地上レーザー計測点群の画像化に基づくセマンティックセグメンテーション

抄録

本研究では，地上型レーザスキャナによる計測点群中のセグメンテーションのため，3次元点群の画像化に基づき，点群に対し2次元深層学習を適用可能なフレームワークを提案する．提案手法の利点として，学習データに比較的入手しやすい画像を利用できることが挙げられる．よく知られたU-netによる森林内樹木の樹幹検出を対象とし，3次元点群へのセマンティックラベル割り当て性能を評価する．