社会・技術動向講演会 2023 in 札幌

SfM/MVS を用いた大規模環境の３次元計測とディジタルツイン化
北海道大学 大学院情報科学研究院 特任教授

金井理

皆さま、おはようございます。今日はSfM/MVS、群も含めたデータ化の技術としては、昨今いろいろな

これは写真計測技術の1つですが、これを用いたわれデータ取得技術が進んできております。主要なところ

われの研究事例、研究動向をかいつまんでお話ししたでは、画像で撮って、今日お話しするSfM/MVSでメッ

いと思います。

シュ化するとか点群化する方法、もしくはこれもあとでお話しますがSLAMという技術で3次元化する方法な

1．背景

どがあります。一方、先ほどの講演にもあったように、従来から使われているレーザ計測で3次元データを生＜スライド１＞

成する手法もあります。その他に最近ですと、深さ情報を直接取れる小型のLiDAR付機器で点群化するというようにいろいろなモードで3次元計測することが可能になってきています。
＜スライド３＞

それではまず背景から説明します。昨今、この業界の方にi-Constructionの話をするのは釈迦に説法ですが、i-ConstructionとかICT土工、ICT施工においては、3次元の測量や、3次元での竣工検査が求められ、このために非常に大規模な環境を3次元で非接触計測するということが必要になっております。

また昨今、実環境を3次元計測するデバイスやプラッ
トフォームもいろいろなものが出てきています。従来は＜スライド２＞地上型レーザスキャナー、もしくは高価な一眼レフを用いた写 真計 測で3次元化するといったことが普通だったのですが、それ以外にバックパック型とか、四足歩行ロボットの上にレーザスキャナー載せるとか、
自動運転台車にレーザを載せるなど。データ取得のデバイスもスマホを使ったり、小型のアクションカメラ、
例えばGoProのようなものを使ったりとか、360度カメラを使ったり、それから先ほどご紹介した深さを直接測れるLiDAR機能をもち深度を直接計測できるDepth
カメラなど。こういうものが、例えばiPhone13Proとか

この大規模環境を対象とした3次元計測や、計測点に載っているのをご存じだと思いますけれど、私たち

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はいろいろなモードのものを使えるようになってきまし

こかなど、そういうことを即時に分析することも可能にた。こういうデータ取得デバイスとして、特にカメラ関

なってきました。

係の高解像度化、小型化、それから撮影範囲の拡大ということで、3次元の計測技術とその用途も非常とか、低価格化というのが顕著だと言えるのではないにいろいろな方面で有効活用できる可能性が出てきたかと思います。iPhoneの中に確かにLiDARのセンサーのですが、一方、建設業界では昔から言われていますも付いているのですが、5メーター先ぐらいまでしか撮が、中小建設業のところにこうした技術を導入する時れないとか、点群の取得精度があまりよろしくないとに、レーザはやはりシステムの価格が高い、デバイスいうことで、たぶん測量グレードでの計測というのはが高い、それから場合によっては作業を外注しないとなかなか難しいと言われていますが、それに比べてカいけないということで、コスト的になかなか許容でき

メラのほうは、かなり高解像度化しているというのがないという問題がありまして、精度は確かにいいので特徴かなと考えます。

すが、やはりちょっと中小建設業への導入というのは
難しい状況です。

＜スライド４＞

一方、写真計測のほうは普通のカメラさえあれば、
あとは10万円ぐらいの比較的安価なソフトで3次元化ができるということで、精度はレーザにこそ及びませんが、非常にリアリティーの高い3Dのモデルが作れるので、中小建設業への導入も、どちらかというと写真
計測のほうが少し進んでいて、今後も進む可能性が高
いのではないかなと考えています。
それでわれわれの研究室も、何年か前まではレー
ザ計測でのデータ処理を専門に研究してきたのです
が、数年前から「やはり少し写真計測のほうの研究ももう一つ、こうして撮った3次元の点群データですが、従来は例えば工事が始まる前に1回撮って、それからしよう」というようになってきています。今日はその中の代表的なものを少しご紹介させていただきます。

工事が終わった後に1回撮って、検査などに使うというような利用が多かったのですが、最近ではもう、建設

2．SfM/MVS技術と課題

現場でも状況をリアルタイムに3次元で撮って、その中から人員や資材等の位置とか重機の位置、稼働率な＜スライド４＞

どを分析して、それをコンピュータの中に再現するいわゆるディジタルツインを作って、重機がちゃんと思ったように稼働しているのかとか、さぼっているのはど

さて、写真計測ですが、まずSfM/MVS って何だ？
ということなのですが、これは3次元の写真計測で、皆さんも日常の業務でお使いになっていると思います。
SfMというのはStructure from Motion、MVSというのはMulti-View Stereo、それを合体させた言葉です。

