点群データを用いたプロダクトモデルの実装に関する研究－ Semantic Point Cloud Data

• Published in: AI・データサイエンス論文集 Vol. 3; no. J2; pp. 870 - 878
• Main Authors: 中村, 健二, 今井, 龍一, 塚田, 義典, 梅原, 喜政, 田中, 成典
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 公益社団法人 土木学会 2022
• Subjects: i-Construction; product model; region data; semantic point cloud data; three-dimension data
• ISSN: 2435-9262
• DOI: 10.11532/jsceiii.3.J2_870

近年，レーザ計測技術の革新に伴い，道路空間の3次元形状を点群データとして取得する手段が多様化している．さらに，i-Constructionを契機として，3次元CADデータ等のマシンリーダブルなデータの蓄積・流通も進んでいる．このように，様々なデータが蓄積される中，点群データは，現況形状を正確に把握する手段として利用機会が増大しているものの，点が示す地物の属性を保持しないため，用途に即して賢く使うことが難しい．そのため，既存研究では，点群データからの地物識別技術が提案されている．しかし，識別結果や様々なデータを効率的に管理するためのデータ構造は検討されていない．そこで，本研究では，地物の属性と点群データを分けて管理する点群データの属性管理仕様と，これを用いた点群データのプロダクトモデル「Semantic Point Cloud Data」を提案する．