JP2021179365A - Information processing device, information processing method, and computer program - Google Patents
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Abstract
Description
本明細書に開示される技術は、測量により得られた複数の点の３次元座標データから構成された点群データを、地表面上の点のデータとそれ以外の点のデータとに分離するフィルタリングを行う情報処理装置等に関する。 The technique disclosed in the present specification separates a point cloud data composed of three-dimensional coordinate data of a plurality of points obtained by survey into data of points on the ground surface and data of other points. Related to information processing devices that perform filtering.
例えば森林や河川の地形を把握するために、複数の点の３次元座標データ（水平方向の位置を表すＸ，Ｙ座標データ、および、標高を表すＺ座標データ）から構成された点群データ（以下、「オリジナル点群データ」という。）を取得する測量が行われる。オリジナル点群データを取得するための測量としては、例えば、航空機（固定翼機、回転翼機、ドローン等）に取り付けられたレーザー測量装置によりレーザーパルスの送受信を行い、レーザーパルスの送信から受信までの時間を計測することにより地形を把握する航空レーザー測量が知られている。 For example, in order to grasp the topography of forests and rivers, point cloud data composed of three-dimensional coordinate data (X and Y coordinate data representing horizontal positions and Z coordinate data representing elevation) of a plurality of points ( Hereinafter, a survey is performed to acquire "original point cloud data"). As a survey for acquiring original point group data, for example, a laser surveying device attached to an aircraft (fixed-wing aircraft, rotary wing aircraft, drone, etc.) sends and receives a laser pulse, and from transmission to reception of the laser pulse. Aeronautical laser surveying is known to grasp the terrain by measuring the time of.
このような測量により得られるオリジナル点群データは、地表面上の点のデータに加えて、地物（例えば、樹木、建築物、土木構造物、流水、水中の浮遊物等）の表面上の点のデータを含んでいる。そのため、例えばＤＥＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ）と呼ばれる地表面の形状を表すモデルを作成するために、オリジナル点群データを、地表面上の点のデータと、地表面上の点以外の点のデータ（すなわち、地物の表面上の点のデータ）とに分離するフィルタリングと呼ばれる処理が行われる。 The original point cloud data obtained by such a survey is, in addition to the point data on the ground surface, on the surface of the feature (for example, trees, buildings, civil engineering structures, running water, floating objects in water, etc.). Contains point data. Therefore, for example, in order to create a model that represents the shape of the ground surface called DEM (Digital Elevation Model), the original point cloud data is used as the data of points on the ground surface and the data of points other than the points on the ground surface ( That is, a process called filtering is performed to separate the data from the points on the surface of the feature.
従来、フィルタリング処理の方法としては、各レーザーパルス（広がりを持った円形のビーム）について、最初に反射したパルス（ファーストパルス）と最後に反射したパルス（ラストパルス）とを得ることにより、例えば、ファーストパルスを地物の表面からの反射であると推定し、ラストパルスを地表面からの反射であると推定し、両者を分離する方法等が知られている（例えば、非特許文献１参照）。 Conventionally, as a method of filtering processing, for each laser pulse (a circular beam having a spread), for example, the first reflected pulse (first pulse) and the last reflected pulse (last pulse) are obtained, for example. A method of presuming that the first pulse is a reflection from the surface of a feature, presuming that the last pulse is a reflection from the ground surface, and separating the two is known (see, for example, Non-Patent Document 1). ..
しかしながら、従来のフィルタリング処理の方法では、例えば構造物や樹木が密集した領域においては、レーザーパルスがすべて地表面以外で反射するため、地表面で反射したパルスを得ることができず、処理精度において向上の余地があるという課題がある。また、従来のフィルタリング処理の方法には、多大な手間や時間がかかるという課題がある。 However, in the conventional filtering processing method, for example, in a region where structures and trees are densely packed, all the laser pulses are reflected by other than the ground surface, so that the pulse reflected on the ground surface cannot be obtained, and the processing accuracy is improved. There is a problem that there is room for improvement. Further, the conventional filtering processing method has a problem that it takes a lot of time and effort.
なお、このような課題は、航空レーザー測量により得られた点群データに対するフィルタリング処理に限らず、測量により得られた複数の点の３次元座標データから構成された点群データを地表面上の点のデータと地表面上の点以外の点のデータとに分離するフィルタリング処理に共通の課題である。 It should be noted that such a problem is not limited to the filtering process for the point cloud data obtained by the aerial laser survey, but the point cloud data composed of the three-dimensional coordinate data of a plurality of points obtained by the survey is displayed on the ground surface. This is a common issue in the filtering process that separates point data and point data other than points on the ground surface.
本明細書では、上述した課題を解決することが可能な技術を開示する。 This specification discloses a technique capable of solving the above-mentioned problems.
本明細書に開示される技術は、例えば、以下の形態として実現することが可能である。 The techniques disclosed herein can be realized, for example, in the following forms.
（１）本明細書に開示される情報処理装置は、測量により得られた複数の点の３次元座標データから構成されたオリジナル点群データを、地表面上の点のデータと、地表面上の点以外の点のデータとに分離するフィルタリングを行う情報処理装置であって、前記フィルタリングの対象のオリジナル点群データである対象オリジナル点群データを取得する対象データ取得部と、前記対象オリジナル点群データを対象として、水平方向の２次元格子状に並ぶ複数の単位領域のそれぞれについて、前記単位領域内に位置する点の標高値の代表値である標高代表値を算出するメッシュデータ化を行うことにより、各前記単位領域の前記標高代表値を示す対象オリジナル標高メッシュデータを生成するオリジナルメッシュデータ生成部と、前記対象オリジナル標高メッシュデータにおける各前記単位領域の前記標高代表値を、前記標高代表値と画像の階調値との対応関係に従い前記階調値に変換する画像データ化を行うことにより、２次元画像データである対象オリジナル画像データを生成するオリジナル画像データ生成部と、画像生成モデルを取得するモデル取得部であって、前記画像生成モデルは、オリジナル点群データと、該オリジナル点群データから地表面上の点以外の点のデータが除去されたフィルタリング済点群データと、の複数の組合せについて、前記メッシュデータ化および前記画像データ化を行うことにより生成されたオリジナル画像データとフィルタリング済画像データとの複数の組合せを学習用データとし、画像生成を行う学習アルゴリズムを用いた学習により生成されたモデルである、モデル取得部と、前記画像生成モデルを用いて、前記対象オリジナル画像データから対象フィルタリング済画像データを生成するフィルタリング済画像データ生成部と、前記対象フィルタリング済画像データについて、前記対応関係に従い前記階調値を前記標高代表値に変換することにより、各前記単位領域の前記標高代表値を示す対象フィルタリング済標高メッシュデータを生成するフィルタリング済メッシュデータ生成部と、前記対象フィルタリング済標高メッシュデータにおける各前記単位領域について、前記標高代表値に基づき標高値の選択範囲を設定する範囲設定部と、前記対象オリジナル点群データにおいて、各前記単位領域について、標高値が前記選択範囲に含まれる点と前記選択範囲に含まれない点とに分離することにより、前記フィルタリングを行うフィルタリング処理部と、を備える。 (1) The information processing apparatus disclosed in the present specification uses the original point group data composed of the three-dimensional coordinate data of a plurality of points obtained by the survey as the data of the points on the ground surface and the data on the ground surface. An information processing device that performs filtering to separate data from points other than the above points, and is a target data acquisition unit that acquires target original point group data that is the original point group data to be filtered, and the target original point. For the group data, mesh data is created to calculate the elevation representative value, which is the representative value of the elevation values of the points located in the unit region, for each of the plurality of unit regions arranged in a horizontal two-dimensional grid pattern. Thereby, the original mesh data generation unit that generates the target original elevation mesh data indicating the elevation representative value of each of the unit regions and the elevation representative value of each of the unit regions in the target original elevation mesh data are converted into the elevation representative. An original image data generation unit that generates target original image data, which is two-dimensional image data, and an image generation model by converting image data into the gradation values according to the correspondence between the values and the gradation values of the image. In the image generation model, the original point group data and the filtered point group data from which the data of points other than the points on the ground surface are removed from the original point group data. For a plurality of combinations, learning using a learning algorithm that generates an image by using a plurality of combinations of the original image data and the filtered image data generated by performing the mesh data conversion and the image data conversion as training data. About the model acquisition unit, which is the model generated by the above, the filtered image data generation unit that generates the target filtered image data from the target original image data using the image generation model, and the target filtered image data. A filtered mesh data generation unit that generates target filtered elevation mesh data indicating the elevation representative value of each unit region by converting the gradation value into the elevation representative value according to the correspondence relationship, and the target. For each unit area in the filtered elevation mesh data, the range setting unit that sets the selection range of the altitude value based on the altitude representative value, and in the target original point group data, the altitude value is the selection for each unit area. Divided into points included in the range and points not included in the selected range A filtering processing unit that performs the filtering by separating the filters is provided.
