NTT、ドライブレコーダ画像から高精度な位置推定技術を確立。社会インフラ点検DXでコスト削減へ

NTTは11月11日、ドライブレコーダ等の車載カメラにより撮影した画像から、画像内のインフラ設備位置を特定する技術を確立したと発表した。

本技術を用いることで、街中を走行する車のドライブレコーダから収集した電柱・標識・街路樹等の画像に、高精度なインフラ設備位置情報を紐づけることが可能になる。

3次元再構成技術で風景特徴に乏しい場所でも高精度な位置特定

社会インフラの老朽化および維持管理に携わる作業員不足は深刻であり、維持管理業務の抜本的効率化は急務となっている。

中でも、膨大な設備の安全を確保する点検業務のDXは最優先課題の一つだ。



昨今、AIの進歩により点検画像から劣化の検出・診断が可能となったことで、現地に赴く必要のないドライブレコーダを用いた点検・デジタル台帳作成が現場導入されつつある。

しかしながら、ドライブレコーダ画像と共に得られるGPS等の位置情報は1から10メートル程度の誤差を含んでおり、点検の度に位置情報にずれが生じるという問題があった。

ドライブレコーダ点検画像に高精度なインフラ設備位置を紐づけて管理するには、画像内のインフラ設備位置を特定する技術が必要となる。

既存の位置推定手法としては、点検画像と参照画像(撮影時のカメラの自己位置既知の画像)の特徴マッチングを行い、カメラの自己位置を推定した上で、画像内のインフラ設備の位置を算出する手法がある。

この手法では、点検画像の風景に特徴がある場合は特徴点をマッチングすることで自己位置を推定しインフラ設備の位置を特定することができる。

しかしながら、点検画像が風景特徴に乏しい場合は誤マッチングが生じることで自己位置を推定できず、インフラ設備の位置を特定できないことがあった。

既存の位置推定技術は点検画像1枚に写る範囲の風景特徴のみを手掛かりとしていたが、本技術では一連の画像から3Dデータを生成し、点検画像1枚よりも広い範囲の風景特徴を手掛かりとすることで、風景特徴に乏しい場所でも高精度な位置特定を可能とした。


具体的には、予め3次元再構成技術を用いて高精度な位置情報を有する「参照3Dデータ」を用意しておき、点検画像を含む一連のドライブレコーダ画像からも同様に「点検3Dデータ」を作成する。

そして2つの3Dデータを重ね合わせることで、点検3Dデータ全体に参照3Dデータの高精度な位置情報を対応づけ、点検画像のカメラの自己位置および画像内のインフラ設備位置を特定する。


地物がまばらな風景特徴の乏しい道路環境を想定し、NCLT公開データセットを用いた検証実験を行った結果、位置誤差の中央値0.11m、回転誤差の中央値1.28°で参照3Dデータに重ね合わせできることを確認した。

今後は国内道路シーン等での検証を進め、NTTグループで展開を進めるドライブレコーダを用いた点検・デジタル台帳作成ソリューションでの実用化を目指す。