数値解析と土木分野におけるシステム構築およびデータ処理を専門とするコンサルティング企業です。

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。

＜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

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。

• 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.
• 渡辺健，大森嘉郎，藤田 一郎，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.
• Ken Watanabe, Ichiro Fujita, Makiko Iguchi and Makoto Hasegawa, Improving Accuracy and Robustness of Space-Time Image Velocimetry (STIV) with Deep Learning, Water 2021, 13, 2079.
• Yoshiro Omori, Ichiro Fujita and Ken Watanabe, Application of an Entropic Method Coupled with STIV for Discharge Measurement in Actual Rivers, IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 945 (2021) 012036.
• 大森嘉郎，渡辺健，藤田一郎，井口真生子，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.

• 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

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操作イメージ（動画）

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