中古機器のページを更新致しました。 BLK360G1追加 kobeseiko.co.jp/used_blk360g1_… #BLK360 #3Dレーザースキャナ #Lidar #点群 #測量機器 #中古 pic.twitter.com/0oMnDzloM3

3次元 #点群 の自動分類を行いました。鉄塔が赤、電線が青、植生が緑で示されています。点群から道の跡を探すために、前処理として、鉄塔や電線の位置を解析しました。本解析は、奈良文化財研究所高田様との取り組みにて行われました。 pic.twitter.com/JAI5W8UK2P

本が届いた。今日はいい日だ。(©北原先生) 「CVIMチュートリアル 2: 点群深層学習/ニューラル3次元復元/深層照度差ステレオ法/AutoML 」共立出版 amzn.to/3R2K3te #CVIMチュートリアル #点群 pic.twitter.com/x1h6g9Aoxh

CIM View 2024は、SuperMap GISの高速表示技術を搭載した3Dビュアー高精度な点群データや3Dモデルデータをストレスなく表示し、GISのマクロとBIM/CIMのミクロをシームレスに融合し、防災・減災や避難・復興計画、都市計画や大規模な土木工事などでのBIM/CIMデータの利活用をサポート　#CIM #点群 pic.twitter.com/rssLdfmV9G

阿佐ヶ谷からの帰り、石神井公園横の氷川神社へ行って来た。能楽堂と狛犬を撮ったが、ついつい欲張って広い範囲を撮ってしまう。 #iPhone #scaniverse #Splat #点群 #点群データ #石神井公園 #氷川神社 #能楽堂 #狛犬 #阿吽 pic.twitter.com/Rx8lni3DmD

3次元 #点群 の分類のための深層学習ネットワークの学習の過程を可視化してみました。学習が一定数進むごとに結果を表示しています。はじめは不安定でしたが学習を重ねると赤の電線などがうまく学習されています。さらにパラメータやネットワークを見直して、精度向上を目指したいです。 pic.twitter.com/3KkffBLYNJ

ゲット📕 技術書典はAI関連の本が増えてますねー📝 #技術書典 #点群 pic.twitter.com/VPUIKL9qIM

3次元 #点群 から、自動で平面を検出し、各点が平面の上部/下部にあるのかを判別しました。平面より上部の点は、緑色で、下部の点は赤色で、平面に含まれる点は青色で示されています。低い段差も精度よく分類することができました。データは東京大学の全先生とのプロジェクトで取得しました。 #MATLAB pic.twitter.com/iOgwMwpmdo

【グローバル座標を使うRTK-GNSSとスマホの連携で、屋外現場でのAR、点群を活用したデジタルツイン施工管理の敷居が下がった】というテーマで、本日朝8時に「建設DXへの道」メルマガを配信します。無料購読はこちら→ ken-it.world/magazine.html #RTKGNSS #AR #iPhone #スマホ #点群 #デジタルツイン… pic.twitter.com/FxiaeoR5FL

#BLK360G2 により取得した3次元 #点群 から深層学習の手法を利用し、自動車や歩行者を取り除きました。同時に建物（オレンジ）や植生（緑）、地表面にも分類しています。自動車や人は解析に利用しないことも多くそのような点を自動で取り除くことができれば、作業の効率化につながります。 #LiDAR pic.twitter.com/ERwI6R1Y4b

【RTK-GNSSの位置情報をARのサクサク表示や、点群データとPLATEAUとの自動位置合わせに活用できます】 ken-it.world/it/2024/05/rtk… #AR #GNSS #点群 #PLATEAU #レフィクシア #iPhone #LiDAR #建設DX pic.twitter.com/0uIp5w4ELb

[事例紹介: 奈良文化財研究所高田様との取り組み] 3次元 #点群 からかつての道の跡（道跡）を検出する処理の過程です。大まかに道跡ではない点群を取り除き、さらに後処理を加えることで、結果から道跡のみを取り出します。右図では、道のような形状がぼんやり見えていることがわかります。 pic.twitter.com/5d6KNN8cCl

