Kenta@ImVisionLabs Inc.

10月より、#ScanX よりスピンアウトする形で、新会社 #ImVisionLabs 株式会社を設立します! ご要望に応じて、3次元点群データ処理の開発や研究を行います! オフィスは東大本郷キャンパス内にあります! 近くにお越しの際はぜひお立ち寄りください! imvisionlabs.com

点群から地表面を抽出する手法である #PMF (progressive morphological filter) を利用して地表面を分類してみました。データは静岡県から公開されているデータを利用しています。画像では地表面を茶色、その他をグレーで示しています。論文は以下の通りです。 ieeexplore.ieee.org/document/12029…

XRミートアップ文化財では多くの方にお越しいただき #石垣BIM について紹介できました。当日は名古屋城調査研究センター様にご説明を行っていただきました。当社は3Dモデルからの図面の自動作成の部分を担当していますがよりよいシステムの開発に向け改良を重ねたいです cpcp.nich.go.jp/modules/r_exhi…

#地表面抽出 アルゴリズムを用いて高低差のある農村部の #点群 データに対し分類を実施しました。実施結果を見ると、青（地面）と黄（非地面）の分類において、高低差の影響を受けずにうまく地面を抽出できていることが確認できます。一方で住宅の一部が地面として誤分類されるケースも見られました。

@n_monzo ありがとうございます。大変うれしいです、また配色などご意見ございましたら教えてください。

@imvisionlabs 最近、色の使い方が上手くなった気がしますね！（「上から目線」なようなコメントですみません）

住宅地の3次元 #点群 データを用いて、建物や地面、樹木、電柱などを深層学習モデルで分類してみました。図に示すように、綺麗に色分けできているのが分かります。住宅の壁面と地面、樹木などが上手く分類できており、モデル化などにもつながるかもしれません。

3次元 #点群 データに主成分分析(#PCA)を適用すると、局所的な形状特性を捉えられます。 例えば、建物の壁や電柱のように鉛直方向（＝z方向）に伸びる構造では、Verticality（鉛直性）が高くなります。色分けして可視化すると、壁面などの鉛直構造が高値として強調されていることが確認できます。

3/28に開催される XRミートアップ文化財にて出典を行います。奈良文化財研究所高田様 @archaeology_arc 、竹中工務店林様および名古屋城調査研究センター大村様との取り組みです。「石垣BIM：城郭石垣を対象とした3D・AI・BIM の活用」というタイトルです。 cpcp.nich.go.jp/modules/r_exhi…

都市部の #点群 データから自動的にノイズ除去を行いました。ここでは人や自動車などの一時的な物体をノイズとして、深層学習による手法で除去しています。ピンク色の点でノイズが示されており、削除の前後の様子を示しています。計測対象外の移動体を前処理で除去する際などに便利かもしれません

4/8に開催されるオンライン勉強会 #AIMTG にて「3次元点群に対する円柱フィッティングについて」という題で発表予定です。円柱を検出することで点群から樹木の幹の直径を求めたり、ポールの傾きなどをざっくりと計算することができます。 イベントページ osaka-driven-dev.connpass.com/event/387387/

#点群 データに主成分分析（PCA）を適用することで、局所的な形状の特徴を捉えることができます。散在性（Scattering）は点群が特定の方向を持たず、不規則な領域で高い値を示します。たとえば樹木の葉などでは高くなる一方、道路や樹木の幹では低くなります。 スライド speakerdeck.com/kentaitakura/z…

#Potreedesktop では、#点群 の表示方法を左側パネルのAttributeから切り替えることができます。 RGB表示に加えて、高低差を色で可視化できるElevationや、建物・地面・電柱などの分類結果を表示するClassificationなどが利用可能です。 動画ではこれらの3モードの切り替えの様子を示しています。

住宅地の3次元 #点群 データを用いて、建物や地面、樹木、電柱などを深層学習モデルで分類してみました。図に示すように、綺麗に色分けできているのが分かります。建物の屋根もうまく分類できており、そのほかのクラスが混ざらず、モデル化などにもつながるかもしれません。

2月21日の農業施設学会 学生・若手研究発表会で共著として発表を行いました。レーザー拡散散乱を利用して豆腐の凝固の様子をモニタリングする研究にて発表者が卓越賞を受賞しました。本研究は新潟大学との共同研究になります。当社は解析のサポートを担当しました。 sasj.org/meeting/wm2026…

第137回 日本 #森林学会 大会の「デジタルツイン」のセッションにて伊豆半島全体を含む大規模な点群処理による森林解析について発表してきました。産業技術総合研究所様、森林総研様との取り組みです。口頭発表のあとに総合討論の時間もあり、非常に勉強になりました。

#CloudCompare では点群ファイルの回転軸を変更して閲覧することができます。動画では回転軸の変更の方法を示しています。デフォルトでは回転軸は中心付近にあるため、回転軸を変更して閲覧すると細部や裏側など見たい部分の点群の確認が楽になり非常に便利です。

大規模ってどのくらいかしらと思ったら 伊豆半島まるまるで、ホントに大規模でした #日本森林学会

ノイズ除去のための点群データセットAnnotationDatasetForHumanNoiseRemovalを用いて、人のノイズ除去を行いました. 動画ではノイズ除去の前後の様子を示していて建物と人を識別できていることがわかります。これにより人の点群をノイズ除去できました データセットURL：github.com/omu-geolab/Ann…

3/17の日本森林学会大会にて、新潟大学と弊社の共同研究に関する取り組みをポスター発表予定です。共著として発表します。 発表内容：イメージングと深層学習を用いたスギの雄性不稔判別 ポスター番号：PF-19 # forestry.jp/meeting/ #MATLAB

ノイズ除去のための点群データセット「AnnotationDatasetForHumanNoiseRemoval」を用いて、人のノイズ除去を行いました! 動画では、ノイズ除去の前後の様子を示していてうまく人の点群が消えていることがわかります。PotreeDesktopにて可視化しています データセットのURL： github.com/omu-geolab/Ann…

3月17日の日本森林学会大会 T6 デジタルツインセッションにて「高性能サーバーを用いた大規模点群処理による樹木解析」について口頭発表します。本研究は産業技術総合研究所様と森林総合研究所様との取り組みになります。 forestry.jp/meeting/