このように、本情報処理装置では、オリジナル点群データとフィルタリング済点群データとの複数の組合せについて、それらから生成されたオリジナル画像データとフィルタリング済画像データとの複数の組合せを学習用データとし、画像生成を行う学習アルゴリズムを用いた学習により生成された画像生成モデルが取得される。また、対象オリジナル点群データから対象オリジナル標高メッシュデータが生成され、対象オリジナル標高メッシュデータから対象オリジナル画像データが生成され、上記画像生成モデルを用いて対象オリジナル画像データから対象フィルタリング済画像データが生成される。また、対象フィルタリング済画像データから対象フィルタリング済標高メッシュデータが生成され、対象フィルタリング済標高メッシュデータに基づき標高値の選択範囲が設定され、対象オリジナル点群データに含まれる各点が、標高値が選択範囲に含まれる点と選択範囲に含まれない点とに分離されることにより、フィルタリング処理が行われる。そのため、本情報処理装置によれば、対象オリジナル点群データに対するフィルタリング処理を、容易に、かつ、短時間で、精度良く行うことができる。また、本情報処理装置によれば、特定の断面のみについてのデータしか得ることができないということはなく、対象オリジナル点群データの全体にわたってフィルタリング処理を行うことができる。 As described above, in this information processing apparatus, with respect to a plurality of combinations of the original point group data and the filtered point group data, a plurality of combinations of the original image data and the filtered image data generated from them are used as training data. , The image generation model generated by the training using the learning algorithm for image generation is acquired. In addition, the target original elevation mesh data is generated from the target original point group data, the target original image data is generated from the target original elevation mesh data, and the target filtered image data is generated from the target original image data using the above image generation model. Will be done. In addition, the target filtered elevation mesh data is generated from the target filtered image data, the selection range of the elevation value is set based on the target filtered elevation mesh data, and each point included in the target original point cloud data has the elevation value. Filtering processing is performed by separating points included in the selection range and points not included in the selection range. Therefore, according to this information processing apparatus, the filtering process for the target original point cloud data can be easily, quickly, and accurately performed. Further, according to this information processing apparatus, it is not possible to obtain only data for a specific cross section, and it is possible to perform filtering processing over the entire target original point cloud data.
（２）上記情報処理装置において、前記オリジナル画像データ生成部は、前記対象オリジナル標高メッシュデータにおける前記標高代表値の最小値と最大値とに基づき、前記対応関係を設定する構成としてもよい。本情報処理装置によれば、標高代表値と画像の階調値との対応関係を予め固定的に設定する場合と比較して、対象オリジナル点群データに含まれる各点の標高差をより良く表した対象オリジナル画像データを得ることができ、その結果、対象オリジナル点群データに対するフィルタリング処理の精度をさらに向上させることができる。 (2) In the information processing apparatus, the original image data generation unit may be configured to set the correspondence relationship based on the minimum value and the maximum value of the altitude representative value in the target original altitude mesh data. According to this information processing apparatus, the elevation difference of each point included in the target original point group data is better than the case where the correspondence between the elevation representative value and the gradation value of the image is fixedly set in advance. The represented target original image data can be obtained, and as a result, the accuracy of the filtering process for the target original point group data can be further improved.
（３）上記情報処理装置において、前記オリジナル画像データ生成部による前記画像データ化により生成される画像データは、ＲＧＢデータであり、Ｒ値とＧ値とＢ値とのうちの第１値および第２値がゼロに固定され、第３値がゼロから最高値ｎまで１ずつ変化する（ｎ＋１）個の階調と、前記第３値が前記最高値ｎに固定され、前記第１値および前記第２値が１から最高値ｎまで１ずつ変化するｎ個の階調と、の合計２ｎ＋１個の階調により表される画像である構成としてもよい。本情報処理装置では、画像データとして、いわゆるフルカラー画像よりは階調数は少なくものの、Ｒ値、Ｇ値およびＢ値がすべて同じ値である階調のみにより表される画像（いわゆるグレースケール）ではなく、色味を有する画像が用いられる。そのため、本情報処理装置によれば、対象オリジナル点群データに含まれる各点の標高差をさらに良く表した対象オリジナル画像データを得ることができ、その結果、対象オリジナル点群データに対するフィルタリング処理の精度を一層向上させることができる。 (3) In the information processing apparatus, the image data generated by the image data conversion by the original image data generation unit is RGB data, and is the first value and the first of the R value, the G value, and the B value. The two values are fixed to zero, the third value changes by 1 from zero to the maximum value n (n + 1), and the third value is fixed to the maximum value n, the first value and the above. The image may be configured as an image represented by n gradations in which the second value changes by 1 from 1 to the maximum value n, and a total of 2n + 1 gradations. In this information processing device, as image data, the number of gradations is smaller than that of a so-called full-color image, but in an image represented only by gradations in which the R value, G value, and B value are all the same value (so-called gray scale). Instead, an image with color is used. Therefore, according to this information processing apparatus, it is possible to obtain the target original image data that better represents the elevation difference of each point included in the target original point cloud data, and as a result, the filtering process for the target original point cloud data is performed. The accuracy can be further improved.
（４）上記情報処理装置において、前記モデル取得部は、オリジナル点群データとフィルタリング済点群データとの複数の組合せを取得し、オリジナル点群データとフィルタリング済点群データとの複数の組合せについて前記メッシュデータ化および前記画像データ化を行うことによりオリジナル画像データとフィルタリング済画像データとの複数の組合せを生成し、オリジナル画像データとフィルタリング済画像データとの複数の組合せを学習用データとして前記学習を行うことにより前記画像生成モデルを生成することにより、前記画像生成モデルを取得する構成としてもよい。本情報処理装置によれば、画像生成モデルの生成から、該画像生成モデルを用いたフィルタリング処理まで、一貫した処理を実行することができる。 (4) In the information processing apparatus, the model acquisition unit acquires a plurality of combinations of the original point group data and the filtered point group data, and obtains a plurality of combinations of the original point group data and the filtered point group data. By performing the mesh data conversion and the image data conversion, a plurality of combinations of the original image data and the filtered image data are generated, and the plurality of combinations of the original image data and the filtered image data are used as training data for the training. The image generation model may be acquired by generating the image generation model by performing the above. According to this information processing apparatus, it is possible to execute consistent processing from generation of an image generation model to filtering processing using the image generation model.
なお、本明細書に開示される技術は、種々の形態で実現することが可能であり、例えば、情報処理装置、情報処理方法、それらの方法を実現するコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した一時的でない記録媒体等の形態で実現することができる。 The techniques disclosed in the present specification can be realized in various forms, for example, an information processing apparatus, an information processing method, a computer program that realizes those methods, and a temporary recording of the computer program. It can be realized in the form of an untargeted recording medium or the like.
Ａ．実施形態：
Ａ−１．情報処理装置１００の構成：
図１は、本実施形態における情報処理装置１００の概略構成を示すブロック図である。本実施形態の情報処理装置１００は、測量により得られた複数の点の３次元座標データ（水平方向の位置を表すＸ，Ｙ座標データ、および、標高を表すＺ座標データ）から構成された点群データ（オリジナル点群データ）を対象としたフィルタリング処理を行う装置である。なお、本実施形態では、オリジナル点群データとして、航空レーザー測量により得られたデータが用いられる。航空レーザー測量は、航空機（固定翼機、回転翼機、ドローン等）に取り付けられたレーザー測量装置によりレーザーパルスの送受信を行い、レーザーパルスの送信から受信までの時間を計測することにより地形を把握する測量方法である。
A. Embodiment:
A-1. Configuration of information processing device 100:
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of the
図２および図３は、オリジナル点群データを対象としたフィルタリング処理を概念的に示す説明図である。図２には、陸上の地形を把握するためのフィルタリング処理の概要が示されている。図２のＡ欄に示すように、航空レーザー測量では、上空から地上に向けてレーザーパルスＬＰが照射されるが、このレーザーパルスＬＰは地表面ＧＬに加えて、樹木等の地物ＯＢの表面においても反射される。そのため、航空レーザー測量により得られるオリジナル点群データＰＧｏは、地表面ＧＬ上の点（以下、「地表面点ＰＯｇ」という。）のデータに加えて、地物ＯＢの表面上の点（以下、「地物点ＰＯｏ」という。）のデータを含んでいる。 2 and 3 are explanatory diagrams conceptually showing the filtering process for the original point cloud data. FIG. 2 shows an outline of the filtering process for grasping the topography on land. As shown in column A of FIG. 2, in aerial laser surveying, a laser pulse LP is irradiated from the sky to the ground, and this laser pulse LP is the surface of a feature OB such as a tree in addition to the ground surface GL. Is also reflected in. Therefore, the original point cloud data PGO obtained by aerial laser survey is not only the data of the points on the ground surface GL (hereinafter referred to as "ground surface point POg") but also the points on the surface of the feature OB (hereinafter referred to as "ground surface point POg"). It contains the data of "feature point POo").
フィルタリング処理は、オリジナル点群データＰＧｏを、地表面ＧＬ上の点（地表面点ＰＯｇ）のデータと、地表面ＧＬ上の点以外の点（地物点ＰＯｏ）のデータとに分離する処理である。このようなフィルタリング処理を行うことにより、図２のＢ欄に示すように、例えば、地物点ＰＯｏのデータを含まず、地表面点ＰＯｇのデータのみから構成された点群データ（以下、「フィルタリング済点群データＰＧｆ」という。）を得ることができる。フィルタリング済点群データＰＧｆは、例えば、ＤＥＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ）と呼ばれる地表面の形状を表すモデルの作成のために用いられる。 The filtering process is a process of separating the original point cloud data PGO into data of points on the ground surface GL (ground surface point POg) and data of points other than the points on the ground surface GL (feature point POo). be. By performing such a filtering process, as shown in column B of FIG. 2, for example, a point cloud data (hereinafter, "") composed of only the ground surface point POg data without including the feature point POo data. Filtered point cloud data PGf ") can be obtained. The filtered point cloud data PGf is used, for example, for creating a model representing the shape of the ground surface called DEM (Digital Elevation Model).
