AI 연구원

データマイニングを通じた様々な手法の分析及び実験研究

AI研究員2025_01ホン・ヨングホ

要約：

本研究は、データマイニング技法を活用して大規模なデータセットから有意義

なパターンを抽出し、これを実際の問題解決に適用する方法を提示します。デ

ータマイニングの主な技法である分類、群集化、関連規則学習を中心に、各技

法の最新動向と適用事例を分析しました。 実験を通じて、意思決定木、K近

傍 近 傍 、 ナ イ ー ブ ベ イ ズ 、 

K平均群集化、Aprioriアルゴリズムの性能を比較し、各技法の長所と短所を議

論します。本研究は、データの品質向上と分析の精度を高めるための前処理戦

略を含め、データマイニングの効果的な適用方法を提示します。

キーワード：

データマイニング, 分類, クラスタリング, 群集化, 関連ルール学習, 意思決定木, 

K近傍近傍, ナイーブベイズ, K平均群集化, Aprioriアルゴリズム, データ前処理, 

ビッグデータ解析2 -- -

1. はじめに

データマイニングは、大規模なデータセットから有用な情報を抽出する手法で

あ り 、 様 々 な 産 業 分 野 で 重 要 性 が 高 ま っ て い ま す 。 

特に、データの量が爆発的に増加するにつれて、効果的なデータマイニング手

法 の 開 発 と 適 用 が 不 可 欠 で す 1) 

本研究は、データマイニング手法の最新動向を分析し、その重要性と必要性を

議論することを目的としています。

1.1 研究背景

データマイニングとは、大量のデータを分析して有用なパターンや情報を抽出

するプロセスです。最近、企業、政府、医療、金融分野などでデータマイニン

グを活用し、意思決定支援、予測分析、トレンド把握など様々な応用分野で活

用されています。

1.2 研究目的

本研究は、データマイニング技法を活用して特定のデータセットから有意なパ

ターンを抽出し、これを実際の問題解決にどのように適用できるかを分析する

ことを目的としています。

2. データマイニングの概要

デ ー タ マ イ ニ ン グ (Data 

Mining)は、大規模なデータセットから有用なパターン、ルール、トレンド、

ま た は 情 報 を 自 動 的 に 抽 出 す る プ ロ セ ス で す 。 

このプロセスは、統計学、機械学習、データベースシステムなどの様々な技術

を活用して行われ、データから隠された知識やインサイトを引き出すことに重

点を置いています。データマイニングは、企業や研究機関などで意思決定を支

援するために広く使われています。3 -- -

データマイニングの主な技法には、分類(classification)、群集化(clustering)

、 関 連 ル ー ル 発 見 (association rule 

mining)、回帰分析(regression)などがあります。これらの技法は、それぞれ

の 目 標 に 合 わ せ て デ ー タ を 分 析 ・ 予 測 す る た め に 使 用 さ れ ま す .2) 

特に、ランダムフォレストなどの機械学習アルゴリズムはデータの複雑なパタ

ーンを効果的にモデル化することができます.3)

1) Lipovetsky, S. (2022).Statistical and Machine-Learning Data 

Mining ： ビ ッ グ デ ー タ の よ り 良 い 予 測 モ デ リ ン グ と 分 析 の た め の 手 法 . 

Technometrics, 64, 145-148.

2) Oatley, G. (2021).データマイニング、ビッグデータ、犯罪分析のテーマ。 Wiley 

Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 12.

3) Malashin, I. P., Masich, I., Tynchenko, V., Nelyub, V. A., Borodulin, A., 

Gantimurov, A. P., Shkaberina, G., & Rezova, N. (2024).Dendrolimus 

sibiricus 

の発生予測：データ分析と遺伝的プログラミングに基づく予測モデリング.Forests.4 -- -

データマイニングは、金融、医療、マーケティング、ソーシャルメディア分析

など様々な分野で活用されています。例えば、医療分野では疾病予測や患者管

理 に 使 用 さ れ 、 4) 製 造 業 で は 

生 産 工 程 の 効 率 を 高 め る た め の 欠 陥 予 測 な ど に 使 用 さ れ ま す .5) 

ま た 、 教 育 分 野 で も 学 

成果予測やカスタマイズされた学習体験の提供に活用されています.6)

データマイニングのプロセスは、データ収集、データ前処理、モデル構築、評

価および解釈の段階に分けられます。各段階は、データの品質を高め、有意義

な洞察を引き出すために不可欠です。データ前処理は特に重要で、データのノ

イズを除去し、データの一貫性を確保するために必須のステップです。

データマイニングは、データの品質、セキュリティとプライバシーの問題、解

釈 の 複 雑 さ な ど 、 様 々 な 課 題 を 抱 え て い ま す 。 

特に、ビッグデータ環境では、データの分散処理とリアルタイム分析が主要な

技術的課題として浮上しており、最近では、メタヒューリスティック技法を活

用してこれらの問題を解決しようとする研究が活発に行われて7) 。

このように、データマイニングは様々な分野で革新的なソリューションを提供

し、ビッグデータ時代に欠かせない技術として定着しています。今後の研究で

は、人工知能との融合により、より精巧で強力なデータ分析技法が開発される

ことが期待されます。

2.1 データマイニングの定義

データマイニングとは、統計学、機械学習、データベース技術などを活用し、

大規模なデータから隠されたパターン、関係、ルールなどを見つけるプロセス

を意味します。これにより、企業は顧客の行動例5 -- -

4) JayasriN., P., & Aruna, R. 

(2021).データマイニングと分類技術によるヘルスケアにおけるビッグデータ分析.I

CT Express, 8, 250-257.

5) Dogan, A., & Birant, D. 

(2021). 製 造 業 に お け る 機 械 学 習 と デ ー タ マ イ ニ ン グ 。 Expert Systems with 

Applications, 166, 114060.

6) Fischer, C., Pardos, Z., Baker, R., Williams, J., Smyth, P., Yu, R., Slater, S., 

Baker, R. ., & Warschauer, M. 

(2020).教育におけるビッグデータのマイニング：アフォーダンスと課題.Review of 

Research in Education, 44, 130-160.

7) Moshkov, M., Zielosko, B., & Tetteh, E. T. 

(2022).分散環境におけるデータ分析のための選択されたデータマイニングツール.E

ntropy, 24.6 -- -

側、異常取引検出、商品推薦など様々な分析を行うことができます。

大規模なデータセットから有用なパターン、関係、ルール、またはトレンドを

自 動 的 に 抽 出 す る プ ロ セ ス で す 。 

このプロセスは、主に統計学、機械学習、パターン認識、データベースシステ

ムなどの技術を活用して行わ、データに隠された有意義な情報を発見すること

に集中します。データマイニングの最終的な目標は、データを分析して意思決

定に有用な知識や洞察を得ることです。

データマイニングは大量のデータを処理し、自動化された分析を通じて未来予

測、顧客セグメンテーション、異常検出、パターン発見などを可能にし、企業

や研究機関で意思決定支援、問題解決、ビジネス最適化に活用されます。

データマイニングは、大量のデータから有用なパターン、トレンド、および知

識を抽出するプロセスであり、データ分析と予測を通じてビジネスおよび科学

的な問題解決を支援することにいます。このプロセスは統計学、機械学習、デ

ータベース技術を含む様々な分野の技術を活用し、様々な形式のデータを分析

して有意義な洞察を導き出します。

データマイニングの主な目標はデータの中に隠された情報を発見し、これに基

づ い て 予 測 、 分 類 、 群 集 化 な ど の 作 業 を 行 う こ と で す .8) 

例えば、金融や医療分野では予測モデリングによって顧客の行動や病気の発症

を 予 測 す る こ と が で き ま す ,9) 教 育 分 野 で は 、 学 

成果予測やカスタマイズされた教育の提供に活用されます.10)。また、環境モニ

タ リ ン グ や 予 防 的 措 置 の 実 行 の た め の 

態系データ分析にも応用されています11)。

データマイニングのプロセスは、一般的にデータ収集、データ前処理、モデル

構築、評価および解釈の段階を含みます。データ前処理は特に重要であり、デ

ー タ の ノ イ ズ を 除 去 し 、 一 貫 性 を 確 保 す る た め に 必 要 な 段 階 で す 。 

このような前処理過程を経た後、様々なアルゴリズムを適用してデータをモデ

ル化し、最終的に結果を解釈し、実質的な意思決定に貢献します12) 。7 -- -

8) Lipovetsky, S. (2022).Statistical and Machine-Learning Data 

Mining ： ビ ッ グ デ ー タ の よ り 良 い 予 測 モ デ リ ン グ と 分 析 の た め の 手 法 . 

Technometrics, 64, 145-148.

9) JayasriN., P., & Aruna, R. 

(2021).データマイニングと分類技術によるヘルスケアにおけるビッグデータ分析.I

CT Express, 8, 250-257.

10) Fischer, C., Pardos, Z., Baker, R., Williams, J., Smyth, P., Yu, R., Slater, S., 

Baker, R. ., & Warschauer, M. 

(2020).教育におけるビッグデータのマイニング：アフォーダンスと課題.Review of 

Research in Education, 44, 130-160.

