深層学習に基づいた水中物体分類手法の構築

近年、三次元形状データを取得するための計測技術や手法の発展は目覚ましいです。陸上におけるレーザー光のパルス反射を利用した点群計測や、水中における音響ビームを利用した技術が急速に発展しています。一方で港湾施設の点検等は、潜水士による目視作業が主要となっていましたが、作業員の高齢化や安全上の理由から職員が激減しております。その打開策として、自立航行型無人ロボットを利用した音響計測が注目されています。しかし、扱うデータ量が膨大になるのに加え、色彩情報を持たないため専門家でも完璧な判読が困難でした。そこで、深層学習を用いて点群を構造物ごとに分類し着色することで、水中物体の分類を容易にする手法を構築しました。