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先端測量技術 119号

普通は写真計測のソフトの中にSfMとMVSの両方いるわけです。

の機能が入っていて、写真から3次元化ができるようになっています。ご存じだと思いますが、写真計測の場＜スライド８＞

合、対象を重複して撮った多数の視点からの画像をこのソフトに入れると、まず初めにSfMが、物体の表面上の疎な特徴点であるタイポイントと、それからその時のカメラの位置・姿勢、この緑色の部分（スライド中央）ですけども、これを推定します。その後、多視点のステレオマッチングを行って画素単位での深さの推定を行って、こういう（スライド右）高密度の点群もしくはメッシュを生成します。
SfMの部分の処理は非常に短時間で、最近のコンピュータですと1,000枚ぐらい入れても数分ぐらいで答

もう少し詳しく見てみると、SfMというのは、例えばえを出してくれますが、それに比べるとMVSの方は、

こういう同一の物体を異なる方向から撮った写真が3枚

高密度モデルを作るのに画素単位での一つ一つの深あった時に、まずこの画像の上から特徴点というのをさの推定が必要になりますので、10倍、場合によって検出して、対応している同一の特徴量を持っている点は100倍ぐらいの時間がかかるという課題があります。

同士を探索してあげて、それで、例えば異なる画像上のこの赤い点が同じ特徴点だとすると、その特徴点ペ＜スライド７＞アの位置からこれを撮った写真のカメラの位置はこういう位置ですねというのを、2枚、3枚、複数枚の写真から同定するということを行っています。
＜スライド9＞

この技術は、実は2010年代から実用化が進んできていて、元々はワシントン大学でやっていたグループが開発した技術です。ウェブ上のインスタグラムのようなサイトから、観光客が撮った、例えばローマのコロッ
セウムのような有名な観光地のいろいろな写真のデー

このスライドは特徴点間の対応関係を推定した例で

タ、カメラも違えば撮っている位置も違うのですが、すが、これ（左上の画像）は1枚目のものです。これ（右それを収集してきて、そこから自動で3Dのモデルを生上の画像）は2枚目の画像で視点が違っています。こ成するために開発された技術です。ですから、今使わの緑色の線の両端がそれぞれ同じ特徴量を持っていれている写真計測の技術のほとんどは、このプロジェ

る特徴点のペアになります。ここにはいっぱい特徴点

クトの中で使われていたということになります。これはの対応が出てきていますが、実はちゃんと正しい対応

その時の3Dのモデルです。そして、ここ（スライド右下）

を示している特徴点というのは、この中の3分の1ぐらにある黒い点が、観光客が撮った一つ一つの写真のいしかありません。
（下の画像を指して）この赤い線の位置を自動で同定した結果になります。これが現在、対応点は、本当は対応してないところを誤判定してい建設や土木で使われているSfM/MVSの原理になってるものです。ですからソフトの中で大量に出てくる対応

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の中から正しいものだけを見つけるという処理をSfMうで推定してあげるという技術も、われわれのところではやっています。

で開発しています。

＜スライド１０＞＜スライド１２＞

こうやってカメラの位置が求まりますと、次はステレ

次の例は、鉄筋の動画からの3Dモデル化です。こオマッチングを使って、例えば（中央Camera1の画像れも大規模構造物の工事の進捗状況をリアルに記録しを指して）この1枚目の画像のこの画素に写っているこ

ディジタルツイン化したいということで、高速道路の高の点の深さについて、（左右の2つの画像を指して）他

架橋の橋脚の鉄筋工部分の、足場の狭い空間の数十の画像から画素周辺のパターンが似たものを探し出し㎝ぐらい離れたところから写真を撮って、それを3次元て深さを推定します。ここなのか、もしくはここなのかモデル化して作ったものです。見てお分かりのように、というのを推定して、全ての画素の画素単位で、一つ実は一眼レフのカメラ（スライド右）で撮るよりも、携一つ深さ推定を行うということになりますので非常に帯型のジンバル付きアクションカメラ（スライド左）で時間がかかることになりますが、その結果、非常に高動画撮影し、その後はSfM/MVSのソフトで3次元化

