| 講演名 | 2019-11-06 三次元点群を拡張したボクセル空間における果樹の生育特徴量の抽出方法の検討 仙田 薫(東大), 繁田 亮(東大), 郭 威(東大), 川原 圭博(東大), |
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| 抄録(和) | 近年，ドローンを用いたリモートセンシングやLiDARを用いて植物の三次元構造を把握し，農業に活用しようという取り組みがなされている．例えば，果樹を対象にLiDARなどから得られた三次元点群データをもとに木のボリュームを推定し，収穫量予測に活用する手法が検討されている．既存の取り組みとして測定した点群データを，三次元空間を格子状に離散化したボクセル空間で解析する手法があるが，空間の解像度を決定するボクセルの大きさを適切に設定しなければならず，データごとに実験者が設定する場合が多いうえ，大きさの違いによる推定精度への影響は詳しく議論されてこなかった．本稿ではボクセルサイズを自動的に調整する手法を提案するとともに，ボクセルサイズの大小による処理量の多寡と空間解像度の粗密を定量的に評価する． |
| 抄録(英) | Data sensed by UAV or LiDAR remotely are utilized to extract 3D structure of plant for agriculture. For example, it is investigated and studied to estimate the volume of fruit trees based on 3D point cloud data measured by a laser scanner, e.g. LiDAR, and predict the crops using the estimated volume. Several studies have demonstrated that point cloud data can be analyzed effectively in voxel space, in which 3D space is discretized into an array of cubes called voxels. In such methods, the size of each voxel needs to be set properly. Previous studies often rely on manual parameter tuning on the size of voxels, where the relationship between volume estimation accuracy and voxel size has not been discussed enough. Therefore, this study presents an automatic voxel size adjustment, then we evaluated space resolution and calculation cost tradeoff affected by the voxel sizes. |
| キーワード(和) | 農業 / LiDAR / 点群データ / 三次元画像 / ボクセル空間 / パラメータチューニング |
| キーワード(英) | agriculture / LiDAR / point cloud / 3D image / voxel space / parameter tuning |
| 資料番号 | SeMI2019-98 |
| 発行日 | 2019-10-29 (SeMI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW / SeMI / CNR |
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| 開催期間 | 2019/11/5(から2日開催) |
| 開催地（和） | 構造計画研究所(本所新館東京) |
| 開催地（英） | Kozo Keisaku Engineering Inc. |
| テーマ（和） | IoTワークショップ |
| テーマ（英） | IoT Workshop (Oral or Poster presentation) |
| 委員長氏名（和） | 田野 哲(岡山大) / 石原 進(静岡大) / 高汐 一紀(慶大) |
| 委員長氏名（英） | Satoshi Denno(Okayama Univ.) / Susumu Ishihara(Shizuoka Univ.) / Kazunori Takashio(Keio Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 水谷 圭一(京大) / 門田 和也(日立) / 山本 高至(京大) / 神原 誠之(奈良先端大) / 村川 賀彦(富士通研) |
| 副委員長氏名（英） | Keiichi Mizutani(Kyoto Univ.) / Kazuya Monden(Hitachi) / Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) / Masayuki Kanbara(NAIST) / Yoshihiko Murakawa(Fujitsu Labs.) |
| 幹事氏名（和） | 斎藤 健太郎(東工大) / 野田 華子(アンリツ) / 西尾 理志(京大) / 齊藤 隆仁(NTTドコモ) / 五十嵐 悠一(日立) / 菅谷 みどり(芝浦工大) / 吉岡 康介(パナソニック) |
| 幹事氏名（英） | Kentaro Saito(Tokyo Inst. of Tech.) / Hanako Noda(Anritsu) / Takayuki Nishio(Kyoto Univ.) / Takato Saitou(NTT DOCOMO) / Yuichi Igarashi(Hitachi) / Midori Sugaya(Shibaura Inst. of Tech.) / Kosuke Yoshioka(Panasonic) |
| 幹事補佐氏名（和） | 布施 匡章(アンリツ) / 村上 友規(NTT) / 内山 彰(阪大) / 金井 謙治(早大) / 橋本 匡史(阪大) / 小林 優佳(東芝) / 横山 正典(ＮＴＴ) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masaaki Fuse(Anritsu) / Tomoki Murakami(NTT) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.) / Kenji Kanai(Waseda Univ.) / Masafumi Hashimoto(Osaka Univ.) / Yuka Kobayashi(Toshiba) / Masanori Yokoyama(ＮＴＴ) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Short Range Wireless Communications / Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence / Technical Committee on Cloud Network Robotics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 三次元点群を拡張したボクセル空間における果樹の生育特徴量の抽出方法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Feature Value Extraction of Fruit Trees for Crop Estimation Using 3D Point Cloud Extended Voxel Space Analysis |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 農業 / agriculture |
| キーワード(2)（和/英） | LiDAR / LiDAR |
| キーワード(3)（和/英） | 点群データ / point cloud |
| キーワード(4)（和/英） | 三次元画像 / 3D image |
| キーワード(5)（和/英） | ボクセル空間 / voxel space |
| キーワード(6)（和/英） | パラメータチューニング / parameter tuning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 仙田 薫 / Kaoru Senda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) University of Tokyo(略称：U-Tokyo) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 繁田 亮 / Ryo Shigeta |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) University of Tokyo(略称：U-Tokyo) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 郭 威 / Wei Guo |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) University of Tokyo(略称：U-Tokyo) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 川原 圭博 / Yoshihiro Kawahara |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) University of Tokyo(略称：U-Tokyo) |
| 発表年月日 | 2019-11-06 |
| 資料番号 | SeMI2019-98 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | SeMI-266 |
| ページ範囲 | pp.145-150(SeMI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-10-29 (SeMI) |