かつて道であった「道跡」を3次元 #点群 から検出するために植生を高さごとに色分けしています。道跡の検出のために、地表面ともう少し高い部分の点群を抽出していました。高さを調整しながら対象地の様子を確認できました。 奈良文化財研究所高田様とのプロジェクトで作成されました。 pic.twitter.com/FW5IwZ65xv

3次元 #点群 から深層学習を利用し電線の分類を行いました! 上図が入力で、下図が分類結果です。電線が赤色で塗られていることがわかります! 約850MB (LAS形式）のデータを約24秒で分類できました! 本データは、東京大学全 邦釘先生とのプロジェクトで取得されました。 pic.twitter.com/sVx0sVc8F0

[事例紹介] 奈良文化財研究所高田様との取り組み 3次元 #点群 から以前に道であった 「道跡」の候補を自動検出しています。道跡は石を切る場所と関連し、石材の切り出しに利用された地域の特定に利用できる可能性があります。上の点群から、道跡候補を赤で示しています。 #imvisionlabs pic.twitter.com/H6rZUukrVB

LiDAR-Cameraキャリブレーションを行いました。これにより #点群 の情報を画像にマッピングできます。図では点群の各点の画像での対応点を赤で示しています。チェッカーボードのピクセルがちょうど対応していることがわかります。 本データは東京大学全 邦釘先生とのプロジェクトで取得されました pic.twitter.com/Kkr0x5ZKzZ

3次元 #点群 から自動的に電線や植生を分類しました。電線を青で示しています。さらに植生の点について最も近い電線までの距離を計測し ヒートマップを自動生成しました。色が赤いほど、電線が近くにあり注意が必要であることを示しています。 本データは東京大学全邦釘先生にご提供いただきました。 pic.twitter.com/5oDKZzdBwa

【展示会出展のお知らせ】 5/7(火)～8(水)開催 「SPAR2024J　第20回　3次元計測フォーラム」にて出展・展示しております！ 会場にお越しの際はぜひお立ち寄りください。 #RIEGL #TLS #VZ600i #リーグルジャパン #点群 #3D #3次元計測 #レーザースキャナー #デジタルツイン #SPARJ #大田区産業プラザ pic.twitter.com/X2oqLGh8Ds

[奈良文化財研究所高田様との取り組み] かつて石を割ったり、加工したりした場所である石丁場の手掛かりとなる 道の跡（道跡）を3次元 #点群 から自動検出する手法を開発しました。小豆島の点群から道跡の候補を抽出します。高精度化に向けて改良を重ねたいです。 スライド speakerdeck.com/kentaitakura/d… pic.twitter.com/uVZpVD8O1K

5ｍまで延長できるエレベーター三脚です。1ｍポールを継ぎ足して使う感じで、下方向にも延長できます。 屋根の点群が薄い、もう少し高い所の点群を計測したい方にお勧めです。 #ニコントリンブル #Trimble #trimbleX7 #点群 #エレベーター三脚 #計測 #測量 #3dレーザースキャナー #ntgeotecs pic.twitter.com/1s0HZ7i0Jh

2023年11月3日公開！ 株式会社白組様がVFXを制作する映画『ゴジラ-1.0』 そこに登場する船「新生丸」のデータ計測を神戸清光が担当。 kobeseiko.co.jp/ksi_report47.h… #新生丸 #ゴジラマイナスワン #ゴジラ #ゴジラマイナスワンマイナスカラー #Godzilla #GodzillaMinusOne #山崎貴　監督 #白組 #点群 #3D pic.twitter.com/0K9Fwws35m

日本でただ一人の「建設ITジャーナリスト」。毎週火曜日に建設業をデジタル変革する具体策を紹介する「建設DXへの道」メルマガを発行中。無料購読はこちらでどうぞ→ken-it.world/magazine.html #DX #BIM #CIM #iConstruction #AI #ロボット #ドローン #点群 #VR #MR #建設 #テレワーク pic.twitter.com/YymfubrntO