研究課題
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。
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Advances on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing. 3PGCIC 2019. Lecture Notes in Networks and Systems
巻: 96 ページ: 265-274
https://doi.org/10.1007/978-3-030-33509-0_24