JP7346151B2 - 点群処理装置、点群処理方法及び点群処理プログラム - Google Patents
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Description
本発明は、例として、装置上で扱われる各種情報の少なくとも一部に基づくメッセージング処理等を適宜、行ってよい。
図1に示すように、点群処理装置は、演算装置101と、主記憶装置102と、補助記憶装置103と、入力装置104と、表示装置105と、通信装置106と、これらの装置を相互接続させるバスインタフェースと、を有する。
点群処理装置は、ワークステーション等の既知のコンピュータ装置の態様をとる。
主記憶装置102は、RAM(Random Access Memory)等の既知の揮発性メモリを有する。
補助記憶装置103は、不揮発性メモリを含む既知の記録媒体を有し、OSやプログラム等を有する。
入力装置104は、ポインティングデバイス等の既知の入力デバイスを有する。
表示装置105は、液晶ディスプレイ等の既知の表示デバイスを有する。
通信装置106は、既知の通信プロトコルに基づく既知の通信デバイスを有する。
記憶部10は、点群処理装置において扱われる各種情報の少なくとも一部を有するデータベースとして機能する。なお、点群処理装置において扱われる各種情報のそれぞれは、異なるデータベース上で管理されてよい。
記憶部10は、補助記憶装置103を用いてその機能が実現されてもよいし、通信装置106を介して相互接続される外部データベースによりその機能が実現されてもよい。
点群11の空間分割は、例として、単位空間が格子状となるよう行われてよい。当該空間分割は、ユニフォームグリッドに基づき行われてよいし、OctreeやkD-tree等の既知の木構造に基づき行われてもよい。
点群分類部20は、点群11を空間分割することで単位点群12を決定し、単位点群12をクラスタリングすることで単位点群クラスタ13を決定する。
また、点群分類部20は、一次クラスタリング及び二次クラスタリングを含む、点群11のクラスタリングを行う。
形状分類部30は、単位点群クラスタ13及び形状モデル14(リファレンス形状)に基づくモデルベースマッチングを行い、単位点群クラスタ13の形状モデル14及び形状候補タグ15を決定する。
モデルベースマッチングは、単位点群クラスタ13及び形状モデル14の特徴抽出と、単位点群クラスタ13及び形状モデル14の特徴マッチングと、を含む。
形状分類部30は、好ましくは、モデルベースマッチングにより決定された三次元形状モデル143(リファレンス形状)に基づくベストフィッティングを行うことで補正された単位点群クラスタ13に基づき、三次元形状モデル143を生成する。このとき、三次元形状モデル143は既知の手法に基づき生成される。なお、形状分類部30は、モデルベースマッチング及びベストフィッティングを行う前の単位点群クラスタ13に基づき、三次元形状モデル143を生成してもよい。
形状分類部30は、生成された/決定された形状モデル141に基づき、形状候補タグ15を決定してよい。このとき、形状分類部30は、ルールベースで形状候補タグ15を決定してよいし、既知の推論処理を行うことで形状候補タグ15を決定してよい。
一方、隣接する三次元形状モデル143のそれぞれが、細線状構造物及びハンガのそれぞれであり、当該細線状構造物が当該ハンガより下方に位置する場合、形状分類部30は、形状候補タグ15をトロリ線として更新する。
形状評価部40は、形状分類部30により決定された形状モデル14及び形状候補タグ15が決定された単位点群クラスタ13の三次元形状モデル143に係る寸法を計測する。当該寸法は、既知のユーザインタフェースを介した操作に基づき、計測されてよい。
図6に示すように、点群処理方法は、以下のステップを含む。なお、点群処理方法における各ステップの順列は、本明細書中で特段の指定が無い限り又はその機能の実現に支障が無い限り、制限はない。記憶ステップS10は、入力された点群11を記憶部10に格納する。点群分類ステップS20は、記憶ステップS10が格納した点群11に係る空間分割を行い、単位点群12を決定し、単位点群12を記憶部10に格納する。点群分類ステップS30は、点群分類ステップS20が決定した単位点群12のクラスタリングを行い、単位点群クラスタ13を決定し、単位点群クラスタ13を記憶部10に格納する。形状分類ステップS40は、点群分類ステップS30が決定した単位点群クラスタ13毎に形状モデル14及び形状候補タグ15を対応付けて決定する。形状評価ステップS50は、形状分類ステップS40が決定した単位点群クラスタ13と対応する形状モデル14の寸法を計測し、計測結果を記憶部10に格納する。
