複数の画像認識AIを活用した
LOD2建物モデル自動生成ツールの開発
こもりじゅんやう ちゅうさく

はっとり さ と このなかひでき

小森惇也1・于 忠 策1・服部聡子1・野中秀樹11アジア航測株式会社（〒215-0004 神奈川県川崎市麻生区万福寺1-2-2 新百合21ビル）

国土交通省都市局は2020年度からProject PLATEAUを開始し，3D都市モデルの整備・活用・オープンデータ化事業を進めている．しかし，3D都市モデルを整備するうえで必要となるLOD2
建物モデルは手動生成が主でコスト・時間を要し，自治体が整備・更新するには難易度が高い．
LOD2建物モデルを効率的に作成する手法を確立することを目的として，自治体において定期的に整備されている航空写真，DSM点群，数値地形図等を入力に用い，AI技術を活用することでLOD2建物モデルを自動生成するツールを開発した．また，3D都市モデルの整備を推進することを目的に，開発したツールをオープンソースソフトウェアとして無償で公開した．
Key Words : PLATEAU，OSS，LOD2建築物モデル，深層学習，AI，CityGML

おり，0～4までレベルが存在する．3D都市モデルとして最も単純な形状であるLOD1であれば屋根形状を再現する必要はなく箱型のモデルを作成すればよい
国 土 交 通 省 都 市 局 で は 2020 年 度 か ら Project
が，LOD2であると屋根の形状を詳細に作成する必要
PLATEAUを開始し，スマートシティの社会実装をはがある．
じめとするまちづくりのデジタルトランスフォー
従来のLOD2建物モデル作成では1棟ごとの建物にメーションを推進するための基盤データとして，3Dついて手作業で作成を行っており，1人の作業員で1都市モデルの整備・活用・オープンデータ化事業を日20~25棟の建物しか作成することができない．海進めている．しかし，3D都市モデルを整備するうえ
外製のソフトウェアを利用して自動作成することもで必要となるLOD2建築物（以下，「建物」）モデル可能であるが，陸屋根形状建物の段差を表現できなは手動生成が主でコスト・時間を要する．
い等で要求性能に対して品質が担保されにくい．加
本稿では，①LOD2建物モデルを効率的に作成する
えて，ソフトウェア依存により，国内特有の屋根形手法を確立することを目的として，航空写真・DSM状を再現するためのロジック改良ができないという点群・数値地形図（建物外形データ）等を入力して点も課題である．また，モデルの作成，検査，テクAI等を活用することでLOD2建物モデルを自動生成すスチャ貼り付け等の複数の処理工程に分けてモデルるツールを開発した．②全国的な3D都市モデルの整備の加速およびツールの継続的な更新を目的として， を作成する必要があるため作業効率が良くない．
本稿ではLOD2建物モデルの作成工程を効率化し，開発したツールを国土交通省都市局のPLATEAU GitH
高精度でLOD2建物モデルが自動生成可能なツールをub（https://github.com/Project-PLATEAU/Auto-Cr開発した．開発にあたっては，写真測量分野においeate-bldg-lod2-tool）でOpen Source Softwareとても有効性が確認されている画像認識AIに着目した．
して無償公開した．
本稿は2章で従来のモデル作成方法，3章で本ツー
３．ツールの開発
ルの処理工程，4章でAI適用について述べ，5章では生成したモデルの正確度評価と生成結果画像，6章
ではOSS化について示す．
(1) 建物自動分類
建物のモデリングにあたって，建物ごとで屋根面の複雑さは異なるため，単一のモデリング方法で全２．従来の建物モデル作成方法ての建物をモデリングすることは困難である．そこ
で，図-1に示すように建物の屋根形状で処理を分け
建物モデルの詳細度は3D都市モデル標準製品仕様
1)てモデリングした．屋根形状の区分は陸屋根形状建書第2.0版 にLOD (Level Of Detail)で定義されて１．はじめにAI画像認識により屋根線抽出とバルコニー抽出を行
い2次元表現の屋根形状情報を取得する．3次元モデ
ル形状の生成では，取得した2次元屋根形状情報に高さ情報を付与して屋根面，壁面，接地面を生成する．