11) Malashin, I. P., Masich, I., Tynchenko, V., Nelyub, V. A., Borodulin, A., 

Gantimurov, A. P., Shkaberina, G., & Rezova, N. (2024).Dendrolimus 

sibiricus 

の発生予測：データ分析と遺伝的プログラミングに基づく予測モデリング.Forests.

12) Moshkov, M., Zielosko, B., & Tetteh, E. T. 

(2022).分散環境におけるデータ分析のための選択されたデータマイニングツール.E

ntropy, 24.8 -- -

最近、データマイニングの発展はビッグデータ技術との統合によってさらに加

速しています。大規模なデータセットを効果的に処理・分析するために、分散

環境で動作可能なデータマイニングツールが開発されており、これはデータ分

析 の 効 率 を 高 め る こ と に 貢 献 し て い ま す .) 

このような技術的な発展は、データ基盤戦略の樹立と実行において、組織の競

争力をする上で重要な役割を果たします。

データマイニングは、様々な産業および学問分野でデータベースの意思決定を

支援し、現代社会に必須の技術として定着しています。今後の研究では、機械

学習や人工知能技術との融合により、より洗練されたデータ分析技法が開発さ

れることが期待されます。

2.2 データマイニングの主な手法

分類(Classification)：データを事前定義されたカテゴリーに分ける技法で、決

定木、ランダムフォーレスト、サポートベクターマシン(SVM)、ナイーブベイ

ズなどが使用されます。

群集化(Clustering)：類似のデータポイントをグループ化する手法で、

k平均群集化、階層的群集化、DBSCANなどが含まれます。

回帰分析(Regression 

Analysis)：連続的な値を予測する技法で、線形回帰、多項式回帰、ロジステ

ィック回帰などがあります。

関連ルール学習(Association Rule 

Learning)：データ項目間の興味深い関係を見つける手法で、市場バスケット

分析で使用されるAprioriアルゴリズムとFP-Growthが代表的です。

次元削減(Dimensionality 

Reduction)：データの次元を減らして処理速度を高め、視覚化を容易にする技9 -- -

法で、PCA(主成分分析)、t-SNE、LDA(線形判別分析)などがあります。

異常検出(Anomaly 

Detection)：一般的なパターンから逸脱したデータポイントを識別する技法で

、異常値検出モデル、群集ベースの方法などが使用されます。

シーケンシャルパターン分析(Sequential Pattern Mining)：時間順に発 

するイベントのパターンを時系列で分析します。

13) Dhaenens, C., & Jourdan, L. 

(2022).データマイニングのためのメタヒューリスティック：ビッグデータの調査と

機会. Annals of Operations Research, 314, 117-140.10 -- -

探索手法で、データの分析に活用されます。

その他の手法：テキストマイニング、時系列分析、ウェブマイニングなど、様

々な特化したデータマイニング手法があります。

新しいデータポイントが与えられたクラスのどれに属するかを予測する手法で

す。代表的なアルゴリズムとして、意思決定ツリー、ランダムフォレスト、そ

してサポートベクターマシン(SVM)があり、これは医療分野でも複雑なデータ

分析に活用されます14)。

データポイントを類似の特性に基づいてグループ化する手法で、K平均、階層

的群集化、DBSCANなどがあります。この手法は、自然なデータパターンを発

見するために使用され、分散環境でも効果的なデータ分析ツールとして活用す

ることができます15).

連続的な目標変数を予測するための手法です。線形回帰、多項回帰、リッジ回

帰などがあり、変数間の関係を分析し、予測モデルを構築するのに有用です。

これらの技術は、特に環境モニタリングのような分野で活用されます16)。

データ内の項目間の関係を発見する手法で、カート分析によく使われます。代

表 的 な ア ル ゴ リ ズ ム に は Apriori と FPGrowthがあり、

これは様々な産業分野で顧客行動分析に使用されています。

これは、通常のパターンとは異なる異常なデータを識別する手法であり、金融

詐欺の検出、ネットワークセキュリティ、そして医療分野で重要な役割を果た

します17) 。

時間によるデータの変化を分析し、将来の値を予測する手法です。ARIMAモ

デルや指数平滑化法などが含まれ、これは気候データ分析や経済予測に活用さ

れます18) 。11 -- -

14) Alinejad-Rokny, H., Sadroddiny, E., & Scaria, V. 

(2018).医療複雑データ分析のための機械学習とデータマイニング技術.Neurocomp

uting, 276, 1.

15) Moshkov, M., Zielosko, B., & Tetteh, E. T. 

(2022).分散環境におけるデータ分析のための選択されたデータマイニングツール.E

ntropy, 24.

16) Malashin, I. P., Masich, I., Tynchenko, V., Nelyub, V. A., Borodulin, A., 

Gantimurov, A. P., Shkaberina, G., & Rezova, N. (2024).Dendrolimus 

sibiricus 

の発生予測：データ分析と遺伝的プログラミングに基づく予測モデリング.Forests.

17) Sharma, M., Chaudhary, V., Sharma, P., & Bhatia, R. S. (2020).Medical 

Applications for Intelligent Data Analysis.Intelligent Data Analysis.

18) Wu, X., Zhu, X., Wu, G., & Ding, W. 

(2016). ビ ッ グ デ ー タ を 用 い た デ ー タ マ イ ニ ン グ . IEEE Transactions on 

Knowledge and Data Engineering, 26, 97-107.12 -- -

これらのデータマイニング技法は、データをより深く理解し、様々な分野にわ

た っ て 革 新 的 で 効 果 的 な 分 析 を 可 能 に し ま す 。 

特に、ビッグデータ環境では、メタヒューリスティックおよび分散処理を通じ

てデータマイニングの効率を高めています19) 。

分類(Classification)：データ項目を事前定義されたカテゴリに分類する技法（

例：スパムメール分類）。

群集化(Clustering)：類似したデータ項目をグループ化する技法 

(例：顧客セグメンテーション) 

回帰分析(Regression)：連続的な値を予測する技法(例えば、株価の予

測)

関連ルール分析(Association Rule Mining): 

項目間の関連性を見つける技法(例: カート分析)。

3. 研究方法

3.1 データセット選定

データセットを選定する際に考慮すべきポイント

目的・目標：データ分析やモデリングの目的や目標を明確に定義します。これ

により、どのようなタイプのデータが必要かを把握することができます。

データの可用性：必要なデータが実際に存在し、アクセス可能であることを確

認する必要があります。 

公開データセット、社内データベース、APIなどを通じてデータにアクセスで

きるかどうかを確認します。

データサイズとフォーマット：データセットのサイズと形式が分析と処理に適

しているかどうかを評価します。データの場合、保存および処理能力をする必

要があり、データ形式は分析互換性を確認する必要があります。13 -- -

データ品質：データセットの正確性、完全性、一貫性などを評価します。ノイ

ズの多いデータや欠測値が多いデータは、分析の精度を低下せる可能性があり

ます。

ドメイン適合性：データが分析したい問題のドメインに適していることを確認し

ます。ドメイン知識を

19) Dhaenens, C., & Jourdan, L. 

(2022).データマイニングのためのメタヒューリスティック：ビッグデータの調査と

機会. Annals of Operations Research, 314, 117-140.14 -- -

活用して、データの意味と価値を評価することができます。

倫理とプライバシー：データ使用に関する倫理的な考慮事項と情報保護法を遵

守する必要があります。機密データを使用する場合は、適切な匿名化とセキュ

リティ対策が必要です。

更新頻度：最新のデータが必要な場合は、データセットが定期的に更新されて

いることを確認してください。データの最新性が分析結果に影響を与える可能

性が。

プロジェクトの目標を明確にし、どのような質問に答えたいのかを定義します

。これは、データマイニング手法の選択とデータ要件を決定する上で重要な基

礎 と な る 。 Malashin et 

al.20)は、気候変数と森林属性データセットを用いて、遺伝的プログラミングに

基づく予測モデルを開発し、特定の害虫の発生を予測した事例を示している 

。

必要なデータセットを見つけるために、公共データベース、企業内部データ、

ウェブスクレイピングなど様々なソースを探します。データのソースに関連す

る 法 的 お よ び 倫 理 的 な 考 慮 事 項 を 検 討 す る こ と が 重 要 で す 。 

例えば、ONETデータベースは、職業市場分析のための重要なデータソースと

して活用されます21) 。

選択したデータセットの品質を評価し、欠損値、異常値、データの整合性、精

度を確認するプロセスが含まれます。データの品質は結果の信頼性に直接影響

。 欠損値の処理と特性の選択は、品質をさせるために重要です22) 。

データセットのサイズと多様性を考慮し、十分なサンプルサイズが確保されて

いることを確認する必要があります。様々なパターンと洞察を発見できるよう

に 、 デ ー タ が 十 分 に 多 様 で な け れ ば な り ま せ ん 。 Peng et 

al.は、データセットのサイズがデータマイニングの結果に及ぼす影響を研究し

ました.23)15 -- -

20) Malashin, I. P., Masich, I., Tynchenko, V., Nelyub, V. A., Borodulin, A., 

Gantimurov, A. P., Shkaberina, G., & Rezova, N. (2024).Dendrolimus 

sibiricus 

の発生予測：データ分析と遺伝的プログラミングに基づく予測モデリング.Forests.

21) Karakatsanis, I., AlKhader, W., MacCrory, F., Alibasic, A., Omar, M. A., 

Aung, Z., & Woon, W. 

