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アイテム
車両型ロボットにおけるNeRFからの3Dサーモグラフィ生成
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/232714
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2327145009f402-c4b2-42fa-a78e-a2924d4a4c2a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CVIM24237023.pdf (14.2 MB)
2026年2月25日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, CVIM:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-02-25 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 車両型ロボットにおけるNeRFからの3Dサーモグラフィ生成 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| タイトル | 3D thermography based on NeRF using a four-wheel robot | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 大阪大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 大阪電気通信大学／大阪大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 大阪大学 | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Osaka University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Osaka Electro-Communication University / Osaka University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Osaka University | ||||||||||||
| 著者名 |
田川, 聖一
× 田川, 聖一
× 越後, 富夫
× 榮藤, 稔
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | NeRF によって 3D サーモグラフィを実現する手法を定性的に評価し，その有効性を実証した．本研究では，3D LiDAR とサーモカメラを装備した車両型ロボットを用いて，NeRF の学習を行い，NeRF から 3D サーモグラフィを抽出した．画像からは推定しづらいサーモカメラの視点移動を LiDAR SLAM によって推定することで NeRF の学習を可能にした．この手法は特に，透過や反射の影響を受けやすいガラス面の形状復元に優れ，LiDAR では測定困難であったガラス面を含む室内形状を正確に再現した 3D サーモグラフィを実現できる可能性を示した． | |||||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | This paper proposes a method for realizing 3D thermography using NeRF, and qualitatively evaluates and demonstrates the effectiveness of the method. We use a four-wheel robot equipped with 3D LiDAR and a thermal camera to train NeRF and extract 3D thermography from it. We enable the training of NeRF by estimating the poses of the thermal camera, that are hard to estimate by thermal images, using LiDAR SLAM. This method particularly excels in reconstructing the shape of glass surfaces, which are prone to transmission and reflection effects. It shows the potential to generate 3D thermography with accurately reproduced indoor shapes, including glass surfaces that are difficult to measure with LiDAR. | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AA11131797 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM） 巻 2024-CVIM-237, 号 23, p. 1-8, 発行日 2024-02-25 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8701 | |||||||||||
| Notice | ||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
