サービス内容

映像を用いた非接触型流速・流量計

Hydro-STIVは、映像と水位情報を用いて流速・流量を計測するソフトウェアです。
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、高精度な測定を実現しました。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流速・流量測定を行うことが可能となります。

<発表論文>

Fujita I., Discharge Measurements of Snowmelt Flood by Space-Time Image Velocimetry during the Night Using Far-Infrared Camera, Water, 2017; 9(4):269.

藤田 一郎,渡辺 健,井口 真生子,長谷川 誠,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.76,No.2, 2020.

紹介動画

Hydro-STIVについてご紹介します。
再生ボタンをクリックすると、動画をご覧いただけます(6分41秒)。



1. Hydro-STIVを用いた流量観測

Point1 : 現地調査



Point2 : STIVによる測定


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。

2. 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。

3. 精度:STIVによる流速の測定精度評価

左図: 空撮画像を用いたSTIVによる測定結果

右図: 超音波流速計(ADCP)による測定結果
STIVによる測定結果は、ADCPによって測定した流速分布をよく再現しています。
※この図は精度評価のため、別の描画ソフトを用いて作成しています。

4. 特徴

Point1 : AIによる高速・高精度な測定

  • 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測定を実現しています。
障害物が映り込んだ場合や高水時の濁流・強雨時、夜間に照明の反射がある場合や遠赤外線カメラを使った場合でも、完全自動解析で精度良く測定可能です。


Point2 : ドローン撮影を利用した測定


  • 対岸までの見通しが悪い広幅な河川にも対応
  • 人が近づくことの難しい山間部、洪水時の河川も用意に測定可能

ドローンなどで上空から撮影した映像を利用して、流速・流量を測定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。


Point3 : リアルタイム測定(アドバンスドエディション)

  • 昼夜問わず 24 時間リアルタイム流速・流量測定が可能
  • 超過流速・流量の警告表示

Hydro-STIV を用いたリアルタイム測定システムも提供しています。カスタマイズにも柔軟に対応できます。


Point4 : 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。


使用環境

推奨動作環境 OS Windows10(64-bit版)
CPU Intel Core i5 第3世代以上(AVX要対応)
メモリ 4GB以上
解像度 1920×1080(ディスプレイ)
USBポート Type-A(ドングルに使用)
動画要件 形式 avi, mp4, mov, wmv, m2ts
走査 プログレッシブ(インターレースは不可)
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

Fujita I., Discharge Measurements of Snowmelt Flood by Space-Time Image Velocimetry during the Night Using Far-Infrared Camera, Water, 2017; 9(4):269.

藤田 一郎,渡辺 健,井口 真生子,長谷川 誠,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.76,No.2, 2020.

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/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/九州建設コンサルタント株式会社/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/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

  • 海外:
  • (自治体・研究機関・教育機関・企業)イギリス/オーストラリア/カナダ/韓国/中国/ニュージーランド/フィンランド/ベトナム

製品のご購入・お問い合わせ先

Hydro-STIVについては、以下のお問い合わせフォームよりお問い合わせください。

お問い合わせフォーム

製品パンフレット(PDF)

操作イメージ(動画)




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【引用】
(*1) 国立研究開発法人土木研究所(ICHARM)と神戸大学藤田一朗研究室との共同研究より
(*2) 藤田一郎・能登谷祐一・霜野 充:マルチコプターから撮影されたブレ動画の高精度補正に基づくAerial STIVの開発,土木学会論文集B1(水工学),Vol.71,No.4, I_829-I_834,2015.
(*3) 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.
(*4) 土木学会水工学委員会、流量観測技術高度化検討小委員会主催 流量観測現地ワークショップより
(*5) 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.
(*6) 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)

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