JP7743779B2 - 橋梁データ抽出装置、橋梁データ抽出方法、及びプログラム - Google Patents

Description

技術分野は、橋梁を表す点群データを抽出する橋梁データ抽出装置、橋梁データ抽出方法、及びプログラムに関する。

非特許文献１には、地上設置型のレーザスキャナを用いて生成された点群データと、自立型無人航空機が撮像した画像から生成された点群データとを用いて、橋梁の３次元モデルを生成する技術が開示されている。また、非特許文献１の技術によれば、点群データからノイズを除去する機能が開示されている。

塚田義典,外４名、"点群データを用いた橋梁の３次元モデルの生成に関する研究," 知能と情報, vol.27, No.5, pp.796-812, 2015.

しかしながら、非特許文献１には、人物などの移動体と計測誤差による外れ値などのノイズを除去する機能について開示されているだけである。すなわち、橋梁と橋梁周辺に存在する橋梁以外の自然物、構造物などが存在する対象領域（空間）を計測して得られた点群データから、橋梁の点群データを精度よく抽出する機能については開示されていない。

一つの側面として、対象領域を表す点群データから橋梁を表す点群データを精度よく抽出する、橋梁データ抽出装置、橋梁データ抽出方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、一つの側面における橋梁データ抽出装置は、
橋梁を含む対象領域を表す対象領域点群データに含まれる点と、前記点の周囲のあらかじめ設定された範囲に含まれる複数の点とを用いて決定された前記点の方向が水平方向と見做せた場合、前記点が前記橋梁の橋脚又は橋台を表す下層部点群データであると判定する、判定部と、
前記対象領域点群データに含まれる点の点間の距離に基づいて分割処理を実行し、分割結果に基づいて、前記橋梁を表す橋梁点群データを選定する、選定部と、
を有することを特徴とする。

また、上記目的を達成するため、一つの側面における橋梁データ抽出方法は、
コンピュータが、
橋梁を含む対象領域を表す対象領域点群データに含まれる点と、前記点の周囲のあらかじめ設定された範囲に含まれる複数の点とを用いて決定された前記点の方向が水平方向と見做せた場合、前記点が前記橋梁の橋脚又は橋台を表す下層部点群データであると判定し、
前記対象領域点群データに含まれる点の点間の距離に基づいて分割処理を実行し、分割結果に基づいて、前記橋梁を表す橋梁点群データを選定する
ことを特徴とする。

さらに、上記目的を達成するため、一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
橋梁を含む対象領域を表す対象領域点群データに含まれる点と、前記点の周囲のあらかじめ設定された範囲に含まれる複数の点とを用いて決定された前記点の方向が水平方向と見做せた場合、前記点が前記橋梁の橋脚又は橋台を表す下層部点群データであると判定させ、
前記対象領域点群データに含まれる点の点間の距離に基づいて分割処理を実行し、分割結果に基づいて、前記橋梁を表す橋梁点群データを選定させる
ことを特徴とする。

一つの側面として、対象領域を表す点群データから橋梁を表す点群データを精度よく抽出できる。

図１は、実施形態１における橋梁データ抽出装置の一例を説明するための図である。 図２は、実施形態１における橋梁データ抽出装置を有するシステムの一例を説明するための図である。 図３は、点群データを取得する対象領域の一例を説明するための図である。 図４は、水平判定の説明をするための図である。 図５は、実施形態１における橋梁データ抽出装置の動作の一例を説明するための図である。 図６は、判定処理の動作の一例を説明するための図である。 図７は、選定処理の動作の一例を説明するための図である。 図８は、実施形態２における橋梁データ抽出装置の一例を説明するための図である。 図９は、実施形態２における橋梁データ抽出装置の動作の一例を説明するための図である。 図１０は、実施形態３における橋梁データ抽出装置の一例を説明するための図である。 図１１は、実施形態３における橋梁データ抽出装置の動作の一例を説明するための図である。 図１２は、実施形態４における橋梁データ抽出装置の一例を説明するための図である。 図１３は、実施形態４における橋梁データ抽出装置の動作の一例を説明するための図である。 図１４は、実施形態１から４における橋梁データ抽出装置を実現するコンピュータの一例を説明するための図である。

以下、図面を参照して実施形態について説明する。なお、以下で説明する図面において、同一の機能又は対応する機能を有する要素には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略することもある。

（実施形態１）
図１を用いて実施形態１における橋梁データ抽出装置１０の構成について説明する。図１は、実施形態１における橋梁データ抽出装置の一例を説明するための図である。

［装置構成］
図１に示す橋梁データ抽出装置１０は、対象領域を表す点群データから橋梁を表す点群データを精度よく抽出する装置である。また、図１に示すように橋梁データ抽出装置１０は、判定部１１と、選定部１２とを有する。

判定部１１は、橋梁を含む対象領域を表す対象領域点群データに含まれる点と、点の周囲のあらかじめ設定された範囲に含まれる複数の点とを用いて決定された点の方向が、水平方向と見做せた場合（水平方向が優位であると判定された場合）、点が橋梁の橋脚又は橋台を表す下層部点群データであると判定する。

橋脚又は橋台は、いずれも水平面に対して鉛直と見做せるような側面を有している。そのため、橋梁の下層部（橋脚又は橋台）を表す下層部点群データに含まれる点とその点の近傍の複数の点により決定した方向、例えば法線の方向は、水平方向と見做せる方向となる。したがって、法線の方向が平方向と見做せる方向であるか否かを判定することで、対象領域点群データに含まれる点が下層部点群データに含まれていることが判定できる。

選定部１２は、対象領域点群データに含まれる点の点間の距離に基づいて分割処理（同種の特徴を持つ集団に分割する処理）を実行し、分割結果に基づいて、橋梁を表す橋梁点群データを選定する。その分割処理は、対象領域点群データのうち、相互に位置が近いと判定できる複数の点を一つの集団にまとめる処理であるということもできる。この場合に、近いとは、対象領域点群データに含まれる点の点間の距離を相対的に比較した結果を表す。

具体的に、選定部１２は、対象領域点群データに含まれる点の点間の距離に基づいてクラスタリング処理をしてクラスタを生成し、下層部点群データに含まれる点を有するクラスタを選定し、選定したクラスタに含まれる点が橋梁を表す橋梁点群データに含まれていると判定する。