また、図３には、水面ＷＬの下の地形（例えば、河床や海底の形状）を把握するためのフィルタリング処理の概要が示されている。この場合も同様に、図３のＡ欄に示すように、航空レーザー測量において上空から地上に向けてレーザーパルスＬＰが照射されるが、このレーザーパルスＬＰは地表面ＧＬ（河床面や海底面）に加えて、流水や水中の浮遊物等の地物ＯＢの表面においても反射される。そのため、航空レーザー測量により得られるオリジナル点群データＰＧｏは、地表面点ＰＯｇのデータに加えて、地物点ＰＯｏのデータを含むこととなる。フィルタリング処理は、オリジナル点群データＰＧｏを、地表面ＧＬ上の点（地表面点ＰＯｇ）のデータと、地表面ＧＬ上の点以外の点（地物点ＰＯｏ）のデータとに分離する処理であり、例えば図３のＢ欄に示すように、地物点ＰＯｏのデータを含まず、地表面点ＰＯｇのデータのみから構成されたフィルタリング済点群データＰＧｆを得ることができる。なお、水面ＷＬの下の地形を把握するための航空レーザー測量では、レーザーパルスＬＰが地表面ＧＬ（河床面や海底面）まで達するように、近赤外線レーザーやグリーンレーザーが用いられる。また、水面ＷＬの下の地形を把握するための航空レーザー測量は、航空レーザー測深とも呼ばれる。 Further, FIG. 3 shows an outline of the filtering process for grasping the topography under the water surface WL (for example, the shape of the riverbed or the seabed). In this case as well, as shown in column A of FIG. 3, the laser pulse LP is irradiated from the sky to the ground in the aerial laser survey, and this laser pulse LP is the ground surface GL (river bed surface or sea floor). In addition, it is also reflected on the surface of the feature OB such as running water and floating matter in water. Therefore, the original point cloud data PGO obtained by aerial laser survey includes the data of the feature point POo in addition to the data of the ground surface point POg. The filtering process is a process of separating the original point cloud data PPo into data of points on the ground surface GL (ground surface point POg) and data of points other than points on the ground surface GL (feature point POo). Yes, for example, as shown in column B of FIG. 3, it is possible to obtain a filtered point cloud data PGf that does not include the data of the feature point POo and is composed only of the data of the ground surface point POg. In the aerial laser survey for grasping the topography under the water surface WL, a near-infrared laser or a green laser is used so that the laser pulse LP reaches the ground surface GL (river surface or sea floor). The aerial laser survey for grasping the topography under the water surface WL is also called an aerial laser survey depth.
なお、上記のように、本明細書では、「地表面」とは、地球の表面を意味し、陸上の土地の表面（地面）と、水面下の土地の表面（河床面や海底面等）との両方を含む。また、「地物」とは、地球上に存在する物体を意味し、陸上に存在する物体（樹木、建築物、土木構造物等）と、水面や水面下に存在する物体（流水、水中の浮遊物等）との両方を含む。 As described above, in the present specification, the "ground surface" means the surface of the earth, and the surface of the land on land (ground) and the surface of the land below the water surface (river bed surface, seabed, etc.). Including both. In addition, "features" means objects that exist on the earth, and objects that exist on land (trees, buildings, civil engineering structures, etc.) and objects that exist on or below the surface of the water (running water, underwater). Includes both with floating matter etc.).
図１に示すように、情報処理装置１００は、パーソナルコンピュータ（以下、「ＰＣ」という。）により構成されている。情報処理装置１００は、制御部１１０と、記憶部１３０と、表示部１５２と、操作入力部１５６と、インターフェース部１５８とを備える。これらの各部は、バス１９０を介して互いに通信可能に接続されている。
As shown in FIG. 1, the
情報処理装置１００の表示部１５２は、例えば液晶ディスプレイ等により構成され、各種の画像や情報を表示する。また、操作入力部１５６は、例えばキーボードやマウス、ボタン、マイク等により構成され、管理者の操作や指示を受け付ける。なお、表示部１５２が、タッチパネルを備えることにより、操作入力部１５６として機能するとしてもよい。また、インターフェース部１５８は、例えばＬＡＮインターフェースやＵＳＢインターフェース等により構成され、有線または無線により他の装置との通信を行う。
The
情報処理装置１００の記憶部１３０は、例えばＲＯＭやＲＡＭ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等により構成され、各種のプログラムやデータを記憶したり、各種のプログラムを実行する際の作業領域やデータの一時的な記憶領域として利用されたりする。例えば、記憶部１３０には、上述したフィルタリング処理を実行するためのコンピュータプログラムであるフィルタリング処理プログラムＣＰが格納されている。フィルタリング処理プログラムＣＰは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体（不図示）に格納された状態で提供され、情報処理装置１００にインストールすることにより記憶部１３０に格納される。
The
また、情報処理装置１００の記憶部１３０には、フィルタリング処理において、学習用データＬＤと、処理対象データＯＤと、画像生成モデルＭＯｆとが格納される。これらのデータやモデルについては、後述のフィルタリング処理の説明に合わせて説明する。
Further, in the filtering process, the
情報処理装置１００の制御部１１０は、例えばＣＰＵ等により構成され、記憶部１３０から読み出したコンピュータプログラムを実行することにより、情報処理装置１００の動作を制御する。例えば、制御部１１０は、記憶部１３０からフィルタリング処理プログラムＣＰを読み出して実行することにより、フィルタリング処理を実行する。より詳細には、制御部１１０は、フィルタリング処理を実行するためのフィルタリング処理部１１１として機能する。また、フィルタリング処理部１１１は、対象データ取得部１１２と、オリジナルメッシュデータ生成部１１３と、オリジナル画像データ生成部１１４と、モデル取得部１１５と、フィルタリング済画像データ生成部１１６と、フィルタリング済メッシュデータ生成部１１７と、範囲設定部１１８とを含む。これら各部の機能については、後述のフィルタリング処理の説明に合わせて説明する。
The
Ａ−２．フィルタリング処理：
次に、本実施形態の情報処理装置１００により実行されるフィルタリング処理について説明する。図４は、本実施形態におけるフィルタリング処理を示すフローチャートである。上述したように、フィルタリング処理は、オリジナル点群データＰＧｏを、地表面ＧＬ上の点（地表面点ＰＯｇ）のデータと、それ以外の点（地物点ＰＯｏ）のデータとに分離する処理である。本実施形態では、フィルタリング処理の一例として、オリジナル点群データＰＧｏから地物点ＰＯｏのデータを除去し、地表面点ＰＯｇのデータのみから構成されたフィルタリング済点群データＰＧｆを生成する処理について説明する。フィルタリング処理は、例えば、管理者が情報処理装置１００の操作入力部１５６を介して処理開始の指示を入力したことに応じて開始される。
A-2. Filtering process:
Next, the filtering process executed by the
はじめに、情報処理装置１００のモデル取得部１１５（図１）が、フィルタリング処理用の画像生成モデルＭＯｆを作成する（図４のＳ１１０）。図５は、本実施形態におけるフィルタリング処理用の画像生成モデルＭＯｆの作成処理を示すフローチャートである。また、図６から図９は、本実施形態におけるフィルタリング処理用の画像生成モデルＭＯｆの作成処理の概要を示す説明図である。
First, the model acquisition unit 115 (FIG. 1) of the
はじめに、情報処理装置１００のモデル取得部１１５（図１）は、オリジナル点群データＰＧｏとフィルタリング済点群データＰＧｆとの組合せ（以下、「点群データペア」という。）を複数取得する（図５のＳ２１０、図６の最上段参照）。点群データペアは、任意の場所で行われた測量（例えば、航空レーザー測量）により取得されたオリジナル点群データＰＧｏと、該オリジナル点群データＰＧｏに対して公知の方法でフィルタリング処理を行うことにより生成されたフィルタリング済点群データＰＧｆとの組合せである。後述する学習の精度の向上のため、取得される点群データペアの個数は、ある程度多いほうが好ましい。取得された点群データペアは、情報処理装置１００の記憶部１３０（図１）に、学習用データＬＤとして格納される。
First, the model acquisition unit 115 (FIG. 1) of the
次に、情報処理装置１００のモデル取得部１１５（図１）は、Ｓ２１０において取得された各オリジナル点群データＰＧｏおよび各フィルタリング済点群データＰＧｆから、オリジナル標高メッシュデータＭＥｏおよびフィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆを生成する（図５のＳ２２０、図６の上から２段目参照）。オリジナル標高メッシュデータＭＥｏおよびフィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆは、水平方向の２次元格子状に並ぶ複数の単位領域ＵＲのそれぞれについての標高代表値ＡＬを示すデータである。以下、オリジナル標高メッシュデータＭＥｏおよびフィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆの生成方法について説明する。
Next, the model acquisition unit 115 (FIG. 1) of the
図７は、オリジナル点群データＰＧｏからオリジナル標高メッシュデータＭＥｏを生成する方法を示す説明図である。図７に示すように、まず、オリジナル点群データＰＧｏに対して、水平方向の２次元格子状に並ぶ複数の単位領域ＵＲが設定される。各単位領域ＵＲは、所定の大きさ（本実施形態では、Ｘ方向の幅Ｗｘ：５０ｃｍ、Ｙ方向の幅Ｗｙ：５０ｃｍ）の矩形領域である。また、本実施形態では、Ｘ方向に２５６個、Ｙ方向に２５６個、合計６５，５３６個の単位領域ＵＲにより構成される全体領域ＨＲ（１２８ｍ×１２８ｍの大きさの領域）を１つの処理単位としている。オリジナル点群データＰＧｏにおいて、互いに重ならず、かつ、互いに隣接するように、複数の全体領域ＨＲが設定され、全体領域ＨＲ毎に以下の処理が実行される。 FIG. 7 is an explanatory diagram showing a method of generating the original elevation mesh data MEo from the original point cloud data PGO. As shown in FIG. 7, first, a plurality of unit regions UR arranged in a two-dimensional grid pattern in the horizontal direction are set for the original point cloud data PGO. Each unit region UR is a rectangular region having a predetermined size (in this embodiment, the width Wx in the X direction: 50 cm, the width Wy in the Y direction: 50 cm). Further, in the present embodiment, one processing unit is the entire area HR (area having a size of 128 m × 128 m) composed of 256 unit areas UR in the X direction and 256 pieces in the Y direction, for a total of 65,536 unit area URs. It is supposed to be. In the original point cloud data PGO, a plurality of whole area HRs are set so as not to overlap each other and to be adjacent to each other, and the following processing is executed for each whole area HR.
