航空点群の特徴点処理による骨格座標抽出・構造推定技術の開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: 55

グループ名: 【B】令和6年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2024/08/23

タイトル(英語): Development of Skeletal Coordinate Extraction and Structure Estimation Techniques Using Feature Point Processing of Aerial Point Clouds

著者名: 八尾健一朗（中部電力），中神正樹（中部電力），松本浩（日本電気），重田考徳（日本電気），今井隆輔（日本電気）

著者名(英語): Kenichiro Yao (Chubu Electric Power Co., Inc.), Masaki Nakagami (Chubu Electric Power Co., Inc.), Hiroshi Matsumoto (NEC Corporation), Takanori Shigeta (NEC Corporation), Ryusuke Imai (NEC Corporation)

キーワード: ドローン|LiDAR|点群|深層学習|Drone|LiDAR|Point Clouds|Deep Learning

要約(日本語): ドローン利活用による課題解決が電力会社の送電鉄塔などの巡視・点検のほか他業種へと拡大している。現在，更なる活用として期待される自動飛行・目視外飛行には緯度・経度・高度の座標整備が必要である。現状の航路設計の課題は設備図面や手動飛行により航路設計を行う際の精度面および労力が挙げられる。本研究では航空点群データを深層学習により鉄塔・電線・がいし等の各要素にセグメンテーションし，特徴点処理を行うことで骨格座標の抽出や構造推定を行う技術を開発した。

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