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What's hot
What's hot (20)
発表資料
- 2. はじめに 1 3次元レーザスキャナ 3次元点群データを獲得 詳細な表面形状情報 使用場面 建設現場 災害の事後評価 歴史的建造物・遺跡の記録 “その時”の”ありのまま” を記録する事が可能 （リーグルジャパン）
- 3. 3次元レーザスキャナ 2 大域的な計画 ⇒複数個所からの計測 可視性を考慮した 計測位置の選択が必要 計測位置選択の誤りによる影響 データの欠損・データ密度の過疎化 再計測による，時間と労力の増加 冗長な計測データの増加 最適な計測計画の立案を実現する （物体表面の可視性の評価）
- 4. 先行研究（1） 3 ビュープランニング法 簡単なポリゴンモデルによる構造物の位置関係を表現 計測位置からの可視性をチェック 数理計画法による計測位置配置 (2012, Dan et al.) 最小回数以内の 計測 総計測回数の 最小化 対象物の壁は すべてスキャン スキャン（ライン） 数の最大化 対象物の壁すべて & 3
- 5. 先行研究（2） 4 ポリゴンメッシュの作成 BilldingMaker Googlサービス 多視点写真の整合性を 利用した三角測量 問題点 航空写真を用いてモデル作成 地形，植生などの障害物や高 低差のある位置関係を再現で きない (簡易ポリゴンモデル)
- 6. 提案手法 5 SfMを用いて現地の詳細な状況を反映した計測計画 SfM：Structure-from-Motion （満上育久，私の研究開発ツール第46回 Bundler Struc-ture from Motion for Unordered Image Collections） カメラの視点を変えながら撮影した複数枚の画像から，そのシーンの3次元 形状とカメラの位置を同時に復元する手法 現地画像から計測対象物と障害物の相対的な位置関係を再現する （複数の画像） （3次元点群情報）
- 7. 提案手法の流れ 6 計測位置の最適化計算 (2012, Dan et al.) 3Dモデルの平面を構成する三角形メッシュの3次元頂 点座標値が必要 ビュープランニング法（2012,Dan）による 計測位置の最適化計算
- 8. 実装実験（1） 7 • 対象物：関西大学図書館事務室 • 使用機器：デジタルカメラ (Nikon COOLPIX L 820) • 使用ソルバ： ビュープランニング法 (’12 Dan, ’13 Inui) （図書館事務室） ① 構造物周辺の画像 デジタルカメラを使用して 構造物周辺を撮影 3次元点群情報の取得 ② SfMの使用 抽出画像をphotosynthのSfM技術 に適用し，３次元点群情報を取得 （SfMの適用： https://photosynth.net/ ）
- 9. 実装実験（2） 8 ① 計測対象物の3Ｄモデル生成 • 計測対象物以外の点群を削除 • 点群をトレースしながらポリゴンを作成 • 計測対象部分となるメッシュを分割 3次元モデルの作成 （ポリゴンの作成） （メッシュの分割）
- 10. 実装実験（3） 9 ② 計測対象物周辺の3Ｄモデル生成 • 計測対象物周辺の障害物となる点群以外を削除 • 残った点のメッシュ化 • 作成したメッシュの削減 （メッシュ化） （メッシュの削減）
- 11. 実装実験（4） 10 ③ 計測候補点の3Ｄモデル生成 • 計測候補となる場所以外の点を削除 • 残った点のみをメッシュ化 • 作成したメッシュの分割 （ポリゴンの作成） （メッシュの分割）
- 14. 評価 13 プロジェクトの目標をサポートするかを識別 計測されたデータ密度のレベルによって分類 Level of Details and the point cloud resolution (GSA BIM Guide Series)
- 15. おわりに 14 まとめ 最適な計測計画の立案を目的 SfMに基づいた屋外レーザスキャンの最適計画を提案 結果 提案手法により，手持ちのデジタル（ビデオ）カメラを使用するだ けで，レーザスキャンの実用的な計画立案が可能であることを 示した． 今後の課題 スキャンデータの品質目標を，スキャン計画立案時の最適化指 標として設定できるようにすることを考慮する．
Editor's Notes
- 次に，先ほど用いたポリゴンモデルの作成方法を説明する。 先行研究においては，Googl社のBilldingMakerを用いて作成されていた。 これは，多視点写真の整合性を利用した三角測量によって簡易なポリゴンモデルが作られる。 しかしながら，この方法は，航空写真を素材としてモデルの作成を行っているために， 地形の高低差や植生といった，現地の細かな状況を再現することができていない。
- そこで私は，SfMを用いて現地の詳細な状況を反映した計測計画を提案する。 SfMとはカメラの視点を変えながら撮影した複数枚の画像から，そのシーンの3次元形状とカメラの位置を同時に復元する手法である。 ゆえに，現地の画像を用意することで，計測対象物と障害物との相対的な位置関係を点群座標値として再現することができると考えた。
- 提案手法のフローチャートを説明する。 前述したが，だんらが開発した数理計画法を利用する。 そのために，SfMを利用し，対象物の周辺環境を3次元点群情報として取得する 取得された情報を元にメッシュモデリングを行うことでポリゴンモデルを作成する。 作成したポリゴンモデルを数理計画法に適用し，最適なスキャン計画を立てるという流れである。
- 計測対象物のポリゴンモデルの作成方法を示す。 まず，点群情報から計測対象物以外の点群を削除する。 点群をトレースしながら内包するようにメッシュを作成する。 最後に，計測対象となる部分のメッシュを分割する。
- 周辺のポリゴンモデルの作成方法は， 地物や植生，障害物となりうるものを残して削除する。 自動メッシュ化を行い，データの簡略化を行う。
- 実地計測で取得できた三次元点群に対して評価を行った。 下の表はGSAのBIMが定義する，プロジェクトの目標をサポートするかどうかを識別するものである。 これは，計測されたデータ密度のレベルによって分類されている。 取得された点群に対しても同様にレベル分けを行った。 前提条件として，建物の窓は今回使用したスキャナでは取得できない部分であるため，評価対象外とした。 緑色は点が一つも入っていないマス，黄色はレベル1を満たすマス，橙色はレベル2を満たすマス，赤色はレベル3を満たすマスである。 以上から，今回の計測計画において，少なくともレベル1のプロジェクトをサポートすることがいえる。