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#### タイトル大規模都市景観再現のための**セマンティックオブジェクトマッチング**による**インスタントパノラマテクスチャマッピング** #### アブスト本論文では、街角レベルの大規模な都市景観をリアルタイムでフォトリアリスティックに再現するための、新しいパノラマテクスチャマッピングベースのレンダリングシステムを提案する。 近年、様々なイメージベースレンダリング（IBR）手法が高品質な新規景観を合成するために採用されているが、局所的な景観をレンダリングするためだけに、過剰な数の隣接する入力画像や詳細なジオメトリを必要とする。 Google Street Viewに代表されるようなグローバルデータの発達により、都市景観のインタラクティブなIBR技術は加速していますが、そのような手法は高品質なストリートレベルのレンダリングを目指したものではほとんどありません。 本システムは、グローバルな都市の街並みを自由にウォークスルーできるようにするため、オープンデータベースから容易に入手可能な、まばらにサンプリングされたパノラマストリートビュー画像と簡略化したシーンモデルを使って、大規模なシーンを効率的にカバーしています。 また、ストリートビュー画像から意味情報を抽出し、パイプラインの適切な中間ステップに配置することで、レンダリング精度とパフォーマンス時間を向上させることをキーコンセプトとしています。 さらに、本手法は、ユーザの視点が動的に変化する際に頻繁に出現するオクルージョンやテクスチャのない領域を処理するために、リアルタイムセマンティック3Dインペインティングをサポートしています。 実験により、本手法の有効性を最新の手法と比較して検証しています。 また、様々な都市の街路におけるリアルタイムデモを紹介する。 --- #### タイトル中小企業工場における3D再構成の自動化と**Digital Twinモデル**生成に向けて #### アブスト本論文では、中小企業（SME）工場のデジタルツインモデルを部分的に自動化し、費用対効果の高い方法で開発するための予備的な結果を紹介します。 多くの場合、デジタルツインモデルの視覚化に使用できる工場の床と機械の3Dモデルを取得することが望ましいです。 現在の商用3D再構成ソリューションは、ハイエンドのLiDARセンサーを使用するため、3Dスキャンプロセスのコストが高くなり、インダストリー4.0への道を歩む中小企業の工場にとって障害となります。 携帯電話Zenfone AR、Intel RealSense ZR300、Kinect v2などの低コストセンサーを用いた3D再構成結果を比較した。 小型軽量であるため、小型無人航空機への搭載が可能で、将来的には自律的に3D再構成を行うことができる。 データは、オープンソースのSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）ライブラリRTAB-Mapを用いて処理されました。 その結果は、GeoSLAM LiDARを使用したプロフェッショナルな3Dスキャンと比較されました。 また、大学の研究室において、模擬生産ラインと2台のUR3マニピュレータをスキャンした実験結果も紹介されています。 得られた3Dモデルは、VRヘッドセットを使って視覚化できる簡単なデジタルツインモデルを生成するために使用されました。