uc22-044

AIを用いた3D都市モデルの自動更新手法の開発

実施事業者Symmetry Dimensions Inc. /名古屋鉄道株式会社/中日本航空株式会社/宮城交通株式会社/国際航業株式会社/株式会社パスコ
実施場所宮城県仙台市
実施期間-
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AIを用いた高頻度かつ低コストの3D都市モデル更新手法を開発。デジタルツインの社会実装を促進する。

実証実験の概要

デジタルツインの社会実装及び継続的な活用を進めるためには、日々変化する都市に合わせて、3D都市モデルを鮮度高く更新する手法を開発していく必要がある。

今回の実証実験では、バス等のモビリティに搭載されたLiDAR等で定常的に取得される点群データや、スマートフォン等で市民が日常的に取得できるデータを活用することで、3D都市モデルのデータソースを取得。これに基づき都市の変化点の検出するAI及び3D都市モデルを生成する自動モデリングツールを開発することで、高頻度かつ低コストの3D都市モデル更新を目指す。

実現したい価値・目指す世界

従来、3D都市モデルの更新は航空測量データを用いて都市全体を一気に更新する方法が標準的であった。この方法は、広い範囲を面的に更新できる利点がある反面、多大な時間や費用が必要であり、コストや短周期の更新といった面では課題がある。都市は都心部など一部エリアで頻繁に変化していく一方、あまり変化しないエリアもあるため、変化点のみをピンポイントで抽出してデータ取得と更新を行うことができれば、3D都市モデルの鮮度を効率的に維持することができる。

今回の実証実験では、宮城県仙台市において、公共交通機関であるバスや一般車両に三次元測量を行うためのLiDARを設置し、定常的に高精度の点群データを取得する仕組みを構築。これに加え、LiDAR付きスマートフォンを活用し、市民参加により点群データを収集するためのクラウドソーシング型データ取得を行う。

取得した点群データをもとに、都市の変化点を抽出するため、都市の変化パターンを深層学習させたAIを開発し、既存の3D都市モデルをインプットデータとした変化点の自動検出を可能とするシステムを構築。さらに、このシステムが変化点として検出した箇所の点群データから、新たなLOD3建築物モデルを構築するため、既存のLOD2建築物モデルをベースとしたサーフェス生成、属性情報付与、CityGML符号化等を行う3D都市モデル自動生成システムを構築する。

これらの一連のシステムの開発及びフィジビリティスタディを行うことで、3D都市モデルの高頻度かつ低コストの更新スキームを確立し、デジタルツインの社会実装を加速する。

対象エリアの地図(2D)
対象エリアの地図(3D)