密度な点群を得ることができるようになります。

すると、撮影時間も少なくかつ結構きれいにモデル化できるということも分かりました。

＜スライド11＞＜スライド13＞

こうやって作られた3Dモデルですが、これは、われわれが海岸の護岸工事のところで68枚の写真を撮ってこうやって撮ったデータの上で、例えば主筋に使わ3次元化したものです。工事の進捗状況を捉えるようれていた鉄筋の径や、帯筋の径は結構それなりの精なモデルを作ることができます。これは実はただ撮っ

度で計測でき、特に主筋についてはたぶん鉄筋の規たのではなくて、コンピュータの指示に従ってモデル

格寸法の特定が可能なぐらいの精度で計測できることがきれいにできる位置に撮影者が行って「ここで撮りが分かりました。工事現場の場合、狭あい空間がありなさい」という指示を受けながら撮っていました。こますよね。なかなかあの大きなカメラを持ってバシャバのどこで撮ったらいいのかいう位置をコンピュータのほ

シャ写真を撮るのも、鉄筋工の方の作業を邪魔するの38

先端測量技術 119号

で嫌がられたりしますけれども、こういう小さいカメラ

ろではステレオマッチングが不安定になって深さの推でサッと撮っていくぐらいだったら、鉄筋工の方が昼

定誤差が大きくなってしまうというような問題もありま

休みの間に足場をぐるっと1周するだけで済みますのす。こういったいろいろな技術課題が存在していて、で楽に行うことができます。

これはまだ残念ながら完全に解決されているわけではありません。

＜スライド１４＞

今日は時間の都合上ここの話はしませんが、われわれの研究室では、こういった問題を解決するために、
例えばコンピュータで撮影をガイドするシステムとか、動画から可変時間で静止画を抜いてくる技術。あるいはコントラスト強調を行って3次元化できなかった部分も深さを出せるようにする技術。さらに、こういう定型形状であれば、CADのモデルを点群から完全自動で立ち上げるというような研究を行っています。
3．大規模環境の3次元計測とディジタルツイン化事例

このようにいろいろ工夫はしているのですが、やは① 消波ブロック認識と補充作業計画への応用

りまだ写真計測による3次元モデルの生成には、いく
つか技術課題があることも分かってきています。

＜スライド１６＞

先ほどのように、そもそも対象物に対して現場の撮影者任せで撮る位置を決めているので、場合によっては写真を撮り過ぎるとか、もしくはここ撮ってほしかったのに画像が不足しているというのが後になって分かるといった問題があります。また、先ほどご紹介したよ
うに、MVSでステレオマッチングするところの処理に非常に時間がかかるので、現場ですぐモデルの生成結果の品質を確認できないというような問題もあります。
それから、作られたモデルのどの部分がどれぐらいの精度でできているのかという目安が、ソフトによっ

その中で今日は、写真計測の一つの応用として、消ては出力されないという問題。さらに、照明が暗い部

波ブロック認識というものと、それから北海道ですの分や、規則的な模様が反復されているような面、こうで除雪への応用、この2つを簡単にご紹介したいと思いうのを低テクスチャ部と言うのですが、そういうとこいます。
まずは消波ブロック認識ですが、これは消波ブロッ
クの一個一個をUAVで撮って写真計測した3Dの点群とソナーの点群から、その位置と姿勢を全部同定して再現するという技術です。消波ブロックのことをお分
かりの方、ご経験のある方はご存知かと思いますが、
消波ブロックは波の力で沈下しますので定期的にかさ上げ工事というのをしなければなりません。その時にいったい何個のブロックを補充したらいいのかというのを、今は結構アバウトに見積もりされているようです。
アバウトと言うと怒られるかもしれませんが。実際の手順としては、まずドローンで現況の点群を撮って、海39

面下のところはソナーで撮って、それをCADの中に入ばらと落としていくシミュレーションやって、必要な個れます。一方、かさ上げ工事には、補充してここまで数を推定するということをやっています。

高くしなければいけないというかさ上げ目標形状があ

まず積み上げ姿勢の推定ですが、これは結構難し

り、それと比較して、この間の不足部分の体積を計って、いです。例えば計測点群、上から見るとこのような形に

充塡（じゅうてん）に必要な補充ブロックの個数を出なっていて（スライド左端、中央上部）、人間が見るとすということをやっています。これで必要ブロックの個大体分かるのですが、この点群とここに積まれている数はある程度出てくるのですが、結構個数の見積もり

