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経験知を補うデータ選択・計測による貧弱な計算資源の利用活性化

Research Project

Project/Area Number 19K20296
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
Research InstitutionTottori University

Principal Investigator

小山田 雄仁  鳥取大学, 工学研究科, 助教 (30708615)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords計画計測 / Active SLAM / 撮影支援 / データ選択 / ガウス過程 / 計測計画 / データ計画
Outline of Research at the Start

貧弱な計算資源を持つ研究者の活動を支援するため,申請課題では経験知を補う2つの解決策を提案する.経験知を補うデータ選択は既に計測・取得した良質・悪質なデータを含む大量のデータから少量の良質なデータを選択する.一方で,経験知を補うデータ計測はこれから対象物体の計測を行う状況を想定している.計測対象の特徴・性質を考慮しながら少量の良質なデータを計測する.計測・撮影者が人間であれば次にデータを計測す
べき位置・姿勢などを計測者に指示し,ロボット・ドローンであればロボット・ドローンの位置・姿勢を制御することになる.

Outline of Annual Research Achievements

多視点ステレオによる3次元復元の撮影支援法を実装した.
静的なシーン・物体を手持ちのRGB-Dカメラで撮影する撮影者を対象とし,SLAM(Simultaneously Localization And Mapping)の技術により,撮影をしていない領域・撮影データが十分足りていない領域を撮影者に提示し,撮影者が次に撮影をする場所を判断する.入力データは時々刻々と撮影されるRGB-Dカメラの画像(カラー画像とデプス画像)となる.撮影したカラー画像とデプス画像はキャリブレーションで得られたパラメータを基に位置合わせを行い,RGBD画像として扱う.一時刻前に撮影したRGBD画像とのマッチングを行い,現在のカメラの位置・姿勢を逐次的に計算する.次に,現在のカメラの位置・姿勢を基にRGBD画像のマッピング(簡易3次元復元)を行う.簡易3次元復元された結果はVoxel Grid形式で保持される.簡易3次元復元された結果から抽出した点群データに対してPoisson Surface Reconstructionを行い,物体表面のメッシュデータを生成する.メッシュデータ上の点群の密度を擬似的な3次元復元誤差とみなして,疑似エラーマップとして扱う.撮影者に対して,簡易3次元復元された結果と疑似エラーマップの両者を提示する.簡易3次元復元された結果を見ることで,撮影していない領域が明らかになる.疑似エラーマップを見ることで,撮影データが不足している領域が明らかになる.撮影者は,上記の二つの可視化を見ながら,これから撮影するべき領域を自身で判断して撮影をする.
現在,評価実験の準備を行っている.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

Active SLAMに基づく撮影支援法を実装した.
撮影支援のための可視化の機能が未着手になっている.
現在,撮影支援のための可視化に関するサーベイ・実装及び実験計画を立てている.

Strategy for Future Research Activity

撮影支援のための可視化を実装し,撮影支援の効果を検証する実験を行う.
対象物体のスケールを手持ちサイズ,ラボサイズ,建物サイズと変化させながら,提案手法による撮影支援の効果を検証する.

Report

(5 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • Research Products

    (6 results)

All 2023 2022 2020 2019 Other

All Presentation (5 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results) Remarks (1 results)

  • [Presentation] Gaussian Process based Illumination Planning for Photometric Stereo2023

    • Author(s)
      Yuji Oyamada
    • Organizer
      International Workshop on Frontiers of Computer Vision
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 照度差ステレオのための計画計測の試み2022

    • Author(s)
      藤井惇也,小山田雄仁
    • Organizer
      動的画像処理実利用化ワークショップ
    • Related Report
      2021 Research-status Report
  • [Presentation] Gaussian Processes for Efficient Plane-Based Camera Calibration2020

    • Author(s)
      Yuji Oyamada
    • Organizer
      Frontiers of Computer Vision
    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] ステレオカメラ校正における移動カメラの効果検証2020

    • Author(s)
      湊翔希, 小山田雄仁, 西山正志, 岩井儀雄
    • Organizer
      動的画像処理実利用化ワークショップ (DIA)
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] 劣モジュラ関数最大化によるカメラ校正に適した画像選択2019

    • Author(s)
      小山田 雄仁, 勝俣 槙太郎
    • Organizer
      画像センシングシンポジウム (SSII)
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Remarks]

    • URL

      https://sites.google.com/view/dryujioyamada/research/gp-for-calibration-image-selection?authuser=0

    • Related Report
      2019 Research-status Report

URL: 

Published: 2019-04-18   Modified: 2024-12-25  

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