(2017).求人市場の要件を監視するためのデータマイニングのアプローチ: 事例研究. 

Information Systems, 65, 1-6.

22) Dzulkalnine, M. F., & Sallehuddin, R. 

(2019).糖尿病データセットに対するファジー特徴選択による欠損データ代入. SN 

Applied Sciences, 1.

23) Peng, G., Sun, S., Xu, Z., Du, J., Qin, Y., Sharshir, S., Kandeal, A. W., 

Kabeel, A., & Yang, N. 

(2025).機械学習を用いた太陽熱淡水化を調査するためのデータセットサイズの効果

とビッグデータマイニングのプロセス.International Journal of Heat and Mass 

Transfer.16 -- -

選択したデータセットが、前処理過程を通じて分析可能な形式に変換しやすい

かどうかを評価します。データの精製、変換、統合作業が含まれ、これはデー

タ分析の重要な段階です。

データセットの形式、ストレージ、アクセシビリティなどの技術的な要件を検

討し、データマイニングツールや環境との互換性を確認します。Jeong et 

al.は、データセット蒸留によるトレーニングデータの選択が、機械学習ワーク

フローの迅速な展開にどのように貢献できるかを提示しています24) 。

このような体系的なプロセスを通じて適切なデータセットを選定すること、デ

ータマイニングの効果を最大化することができ、最終的にはより信頼性の高い

インサイトと結論を導き出すことができます。データセットの選定はデータ分

析の最初の段階であり、その後のすべてのプロセスに重要な影響を与えるとい

う点で、慎重にアプローチする必要があります。

本研究では、[研究に使用されたデータセットの説明、例えば、特定の顧客購入

デ ー タ の 分 析 ] を 使 用 し ま し た 。 

このデータセットは、[データセットのソースと説明]に基づいており、合計[n]

個の属性と[m]個のレコードが含まれています。

3.2 データ前処理

データ前処理は、分析やモデリングのためのデータを準備するプロセスです。

データ収集：さまざまなソースからデータを収集します。これは、データベー

ス、ファイル、ウェブスクラッピングなどを通じて行うことができます。

データ精製：収集されたデータからエラー、重複、欠測値を処理します。

エラーの修正：データ入力エラーや誤った値を確認して

修正します。重複削除：重複したデータレコードを検索

して削除します。17 -- -

欠測値処理：欠測値を平均値置換、削除、予測値置換など様々な方法で処理

します。データ変換：データを分析に適した形式に変換します。

データ型変換：必要に応じて数値型、文字型などのデータ型を変換します。

24) Jeong, Y., Hwang, M., & Sung, W. 

(2022).機械学習ワークフローにおける迅速な展開のためのデータセット蒸留に基づ

く学習データ選択. Multimedia Tools and Applications, 82, 9855-9870.18 -- -

スケーリング：特性の大きさを一定にするために、正規化や標準化を適用します

。

エンコーディング：カテゴリ型データを数値型に変換するために、、ラベルエ

ンコーディングなどを使用します。

データ統合：複数のソースから取得したデータを1つの一貫したデータ

セットに統合します。 

特性の選択と抽出：分析に有用な特性を選択したり、新しい特性を 

。

特性の選択: 解析に不要な特性を削除して、モデルの性能を向上させます。

特徴抽出：PCA、LDAなどを使用して新しい特徴 

、または次元を縮小します。

データの分割：データを学習用、検証用、テスト用に分けて、モデルの性能を

評価できるように準備します。

データ前処理は、データ分析や機械学習プロジェクトに不可欠なプロセスであ

り、生データを分析可能な形式に変換し、データの品質を高め、モデルの性能

を向上させる役割を。前処理過程には、欠損値処理、異常値検出、データ変換(

正規化、標準化など)、カテゴリ型データエンコーディング、そしてデータ縮小

などの様々な技術が含まれます。これらのプロセスは、データの一貫性と正確

性を保証し、分析結果の信頼性を高めることに貢献します。

最近の研究は、データ前処理の新しい傾向と方法論を提示している。例えば、

Mishra 

らは、複数の前処理技術を組み合わせて使用することで、データの品質を大幅

に 向 上 さ せ る こ と が で き る こ と を 示 し ま し た (25).25) Wang ら は 、 

医学データ融合のためのデータ前処理の発展を取り上げ、様々な課題と展望を

提 示 し て い ま す 26) 

これは、特に複雑なデータセットを扱う上で重要な洞察を提供することができ19 -- -

ます。

また、特殊なデータセットのための前処理方法論も研究されています。例えば

、PedroniらはEEGデータに対する標準化された前処理方法を提案し,27) 

Olisahらは糖尿病の予測と診断のためのデータ前処理と機械学習の統合的アプ

ローチを紹介しました.28) これらの研究は

25) Mishra, P., Biancolillo, A., Roger, J., Marini, F., & Rutledge, D. 

(2020).複数の前処理技術のアンサンブルに基づく新しいデータ前処理の動向。TrA

C - Trends in Analytical Chemistry, 132, 116045.

26) Wang, S., Celebi, M. E., Zhang, Y., Yu, X., Lu, S., Yao, X., Zhou, Q., 

Martinez-Garcia, M., Tian, Y., Górriz, J., & Tyukin, I. (2021).Biomedical Data 

Fusion for Biomedical Data Preprocessing의 Advances: An Overview of the 

methods, challenges, and prospects. Inf. Fusion, 76, 376-421.

27) Pedroni, A., Bahreini, A., & Langer, N. (2018).Automagic: 

脳波ビッグデータの標準化された前処理. Neuroimage, 200, 460-473.

28) Olisah, C. C., Smith, L. N., & Smith, M. L. (2022).糖尿病の予測と20 -- -

特定のドメインに特化したデータを効果的に前処理する方法を提供します。

前処理は、時間とリソースを節約し、最終的により良い意思決定をサポートで

き る 重 要 な ス テ ッ プ で す 。 

したがって、プロジェクトの特性とデータの特性に合わせた前処理戦略を策定

することが重要です。これにより、データの品質を最適化し、分析の精度を確

保することができます。

データマイニングを行う前に、データには欠測値、異常値、重複値などが含ま

れていることが多いため、これを処理する過程が重要です。本研究では、次の

ような前処理段階を経ました。

欠 損 値 処 理 : 

平均値で代替異常値検出

および除去

データの標準化・正規化

3.3 分析手法

分析手法には様々な種類があり、主にデータの特性や分析目的に応じて選択され

ます。

記述統計分析：データの基本的な特性を把握するための方法で、平均、中央値

、標準偏差などを計算してデータの分布と傾向を理解します。

回帰分析：2つ以上の変数間の関係をモデル化し、予測するために使用されま

す。線形回帰、多項式回帰、ロジスティック回帰などが含まれます。

分類分析：データを事前定義されたカテゴリに分類する方法で、意思決定ツリ

ー、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン(SVM)などがあります。

群集分析：データ内の自然なグループやパターンを見つける方法として、k平

均、階層群集、DBSCANなどが使用されます。21 -- -

次元の縮小：データの次元を減らして可視化や処理効率を高める方法で、主成

分分析（PCA）、t-SNEなどがあります。

データ前処理と機械学習の観点からの診断. 

生物医学におけるコンピュータ手法とプログラム, 220, 106773.22 -- -

時系列分析：時間によって変化するデータを分析し、トレンド、季節性、予測

などを行う方法としてARIMA、SARIMA、LSTMモデルなどが使用されます

。

連想ルール学習：データセット内のアイテム間の興味深い関係を発見する方法

として、主にカート分析に使用されるAprioriアルゴリズムがあります。

統計的手法は、データの分布と関係を理解するために不可欠です。代表的な例

として、仮説検定、回帰分析、分散分析(ANOVA)などがあり、これらの技法

は、データの基本的な特性を把握し、変数間の関係を分析するために使用され

ます。これらの技法は、データの特性と目標に合わせて調整する必要が、分析

の信頼性を高めるために重要な役割を果たします。

機械学習は、データのパターンを学習して予測モデルを構築することに重点を

置いています。教師あり学習(例：回帰、分類)、教師なし学習(例：群集化、次

元縮小)、強化学習など様々なタイプが存在します。データの前処理は、機械学

習アルゴリズムの性能に大きな影響を及ぼし、最近の研究では、複数の前処理

技法を組み合わせて使用することがデータの品質を向上させるのに有利である

ことが強調されています29) 。

データの視覚化は、データを視覚的に表現することで、パターンや関係を直感

的に理解できるように支援します。ヒストグラム、散布図、ヒートマップなど

様々な視覚ツールを使用してデータを分析し、結果を伝達するのに効果的です

。 

これらの視覚化技法は、データの複雑さを軽減し、分析結果をより簡単に理解

できるように支援します。

これらの分析手法は相互補完的に使用され、データ分析の精度と洞察力を高め

る こ と に 貢 献 し ま す 。 

それぞれの手法の選択は、データの特性と分析目標によって異なり、前処理の

過 程 で デ ー タ の 品 質 を 最 適 化 す る こ と が 重 要 で す .30) 

データの前処理と分析手法の適切な組み合わせは、より良い意思決定をサポー23 -- -

トし、分析の精度を保証することができます。

本研究では、以下のデータマイニング手法を適用しました。

29) Mishra, P., Biancolillo, A., Roger, J., Marini, F., & Rutledge, D. 

