東京都が「デジタルツイン3Dビューア（β版）」を無料開放ーー23区の高精度点群データを公開、誰でもブラウザで東京を自由に探索可能 | Ledge.ai
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無料で使える航空写真とOpenDroneMapを利用して、あなたの街の3Dデータ（点群）を作成する！ - Qiita
（今回作っていく広域点群データの完成図です） 3Dデータを有効に可視化したい PLATEAUのデータを利用することで、地図 + 地形データの上に詳細な建物データを配置するなど3Dデータを活用したリッチな表現が比較的簡単に出来るようになりました。 が、3Dモデルはテクスチャ（ビルの外観など）を貼り付けるとWeb地図上ではかなーり動作が重たくなってしまう上、モデルが整備されていない・もしくは整備されているが、詳細な形状がモデリングされておらず四角い箱になっていたり、テクスチャが存在しなかったりする都市だと、こんな感じでちょっと寂しい絵面になってしまいます。 そこに、詳細な色付き点群データを利用して乗っけると一気にリッチな感じになりますね！ 詳細な広域3Dメッシュモデルがテクスチャ付きで整備されていれば、それを利用すれば良い話ではあるのですが、全国分整備するにはお金も時間もかかります。 なので、
長崎県は8月17日、県内の地形を計測した3D点群データを掲載したWebサイト「オープンナガサキ」を公開した。営利・非営利問わず利用できる。 同県は3月14日に長崎地区（長崎市、時津町、長与町）の3D点群データを試験的に公開していたが、今回は県内のほぼ全域に拡大した。「自由に活用していただきたい、という思いから県が今までの業務で取得した成果品をクリエイティブ・コモンズ・ライセンスのオープンデータにした」としている。 公開した3D点群データは、2012年度から2020年度にかけて計測したもの。LAS形式のファイルとして提供する。点密度は4点／m2以上で、場所によって異なる。 3D点群データは「UAV写真測量、地上レーザースキャナなどによる3次元測量によって得られた3次元座標を持った点データの集合」（国土交通省の資料より）。建物や設備などの姿を3次元空間に表現できるため、建設業界の生産性向上など
私はSLAMの研究に従事しており、3D点群データなど大規模な3Dオブジェクトを効率的に可視化する必要があるため、自分のニーズを満たすために可視化ライブラリ「q3dviewer」を開発しました。 せっかく作ったので、オープンソース化（MITライセンス）してみました！本記事では「q3dviewer」の活用例を交えながら、使い方を紹介します。多くの方に利用していただけると嬉しいです。 q3dviewerとは q3dviewerは、3Dビューアを迅速に開発するためのライブラリです。3Dオブジェクト（例えば、点群、カメラ、3Dガウス）を表示するためのアイテムを組み合わせることで、さまざまなビューアをすばやく開発できます。利用例として、3D点群のビューアなどのツールも同梱しています。 特徴 効率的な3Dレンダリング：点群など大規模な3Dデータを効率的に表示可能 豊富な設定：3Dデータを動的に調整するた
深層学習を用いた三次元点群処理入門
第230回CVIM研究発表会 チュートリアルでの「深層学習を用いた三次元点群処理入門」のスライド資料です 図などは各論文から引用しています
Pythonで点群処理ワンライナー
はじめに 2022年も終わりますね。 今年は点群処理が網羅的に解説された本が出たり、テキストから点群生成できるAIが出てきたり、いろいろ点群界隈も盛り上がっていたかと思います。 そんな正統派点群技術が盛り上がった年の最後に、闇の点群技術を紹介できればと思います。 Pythonワンライナーの世界 Pythonワンライナーとは、普通に書くと数行に渡りそうな処理をワンライナー(一行)で書くことで、ただただ自己満足・自己顕示欲のためだけに難解なコードを作成するアレなテクニックです。 この記事では一般的なPythonワンライナーコードではなく、点群処理に特化したアルゴリズムのワンライナーを紹介していきたいと思います。 前提条件 まず、本記事のテクニックではnumpyおよびscipyのみライブラリとして使用することを許可しています。 Open3Dまで使ってしまうと闇どころか完全なチートになってしまうの
