Hydro-STIV

Hydro-STIVは、映像と水位情報を用いて流速・流量を計測するシステムです。
神戸大学 藤田 一郎名誉教授による最新のSTIV技術と当社のAI技術を融合し、高精度な計測を実現しました。
洪水などの危険時に河川に近づくことなく安全で簡単に精度よく流速・流量測定を行うことが可能です。
計画高水位を超えるような大規模な洪水時でも安全に流量観測が実施できる、革新的かつ非常に有用な技術として、このたび土木学会の令和5年土木学会賞の一つである、技術開発賞を受賞しました。

令和5年土木学会技術開発賞受賞

<NETIS(新技術情報提供システム)登録製品>
登録番号:KK-220021-A
技術名称:流速・流量計測システム【Hydro-STIV】
https://www.netis.mlit.go.jp/netis/pubsearch/details?regNo=KK-220021%20

Hydro-STIV
3つのサービス

映像による流速・流量
計測ソフトウェア

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映像による流量
自動観測システム

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映像による流速・流量
計測機器

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紹介動画
Hydro-STIVのしくみ

1.理論:Space-Time Imageを用いた流速測定

左図:映像から時空間画像(Space-Time Image:STI)を生成

図中の黄色線は検査線、赤四角は表面波紋等の輝度値の特徴を表しています。 時空間画像(STI)は検査線上の輝度値を時間方向に並べることで生成され、流速に応じた輝度分布の縞模様が現れます。

右図:時空間画像(STI)から流速(V)を計算

流速は時空間画像(STI)の縞模様の傾き(φ)、長さ、および時間から計算されます。 右下図は、φ が小さい場合には流れが遅く、φ が大きい場合には流れが速いことを表します。

2.Hydro-STIVを用いた流量観測

Step1:現地作業

Step2:STIVによる計測

ウィザード形式を採用し、直感的な操作で簡単に測定が可能です。
測定結果は HTML のレポートに出力することができ、報告書や計算書に使用いただけます。

3.STIVによる流速の測定精度評価

ADCP(超音波流速計)とHydro-STIVのそれぞれで流速・流量を計測したところ、両者の計測流量は5%程度以内の差異となることが確認されています。

4.AIによる高速・高精度な計測

  • 水滴やブレなどのノイズにも強く、画像解析を自動化
  • 悪天候等様々な環境で、自動で安定した流速・流量測定を実現

AI(ディープラーニング)解析を用いることで、従来手法より安定した計測を実現しています。
大量のデータを学習させたモデルを用いることで、障害物が映り込む場合や、高水時の濁流、強雨時、遠赤外線カメラを使った場合など、様々な状況においても自動的に精度よく計測することができます。
特許第6910506号

5.特徴

Point1:ドローン撮影を利用した測定

ドローンなどで上空から撮影した映像を利用して、流速・流量を計測することが可能です。
対岸までの見通しが悪い広幅な河川や、人が近づくことの難しい山間部、洪水時の河川等を、ドローンで撮影することで容易に測定が可能です。垂直撮影の場合、幾何補正が必要なく、画像上の 2 点間の距離のみで実スケールが分かることもメリットです。

Point2:超高感度カメラによる夜間計測

撮影事例(夜9:30撮影)

夜間でも鮮明に撮影できる超高感度カメラを利用することで、光源の限られた環境でも24時間Hydro-STIVによる流速・流量計測が可能です。

Point3:画像による水位自動計測機能

  • 画像による水位自動計測機能を搭載
  • 量水標がなくても画像から水位を自動検出

画像の中にある量水標、橋脚、コンクリート壁などの垂直構造物上で水際を検知することにより、水位を計測します。
量水標を利用するか、垂直構造物を測量しておくことで、 Hydro-STIV のみで水位の計測が可能です。

DX

Hydro-STIVは流量観測業務のDX化にも貢献します。
Hydro-STIVを用いて流量観測を行うことで、観測業務をデジタル化し、作業の省力化・自動化が可能となり、新しい価値の提供が可能です。