対象領域点群データに含まれる点の点間の距離に基づいてクラスタリング処理をしたクラスタと、下層部点群データと、を用いて、橋梁の下層部に対応する橋梁点群データを取得するので、橋梁以外の自然物、構造物などの点群データを除去できる。その結果、橋梁の下層部に対応する橋梁点群データを精度よく抽出できる。

［システム構成］
図２を用いて実施形態１における橋梁データ抽出装置１０の構成を詳細に説明する。図２は、実施形態１における橋梁データ抽出装置を有するシステム２００の一例を説明するための図である。

システム２００は、橋梁データ抽出装置１０と、センサ２０と、記憶装置３０とを有する。橋梁データ抽出装置１０は、取得部１３と、方向算出部１４と、判定部１１と、選定部１２とを有する。

橋梁データ抽出装置１０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのプログラマブルなデバイス、又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はそれらのうちのいずれか一つ以上を搭載した回路、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、モバイル端末などの情報処理装置である。

センサ２０は、対象領域を計測し、計測した結果を用いて対象領域点群データを生成する。センサ２０は、あらかじめ設定された画角を有する範囲を計測する。

具体的には、センサ２０は、計測可能な範囲を計測し、計測結果を用いて点群データを生成する。センサ２０は、例えば、Light Detection and Ranging（ＬｉＤＡＲ）センサなどである。

また、ＬｉＤＡＲセンサには傾斜計を設けてもよい。傾斜計は、傾斜計により鉛直方向、鉛直方向に対する物体の傾きなどを計測する。

また、ＬｉＤＡＲセンサは、あらかじめ傾斜計を用いて水平に設置するものとする。例えば、ＬｉＤＡＲセンサが三脚を用いて支持されている場合、三脚の脚の長さを調整することによりＬｉＤＡＲセンサを水平に設置するものとする。ただし、センサ２０は、ＬｉＤＡＲセンサに限定されない。

また、ＬｉＤＡＲセンサの代わりとして、撮像装置と画像処理装置を用いて点群データを作成してもよい。その場合、まず、撮像装置が撮像した対象領域の画像を複数取得する。次に、取得した複数の画像を、画像処理装置にインストールされたStructure from Motion（ＳｆＭ）ソフトウェアで処理し、対象領域の点群データを生成する。ただし、点群データの生成は、上述した処理に限定されない。

センサ２０は、図２の例では、橋梁データ抽出装置１０の外部に設けられているが、橋梁データ抽出装置１０の内部に設けられていてもよい。

対象領域点群データについて説明する。図３は、点群データを取得する対象領域の一例を説明するための図である。図３の例では、対象領域１（対象空間）には、地表２上に、橋梁３、自然物４、構造物５、センサ２０が存在している。ただし、対象領域は、図３に示す対象領域１に限定されない。

地表２は、実際には平面ではないが、説明を分かり易くするために、便宜的に平面とする。また、地表２は、実際には傾斜していてもよい。

橋梁３は、上層部６と下層部７（７ａ、７ｂ）とを有する。上層部６は、桁と床板などの部材から構成される。下層部７（７ａ、７ｂ）は、橋脚又は橋台などである。なお、図３では、橋梁３の構造を分かり易くするために、便宜的に上層部６と下層部７を用いている。

自然物４は、図３の例では植物である。構造物５は、図３の例では中・高層の建物である。ただし、自然物４と構造物５の種類、大きさ、数、位置などは、図３の例に限定されない。

点群データとは、複数の点の集合を、３次元座標系で表したデータである。図３に示したセンサ２０がＬｉＤＡＲセンサである場合、点群データは、例えば、センサ２０の位置を原点とする３次元座標系で表される。

図３の例では、３次元座標系は、水平方向をｘ軸とｙ軸とで表し、鉛直方向をｚ軸で表している。具体的には、ｘ軸は、図３の横方向を表し、ｙ軸は、図３の奥行方向を表している。また、ｚ軸は、図３の例では水平面に対して垂直（鉛直）方向としている。また、３次元座標系がｘ軸、y軸、ｚ軸で表される場合、点群データは、点の位置をｘ座標値、y座標値、ｚ座標値を用いて表す。

ただし、点群データは、例えば、ボクセルデータ、深度画像などを用いて表現されてもよい。また、点群データは、上述した３次元座標系、ボクセルデータ、深度画像以外を用いて表現されてもよい。

なお、以降の説明では、３次元座標系は、センサ２０が設置されている位置を原点とし、ｘ軸とｙ軸は水平方向を表し、ｚ軸は鉛直方向を表すものとする。

また、ＬｉＤＡＲセンサは、必ずしも水平に設置される必要はない。理由は、ＬｉＤＡＲセンサが水平に設置されていなくても、座標変換処理をすることで、ｘ軸とy軸が水平方向を表し、ｚ軸が鉛直方向を表す座標系に変換できるからである。座標変換処理には、一般的に知られている処理を用いる。

記憶装置３０は、対象領域点群データから橋梁を表す点群データを抽出した結果である橋梁点群データを記憶する。また、記憶装置３０は、橋梁点群データの他に、例えば、橋梁点群データを取得する処理の途中で生成されたデータ、対象領域点群データなどを記憶してもよい。

記憶装置３０は、例えば、データベース、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、モバイル端末のメモリなどである。

図２の例では、記憶装置３０は、橋梁データ抽出装置１０の外部に設けられているが、橋梁データ抽出装置１０の内部に設けられていてもよい。

橋梁データ抽出装置について具体的に説明する。
取得部１３は、下層部７の一部又は全部を計測した点群データ（対象領域点群データＰ）を取得し、取得した対象領域点群データＰを方向算出部１４へ出力する。

取得部１３は、対象領域点群データＰをリアルタイムに取得してもよいし、記憶装置３０などの記憶装置に格納されている対象領域点群データＰを取得してもよい。

また、対象領域点群データＰは、センサ２０の計測位置を変えて計測した複数の点群データを統合したものでもよい。

対象領域点群データＰは、数１のように表すことができる。また、数１において、対象領域点群データＰに含まれる各点をｐｉと表す。点ｐｉの位置（３次元座標）は（ｘｉ,ｙｉ,ｚｉ）と表す。