ブロックの3DのCADデータ（スライド左端、中央下部）に誤差があって、足りないというのは許されないですを使って、この点群にぴったりフィットするような、
ブロッ

のでブロックいっぱい作り過ぎてしまったとか、多めにクの位置と姿勢（スライド右端、中央上部）をロボット作っても不足してしまうこともままあるようで、例えば、分野で使われているPoint Pair Featureと呼ばれる手施工長さ70mぐらいのところで、この方法で見積もると法を使って推定して出しています。ここの点群（スライ710個程度必要だったのが、実際には150個程度のブ

ド左端、中央上部）からここのブロックの部分の領域

ロックが不足したというようなケースもあるようです。

の点群を一つ一つ切り出す（スライド中央上部）、これをインスタンスセグメンテーションと言いますけれども、＜スライド１７＞

ここに実はディープラーニングの技術を使っています。
このように切り出してしまえば、あとはこの部分点群（スライド中央下部）に対して、このCADデータ（スライド
左端、中央下部）をフィッティングするのは、ロボットで使われているような技術をうまく活用すれば可能となります。ブロックのタイプとかサイズの違いもちゃんと分類できるようになっています。時間があまりないので細かい話は割愛させていただきますが、興味のある方は、資料に論文の情報が載っていますので、そちらをご覧になっていただければと思います。
（論文情報：

こういう課題を解決するために、われわれのところ

Xu, Yajun, Satoshi Kanai, Hiroaki Date, andでは、海面から下はソナーで測って、上はUAV写真計

Tomoaki Sano, Deep-Learning-Based Three-

測で測った高密度の点群から、まず現況のブロックは

Dimensiona l Detection of I ndividua l Wave -どういうふうに積まれているのかというのを一個一個Dissipating Blocks from As-Built Point Clouds

CADデータと比較して、そのシーンを再現し、そのシー

M e a s u r e d by UAV P h o t o g r a m m e t r y a n dンに対して今度はブロック積み上げの目標となる形状

Multibeam Echo-Sounder, Remote Sensing, 14（21）,を与えて、この緑色の補充ブロックを上からばらばら

5575（2022））＜スライド１９＞40

先端測量技術 119号

点群をディープラーニングで分割する場合、学習デー

これは計測点群をブロックごとの部分点群に分ける

タを作らなくてはなりません。でも学習データを他のインスタンスセグメンテーションの精度ですが、まずこ港に積んであるデータから、一生懸命人間が一個一ういう点群（スライド左）を与えて、一個一個のブロッ

個ちまちまラベル付けして作るのは大変なので、ここ

クとして点群をちゃんと分離できているかどうか、そのではゲームエンジンを使って、ゲームエンジンの中で精度を検証したものです。認識した点群の中に間違い上からブロックのモデルをこのように落下させて（スラがどの程度含まれているのかという評価の一つの指標

イド左下）、海岸に積んでいるのと同じようなブロック

を「プレシジョン」といいます。100%が一番いい状態の積み上げ状況を作ります。このようにすると、個々を表しているのですが、この指標で見てみると80%程のブロックは全部それぞれ違うブロックだとゲームエン度ですから、結構いいということが分かるかと思いま

ジン内では分かっていますから、上から見た時にどうす。

いうふうな積み上げのパターンになっているのかの正解が分かり、個々のラベルが全部自動的に付けられま＜スライド２２＞

す。このように、
シミュレーションで類似のシーンを作って学習し、実シーンの物体認識にそれを利用するという点が特徴です。
＜スライド２０＞

さらに積み上げられたブロックの位置・姿勢の精度については、実計測データとCADで配置されたブロックのモデルとの間の平均距離を算出してみると、大体数㎝程度でした。ブロックの大きさというのは大体数mぐらいですので、数mぐらいのブロックに対し数㎝ぐ
北海道にある砂原（さわら）、椴法華（とどほっけ）、

らいのオーダーでフィッティングできているとことが分

江良（えら）という3つの港で、この消波ブロックの認かりました。海面下のソナーのデータ（各港の表の右側、識をやってみました。使われているブロックのタイプやMBES）は、結構（海が）荒れていたので少し悪くな

サイズが結構異なっていて、いろいろなものが混在しりますけれども、それでもそれなりにフィッティングでている港もあります。

きていることが分かります。

＜スライド２１＞＜スライド２３＞41

それからブロックのタイプの分類も、結構しっかりできていて、サイズの違いもちゃんと分類できているということが分かります。
＜スライド２４＞

ないで上からただランダムにブロックを入れていくと、このように、他のブロックに引っかかったような状態の姿勢になってしまいますけれども（スライド下段2つの計算の処理時間も非常に速くて、20m×20mぐらい

