近年、計測機器およびデータ処理技術の進歩により、点群データは数年前に比べて安価かつ容易に取得できるようになっています。特に、レーザスキャナやSfM（Structure from Motion）技術の普及により、建築・土木分野においても短時間かつ高精度に現況をデジタル化することが可能になっています。その結果、施工管理、維持管理、改修計画など、幅広い工程において点群データの活用が現実的な選択肢になっています。
一方で、取得された点群データは膨大かつ非構造的な三次元座標情報の集合であり、そのままでは設計・維持管理業務に直接活用が困難です。特に、点群データから有用な物体情報を抽出するためには、物体検出やセグメンテーションといった高度な解析が必要となりますが、点群特有の疎性や不均一性、ノイズの影響などがあり、画像データに比べて解析が難しいという課題があります。
本研究では、AIを活用して点群データから対象物を高精度に検出する手法を検討し、確立することを目的としています。
本研究の成果として、点群データを自動解析し、維持管理や施工管理に活用可能な情報へ変換するサービスの実現を目指します。点群データの「取得」から「活用」への転換を促進し、土木・建築分野をはじめとする幅広い分野におけるDX推進に貢献します。
