2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of 3D data reduction system for sharing large CAD model with AR on smart phone.
| Project/Area Number |
17K00162
|
|---|
| Research Institution | Tokyo City University |
|---|
Principal Investigator |
宮地 英生 東京都市大学, メディア情報学部, 教授 (00501727)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小木 哲朗 慶應義塾大学, システムデザイン・マネジメント研究科(日吉), 教授 (00282583)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | データリダクション / 点群データ / 大規模可視化 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本課題はCADなどで作成される面データを点群データに変換すること、および、点群計測された結果を間引きすることによってデータ量をリダクションすることが目的である。
初年度では、本手法の品質と任意に設定できる２つのパラメータの関係が明らかになった。2年目は、提案手法をサービスとして公開し10名程度の利用者を獲得した。応用事例として横浜市青葉区役所と共同で区内の銅像を3次元データ化し公開し、データ軽量化の効果を確認した。最終年度は、慶應義塾大学が開発したUnity上で動作するARシステムを用いて青葉区「みらいづくり大学」の歴史散歩ツアーに活用した。また、サービス利用者からの本手法を利用した形状認識の要望があった。写真計測や奥行き付きカメラが普及してくると、実在する部品や製品の3次元データ取得（3次元点群）が容易になる。その情報から製品種別を特定するときに3点群同士のマッチングが必要となり、そのときCADデータの3次元点群化技術が有効になる可能性があるので試して欲しい、とのことであった。そこで、インターネットからダウンロードした11種類の椅子を点群化し、その点群の特徴量を用いて形状認識テストを行った結果、95%程度の認識率であった。また、特徴の少ない単純な形状（四角錐）のアスペクト比が異なるものの識別を行い、こちらでも90%以上の認識ができた。これにより、本手法を用いて3次元点群同士のマッチングが機能することが判った。しかし、既存手法との性能比較まではできなかった。
|