使用環境
推奨動作環境 OS Windows10(64-bit版), Windows11
CPU Intel Core i5 第3世代以上
メモリ 4GB以上
解像度 1920×1080(ディスプレイ)
動画要件 形式 avi, mp4, mov, wmv, m2ts
走査 プログレッシブ(インターレースは非推奨)
再生時間 15秒~30秒程度
フレームレート 24fps以上(推奨)
解像度 720p, 1080p以上(推奨)
発表論文
発表題目 発表誌名 当社技術者 共著者
Discharge Measurements of Snowmelt Flood by Space-Time Image Velocimetry during the Night Using Far-Infrared Camera Water, 2017; 9(4):269 Fujita I.
深層学習を用いたSTIV解析の高性能化 土木学会論文集B1(水工学),Vol.27, pp.7-12, 2021 藤田 一郎,
渡辺 健,
井口 真生子,
長谷川 誠
STIV法による流量観測の不確かさ評価 河川技術論文集, Vol.27, pp.7-12, 2021 渡辺 健,
藤田 一郎,
井口 真生子,
長谷川 誠
大森嘉郎
Improving Accuracy and Robustness of Space-Time Image Velocimetry (STIV) with Deep Learning Water 2021, 13, 2079. Ken Watanabe,
Ichiro Fujita,
Makiko Iguchi,
Makoto Hasegawa
Application of an Entropic Method Coupled with STIV for Discharge Measurement in Actual Rivers IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 945 (2021) 012036. Ichiro Fujita,
Ken Watanabe
Yoshiro Omori
最大エントロピー法とSTIVを組み合わせた流量測定 河川技術論文集, Vol.28, pp.1-6, 2022. 渡辺 健,
藤田一郎,
井口真生子
大森嘉郎
Robust and accurate river flow measurement by Space-time image velocimetry (STIV) with improved deep learning technique River Flow 2022 渡辺 健,
南 良忠,
藤田 一郎,
井口 真生子
Measurement of debris flow velocity in flume using normal image by space-time image velocimetry incorporated with machine learning Measurement, Vol 199, pp.1-15, 2022 Ichiro Fujita,
Makoto Hasegawa
Yeon-joong Kim
STIV 計測値を用いた最大エントロピー法のパラメータ自動推定手法の検証 土木学会論文集B1(水工学)Vol2,I_1183- I_1188 , 2022 渡辺 健,
南 良忠,
藤田 一郎,
井口 真生子
大森 嘉郎
Hydro-STIVによる画像式流量観測技術のインドネシア共和国への展開 土木学会全国大会第78回年次学術講演概要集, II-69, 2023 南 良忠,
辻 雅之,
藤田 一郎
山崎 裕介,
阿部 雅浩
携帯情報端末の加速度センサーを活用した画像解析による流速計測機器の開発 河川技術論文集, Vol.29, pp.73-78, 2023 南 良忠,
藤田 一郎,
山内 翔太,
渡辺 健,
井口 真生子

Discharge Measurements of Snowmelt Flood by Space-Time Image Velocimetry during the Night Using Far-Infrared Camera

発表誌名 Water, 2017; 9(4):269
当社技術者 Fujita I.

深層学習を用いたSTIV解析の高性能化

発表誌名 土木学会論文集B1(水工学),Vol.27, pp.7-12, 2021
当社技術者 藤田 一郎,
渡辺 健,
井口 真生子,
長谷川 誠

STIV法による流量観測の不確かさ評価

発表誌名 河川技術論文集, Vol.27, pp.7-12, 2021
当社技術者 渡辺 健,
藤田 一郎,
井口 真生子,
長谷川 誠
共著者 大森 嘉郎

Improving Accuracy and Robustness of Space-Time Image Velocimetry (STIV) with Deep Learning

