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東芝トップページ > 研究開発・技術 > AI技術カタログ > 三次元再構成・自己位置推定

東芝AI技術カタログ

コンピュータビジョン三次元画像処理

三次元再構成・自己位置推定

画像から三次元形状を復元したり、撮影位置を推定したりします。

  • ・独自の三次元再構成・自己位置推定技術により、複数の画像を用いて緻密に三次元形状を計測・別時点の画像の撮影位置を高精度に推定します。
  • ・自動車やドローンの自律移動、インフラや製品検査等、様々な場面への応用が期待されています。
三次元再構成・自己位置推定イメージ

応用先

  • ・車両やドローン・ロボットなどの自律移動
  • ・保守・点検サービスなどの自動化
  • ・製品の不良品検査
  • ・その他の3D計測技術

ベンチマーク・強み・実績

  • ・三次元再構成:車載画像の公開データセットにて精度No.1を達成(2016/10時点)
  • ・自己位置推定:室内で4cm,屋外で25cmの精度.GPSの使えない環境(屋内など)でも利用可
  • ・画像認識分野の主要国際会議で採録
  • ・Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2017
  • ・International Conference on 3D Vision (3DV) 2019
  • ・International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2020

問い合わせ窓口

東芝研究開発センターへのお問合せ

問合せの際はタイトル[東芝AI技術カタログ:三次元再構成・自己位置推定]やURLを文面に含めてください。
本技術は研究開発中のためご要望にすぐに対応できない可能性があります。

参考文献:

  • ・関 晃仁 ,他, “単眼カメラの動画像を用いた リアルタイムで緻密な3次元再構成技術”, 東芝レビュー Vol.68, No.5, pp40-43, 2013.
  • ・A. Seki and M. Pollefeys, “SGM-Nets: Semi-Global Matching With Neural Networks”, CVPR 2017.
  • ・R. Nakashima and A. Seki, “SIR-Net: Scene Independent End-to-End Trainable Visual Relocalizer,” 3DV, 2019.
  • ・R. Nakashima and A. Seki, “Uncertainty-based Adaptive Sensor Fusion for Visual-Inertial Odometry under Various Motion Characteristics,” ICRA, 2020.