こんにちは、データアナリティクス部の入澤です。
普段は、AIモデルの開発や最先端技術の動向調査に携わっています。
以前、エコモットでは、海底地形図の作成の加速化を目標としたDeSET(海底探査技術開発プロジェクト)に参加していました。
エコモットを含む開発チームが提案した技術開発テーマが、海底探査技術開発プロジェクト（DeSET Project）の公募事業に採択されました！
個人的に、”音響装置で計測された疎な水深データから高密度な水深データを生成する”というテーマで、細々と研究を続けていました。
今回、その内容の論文が掲載されましたので、簡単に、キーポイントを紹介します！
High-Resolution Bathymetry by Deep-Learning Based Point Cloud Upsampling
ポイントとなる技術：Point Cloud Upsampling
近年、三次元の点群データ(Point Cloud)は、自動運転や地形測量など幅広い分野で活用が進められています。地形測量はもちろんのこと、音響装置(ソナー)を用いて水中の地形を把握したり、LiDARセンサーで取得した点群から物体検出をしたりなど、用途は多岐にわたっています。
このように活用の幅は広がっていますが、
高密度で詳細な点群データを得るには、一般的に高価な計測機器が必要なので、導入コストが高くなるという課題があります。
一方で、安価な機器を選ぶと、計測データにノイズがのっていたり、不均一なデータとなったりと、十分な情報を引き出すことが難しくなってしまいます…
安価な機器を使っても、高価な機器で取得したようなデータが生成できれば、嬉しいですよね？
それを実現する技術が、このPoint Cloud Upsamplingです。
つまり、ノイズが多く不均一な疎な点群から、密度をあげて綺麗な点群を作り出そうとするものです！
こんなことも応用が可能
点群アップサンプリング技術の活用例としては、以下が考えられます。
- 文化財などの古い建物のスキャンデータから、より詳細な3次元モデルの生成
- LiDARデータを用いた周囲環境の認識(自動運転等)における、入力データの高品質化
お気軽にお問い合わせください
エコモットでは、現場のデータ収集からクラウドへの統合まで、ワンストップで提供しています。
さらに、収集したデータの分析や最先端のAI開発についても支援していますので、
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