図7に示すように、点群分類ステップS30は、一次クラスタリングである点群分類ステップS31と、二次クラスタリングである点群分類ステップS32と、を含む。
点群分類ステップS31は、記憶部10上の単位点群12を呼び出す(点群分類ステップS311)。点群分類ステップS31は、単位点群12及び形状モデル14のモデルベースマッチングを行い、単位点群12及び形状モデル14のマッチングスコアを決定する(点群分類ステップS312)。当該マッチングスコアが閾値を超過する場合(点群分類ステップS313、Yes(Y))、点群分類ステップS31は、当該単位点群12と対応するクラスタ候補タグ131を決定する(点群分類ステップS314)。未処理の単位点群12が存在する場合(点群分類ステップS315、Yes(Y))、処理は点群分類ステップS311に移行する。当該マッチングスコアが閾値を超過しない場合(点群分類ステップS313、No(N))、処理は点群分類ステップS315に移行する。未処理の単位点群12が存在しない場合(点群分類ステップS315、No(N))、処理は点群分類ステップS32に移行する。
点群分類ステップS32は、記憶部10上の単位点群12を呼び出す(点群分類ステップS321)。隣接する単位点群12のそれぞれのクラスタ候補タグ131が一致する場合(点群分類ステップS322、Yes(Y))、点群分類ステップS32は、隣接する単位点群12を当該クラスタ候補タグ131と対応する単位点群クラスタ13として決定/更新する(点群分類ステップS323)。未処理の単位点群12が存在する場合(点群分類ステップS324、Yes(Y))、処理は点群分類ステップS321に移行する。隣接する単位点群12のクラスタ候補タグ131が一致しない場合(点群分類ステップS322、No(N))、処理は点群分類ステップS324に移行する。未処理の単位点群12が存在しない場合(点群分類ステップS324、No(N))、処理は終了する。
形状分類ステップS40は、以下のステップを含む。
形状分類ステップS40は、記憶部10上の単位点群クラスタ13を呼び出す(形状分類ステップS41)。単位点群クラスタ13が三次元形状を示す場合(形状分類ステップS42、三次元形状)、形状分類ステップS40は、三次元形状モデル143に基づき単位点群クラスタ13のモデルベースマッチング及びベストフィッティングを行い、単位点群クラスタ13を補正し、補正された単位点群クラスタ13に基づき三次元形状モデル143を生成し(形状分類ステップS431)、処理は形状分類ステップS44に移行する。単位点群クラスタ13が二次元形状を示す場合(形状分類ステップS42、二次元形状)、形状分類ステップS40は、二次元形状モデル142に基づき単位点群クラスタ13のモデルベースマッチング及びベストフィッティングを行い、単位点群クラスタ13を補正し、補正された単位点群クラスタ13に基づき二次元形状モデル142を生成する(形状分類ステップS432)。形状分類ステップS40は、単位点群クラスタ13の点群分布に基づき、二次元形状モデル142を補正し三次元形状モデル143を生成し(形状分類ステップS433)、処理は形状分類ステップS44に移行する。形状分類ステップS40は、単位点群クラスタ13毎に形状候補タグ15を決定する(形状分類ステップS44)。形状分類ステップS40は、記憶部10上の単位点群クラスタ13及び形状モデル14を呼び出す(形状分類ステップS45)。形状分類ステップS40は、複数の三次元形状モデル143の組み合わせ及び相対位置に基づき単位点群クラスタ13と対応する形状候補タグ15を更新する(形状分類ステップS46)。
11 :点群
12 :単位点群
13 :単位点群クラスタ
14 :形状モデル
15 :形状候補タグ
20 :点群分類部
30 :形状分類部
40 :形状評価部
101 :演算装置
102 :主記憶装置
103 :補助記憶装置
104 :入力装置
105 :表示装置
106 :通信装置
131 :クラスタ候補タグ
142 :二次元形状モデル
143 :三次元形状モデル
Claims (8)
- 点群処理装置であって、
点群を空間分割することで単位点群を決定し、前記単位点群のクラスタリングを行うことで単位点群クラスタを決定する点群分類部と、
形状モデル及び前記単位点群クラスタに基づくモデルベースマッチングを行うことで前記単位点群クラスタの前記形状モデルを決定し、前記形状モデルに基づき形状候補タグを決定する形状分類部と、を有し、