（数１）
Ｐ＝｛ｐｉ,ｉ＝１，２，３,…,Ｎ｝
ｐｉ＝（ｘｉ,ｙｉ,ｚｉ）

方向算出部１４は、対象領域点群データＰを用いて、対象領域点群データＰに含まれる点ｐｉごとに、点ｐｉそれぞれに設定するための方向を算出する。具体的には、まず、方向算出部１４は、対象領域点群データＰを取得する。

次に、方向算出部１４は、対象領域点群データＰに含まれる点ｐｉごとに方向を算出する。方向算出部１４は、例えば、対象領域点群データＰに含まれる点ｐｉと、点ｐｉの近傍の複数の点（対象点の周囲の複数の点）とを用いて法線を算出する。近傍とは、対象の点の周囲にあらかじめ設定された範囲である。近傍は、ある点からの距離が、近傍であることを判定する基準を満たしている範囲であってもよい。該基準は、例えば、距離が所定の閾値よりも短いという基準である。

なお、対象領域点群データＰにおける点の間が、スプライン曲線などを用いて補間されている場合、法線は、該スプライン曲線における法線方向としてもよい。

なお、点に設定する方向は、法線方向だけでなく、法線方向からｙ軸の方向に所定の角度分傾いている方向で表してもよい。点における方向の表し方は、法線を用いる表し方に限定されない。

次に、方向算出部１４は、対象領域点群データＰの点ｐｉそれぞれに、点ｐｉごとに算出した方向を表す情報（方向情報）を追加する。なお、以降において、数１に示した対象領域点群データＰに方向情報を追加した情報を、数２に示すように対象領域点群データＰ´と表す。

（数２）
Ｐ´＝｛ｐ´ｉ,ｉ＝１，２，３,…,Ｎ｝
ｐ´ｉ＝（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ，vector（Ｎｉ））

数２における情報ｐ´ｉは、対象領域点群データＰ´に含まれる。また、vector（Ｎｉ）は、点ｐｉごとに算出した方向情報を追加した情報である。vector（Ｎｉ）は、例えば、法線単位ベクトルなどを表している。

以降、法線単位ベクトルを用いて処理を説明するが、法線方向は、必ずしも、単位ベクトルでなくともよい。ベクトルが単位ベクトルでない場合には、ベクトルにおける水平方向を表す成分の大きさと、鉛直方向を表す成分の大きさとを比較することにより、後述する処理を実現することができる。

判定部について説明する。
判定部１１は、水平判定部１５と、サイズ判定部１６とを有する。

水平判定部について説明する。
水平判定部１５は、方向情報が追加された対象領域点群データＰ´の情報ｐ´ｉそれぞれの方向情報に基づいて、下層部に対応する点群データ（下層部点群データＣ）を選定する。

具体的には、まず、水平判定部１５は、対象領域点群データＰ´を取得する。次に、水平判定部１５は、対象領域点群データＰ´の方向情報に基づいて、下層部７を表す下層部点群データＣを選定する。

例えば、方向情報が法線単位ベクトルである場合、水平判定部１５は、法線単位ベクトルの水平成分（図３のｘ軸とｙ軸で表される水平の成分）の大きさを算出し、算出した水平成分の大きさに基づいて、対象領域点群データＰ´に含まれる点から下層部７を表す点選定する。

水平判定部１５は、詳細には、対象領域点群データＰ´に含まれる対象の点の法線単位ベクトルの水平成分の大きさが、あらかじめ設定した水平閾値（Horizontal Threshold）より大きい場合、対象の点を下層部７の候補とする。

橋脚又は橋台の側面は、図３に示す下層部７ａ、７ｂのように鉛直な側面を有している可能性が高い。このような場合、下層部７ａ、７ｂにおいて、対象の点の法線単位ベクトルは、鉛直成分よりも水平成分が優位となる（水平成分が大きくなる）ので、対象の点が橋脚又は橋台の側面の点の候補かを判定できる。

水平閾値は、橋脚又は橋台の側面に対応する点であるか否かを判定するための値である。水平閾値は、実験、シミュレーションにより決定することが考えられる。水平閾値は、例えば、０．５と設定することが考えられる。

また、下層部点群データＣは数３と表すことがでる。数３に示すHorizontal関数は、法線単位ベクトルから水平成分を算出する関数である。

（数３）
Ｃ＝｛ｐ´ｉ｜Horizontal（vector（Ｎｉ））＞ Horizontal Thresholdを満たすｉ｝

なお、下層部点群データＣは対象領域点群データＰの部分集合であるため、対象領域点群データＰのフィールドとして下層部点群データＣに該当する点を区別するようなフラグ情報を新たに付与してもよい。

サイズ判定部について説明する。
サイズ判定部１６は、下層部点群データＣに含まれる点の点間の距離に基づくクラスタリング処理を実行してクラスタを生成し、生成したクラスタに属する点に基づいて、下層部点群データＣを再選定し、下層部点群データＣ´を生成する。

具体的には、まず、サイズ判定部１６は、下層部点群データＣに含まれる点群に対して、例えば、ユークリッドクラスタリング処理などを実行してクラスタを生成する。

次に、サイズ判定部１６は、生成したクラスタごとに、クラスタに属する点の個数と、あらかじめ設定されたサイズ閾値とを比較する。次に、サイズ判定部１６は、クラスタに属する点の個数がサイズ閾値より大きいクラスタを選定する。

サイズ閾値は、橋脚又は橋台の側面のサイズに基づいて決定する。サイズ閾値は、例えば、実験、シミュレーションなどにより決定する。

上述した、クラスタに属する点の個数とサイズ閾値とを比較してクラスタを選定する処理は、下層部点群データＣのうち、下層部７から離れた位置の点を除去する処理である。すなわち、下層部点群データＣから、下層部７以外の自然物４、構造物５などの点（ノイズ）を除去する処理である。言い換えれば、下層部７に対応する点を抽出する処理といえる。

したがって、クラスタに属する点の個数とサイズ閾値とを比較してクラスタを選定する処理をすることで、下層部点群データＣから下層部７に対応する点を精度よく抽出ができる。

図４は、水平判定の説明をするための図である。図４の例では、下層部７ａ、７ｂはそれぞれ四角柱で表されている。また、図４の例では、下層部７ａ、７ｂの側面はｚ軸に平行な面であると想定する。

