[論文レビュー] Tunnel Surface 3D Reconstruction from Unoriented Image Sequences

Arnold Bauer, Karlheinz Gutjahr+3 more|arXiv (Cornell University)|May 22, 2015

Image Processing and 3D Reconstruction参考文献 1被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、トンネル前進中に撮影された方向性のない画像シーケンスから、完全自動で1台のカメラを用いた高速なトンネル表面の3次元再構成を実現するシステムを提案する。ステレオフィトグラメトリと信号化されたターゲットを用いた地理的基準化により、標準的なハードウェア上でも5分未塔で10mm未塔の精度を達成し、熟練者の介入なしにリアルタイムでのトンネル爆破の品質評価が可能になる。

ABSTRACT

The 3D documentation of the tunnel surface during construction requires fast and robust measurement systems. In the solution proposed in this paper, during tunnel advance a single camera is taking pictures of the tunnel surface from several positions. The recorded images are automatically processed to gain a 3D tunnel surface model. Image acquisition is realized by the tunneling/advance/driving personnel close to the tunnel face (= the front end of the advance). Based on the following fully automatic analysis/evaluation, a decision on the quality of the outbreak can be made within a few minutes. This paper describes the image recording system and conditions as well as the stereo-photogrammetry based workflow for the continuously merged dense 3D reconstruction of the entire advance region. Geo-reference is realized by means of signalized targets that are automatically detected in the images. We report on the results of recent testing under real construction conditions, and conclude with prospects for further development in terms of on-site performance.

研究の動機と目的

• 建設中のトンネル表面の記録のための低コストで高速かつ頑健な3次元再構成システムの開発。
• 数分以内に高密度な3次元モデルを提供することで、トンネル爆破のラウンドのリアルタイム品質評価を可能にする。
• 写真測量や測量の専門知識が不要になるように、画像撮影から3次元モデル生成までのワークフローを完全自動化すること。
• 人員が危険なトンネル先端に露出するのを最小限に抑えることで、ハードウェアコストの低減と安全性の向上。
• ほこり、照明が悪い状況、テクスチャの変動といった実際のトンネル環境下でも高い精度と信頼性を実現すること。

提案手法

• 1台のコンsumer級カメラにモーター駆動のチルト機構を装備し、トンネル先端付近のわずかにずれた2か所から360°パノラマ画像を撮影する。
• ステレオフィトグラメトリと構造からモーション（SfM）アルゴリズムを用いて、重複する画像ペアから高密度な3次元再構成を生成する。
• 既知の3次元座標を持つ信号化ターゲットをトンネル表面に設置し、自動的に検出することで、3次元モデルの地理的基準化とアライメントを実現する。
• 自動全站儀器が信号化ターゲットの3次元位置を遠隔で測定し、手動入力なしに正確な地理的基準化を保証する。
• 標準的なハードウェア上で高速な計算を実現するため、画像解像度を1メガピクセルに低減して処理を行う。これにより、5分未塔で結果が得られる。
• より高速な高密度マッチングを実現するために、CUDAアクセcelerated SGMアルゴリズムを統合しており、今後のバージョンでは必要な信号化ターゲットの数を削減することを目的としている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 完全自動で1台のカメラを用いたシステムが、実際の建設環境下で方向性のない画像シーケンスから正確な3次元トンネル表面再構成を達成できるか。
• RQ2 信号化ターゲットをどのように効果的に活用すれば、手動キャリブレーションや専門的入力なしに頑健な地理的基準化を実現できるか。
• RQ3 危険なトンネル環境下で、コンsumer級カメラと標準的な計算ハードウェアを用いて、どの程度の精度と処理速度が達成できるか。
• RQ4 照明の変動、ほこり、レンズの汚れ、遮蔽などの困難な条件下で、システムの性能はどのようになるか。
• RQ5 10mm未塔の精度と信頼性のある再構成を維持しつつ、必要な信号化ターゲットの数を減らすことは可能か。

主な発見

• 34の代表的テストデータセットが正常に再構成され、遮蔽や影、照明が悪い状況下でも、実環境下での頑健性が確認された。
• すべてのテストデータセットが正常に処理され、低品質または部分的に隠された画像であっても、ターゲット検出や3次元再構成に失敗はなかった。
• 再構成された3次元モデルの精度は、基準となるレーザースキャンと比較して10mm以内のずれに収まっており、トンネル前進の監視要件を満たしている。
• 1メガピクセルの画像解像度を用いることで、標準的なハードウェア上でも数分で処理時間を短縮し、建設最適化のためのリアルタイムフィードバックが可能になった。
• 4つの信号化ターゲット（トンネル両側に2つずつ）のみで信頼性の高い3次元再構成が可能となり、セットアップの複雑さとハードウェアコストが削減された。
• 今後の改善策として、魚眼レンズやCUDAアクセcelerated SGMの導入が予想され、画像枚数と処理時間をさらに短縮し、使いやすさを向上させる見込みである。