図のうち左側）、ディープラーニングを使った方法でやの 領 域に分 けて、 ブロックの認 識とCADモデルのると突起がちゃんと下に向いて、この空間になるべくフィッティングをおこなっているのですが、1領域あた

密に入るように、姿勢を推定できることができます（ス

り数分から5～6分ぐらいでできます。ですから1時間

ライド下段2つの図のうち右側）。

も待っていれば数百mぐらいのところは全部認識できるということになります。

＜スライド２７＞＜スライド２５＞

ディープラーニングを使っても使わなくても、シミュレーションにより実際の工事で追加したブロックの個
こうして、現況がどういうブロックから作られている数と大体同等の追加数が推定できるということが分のかというのは分かるのですが、次はこの既存ブロッ

かっています。ただ、ディープラーニング使ったほうが、クの上に目標形状になるまで、上からブロックのモデ

場合によっては外側の面が同じでも100個ぐらい多くブ

ルをぱらぱら落としていくというシミュレーションを行

ロックが入れられるような姿勢が求まるということなのいます。この時、ブロックが積まれている表面にできで、消波ブロックをできるだけ密に積むのがいいのかるだけ密に新しいブロックが入るような姿勢の計算にどうかは分かりませんが、少なくともこうやって最適化

も、実はディープラーニングを使っていて、なるべくタをしてあげると、より強固な消波ブロックの構造の実

イトにブロックが入るような姿勢を推定して補充個数現には寄与できると考えています。

を推定計算しています。

また将来、これと例えばクレーンのオペレーションの

例えばこういう緑色の既存のブロックのシーン（スラ

自動化とを結び付けられれば、施工自動化などにも寄イド右上）があった時に、ディープラーニングを使わ与できるのではないかと考えています。現在、実補充

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先端測量技術 119号

作業計画への適用ということで、別のサイトでの検証

4.作業員の少なさ、5.バックエンド作業の少なさといっを行っている最中です。

た要件を満たす写真計測を応用した路肩堆雪部の体② 動画からの路肩堆雪部の体積推定

積計測と推定方法を開発しました．車の上にGoProというアクションカメラを2台付けて、夏と冬の2回、道＜スライド２９＞路を走ります。40キロぐらいで走って撮ってきた動画から先ほどご紹介したSfM/MVSを使って雪の表面と、夏の雪が降ってない表面を撮って3次元点群化し、その差分を取って堆雪部の体積を自動計算しています。
＜スライド３１＞

さて、時間がなくなってきたので、この路肩堆雪部の体積推定については少し飛ばしながら説明します。
これは路肩の雪山。北海道の方だとお分かりだと思いますけれども、これをロータリー除雪車で排雪をするという作業が冬には必要になります。この排雪作業に何台のダンプを発注したらいいのかを検討するときに、予め現場で測量して雪山の体積を求めるというこご存じだと思いますが、雪の表面が完全に真っ白だとをやっているのですが、見ていただくと分かるとおと写真計測できません。ですがある画像処理を施すと、り、非常に危険な作業で効率も悪く、しかもある断面計測できないと思っていた雪の表面が3次元化できるしか測れないので見積もりの精度も悪いです。従って、ようになるという場合もあるということが分かってきま

排雪作業前に路肩の堆雪部の体積をそれなりの精度した。

で効率よく、かつ安全に低コストで測定できるような技術が求められています。

留萌市内の1㎞ぐらいの区間、軽車両の上にGoProを2台付けて走って、GPSの受信機がこの中へ入ってそこで路肩堆雪部の体積測定に求められる要件を、います。撮影した動画から静止画に切り出して、その道内の建設会社で実際に除雪の作業をされている方

静止画一枚一枚に、RTKではありませんがGoProのへのヒアリング結果に基づき1.適度な推定処理速度、

普通のGPSの座標を付けてSfM/MVSの処理をしまし2.低コストな機器・ソフト、3.短時間の計測・体積推定、た。画像は大体2,000枚ぐらい。それでもモデルの生43