図４の矢印ｎｖ１は、下層部７ａの側面上の点の法線単位ベクトルを表している。図４の矢印ｎｖ２は、下層部７ｂの側面上の点の法線単位ベクトルを表している。図４の矢印ｎｖ３は、上層部６の床板が有する点の法線単位ベクトルを表している。図４の矢印ｎｖ４は、自然物４が有する点の法線単位ベクトルを表している。図４の矢印ｎｖ５は、構造物５が有する点の法線単位ベクトルを表している。図４の矢印ｎｖ６は、地表２が有する点の法線単位ベクトルを表している。

また、矢印ｎｖ１からｎｖ６について、法線単位ベクトルの水平成分を算出すると、図４の例では、矢印ｎｖ１、２、５は水平方向を向いているので、水平成分の大きさがサイズ閾値となる。

また、上述した、クラスタに属する点の個数とサイズ閾値とを比較してクラスタを選定する処理以外に、次のような処理によりクラスタを選定してもよい。

例えば、サイズ判定部１６は、あらかじめ設定された面積の範囲内の点数で構成されるクラスタだけを選定する。

上述した、あらかじめ設定された面積の範囲内の点数で構成されるクラスタだけを選定する処理は、下層部点群データＣのうち、ある範囲を有するサイズであるものを下層部と判定する処理である。例えば、橋脚のサイズがあらかじめ把握できている場合、点の個数により、下層部７以外の自然物４、構造物５などの点（ノイズ）を除去する処理である。

なお、クラスタ内の点の個数の代わりに、クラスタに属する点を用いてメッシュを構成し、構成したメッシュの面積を用いてもよい。

次に、サイズ判定部１６は、選定したクラスタに含まれる点を用いて、下層部点群データＣ´を生成する。ただし、上述したサイズ判定部１６の処理は実行しなくてもよい。

選定部について説明する。
選定部１２は、高さ限定部１７と、クラスタリング部１８と、クラスタ選定部１９とを有する。

高さ限定部１７は、対象領域点群データＰ又は対象領域点群データＰ´に対して、後述する高さ情報に基づいて前処理を実行して、クラスタリング部１８で用いる点群データＱを抽出する。

具体的には、まず、高さ限定部１７は、対象領域点群データＰと下層部点群データＣ（サイズ判定部１６無しの場合）、又は、対象領域点群データＰと下層部点群データＣ´（サイズ判定部１６有の場合）を取得する。次に、高さ限定部１７は、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´に基づいて高さ閾値（高さ情報）を生成する。

高さの閾値は、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´に含まれる点の中で、最も大きいｚ座標値である。なお、高さの閾値は、橋脚又は橋台の高さに基づいてあらかじめ設定してもよい。

次に、高さ限定部１７は、対象領域点群データＰ又は対象領域点群データＰ´に含まれる点のうち、点のｚ座標値が、高さ閾値以上の点を抽出する。その後、高さ限定部１７は、抽出した点を、クラスタリング部１８で用いる点群データＱとする。

なお、高さ限定部１７の処理は実行しなくてもよい。その場合、クラスタリング部１８は、点群データＱとして、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´を用いる。

クラスタリング部１８は、点群データＱを用いてクラスタリング処理を実行する。具体的には、まず、クラスタリング部１８は点群データＱを取得する。

次に、クラスタリング部１８は、点群データＱに含まれる点を用いて、点間の距離に基づいた、ユークリッドクラスタリング処理を実行してクラスタを生成する。

なお、点群データＱに対して実行したクラスタリング処理により得られるクラスタＢｊは数４のように表す。

（数４）
Ｂｊ（ｊ＝１，２，３,…,Ｍ）

クラスタ選定部１９は、クラスタＢｊに属する点が、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´に一つでも含まれているクラスタを選定する。そして、クラスタ選定部１９は、選定したクラスタに属する点を用いて、点群データＢ（橋梁点群データ）を生成する。

［装置動作］
次に、実施形態１における橋梁データ抽出装置の動作について図５を用いて説明する。図５は、実施形態１における橋梁データ抽出装置の動作を説明するための図である。以下の説明においては、適宜図を参照する。また、実施形態１では、橋梁データ抽出装置を動作させることによって、橋梁データ抽出方法が実施される。よって、実施形態１における橋梁データ抽出方法の説明は、以下の橋梁データ抽出装置の動作説明に代える。

図５に示すように、最初に、取得部１３は、下層部７の一部又は全部を計測した点群データ（対象領域点群データＰ）を取得し、取得した対象領域点群データＰを方向算出部１４へ出力する（ステップＡ１）。

次に、方向算出部１４は、対象領域点群データＰを用いて、対象領域点群データＰに含まれる点ｐｉごとに、点ｐｉそれぞれに設定するための方向を算出する（ステップＡ２）。

具体的には、ステップＡ２において、まず、方向算出部１４は、対象領域点群データＰを取得する。次に、ステップＡ２において、方向算出部１４は、対象領域点群データＰに含まれる点ｐｉごとに方向を算出する。

次に、判定部１１は、点ｐｉそれぞれに設定された方向が水平方向と見做せた場合（水平方向が優位であると判定された場合）、点ｐｉが下層部点群データＣに含まれると判定する（ステップＡ３：判定処理）。

次に、選定部１２は、対象領域点群データＰに含まれる点の点間の距離に基づいて分割処理（同種の特徴を持つ集団に分割する処理）を実行し、分割結果に基づいて、橋梁を表す橋梁点群データを選定する（ステップＡ４：選定処理）。

判定処理（ステップＡ３）について具体的に説明する。
図６は、判定処理の動作の一例を説明するための図である。図６に示すように、最初に、水平判定部１５は、方向情報が追加された対象領域点群データＰ´の情報ｐ´ｉそれぞれの方向情報に基づいて、下層部７に対応する下層部点群データＣを選定する（ステップＢ１）。

具体的には、ステップＢ１において、まず、水平判定部１５は、対象領域点群データＰ´を取得する。次に、ステップＢ１において、水平判定部１５は、対象領域点群データＰ´の方向情報に基づいて、下層部７を表す下層部点群データＣを選定する。

例えば、方向情報が法線単位ベクトルである場合、水平判定部１５は、法線単位ベクトルの水平成分（図３のｘ軸とｙ軸で表される水平方向の成分）の大きさを算出し、算出した水平成分の大きさに基づいて、対象領域点群データＰ´に含まれる点から下層部７を表す点を選定する。

