課題
農機の自動化や周辺認識では、カメラ画像だけでなく、空間を点の集まりとして捉える3D点群データが使われます。点群から物体を一つずつ見分けるモデルを作るには、点の一つひとつがどの物体に属するかを示したインスタンスセグメンテーションのデータが必要です。
ただ、3D点群のアノテーションは2D画像と比べて扱えるツールが限られ、視点を回しながら作業するため手間もかかります。どのツールを使い、どんな環境で作業するかから決める必要がありました。
支援内容
Nextremerのデータエンジニアが、ツール選びと作業環境の整備から支援しました。
- 3D点群データ用のアノテーションツールを調査し、要件に合うものを選定
- 選定したツールで作業できる環境を構築し、作業手順を整備
- 物体ごとに点群を区別するインスタンスセグメンテーションを実施
- 物体同士が接している箇所など、境界の判断基準をそろえて作業
成果
3D点群の物体を個別に識別したデータを整備し、モデル開発に必要な学習データをお届けしました。ツール選定と環境構築から入ったことで、2D画像とは勝手の違う点群でも、作業を止めずに進められています。
