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[P2-22]大規模点群におけるノイズ自動除去システムに関する研究－深層学習による画像認識と3次元点群の幾何学的処理を組み合わせた高精度マッチング－
*Fuga Komura1, Daisuke Yoshida1, Ryosei Ueda1 (1. Osaka Metropolitan University)
Keywords:
3次元点群,ノイズ除去,画像認識,深層学習,主成分分析
近年，スマートフォンや車両搭載型の計測システム（MMS）など多様な手段で3次元点群データの取得が容易になった．一方，計測中に発生する人や車などによるノイズ除去は，未だに手作業が主であり，大規模計測における課題となっている．そこで，本研究では，屋外環境における人間を対象に，地上型レーザースキャナで取得した点群と画像を用いて，人間検出によるノイズ除去システムの開発を行った．本手法では，まず物体検出モデル（YOLOv8）で画像から人間を抽出し，現実座標を持った3次元点群により対応付ける．そして，点群に主成分分析を適用し，壁などの平面構造物と人間を明確に識別することで，画像認識のみでは困難であった誤検出を削減した．検出性能については，IoUを指標とした除去精度の定量的評価を行った．本システムは，3次元点群データからノイズのみを選択的かつ高精度に除去し，3次元点群データの活用範囲の拡大に貢献する．