大阪府は、街並みや地形を立体的に再現できる府内の「3次元（3D）点群データ」を2024年1月ごろから一般公開することを決めた。誰でも自由に利用できるようにして、企業などが観光や防災などの分野で利用することを促す。新ビジネスや災害対策の強化などにつなげたい考えだ。点群データは、航空機や車などから地上にレーザーを当て、建物の輪郭や地表からの跳ね返りを取得したもの。データには経緯度や標高などの情報が
大阪府、地形「3D点群データ」公開へ 新ビジネス期待 - 日本経済新聞
大阪府は、街並みや地形を立体的に再現できる府内の「3次元（3D）点群データ」を2024年1月ごろから一般公開することを決めた。誰でも自由に利用できるようにして、企業などが観光や防災などの分野で利用することを促す。新ビジネスや災害対策の強化などにつなげたい考えだ。点群データは、航空機や車などから地上にレーザーを当て、建物の輪郭や地表からの跳ね返りを取得したもの。データには経緯度や標高などの情報が
ポイントクラウドがもたらす課題トップ5 - Cintoo
点群データは、建設プロジェクトや資産の現状をきめ細かく把握することができます。しかし、点群のサイズは非常に大きく（スキャナーの世代が新しくなるごとに大きくなっています）、管理が難しく、操作するだけでなく、実際の状況と比べて表示されているものを正しく評価するために、特別なハードウェア、ソフトウェア、トレーニングが必要です。 ここでは、点群の5つの問題点を取り上げ、Cintoo Cloudがそれぞれどのように対処し、データを十分に活用できるようにするかをご紹介します。 1.保管・ホスティング 点群データは膨大で、数ギガバイトから数テラバイトに及ぶこともあり、組織のサーバーの貴重なスペースをすぐに使い切ってしまいます。このため、プロジェクトで作業を行う必要のある第三者、請負業者、その他の外部ユーザーがデータにアクセスすることは、企業ベースのサーバーに保存されている場合は問題となり、アクセスするた
点群SegmentationのためのTransformerサーベイ - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
今回、主に点群に対してSemantic Segmentationを行うためにTansformerを適用した研究についてサーベイしてみたので、資料を公開します。 元々は、前回開催したコンピュータビジョン勉強会＠関東「深層学習＋３D論文読み会」で発表するために準備していたのですが、発表者が十分に集まったことと、ハイブリッド開催のため運営が大変になりそうだったので、発表は断念しました。 最初は画像と点群でのTransformerの適用方法の違いが気になって調べだしたので、PointTransformerとPointMixerあたりまでを発表するつもりだったのですが、発表を取りやめて調べる時間もできたので、色々と追加で調べているうちに分量が増えてしまいました。 調べてみて、果たしてTransformerは畳み込みと比べて点群処理に最適か？というのはよくわかりませんでした。ただ、PointBERTの
点群圧縮技術の最新の国際標準方式に対応したリアルタイムコーデックによる伝送実験に成功
先端技術研究所 点群圧縮技術の最新の国際標準方式に対応したリアルタイムコーデックによる伝送実験に成功 ～デジタルツインでの活用に向け、多様な3Dコンテンツを高い表現力で手軽に伝送～ 2023年1月24日 株式会社KDDI総合研究所 株式会社KDDI総合研究所（本社：埼玉県ふじみ野市、代表取締役所長：中村 元、以下「KDDI総合研究所」）は、三次元（以下「3D」）点群圧縮技術の最新の国際標準方式であるPCC（Point Cloud Compression）に対応したリアルタイムコーデックを用いた伝送実験（以下「本伝送実験」）に世界で初めて成功しました（注1）。本伝送実験は、そのままでは膨大なデータ量となる3D点群を、データ品質を落とすことなく大幅に圧縮し、効率的かつ安定的にモバイル回線で伝送できることを確認したものです。 人物や建造物などの3D点群をモバイル回線で伝送できることで、従来より手
自治体発 点群オープンデータまとめ｜Yass Matsuo
※データの利用規約は各サイトでご確認ください 2024年04月06日更新 全国My City Construction 工事・業務の成果品をDLすることが出来ます 「工事データ一覧」→「成果物 公開のみ」 点群を公開してるのは2022/02/01現在、静岡県、長野県 https://mycityconstruction.jp/ 国土交通データプラットフォーム 「データ選択」→「工事・業務データ」でCSVがDL出来ます https://www.mlit-data.jp/platform/view/ 北海道総合政策部 https://www.geospatial.jp/ckan/organization/hokkaidopref-ss 水産林務部 https://www.geospatial.jp/ckan/organization/hokkaidopref-sr 東京都多摩・島しょ地域（LP
ユーザー独自の「デジタルツイン」を構築可能に！Symmetry Dimensionsが提供 | Techable(テッカブル)
デジタルツインの技術開発を行うSymmetry Dimensions Inc.は、さまざまなデータを連携してデジタルツインの構築・利用を可能にするノードベースのデジタルツイン・プラットフォーム「SYMMETRY Digital Twin Cloud（シンメトリー・デジタルツイン・クラウド）」の提供を開始しました。 3Dのデジタル地球を作成そもそもデジタルツインとは、文字通り「デジタルの双子」を意味します。物理空間の情報をIoTなどを活用して、ほぼリアルタイムでサイバー空間に送り、サイバー空間内にフィジカル空間の環境を再現。このサイバー空間上に物理世界の情報を全て再現することから「双子（ツイン）」と表現されているというわけです。 それでは、Symmetry Dimensionsが提供する「SYMMETRY Digital Twin Cloud」はどのようなプラットフォームなのでしょうか。 同