発表誌名 Water 2021, 13, 2079.
当社技術者 Ken Watanabe,
Ichiro Fujita,
Makiko Iguchi,
Makoto Hasegawa

Application of an Entropic Method Coupled with STIV for Discharge Measurement in Actual Rivers

発表誌名 IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 945 (2021) 012036.
当社技術者 Ichiro Fujita,
Ken Watanabe
共著者 Yoshiro Omori

最大エントロピー法とSTIVを組み合わせた流量測定

発表誌名 河川技術論文集, Vol.28, pp.1-6, 2022.
当社技術者 渡辺 健,
藤田一郎,
井口真生子
共著者 大森嘉郎

Robust and accurate river flow measurement by Space-time image velocimetry (STIV) with improved deep learning technique

発表誌名 River Flow 2022
当社技術者 渡辺 健,
南 良忠,
藤田 一郎,
井口 真生子

Measurement of debris flow velocity in flume using normal image by space-time image velocimetry incorporated with machine learning

発表誌名 Measurement, Vol 199, pp.1-15, 2022
当社技術者 Ichiro Fujita,
Makoto Hasegawa
共著者 Yeon-joong Kim

STIV 計測値を用いた最大エントロピー法のパラメータ自動推定手法の検証

発表誌名 土木学会論文集B1(水工学)Vol2,I_1183- I_1188 , 2022
当社技術者 渡辺 健,
南 良忠,
藤田 一郎,
井口 真生子
共著者 大森 嘉郎

Hydro-STIVによる画像式流量観測技術のインドネシア共和国への展開

発表誌名 土木学会全国大会第78回年次学術講演概要集, II-69, 2023
当社技術者 南 良忠,
辻 雅之,
藤田 一郎
共著者 山崎 裕介,
阿部 雅浩

携帯情報端末の加速度センサーを活用した画像解析による流速計測機器の開発

発表誌名 河川技術論文集, Vol.29, pp.73-78, 2023
当社技術者 南 良忠,
藤田 一郎,
山内 翔太,
渡辺 健,
井口 真生子
主な導入実績(敬称略・50音順)

国内

一般財団法人河川情報センター/一般社団法人建設工学研究所/国立研究開発法人土木研究所/秋田大学/石川県立大学/ 大阪大学/岡山大学/岐阜大学/京都大学/神戸大学/名古屋大学/名城大学/山梨大学/株式会社ウエスコ/株式会社NTTドコモ/ 扇精光コンサルタンツ株式会社/九州建設コンサルタント株式会社/大福コンサルタント株式会社/株式会社東建エンジニアリング/中電技術コンサルタント株式会社/ 株式会社東京建設コンサルタント/株式会社ニュージェック/パシフィックコンサルタンツ株式会社/株式会社福田水文センター/ 富士通株式会社/復建調査設計株式会社/株式会社北開水工コンサルタント/三井共同建設コンサルタント株式会社/株式会社YDKテクノロジーズ

海外

(自治体・研究機関・教育機関・企業)アイスランド/アイルランド/アメリカ合衆国/イギリス/インドネシア/オーストラリア/カナダ/韓国/スウェーデン/台湾/中国/チリ/ニュージーランド/フィンランド/フランス/ベトナム

資料

Hydro-STIV
製品パンフレット

Hydro-STIV portable
製品パンフレット

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お問い合わせはこちら

【引用】
(*1) 藤田 一郎・柴野 達至・谷 昂二郎:悪条件で撮影されたビデオ画像に対するSTIV 解析の高性能化,土木学会論文集B1(水工学),Vol. 74, No.5,I_619-I_624,2018.
(*2) 国土地理院 HP のデータを加工して作成 (https://www.gsi.go.jp/BOUSAI/H29hukuoka_ooita-heavyrain.html)
(*3) Fujita I., Notoya Y. and Furuta T.:Measurement of inundating flow from a broken embankment by using video images shoot from a media helicopter,River Flow 2018.