次に、各単位領域ＵＲについて、単位領域ＵＲ内に位置する点（地表面点ＰＯｇまたは地物点ＰＯｏ）の標高値（Ｚ座標値）の代表値（以下、「標高代表値ＡＬ」という。）が算出される。標高代表値ＡＬとしては、例えば、各点の標高値の平均値、最大値、最小値、中央値、最頻値等が用いられる。以下では、標高代表値ＡＬとして平均値が用いられるものとして、説明を進める。なお、点が１つも含まれない単位領域ＵＲについては、データ無し（ＮｏＤＡＴＡ）とし、標高代表値ＡＬの代わりに、例えば「９９９９」などのように、有効値と明確に区別される無効値が設定される。 Next, for each unit area UR, a representative value (Z coordinate value) of a point (ground surface point POg or feature point POo) located in the unit area UR (hereinafter referred to as "elevation representative value AL"). ) Is calculated. As the elevation representative value AL, for example, the average value, the maximum value, the minimum value, the median value, the mode value, and the like of the elevation values of each point are used. In the following, the description will proceed assuming that the average value is used as the elevation representative value AL. For the unit area UR that does not include any points, no data is set (NoDATA), and instead of the elevation representative value AL, an invalid value that is clearly distinguished from the valid value, such as "9999", is used. Set.
このようにして、オリジナル点群データＰＧｏから、水平方向の２次元格子状に並ぶ複数の（２５６×２５６個の）単位領域ＵＲのそれぞれについての標高代表値ＡＬを示すオリジナル標高メッシュデータＭＥｏが生成される。なお、フィルタリング済点群データＰＧｆからフィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆを生成する方法は、オリジナル点群データＰＧｏからオリジナル標高メッシュデータＭＥｏを生成する方法と同様であるため、説明を省略する。生成されたオリジナル標高メッシュデータＭＥｏおよびフィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆは、情報処理装置１００の記憶部１３０（図１）に、学習用データＬＤとして格納される。
In this way, the original elevation mesh data MEo showing the elevation representative value AL for each of the plurality of (256 × 256) unit region URs arranged in a horizontal two-dimensional grid pattern is generated from the original point group data PPo. Will be done. Since the method of generating the filtered elevation mesh data MEf from the filtered point cloud data PGf is the same as the method of generating the original elevation mesh data MEo from the original point cloud data PGO, the description thereof will be omitted. The generated original elevation mesh data MEo and the filtered elevation mesh data MEf are stored as learning data LD in the storage unit 130 (FIG. 1) of the
次に、情報処理装置１００のモデル取得部１１５（図１）は、Ｓ２２０において生成された各オリジナル標高メッシュデータＭＥｏおよび各フィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆから、オリジナル画像データＩＭｏおよびフィルタリング済画像データＩＭｆを生成する（図５のＳ２３０、図６の上から３段目参照）。オリジナル画像データＩＭｏおよびフィルタリング済画像データＩＭｆは、所定の階調数で表現された所定のサイズの２次元画像データである。以下、オリジナル画像データＩＭｏおよびフィルタリング済画像データＩＭｆの生成方法について説明する。
Next, the model acquisition unit 115 (FIG. 1) of the
図８および図９は、オリジナル標高メッシュデータＭＥｏからオリジナル画像データＩＭｏを生成する方法を示す説明図である。本実施形態では、オリジナル画像データＩＭｏはＲＧＢ画像データであるが、２５６×２５６×２５６階調により表されたいわゆるフルカラー画像ではなく、図８に示すように、５１１階調のみにより表された画像データである。すなわち、オリジナル画像データＩＭｏは、Ｇ値およびＢ値がゼロに固定され、Ｒ値がゼロから最高値２５５まで変化する２５６個の階調（黒から赤までの階調）と、Ｒ値が最高値２５５に固定され、Ｇ値およびＢ値が共に１から最高値２５５まで変化する２５５個の階調（赤から白までの階調）と、の合計５１１個の階調のみにより表された画像である。本実施形態において、Ｇ値およびＢ値は、特許請求の範囲における第１値および第２値に相当し、Ｒ値は、特許請求の範囲における第３値に相当する。
8 and 9 are explanatory views showing a method of generating original image data IMo from the original elevation mesh data MEo. In the present embodiment, the original image data IMo is RGB image data, but it is not a so-called full-color image represented by 256 × 256 × 256 gradations, but an image represented only by 511 gradations as shown in FIG. It is data. That is, in the original image data IMo, the G value and the B value are fixed to zero, and the R value has 256 gradations (gradation from black to red) in which the R value changes from zero to the
図８に示すように、オリジナル標高メッシュデータＭＥｏからオリジナル画像データＩＭｏを生成する際には、オリジナル標高メッシュデータＭＥｏにおける標高代表値ＡＬとオリジナル画像データＩＭｏの階調値との対応関係ＣＲが設定される。この対応関係ＣＲは、オリジナル標高メッシュデータＭＥｏにおける標高代表値ＡＬの最小値ＡＬ（ｍｉｎ）および最大値ＡＬ（ｍａｘ）に基づき設定される。具体的には、対応関係ＣＲにおいて、標高代表値ＡＬの最小値ＡＬ（ｍｉｎ）が（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）に割り当てられ、標高代表値ＡＬの最大値ＡＬ（ｍａｘ）が（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２２０，２２０）に割り当てられる。標高代表値ＡＬの最小値ＡＬ（ｍｉｎ）から最大値ＡＬ（ｍａｘ）までの範囲内の各値は、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（０，０，０）から（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２２０，２２０）までの各階調値のいずれかに割り当てられる。このように、本実施形態では、オリジナル標高メッシュデータＭＥｏにおける標高代表値ＡＬの最小値ＡＬ（ｍｉｎ）から最大値ＡＬ（ｍａｘ）までの範囲が、上述した５１１階調のうち、黒に近い一部の階調の範囲ＲＡのみに割り当てられる。また、上述したように、点が１つも含まれない単位領域ＵＲについては、ＮｏＤＡＴＡとして標高代表値ＡＬの代わりに無効値が設定されているが、このような無効値が（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２５５，２５５）に割り当てられる。（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２２１，２２１）から（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５５，２５４，２５４）までの各階調値は、使用されない。 As shown in FIG. 8, when the original image data IMo is generated from the original elevation mesh data MEo, the correspondence CR between the elevation representative value AL in the original elevation mesh data MEo and the gradation value of the original image data IMo is set. Will be done. This correspondence CR is set based on the minimum value AL (min) and the maximum value AL (max) of the elevation representative value AL in the original elevation mesh data MEo. Specifically, in the correspondence CR, the minimum value AL (min) of the elevation representative value AL is assigned to (R, G, B) = (0,0,0), and the maximum value AL of the elevation representative value AL ( max) is assigned to (R, G, B) = (255,220,220). Each value in the range from the minimum value AL (min) to the maximum value AL (max) of the elevation representative value AL is (R, G, B) = (0,0,0) to (R, G, B). = Assigned to any of the gradation values up to (255, 220, 220). As described above, in the present embodiment, the range from the minimum value AL (min) to the maximum value AL (max) of the elevation representative value AL in the original elevation mesh data MEo is one of the above-mentioned 511 gradations that is close to black. It is assigned only to the range RA of the gradation of the part. Further, as described above, for the unit region UR that does not include any point, an invalid value is set as NoDATA instead of the elevation representative value AL, and such an invalid value is (R, G, B). ) = (255, 255, 255). Each gradation value from (R, G, B) = (255,221,221) to (R, G, B) = (255,254,254) is not used.
