実世界大規模構造物の形状理解のための，３次元計測ビッグデータの超高精細可視化

2021 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 21H04903
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: Ritsumeikan University
• Principal Investigator: 田中 覚 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60251980)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 李 亮 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (00609836) ; 坂野 雄一 愛知学院大学, 心理学部, 教授 (10443904) ; 伊達 宏昭 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (20374605) ; 坂本 尚久 神戸大学, システム情報学研究科, 准教授 (20402745) ; 矢野 桂司 立命館大学, 文学部, 教授 (30210305) ; 山口 欧志 独立行政法人国立文化財機構奈良文化財研究所, 埋蔵文化財センター, 主任研究員 (50508364) ; 陳 延偉 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841) ; 長谷川 恭子 立命館大学, 総合科学技術研究機構, 准教授 (00388109)
• Project Period (FY): 2021-04-05 – 2025-03-31

Summary of the Research Project

3次元計測ビッグデータ可視化という新たな技術分野の創出を目指すものである。数億から数十億の大規模点集合として記録できる実世界の大規模構造物の立体形状について、点群データ透視可視化における計測ノイズを自動的に消失させる手法を活用し、超高精細可視化、立体構造強調可視化、超高精細VR等の基盤技術を開発する。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

高品質画像の生成、重要部分の強調、不完全データの補完、対話的処理という、可視化において必要な要素を網羅的に解決しようとする研究であり、3次元計測を利用する全ての産業・学術分野、社会文化活動で利用できる可能性があるため、研究意義が高い。ノイズ透明化手法の開発、高精細な線を活用した立体構造強調手法の開発、深層学習による3次元計測データの欠損補完手法の開発、いずれも実現が期待される。