2018 Fiscal Year Annual Research Report
画像と異種データの統合に基づくライブに更新・拡張可能な大規模３Ｄデータベース構築
| Project/Area Number |
17J05908
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
|---|
Principal Investigator |
田平 創 東京工業大学, 工学院, 特別研究員(DC1)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-26 – 2020-03-31
|
| Keywords | visual localization / image based localization / visual place recognition |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、画像データベースと異種データ (測距センサの出力等) との統合に基づくライブに更新・拡張可能な大規模3Dデータベースの構築を目的として、画像と異種データ、もしくは画像からの三次元復元結果と異種データとの対応付け (マッチング) という課題に取り組む。本年度には、昨年度における画像データベースと測距センサによる3Dデータベースとの統合による屋内大規模3Dデータベース (3Dマップ) 作成と3Dマップを陽に用いた画像統合手法の開発の成果を受け、海外学会発表での成果報告、また他の異種データを統合した大規模画像データベースの構築およびそれを用いた画像統合手法の提案と評価を行った。
まず昨年度の成果である3Dマップの情報を積極的に用いる高精度な画像位置姿勢推定パイプラインに関して、国内学会におけるポスター発表および関連分野におけるトップカンファレンスでの口頭発表ならびにポスター発表を行った。次に、学会における他分野の研究者との交流およびその後のディスカッションを通じて、他の異種データと3Dマップとの統合により高精度な自己位置推定を実現する枠組みの検討を開始した。屋内での画像位置姿勢推定に有用と考えられる異種データの一つとして、画像を小領域に分割し意味ラベルを付与するセマンティックセグメンテーションを検討し、三次元形状に加えて意味情報を付与した3Dマップを構築した。さらに、被写体の三次元形状をより汎用的に表現する法線情報の導入を検討し、よりリッチな3Dマップを構築した。また、これらの異種データを互いに結び付け、新規画像との対応付けおよび画像データベースとの統合手法を開発した。この手法は、屋内での自己位置姿勢推定において有効性が示され、コンピュータビジョンにおけるトップカンファレンスに投稿済みであり、平成31年度にも継続して研究を進め、本研究課題の完遂を目指す。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度には、昨年度に引き続き画像と3Dマップとの対応付けに関する検討と頑健な統合手法の開発を目標としていた。昨年度における画像データベースと測距センサによる3Dデータベースとの統合による屋内大規模3Dデータベース (3Dマップ) 作成と3Dマップを陽に用いた画像統合手法の開発の成果を受け、海外学会発表での成果報告、また他の異種データを統合した大規模画像データベースの構築およびそれを用いた画像統合手法の提案と評価を行った。
まず、推定を補助する異種データとして、画像を意味領域に分割しラベル付けするセマンティックセグメンテーション、また被写体の法線情報を用いることを検討し、画像データベースからのセグメント抽出により画像情報、三次元形状に加えて意味情報を付与した3Dマップを構築した。また、新たな異種データの整合性検証を導入した手法を開発し、自己位置推定性能の向上を確認した。また、機械学習により異種データの有効な統合法を探るアプローチを検討し、新たな課題を示したことで、今後の研究に繋がる成果が得られたと考える。
以上のことより、本研究課題の進展は期待通りであると考える。
|
| Strategy for Future Research Activity |
本年度には、前年度に引き続き異種データを統合した大規模3Dデータベースの検討を進めるのに加えて、3D・画像データベースを効率的に用いながらデータベースを拡張・更新する枠組みの検討を進める。本年度後半には、3Dデータベースを用いたナビゲーションシステム等の応用も含めた評価を進め、本研究課題の完遂を目指す。
|