(2020).複数の前処理技術のアンサンブルに基づく新しいデータ前処理の動向。TrA

C - Trends in Analytical Chemistry, 132, 116045.

30) Pedroni, A., Bahreini, A., & Langer, N. (2018).Automagic: 

脳波ビッグデータの標準化された前処理. Neuroimage, 200, 460-473.24 -- -

分類技法：意思決定木(Decision Tree)、K-最近(KNN)、ナイーブベイズ(Naive 

Bayes)

意思決定木は、データの分類と回帰に使用される教師あり学習モデルです。 

このモデルはデータの特性に基づいて意思決定を行うための一連のルールを 

成します。意思決定木はツリー構造で構成されており、各内部のノードは特性

に対するテストを表し、各枝(branch)はテスト結果による分岐を、各リーフノ

ードは最終的な予測または結果を表します。

直感的な理解のしやすさ：ツリー構造が視覚的に直感的なため、意思決定プロ

セスを簡単に理解することができます。

非正規化データ処理：スケーリングや正規化なしで様々なデータタイプを処

理することができます。

様々な問題に活用可能：分類と回帰の両方に使用でき、複雑なデータ関係をモ

デル化することができます。

解釈が容易で、結果を直感的に理解することがで

きます。前処理工程が少なく、データの特性をよ

く反映します。非線形関係をうまく処理すること

が。

過適応（オーバーフィッティング）の危険性があります。これを防ぐために、

剪定(pruning)技術が使用されます。

小さなデータ変化に敏感で、ツリー構造が不安定になる

可能性があります。大規模なデータセットでは非効率的

な場合があります。

意思決定ツリーは、医療診断、金融詐欺検出、顧客離脱予測、マーケティング

戦略策定など、様々な分野で活用されています。これにより、データベースの

意思決定を支援し、複雑なデータ内の関係を明確に説明することができます。

意 思 決 定 木 (Decision 

Tree)は、理解しやすく解釈が容易な予測モデルで、データ分類や回帰問題に

広く使用されています。この手法は、データの特性に基づいてツリー構造を形

成し、各ノードで決定ルールを通じてデータを分割し、リーフノードで最終的25 -- -

な予測結果を提供します。

意思決定ツリーの最大の利点は、直感的な理解と視覚化が可能であることです

。 

また、データの非線形関係をうまく処理し、前処理過程が比較的単純であると

い う 点 で 実 用 的 で す 。 

し か し 、 過 適 合 (overfitting) の 問 題 が 発 生 す る 可 能 性 が あ り 

、これを防ぐために剪定(pruning)技法やアンサンブル技法、例えばランダム

フォレスト(Random Forest)のような方法を活用するのが一般的です。26 -- -

最近の研究では、意思決定ツリーの性能を向上させるための様々なアプローチ

が提案されています。例えば、深層学習と組み合わせて、複雑なデータセット

で よ り 良 い 予 測 性 能 を 達 成 す る た め の 研 究 が 行 わ れ て い ま す 。 Jiang et 

al.31)は、深層意思決定木の遷移ブースティングにより、複雑なデータセットで

も 効 果 的 な 性 能 を 示 し ま し た ,31) Sagi and 

Rokachは、意思決定フォレストを解釈可能なツリーにする方法を提案し、説

明可能性を向上させました.32)。

また、意思決定木は様々なドメインで適用されており、各分野に合った最適化

手法が研究されています。例えば、Liuらは、クレジットスコア評価にツリー

強 化 勾 配 ブ ー ス テ ィ ン グ を 適 用 し 、 改 善 さ れ た 性 能 を 報 告 し ,33) 

Marudiらは、順序型分類問題に適した意思決定ナムベースの方法を開発しま

した.34)

このように、意思決定木は継続的な研究と発展を通じて様々な分野での活用可

能性を拡大し、特定の問題に対してカスタマイズされた解決策を提供する可能

性を秘めて。このような発展は、意思決定ツリーの欠点を補完し、様々なデー

タセットと問題タイプでの適用可能性をさらに広げています。

K最近（KNN）は、データポイントの類似性に基づいて分類または回帰分析を行

う 教 師 あ り 学 習 ア ル ゴ リ ズ ム で す 。 

このアルゴリズムは、新しいデータポイントのクラスを決定するために、最も

近いK個の近傍を参照します。

非パラメトリックモデル：データ分布の仮定を必要とし

ません。 シンプル：実装が簡単で直感的です。

類似性ベース：データポイント間の距離を活用して意思決定を行います。

シンプルで理解しやすい：アルゴリズムは直感的で、複雑な数学モデルがなく

ても使用できます。

様々な問題に適用可能：分類と回帰問題の両方に活用できます

。トレーニング時間が短い：学習段階がほとんどなく、予測時

のみ計算が必要です。計算コストが: 27 -- -

データで予測する場合、多くの計算が必要です。メモリ消費が

：すべての学習データを保存必要があります。

31) Jiang, S., Mao, H., Ding, Z., & Fu, Y. (2020).Deep Decision Tree Transfer 

Boosting.IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 31, 

383-395.

32) Sagi, O., & Rokach, L. (2020).Explainable decision forest: Decision 

forestを解釈可能なツリーに変換する. Information Fusion, 61, 124-138.

33) Liu, W., Fan, H., & Xia, M. 

(2021).ツリー強化勾配ブースト決定木に基づくクレジットスコアリン.Expert 

Systems with Applications, 189, 116034.

34) Marudi, M., Ben-Gal, I., & Singer, G. 

(2022).順序分類問題のための決定木ベースの手法. IISE Transactions, 56, 960-

974.28 -- -

特性スケールの感度：距離ベースなので特性のスケールに敏感で、スケーリン

グが必要な場合があります。

KNN は 画 像 分 類 、 推 薦 シ ス テ ム 、 パ タ ー ン 認 識 な ど で 使 用 さ れ ま す 。 

特に、複雑なデータ前処理やモデル設計が必要ない場合に有用に適用されます

。K値の適切な選択が性能に重要な影響を与えます。通常、クロス検証により

最適なKを探します。

K-Nearest Neighbors(K-Nearest Neighbors, 

KNN)は、直感的で実装が簡単な分類・回帰アルゴリズムで、与えられたデー

タポイントのK個の近傍に基づく予測を行います。このアルゴリズムは、主に

ユークリッド距離のような距離測定を使用してデータポイント間の類似性を評

価し、最も近いK個の近傍のラベルを参照して予測結果を導き出します。

KNNの最大の利点は、データの分布を仮定する必要がないことと、様々なデー

タ タ イ プ に 簡 単 に 適 用 で き る こ と で す 。 

しかし、計算コストが大きく、データの次元が増加するにつれて性能が低下す

る 問 題 、 す な わ ち 次 元 の 呪 い (curse of dimensionality) が 発 生 す る 

。これを解決するために、研究者たちは様々な次元縮小技法(例えば、主成分分

析、PCA)を使用したり、適切なK値を選択する方法を研究しています。

最近の研究では、KNNの性能を向上させるための様々なアプローチが提案され

て い ま す 。 例 え ば 、 距 離 測 定 方 式 を 多 様 化 し た り ,35) 

重み付けベースのKNNを適用する方法があり、アンサンブル技法との結合も試

み ら れ て い ま す .36) 

特に、大規模なデータセットでの効率を改善するための努力も行われており、

Spark ベ ー ス の 設 計 や 37) 

ビッグデータを処理するためのアルゴリズムが開発されています.38)

KNNは画像認識、推薦システム、テキスト分類など様々な分野で活用され、特

に 小 規 模 な デ ー タ セ ッ ト で 効 果 的 な 性 能 を 発 揮 し ま す 。 

しかし、大規模なデータセットでは、計算効率を考慮して他のアルゴリズムと

比較して使用する必要があります。KNNの継続的な研究は、このアルゴリズム29 -- -

の柔軟性と適用可能性を拡大する上で重要な役割を果たしており、特に非線形

データにおける

35) Zhang, S., Li, J., & Li, Y. (2021).KNN分類のための到達可能距離関数.IEEE 

Transactions on Knowledge and Data Engineering, 35, 7382-7396.

36) Zhu, X., Ying, C., Wang, J., Li, J., Lai, X., & Wang, G. 

(2021).分類アルゴリズム推薦のためのML-KNNのアンサンブル.KnowledgeBased

Systems, 221, 106933.

37) Maillo, J., Ramírez-Gallego, S., Triguero, I., & Herrera, F. (2017).kNN-IS: 

An Iterative Spark-based design of the k-Nearest Neighbors classifier for big 

data. Knowledge-Based Systems, 117, 3-15.

38) Chatzigeorgakidis, G., Karagiorgou, S., Athanasiou, S., & Skiadopoulos, S. 