図９に示すように、オリジナル標高メッシュデータＭＥｏの各単位領域ＵＲが各画素ＰＸとみなされ、各単位領域ＵＲの標高代表値ＡＬが上記対応関係ＣＲに基づき５１１個の階調値のいずれかに置換されることにより、各画素ＰＸの階調値により表されたオリジナル画像データＩＭｏが生成される。なお、フィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆからフィルタリング済画像データＩＭｆを生成する方法は、オリジナル標高メッシュデータＭＥｏからオリジナル画像データＩＭｏを生成する方法と同様であるため、説明を省略する。生成されたオリジナル画像データＩＭｏおよびフィルタリング済画像データＩＭｆは、情報処理装置１００の記憶部１３０（図１）に、学習用データＬＤとして格納される。
As shown in FIG. 9, each unit region UR of the original elevation mesh data MEo is regarded as each pixel PX, and the elevation representative value AL of each unit region UR is any one of 511 gradation values based on the above correspondence CR. By being replaced with, the original image data IMo represented by the gradation value of each pixel PX is generated. Since the method of generating the filtered image data IMf from the filtered elevation mesh data MEf is the same as the method of generating the original image data IMo from the original elevation mesh data MEo, the description thereof will be omitted. The generated original image data IMo and filtered image data IMf are stored as learning data LD in the storage unit 130 (FIG. 1) of the
次に、情報処理装置１００のモデル取得部１１５（図１）は、オリジナル画像データＩＭｏとフィルタリング済画像データＩＭｆとの複数の組合せを学習用データＬＤとし、画像生成を行う学習アルゴリズムＬＡを用いた学習を行うことにより、フィルタリング処理用の画像生成モデルＭＯｆを作成する（図５のＳ２４０、図６の最下段参照）。本実施形態では、画像生成を行う学習アルゴリズムＬＡとして、ＧＡＮ（敵対的生成ネットワーク）が用いられる。ＧＡＮは、ディープラーニングのアルゴリズムの１つであり、生成器および識別器と呼ばれる２つのニューラルネットワークがつながった構造を有しており、入力画像データから出力画像データを生成するアルゴリズムである。オリジナル画像データＩＭｏを入力値とし、フィルタリング済画像データＩＭｆを出力値とする複数の（多数の）画像データのペアを用いた学習によって画像生成モデルＭＯｆを作成することにより、作成された画像生成モデルＭＯｆは、オリジナル点群データＰＧｏに対応する画像データから、フィルタリング済点群データＰＧｆに対応する画像データを生成するモデルとなる。以上の処理により、フィルタリング処理用の画像生成モデルＭＯｆの作成（図４のＳ１１０）が完了する。
Next, the model acquisition unit 115 (FIG. 1) of the
次に、情報処理装置１００の対象データ取得部１１２（図１）が、フィルタリング処理の対象であるオリジナル点群データ（以下、「対象オリジナル点群データＰＧｏｘ」という。）を取得する（図４のＳ１２０）。取得された対象オリジナル点群データＰＧｏｘは、情報処理装置１００の記憶部１３０（図１）に、処理対象データＯＤとして格納される。
Next, the target data acquisition unit 112 (FIG. 1) of the
次に、情報処理装置１００のオリジナルメッシュデータ生成部１１３（図１）が、Ｓ１２０において取得された対象オリジナル点群データＰＧｏｘから、オリジナル標高メッシュデータ（以下、「対象オリジナル標高メッシュデータＭＥｏｘ」という。）を生成する（図４のＳ１３０）。対象オリジナル標高メッシュデータＭＥｏｘは、上述したフィルタリング処理用の画像生成モデルＭＯｆの作成の際に生成されたオリジナル標高メッシュデータＭＥｏと同様に、水平方向の２次元格子状に並ぶ複数の単位領域ＵＲのそれぞれについての標高代表値ＡＬを示すデータである（図７参照）。対象オリジナル点群データＰＧｏｘから対象オリジナル標高メッシュデータＭＥｏｘを生成する方法は、上述したフィルタリング処理用の画像生成モデルＭＯｆの作成の際に、オリジナル点群データＰＧｏからオリジナル標高メッシュデータＭＥｏを生成する方法と同様であるため、ここでは説明を省略する。なお、上述したフィルタリング処理用の画像生成モデルＭＯｆの作成の際と同様に、対象オリジナル点群データＰＧｏｘにおいて、互いに重ならず、かつ、互いに隣接するように、複数の全体領域ＨＲが設定され、全体領域ＨＲ毎に以下の処理が実行される。
Next, the original mesh data generation unit 113 (FIG. 1) of the
次に、情報処理装置１００のオリジナル画像データ生成部１１４（図１）が、Ｓ１３０において生成された対象オリジナル標高メッシュデータＭＥｏｘから、オリジナル画像データ（以下、「対象オリジナル画像データＩＭｏｘ」という。）を生成する（図４のＳ１４０）。対象オリジナル画像データＩＭｏｘは、上述したフィルタリング処理用の画像生成モデルＭＯｆの作成の際に生成されたオリジナル画像データＩＭｏと同様に、所定の階調数（本実施形態では５１１個の階調）で表現された所定のサイズ（本実施形態では、２５６×２５６のサイズ）の２次元ＲＧＢ画像データである（図８，９参照）。対象オリジナル標高メッシュデータＭＥｏｘから対象オリジナル画像データＩＭｏｘを生成する方法は、上述したフィルタリング処理用の画像生成モデルＭＯｆの作成の際に、オリジナル標高メッシュデータＭＥｏからオリジナル画像データＩＭｏを生成する方法と同様であるため、ここでは説明を省略する。
Next, the original image data generation unit 114 (FIG. 1) of the
次に、情報処理装置１００のフィルタリング済画像データ生成部１１６（図１）が、Ｓ１１０において作成された画像生成モデルＭＯｆを用いて、Ｓ１４０において生成された対象オリジナル画像データＩＭｏｘからフィルタリング済画像データ（以下、「対象フィルタリング済画像データＩＭｆｘ」という。）を生成する（図４のＳ１５０）。上述したように、画像生成モデルＭＯｆは、オリジナル点群データＰＧｏに対応する画像データから、フィルタリング済点群データＰＧｆに対応する画像データを生成するモデルである。そのため、Ｓ１５０において生成された対象フィルタリング済画像データＩＭｆｘは、フィルタリング済点群データＰＧｆに対応する画像データとなる。
Next, the filtered image data generation unit 116 (FIG. 1) of the
次に、情報処理装置１００のフィルタリング済メッシュデータ生成部１１７（図１）が、Ｓ１５０において生成された対象フィルタリング済画像データＩＭｆｘからフィルタリング済標高メッシュデータ（以下、「対象フィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆｘ」という。）を生成する（図４のＳ１６０）。対象フィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆｘは、水平方向の２次元格子状に並ぶ複数の単位領域ＵＲのそれぞれについての標高代表値ＡＬを示すデータである（図７参照）。対象フィルタリング済画像データＩＭｆｘから対象フィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆｘへの変換は、Ｓ１４０における対象オリジナル標高メッシュデータＭＥｏｘから対象オリジナル画像データＩＭｏｘへの変換の逆変換である。すなわち、Ｓ１４０における変換で使用された対応関係ＣＲに従い、対象フィルタリング済画像データＩＭｆｘの各画素ＰＸの階調値が標高代表値ＡＬに変換されることにより、対象フィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆｘが生成される。
Next, the filtered mesh data generation unit 117 (FIG. 1) of the
次に、情報処理装置１００の範囲設定部１１８（図１）が、Ｓ１６０において生成された対象フィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆｘにおける各単位領域ＵＲについて、標高代表値ＡＬに基づき標高値の選択範囲Ｒｆを設定する（図４のＳ１７０）。図１０は、標高代表値ＡＬに基づく標高値の選択範囲Ｒｆの設定方法の一例を示す説明図である。図１０に示すように、本実施形態では、標高代表値ＡＬを中心とし、上下に所定の同一の閾値Ｔｈ分の幅を有する範囲が、標高値の選択範囲Ｒｆとして設定される。このように設定された標高値の選択範囲Ｒｆは、対象オリジナル点群データＰＧｏｘにおける地表面点ＰＯｇの標高値が含まれる蓋然性が高く、かつ、地物点ＰＯｏの標高値が含まれる蓋然性が低い範囲である。すなわち、この標高値の選択範囲Ｒｆは、対象オリジナル点群データＰＧｏｘを地表面点ＰＯｇのデータと地物点ＰＯｏのデータとに分離するフィルタとして機能する。
Next, the range setting unit 118 (FIG. 1) of the
次に、情報処理装置１００のフィルタリング処理部１１１（図１）が、Ｓ１２０において取得された対象オリジナル点群データＰＧｏｘから、各単位領域ＵＲについて、Ｓ１７０において設定された標高値の選択範囲Ｒｆに含まれない点のデータを除去する。上述したように、標高値の選択範囲Ｒｆは、地表面点ＰＯｇの標高値が含まれる蓋然性が高く、かつ、地物点ＰＯｏの標高値が含まれる蓋然性が低い範囲である。そのため、図１０に示すように、対象オリジナル点群データＰＧｏｘから、標高値の選択範囲Ｒｆに含まれない点のデータを除去することにより、地物点ＰＯｏのデータを含まず、地表面点ＰＯｇのデータのみから構成された点群データ（フィルタリング済点群データＰＧｆ）を得ることができる。
Next, the filtering processing unit 111 (FIG. 1) of the
以上の処理により、対象オリジナル点群データＰＧｏｘを、地表面ＧＬ上の点（地表面点ＰＯｇ）と、それ以外の点（地物点ＰＯｏ）のデータとを分離し、地表面点ＰＯｇのデータのみから構成されたフィルタリング済点群データＰＧｆを生成するフィルタリング処理が完了する。 By the above processing, the target original point cloud data PPox is separated from the data of the point on the ground surface GL (ground surface point POg) and the data of other points (feature point POo), and the data of the ground surface point POg. The filtering process for generating the filtered point cloud data PGf composed of only is completed.
