三次元CADとCGライティング技術を用いた点群深層学習による水中物体分類

• 資料種別: 記事
• タイトル: 三次元CADとCGライティング技術を用いた点群深層学習による水中物体分類
• 著者標目: 大川 博史; 八木 笙太; 板野 誠司; 樫山 和男
• 出版年月日等: 2024
• 出版年（W3CDTF）: 2024
• タイトル（掲載誌）: 土木学会論文集
• 巻号年月日等（掲載誌）: 80 9
• 掲載巻: 80
• 掲載号: 9
• 掲載ページ: n/a-
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2024
• 出版事項（掲載誌）: Japan Society of Civil Engineers
• 本文の言語コード: ja
• 件名標目: CG Lighting; point cloud; deep learning; underwater structure; multibeam echo-sounding
• 対象利用者: 一般
• DOI: 10.2208/jscejj.23-00292; https://doi.org/10.2208/jscejj.23-00292
• 関連情報（URI）: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jscejj/80/9/80_23-00292/_pdf
• 参照: Data Augmentation of Classifiers for Components in Industrial Plants Using CAD Models; https://cir.nii.ac.jp/crid/1360017282450666240; PointNet++ Network Architecture with Individual Point Level and Global Features on Centroid for ALS Point Cloud Classification; https://cir.nii.ac.jp/crid/1360583263782150400; VoxNet: A 3D Convolutional Neural Network for real-time object recognition; https://cir.nii.ac.jp/crid/1361137045663896320; 河川点検を効率化・高度化するフロートロボットの開発; https://cir.nii.ac.jp/crid/1390001204728022016; 海底マッピングにおける海洋音響技術; https://cir.nii.ac.jp/crid/1390001288150468352; 水中マッピングデータを用いたマルチモーダル深層学習に基づく物体分類; https://cir.nii.ac.jp/crid/1390010292732900992
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : CiNii Research; https://cir.nii.ac.jp/
• 提供元機関・データベース: Japan Link Center; https://japanlinkcenter.org/top; Crossref; https://www.crossref.org

• 要約等: <p> 本論文は，自律航行型無人ロボットに搭載したナローマルチビーム測深機から得られる水中点群データに対して，点群深層学習手法を適用して水中構造物の物体分類を高精度かつ効率的に行う方法を提案するものである．具体的には，水中構造物の三次元CADモデルから点群のトレーニングデータを生成する際に，CG技術...