(2018).FML-kNN: k-nearest neighbor 

joinを用いたビッグデータ上のスケーラブルな機械学習. Journal of Big Data, 5.30 -- -

予測精度を高めることに貢献しています39) 。

ナ イ ー ブ ベ イ ズ (Naive 

Bayes)は、確率論に基づいた教師あり学習モデルで、与えられたデータが特定

のクラスに属する確率を計算して分類を行います。このアルゴリズムは、条件

付き独立という仮定に基づいており、各特性が互いに独立していることを前提

としています。

確率ベースモデル: 

ベイズ定理を使用してクラス確率を計算します。条件付き独

立：特性間の独立性を仮定して計算を簡素化します。迅速な

トレーニングと予測：計算が簡単で効率的です。

シンプルで高速：計算がシンプルなので、大量のデータも素早く処理

できます。ノイズに強い：一部の特性のノイズが予測に大きな影響を

与えません。

少ないデータでも学習可能：少ないトレーニングデータでも高い性能を発揮する

ことができます。

条件付き独立仮定の限界：現実には特性間の相関が存在する可能性があり、こ

の仮定は性能を低下させる可能性があります。

連続型データ処理：基本的に離散型データを扱うので、連続型データは前処理

が必要です。

Naive Bayesは、テキスト分類、、感情、文書分類などでよく使用されます。 

テキスト処理で非常に的で、多くの特性を持つ高速かつ安定した性能を発揮し

ます。ナイーブベイズの様々な変形(例えば、ガウス型ナイーブベイズ、ベルヌ

ーイ型ナイーブベイ)がし、データの特性に合わせて選択することができます。

Naive Bayes(Naive 

Bayes)はベイズの定理に基づいた直感的で強力な分類アルゴリズムで、主にテ

キスト分類や、医療、顧客分類など様々な分野で広く使用されています。この

アルゴリズムは、各特性が独立していると仮定し、クラスの事前確率と特性の

条件付き確率を組み合わせて最終的な予測を行います。この"ナイーブ"な仮定

のおかげで計算が容易で、大量のデータでも迅速な学習と予測が可能です。31 -- -

ナイーブベイズの主な利点は少ないデータでも効果的な分類性能を発揮できる

こ と で あ り 、 特 に 高 次 元 の デ ー タ で 優 れ た 性 能 を 発 揮 。 

しかし、特性間の独立性の仮定が現実に合わない場合、性能が低下する可能性

があります。これを補完するために、特性間の相関関係を考慮した様々な変形

モデルが提案されています。例えば、Xu40)は、テキスト分類のためのベクト

ル分類を提案しました。

39) Uddin, S., Haque, I., Lu, H., Moni, M., & Gide, E. 

(2022). 疾 患 予 測 の た め の K-Nearest Neighbour 

(KNN)アルゴリズムとその様々なバリエーションの比較性能解析。Scientific 

Reports, 12.

40) Xu, S. (2018).テキスト分類へのベイジアンナイーブベイズ分類器.Journal of 

Information Science, 44, 48-59.32 -- -

イシアンナイーブベイズ分類器を提案し、Chenら41)は交通リスク管理に改善

されたナイーブベイズ分類アルゴリズムを適用して性能を向上させました。

特に、ナイーブベイズは、リアルタイムアプリケーションや初期プロトタイプ

段階での簡単な実装のおかげで頻繁に使用され、様々な研究がこれに基づいて

性 能 向 上 を 目 的 と し て い ま す 。 Ontivero-Ortega ら 42) は 高 速 

イブ活用した分類分析をし、Ganら43)はテキスト分類のためのさせて性能を改善

しました。

ナイーブベイズはそのシンプルさと効率性にもかかわらず、様々な分野で効果

的なモデルとして定着しており、継続的な研究と発展を通じて、より多様な問

題に適用できる可能性を持っています。このような発展は、ナイブベイズの欠

点を補完し、複雑な問題への適用可能性を広げることに貢献しています。

群集化技法：K平均群集化(K-means Clustering)

K-means Clustering(K-means 

Clustering)は無指導学習アルゴリズムで、データをK個の群集に分け、各群集

の 中 心 (centroid) を 見 つ け る 方 法 で す 。 

このアルゴリズムは、各データポイントを最も近い中心に割り当てて群集を形

成します。

教師なし学習：ラベルのないデータをクラスタリングします。

距離ベース：ユークリッド距離などを使用して、群集の中心とデータポイント

間の距離を計算します。

反復的なプロセス：初期中心設定、割り当て、更新を繰

り返します。初期中心設定：K個の中心を任意に設定しま

す。

割り当て: 

各データポイントを最も近い中心に割り当てて群集を形成します

。中心更新：各群集の中心を新たに計算して更新します。

繰り返し：中心が変わらなくなるか、事前設定された繰り返し回数に達するま33 -- -

で、ステップ2と3を繰り返します。

41) Chen, H., Hu, S., Hua, R., & Zhao, X. 

(2021).交通リスク管理のための改良されたナイーブベイズ分類アルゴリズム.EURA

SIP Journal on Advances in Signal Processing, 2021.

42) Ontivero-Ortega, M., Lage-Castellanos, A., Valente, G., Goebel, R., & 

Valdés-Sosa, M. 

(2017).サーチライト分類解析のための高速ガウスナイーブベイズ.Neuroimage, 

163, 471-479.

43) Gan, S., Shao, S., Chen, L., Yu, L., & Jiang, L. (2021).Hidden Naive 

Bayesをテキスト分類に適応させる.Mathematics.34 -- -

シンプルで高速：実装が簡単で、計算が効率的

です。拡張性：大量のデータにも適用可能です

。

解釈のしやすさ: 結果が直感的で解釈しやすい。

初期値に敏感：初期中心設定により結果が大きく異なる場合があります。

群集数(K)の事前決定が必要: 

Kの値を事前に決定する必要があり、誤って設定すると不適切な群集が形成さ

れる可能性があります

球形群集に適しています：群集の形状が球形に場合、より効果的です。

K平均群集化は、顧客セグメンテーション、画像圧縮、データ前処理などで活

用 さ れ ま す 。 

特に、データの構造的なパターンを探したり、視覚化する際に有用です。K値

を決定するためにエルボー法(Elbow Method)などの技法がよく使われます。

K 

平均は実装が簡単で計算速度が速いため、大規模なデータセットでも効果的に

使 用 す る こ と が で き ま す 。 

ただし、初期中心値の設定によって結果が異なる場合があり、局所的な最小値

に収束する可能性が44) 。

最適なクラスタ数Kを決定することは重要です。エルボー法やシルエット分析

などの方法が広く用いられており、これらはクラスタリング結果の品質を評価

する役立ちます45) 。

K平均は球形のクラスターに適しており、非球形データでは性能が低下する可

能性があります。これを改善するために、様々な変形アルゴリズムが提案され

ています46) 。

ビッグデータ環境でのK平均の適用のために、並列および分散処理技法が開発

さ れ ま し た 。 

このようなアプローチは、データの処理時間を短縮し、メモリ使用を最適化し

ます47)。35 -- -

初期中心値設定のランダム性を解決し、収束速度を上げるための様々な方法が

研 究 さ れ て い ま す 。 例 え ば 、 

Kmeansの初期化方法や幾何学的概念を活用した加速化手法があります.48)。

44) Sinaga, K. P., & Yang, M. (2020).Unsupervised K-Means Clustering 

Algorithm.IEEE Access, 8, 80716-80727.

45) Yu, H., Wen, G., Gan, J., Zheng, W., & Lei, C. (2020).Self-paced Learning 

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46) He, H., He, Y., Wang, F., & Zhu, W. 

(2022).非球面データをクラスタリングするための改良されたKmeansアルゴリズム.

Expert Systems, 39.

47) Mussabayev, R., Mladenović, N., Jarboui, B., & Mussabayev, R. (2022).Big 

Data Clustering for Big Data Clustering How to Use K-means?パターン認識, 

137, 109269.

48) Ismkhan, H., & Izadi, M. (2022).K-means-G*: 

原始的な幾何学的概念を利用したk-meansクラスタリングアルゴリズムの高速化. 

情報科学, 618, 298-316.36 -- -

K平均群集化は、そのシンプルさと汎用性から様々な分野で広く使用されており

、継続的な研究と改良を通じてその限界を克服しています。これらの研究は、

K平均の性能を高め、より複雑なデータ構造への適応性を向上させることに貢献

しています。

連想ルール分析：Aprioriアルゴリズム

Aprioriアルゴリズムは、データベースから頻度の高い項目セットを見つけ、

関連付けルールを 

成すために使用されるアルゴリズムです。主にショッピングカート分析などの

データマイニング作業で使用されます。

頻出項目セットの探索：データから頻繁に発 する項目セットを探します。

関連付けルール 

姓：頻出項目セットに基づいて、項目間の関連性を示すルールを 

姓にします。

反復的なプロセス：ますます大きなサイズのアイテムセットを探索しながら、頻

発するアイテムを見つけます。

初期化: 各項目の頻度を計算して、最小支持度(minimum 

support)以上の項目を探します。

頻発項目集合 を作成します：サイズが 1 

の頻出項目セットをベースに、徐々にサイズを大きくして頻出項目セットを 

と名付けます。

信頼度計算: 各頻出項目セットに対して関連付けルールを 

成し、最小信頼度(minimum confidence)を満足するルールを選択します。

ショッピングカート分析：顧客が一緒に購入する商品を特定し、マーケティ

ング戦略の策定に活用します。レコメンデーションシステム: 

