Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
3次元点群からのノイズ除去方法について
Search
Kenta Itakura
February 06, 2024
Technology
1
550
3次元点群からのノイズ除去方法について
Kenta Itakura
February 06, 2024
Tweet
Share
More Decks by Kenta Itakura
See All by Kenta Itakura
点群から道跡の検出を行った事例
kentaitakura
0
3
点群処理の基礎: 平面の検出と、その上下の点の取り出しについて
kentaitakura
0
24
ICPレジストレーションを利用した 3次元点群の位置合わせについて
kentaitakura
0
40
How to Perform Manual Classification for Deep Learning Using CloudCompare
kentaitakura
0
670
The CloudCompare project by Dr. Daniel Girardeau-Montaut
kentaitakura
0
530
訓練データ作成のためのCloudCompareを利用した点群の手動ラベリング
kentaitakura
0
560
深層学習を利用して 大豆の外部欠陥を判別した研究事例の紹介
kentaitakura
0
71
単回帰分析について数式を追いながら実装してみた
kentaitakura
0
620
3次元点群の解析において重要な法線ベクトルについて紹介
kentaitakura
1
1k
Other Decks in Technology
See All in Technology
推しは推せるときに推せ! プロダクトにフィードバックしていこう
nakasho
0
450
R3のコードから見る実践LINQ実装最適化・コンカレントプログラミング実例
neuecc
3
2.1k
Babylon.jsと色々なものを組み合わせる:ブラウザのAPIやガジェットや2D描画ライブラリなど / Babylon.js 勉強会 vol.3
you
PRO
0
160
Azure Container Apps + Bicep 〜 こんな感じで運用しています
kaz29
3
620
ルーターでプレゼンする
puhitaku
1
3.2k
Google Cloud Next '24でブログを10本書いた方法と勉強会を沸かせた方法
yasumuusan
0
330
実例で紹介するRAG導入時の知見と精度向上の勘所
yamahiro
5
1.5k
Tellus の衛星データを見てみよう #mf_fukuoka
kongmingstrap
0
260
開発生産性大幅アップ!Postman VS Code拡張機能
nagix
3
630
Android Target SDK 35 (Android 15) 対応の概要
akkie76
0
150
FrontDoorとWebAppsを組み合わせた際のリダイレクト処理の注意点
kenichirokimura
1
710
web-application-security
matsuihidetoshi
1
190
Featured
See All Featured
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
125
8.5k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
74
5.2k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
38
2.5k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
22
1.6k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
11
1k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
92
4.8k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
504
110k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
20
1.7k
Making Projects Easy
brettharned
109
5.5k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
21
1.4k
The Brand Is Dead. Long Live the Brand.
mthomps
49
29k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
12
2.4k
Transcript
3次元点群のノイズ除去について
3次元点群とは? 1 バックパック型スキャナー iPhone12 LiDAR 点の群れによって、3Dの情報を表現するもの(図[a]) XYZ座標を持つ点(例:エクセルの1行)が大量にあるイメージ (図[b])
点群のデータ形式のイメージ 点が集まると対象の形状になる 点群の例 [動画]
点群の利用例:インフラの維持管理の支援 [a] ScanX2.0 車両にレーザースキャナなどを取り付け、移動しながら構造物の3次元情報を取得 引用: 山下ら (2019) 3 次元点群データを活用した
インフラ構造物の維持管理 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjspe/85/3/85_228/_pdf 複雑な構造を有する都市道路などの大規模なインフラを効率よく計測可能 測量業務や異常検知などの多くの項目にて、業務の効率化が期待されている
点群の利用例:送電線の検出 [a] ScanX2.0 3次元点群データから送電線を検出する例 樹木との離隔距離を算出して危険度を調査 データ出典: VIRTUAL SHIZUOKA
静岡オープンデータ URL:https://www.pref.shizuoka.jp/machizukuri/1049255/index.html
点群を扱う上での注意点:ノイズの存在 [a] ScanX2.0 対象の周りに不要な点が生成される 処理速度や精度に影響する データ出典: VIRTUAL SHIZUOKA
静岡オープンデータ URL:https://www.pref.shizuoka.jp/machizukuri/1049255/index.html
点群を扱う上での注意点:ノイズの存在 [a] ScanX2.0 データ出典:東京都デジタルツイン実現プロジェクト URL:https://info.tokyo-digitaltwin.metro.tokyo.lg.jp/ 今回使用するデータ • 航空機より取得された点群データ
赤丸で囲まれたノイズ点を自動的 に除去することを目指す 本スライドでは、基本的なノイズ処理の 方法を2つ紹介する
ノイズ除去方法①:クラスターによる除去 [a] ScanX2.0 一定距離内の点を同じクラスターに分類 クラスターを構成する点の数が少ないものをノイズとする ノイズ • ノイズは他の点と離れた場所に、小さなクラスターとして存在していると仮定している
ノイズ除去方法②:点間距離による除去 [a] 周辺の点に対する平均距離を計算 距離が大きいものをノイズとしてみなす ノイズでないもの ノイズ • ノイズは近隣の点と距離が遠いと仮定している
結果①:クラスターによる処理 [a] ノイズとして処理された点をピンク色で示す クラスターに含まれる点の基準値によってノイズ処理の結果が異なる
結果②:点間距離による除去 [a] 前のスライドと異なる点がノイズになっている
まとめ 10 バックパック型スキャナー iPhone12 LiDAR ノイズ処理の基本的な手法を試しました それぞれの処理の原理が異なるため、異なる点が除去されることがわかりました [動画]