SVM 機械学習による大規模三次元点群からの道路周辺地物の認識

摘要

近年，様々な三次元形状計測技術が発展しており，その活用が期待されている．その中で，レーザースキャナ，カメラ，GPS，IMU，オドメータなどの機材を搭載した移動計測システム，Mobile Mapping System(MMS)により取得した大規模三次元点群の活用が注目されている．MMS は走行しながら道路周辺環境を効率的かつ高精度に三次元点群として取得することができ，その取得データは，土木，防災など多岐にわたる分野での応用が期待される．一方，次世代土木技術，道路施工後の維持管理業務，実都市空間モデリングなどでMMS により取得した点群データを活用する場合，それらのモデル化が必要である．しかし，データが大規模なため手動によるモデル化には多くの人手と莫大な費用と時間が必要である．そのため効率的なモデル化のために，点群に対し地物情報を付加する必要がある．本研究では，MMS により取得した大規模三次元点群から，様々な道路周辺地物を自動認識することを目的とする．なお今回認識の対象としたのは，柱状物体，壁面(建物を含む)，ガードレールである．