東京都、多摩・島しょ地域（小笠原諸島を除く）の3次元点群データをオープンデータとして公開 「東京都オープンデータカタログサイト」「東京都デジタルツイン3Dビューア」にて掲載されている DSM、グリッドデータ、微地形表現図など9種類のデータを含んでいる 2023年9月1日（金）、東京都は「デジタルツイン実現プロジェクト」推進の一環として、多摩・島しょ地域（小笠原諸島を除く）の3次元点群データをオープンデータとして公開しました。 東京都 #デジタルツイン実現プロジェクト 多摩・島しょ地域の点群データ公開！ 公開された航空レーザ測量の点群データでは、国内最高精度！https://t.co/CqguzZBoZu ✅公開データ(計9種) 地表面データ(DSM),グリッドデータ(0.25m),微地形表現図(0.25m)など#東京丸ごとスキャン #東京点群 pic.twitter.com/nVkGRMA
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
10万点以上の点群位置合わせ問題を2分で解く 金沢大学の広瀬修氏がアルゴリズムを考案：「写真からフェースモデルを復元」「顔認識」など 金沢大学の助教である広瀬修氏は、点群位置合わせ問題を解くための新たなアルゴリズムを考案した。点群位置合わせ問題をベイズ統計学に基づいて定式化することで、最高精度の解を最小計算時間で見つけることに成功したとしている。
航空レーザ測量により取得した16点/平方m以上の高密度点群データです。 各ダウンロードページより、1/500図郭単位で、LAS等の各種形式をZIP圧縮したファイルのダウンロードができます。データの座標参照系は、日本測地系2011／平面直角座標系第9系です。 注意 ひとつのファイルの平均サイズが約200MBあります。最も大きなファイルは約400MBあります。ダウンロードに際しては、帯域によっては時間がかかること、保存先の空き容量にご注意ください。 本業務は0.25m及び0.5mのグリッドデータ作成の仕様となっております。 可能な限りのクリーニングはしていますが、データに外れ値が含まれていることをご了承ください。
【PointCloud】大量の点群データをUnityで読み込んでVR化する！【メタバース】｜Jun Ito
実際にQuestで動作するapkファイルもアップロードしてあるので、インストールして実際に試すことも可能です。 そもそも点群データとは点群データとは、LiDARなどのセンサーによって撮影された、空間上の点の情報をまとめた3Dデータです。ptsなどが代表的な拡張子です。 RPLiDAR A2M8 360度 レーザースキャナ キット レーザーレンジ 12M サンプルレート 8000倍 4cm超薄型 ブラシレスモーター 低騒音 RPVision 2.0 ロボットナビゲーション 環境スキャンwww.amazon.co.jp LiDARの例 データ形式としては、頂点ごとの空間座標（X, Y, Z）と色（R, G, B）の6パラメータが基本の構成要素で、それに加え、スカラー情報と呼ばれる反射率や法線ベクトルなどの情報を含むこともあります。 平面（ポリゴン）とテクスチャで構成されるメッシュデータと比べ、
管理人のイエイリです。 BIM/CIMやVR（バーチャルリアリティー）、MR（複合現実）など、3D関連技術の分野では若手技術者の活躍が目立っています。 最近、SNSのFacebookで、3D関係者の注目を集めているのが、「Hikaru Iwama」さんこと、岩間輝さんです。 岩間さんは萩原建設工業（本社：北海道帯広市）土木部技術管理課の社員です。Facebookによると1997年生まれとのことですから、今年で24歳の超若手ですね。
QGIS 3.18 の新機能としてポイントクラウドデータの2次元、3次元表示が加わりました 近年、地理空間情報としてポイントクラウド（点群）データの取得と活用が多くなってきました。QGIS では従来からのベクタ、ラスタデータの利用に加え、メッシュ形式のデータが利用できるようになりました。それに加え、3次元ビューが追加され、3次元でのデータ利用が可能になりました。3次元のデータというと冒頭のとおり、近年はポイントクラウドの取得や利用が盛んになってきているので、2021年2月リリースのバージョン3.18ではポイントクラウドデータの2次元、3次元での表示ができるようになりました。 QGIS 3.10 にはネイティブの点群表示機能はありませんでした。ただ点群データの加工については下記のブログの方法が利用できます。 三次元点群データをQGISでひり出してみた（外部リンク） ポイントクラウドデータとは
※データの利用規約は各サイトでご確認ください 2024年10月31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 栃木県栃木県「数値標高モデル
