屋内屋外の建物の寸法測定や、歴史的遺物の測定に、レーザーなどを用いた高精度の点群データを取り込む機器が比較的安価に入手できつつあり、とはいえ、高精度のものは、1000万円近くしますが。これらの機器から取得した点群データーから、図面化処理を行う上で、ノイズ処理などを実施し不要な点群データーを除去する必要があります。あらあらのノイズ除去後します。そののち、図面化するにあたり、点群データから、特徴点を抽出し、平面や、曲面を抽出することが可能です。
これら特徴点抽出には、オープンソースのソフトを利用するのがべーたー。
現場には、図面化するには不要なオブジェクト、バケツや、椅子、机などなどがあり得る。これらを除去するには、ソフトを用いて、マウスなどでオブジェクトを選択し除去する。
次に、床や壁の平面を抽出するには、RANSACアルゴルを使用し、平面抽出精度影響するパラメーターをチューニングするなどして平面化し、1つの平面をセグメント化実行する。
平面化で課題となるのは、必ずしも平面ではない構造、たとえば壁の出窓など位置などを部面化するには、出窓の特徴点を選択して平面としてではなくデータ化しなければならない。
これらの作業は、経験がある人によるところになるかと思います。
一方、点群データから、人口知能を用いて自動的にオブジェクト検知を行うなど、とりくみが開始されているが、まだ実用化にまでは時間がかかるようですが、大変期待できる分野である。まずは高品位の点群データをどれだけ取得できて、事前学習済みのモデルを利用できるもしくは、自分たちでモデルを学習させていくかになるが、今後事前学習済みモデルを用いて、効率よく図面化できるようになるのも近いと思われる。まずは、高品位データ。