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  1. 全国大会
  2. 83回
  3. 人工知能と認知科学

点群データを用いた部位認識技術のための深層学習の適用に関する研究

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214847
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214847
9690853a-5698-46f5-a750-71c13a26d741
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z83-2M-02.pdf IPSJ-Z83-2M-02.pdf (472.6 kB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2021-03-04
タイトル
タイトル 点群データを用いた部位認識技術のための深層学習の適用に関する研究
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 人工知能と認知科学
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
関西大
著者所属
摂南大
著者所属
関西大
著者所属
関西大
著者所属
関西大
著者所属
関西大
著者所属
関西大
著者名 古賀, 一成

× 古賀, 一成

古賀, 一成

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塚田, 義典

× 塚田, 義典

塚田, 義典

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梅原, 喜政

× 梅原, 喜政

梅原, 喜政

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中原, 匡哉

× 中原, 匡哉

中原, 匡哉

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田中, 成典

× 田中, 成典

田中, 成典

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窪田, 諭

× 窪田, 諭

窪田, 諭

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中畑, 光貴

× 中畑, 光貴

中畑, 光貴

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 我が国では,高度経済成長期に整備されたインフラ構造物の老朽化が深刻な問題となっている.そこで,国土交通省では,橋梁を一元で管理し維持管理作業の効率化と高度化を図るために構成部位ごとに3次元モデルを生成することを目標としている. 既存研究では計測された橋梁の点群データを画像上で部位認識している.しかし,その結果を点群データにフィードバックできていない.そこで,本研究では,多視点から撮影した画像から橋梁の部位認識結果を各点ごとに集計し,選定を行うことで点群データにフィードバックする手法を提案する.また,点群データに適用した結果と手動で部位情報を付与した点群データを比較し,本手法の精度を検証する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第83回全国大会講演論文集

巻 2021, 号 1, p. 81-82, 発行日 2021-03-04
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 16:26:21.182403
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