世界最高精度・最高速度で点群位置合わせ問題の解を見つけるアルゴリズムを発見！～コンピュータグラフィックスなどの分野に貢献～ | 金沢大学
世界最高精度・最高速度で点群位置合わせ問題の解を見つけるアルゴリズムを発見！ ～コンピュータグラフィックスなどの分野に貢献～ 金沢大学理工研究域生命理工学系の広瀬修助教は，点群位置合わせ問題を解くための新たなアルゴリズムを発見し，複数の典型的な点群位置合わせ問題に対して，世界最高精度かつ最小計算時間で解を見つけることに成功しました。 点群位置合わせ問題とは，それぞれが点の集まりで表現される2つの形状に対して，対応する点の位置を合わせることで，点と点の対応関係を推定する問題です。この問題は，本人認証のための3次元顔認識や，人物写真からの3次元フェイスモデルの復元など，その応用が非常に多岐にわたるため，コンピュータグラフィックスやコンピュータビジョンの分野で重要視されています。しかしながら，既存の手法の多くは自動位置合わせを行う際，予備的な位置合わせが必要であるという問題がありました。 本研究
最近Pythonで2次元/3次元問わずデータ処理を行うことが多いんですが、特に3次元データの方のライブラリが色々ありすぎて頭の処理が追いつかないのでちょっとだけ整理していこうと思います。 （随時更新予定…） PyVista https://github.com/pyvista/pyvista Visualization Toolkit (VTK)をnumpyでラップした高レベルのAPI VTK・SLT・OBJ・PLYなど一通りメッシュが読める 結構GUIツールが揃っている感じ？ 点群とメッシュの変換はできるらしい シミュレーション・レイトレーシング・GISで使えるとかなんとか Leafmap https://github.com/giswqs/leafmap lasを読み込める plyもいける？ lasを読み込んだ時はlaspyのインスタンスが出来上がる 2次元データ処理寄り Open3D
東京都では、デジタルの力で東京のポテンシャルを引き出す「スマート東京」の実現を目指しており、その一環として都市のデジタルツイン実現プロジェクトを推進しています。 【デジタルツイン実現プロジェクト】 https://info.tokyo-digitaltwin.metro.tokyo.lg.jp/ デジタルツインの基礎となる3D点群データの利活用を促進し、シビックテックや民間事業者における活用事例の創出を図るため、試行的に都営大江戸線都庁前駅の3D点群データをオープンデータとして公開しました。 データ取得時期:2020年12月下旬 公開範囲: 都営大江戸線「都庁前駅」地下3階（ホーム階）から地下1階までの一部 ファイル形式: LASファイル及びPLYファイル 3D点群データの取得にあたり、都保有施設においてLiDAR SLAM計測システムを利用した3D点群データ取得についてご協力いただける事
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
静岡の風景を「3次元点群データ」で映像化した動画がゲームみたいで不思議 「よくわからないけどすごい」「災害シミュレーションに生かせそう」
静岡県の町をデジタルな点群データから表示した映像が、通常の撮影とは違った不思議な雰囲気を備えています。 投稿者の海行（うみゆき）さん（@_darger）によると、この幻想的な風景は静岡県が無償公開する点群データをゲームエンジン「Unity」で表示したもの。「点群データ」とは文字通り「点」が集まった情報で、動画では小さな数え切れないほどの点が集まり風景を作り出しています。 点で表示された不思議な風景 静岡県では、交通課題の解決や防災への備えなどのため、県内の3次元点群データを収集・公開する取り組み「VIRTUAL SHIZUOKA」プロジェクトを全国に先駆け2016年度から進めています。今回使われたのも、VIRTUAL SHIZUOKAの一環として、県のサイト「Shizuoka Point Cloud DB」でオープンデータとして公開していたもの。 静岡県が公開している「Shizuoka p
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