点群データにおける表現学習 - Ridge-institute R&D Blog
こんにちは，株式会社Ridge-iの@obaradsです．本記事では点群処理における表現学習手法について紹介します．また，本記事は@machinery81にレビューしていただきました． TL;DR 表現学習とは 点群で表現学習を扱う理由 点群の特徴の生成 ラベル付きデータが制限されている状況下におけるモデルの性能向上 点群間の対応を見つけるための表現学習 表現学習方法について 再構築タスクによる学習 Contrastive Learning 点群の表現学習に関する文献紹介 点群処理への深層学習の適用以前の特徴量の算出 ～2017年：PointNetが提案される以前の表現学習手法 2017～2019年：PointNetが提案されて以降の生成モデルを用いた表現学習手法 2019～2020年：自己教師あり学習を利用した表現学習手法 2020年～：シーン点群に着目した表現学習手法 まとめと今後の傾
Waymo Open Dataset: Sharing our self-driving data for research
Back to all posts Data is a critical ingredient for machine learning. Our vehicles have collected over 10 million autonomous miles in 25 cities; this rich and diverse set of real world experiences has helped our engineers and researchers develop Waymo’s self-driving technology and innovative models and algorithms. Today, we are inviting the research community to join us with the release of the Way
点群における3Dターゲット検出の新しいフレームワークVoteNet、2つのデータセットで最高精度を更新
3つの要点 ✔️ 2D検出器に頼ることなく生データを直接3Dターゲット検出が可能 ✔️ 点群ネットワークに古典的なハフ変換に似た投票メカニズムであるVoteNetを提案 ✔️ 従来手法の多くを凌駕した Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds written by Charles R. Qi, Or Litany, Kaiming He, Leonidas J. Guibas (Submitted on 21 Apr 2019 (v1), last revised 22 Aug 2019 (this version, v2)) Comments: Published by ICCV 2019 Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) はじめに
山岳トンネル工事の切羽面を“3Dスキャナー”で点群データ取得、整形が必要な箇所を可視化
山岳トンネル工事の切羽面を“3Dスキャナー”で点群データ取得、整形が必要な箇所を可視化：山岳トンネル工事 西松建設とビュープラスは、山岳トンネル切羽掘削面の整形作業の安全性向上と効率化を目的に、「切羽掘削形状モニタリングシステム」を開発した。高速3Dスキャナーで、切羽面の整形が必要な箇所を15秒程度で迅速に可視化し、作業効率と安全確保をもたらす。 西松建設とビュープラスは、山岳トンネル切羽掘削面の整形作業の安全性向上と効率化を目的に、「切羽掘削形状モニタリングシステム」を開発した。重機に搭載した高速3Dスキャナーを用いて、切羽の掘削形状を取得し、キャビン内のモニター上で設計断面と比較して、整形が必要な箇所を15秒程度で迅速に可視化する。システムの導入により、目視確認としての切羽直下への作業員の立T-CAPSい入りが不要となるため、山岳トンネル工事の安全確保と効率化にもつながる。 掘削形状の
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Point Cloud Utils
GitHub - potree/potree: WebGL point cloud viewer for large datasets
3D Point Studio®
AI（人工知能）・3D（3次元画像処理）・データ解析・システム開発・データサイエンス・メディアアート | 東京都新宿区 | Tengun-label
都営大江戸線 都庁前駅 ３D点群データ - G空間情報センター
Supervisely 3D sensor fusion labeling
GitHub - open-mmlab/OpenPCDet: OpenPCDet Toolbox for LiDAR-based 3D Object Detection.
Outsight - unlocking the power of 3D LiDAR data
TechCrunch
GitHub - tier4/AutomanTools: AutomanTools is an open-source software for self-driving AI.
