| 研究課題/領域番号 |
18H01554
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分22050:土木計画学および交通工学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
布施 孝志 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (80361525)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
10,790千円 (直接経費: 8,300千円、間接経費: 2,490千円)
2020年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2019年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2018年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
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| キーワード | 3次元点群 / レーザ計測 / 変化検出 / 圧縮 / 更新 |
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| 研究成果の概要 |
近年、3次元点群データの取得が進み、その利活用が期待されている。3次元点群データは、その膨大なデータ量、および更新方法が課題となる。本研究では、MMSや航空機レーザなどから得られた3次元点群データを対象とし、それらのデータ圧縮手法、および変化点・地物数・位置推定を含むデータ更新手法の構築を行った。さらに、圧縮・更新の両者の視点から、総合的に提案手法を評価し、今後の基盤データ整備・更新に対する方法論を提示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
3次元点群データは、自動運転、防災・減災、インフラ維持管理などに重要なデータであるが、データ量やその後の処理に対する負荷も大きく、幅広い分野における利活用を阻害する一因にもなってきた。3次元点群データをデータ基盤と考えた場合、継続的な整備・利用の視点から、いかに更新するかの検討も重要になる。これらの課題を包括的に解決するために、状態空間モデル、スパースモデリング、深層学習の手法を統合・発展させ、新規性かつ創造性の高い方法論を構築した。
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