（※オープンナガサキのトップページ） くぅ〜〜〜〜痺れるトップページですね〜。 点群データ先進国家「SHIZUOKA」に引き続き長崎県も全域の点群データを公開してくれるそうです！ (一部地域はまだ調整中ですが…) （VIRTUAL SHIZUOKAの点群データはこちら) こうやってデータをバシバシ出してくれている以上は、我々エンジニアとしては有効活用させていただかねばなりません！！ と言うことで早速データをダウンロードしてGoogle Earthみたいな3D地球儀を作成できるJavaScriptライブラリである「Cesium」を利用して地球上に載せてみました！ （※この記事はPDALやpy3dtiles・Cesiumなど点群操作に慣れている人向けプログラマー向けですが、そうでない方も出来るようになるべく丁寧に記載してはいます。） データのダウンロード 何はともあれまずはデータをダウンロード
はじめに この記事はAMBL株式会社 Advent Calendar 2022の5日目の記事です。 この記事では、3次元点群処理の技術とPythonのライブラリについて紹介をします。 3次元点群とは？ 3次元点群データとは、LiDARなどの3次元測量センサによって得られた 3 次元位置情報（X,Y,Z）を持った点の集合です。 3Dデータに関して、センサや表現方法などの概要は以下の記事をご参照ください。 3次元点群の処理と要素技術 画像処理にはハイパス/ローパスなどを用いたフィルタリングや、AIを使用した物体検出がありますが、 点群処理にも様々な処理があります。 代表的な点群処理のタスクと、その技術を各2個程度紹介します。（※大量のモデルや技術があるので筆者の独断と偏見で選んでいます） 従来手法 ディープラーニング, 機械学習
東京都、都庁前駅の点群データをオープンデータとして公開 デジタルツインの基礎に 東京都は、都営大江戸線「都庁前駅」の3D点群をオープンデータとして公開しました。「デジタルツイン」の基礎となる点群データを公開することで活用を促進し、市民や民間事業者による活用事例の創出を図ります。 東京都は、「東京都３Dビジュアライゼーション実証プロジェクト」と称して都市のデジタルツイン実現プロジェクトを推進しています。これまでも、西新宿エリアをモデルデータ化し、ブラウザで閲覧可能にして公開してきました。街の混雑状況やオフィスの粗密状況、日照・風況のシミュレーションなどが行えるとしています。 今回、東京都がオープンデータとして公開したのは、西新宿のケースとは異なり、３Dモデルのベースとなる点群データです。点群データは、レーザースキャナー等を用いて作成した、3次元の位置情報を持つ3Dモデルになる前の生のデジタル
1971年福井県生まれ。得意ジャンルは、パソコン・デジタルAV・家電、ネットワーク関連など「電気かデータが流れるもの全般」。主に、取材記事と個人向け解説記事を担当。 テクノエッジ、スタートおめでとうございます。 いろいろありましたね、ここまで。 Engadget 日本版時代からよく知る方々がスタートする媒体ということで、私ももちろん注目しております。 一人の読者としても期待しておりますが、原稿執筆のご依頼もお待ちしております。できるだけ、高い原稿料でお願いできれば。（揉み手） まあ、そういう話はともかくとして、「テックメディア」にとって今はなかなか大変な時期でしょう。この際だから、そのあたりについてちょっと思うところを書いてみたいと思います。（多分、今後寄稿する記事は「だ・である」になりますが、この原稿のみ「です・ます」でお送りします） ウェブメディアも「変わった」20年「難しい話は読まれ
「もはやこのシステムなしに、施工管理は考えられない」。大規模な建設現場を統括するベテラン所長にそう言わしめた、斬新なデジタル活用（デジカツ）を紹介したい。大林組が自社開発した「4D施工管理支援システム」である。 大林組が開発した建設現場の「4D施工管理支援システム」の画面。クレーンの動きから屋根の鉄骨をどこまで施工したのか管理している。屋根の緑色の部分は、施工が完了した鉄骨部材を示す（資料：大林組） 舞台は北海道北広島市だ。北海道日本ハムファイターズが2023年シーズンから利用する予定の新球場、「エスコンフィールド HOKKAIDO」の建設現場である。開閉式屋根を採用し、天然芝のフィールドを備える日本初の野球場になる。収容人数は約3万5000人だ。 スタジアムの階数は、地下2階・地上6階建て。構造は鉄筋コンクリート（RC）造・鉄骨（S）造・SRC造。
