石垣 BIM の作成のための 3 次元モデルからの石垣のセグメンテーション

板倉, 健太; 林, 拓哉; 高田, 祐一

doi:10.51094/jxiv.1260

##article.authors##

板倉, 健太 ImVisionLabs株式会社
林, 拓哉 ImVisionLabs株式会社
高田, 祐一独立行政法人国立文化財機構奈良文化財研究所企画調整部文化財情報研究室

DOI:

https://doi.org/10.51094/jxiv.1260

キーワード:

castle、 heritage documentation、 dxf export、 segment anything model (SAM)、 stone segmentation

抄録

従来，石垣の図化は 2 次元的な図面や写真に依存し，3 次元的な情報の欠落や作業の属人性，膨大な労力が課題であった．本研究では，文化財石垣の現況や構造を体系的に記録・管理する石垣カルテの作成作業を効率化することを目的とし，SfM-MVS により生成された高密度な3 次元メッシュモデルから石垣の線画を作成する手法を提案した．3 次元モデルのテクスチャ画像を対象に，Segment Anything Model(SAM)を用いて石垣ごとの領域を自動的にセグメンテーションし，境界情報を抽出して DXF 形式で出力した．精度検証として，名古屋城の一部領域で手動による境界線との比較を行った結果，Precision 0.90，Recall 0.79を達成し，高い精度でそれぞれの石垣がセグメンテーションできていることが確認された．

利益相反に関する開示

開示すべき利益相反は無い。

ダウンロード *前日までの集計結果を表示します

ダウンロード実績データは、公開の翌日以降に作成されます。

引用文献

史跡広島城跡に係る石垣カルテの作成について,URL:https://www.city.hiroshima.lg.jp/_res/projects/default_project/_page_/001/020/581/226947.pdf, 最終閲覧日:2025年 4 月 23 日.

特別史跡名古屋城跡保存活用計画第 6 章保存,URL:https://www.city.nagoya.jp/kankobunkakoryu/cmsfiles/contents/0000105/105368/6shou.pdf, 最終閲覧日2025 年5月 9 日

野口淳：文化機関における 3 次元計測・記録データの管理・公開の意義と課題. カレントアウェアネス/国立国会図書館関西館図書館協力課編, (351), pp18-22, 2022.

高田祐一：UAV-LiDAR による小豆島加藤家石丁場の高精度地形計測，小豆島石丁場調査委員会 2023,『小豆島石のシンポジウム2023 資料集「日本遺産の石の島，新たな発見と保存をめざして！」』小豆島石丁場調査委員会, pp. 20-25, 2023.

高田祐一, 大村陸, 林瑞樹：城郭石垣の記録・管理における技術革新:石垣 BIM の開発と実験的応用. 名古屋城調査研究センター研究紀要, pp.149-158, 2025.

He, K., Gkioxari, G., Dollar, P. and Girshick, R.: Mask R-CNN, Proc. ICCV2017, pp.2961-2969, 2017.

Montes, K., Taher, S. S. A. D., Dang, J. and Chun, P.-J.:Semi-autopilot UAV flight path control for bridgestructural health monitoring under GNSS-denied environment, Artif. Intell. Data Sci., Vol. 2, No. 2, pp. 19-26, 2021.

叶井和樹，山根達郎，石黒聡士，全邦釘：Semantic Segmentation を用いた斜面崩壊領域の自動検出，AI・データサイエンス論文集, Vol. 1, No. 1, pp.421-428, 2020.

立石良，西嶋音々，東川創，牧野幹太：Mask R-CNN による道路カメラ画像の路面積雪判定モデル，AI・データサイエンス論文集, Vol. 5, No. 3, pp. 376-381, 2024.

Kirillov, A., Mintun, E., Ravi, N., Mao, H., Rolland, C.,Gustafson, L., Xiao, T., Whitehead, S., Berg, A. C., Lo,W.-Y., Dollár, P. and Girshick, R.: Segment Anything,arXiv:2304.02643 [cs.CV], pp. 1-14, 2023.

板倉健太，林拓哉，上脇優人，全邦釘：セマンティックセグメンテーションやセンサーフュージョンを利用した橋梁の構造情報の推定のための点群処理手法の開発，AI・データサイエンス論文集, Vol. 5,No. 3, pp. 10-21, 2024.

板倉健太，林拓哉，斎藤嘉人，全邦釘：センサーフュージョンを利用した 3 次元点群からの錆の検出，Jxiv，doi: https://doi.org/10.51094/jxiv.1160.

Itakura, K. and Hosoi, F.: Three-dimensional treemonitoring in urban cities using automatic tree detection method with mobile LiDAR data, Artif. Intell. Data Sci.,Vol. 2, No. 2, pp. 1-10, 2021.

Itakura, K., and Hosoi, F.: Automated tree detection from 3D lidar images using image processing and machine learning. Appl. Opt., Vol. 58, No. 14, pp. 3807-3811, 2019.

稲富翔伍, 全邦釘：点群の画像化とディープラーニングを用いた橋梁点群のセグメンテーション，AI・データサイエンス論文集, Vol. 2, No. 2, pp. 418-427,2021.

Kong, Q., Liao, L., and Yuan, C.: Rapid generation of editable engineering drawings from 3D point cloud reconstruction for large-scale buildings. J. Building Eng, 63, 105486, 2023.

Fang, Y., Mitoulis, S. A., Boddice, D., Yu, J., & Ninic, J.: Scan-to-BIM-to-Sim: Automated reconstruction of digital and simulation models from point clouds with applications on bridges. Results Eng., 104289, 2025.

Torr, P. H., and Zisserman, A., MLESAC.: A new robust estimator with application to estimating image geometry,Comput. Vis. Image Und.,Vol. 78, Issue 1, pp. 138-156, 2000.

Zhao, X., Ding, W., An, Y., Du, Y., Yu, T., Li, M., ... & Wang, J.: Fast segment anything. arXiv preprint arXiv:2306.12156, 2023.

Pingel, T. J., Clarke, K. C., & McBride, W. A.: An improved simple morphological filter for the terrain classification of airborne LIDAR data. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing, Vol. 77, pp.21-30, 2013.

Zhang W, Qi J, Wan P, Wang H, Xie D, Wang X, Yan G.: An Easy-to-Use Airborne LiDAR Data Filtering Method Based on Cloth Simulation. Remote Sensing.; Vol. 8, No.6, 501, 2016.

大村陸，浅岡優，高田祐一，田ロ一男，二橋慶太郎, 井口喜景，小山圭嗣：西尾市前島石丁場跡調査報告.名古屋城調査研究センター研究紀要. pp.119-148.2025.