空間AIは、3Dの点群（ポイントクラウド）と画像認識を組み合わせ、現実の空間をコンピュータが「理解」できる形にするデモです。ただ3D化するだけでなく、空間の中の物体や領域に意味を与え、測定結果をその場所に紐づけて可視化します。
3D化の、その先へ
LiDARや写真から空間を点群として3D化する技術は広まりました。しかし点の集まりそのものには「意味」がありません。どこが床で、どれが設備で、どこが通路なのか——それを判断できて初めて、空間データは業務に使えます。
このデモでは、点群に画像認識を掛け合わせ、空間内の物体や領域を認識・分類。空間に「ここは何か」というラベルを与えます。
測定結果を、空間に重ねる
認識した物体や領域に対して、寸法・面積・数量といった測定結果を紐づけ、3D空間上に重ねて表示します。「図面と現場を見比べる」作業を、空間そのものの上で完結できます。
点検記録や測定値をその場所に残せるため、後から「どこの・何の数値か」を空間で辿れます。
- 点群 × 画像認識で、空間内の物体・領域を認識
- 空間に意味（ラベル）を付与し、検索・分類を可能に
- 寸法・面積などの測定結果を空間座標に紐づけて可視化
想定する技術構成
LiDAR や写真からのフォトグラメトリで取得した点群を、まず位置合わせ（レジストレーション）して1つの座標系にまとめます。次に、点群のセマンティックセグメンテーション（点ごとの分類）と、画像側の物体認識を組み合わせ、2D（画像）と3D（点群）を対応づけて「どこが何か」を判定します。
認識した領域には寸法・面積・数量などの測定値を紐づけ、3Dビューア上に重ねて表示。タブレットのLiDARからWeb上の3D表示まで、用途に応じた構成を選べます。
- 点群の取得（LiDAR／フォトグラメトリ）とレジストレーションで統合
- セマンティックセグメンテーション＋画像認識で2D-3Dを対応づけ意味づけ
- 測定値を空間座標に紐づけ、3Dビューアに重畳表示
技術スペック
- 取得
- LiDAR／写真からのフォトグラメトリで点群化
- 統合
- 複数スキャンのレジストレーション（位置合わせ）
- 認識
- 点群セマンティックセグメンテーション ＋ 画像物体認識（2D-3D対応）
- 可視化
- 寸法・面積・数量を空間座標に紐づけ3Dビューアに重畳
このデモのポイント
空間に意味を
点群＋画像認識で「床・設備・通路」などを認識し、空間を理解可能に。
測定を空間に紐づけ
寸法・面積・数量などの結果を、その場所に重ねて可視化します。
現場と図面をつなぐ
点検・測定の記録を空間上に残し、あとから空間でたどれます。
活用イメージ
建設・不動産の現況測定と記録工場・倉庫のレイアウト把握と設備管理点検・維持管理での測定記録の可視化