みなさん！！！点群データ使ってますかーーーー！！！ というのは、毎回点群記事を書くたびに聞いている気がして、前回「LAZ形式の点群データ」について記事を出したときも同じようなことを言っていました。 前回記事 LAZ形式の点群データがLASやCSVと比較してなぜ軽量なのか、をまとめてみる 前回は神奈川県が点群データを出してくれていたんですが、今回は本命！ 東京都が点群データが公開されました！ https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/tokyopc-23ku-2024 今まで見てきたオープン点群データの中で最高品質な気がしていて 強度や分類などの属性も埋め込まれている 座標系の設定がされている 脅威の16point/m2の高密度点群データ となっています！ （ただし、やはりv1.2…なぜ…） ❯ pdal info --metadata ~/Downloa
リコーは手持ちサイズの機器で周囲360度の点群と画像のデータを取得する技術を開発した。一般的な3次元レーザースキャナーよりも手軽に空間の3次元情報を得られるようにすることで、建設現場での活用を目指す。既に建設会社との共同実験に着手しており、2023年後半までに、開発した技術を搭載した試作機を完成させる予定だ。 今回開発した点群データ取得技術のマーケティングや研究開発を統括するリコー先端技術研究所Optical Data Stream PTの齊所賢一郎エキスパート（写真：日経クロステック） 試作中の機器「ワンショット3D復元デバイス」は片手で握れる大きさで、投光装置や受光装置を備える。本体の周囲約5m以内にある物体に光を当て、生じた反射波が戻るまでの時間を測定して距離を計測し、1秒で点群データを取得する。屋内空間の点群データを数メートルおきに取得することで、自動でつなぎ合わせて地面や壁、天井
独自に開発したコンバータによるVRChatでの大規模点群の使用（「デジタル上野の杜」(https://dt.geidai.ac.jp/?p=827)のために開発）について解説します。ランタイムのC#によるスクリプトが使えないなどの限定された条件の中で、LODや空間分割などを実現し、描画負荷低減とデータ圧縮を行い、1億点近い点群をリアルタイムで描画できます。また、点群の取得、処理についてのノウハウを紹介します。 こんな人におすすめ: ・点群表示で困っている方 ・レーザースキャナーなどで取得した点群を活用したい方 ・大規模点群をC#スクリプトが使えないソーシャルVRに持ち込みたい方 受講者が得られる知見: ・ランタイムスクリプトなしで大規模点群を描画する負荷軽減方法 ・大規模点群をVRChatで使用する手法 ・大規模点群の処理ノウハウ 出演: 於保 俊 (株式会社ホロラボ) — 初出: SYN
3次元点群入門者から中級以上の人までオススメ「詳解 3次元点群処理 Pythonによる基礎アルゴリズムの実装」 - karaage. [からあげ]
「詳解 3次元点群処理 Pythonによる基礎アルゴリズムの実装」献本いただきました 普通に買おうと思ってチェックしていた書籍「詳解 3次元点群処理」ですが、なんと出版社様より献本いただきました！ 詳解 3次元点群処理 Pythonによる基礎アルゴリズムの実装 (KS理工学専門書) 作者:金崎 朝子,秋月 秀一,千葉 直也講談社Amazon 3次元点群処理というと、C++でPCLを使うケースが多いですが、この本はPython+Open3Dで深層学習まで扱っているのが今風（？）で良いですね。 そもそも3次元点群処理の初学者向けの本、いわゆる一般的な2次元画像の入門書に比べると（自分が知る限り）全くといってよいほど書籍無いので、多くの人に待ち望まれていたジャンルの本ではないかなと思います。 それを証拠にというわけではないのですが、Amazonでも発売以来、ベストセラー1位が続いています。3次元
![3次元点群入門者から中級以上の人までオススメ「詳解 3次元点群処理 Pythonによる基礎アルゴリズムの実装」 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5494c8060d7d67f991a64ed0c51581f668c7eac8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20221009%2F20221009235310.jpg)
管理人のイエイリです。 iPhone 13 ProやiPad Proなど、LiDAR（ライダー）と呼ばれるセンサーを搭載したモバイル端末で、現場の点群計測を行う人が急速に増えています。 その一方で、「精度はいったい、どれくらい？」「上手に点群計測する歩き方とは？」「スキャンアプリはどれを使うべき？」などと、お悩みの方もおられるでしょう。 そんなお困りごとを解消しようと、モバイルスキャン協会（共同代表理事：桑山優樹氏、松尾泰晴氏）は2022年6月13日に、「モバイル端末スキャンマニュアル」を無料で公開しました。