水平判定部１５は、詳細には、対象領域点群データＰ´に含まれる対象の点の法線単位ベクトルの水平成分の大きさが、あらかじめ設定した水平閾値（Horizontal Threshold）より大きい場合、対象の点を下層部７の候補とする。

橋脚又は橋台の側面は、図３に示すような下層部７ａ、７ｂに示すように鉛直な側面を有している可能性が高い。このような場合、下層部７ａ、７ｂにおいて、対象の点の法線単位ベクトルは、鉛直成分よりも水平成分が優位である（水平成分が大きくなる）ので、対象の点を橋脚又は橋台の側面の候補として選定できる。

次に、サイズ判定部１６は、下層部点群データＣに含まれる点の点間の距離に基づくクラスタリング処理を実行してクラスタを生成し、クラスタに属する点に基づいて、下層部点群データＣを再選定し、下層部点群データＣ´を生成する（ステップＢ２）。

具体的には、ステップＢ２において、まず、サイズ判定部１６は、下層部点群データＣに含まれる点群に対して、例えば、ユークリッドクラスタリング処理などを実行してクラスタを生成する。

次に、ステップＢ２において、サイズ判定部１６は、生成したクラスタごとに、クラスタに属する点の個数と、あらかじめ設定されたサイズ閾値とを比較する。次に、ステップＢ２において、サイズ判定部１６は、クラスタに属する点の個数がサイズ閾値より大きいクラスタを選定する。

次に、ステップＢ２において、サイズ判定部１６は、選定したクラスタに含まれる点を下層部点群データＣ´とする。ただし、上述したステップＢ２の処理は実行しなくてもよい。

上述した、クラスタに属する点の個数とサイズ閾値とを比較してクラスタを選定する処理は、下層部点群データＣのうち、下層部７から離れた位置の点を除去する処理である。すなわち、下層部点群データＣから、下層部７以外の自然物４、構造物５などの点（ノイズ）を除去する処理である。言い換えれば、下層部７に対応する点を抽出する処理といえる。

したがって、クラスタに属する点の個数とサイズ閾値とを比較してクラスタを選定する処理をすることで、下層部点群データＣから下層部７に対応する点を精度よく抽出ができる。

また、上述した、クラスタに属する点の個数とサイズ閾値とを比較してクラスタを選定する処理以外に、次のような処理によりクラスタを選定してもよい。

例えば、サイズ判定部１６は、あらかじめ設定された面積の範囲内の点数で構成されるクラスタだけを選定する。

上述した、あらかじめ設定された面積の範囲内の点数で構成されるクラスタだけを選定する処理は、下層部点群データＣのうち、ある範囲を有するサイズであるものを下層部と判定する処理である。例えば、橋脚のサイズがあらかじめ把握できている場合、点の個数により、下層部７以外の自然物４、構造物５などの点（ノイズ）を除去する処理である。

なお、クラスタ内の点の個数の代わりに、クラスタに属する点を用いてメッシュを構成し、構成したメッシュの面積を用いてもよい。

選定処理（ステップＡ４）について具体的に説明する。
図７は、選定処理の動作の一例を説明するための図である。図７に示すように、最初に、高さ限定部１７は、対象領域点群データＰ又は対象領域点群データＰ´に対して、後述する高さ情報に基づいて前処理を実行して、クラスタリング部１８で用いる点群データＱを抽出する（ステップＣ１）。

具体的には、ステップＣ１において、まず、高さ限定部１７は、対象領域点群データＰと下層部点群データＣ（サイズ判定部１６無しの場合）、又は、対象領域点群データＰと下層部点群データＣ´（サイズ判定部１６有の場合）を取得する。

次に、ステップＣ１において、高さ限定部１７は、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´に基づいて高さ閾値（高さ情報）を生成する。高さの閾値は、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´に含まれる点の中で、最も大きいｚ座標値である。なお、高さの閾値は、橋脚又は橋台の高さに基づいてあらかじめ設定してもよい。

次に、ステップＣ１において、高さ限定部１７は、対象領域点群データＰ又は対象領域点群データＰ´に含まれる点のうち、点のｚ座標値が、高さ閾値以上の点を抽出する。

その後、ステップＣ１において、高さ限定部１７は、抽出した点を用いて、クラスタリング部１８で用いる点群データＱを抽出する。

なお、高さ限定部１７の処理は実行しなくてもよい。その場合、クラスタリング部１８は、点群データＱとして、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´を用いる。

次に、クラスタリング部１８は、点群データＱを用いてクラスタリング処理を実行する（ステップＣ２）。

具体的には、ステップＣ２において、まず、クラスタリング部１８は点群データＱを取得する。

次に、ステップＣ２において、クラスタリング部１８は、点群データＱに含まれる点を用いて、点間の距離に基づいた、ユークリッドクラスタリング処理を実行してクラスタＢｊを生成する。

次に、クラスタ選定部１９は、クラスタＢｊに属する点が、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´に一つでも含まれているクラスタを選定し、選定したクラスタに属する点を点群データＢ（橋梁点群データ）とする（ステップＣ３）。

［実施形態１の効果］
実施形態１によれば、橋梁を含む対象領域を表す対象領域点群データに含まれる点に設定された方向が、水平方向と見做せた場合（水平方向が優位であると判定された場合）、その点が橋梁の橋脚又は橋台を表す下層部点群データに含まれていると判定できる。

すなわち、橋脚又は橋台は、いずれも水平面に対して鉛直と見做せるような側面を有している。そのため、橋脚又は橋台を表す下層部点群データに含まれる点とその点の近傍の複数の点により決定した方向、例えば法線の方向は、水平方向と見做せる方向である。したがって、法線の方向を用いることで、点が下層部点群データに含まれていることが判定できる。

また、対象領域点群データに含まれる点の点間の距離に基づいて分割処理（同種の特徴を持つ集団に分割する処理）を実行し、分割結果に基づいて、橋梁を表す橋梁点群データを選定できる。

具体的には、対象領域点群データに含まれる点の点間の距離に基づいてクラスタリング処理をしてクラスタを生成し、下層部点群データに含まれる点を有するクラスタを選定し、選定したクラスタに含まれる点を、橋梁を表す橋梁点群データとする。

