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。

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。

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。