ユーザーの行動に基づき、商品レコメンデーションを提供します。

不正検知：取引データから異常なパターンを特定します。

Aprioriアルゴリズムは大規模なデータベースで効果的に機能しますが、すべ37 -- -

ての可能な項目の組み合わせを評価する必要があるため、計算コストが高くな

る 可 能 性 が あ り ま す 。 こ れ を 改 善 す る た め に 、 

FPGrowthアルゴリズムのような代替手段も存在します。

これは、特定のアイテムのセットが取引データ全体でどのくらいの頻度で出現

するかを示す指標です。サポートマップは、連想ルールの有意性を判断する基

準として使用され、ユーザーは分析の目的に応じて最小サポートマップを設定

します。

2つの項目間の条件付き確率として定義され、1つの項目が発 

したとき、他の項目が発 

する確率を提供します。これは、連想規則の強度を評価するために使用されま

す。

Aprioriアルゴリズムは、1-項目集合から始まり、

k項目集合を導出するために反復的に後処理を行います。38 -- -

支 持 体 集 合 を 

成し、フィルタリングする方法で行われます。このプロセスは、与えられた最

小支持度を満たす最大サイズのアイテムセットが見つかるまで繰り返されます

。

Apriori は 、 、 頻 繁 に 発 

しない項目セットを事前に削除することで、メモリ使用を最適化します。これ

により、データセットが大きくなっても効率的な処理ができるように設計され

ています。

データセットのサイズが大きい場合、計算の複雑さが大幅に増加する可能性が

、データが少ない場合には性能が低下する可能性が。これを解決するために、

様 々 な 変 形 ア ル ゴ リ ズ ム が 開 発 さ れ て い ま す 。 

例えば、並列処理や分散処理技術を活用してアルゴリズムの性能を向上させる

研究が行われて49) 。

Aprioriアルゴリズムは、市場バスケット分析、推薦システム、故障原因分析

など様々な分野で活用されており、データから有用なパターンを抽出する上で

重 要 な 役 割 を .50) 

最近の研究では、Aprioriアルゴリズムの効率を高めるために、Sparkプラット

フ ォ ー ム を 活 用 し た EAFIM(Efficient Apriori-based Frequent Itemset 

Mining)アルゴリズムが提案され、これは大規模な取引データからより効果的

な パ タ ー ン 分 析 を 可 能 に し ま す .51) 

これらの改善は、Aprioriアルゴリズムの実用性を広げ、様々な産業分野での

適用可能性を高めています。

4. 実験と結果

4.1 実験設定

実験は[データセットの一部のデータをトレーニングデータとテストデータに分

け て ] 行 い ま し た 。 39 -- -

各機法は同じ条件で比較し、モデルの性能は、精度(Accuracy)、精度(Precisi

on)、再現率(Recall)、F1スコアなどで評価されました。

4.2 結果

49) Kadry, S. 

(2021).ヘルスケアデータにおけるmapreduceを用いた頻出パターンマイニングの

ための効率的な先験的アルゴリズム. 電子情報通信学会紀要.

50) Chen, H., Yang, M., & Tang, X. 

(2024).Aprioriアルゴリズムに基づく航空機事象原因の連想ルールマイニング.Scie

ntific Reports, 14.

51) Raj, S., Ramesh, D., Sreenu, M., & Sethi, K. K. 

