～ 点群データ処理の基礎、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！
・点群処理の基礎から点群認識、３Ｄモデル構築法までを修得し、点群データを活用した環境認識や検出、検査・測定に活かそう！
・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。
３次元点群データ処理技術の基礎と点群認識および３Dモデル化への応用 ～デモ付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
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不可欠な技術となっています。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深層学習を応用することで、以下のことが可能になっています。
・短時間での高精度な点群データ取得
・点群データの自動認識
・点群からの３Dモデル自動構築（メッシュモデル、CADモデル、BIMモデルなど）
本セミナーでは、点群処理や点群を対象とした深層学習、点群から３Dモデル化（CAD／BIMモデル構築）について、その仕組みと便利なソフトウェアの使い方を分かりやすく解説します。また、講師チームが手掛けている活用事例の紹介とデモンストレーションも実施します。 ここで紹介する事例は、どの分野にも適用可能です。
【本講座のポイント】
深層学習を用いた３D計測、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担っています。
・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になります。
・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になります。
本セミナーでは、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するため、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うため、非常に興味深い内容となっています。
セミナー詳細
| 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、その他関連企業の技術者の方々 |
| 予備知識 | ・特に必要ありません |
| 修得知識 |
・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、応用に活かせます |
| プログラム |
１．点群計測と点群データ処理 （１）．点群処理、点群表示、点群削除 ａ．計測機器（レーザスキャナ、カメラ、ビデオ、デプスカメラ） ｂ．入出力、点群表示、レジストレーション、ファイルフォーマットなど ｃ．クリッピング、ダウンサンプリング、フィルタリング（外れ値処理、ノイズ除去など） （２）．点群からメッシュ化 ａ．メッシュの生成方法 ・Ball Pivoting Algorithm（ＢＰＡ）、Poisson Surface Reconstruction（ＰＳＲ）、デローニー三角形 ｂ．メッシュのデータ削減 ・Quadric Error Metrics（QEM）など ｃ．メッシュのフィルタリング ・平滑化フィルタ、ラプラシアンフィルタ、バイラテラルフィルタなど （３）．点群、メッシュの可視化とテクスチャマッピング ａ. Computer Graphics（CG）、画像処理（IP）、Computer Vision（CV） ｂ．点群処理ソフトウェア（CloudCompare、Ｏｐｅｎ３Ｄ、Blender、Meshlab、PyVista、PyE57、FARO Scene、Matterport） ｃ． 360度カメラ画像、360度カメラ画像フォーマット、応用例
２．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、工場での品質検査など） （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など） （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、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（Ｆrｅｅform Ｄｅｓｉｇｎ（FFD）） ｃ． 応用事例（アカデミックなオープンデータ、福島ロボットテストフィールド、発電施設など）
３．点群データの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、ビデオからダイレクトな3Dモデル化 ａ．Neural Radiance Field（NeRF）技術の応用（Neuralangelo、3D Gaussian Splatting、TetraNeRFなど） ｂ. デプスカメラの利用 （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．点群への3Ｄモデル当てはめ ・検出された点群から3Ｄモデル化（平面抽出、円筒抽出、既存3Ｄモデル当てはめ）） （４）．今後の課題と考察 ａ．デジタルツイン化に向けた課題 ｂ．点群処理に関する最新の事例 |
| 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。 |
各種お問い合わせは、お電話でも受け付けております。
03-5322-5888
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日