学習モデルを更新して、前記学習済モデルを生成する学習手段と、
を備える、請求項１記載の境界線抽出装置。
【請求項４】
前記学習手段は、前記学習用境界領域内の画素に対応する前記出力結果が境界領域の画素ではないことを示す領域内誤差を、前記学習用境界領域外の画素に対応する前記出力結果が境界領域の画素であることを示す領域外誤差よりも大きく重み付けて、前記領域内誤差と前記領域外誤差とを加算することにより前記誤差を算出する、
請求項３記載の境界線抽出装置。
【請求項５】
前記地形的特徴が現れている領域の前記境界線は、崩壊地の境界を表すＵ字型の境界線である、請求項１～４のいずれか一項に記載の境界線抽出装置。
【請求項６】
制御部が微地形表現図を解析して所定の地形的特徴が現れている領域の境界線を抽出する境界線抽出方法であって、
前記制御部が、前記微地形表現図の入力に対し、当該微地形表現図において前記地形的特徴が現れている領域の境界線の線幅を拡張した境界領域を出力するように予め学習された学習済モデルを記憶する記憶ステップ、
前記制御部が、解析対象の微地形表現図を前記学習済モデルに入力して、当該学習済モデルから出力される前記境界領域を取得する取得ステップ、
前記制御部が、前記取得ステップで取得した前記境界領域を細線化して前記解析対象の微地形表現図において前記地形的特徴が現れている領域の境界線を抽出する抽出ステップ、
を含む境界線抽出方法。
【請求項７】
微地形表現図を解析して所定の地形的特徴が現れている領域の境界線を抽出する処理を行うコンピュータを、
前記微地形表現図の入力に対し、当該微地形表現図において前記地形的特徴が現れている領域の境界線の線幅を拡張した境界領域を出力するように予め学習された学習済モデルを記憶する記憶手段と、
解析対象の微地形表現図を前記学習済モデルに入力して、当該学習済モデルから出力される前記境界領域を取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記境界領域を細線化して前記解析対象の微地形表現図において前記地形的特徴が現れている領域の境界線を抽出する抽出手段と、
として機能させるプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
この発明は、境界線抽出装置、境界線抽出方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
山間部における崩壊地の情報は、治山対策などに利用されている。崩壊地は、従来、微地形表現図などの地形を強調した地図データから技術者により読み取られている。崩壊地は、通常Ｕ字型の範囲で生じ、その境界が地図データ上に現れやすい。したがって、読み取り作業では、そのＵ字型の境界線が特定される（非特許文献１）。このような読み取りには、技術と多大な手間とを要する。そのため、自動抽出による支援が求められている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
「講義３．地形判読による災害要因の抽出」、道路防災点検技術講習会関連資料集、一般社団法人全国地質調査業協会連合会、2022年5月27日公開https://www.zenchiren.or.jp/geocenter/lec-road/docs/lecture3.pdf
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、画像において幅が僅少な地形特徴の境界線が占める範囲は、正解領域が画像全体に対して割合が低すぎる。その結果、これを自動抽出するための機械学習モデルの学習において、適正な学習結果が得られにくく、当該地形特徴の境界線を高精度に抽出することができないという課題がある。
【０００５】
この発明の目的は、より高精度に地形特徴の境界線を抽出可能な境界線抽出装置、境界線抽出方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明は、
微地形表現図を解析して所定の地形的特徴が現れている領域の境界線を抽出する境界線抽出装置であって、
前記微地形表現図の入力に対し、当該微地形表現図において前記地形的特徴が現れている領域の境界線の線幅を拡張した境界領域を出力するように予め学習された学習済モデルを記憶する記憶手段と、
解析対象の微地形表現図を前記学習済モデルに入力して、当該学習済モデルから出力される前記境界領域を取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記境界領域を細線化して前記解析対象の微地形表現図において前記地形的特徴が現れている領域の境界線を抽出する抽出手段と、
を備える境界線抽出装置である。
【発明の効果】
【０００７】
本発明に従うと、より高精度に地形特徴の境界線を抽出することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
本実施形態の境界線抽出装置である情報処理装置の機能構成を示すブロック図である。
崩壊地の検出手順について説明する図である。
微地形表現図、及び得られた境界領域の例を示す図である。
得られた境界領域画像を細線化して得た境界線データの例を示す図である。
境界検出処理の制御手順を示すフローチャートである。
結線処理の制御手順を示すフローチャートである。
学習用データ生成処理の制御手順を示すフローチャートである。
正解データの生成例を示す図である。
モデル学習処理の制御手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本実施形態の境界線抽出装置である情報処理装置１の機能構成を示すブロック図である。
【００１０】
情報処理装置１は、制御部１１と、記憶手段としての記憶部１２と、入出力インターフェイス１３（Ｉ／Ｆ）と、表示部１４と、操作受付部１５などを備える。
（【００１１】以降は省略されています）

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