(2020).EAFIM：ビッグトランザクションデータのためのSpark上の効率的なアプ

ラ イ ヤ ー ベ ー ス の 頻 出 項 目 集 合 マ イ ニ ン グ ア ル ゴ リ ズ ム . Knowledge and 

Information Systems, 62, 3565-3583.40 -- -

分類手法：意思決定木は[精度/精度/再現率などの性能]を記録しました。KNN

技法は[結果]を示し、ナイーブベイズは[性能]を示しました。

群 集 化 手 法 ： K 平 均 群 集 化 の 結 果 、 [ 群 集 結 果 ] が 導 き 出 さ れ ま し た 。 

群集の分布と各群集の特性の分析により、[顧客タイプ]を定義することができ

ました。

連想ルール分析：Aprioriアルゴリズムを使用して「連想ルールの例」を導き

出 す こ と が で き ま し た 。 

例えば、「顧客Aが商品Xを購入すると、商品Yを購入する確率が80%」のよう

なルールを発見しました。

5. ディスカッション

5.1 テクニックの比較

本研究で使用された分類、群集化、連想ルール手法は、それぞれ異なるタイプ

の 問 題 を 解 決 す る の に 有 用 で あ る こ と が 。 

例えば、分類手法は明確なカテゴリー予測に適しており、群集化手法は顧客タ

イプの分析に有用であり、連想ルール手法はマーケティング戦略の策定に効果

的です。

5.2 研究の限界

本研究ではデータセットのサイズや特定の変数の制限などにより、一部の手法

の 性 能 が 最 適 化 さ れ て い な い 可 能 性 が あ り ま す 。 

また、実際の環境での適用時には、データの変化により性能が異なる可能性が

あります

6. 結論

本研究ではデータマイニング技法を活用して様々なデータを分析し、意味のあ41 -- -

る パ タ ー ン を 抽 出 。 

各技法の長所と短所、適用可能性を確認することができ、実際の問題解決にど

の よ う に 活 用 で き る か に つ い て の 洞 察 を 得 る こ と が で き ま し た 。 

今後の研究では、より大きなデータセットと様々なアルゴリズムを適用して性

能を改善し、様々な実際の事例に適用できる方法を模索する必要があります。42 -- -

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研究レポート：未来のAI時代への準備 -
経済、産業、社会の変化
分析及び政策対応策 AI 研 究 員 先 任
ホン・ヨンホ
1. はじめに
AI技術は、現在と未来の経済、産業、社会に深い影響を与えるでしょ
う 。
このため、本研究は、AIがもたらす主な変化を分析し、このような変
化に対応するための政策的方向性と実行計画を提示することを目指
します。AIの発展は、単に技術的な進歩にとどまらず、国家経済と社
会 構 造 の 根 本 的 な 変 化 を 引 き 起 こ す で し ょ う 。
これにより、各分野でAI技術の活用を最大化し、潜在的な問題を解決
するための政策的対応が必要です。
本報告書は、AIの主な変化が経済、産業、社会に与える影響を分析し
、各分野ごとに必要な政策的対応策を具体的に提示します。
2. 研究目的
本研究の主な目的は以下の通りです：
AIが経済、産業、社会に及ぼす主な変化を分析し、政策
的対応を提示将来のAI時代に備えるための政策の方向性設定及び実行
計画の策定に寄与
3. 主な研究分野
3.1.研究開発(R&D)
AI技術の発展には、継続的な研究開発(R&D)投資が必要です。これは、A
I技術の活用と開発における効率を高め、新たな技術革新を促進すること
ができます。
• AI基盤技術の研究とイノベーションの促進：政府と企業が協力
してAI技術の中核的な研究を行う分🅓を選定し、これにより革新的な技術開発を推進🅓します。
• AI技術の応用分野🅓拡大：医療、農業、製造業など様々な分
野🅓にAI技術を応用する研究を強化し、実用的なソリューシ
ョンを開発することが重要です。
3.2.通常
AI技術を国家的に確保して活用するためには、AI主権を確保するこ
と が 重 要 で す 。
そのためには、国際的な通商規範及び政策を策定することが必要
です。
• AI関連の国際規範と協定の策定：各国はAI技術に関連する国
際規範を策定し、これによりAI技術の普及と活用を促進しま
す。
• AI関連通商政策の強化：AI産業における競争力を維持し、主
導権を確保するための通商政策を策定し、これにより国際的
に競争力のあるAI製品とサービスを提供することができます
。
3.3.産業
AI技術は既存産業に融合し、生産性の向上と新産業創出を可能にしま
す。既存産業にAIを導入し、新たな産業を創出する方策を模索します
。
• AI融合産業の促進：既存産業でAI技術を活用し、効率を高め
、新しいサービスや製品を創出。
例えば、製造業でAIを活用したスマート工場の構築、物流分
野での自動運転技術の適用などです。
• 新産業創出：AI基盤の新産業を発掘し、そのための政策的支
援 を 強 化 し ま す 。
例えば、AIを活用したロボティクス、ビッグデータ分析、自
動運転車などの分野があります。3.4.企業
AIを活用する企業がグローバル競争力を持てるように支援することが
重要です。
• AI専門企業の育成：AI技術を活用したスタートアップと中小
企業を育成し、グローバル市場で競争力を持つように支援し
ます。
• AI基盤の革新的な企業モデルの構築：企業がAIを活用し、生
産性の向上、コスト削減、顧客カスタマイズサービスの提供
などを通じて競争力を強化できるようにします。3.5.求人情報
AIの普及は、雇用構造に大きな変化をもたらします。AIの導入により
、一部の仕事は消滅する可能性がありますが、新しい仕事もでしょ
う。 これに対する準備が必要です。
• AI技術に関する教育及び再教育の強化：AI技術に対する理解
と活用能力を備えた人材を育成するために教育プログラムを
強化。
これにより、既存の労働市場に適した雇用を創出し、AI技術
の変化に対応できる能力を養うことができます。
• 社会セーフティネットの強化：AIによって影響を受ける可能
性のある階層のための社会的セーフティネットを強化し、雇
用の変化に対応できる政策を用意します
4. 核心アジェンダと政策案
4.1.データ活用
AI技術の発展には、膨大な量のデータが必要不可欠です。
そのためのデータ活用方針を策定します。
• オープンデータ政策：データの開放と共有を促進し、企業や
研究機関がAI技術開発に必要なデータを自由に活用できるよ
うにします。
• データ保護とプライバシーの確保：データの活用において
、個人情報保護とセキュリティの問題が重要であるため、
そのための法的基準と制度を設け🅓ます。
4.2.インフラ構築
AI技術を効率的に活用するためには、関連インフラが必要です。
• AI技術基盤インフラの構築：超高速インターネット網、クラウドコンピューティング、データセンターなど、AI技術を支
援できるインフラを構築し、企業がAI技術を活用できる環境
を提供します。
4.3.人材育成
AI技術の普及には、それを支える人材の育成が必要です。• AI関連教育プログラムの拡大：大学と研究機関を中心にAI関連
専攻と研究
プログラムを強化し、実務にすぐに適用できる教育を提供しま
す。
• AI技術トレーニングと再教育：既存の労働者を対象にAI技術
に関するトレーニングと再教育プログラムを提供し、変化す
る雇用市場に適応できるようにします。
4.4.法制度整備
AI関連技術とサービスが社会的に安全かつ公正に活用されるように、
法的基準を定め🅓ます。
• AI関連法の制定：AI技術の発展に合わせて、既存の法律を改
正したり、新たな法律を制定し、AIの倫理的な活用を保証し
、社会的責任を明確にします。
• AI倫理規範の策定：AI技術の使用において倫理的な側面を考慮
した規範を策定し、AIの公正かつ安全な活用を保証します。
4.5.社会的セーフティネットの強化
AIによる雇用の変化に備え、経済的・社会的セーフティネットを強化
する政策が必要です。
• 社会セーフティネットの構築：AIによる雇用の変化によって
影響を受ける階層のための積極的な支援政策を策定し、社会
セーフティネットを強化します。
• 基本所得と再教育支援：仕事の変化に対応できるように基本
所得制度を強化し、継続的な再教育を通じて新しい職業を準
備する機会を提供します。
5. 結論
AI技術は、経済、産業、社会に深い変化をもたらすことが予想されます。これに備えるためには、各分野ごとに具体的な政策を策定し
、実行可能な方策を用意することが重要です。本研究では、AI技術
の発展に備えるための主な研究領域を提示し、各分野別の政策の方
向性を具体的に議論しました。政府、企業、学界、社会各分野🅓の
協力と積極的な対応が必要であり、これによりAI時代の変化を効果
的に準備することができるでしょう。参考文献
Benda, N. C., Desai, P. M., Reza, Z., Zheng, A., Kumar, S., Harkins, S., Hermann, A., Zhang, Y., Joly, R., Kim, 
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楊平郡人工知能(AI)活用方案研究報告書
2024_12楊平郡AI研究員シニアホン・ヨンホ
要約
本研究は、楊平郡の特殊な社会的、経済的環境を考慮し、人工知能(AI)技術を
効果的に活用するための方策を提示する。AIは農業、観光、交通、環境モニタ
リング、教育、医療など様々な分野で革新的な変化を可能にし、楊平郡の持続
可能な発展のための重要な挑戦課題となる可能性がある。研究は各分野別にAI
技術の適用可能性と期待効果を議論し、これを通じて地域経済の活性化と住民
の生活の質の向上に貢献できる方法を提示する。
スマート農業では、AIと5Gネットワークを活用した精密農業システムを通じて
、生産性の向上と資源の効率化をことができる。観光産業では、AI基盤のカス
タマイズされた推薦システムと仮想ツアーサービスを通じて、観光客誘致及び
地域経済の活性化を図ることができる。交通管理では、リアルタイムの交通デ
ータ分析を通じて交通の流れを最適化し、事故を防止することができる。環境
モニタリングでは、AI技術を活用して汚染の原因をリアルタイムで追跡し、対
応するでき、教育プログラムは地域住民のデジタル能力を強化し、AI技術の効
果的な活用を支援する。また、AIベースの医療サービスは、診断精度を向上さ
せ、住民の健康管理を最適化することができる。
本研究は、楊平郡に適用可能なAIモデルを提示し、これを通じて持続可能な発
展のための政策提案と実行計画を具体化する。AI技術の潜在力だけでなく、倫
理的、経済的、社会的側面を包括する総合的なアプローチが必要であり、楊平
郡がAI技術を積極的に導入し、地域発展の核心要素として位置づけられるよう
にすることに重点を置く。
テーマ語: 
人工知能(AI)、スマート農業、観光産業、交通最適化、持続可能な発展2 -- -
1. はじめに
研究の目的は、楊平郡の特殊な社会的・経済的環境を考慮し、AI技術を活用す
ることで、地域の発展を図ることである。
AIは様々な分野で革新的な変化を、地域社会へのポジティブな影響とともに発
生する可能性のある倫理的な問題に対する認識を強調した1)。
楊平郡は京畿道の美しい自然環境と豊富な農業資源を持つ地域であり、持続可
能な発展のための革新的な技術導入が必要である。その中で、人工知能(AI)技
術は農業、観光、交通、環境モニタリングなど様々な分野で効率及び革新を増
大させ、住民の生活の質を向上させることができる重要な挑戦課題となる可能
性が。本報告書は、楊平郡でAIを効果的に活用できる方策を提示し、各分野で
期待できる肯定的な変化と成果を議論する。
楊平郡の人口統計、経済指標、社会的特性などを分析し、AI導入の必要性と潜
在的な効果を評価する。
既存インフラのデジタル化レベルと新技術の受容可能性を評価し、AI技術の活
用方向を設定する2) 。
2. スマート農業
2.1. スマート農業の必要性
AIと5Gネットワークを活用して精密農業システムを構築することで、農作物の
生育段階、健康状態、栄養状態をリアルタイムでモニタリングすることができ
る。これは、作物の収量と品質を向上せることに貢献することができる3)。
AIとモノのインターネット(IoT)を組み合わせたスマート農業技術は、楊平郡
の農業生産性を飛躍的に向上させる可能性を秘めている。気候変動と労働力不
足の問題を解決できる技術的ソリューションを提供し、農作物の生育状態をリ
アルタイムでモニタリングし、最適な灌漑と精密農業を実現することができる
。
2.2. AIベースの農業技術
AIベースのモデルは、気象条件、土壌水分レベル、温度など様々な環境変数を
リアルタイムで分析します。3 -- -
1) Murphy, K., Ruggiero, E. D., Upshur, R., Willison, D., Malhotra, N., Cai, J., 
Malhotra, N., Lui, V., & Gibson, J. 
(2020).健康のための人工知能：倫理文献のスコープレビュー。BMC Medical 
Ethics, 22.
2) Alloulbi, A., Öz, T., & Alzubi, A. (2022).The Use of Artificial Intelligence for 
Smart Decision-Making in Smart Cities ： A Moderated Mediated Model of 
Technology Anxiety and Internal Threats of IoT. Mathematical Problems in 
Engineering.
3) Alzubi, A., & Galyna, K. 
(2023).持続可能な農業とスマート農業のための人工知能とモノのインターネット.I
EEE Access, 11, 78686-78692.4 -- -
し、農作物の健康状態と成長段階を予測する。これにより、最適な灌漑スケジュ
ールを自動的に生成し、作物の栄養状態をモニタリングして最適な生育環境を造
成することができる。
- AIベースの灌漑システム：土壌水分センサーとAI分析を組み合わせることで
、作物に最適な水供給を自動化することができます。これにより、水資源の効
率的な使用とコスト削減に貢献できる。
- スマート農業データ分析：農業データの迅速な伝送と処理は、5Gネットワー
クを通じて可能であり、リアルタイムのデータ分析と迅速な意思決定を支援し
ます。
2.3.期待効果
- 生産性の向上：作物の状態をリアルタイムで把握し、最適な農業環境を提供
することで生産性を最大化することができる
- コスト削減：精密灌漑と自動化システムにより、水と資源の無駄を減らすこと
ができます。
- 環境保護: 
持続可能な農業を通じて環境汚染を減らし、農業生態系を保護することができ
ます。
3. 観光の活性化
AIベースのカスタマイズされた観光サービス及びチャットボットを通じて、客
にパーソナライズされた旅行情報を提供する。これにより、郡の観光資源の活用
度を高め、訪問者の経験を向上させることができる4)。
3.1. AIを活用した観光活性化戦略
AIは観光産業の革新をリードする重要な技術である。観光客の好みや嗜好を分
析し、パーソナライズされた情報を提供するAIベースの推薦システムを導入す
ることができる。また、仮想現実(VR)と拡張現実(AR)技術を活用したバーチャ
ルツアーサービスを通じて、楊平郡の主要観光地をリアルタイムで体験できる
ようにし、観光客誘致を強化することができる。
3.2. AI推薦システム
AIは大規模なデータに基づいて観光客の行動パターンを分析し、パーソナライ
ズされた観光スケジュールを推薦することができる。例えば、ユーザーの興味
や旅行スタイルに合った観光地、飲食店、宿泊施設などを自動的に推薦するこ
とができる。
3.3.バーチャルツアーサービス5 -- -
AIとVR/AR技術を活用し、観光客が実際に訪問することなく、楊平郡の主要名
所を仮想的に体験することができる。これにより、地方観光の活性化に貢献す
ることができ、特に距離の制限がある状況で大きな効果が期待できる。
3.4.期待効果
- 観光客誘致の増加：カスタマイズされた情報提供とバーチャルツアーサービス
は、観光客により多くの選択肢を提供します。
4) Chong, T., Yu, T., Keeling, D., & Ruyter, K. 
(2021).代理店の課題と機会に取り組むサービス最前線のAIチャットボット。 
Journal of Retailing and Consumer Services, 63, 102735.6 -- -
提供し、楊平郡を訪れる理由を作る。
- 地域経済の活性化：観光産業の発展は、地域経済と商圏の活性化に貢献するこ
とができます。
4. 交通管理
AIを活用したスマート交通システムにより、交通の流れを最適化し、物流管理
の効率を増大させることができる。これは地域内の交通渋滞を減らし、物流コ
ストを削減する役立つ5)。
4.1. AIによる交通の最適化
AIを活用した交通フロー分析及び最適化システムを導入し、楊平郡の交通渋滞
問題を解決することができる。リアルタイムの交通データを分析し、これに基
づ い て 交 通 信 号 体 系 を 効 率 的 に 調 整 す る 方 式 で 。 
また、事故発生時に迅速な対応が可能で、交通事故を予防することができる。
4.2. AI交通管理システム
- 交通フロー分析：AIは道路のリアルタイム状況を分析し、混雑地域と時間帯
を予測し、交通信号を自動的に調整する。
- 事故予測と対応：AIは、交通事故発生の可能性を予測し、それを予防するた
めの対応策を講じる。事故発生時の迅速な警告と対応により、事故を最小限に
抑えることができる。
4.3.期待効果
- 交通効率の向上：交通の流れを円滑に調整することで、渋滞を減らし、ドラ
イバーの移動時間を短縮することができる。
- 安全性の向上：事故予測と迅速な対応で交通事故を減らし、道路の安全性を
強化することができる。
5. 環境モニタリング
AIによる環境データ分析とリアルタイム汚染監視システムを構築し、地域の生
態環境を保護・管理することができる6)。
5.1. AIによる環境モニタリング
AIは楊平郡の環境保護と管理に大きく貢献できる。AI基盤システムを通じて大
気汚染、水質汚染、温室効果ガス排出などの環境指標をリアルタイムでモニタ
リングし、汚染原因を正確に追跡して迅速な対応が可能だ。7 -- -
5.2. AI環境分析システム
5) Ma, H., Liu, Y., Jiang, Q., He, B. Y., Liao, X., & Ma, J. (2024).Mobility AI 
Agents and Networks. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 9, 5124-
5129.
6) Alzubi, A., & Galyna, K. 
(2023).持続可能な農業とスマート農業のための人工知能とモノのインターネット.I
EEE Access, 11, 78686-78692.8 -- -
AIは様々な環境データを分析し、汚染の原因とパターンを追跡することができ
る。例えば、大気質センサーとAI分析を組み合わせて大気汚染レベルをリアル
タイムでモニタリングし、これを改善する方法を提示する。
5.3.期待効果
- 環境保護：リアルタイムの環境モニタリングにより、汚染の原因を正確に把
握し、タイムリーに対応することができます。
- 持続可能な発展：AI 
を通じて、自然資源を保護し、持続可能な農業や産業活動を支援することがで
きる。
6. 教育プログラム
AI教育プログラムを運営し、地域住民と学生のデジタル能力を強化し、地域社
会のAI人材を育成する。このような教育は、AI技術の持続可能な発展を支援す
る7)。
6.1. AI教育プログラム開発
楊平郡の住民と青少年を対象にAI関連教育プログラムを開発し、デジタル能力
を強化し、地域社会のAI技術活用能力を向上させることができる。これにより
、デジタル転換を促進し、地域社会の人材を育成することができる。
6.2. AIベースの教育コンテンツ
AIベースのオンライン教育プラットフォームを提供し、住民がいつでもどこで
もAI関連の知識を習得できるように支援する。また、実習中心の教育を通じて
、AI技術を現業に適用できる能力を養うことができる。
6.3.期待効果
- デジタル能力強化：AI教育を通じて住民のデジタル能力を向上させることがで
きる。
- 地域社会の発展：地域住民がAI技術を活用して起業したり、新たな雇用を創
出するための基盤を築くことができる。
7. 医療サービス
7.1. AIベースの診断・治療補助システム
AIは医療データ分析を通じて病気を予測し、個人に合わせた治療方法を提示す
ることができる。楊平郡の医療サービスでAIを活用すれば、診断の精度を高め
、患者に合わせた治療計画を立てることができる9 -- -
7) Murphy, K., Ruggiero, E. D., Upshur, R., Willison, D., Malhotra, N., Cai, J., 
Malhotra, N., Lui, V., & Gibson, J. 
(2020).健康のための人工知能：倫理文献のスコープレビュー。BMC Medical 
Ethics, 22.10 -- 
-
7.2. AI医療データ分析
- 疾病予測：AIは医療データを分析して疾病発生の可能性を予測し、予防的な
治療を提案する。
- パーソナライズされた治療：AIは患者の健康状態や遺伝子データを分析し、
パーソナライズされた治療方法を導き出すことができる
7.3.期待効果
- 医療サービスの質の向上：AIの助けを借りて、より正確で迅速な診断が可能に
なる。
- 健康管理：地域住民の健康をより効率的に管理し、治療プロセスを最適化す
ることができます。
8. 結論
国内外のAI活用成功事例を分析し、楊平郡に適用可能なモデルを導き出す。特
に、農業、観光、交通分野での成功事例をベンチマーキングし、地域特性に合
わせた戦略を提示する8)。
楊平郡はAI技術を様々な分野に適用することで、地域経済を活性化し、住民の
生活の質を向上させる可能性を秘めている。スマート農業、観光活性化、交通
管理、環境モニタリング、教育プログラム、医療サービスなどでAIの効率的な
活用が行われる場合、楊平郡は持続可能な発展のためのモデルとして位置づけ
られるだろう。AI技術を地域発展の核心的な課題として積極的に導入し、活用
することが重要な時期である。
AI活用を通じて期待できる経済的、社会的効果をまとめ、AI導入のための政策
提案及び実行計画を具体化する。これは楊平郡の持続可能な発展と住民の生活
の質の向上に貢献するだろう.9)
このような構造は、AIの多様な活用可能性を体系的に分析し、楊平郡の発展の
ための具体的かつ実質的な方案を提示するのに役立つだろう。研究はAI技術の
潜在力だけでなく、倫理的、経済的、社会的側面を包括する包括的なアプロー
チを必要とする。11 -- 
-
8) Ma, H., Liu, Y., Jiang, Q., He, B. Y., Liao, X., & Ma, J. (2024).Mobility AI 
Agents and Networks. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 9, 5124-
5129.
9) Nguyen-Tan, T., & Le-Trung, Q.(2024).A Novel 5G PMN-Driven Approach for 
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Journal of Retailing and Consumer Services, 63, 102735.
Hassan, S. A., Omar, A. I., & Ahmed, N. R. 
(2024).公衆衛生研究におけるAIの倫理的影響の探求：包括的な分析。South 
Eastern European Journal of Public Health, None.
Ma, H., Liu, Y., Jiang, Q., He, B. Y., Liao, X., & Ma, J. (2024).Mobility AI 
Agents and Networks. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 9, 5124-
5129.
Murphy, K., Ruggiero, E. D., Upshur, R., Willison, D., Malhotra, N., Cai, 
J., Malhotra, N., Lui, V., & Gibson, J. 
(2020).健康のための人工知能：倫理文献のスコープレビュー。BMC Medical 
Ethics, 22.
Nguyen-Tan, T., & Le-Trung, Q.(2024).A Novel 5G PMN-Driven Approach 
for AI-Powered Irrigation and Crop Health Monitoring.IEEE Access, 12, 
125211-125222.
Zheng, X., Zhang, H., & Shi, J. 
(2022).変電所運転・保守管理における人工知能に基づく応用.Computational 13 -- 
-
Intelligence and Neuroscience, 2022.