Ａ−３．本実施形態の効果：
以上説明したように、本実施形態の情報処理装置１００は、測量により得られた複数の点の３次元座標データから構成された対象オリジナル点群データＰＧｏｘを、地表面上の点である地表面点ＰＯｇのデータと、地表面上の点以外の点である地物点ＰＯｏのデータとに分離するフィルタリングを行う装置である。情報処理装置１００は、対象データ取得部１１２と、オリジナルメッシュデータ生成部１１３と、オリジナル画像データ生成部１１４と、モデル取得部１１５と、フィルタリング済画像データ生成部１１６と、フィルタリング済メッシュデータ生成部１１７と、範囲設定部１１８と、フィルタリング処理部１１１とを備える。対象データ取得部１１２は、フィルタリング処理の対象のオリジナル点群データＰＧｏである対象オリジナル点群データＰＧｏｘを取得する。オリジナルメッシュデータ生成部１１３は、対象オリジナル点群データＰＧｏｘを対象として、水平方向の２次元格子状に並ぶ複数の単位領域ＵＲのそれぞれについて、単位領域ＵＲ内に位置する点の標高値の代表値である標高代表値ＡＬを算出するメッシュデータ化を行うことにより、各単位領域ＵＲの標高代表値ＡＬを示す対象オリジナル標高メッシュデータＭＥｏｘを生成する。オリジナル画像データ生成部１１４は、対象オリジナル標高メッシュデータＭＥｏｘにおける各単位領域ＵＲの標高代表値ＡＬを、標高代表値ＡＬと画像の階調値との対応関係ＣＲに従い階調値に変換する画像データ化を行うことにより、２次元画像データである対象オリジナル画像データＩＭｏｘを生成する。モデル取得部１１５は、画像生成モデルＭＯｆを取得する。この画像生成モデルＭＯｆは、オリジナル点群データＰＧｏと、該オリジナル点群データＰＧｏから地表面上の点以外の点（地物点ＰＯｏ）のデータが除去されたフィルタリング済点群データＰＧｆと、の複数の組合せについて、上記メッシュデータ化および画像データ化を行うことにより生成されたオリジナル画像データＩＭｏとフィルタリング済画像データＩＭｆとの複数の組合せを学習用データＬＤとし、画像生成を行う学習アルゴリズムＬＡを用いた学習により生成されたモデルである。フィルタリング済画像データ生成部１１６は、画像生成モデルＭＯｆを用いて、対象オリジナル画像データＩＭｏｘから対象フィルタリング済画像データＩＭｆｘを生成する。フィルタリング済メッシュデータ生成部１１７は、対象フィルタリング済画像データＩＭｆｘについて、上記対応関係ＣＲに従い階調値を標高代表値ＡＬに変換することにより、各単位領域ＵＲの標高代表値ＡＬを示す対象フィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆｘを生成する。範囲設定部１１８は、対象フィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆｘにおける各単位領域ＵＲについて、標高代表値ＡＬに基づき標高値の選択範囲Ｒｆを設定する。フィルタリング処理部１１１は、対象オリジナル点群データＰＧｏｘにおいて、各単位領域ＵＲについて、標高値が上記選択範囲Ｒｆに含まれる点と上記選択範囲Ｒｆに含まれない点とに分離することにより、フィルタリング処理を行う。
A-3. Effect of this embodiment:
As described above, the
このように、本実施形態の情報処理装置１００では、オリジナル点群データＰＧｏとフィルタリング済点群データＰＧｆとの複数の組合せについて、それらから生成されたオリジナル画像データＩＭｏとフィルタリング済画像データＩＭｆとの複数の組合せを学習用データＬＤとし、画像生成を行う学習アルゴリズムＬＡを用いた学習により生成された画像生成モデルＭＯｆが取得される。また、対象オリジナル点群データＰＧｏｘから対象オリジナル標高メッシュデータＭＥｏｘが生成され、対象オリジナル標高メッシュデータＭＥｏｘから対象オリジナル画像データＩＭｏｘが生成され、上記画像生成モデルＭＯｆを用いて対象オリジナル画像データＩＭｏｘから対象フィルタリング済画像データＩＭｆｘが生成される。また、対象フィルタリング済画像データＩＭｆｘから対象フィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆｘが生成され、対象フィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆｘに基づき標高値の選択範囲Ｒｆが設定され、対象オリジナル点群データＰＧｏｘに含まれる各点が、標高値が選択範囲Ｒｆに含まれる点と選択範囲Ｒｆに含まれない点とに分離されることにより、フィルタリング処理が行われる。そのため、本実施形態の情報処理装置１００によれば、対象オリジナル点群データＰＧｏｘに対するフィルタリング処理を、容易に、かつ、短時間で、精度良く行うことができる。また、本実施形態の情報処理装置１００によれば、特定の断面のみについてのデータしか得ることができないということはなく、対象オリジナル点群データＰＧｏｘの全体にわたってフィルタリング処理を行うことができる。
As described above, in the
また、本実施形態の情報処理装置１００では、オリジナル画像データ生成部１１４は、対象オリジナル標高メッシュデータＭＥｏｘにおける標高代表値ＡＬの最小値と最大値とに基づき、標高代表値ＡＬと画像の階調値との対応関係ＣＲを設定する。そのため、本実施形態の情報処理装置１００によれば、標高代表値ＡＬと画像の階調値との対応関係ＣＲを予め固定的に設定する場合と比較して、対象オリジナル点群データＰＧｏｘに含まれる各点の標高差をより良く表した対象オリジナル画像データＩＭｏｘを得ることができ、その結果、対象オリジナル点群データＰＧｏｘに対するフィルタリング処理の精度をさらに向上させることができる。
Further, in the
また、本実施形態の情報処理装置１００では、オリジナル画像データ生成部１１４による画像データ化により生成される画像データは、ＲＧＢデータであり、Ｇ値およびＢ値がゼロに固定され、Ｒ値がゼロから最高値ｎ（＝２５５）まで１ずつ変化する（ｎ＋１）個の階調と、Ｒ値が最高値ｎ（＝２５５）に固定され、Ｇ値およびＢ値が１から最高値ｎ（＝２５５）まで１ずつ変化するｎ個の階調と、の合計２ｎ＋１個の階調により表される画像である。このように、本実施形態の情報処理装置１００では、画像データとして、いわゆるフルカラー画像よりは階調数は少なくものの、Ｒ値、Ｇ値およびＢ値がすべて同じ値である階調のみにより表される画像（いわゆるグレースケール）ではなく、色味を有する画像が用いられる。そのため、本実施形態の情報処理装置１００によれば、対象オリジナル点群データＰＧｏｘに含まれる各点の標高差をさらに良く表した対象オリジナル画像データＩＭｏｘを得ることができ、その結果、対象オリジナル点群データＰＧｏｘに対するフィルタリング処理の精度を一層向上させることができる。
Further, in the
また、本実施形態の情報処理装置１００では、モデル取得部１１５は、オリジナル点群データＰＧｏとフィルタリング済点群データＰＧｆとの複数の組合せを取得し、オリジナル点群データＰＧｏとフィルタリング済点群データＰＧｆとの複数の組合せについてメッシュデータ化および画像データ化を行うことによりオリジナル画像データＩＭｏとフィルタリング済画像データＩＭｆとの複数の組合せを生成し、オリジナル画像データＩＭｏとフィルタリング済画像データＩＭｆとの複数の組合せを学習用データＬＤとして学習を行うことにより画像生成モデルＭＯｆを生成することにより、画像生成モデルＭＯｆを取得する。そのため、本実施形態の情報処理装置１００では、画像生成モデルＭＯｆの生成から、該画像生成モデルＭＯｆを用いたフィルタリング処理まで、一貫した処理を実行することができる。
Further, in the
Ｂ．変形例：
本明細書で開示される技術は、上述の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の形態に変形することができ、例えば次のような変形も可能である。
B. Modification example:
The technique disclosed in the present specification is not limited to the above-described embodiment, and can be transformed into various forms without departing from the gist thereof, and for example, the following modifications are also possible.
上記実施形態における情報処理装置１００の構成は、あくまで一例であり、種々変形可能である。例えば、上記実施形態では、情報処理装置１００がパーソナルコンピュータにより構成されているが、情報処理装置１００が他の種類のコンピュータ（例えば、サーバ、スマートフォン、タブレット端末等）により構成されていてもよい。
The configuration of the
上記実施形態における情報処理装置１００によるフィルタリング処理の内容は、あくまで一例であり、種々変形可能である。例えば、上記実施形態では、情報処理装置１００が自ら画像生成モデルＭＯｆを作成するものとしているが、情報処理装置１００が、他の装置により作成された画像生成モデルＭＯｆを取得するとしてもよい。また、上記実施形態では、画像生成モデルＭＯＬＡの作成に用いられる学習アルゴリズムＬＡは、ＧＡＮ（敵対的生成ネットワーク）であるが、画像生成を行う他の学習アルゴリズムＬＡが用いられてもよい。
The content of the filtering process by the
また、上記実施形態において、オリジナル標高メッシュデータＭＥｏやフィルタリング済標高メッシュデータＭＥｆにおける各単位領域ＵＲの大きさや単位領域ＵＲの個数は、あくまで一例であり、種々変形可能である。 Further, in the above embodiment, the size of each unit region UR and the number of unit region URs in the original elevation mesh data MEo and the filtered elevation mesh data MEf are merely examples and can be variously modified.