したがって、対象領域点群データに含まれる点の点間の距離に基づいてクラスタリング処理をしたクラスタと、下層部点群データと、を用いて、橋梁の下層部に対応する橋梁点群データを取得するので、橋梁以外の自然物、構造物などのノイズとなる点群データを除去できる。その結果、橋梁の下層部に対応する橋梁点群データを精度よく抽出できる。

（実施形態２）
図８を用いて実施形態２における橋梁データ抽出装置８０の構成について説明する。図８は、実施形態２の橋梁データ抽出装置の一例を説明するための図である。

［システム構成］
図８に示す橋梁データ抽出装置８０は、対象領域を表す点群データから橋梁を表す点群データを精度よく抽出する装置である。また、図８に示すように橋梁データ抽出装置８０は、取得部１３と、方向算出部１４と、判定部１１と、除去部８１と、選定部８２とを有する。

取得部１３、方向算出部１４、判定部１１については、実施形態１で既に説明をしたので、取得部１３、方向算出部１４、判定部１１の説明は省略する。

除去部８１は、対象領域点群データＰ又は対象領域点群データＰ´から、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´を除去する。

具体的には、除去部８１は、まず、対象領域点群データＰ又は対象領域点群データＰ´と、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´を取得する。

次に、除去部８１は、対象領域点群データＰ又は対象領域点群データＰ´から下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´を除去して点群データＤ（下層部（橋梁又は橋台）に対応する点群がない点群データ）とする。次に、除去部８１は、点群データＤを選定部８２へ出力する。

選定部８２は、点群データＤに含まれる点の点間の距離に基づいてクラスタリング処理をしてクラスタを生成し、生成したクラスタに属する点と、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´に含まれる点とを用いて、点群データＢ（橋梁点群データ）を生成する。

具体的には、選定部８２は、まず、点群データＤと、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´を取得する。次に、選定部８２は、点群データＤに含まれる点の点間の距離に基づいてユークリッドクラスタリング処理をしてクラスタを生成する。

次に、選定部８２は、生成したクラスタに属する点それぞれに対して、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´に含まれる点との距離を算出する。

次に、選定部８２は、算出した距離と、あらかじめ設定した距離閾値とを比較し、算出した距離が距離閾値以下である場合（距離が近い場合）、距離閾値以下となった距離の点を含むクラスタを選定する。そして、選定部８２は、選定したクラスタに属する点を点群データＢ（橋梁点群データ）とする。

［装置動作］
次に、実施形態２における橋梁データ抽出装置の動作について図９を用いて説明する。図９は、実施形態２における橋梁データ抽出装置の動作の一例を説明するための図である。以下の説明においては、適宜図を参照する。また、実施形態２では、橋梁データ抽出装置を動作させることによって、橋梁データ抽出方法が実施される。よって、実施形態２における橋梁データ抽出方法の説明は、以下の橋梁データ抽出装置の動作説明に代える。

実施形態２では、図９に示すステップＡ１からＡ３、ステップＤ１からＤ２の処理が実行される。ステップＡ１からＡ３の処理については既に説明をしたので、ステップＡ１からＡ３の処理の説明は省略する。

図９に示すように、最初に、除去部８１は、対象領域点群データＰ又は対象領域点群データＰ´から、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´を除去する（ステップＤ１）。

具体的には、ステップＤ１において、まず、除去部８１は、対象領域点群データＰ又は対象領域点群データＰ´と、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´を取得する。

次に、ステップＤ１において、除去部８１は、対象領域点群データＰ又は対象領域点群データＰ´から下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´を除去して点群データＤ（下層部（橋梁又は橋台）に対応する点群がない点群データ）を生成する。

次に、選定部８２は、生成した点群データＤに含まれる点の点間の距離に基づいてクラスタリング処理をしてクラスタを生成する（ステップＤ２）。

具体的には、ステップＤ２において、選定部８２は、まず、点群データＤと、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´を取得する。次に、ステップＤ２において、選定部８２は、点群データＤに含まれる点の点間の距離に基づいてクラスタリング処理をしてクラスタを生成する。

次に、ステップＤ２において、選定部８２は、生成したクラスタに属する点それぞれに対して、下層部点群データＣ又は下層部点群データＣ´に含まれる点との距離を算出する。

次に、ステップＤ２において、選定部８２は、算出した距離と、あらかじめ設定した距離閾値とを比較し、算出した距離が距離閾値以下である場合（距離が近い場合）、距離閾値以下となった距離の点を含むクラスタを選定する。そして、選定部８２は、選定したクラスタに属する点を点群データＢ（橋梁点群データ）とする。

［実施形態２の効果］
実施形態２によれば、対象領域点群データから下層部点群データを除去した点群データＤに含まれる点の点間の距離に基づいてクラスタリング処理を実行することで、上層部６（桁及び床板）の点と、地表２の点と、下層部７（７ａ、７ｂ）の点とが同じクラスタに属していても、上層部６の点と、地表２の点とを別のクラスタに分離できる。したがって、地表２に対応する点群データが存在する場合でも、橋梁点群データを精度よく抽出できる。

（実施形態３）
図１０を用いて実施形態３における橋梁データ抽出装置１００の構成について説明する。図１０は、実施形態３における橋梁データ抽出装置の一例を説明するための図である。

［システム構成］
図１０に示す橋梁データ抽出装置１００は、対象領域を表す点群データから橋梁を表す点群データを精度よく抽出する装置である。また、図１０に示すように橋梁データ抽出装置１００は、取得部１３と、方向算出部１４と、判定部１１と、選定部１２と、橋梁判定部１０１とを有する。

取得部１３、方向算出部１４、判定部１１、選定部１２については、実施形態１、２で既に説明をしたので、取得部１３、方向算出部１４、判定部１１、選定部１２の説明は省略する。

橋梁判定部１０１は、点群データＢに含まれる点の点間の距離に基づいてクラスタリング処理を実行して生成されたクラスタに属する点の方向が鉛直方向と見做せた場合、点が属しているクラスタに含まれる点を、橋梁を表す橋梁点群データ（点群データＡ）とする。

具体的には、橋梁判定部１０１は、まず、点群データＢを取得する。次に、橋梁判定部１０１は、点群データＢに含まれる点の点間の距離に基づいて、ユークリッドクラスタリング処理を実行し、クラスタを生成する。

