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今渕 貴志; 谷藤 祐太; 川端 邦明
Proceedings of 2022 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2022) (Internet), p.1036 - 1040, 2022/01
本稿は、3次元点群データに基づいた深層学習による原子力プラント内構造物の識別手法について報告するものである。安全かつ着実な廃炉作業の推進のためには、取得した作業空間情報に基づいて状態の推定や想定を行うことが重要である。特に空間内の放射線量に関わる情報をシミュレーション等の計算で正確に推定することができれば作業計画の立案等が容易になる。正確な放射線量に関する計算を行うためには、作業空間内に存在する物体の空間形状と材質のデータが必要不可欠であるが、その推定は容易ではない。そこで我々は、原子力プラント内の構造物の種別から材質を推定しうることに着目し、深層学習による構造物識別手法の研究開発に取り組んでいる。本稿では、学習データとして既存プラントの3次元点群データに基づき作成されたCADデータの属性ラベルをボクセルグリッドサンプリングによって当該点群データへ付与する手法を提案し、Hold-out学習による学習精度を示すことでその有用性についての考察を述べる。
羽成 敏秀; 川端 邦明; 中村 啓太
Proceedings of 2022 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2022) (Internet), p.1041 - 1045, 2022/01
被引用回数:7 パーセンタイル:87.14(Computer Science, Interdisciplinary Applications)本稿では、時系列画像からの立体復元計算を効率に行うための画像選択法について述べる。立体復元計算の効率を向上させるためには、時系列画像から適切な画像を選択する必要がある。そこで本研究では、遠隔操作ロボットに搭載されたカメラから得られた画像間の変位に基づくしきい値を検討した。その結果、提案手法は時系列画像からオプティカルフローに基づくしきい値を設定することで、効率的な立体復元のために適切な画像を選択できることが確認された。これにより、重複画像や類似度の高い画像を除外して効率的な立体復元を行うことで、計算コストを削減できることが示唆された。