また、上記実施形態において、オリジナル画像データＩＭｏおよびフィルタリング済画像データＩＭｆにおけるサイズや階調は、あくまで一例であり、種々変形可能である。例えば、上記実施形態では、オリジナル画像データＩＭｏおよびフィルタリング済画像データＩＭｆは、図８に示す５１１階調により表される画像データであるが、これに代えて、フルカラー画像データやグレースケール画像データが用いられてもよい。 Further, in the above embodiment, the sizes and gradations in the original image data IMo and the filtered image data IMf are merely examples and can be variously modified. For example, in the above embodiment, the original image data IMo and the filtered image data IMf are image data represented by the 511 gradations shown in FIG. 8, but instead, full-color image data or gray scale image data can be used. It may be used.
また、上記実施形態において、標高値の選択範囲Ｒｆの設定方法は、あくまで一例であり、種々変形可能である。例えば、上記実施形態では、標高代表値ＡＬを中心とし上下に所定の同一の閾値Ｔｈ分の幅を有する範囲が、標高値の選択範囲Ｒｆとして設定されるが、標高代表値ＡＬの上下の閾値は互いに異なっていてもよい。また、標高代表値ＡＬを含み、標高代表値ＡＬの上側または下側に所定の閾値分の幅を有する範囲が、標高値の選択範囲Ｒｆとして設定されてもよい。 Further, in the above embodiment, the method of setting the selection range Rf of the altitude value is only an example and can be variously modified. For example, in the above embodiment, a range having a predetermined width of the same threshold value Th above and below the center of the elevation representative value AL is set as the elevation value selection range Rf, but the threshold values above and below the elevation representative value AL are set. May be different from each other. Further, a range including the elevation representative value AL and having a width corresponding to a predetermined threshold value on the upper side or the lower side of the elevation representative value AL may be set as the elevation value selection range Rf.
また、上記各実施形態において、ハードウェアによって実現されている構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、反対に、ソフトウェアによって実現されている構成の一部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。 Further, in each of the above embodiments, a part of the configuration realized by the hardware may be replaced with software, and conversely, a part of the configuration realized by the software may be replaced with the hardware. May be good.
１００：情報処理装置 １１０：制御部 １１１：フィルタリング処理部 １１２：対象データ取得部 １１３：オリジナルメッシュデータ生成部 １１４：オリジナル画像データ生成部 １１５：モデル取得部 １１６：フィルタリング済画像データ生成部 １１７：フィルタリング済メッシュデータ生成部 １１８：範囲設定部 １３０：記憶部 １５２：表示部 １５６：操作入力部 １５８：インターフェース部 １９０：バス ＣＰ：フィルタリング処理プログラム ＣＲ：対応関係 ＧＬ：地表面 ＨＲ：全体領域 ＩＭｆ：フィルタリング済画像データ ＩＭｆｘ：対象フィルタリング済画像データ ＩＭｏ：オリジナル画像データ ＩＭｏｘ：対象オリジナル画像データ ＬＡ：学習アルゴリズム ＬＤ：学習用データ ＬＰ：レーザーパルス ＭＥｆ：フィルタリング済標高メッシュデータ ＭＥｆｘ：対象フィルタリング済標高メッシュデータ ＭＥｏ：オリジナル標高メッシュデータ ＭＥｏｘ：対象オリジナル標高メッシュデータ ＭＯｆ：画像生成モデル ＯＢ：地物 ＯＤ：処理対象データ ＰＧｆ：フィルタリング済点群データ ＰＧｏ：オリジナル点群データ ＰＧｏｘ：対象オリジナル点群データ ＰＯｇ：地表面点 ＰＯｏ：地物点 ＰＸ：画素 ＲＡ：範囲 Ｒｆ：選択範囲 ＵＲ：単位領域 100: Information processing device 110: Control unit 111: Filtering processing unit 112: Target data acquisition unit 113: Original mesh data generation unit 114: Original image data generation unit 115: Model acquisition unit 116: Filtered image data generation unit 117: Filtering Finished mesh data generation unit 118: Range setting unit 130: Storage unit 152: Display unit 156: Operation input unit 158: Interface unit 190: Bus CP: Filtering processing program CR: Correspondence relationship GL: Ground surface HR: Overall area IMf: Filtering Finished image data IMfx: Target filtered image data IMo: Original image data IMox: Target original image data LA: Learning algorithm LD: Learning data LP: Laser pulse MEf: Filtered elevation mesh data MEfx: Target filtered elevation mesh data MEo : Original elevation mesh data MEox: Target original elevation mesh data MOf: Image generation model OB: Feature OD: Processing target data PGf: Filtered point group data PGo: Original point group data PGox: Target original point group data POg: Ground surface Point POo: Feature point PX: Pixel RA: Range Rf: Selection range UR: Unit area
Claims (6)
前記フィルタリングの対象のオリジナル点群データである対象オリジナル点群データを取得する対象データ取得部と、
前記対象オリジナル点群データを対象として、水平方向の２次元格子状に並ぶ複数の単位領域のそれぞれについて、前記単位領域内に位置する点の標高値の代表値である標高代表値を算出するメッシュデータ化を行うことにより、各前記単位領域の前記標高代表値を示す対象オリジナル標高メッシュデータを生成するオリジナルメッシュデータ生成部と、
前記対象オリジナル標高メッシュデータにおける各前記単位領域の前記標高代表値を、前記標高代表値と画像の階調値との対応関係に従い前記階調値に変換する画像データ化を行うことにより、２次元画像データである対象オリジナル画像データを生成するオリジナル画像データ生成部と、
画像生成モデルを取得するモデル取得部であって、
前記画像生成モデルは、オリジナル点群データと、該オリジナル点群データから地表面上の点以外の点のデータが除去されたフィルタリング済点群データと、の複数の組合せについて、前記メッシュデータ化および前記画像データ化を行うことにより生成されたオリジナル画像データとフィルタリング済画像データとの複数の組合せを学習用データとし、画像生成を行う学習アルゴリズムを用いた学習により生成されたモデルである、モデル取得部と、
前記画像生成モデルを用いて、前記対象オリジナル画像データから対象フィルタリング済画像データを生成するフィルタリング済画像データ生成部と、
前記対象フィルタリング済画像データについて、前記対応関係に従い前記階調値を前記標高代表値に変換することにより、各前記単位領域の前記標高代表値を示す対象フィルタリング済標高メッシュデータを生成するフィルタリング済メッシュデータ生成部と、
前記対象フィルタリング済標高メッシュデータにおける各前記単位領域について、前記標高代表値に基づき標高値の選択範囲を設定する範囲設定部と、
前記対象オリジナル点群データにおいて、各前記単位領域について、標高値が前記選択範囲に含まれる点と前記選択範囲に含まれない点とに分離することにより、前記フィルタリングを行うフィルタリング処理部と、
を備える、情報処理装置。 Information that performs filtering to separate the original point cloud data composed of the three-dimensional coordinate data of multiple points obtained by surveying into the data of points on the ground surface and the data of points other than the points on the ground surface. It ’s a processing device,
The target data acquisition unit for acquiring the target original point cloud data, which is the target original point cloud data for the filtering, and the target data acquisition unit.
A mesh for calculating the elevation representative value, which is the representative value of the elevation values of the points located in the unit region, for each of the plurality of unit regions arranged in a two-dimensional grid in the horizontal direction for the target original point group data. An original mesh data generation unit that generates target original elevation mesh data indicating the elevation representative value of each unit region by converting data into data.
Two-dimensional by converting the elevation representative value of each unit region in the target original elevation mesh data into the gradation value according to the correspondence between the elevation representative value and the gradation value of the image. An original image data generation unit that generates target original image data that is image data,
It is a model acquisition unit that acquires an image generation model.
In the image generation model, a plurality of combinations of the original point cloud data and the filtered point cloud data in which the data of points other than the points on the ground surface are removed from the original point cloud data are converted into mesh data and Model acquisition, which is a model generated by training using a learning algorithm that generates images, using a plurality of combinations of original image data and filtered image data generated by converting the image data into training data. Department and
Using the image generation model, a filtered image data generation unit that generates target filtered image data from the target original image data, and a filtered image data generation unit.
Filtered mesh that generates target filtered elevation mesh data indicating the elevation representative value of each of the unit regions by converting the gradation value of the target filtered image data into the elevation representative value according to the correspondence relationship. Data generator and
For each unit area in the target filtered elevation mesh data, a range setting unit for setting an elevation value selection range based on the elevation representative value, and a range setting unit.
In the target original point cloud data, for each of the unit regions, the filtering processing unit that performs the filtering by separating the points whose elevation values are included in the selection range and the points that are not included in the selection range.
An information processing device.
