| 研究課題/領域番号 |
26420073
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
伊達 宏昭 北海道大学, 情報科学研究科, 准教授 (20374605)
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| 研究分担者 |
金井 理 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (90194878)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | 3次元計測 / レジストレーション / レーザ計測 / Structure from Motion / 点群 / 最適計測 / 特徴量 |
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| 研究実績の概要 |
(1) 異種計測システム計測データの統合：昨年度開発した点群投影画像を用いた点群レジストレーション法を，MLS点群，ハンディスキャナ計測点群，TLS点群へ適用するための性能改善を行った．具体的には，レジストレーション処理後の点群投影画像の重なり評価に基づくレジストレーション妥当性評価指標を開発し，本指標を用いたペアレジストレーションの反復による複数点群の自動レジストレーション法を開発した．本手法により従来法では正しいレジストレーションが困難であった点群同志のレジストレーショが可能となることを確認した．また，市街地を計測したSfMメッシュとMLS点群の新たなレジストレーションアルゴリズムを開発した．本手法は，道路面の認識と道路周辺物体の形状複雑さに基づく特徴量算出，特徴量に基づくハッシュとサンプルコンセンサス法に基づいており，特徴的な建物を含まない市街地環境の計測データ同士のレジストレーションが可能となったことを確認した．
(2) 最適計測方式推定：昨年度開発した配管系統を含む環境における最適TLS計測位置の自動推定アルゴリズムへ計測シミュレーションを導入し，より効率の良い最適計測位置推定を行うためのソフトウェアを開発した．
(3) 点群からのロバスト特徴推定：点密度や点分布が場所によって大きく異なる大規模環境レーザ計測点群から，安定して形状特徴を抽出するためのマルチスケール主成分分析法の基礎検討を行った．手法は，異なる近傍サイズで実施した主成分分析結果を合成して単独の特徴量を推定する．本手法をMLSより得られた市街地計測点群へ適用した結果，特徴エッジ部の認識や点周辺形状のタイプ分類を，従来のシングルスケールの方法に比べ，点密度差や点分布の違いの影響を受けにくくより安定して行えることを確認した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
(1) 異種計測システムの計測データの統合： 本年度成果により，TLS点群，MLS点群，ハンディスキャナ計測点群の間のレジストレーション，ならびに市街地のSfMメッシュとMLS点群のレジストレーションが可能となり，目標を達成できている．
(2) 最適計測方式推定： 計測シミュレーションを導入したTLSによる環境計測の最適計測計画が可能となったが，計測システムはTLSに限定しており，計測器の選定までを考慮した技術の開発に至らず，達成状況は半分程度である．
(3) 点群からのロバストな特徴推定：点密度差や点分布の違いに影響を受けにくく，安定した特徴推定を可能とするための手法を開発し，場所により点密度差や点分布の差異の大きな実レーザ計測点群への適用を通してその有用性を確認できたため，おおむね年度目標を達成できている．
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| 今後の研究の推進方策 |
(1) 統合点群の評価と応用：これまでに開発した手法を用いて複数種の計測システムから得られる点群を合成し，開発手法の総合的評価を行う．具体的には，屋外の同一環境のMLS，TLS，RGB-Dカメラ，SfMにより得られる計測データのレジストレーションを実施し，その性能を評価する．また，本年度開発した特徴抽出手法を合成点群に適用して評価するとともに，本特徴抽出法をセグメンテーションや色補正等の点群処理へ応用することにより，本研究課題で開発した統合点群生成技術の有用性を検証する．
(2) 最適計測方式推定：開発した計測最適化方法について，異なる計測システムの設定を導入して最適機器選定への応用を行うとともに，実環境へ適用し，その有用性と課題の確認ならびに改善を行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
年度末に，データ整理等の謝金支給やデータ保管用物品の購入を行ったが，会計手続き上，清算処理が次年度になったため．
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| 次年度使用額の使用計画 |
既に執行済み．
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