４．AI技術による処理

図-1 開発ツールの処理フロー

物と非陸屋根形状建物（以下，「家屋形状建物」）とした．本稿において陸屋根形状建物とは屋根面が地面と平行である建物のことを指し，家屋形状建物とは陸屋根形状建物にあたらず屋根面が斜面かつ複数の面で構成される建物形状を指す．
(2) 陸屋根モデリング
陸屋根形状建物は地面に平行な屋根面を有しており，形状が比較的単純であるためルールベースの手法を開発した．処理は平面推定処理，屋根の外形形状の取得，モデル面の生成からなる．平面推定処理
では入力点群を屋根面毎にクラスタリングした後にGraphCutによる最適化を行い，屋根面の点群を抽出する．屋根面の高さ付与では抽出した各屋根面の点群の高さの平均を付与する．外形形状取得ではクラス タ リ ン グ し た 点 群 に 対 し て Minimum Bounding
Rectangle処理を行い，屋根面の大まかな形状を決定し，その後形状を補正する．最後にモデル面の生成では屋根面，壁面，接地面を法線方向等の情報から決定しモデル面を生成する．
(3) 家屋モデリング
家屋形状建物についてはルールベースの手法では面の推定が困難であるため，AIを活用した手法を開発した．処理は2次元屋根形状の作成と3次元モデル形状の生成からなる．2次元屋根形状の作成では，(1) 建物形状分類ツールの中で陸屋根形状と家屋形状の処理を分岐する方法として建物形状を分類する画像分類AIを用いた．
建物形状を分類するAI手法には画像分類手法(図2左)のResNet342) を使用した．画像分類手法とは，画像1枚に対してそれが何であるかのラベリングを行う手法である．本処理ではモデリングを行う建物単位に画像を切り出し，その建物が陸屋根形状または家屋形状の建物のいずれかに分類するようにResNet34を学習・推論させることで建物形状の自動分類を行った．
(2) 屋根線抽出
家屋形状に分類された建物は屋根面が複数の面で構成されるため，構成する面を抽出するために屋根線の検出を行う．検出された屋根線は後工程でモデルを生成するときにノード（頂点）とエッジ（線分）として利用される．
屋根線を検出するAI手法には線分検出手法(図-2中)のHEAT3)を使用した．HEATは画像の内部からノードの候補点を取り出し，候補点同士のエッジを評価することで正しいノードとエッジを検出するAI手法である．検出精度が高いこと，処理速度が速いことを考慮したうえで選定した．
(3) バルコニー抽出
建物の中にはバルコニーを含むものがある．バルコニーは一般的に屋根面よりも低いと考えられるため，モデリング時にその領域を低い位置にする必要がある．バルコニー判定処理では建物画像の内部からバルコニー領域の抽出を行う．

図-2 AI処理結果例

図-3 モデル生成結果 上段：広域結果（左：テクスチャなしモデル，右テクスチャありモデル）
中下段左右：個別結果（左：入力点群，中：テクスチャなしモデル，右：テクスチャありモデル）

バ ル コ ニ ー 領 域 を 抽 出 す る AI 手 法 に は セ マ ン
テ ィ ッ ク セ グ メ ン テ ー シ ョ ン 手 法 ( 図 -2 右 ) のTransUNet4) を使用した．セマンティックセグメン
テーション手法とは，画像の画素毎に特定のクラスへ分類することにより，画像の全ての画素で物体を特定する手法である．本処理では建物画像からバルコニー領域と非バルコニー領域に画素単位で分類することにより，バルコニー領域の抽出を行った．

５．LOD2建物モデル自動生成結果(1) 使用データ
評価にあたり神奈川県川崎市の川崎区と幸区の一部を対象としてモデル生成を行った．航空写真は，
3D都市モデル整備のための測量マニュアル第1.0版5)に示されるLOD2.0モデル作成時の標準入力に従い，オーバーラップ60%，サイドラップ30%，地上画素寸法25cmで撮影したものを使用した．DSM点群は航空
写真からSfM/SVMで作成したDSM点群とした．建物外形データはG空間情報センター6)が公開する川崎市のCityGMLから取得した．

義で評価を行った．ランクAは修正の必要がなく，ランクBは一部手修正が必要，ランクCは手作業で作成のしなおしが必要，である．
(3) モデル生成結果
モデル生成結果を図-3に示す．上段の広域のモデ
ル生成結果では全体的に破綻が無くモデルが生成できたことが確認できる．中段の複雑な形状の家屋形状建物でも正しくモデルが生成できたことが分かる．
中段右の例では，入力点群の一部で角が丸く，形状を表現できていないが，モデル生成結果では対応する箇所が綺麗にモデル化されている．画像認識AIにより正しい形状を把握したことで，点群では得られない形状情報を補正してモデル生成したことが確認できた．下段の陸屋根形状建物では段差がある建物モデルが生成できていた．
以上の結果から，複雑な形状や不明瞭な形状の建物であっても問題なくLOD2建物モデルが生成できており，開発したツールの有効性が確認できた．