前記オリジナル画像データ生成部は、前記対象オリジナル標高メッシュデータにおける前記標高代表値の最小値と最大値とに基づき、前記対応関係を設定する、情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1.
The original image data generation unit is an information processing device that sets the correspondence relationship based on the minimum value and the maximum value of the altitude representative value in the target original altitude mesh data.
前記オリジナル画像データ生成部による前記画像データ化により生成される画像データは、ＲＧＢデータであり、Ｒ値とＧ値とＢ値とのうちの第１値および第２値がゼロに固定され、第３値がゼロから最高値ｎまで１ずつ変化する（ｎ＋１）個の階調と、前記第３値が前記最高値ｎに固定され、前記第１値および前記第２値が１から最高値ｎまで１ずつ変化するｎ個の階調と、の合計２ｎ＋１個の階調により表される画像である、情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1 or 2.
The image data generated by the image data conversion by the original image data generation unit is RGB data, and the first and second values of the R value, the G value, and the B value are fixed to zero, and the first value is fixed. (N + 1) gradations in which the three values change by 1 from zero to the maximum value n, the third value is fixed to the maximum value n, and the first value and the second value are from 1 to the maximum value n. An information processing device that is an image represented by n gradations that change by 1 and a total of 2n + 1 gradations.
前記モデル取得部は、オリジナル点群データとフィルタリング済点群データとの複数の組合せを取得し、オリジナル点群データとフィルタリング済点群データとの複数の組合せについて前記メッシュデータ化および前記画像データ化を行うことによりオリジナル画像データとフィルタリング済画像データとの複数の組合せを生成し、オリジナル画像データとフィルタリング済画像データとの複数の組合せを学習用データとして前記学習を行うことにより前記画像生成モデルを生成することにより、前記画像生成モデルを取得する、情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3.
The model acquisition unit acquires a plurality of combinations of the original point group data and the filtered point group data, and converts the plurality of combinations of the original point group data and the filtered point group data into mesh data and image data. By performing the training, a plurality of combinations of the original image data and the filtered image data are generated, and the plurality of combinations of the original image data and the filtered image data are used as training data to generate the image generation model. An information processing device that acquires the image generation model by generating it.
前記フィルタリングの対象のオリジナル点群データである対象オリジナル点群データを取得する工程と、
前記対象オリジナル点群データを対象として、水平方向の２次元格子状に並ぶ複数の単位領域のそれぞれについて、前記単位領域内に位置する点の標高値の代表値である標高代表値を算出するメッシュデータ化を行うことにより、各前記単位領域の前記標高代表値を示す対象オリジナル標高メッシュデータを生成する工程と、
前記対象オリジナル標高メッシュデータにおける各前記単位領域の前記標高代表値を、前記標高代表値と画像の階調値との対応関係に従い前記階調値に変換する画像データ化を行うことにより、２次元画像データである対象オリジナル画像データを生成する工程と、
画像生成モデルを取得する工程であって、
前記画像生成モデルは、オリジナル点群データと、該オリジナル点群データから地表面上の点以外の点のデータが除去されたフィルタリング済点群データと、の複数の組合せについて、前記メッシュデータ化および前記画像データ化を行うことにより生成されたオリジナル画像データとフィルタリング済画像データとの複数の組合せを学習用データとし、画像生成を行う学習アルゴリズムを用いた学習により生成されたモデルである、画像生成モデルを取得する工程と、
前記画像生成モデルを用いて、前記対象オリジナル画像データから対象フィルタリング済画像データを生成する工程と、
前記対象フィルタリング済画像データについて、前記対応関係に従い前記階調値を前記標高代表値に変換することにより、各前記単位領域の前記標高代表値を示す対象フィルタリング済標高メッシュデータを生成する工程と、
前記対象フィルタリング済標高メッシュデータにおける各前記単位領域について、前記標高代表値に基づき標高値の選択範囲を設定する工程と、
前記対象オリジナル点群データにおいて、各前記単位領域について、標高値が前記選択範囲に含まれる点と前記選択範囲に含まれない点とに分離することにより、前記フィルタリングを行う工程と、
を備える、情報処理方法。 Information that performs filtering to separate the original point cloud data composed of the three-dimensional coordinate data of multiple points obtained by surveying into the data of points on the ground surface and the data of points other than the points on the ground surface. It ’s a processing method,
The process of acquiring the target original point cloud data, which is the target original point cloud data of the filtering target, and
A mesh for calculating the elevation representative value, which is the representative value of the elevation values of the points located in the unit region, for each of the plurality of unit regions arranged in a two-dimensional grid in the horizontal direction for the target original point group data. A step of generating target original elevation mesh data indicating the elevation representative value of each of the unit regions by digitizing, and a step of generating data.
Two-dimensional by converting the elevation representative value of each unit region in the target original elevation mesh data into the gradation value according to the correspondence between the elevation representative value and the gradation value of the image. The process of generating the target original image data, which is the image data, and
This is the process of acquiring an image generation model.
In the image generation model, a plurality of combinations of original point group data and filtered point group data in which data of points other than points on the ground surface are removed from the original point group data are converted into mesh data and Image generation, which is a model generated by training using a learning algorithm for image generation, using a plurality of combinations of original image data and filtered image data generated by performing the image data conversion as training data. The process of acquiring a model and
A process of generating target filtered image data from the target original image data using the image generation model, and
A step of generating target filtered elevation mesh data indicating the elevation representative value of each of the unit regions by converting the gradation value of the target filtered image data into the elevation representative value according to the correspondence relationship.
A step of setting a selection range of elevation values based on the elevation representative values for each of the unit regions in the target filtered elevation mesh data, and
In the target original point cloud data, the step of performing the filtering by separating each unit region into a point in which the elevation value is included in the selection range and a point in which the elevation value is not included in the selection range.
Information processing method.
コンピュータに、
前記フィルタリングの対象のオリジナル点群データである対象オリジナル点群データを取得する処理と、
前記対象オリジナル点群データを対象として、水平方向の２次元格子状に並ぶ複数の単位領域のそれぞれについて、前記単位領域内に位置する点の標高値の代表値である標高代表値を算出するメッシュデータ化を行うことにより、各前記単位領域の前記標高代表値を示す対象オリジナル標高メッシュデータを生成する処理と、
前記対象オリジナル標高メッシュデータにおける各前記単位領域の前記標高代表値を、前記標高代表値と画像の階調値との対応関係に従い前記階調値に変換する画像データ化を行うことにより、２次元画像データである対象オリジナル画像データを生成する処理と、
画像生成モデルを取得する処理であって、
前記画像生成モデルは、オリジナル点群データと、該オリジナル点群データから地表面上の点以外の点のデータが除去されたフィルタリング済点群データと、の複数の組合せについて、前記メッシュデータ化および前記画像データ化を行うことにより生成されたオリジナル画像データとフィルタリング済画像データとの複数の組合せを学習用データとし、画像生成を行う学習アルゴリズムを用いた学習により生成されたモデルである、画像生成モデルを取得する処理と、
前記画像生成モデルを用いて、前記対象オリジナル画像データから対象フィルタリング済画像データを生成する処理と、
前記対象フィルタリング済画像データについて、前記対応関係に従い前記階調値を前記標高代表値に変換することにより、各前記単位領域の前記標高代表値を示す対象フィルタリング済標高メッシュデータを生成する処理と、
前記対象フィルタリング済標高メッシュデータにおける各前記単位領域について、前記標高代表値に基づき標高値の選択範囲を設定する処理と、
前記対象オリジナル点群データにおいて、各前記単位領域について、標高値が前記選択範囲に含まれる点と前記選択範囲に含まれない点とに分離することにより、前記フィルタリングを行う処理と、
を実行させる、コンピュータプログラム。 To perform filtering to separate the original point cloud data composed of the three-dimensional coordinate data of multiple points obtained by survey into the data of points on the ground surface and the data of points other than the points on the ground surface. Computer program
On the computer
The process of acquiring the target original point cloud data, which is the target original point cloud data of the filtering target,
A mesh for calculating the elevation representative value, which is the representative value of the elevation values of the points located in the unit region, for each of the plurality of unit regions arranged in a two-dimensional grid in the horizontal direction for the target original point group data. By performing data conversion, a process of generating target original elevation mesh data indicating the elevation representative value of each of the unit regions, and a process of generating data.
Two-dimensional by converting the elevation representative value of each unit region in the target original elevation mesh data into the gradation value according to the correspondence between the elevation representative value and the gradation value of the image. The process of generating the target original image data, which is the image data, and
It is a process to acquire an image generation model.
In the image generation model, a plurality of combinations of original point group data and filtered point group data in which data of points other than points on the ground surface are removed from the original point group data are converted into mesh data and Image generation, which is a model generated by training using a learning algorithm for image generation, using a plurality of combinations of original image data and filtered image data generated by performing the image data conversion as training data. The process of getting the model and
A process of generating target filtered image data from the target original image data using the image generation model, and
A process of generating target filtered elevation mesh data indicating the elevation representative value of each of the unit regions by converting the gradation value of the target filtered image data into the elevation representative value according to the correspondence relationship.
For each of the unit areas in the target filtered elevation mesh data, a process of setting an elevation value selection range based on the elevation representative value, and a process of setting an elevation value selection range.
In the target original point cloud data, for each of the unit regions, the processing of performing the filtering by separating the points whose elevation values are included in the selection range and the points not included in the selection range.
A computer program that runs.
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