| 研究課題/領域番号 |
19K20297
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
|
|---|
| 研究機関 | 九州大学 |
|---|
研究代表者 |
THOMAS DIEGO 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (10804651)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2021-03-31
|
| キーワード | RGB-D SLAM / Aerial 3D capture / Dynamic scene / Aritificial intelligence / Deep neural network / 3D human body |
|---|
| 研究成果の概要 |
３Dマッピングのために、計算速度を上げることなくデプス画像をロバストかつ正確に融合するための新しい方法を提案しました。また、動く人のようなダイナミックなシーンにも対応できる方法を提案しました。
デプス情報が利用できない状況を処理するために、単一のRGB画像からの3D形状推定の方法を提案しました。服を着た人間の詳細な形状を再構築するための新しいディープニューラルネットワークを提案しました。
RGB-Dデータをキャプチャできる民生用空中ドローンを搭載した新しい3Dスキャンシステムを提案しました。提案するシステムは、ポータブルバッテリーとRGB-Dカメラを搭載したミニコンピューターで構成されています。
|
| 自由記述の分野 |
Computer Vision
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
単一の画像から人体の緻密で詳細な3Dモデルを作成する最初の方法の1つを提案しました。 コンピュータビジョンのトップ国際会議で私たちの仕事を発表し、コードを一般に公開しました。 制御されていない環境での3Dシーン再構築の新しい可能性を開きます。
このシステムを消費者向けの空中ドローンに簡単に装備するためのソリューションと、それを制御するソフトウェアを紹介します。 実世界のデータをキャプチャし、システムを使用していくつかの最先端のRGB-DSLAM技術を評価しました。 空中3Dスキャンとマッピングの研究開発を後押しできるように、すべてのデータとコードをコミュニティで公開しました。
|
