マルチスケール特徴量を用いたMMS点群ラベリング 物体境界部の高精度化

平岡 慶太; 中野 真肇; 高橋 元気; 増田 宏

doi:10.11522/pscjspe.2025S.0_658

2025年度精密工学会春季大会

DOI https://doi.org/10.11522/pscjspe.2025S.0_658

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主催: 公益社団法人精密工学会

会議名: 2025年度精密工学会春季大会

開催地: 千葉工業大学

開催日: 2025/03/17 - 2025/03/19

マルチスケール特徴量を用いたMMS点群ラベリング

物体境界部の高精度化

*平岡慶太, 中野真肇, 高橋元気, 増田宏

著者情報

キーワード: 点群, 移動計測装置, レーザスキャナ, セマンティックセグメンテーション, 機械学習, 対照学習

会議録・要旨集認証あり

p. 658-659

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抄録

これまでに，MMS点群のセグメンテーションのためのマルチスケール特徴量を，点群全体を小領域に分割することで高速に計算する手法を提案した．しかし，物体境界部では，マルチスケール特徴量を計算する近傍点群に複数の物体が混在することで，誤認識が起こりやすいという課題があった．本研究では，物体境界部のマルチスケール特徴量に対照学習を適応することで，認識精度を向上させる手法について検討する．

責任著者(Corresponding author)

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