これは雪が積もった後の計測結果です。雪山の表面の点群がそれなりにしっかりと出ていますね。
＜スライド３５＞

成時間は意外と速くて、1時間強でできます。40km /h
ぐらいで走りながら動画を撮って、そこから3次元化しています。

この2時期に計測した点群に共通して含まれる道路
標識、バス停、看板上の対応点を数点手動入力して自＜スライド３３＞

動位置合わせをするとこんな形になります。結構ちゃんと合います。
＜スライド３６＞

これは夏の間の点群のある部分の拡大図ですが、路肩部分は結構ちゃんと撮れて3次元化できています。ただ、MMSによるレーザ計測ではないので、上のほうを見ていただくと、看板などあまりうまく点が取れていな

そこから、排雪の対象となる領域（スライド右上のいのが分かりますが、少なくとも問題としている雪山計矩形）を、手動で境界線を入力して、このように格子測に必要となる路肩の部分はしっかりと取れています。

に切って、高さマップを作り、冬の点群の高さから夏＜スライド３４＞44

先端測量技術 119号

の点群の高さを引いて、堆雪部の体積を推定していま技術としてNeRF（ナーフ）というものが最近出てきてす。

います。これは、まず対象を多方向から撮影してSfM

このように撮ってきて推定した雪山の体積は、従来だけを行い、対象物に対する撮影画像の位置姿勢をの平均断面法に比べると大体10％～15％ぐらいの違い

推定します。その後MVSをやらないで、いわゆる機があるということが分かりました。仔細な検証は行っ

械学習を行うと、画像を撮影した方向のボリュームレていませんが、おそらく提案手法のほうが正確だと思ンダリング結果がほぼ撮影画像に近いような対象物回います。平均断面法のほうがたぶん誤差が大きいといりの3次元的な色分布と体 積透 過率分布の3次元ボ

うことになります。これをダンプの台数に換算すると、リュームが出てきます。そしてこの3次元ボリュームを従来方法だと100mで大体0.3～1.2台ぐらいダンプが使うと、撮影されていない方向からの画像が、ほぼリ余計にいるというような推定になっています。他の区

アルタイムに合成できます。機械学習も非常に高速で間だともっと誤差が大きいところもありました。

1分ぐらいでできます。

＜スライド３８＞＜スライド４０＞

これを工数の削減効果で見てみると、従来手法で測

例えば、橋脚だとこのようなものが出てきます。こ量し手で書類を書くような方法に比べて大体5分の1ぐ

れが1分ぐらいでできます。ただし、先ほど説明したよらいの工数で済むということも分かっています。これ

うにNeRFの場合も、その入力となる撮影画像の位置についても処理の自動化を今年度のプロジェクトでや

姿勢を推定するためにSfMだけは行わなければなりま

る予定になっています。

せん。さて面白いことにNeRFでの再構成では、撮影が非常に不足している空間に（スライド下の図）雲み

4．関連技術動向

たいなぼやっとした「フロータ」と呼ばれるアーチファ
クト（画像のノイズ）をもつボリュームが出てきます。

＜スライド39＞

撮影が十分であればスライド上のようにフロータは現れません。従ってNeRFで作られた、こういうフロータのようなアーチファクトの多寡をうまく評価してあげると、本講演の最初に少し触れた計算機のガイドに従った自動撮影計画の従来手法に比べて、もう少し高精度かつ高速に、対象物の3次元化の際に撮影が不足している位置や方向の推定ができるのではないかと考えています。コンピュータービジョンの世界では、このNeRFの研究が今非常に盛んに行われていて、盛り上がっている状況です。

さて最後に、写真計測技術の周辺の新しい技術に

今日は写真計測の事例をご紹介いたしました。それ

ついてお話させてください。SfM-MVSとちょっと違うからわれわれのところでやっている例をご紹介しまし45

のではないかということが分かってまいりました。今後の展開として、NeRFのような技術と組み合わせていくことで、さらにもう少し高品質な写真計測が可能になるのではないかと考えています。
以上で発表を終わらせていただきます。どうもありがとうございました。
（拍手）

■講演者
金井 理（かない さとし）北海道大学

たが、やはりデータを取るだけではなくて、それと大学院情報科学研究院 特任教授

CADデータを合体させてあげるとか、2番目にご紹介したように、
夏と冬のデータを組み合わせて差分を取って体積を計算するとか、そうするとそれなりの精度で写真計測ができ、特に動画撮影というのは結構いい

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先端測量技術 119号

本稿は2023年9月22日にで開催された、当協会主催「社会・技術動向講演会 2023 in 札幌」における、金井 理 氏の特別講演の内容をまとめたものです。