ゲームエンジンと深層学習を用いた立木及び伐木後の材の検出手法の開発

Research Project

Project/Area Number	24K17928
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 40010:Forest science-related
Research Institution	Forest Research and Management Organization
Principal Investigator	中込広幸国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 任期付研究員 (80786707)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000) Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Keywords	立木検出 / 林業 / ゲームエンジン / 深層学習
Outline of Research at the Start	伐木作業を行う林業機械を自動化するため、点群と呼ばれる3次元の形状情報を取得し、立木および伐木後の材の位置、直径、傾きを推定する手法を確立する。林業機械に取り付けた3D-LiDARでは、下層植生や立木同士の遮蔽等により点群が不足するため、教師データに基づくAI の予測により不足した点群から正確に推定する手法を開発する。さらに、AI 学習の効率化のため、ゲームエンジンを用いてコンピュータ上に森林環境を再現し、教師データを自動かつ大量に取得する方法を開発する。実際の森林において、生成した教師データを用いて学習したAIが、立木および伐木後の材の位置、直径、傾きを推定可能であるか検証する。