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公開番号2024053637
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-04-16
出願番号2022159968
出願日2022-10-04
発明の名称点群データ処理システム、点群データ処理サーバ及び点群データ処理方法
出願人Automagi株式会社,朝日航洋株式会社
代理人個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20240409BHJP(計算;計数)
要約【課題】点群データの各点に効率良く属性を付与することを課題とする。
【解決手段】点群データ処理サーバ10は、端末装置20からある領域の3D点群データを受信した場合に、同じ領域の過去の3D点群属性データを記憶している場合には最近傍点探索アルゴリズムを用いて3D点群データを形成する各点に属性情報を付与し、同じ領域の過去の3D点群属性データを記憶していない場合には、あらかじめ深層学習により生成した学習済モデルを用いて3D点群データを形成する各点に属性情報を付与する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
所定の端末装置と、前記端末装置から点群データを取得する点群データ処理サーバとを通信可能に接続した点群データ処理システムであって、
前記点群データ処理サーバは、
前記端末装置から取得した点群データを形成する各点の属性情報を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された属性情報及び前記点群データを含む点群属性データを記憶する記憶手段と、
前記点群属性データを前記端末装置に通知する通知手段と
を有することを特徴とする点群データ処理システム。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記特定手段は、
前記記憶手段に同一領域の過去の点群属性データが存在する場合には、最近傍点探索処理により前記点群データを形成する各点の属性情報を特定することを特徴とする請求項１に記載の点群データ処理システム。
【請求項３】
前記特定手段は、
前記記憶手段に同一領域の過去の点群属性データが存在しない場合には、過去の点群属性データに基づく教師有り学習により生成された学習済モデルに特定対象となる点群データを入力し、該学習済モデルから出力される属性確率に基づいて点群データを形成する各点の属性情報を特定することを特徴とする請求項１に記載の点群データ処理システム。
【請求項４】
前記学習済モデルは、
前記記憶手段に記憶された過去の点群属性データを教師データとして多層ニューラルネットワークに教師有り学習を行わせることにより得られたものであることを特徴とする請求項３に記載の点群データ処理システム。
【請求項５】
前記属性情報は、
鉄塔、電線、樹木又は地表のクラスを含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一つに記載の点群データ処理システム。
【請求項６】
所定の端末装置から点群データを取得する点群データ処理サーバであって、
前記端末装置から取得した点群データを形成する各点の属性情報を特定する特定手段と、
前記特定手段により特定された属性情報及び前記点群データを含む点群属性データを記憶する記憶手段と、
前記点群属性データを前記端末装置に通知する通知手段と
を有することを特徴とする点群データ処理サーバ。
【請求項７】
所定の端末装置と、前記端末装置から点群データを取得する点群データ処理サーバとを通信可能に接続した点群データ処理システムにおける点群データ処理方法であって、
前記点群データ処理サーバが、前記端末装置から取得した点群データを形成する各点の属性情報を特定する特定工程と、
前記点群データ処理サーバが、前記特定工程により特定された属性情報及び前記点群データを含む点群属性データを記憶部に格納する格納工程と、
前記点群データ処理サーバが、前記点群属性データを前記端末装置に通知する通知工程と
を含むことを特徴とする点群データ処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、３次元の点群データ（以下、「３Ｄ点群データ」という）の各点に効率良く属性を付与することができる点群データ処理システム、点群データ処理サーバ及び点群データ処理方法に関する。
続きを表示（約 1,300 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、航空機などの移動体からレーザ波を照射し、その反射波に基づいて３Ｄ点群データを生成する技術が知られている。例えば、特許文献１には、車両に搭載されたカメラにより地物を撮影するとともに、同じく車両に搭載されたレーザにより測量を行って点群データを取得して、地物の位置および大きさを検出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０１１－１８５７７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、かかる点群データを利用するために、従来技術では、点群データを形成する各点に対して、人手により鉄塔、電線、樹木、地表などの属性情報を付与していた。このため、多大の人的労力を要するという問題があった。加えて、人手で属性情報を付与するとなると、誤った属性情報を付与する可能性が生ずる。
【０００５】
本発明は、上記従来技術による問題点（課題）を解決するためになされたものであって、点群データの各点に効率良く属性を付与することができる点群データ処理システム、点群データ処理サーバ及び点群データ処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、所定の端末装置と、前記端末装置から点群データを取得する点群データ処理サーバとを通信可能に接続した点群データ処理システムであって、前記点群データ処理サーバは、前記端末装置から取得した点群データを形成する各点の属性情報を特定する特定手段と、前記特定手段により特定された属性情報及び前記点群データを含む点群属性データを記憶する記憶手段と、前記点群属性データを前記端末装置に通知する通知手段とを有することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明は、上記発明において、前記特定手段は、前記記憶手段に同一領域の過去の点群属性データが存在する場合には、最近傍点探索処理により前記点群データを形成する各点の属性情報を特定することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、上記発明において、前記特定手段は、前記記憶手段に同一領域の過去の点群属性データが存在しない場合には、過去の点群属性データに基づく教師有り学習により生成された学習済モデルに特定対象となる点群データを入力し、該学習済モデルから出力される属性確率に基づいて点群データを形成する各点の属性情報を特定することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、上記発明において、前記学習済モデルは、前記記憶手段に記憶された過去の点群属性データを教師データとして多層ニューラルネットワークに教師有り学習を行わせることにより得られたものであることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上記発明において、前記属性情報は、鉄塔、電線、樹木又は地表のクラスを含むことを特徴とする。
（【００１１】以降は省略されています）

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