本処理ではリアルタイム処理を行うため、類似画像選定の際に計算を高速化する必要がある。そのため、近似手法を用いた類似度計算、画像のトリミングの処理を実装した。実写映像と3次元モデルの前後関係を正確に表示するためにオクルージョン処理を実装した。開発したPhotoAR2015の性能を検証した。大阪大学吹田キャンパスM3棟を対象とした。画像マッチング時間と精度を評価するため、画像の解像度、トリミング比率、クエリ画像を変更しながら、マッチング時間と精度を測定した。結果、画像に占める対象構造物の割合が大きい場合、高精度でのマッチングが可能であった。画像に占める対象構造物の割合が小さい場合、画像をトリミングしてノイズ除去を行う必要性を確認した。現状では、より最適なマッチング画像を得るための工夫として、コンピュータがマッチング画像を自動抽出した後、ユーザが画像を正誤判定できる機能を加えている。次に、位置合わせの精度検証を行うため、2つの視点を用意して、位置合わせを行った際のリアルタイムカメラ画像とマッチング画像とをそれぞれ抽出して、画像上の同一点のずれの状況を画素値で測定した。とも、いずれも5%未満であった。結果、画像マッチングによりリアルタイム画像と類似するデータベース内の画像が選定可能であれば、高精度な位置合わせは可能であることが示唆された。有用性検証のため、大阪大学研究棟の仮想改築プロジェクトにPhotoAR2015を適用した。本仮想改築プロジェクトでは、M3棟南側へのオーニング設置検討を利用シーンとして想定して、プロトタイプを開発した。以下、主な内容を述べる。前処理では、まず、M3棟を基準対象物として、複数の写真撮影、そして、SfMによる3次元復元モデルを構築した(図3)。次に、SfMによる3次元復元モデルを用いて、SketchUPで別途作成した新たなオーニングモデルの配置座標を決定した。本処理では、AR描画されたオーニングをユーザ操作により、色及び設置角度を適宜変更しながら設計検討を行った(図4)。検証実験を通じて、リノベーション検討用の3次元モデルを事前に作成、データベースに登録しておけば、PhotoAR2015を用いて、様々な視点からのリノベーション検討が可能であることを確認した。オーニング設置検討おわりに屋外でAR景観シミュレーションが可能なPhotoAR2015を、画像マッチング技術を用いた位置合わせ、及びSfMを応用して開発した。本稿で紹介した仮想プロジェクト以外にも実際の建築設計プロジェクトで適用している他、建物運用段階での適用も検討している。追って、ご報告したい。(Australia)4月1日にメルボルンでプレゼンした様子は下記となります(セルフィー)。Gateにアップしました。第37回情報・システム・利用・技術シンポジウムが終わりました。ヶ月)福田知弘(大阪大学/工/環エネ)の公式ブログです。ScholarORCID『都市と建築のブログ』をまとめておこう。『都市とITとが出合うところ』をまとめておこう。ご来光カフェ@大阪・淀屋橋港にウチから間に合うか?調べてみた。Street)2020-01-22「エリアマネジメントが描く、新しい渋谷のつくり方。up!月別アーカイブはてなブログをはじめよう!fukuda040416さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。