なお、橋梁判定部１０１におけるクラスタリング処理は、選定部１２のクラスタリング処理と同じであるため、選定部１２で生成したクラスタＢｊを用いてもよい。

次に、橋梁判定部１０１は、クラスタに属する点の法線に基づいて、橋梁に相当するクラスタかどうかを判定する。橋梁判定部１０１は、クラスタに属する点の法線の鉛直成分を算出し、法線の鉛直成分が、あらかじめ設定された鉛直閾値より大きいか否かを判定する。鉛直閾値は、例えば、０．５にすることが考えられる。

次に、橋梁判定部１０１は、クラスタに属する点の方向が鉛直方向と見做せた場合、点が属しているクラスタに含まれる点を、橋梁を表す橋梁点群データ（点群データＡ）とする。

［装置動作］
次に、実施形態３における橋梁データ抽出装置の動作について図１１を用いて説明する。図１１は、実施形態３における橋梁データ抽出装置の動作の一例を説明するための図である。以下の説明においては、適宜図を参照する。また、実施形態３では、橋梁データ抽出装置を動作させることによって、橋梁データ抽出方法が実施される。よって、実施形態３における橋梁データ抽出方法の説明は、以下の橋梁データ抽出装置の動作説明に代える。

実施形態３では、図１１に示すステップＡ１からＡ４、ステップＥ１の処理が実行される。ステップＡ１からＡ４の処理については既に説明をしたので、ステップＡ１からＡ４の処理の説明は省略する。

図１１に示すように、最初に、橋梁判定部１０１は、点群データＢに含まれる点の点間の距離に基づいてユークリッドクラスタリング処理を実行してクラスタを生成する。次に、橋梁判定部１０１は、生成されたクラスタに属する点の方向が鉛直方向と見做せた場合、点が属しているクラスタに含まれる点を、橋梁を表す橋梁点群データ（点群データＡ）とする（ステップＥ１）。

具体的には、ステップＥ１において、まず、橋梁判定部１０１は、まず、点群データＢを取得する。次に、ステップＥ１において、橋梁判定部１０１は、点群データＢに含まれる点の点間の距離に基づいて、ユークリッドクラスタリング処理を実行し、クラスタを生成する。

なお、橋梁判定部１０１におけるクラスタリング処理は、選定部１２のクラスタリング処理と同じであるため、選定部１２で生成したクラスタＢｊを用いてもよい。

次に、ステップＥ１において、橋梁判定部１０１は、クラスタに属する点の法線に基づいて、橋梁に相当するクラスタかどうかを判定する。橋梁判定部１０１は、クラスタに属する点の法線の鉛直成分を算出し、法線の鉛直成分が、あらかじめ設定された鉛直閾値より大きいか否かを判定する。

次に、ステップＥ１において、橋梁判定部１０１は、クラスタに属する点の方向が鉛直方向と見做せた場合、点が属しているクラスタに含まれる点を、橋梁を表す橋梁点群データ（点群データＡ）とする。

［実施形態３の効果］
図３に示すように橋梁３は、下層部７（橋脚又は橋台）で上層部６（桁及び床板）を支えている。また、図４の上層部６（桁及び床板）の法線単位ベクトルを表す矢印ｎｖ３は鉛直成分が大きい。

そうすると、下層部７の側面の法線単位ベクトルを表す矢印ｎｖ１、２のように水平成分が大きい点を有するクラスタと、上層部６の法線単位ベクトルを表す矢印ｎｖ３のように鉛直成分が大きい点を有するクラスタとを、橋梁を表すクラスタと判定することができる。

したがって、上層部６と下層部７の点を含む橋梁点群データを、対象領域点群データから抽出できる。

（実施形態４）
図１２を用いて実施形態４における橋梁データ抽出装置１２０の構成について説明する。図１２は、実施形態４における橋梁データ抽出装置の一例を説明するための図である。

［システム構成］
図１２に示す橋梁データ抽出装置１２０は、対象領域を表す点群データから橋梁を表す点群データを精度よく抽出する装置である。また、図１２に示すように橋梁データ抽出装置１２０は、取得部１３と、方向算出部１４と、判定部１１と、除去部８１と、選定部８２と、橋梁判定部１０１とを有する。

取得部１３、方向算出部１４、判定部１１、除去部８１、選定部８２、橋梁判定部１０１については、実施形態１、２、３で既に説明をしたので、取得部１３、方向算出部１４、判定部１１、除去部８１、選定部８２、橋梁判定部１０１の説明は省略する。

［装置動作］
次に、実施形態４における橋梁データ抽出装置の動作について図１３を用いて説明する。図１３は、実施形態４における橋梁データ抽出装置の動作の一例を説明するための図である。以下の説明においては、適宜図を参照する。また、実施形態４では、橋梁データ抽出装置を動作させることによって、橋梁データ抽出方法が実施される。よって、実施形態４における橋梁データ抽出方法の説明は、以下の橋梁データ抽出装置の動作説明に代える。

実施形態４では、図１３に示すステップＡ１からＡ３、ステップＤ１からＤ２、ステップＥ１の処理が実行される。ステップＡ１からＡ３、ステップＤ１からＤ２、ステップＥ１の処理については既に説明をしたので、ステップＡ１からＡ３、ステップＤ１からＤ２、ステップＥ１の処理の説明は省略する。

［実施形態４の効果］
実施形態４によれば、地表２に対応する点群データが存在する場合でも、橋梁点群データを精度よく抽出できる。

実施形態４によれば、上層部６と下層部７の点を含む橋梁点群データを、対象領域点群データから抽出できる。

［プログラム］
実施形態１におけるプログラムは、コンピュータに、図５に示すステップＡ１からＡ４、図６に示すステップＢ１からＢ２、図７に示すステップＣ１からＣ３を実行させるプログラムであればよい。

実施形態２におけるプログラムは、コンピュータに、図９に示すステップＡ１からＡ３、ステップＤ１からＤ２を実行させるプログラムであればよい。

実施形態３におけるプログラムは、コンピュータに、図９に示すステップＡ１からＡ４、ステップＥ１を実行させるプログラムであればよい。

実施形態４におけるプログラムは、コンピュータに、図１３に示すステップＡ１からＡ３、ステップＤ１からＤ２、ステップＥ１を実行させるプログラムであればよい。

上述したプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、実施形態１から４における橋梁データ抽出装置と橋梁データ抽出方法とを実現することができる。

