～ 点群処理の基礎、点群からのメッシュ化、深層学習を用いた点群認識技術、点群認識用ソフトウェア、点群計測と点群認識を用いた３Ｄモデル化の応用 ～
・ソフトウェアの活用や、ディープラーニングによる点群認識技術を修得し、より高度な点群データ処理に活かすための講座！
～ 点群処理の基礎、点群からのメッシュ化、深層学習を用いた点群認識技術、点群認識用ソフトウェア、点群計測と点群認識を用いた３Ｄモデル化の応用 ～
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
近年、深層学習（ディープラーニング）は人工知能（AI）の開発や自動運転などを実現する上で必要不可欠な方法となっています。測量の分野でも、３Ｄ計測装置（３Ｄレーザスキャナ、カメラ）で得られた点群に対して、深層学習を応用することで、
１．短時間で点群データを精度よく取得し
２．その点群データを自動認識
３．点群から自動で３Ｄモデル構築（メッシュモデル、CADモデル、BIMモデルなど）
が行われています。
本セミナーでは、上流の３Ｄ計測、中流の点群処理や点群を対象とした深層学習、下流の点群から３Ｄモデル化（CAD／BIMモデル構築）について、その仕組みや便利なソフトウェアの使い方を分かりやすく説明します。また、講師らのチームで行っている活用事例を紹介しながら、デモンストレーションを実施します。
講師がかかわる事例を紹介しますが、どの分野でも適用可能です。
【本講座のポイント】
深層学習を用いた３Ｄ計測や点群処理、そして３Ｄモデル化は、現代の技術開発において重要な役割を果たしています。
１．３Ｄ計測：３Ｄレーザスキャナやカメラなどの装置を使用して、物体や環境の３次元的なデータを取得します。これにより、現実の物体や環境をデジタル化することが可能となります。
２．点群処理と深層学習：取得した３Ｄデータ（点群）を深層学習の技術を用いて処理します。これにより、点群データの自動認識や分類が可能となります。
３．３Ｄモデル化：点群データから３Ｄモデル（メッシュモデル、CADモデル、BIMモデルなど）を自動で構築します。これにより、デジタル化された物体や環境をさらに詳細に再現することが可能となります。
セミナーでは、これらのプロセスの仕組みや、それを実現するための便利なソフトウェアの使い方について説明しますので、非常に有益な情報が得られます。また、実際の活用事例の紹介やデモンストレーションも行いますので、とても興味深い内容になっています。
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・画像認識、ロボット、輸送機器、電力、農業、検査装置、プラント、ドローン、ゲーム、文化財、他関連企業の技術者の方 |
| 予備知識 | ・特に必要ありません |
| 修得知識 |
・３Ｄ計測で点群を取得する仕組みを理解します ・点群処理、点から面（３角形）への変換、可視化する仕組みを理解します ・得られた点群が何かを深層学習で認識する仕組みを理解します |
| プログラム |
１．３次元測量 （１）．レーザ測量 ａ．点群データ表現、レーザ測量の原理、３Ｄレーザスキャナの仕組み ｂ. 基本的な点群処理（ダウンサンプリング、クリッピング、位置合わせ） （２）．写真計測（空中写真測量） ａ．ドローン、高解像度カメラ画像、複数写真、ビデオからの測量 ｂ. オープンソース（CloudCompare、Open３Ｄ、OpenSfM）、商用ソフトウェアの利用（Autodesk社Revit） （３） 適用例 ａ. 施設の3Ｄ計測 ｂ. 自然景観の3Ｄ計測 ｃ．福島ロボットテストフィールド
２．点群データ処理 （１）．点群削除、点群表示 ａ．点群データのファイルフォーマット、入出力 ｂ. 点群のクリッピング、ノイズ除去、ダウンサンプリング （２）．点群からメッシュ化 ａ．メッシュ化手法 ・Ball Pivoting Algorithm（ＢＰＡ），Poisson Surface Reconstruction（ＰＳＲ） ｂ. メッシュのデータ削減 ・ＱＥＭ（Quadric Error Metrics）、他の削減手法 （３）．メッシュの可視化・テクスチャマッピング ａ. Computer Graphics（CG）、画像生成（Rendering）、CGソフトウェア ・Blender、OpenGL、 ｂ. 360度カメラ画像、360度カメラ画像フォーマット、点群のカラー利用 ・FARO Scene、Matterport、Meshlab、Open3D、ＰｙＥ５７、PyVista
３．深層学習を用いた点群認識 （１）．深層学習の基礎 ａ．ニューラルネットワークとは ｂ. 学習と評価、学習データの作成方法など ｃ．適用事例（自動運転、工場での品質検査、…） （２）．点群認識と深層学習のためのソフトウェア ａ．点群認識の原理、画像認識との違い、点群の特徴 ｂ. 点群認識用ソフトウェア ・Pointnet、Pointnet++、PointNeXt、PointTransformer、Mamba （３）．点群認識用ソフトウェアの応用例 ａ. 大規模施設での点群認識 ・複数拠点での３Ｄ計測、点群データの位置合わせ、座標系の統一など ｂ. 認識精度の向上方法 ・仮想３Ｄレーザスキャナによるデータ拡張 ⁻ （Virtual Cloud Creator（VCC））（自社開発） ・形状変形によるデータ拡張 ‐ ＦｅｅＦｏｒｍＤｅｓｉｇｎ（FFD）、（ＰｙＧｅＭ）、Ｂｌｅｎｄｅｒ ｃ． 応用例（福島ロボットテストフィールド、発電施設）
４．点群計測と点群認識を用いた３Ｄモデル化 （１）．時系列点群の利用 ａ. 時間差分を用いた点群処理 ・物体（点群データ）の追加・削除・移動の検出 （２）．画像、ビデオから３Ｄモデル化 ａ. Neural Radience Field（NeRF）技術の応用 ・InstantNGP、Neuralangelo、３Ｄ／4D Gaussian Splatting、TetraNeRF （３）．点群からCADモデル生成 ａ．対話処理（オープンソース、商用ソフトウェアの利用） ・CloudCompare、FreeCAD、Blender、Autodesk社Revit、３Ｄs Maxなど ｂ. 点群から自動3Ｄモデル化 ・検出された点群から3Ｄモデル化（平面抽出、円筒抽出、3Ｄモデル当てはめ ・PyVista、ＯｐｅｎＣＡＳＣＡＤＥ、ＰｙＥ５７、MATLABによるプログラミング （４）．今後の課題と考察 ・３Ｄ計測・デジタルツイン化に向けた課題、本分野に関する最新の研究事例 |
| キーワード | ３次元測量 点群データ ダウンサンプリング クリッピング 位置合わせ 点群削除 点群表示 メッシュのデータ削減 ニューラルネットワーク 点群認識用ソフトウェア ３Ｄモデル化 |
| タグ | 画像、画像認識 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
