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
2k
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
地表面抽出の方法であるSMRFについて紹介
kentaitakura
1
210
3次元点群を利用した植物の葉の自動セグメンテーションについて
kentaitakura
2
800
LiDARとカメラのセンサーフュージョンによる点群からのノイズ除去
kentaitakura
0
260
センサーフュージョンを利用した橋梁の構造情報の推定
kentaitakura
0
88
深層学習を利用した3次元点群の分類を行う際の手順について
kentaitakura
0
480
外積やロドリゲスの回転公式を利用した点群の回転
kentaitakura
1
940
3次元点群の分類における評価指標について
kentaitakura
0
560
Segment Anything Modelを利用して 農作物のセグメンテーションを行ってみた
kentaitakura
0
460
LIMEを用いた判断根拠の可視化
kentaitakura
0
420
Other Decks in Technology
See All in Technology
君はPostScriptなウィンドウシステム 「NeWS」をご存知か?/sunnews
koyhoge
0
400
例外処理を理解して、設計段階からエラーを「見つけやすく」「起こりにくく」する
kajitack
12
3.9k
パブリッククラウドのプロダクトマネジメントとアーキテクト
tagomoris
4
800
CNAPPから考えるAWSガバナンスの実践と最適化
yuobayashi
5
690
AWSエンジニアに捧ぐLangChainの歩き方
tsukuboshi
0
230
バクラクの組織とアーキテクチャ(要約)2025/01版
shkomine
13
3.1k
Grid表示のレイアウトで Flow layoutsを使う
cffyoha
1
150
NOSTR, réseau social et espace de liberté décentralisé
rlifchitz
0
130
srekaigi2025-hajimete-ippo-aws
masakichieng
0
250
[SRE kaigi 2025] ガバメントクラウドに向けた開発と変化するSRE組織のあり方 / Development for Government Cloud and the Evolving Role of SRE Teams
kazeburo
4
1.9k
20250130_『SUUMO』の裏側!第2弾 ~機械学習エンジニアリング編
recruitengineers
PRO
0
300
ソフトウェア開発現代史:製造業とソフトウェアは本当に共存できていたのか?品質とスピードを問い直す
takabow
15
5.5k
Featured
See All Featured
It's Worth the Effort
3n
184
28k
Speed Design
sergeychernyshev
25
760
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
47
7.3k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
229
18k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
365
25k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
305
110k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
27
1.5k
BBQ
matthewcrist
86
9.4k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
267
13k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
28
4.5k
Practical Orchestrator
shlominoach
186
10k
KATA
mclloyd
29
14k
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]