実施形態１の場合、コンピュータのプロセッサは、取得部１３、方向算出部１４、判定部１１（水平判定部１５、サイズ判定部１６）、選定部１２（高さ限定部１７、クラスタリング部１８、クラスタ選定部１９）として機能し、処理を行なう。

実施形態２の場合、コンピュータのプロセッサは、取得部１３、方向算出部１４、判定部１１、除去部８１、選定部８２として機能し、処理を行なう。

実施形態３の場合、コンピュータのプロセッサは、取得部１３、方向算出部１４、判定部１１、選定部１２、橋梁判定部１０１として機能し、処理を行なう。

実施形態４の場合、コンピュータのプロセッサは、取得部１３、方向算出部１４、判定部１１、除去部８１、選定部８２、橋梁判定部１０１として機能し、処理を行なう。

また、実施形態１から４におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、取得部１３、方向算出部１４、判定部１１、選定部１２、除去部８１、選定部８２、橋梁判定部１０１のいずれかとして機能してもよい。

［物理構成］
ここで、実施形態１から４におけるプログラムを実行することによって、橋梁データ抽出装置を実現するコンピュータについて図１４を用いて説明する。図１４は、実施形態１から４における橋梁データ抽出装置を実現するコンピュータの一例を説明するための図である。

図１４に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ、又はＦＰＧＡを備えていてもよい。

ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、実施形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性の記憶装置である。また、実施形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２２に格納された状態で提供される。なお、実施形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。なお、記録媒体１２２は、不揮発性記録媒体である。

また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置があげられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。

データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２２との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２２からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２２への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

また、記録媒体１２２の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）などの汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）などの磁気記録媒体、又はＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体があげられる。

なお、実施形態における橋梁データ抽出装置は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。さらに、橋梁データ抽出装置は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。

以上、実施形態を参照して発明を説明したが、発明は上述した実施形態に限定されるものではない。発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

上述した記載によれば、対象領域を表す点群データから橋梁を表す点群データを精度よく抽出できる。また、橋梁の分析が必要な分野において有用である。

１ 対象領域
２ 地表
３ 橋梁
４ 自然物
５ 構造物
６ 上層部
７、７ａ、７ｂ 下層部
１０、８０、１００、１２０ 橋梁データ抽出装置
１１ 判定部
１２、８２ 選定部
１３ 取得部
１４ 方向算出部
１５ 水平判定部
１６ サイズ判定部
１７ 高さ限定部
１８ クラスタリング部
１９ クラスタ選定部
２０ センサ
３０ 記憶装置
８１ 除去部
１０１ 橋梁判定部
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２１ バス
１２２ 記録媒体
２００ システム

Claims (9)

1. 橋梁を含む対象領域を表す対象領域点群データに含まれる点と、前記点の周囲のあらかじめ設定された範囲に含まれる複数の点とを用いて決定された前記点の方向が水平方向と見做せた場合、前記点が前記橋梁の橋脚又は橋台を表す下層部点群データであると判定する、判定手段と、
   前記対象領域点群データに含まれる点の点間の距離に基づいて分割処理を実行し、分割結果に基づいて、前記橋梁を表す橋梁点群データを選定する、選定手段と、
   を有する橋梁データ抽出装置。
2. 請求項１に記載の橋梁データ抽出装置であって、
   前記判定手段は、前記方向が法線単位ベクトルである場合、前記法線単位ベクトルの水平成分の大きさを算出し、算出した前記水平成分の大きさに基づいて、前記点が、前記下層部点群データに含まれるかを判定する
   橋梁データ抽出装置。
3. 請求項１又は２に記載の橋梁データ抽出装置であって、
   前記判定手段は、前記下層部点群データに含まれる点の点間の距離に基づいてクラスタリング処理を実行してクラスタを生成し、生成した前記クラスタに属する点に基づいて、前記下層部点群データを生成する
   橋梁データ抽出装置。
4. 請求項１から３のいずれか一つに記載の橋梁データ抽出装置であって、
   前記選定手段は、前記対象領域点群データに含まれる点の点間の距離に基づいてクラスタリング処理をしてクラスタを生成し、前記下層部点群データに含まれる点を含むクラスタを選定し、選定したクラスタに含まれる点を前記橋梁点群データとする
   橋梁データ抽出装置。
5. 請求項４に記載の橋梁データ抽出装置であって、
   前記判定手段は、前記下層部点群データに含まれる点に基づいて、前記対象領域点群データに含まれる点を、鉛直方向の高さで限定するための高さ情報を生成し、前記高さ情報に基づいて、前記クラスタリング処理で用いる点群データを抽出する
   橋梁データ抽出装置。
6. 請求項１から５のいずれか一つに記載の橋梁データ抽出装置であって、
   前記選定手段は、前記対象領域点群データから前記下層部点群データを除去した点群データに含まれる点の点間の距離に基づいてクラスタリング処理をしてクラスタを生成し、前記下層部点群データに含まれる点に基づいて前記クラスタを選定し、選定したクラスタに属する点を前記橋梁点群データとする
   橋梁データ抽出装置。
7. 請求項６に記載の橋梁データ抽出装置であって、
   前記選定したクラスタに属する点の点間の距離に基づいてクラスタリング処理を実行して生成されたクラスタに属する点の方向が鉛直方向と見做せた場合、点が属しているクラスタに含まれる点を前記橋梁点群データとする
   橋梁データ抽出装置。
8. コンピュータが、
   橋梁を含む対象領域を表す対象領域点群データに含まれる点と、前記点の周囲のあらかじめ設定された範囲に含まれる複数の点とを用いて決定された前記点の方向が水平方向と見做せた場合、前記点が前記橋梁の橋脚又は橋台を表す下層部点群データであると判定し、
   前記対象領域点群データに含まれる点の点間の距離に基づいて分割処理を実行し、分割結果に基づいて、前記橋梁を表す橋梁点群データを選定する
   橋梁データ抽出方法。
9. コンピュータに、
   橋梁を含む対象領域を表す対象領域点群データに含まれる点と、前記点の周囲のあらかじめ設定された範囲に含まれる複数の点とを用いて決定された前記点の方向が水平方向と見做せた場合、前記点が前記橋梁の橋脚又は橋台を表す下層部点群データであると判定させ、
   前記対象領域点群データに含まれる点の点間の距離に基づいて分割処理を実行し、分割結果に基づいて、前記橋梁を表す橋梁点群データを選定させる
   プログラム。