講演情報
[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－
*小村 風我1、吉田 大介1、植田 凌生1 (1. 大阪公立大学)
キーワード：
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．