屋内環境モデリング：点群からの総合天井伏図の生成
背景とねらい
レーザ計測点群から施設の天井の2次元図面である「総合天井伏図(下図参照)」を作成するための点群処理に関する研究を行っています．天井には照明，火災報知器，スプリンクラー，点検口等の「天井面付属設備」が数多く設置されています．これら天井面付属設備の2次元図面である「総合天井伏図」が既設設備から生成され，現状の把握，改修計画，防災基準を満たしているか，など多くの目的で利用されていますが，膨大な数の設備を手作業で記録して図面化するのは容易ではありません．そこで，本研究では，固定式スキャナで取得した点群から総合天井伏図を効率よく生成するための点群処理技術を開発しています．
手法概要
照明器具などの光沢のある物体はレーザ計測で点群を取得することが難しいです．そこで，本研究では，天井付属設備の天井面の輪郭であるフットプリントに注目します．設備のフットプリントは円，矩形にほぼ限定されているので，これを高精度に抽出し，グループ化してラベル付けすることで，総合天井伏図を効率よく作成します．
はじめに点群からの天井面領域を抽出します(下図1)．このステップでは，領域成長法と呼ばれる，シード点から徐々に領域を広げていくことで目的の領域を得るための方法を利用しています．天井面領域の境界に設備のフットプリント形状の多くが現れますが，天井外側境界，梁などでできた段差の境界，設備自身の遮蔽でできた不適切な境界も含まれています．それらを幾何学的な判定処理でそれらを除去して，設備のフットプリントを表す「設備境界点」を抽出します(下図2)．そして，円形フットプリントならびに矩形フットプリントをRANSACと呼ばれる外れ値に頑健なモデルフィッティング法を用いて検出します(下図3)．最後に，寸法や点分布に基づいてフットプリントをクラスタリング（グループ化）し，各クラスタのフットプリントに設備情報を対話的に与えることで，総合天井伏図に必要な情報を全て取得します(下図4)．
効果
下図が開発手法の適用結果です．フットプリントの抽出率はスキャナから6m以内で約90％，処理時間は，下図右の施設（12スキャン，5億点）でフットプリント抽出に15分（抽出設備数約140），マニュアルでのラベル付けが7分程度でした（プログラムを最適化していません）．抽出率とクラスタリング性能の向上が課題です．
関連論文など
- R. Akiyama, H. Date, S. Kanai, and K. Yasutake FOOTPRINT DETECTION OF CEILING EQUIPMENT FROM TLS POINT CLOUDS, Proc. The Fifth International Conference on Civil and Building Engineering Informatics, 465-670 (2023)
- H. Takahashi, H. Date, S. Kanai, K. Yasutake, DETECTION OF INDOOR ATTACHED EQUIPMENT FROM TLS POINT CLOUDS USING PLANAR REGION BOUNDARY, ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLIII-B2-2020, 495-500 (2020)