(4) 評価結果
評価結果を表-1に示す．「修正不要」のランクA(2) 評価方法の建物モデルは全体の41.7%を占めており，良好な本ツールで生成したモデルの正確度評価を行った． 結果となった．「一部不自然な形状」があるため修対象地域は，都市局がLOD2建物モデルを公開してい正が必要となるランクBは27.1%であり，「要修正」る神奈川県川崎市の川崎区および幸区を検証対象地の手動でモデルを作成し直す必要があるランクCの域として選定した．対象の建物は5062棟である．
28.8%より低い値である．未生成の建物の多くは外
評価は目視による定性評価とし，ABCのランク定形線と画像の間にズレが生じていることや，経年変表-1 モデル正確度の評価ランク別棟数割合
棟数 (棟)
割合 (%)

評価ランク
ランクA
ランクB
ランクC
未生成

2020
1313
1397
119

41.7
27.1
28.8
2.5

化により建物がなくなった等が理由で生成されなかった建物であった．
モデル作成作業効率化の点で考えるとランクA・B合わせて68.8%であるため本ツールの有効性が示されていることがわかる．これにより，本ツールは従来の作業を大幅に減らすことができるとわかった．

６．OSS化
本稿で開発したツールは国土交通省都市局のPLATEAU GitHub （ https://github.com/ProjectPLATEAU/Auto-Create-bldg-lod2-tool）でOSS(OpenSource Software)として無償公開した．無償で公開することにより期待される効果は次の通りである．
(1) 3D都市モデルを整備することが難しい自治体等のデータ整備を促進
本ツールは自治体業務で定期的に整備・利用されるデータを入力としており，かつツールの実行マニュアルを整備したソフトウェアを無償で公開しているため，3D都市モデルを整備したいどの団体でも利用可能であり，これにより全国的な3D都市モデル整備を推進することが可能である．

本ツール開発した令和4年以降で確認された課題として，検証に用いた川崎市とは異なる地域で異なる特性を持つデータで検証を行ったところ，誤ったモデル生成結果の割合が増えた．これは，AIによる画像認識では学習と異なるタイプのデータが入力されると正しく認識しない技術的課題によるものであった．その後，ツールの更新を行ったため（令和5年度），本稿執筆時点では上述した課題が改善され，対応可能な地域が増加したことが確認されている．
今後の課題は，継続的なツールの更新およびユーザーの増加を促進することである．

謝辞：本稿のツール開発は国土交通省都市局が推進するProject PLATEAUの一環として行ったものである．開発において国土交通省都市局関係者に多くのご助言をいただいた．ここに感謝の意を表する．
参考文献
1)

2)

3)

4)

(2) ユーザーによるツールの継続的な更新
本ツールを公開しているソフトウェアソースコー
ド 公 開 サ イ ト GitHub は ユ ー ザ ー に よ る 更 新 機 能（pull request）を持つ．本ツールのソースコードをダウンロードした大学等の研究機関が，使い勝手が良く高精度にモデル生成が可能なように更新を行い，ソースコードをアップロードすれば，継続的な更新が可能である．

７．おわりに
本稿ではLOD2建物モデルを効率的に生成可能なツールを開発した．開発したツールで神奈川県川崎市のLOD2建物モデルを生成し有効性を確認した結果，正しくモデルが生成できていた．また，本ツールはOSSとしてソースコードを公開しており，利用の許諾の必要なく，誰でもアクセスして利用することが可能である．

5)6)

国土交通省都市局 PLATEAU ハンドブック 「3D都市モデル標準製品仕様書」pp.6-11.
https://www.mlit.go.jp/plateau/libraries/handbooks/
HE, Kaiming, et al. 2016. Deep residual learning for image
recognition. In: Proceedings of the IEEE conference on
computer vision and pattern recognition. pp. 770-778.
CHEN, Jiacheng; QIAN, Yiming; FURUKAWA,
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In:
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CHEN, Jieneng, et al. 2021. Transunet: Transformers makestrong encoders for medical image segmentation. arXiv
preprint arXiv:2102.04306.
G 空 間 情 報 セ ン タ ー 3D 都 市 モ デ ル （ ProjectPLATEAU）川崎市（2020年度）
https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/plateau-14130kawasaki-shi-2020
国土交通省都市局 PLATEAU ハンドブック 「3D都市モデル整備のための測量マニュアル」pp.10-23
https://www.mlit.go.jp/plateau/libraries/handbooks/