前記形状候補タグは、少なくとも複数種の細線状構造物を含む対象物を示す
点群処理装置。 - 前記点群分類部は、
一次クラスタリング及び二次クラスタリングを含む前記クラスタリングを行い、
前記一次クラスタリングは、前記単位点群及び形状モデルのモデルベースマッチングによる前記単位点群のクラスタ候補タグの決定を含み、
前記二次クラスタリングは、前記クラスタ候補タグが一致し隣接する前記単位点群を含む前記単位点群クラスタの決定を含む
請求項1に記載の点群処理装置。 - 前記形状分類部は、前記形状モデルに基づくベストフィッティングを行うことで前記単位点群クラスタを補正し、補正された前記単位点群クラスタに基づき前記形状モデルを生成する
請求項1又は2に記載の点群処理装置。 - 前記形状分類部は、複数の前記単位点群クラスタの前記形状モデルの組み合わせ及び相対位置に基づき前記単位点群クラスタの前記形状候補タグを更新する
請求項1から3の何れかに記載の点群処理装置。 - 点群処理装置であって、前記単位点群クラスタの前記形状モデルの寸法を計測する形状評価部を、さらに有する
請求項1から4の何れかに記載の点群処理装置。 - 前記対象物は、トロリ線及び吊架線を含む
請求項1から5の何れかに記載の点群処理装置。 - 点群処理方法であって、
点群を空間分割することで単位点群を決定し、前記単位点群のクラスタリングを行うことで単位点群クラスタを決定する点群分類ステップと、
形状モデル及び前記単位点群クラスタに基づくモデルベースマッチングを行うことで前記単位点群クラスタの形状候補タグ及び前記形状モデルを決定する形状分類ステップと、
をコンピュータのプロセッサに実行させ、
前記形状候補タグは、少なくとも複数種の細線状構造物を含む対象物を示す
点群処理方法。 - 点群処理プログラムであって、
コンピュータを、
点群を空間分割することで単位点群を決定し、前記単位点群のクラスタリングを行うことで単位点群クラスタを決定する点群分類部と、
形状モデル及び前記単位点群クラスタに基づくモデルベースマッチングを行うことで前記単位点群クラスタの形状候補タグ及び前記形状モデルを決定する形状分類部と、
として機能させ、
前記形状候補タグは、少なくとも複数種の細線状構造物を含む対象物を示す
点群処理プログラム。
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JP2019148119A JP7346151B2 (ja) | 2019-08-09 | 2019-08-09 | 点群処理装置、点群処理方法及び点群処理プログラム |
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JP2021028809A JP2021028809A (ja) | 2021-02-25 |
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JP2018005579A (ja) | 2016-07-01 | 2018-01-11 | 富士通株式会社 | 電子機器の製造装置、及びケーブル形状推定プログラム |
JP2019109839A (ja) | 2017-12-20 | 2019-07-04 | 日本電信電話株式会社 | モデル生成装置、生成方法、及びプログラム |
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Title |
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Gunho Sohn, Yoonseok Jwa, Heungsik Brian Kim,AUTOMATIC POWERLINE SCENE CLASSIFICATION AND RECONSTRUCTION USING AIRBORNE LIDAR DATA,ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences,Volume I-3,International Society for Photogrammetry and Remote Sensing,2012年08月25日,PP.167-172,https://isprs-annals.copernicus.org/articles/I-3/167/2012/isprsannals-I-3-167-2012.html |
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