深層学習によるMMS画像からの柱状物体の分類精度評価

抄録

MMSにより取得した点群及び連続画像を，道路と周辺設備の維持管理に利用することが一般的となってきた．この目的のため，電柱や信号灯の柱状物体を対象とし，点群からの柱状物体認識に関する研究例が多く提案されているが，現状では認識率は90%程度にとどまる．本研究では，深層学習によるMMS連続画像中の柱状物体の分類性能を評価し，その有効性を確認したので報告する．