東京都が新たに西新宿の点群データ等を公開、「都市のデジタルツイン」検討会も 東京都は、都市のデジタルツインについて議論を行う「東京都における『都市のデジタルツイン』社会実装に向けた検討会」の第4回検討会を2022年2月3日にオンライン開催します。また、東京都は本検討会の告知に併せて「東京都デジタルツイン3Dビューア」の掲載データ追加と、「3D都市モデルのデータ変換ツール（コンバータ）」の公開を発表しています。 「東京都デジタルツイン3Dビューア」に掲載データが追加 「東京都デジタルツイン3Dビューア」に新たに3つのデータ「西新宿地区 点群データ」、「都市整備局 大丸有地区 地下空間 3Dデジタルマップデータ」、「建設局 街路樹データ」が追加されました。追加されたデータは「データを地図上で見る」から確認できます。 （建設局 街路樹データ） 第4回検討会が開催 第4回「東京都における『都市のデ
PDALで点群データを処理 - Qiita
1年を振り返って 今年一年を振り返って、コロナ禍の事務所で1人寂しく何をしていたのかと思い返してみると、ブラウザでは常にMapbox GL JSやDeckGLを使って3D地図を表示していました。 3Dデータを処理する機会が多くなったのですが、その扱いについては情報が共有されてはいないなと感じています。 点群データ 静岡県の点群データ公開は話題になりましたね。 その他にも土木学会インフラデータチャレンジにおいて、国土交通省 那賀川河川事務所・福井河川国道事務から九頭竜川、那賀川のLASデータが公開されていますし、国土交通データプラットフォームからICT土工の工事成果品として取得した3次元データのうち233工事が提供されています。 簡単にデータが手に入るようになってきました。 PDAL みなさんどうやって点群データ扱ってるの？ そんな簡単に手に入るようになった点群データですが、ちょっとしたフォ
点群DNN、3D DNN入門 -3DYOLO, VoxelNet, PointNet, FrustrumPointNet, Pointpillars - arutema47's blog
またまたQiitaからのお引越し記事です。 センサについてはこちらをどうぞ。 aru47.hatenablog.com 目的 点群DNNでできること 3Dセンサ 3D DNNの家計図 変更履歴 2Dベースアプローチ Complex YOLO (ECCV workshop 2018), YOLO 3D (ECCV workshop 2018) 手法について 俯瞰（bird's eye viewまたはBEV)とは？ メリット デメリット 点群ベースアプローチ (PointNet系) PointNet(NIPS 2016) PointNetの手法について PointNetのタスク PointNetの実装 PointNet++(NIPS 2017) 実装 VoteNet(ICCV 2019) センサフュージョンベースアプローチ Frustrum PointNets 手法について メリット デメリッ
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Stability AI、画像を1秒で3Dモデル化する「Stable Point Aware 3D」を発表、リアルタイム編集も可能／画像を点群→メッシュ→3Dと段階的に変換、商用・非商用を問わず無料
東京都、多摩・島しょ地域の3次元点群データを無料公開。「デジタルツイン実現プロジェクト」の一環で｜ゲームメーカーズ
点群データにおける表現学習 - Ridge-institute R&D Blog
10万点以上の点群位置合わせ問題を2分で解く 金沢大学の広瀬修氏がアルゴリズムを考案
東京都デジタルツイン実現プロジェクト 区部点群データ - G空間情報センター
Starlinkで構築したau通信網を活用し、北海道新幹線のトンネル建設現場から3D点群データのリアルタイム伝送に成功。KDDI・清水建設ら
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メディアの過去未来から考える「エッジ」と「点群」（西田宗千佳） | テクノエッジ TechnoEdge
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東京都が新たに西新宿の点群データ等を公開、「都市のデジタルツイン」検討会も
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