概要
本サービスでは、3次元点群から各物体を自動的に分離(Instance Segmentation)する手法の開発を行います。例えば、以下の動画では、各葉を自動的に分離し、それぞれ異なる色で示しています。大学や研究機関様への技術開発や、企業様の技術開発のお手伝いをいたします。
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必要なデータ
幅広い計測手法により取得されたデータに対して対応が可能です。
- レーザースキャナ(LiDAR)により取得されたデータ
- 地上型レーザースキャナ(TLS)
- 移動しながら取得されたデータ(モービルマッピングシステム、バックパック型LiDARなど)
- 写真測量 (Structure from Motion Multiple-view Stereo)により取得されたデータ
- ドローン空撮により取得されたデータ
- 地上にて取得した画像を、写真測量を利用して3次元化したデータ
- ステレオカメラにより取得されたデータ
得られる結果
- 各物体を分離した後の点群データ:以下の動画では、各建物を大まかに分離した時の結果を示しています。
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- 各個体を分離したのちに、それらの物体の構造情報を推定することができます。
例)各葉を分離した後にそれぞれの面積を求める、各構造物を分離した後にそれぞれの高さや横幅を計測する
作業の流れ
- ご要望のヒアリング:ご希望の点群の分離の詳細を伺います。どのような物体をどのように分離したいのか、どれくらいの精度が必要か、といったことをヒアリングさせていただきます。
- サンプルデータの受領および、アルゴリズムのカスタマイズ:1でのご相談をもとに、ご要望の内容の解析ができそうであるかを検討いたします。
- メインデータの受領:ハードディスクの郵送やオンラインでのやり取りなど、柔軟に対応が可能です
- ラベリングデータ作成(オプション): 内容に応じて、点群のラベリングが必要です。これは、深層学習ネットワークに分離すう方法を訓練させるために必要です。
- アルゴリズムの構築
- アルゴリズムの評価: 5で構築した手法の評価を行います。