人工知能の発展方向についての詳細な分析：技術的、倫理的、
社会的側面
2024_12AI研究員シニアホン・ヨンホ
要約
本報告書は、人工知能(AI)の発展方向を技術的、倫理的、社会的側面から深く
分析する。AI技術は近年急速に発展し、産業、医療、金融、教育など様々な分
野で重要な役割を果たし、同時に様々な課題とリスクを伴っている。報告書は
、AI技術の核心であるディープラーニング、強化学習、説明可能な人工知能(X
AI)などの発展を見て、各技術が社会と産業に与える影響を分析する。また、A
Iの倫理的な問題として、公正性、個人情報保護、自律性、責任の問題を取り上
げ、これを解決するための方策を提示する。最後に、AIの社会的側面では、労
働市場の変化、デジタル格差、社会的責任と規制の必要性を議論する。本報告
書は、AI技術の発展が社会的・倫理的基準を考慮してバランスよく行われなけ
ればならないことを強調し、そのための政策的努力と企業の社会的責任が重要
であることを提示する。AI技術が人間社会に肯定的な影響を与えることができ
るような方向性を模索することに重点を置いている。
テ ー マ 語 : 
AI技術の発展、倫理的なAI問題、AIと社会的責任、ディープラーニングと強化
学習、AIの公正性とプライバシー保護1. はじめに
人工知能(AI)は近年急速に発展し、社会全般に大きな影響を及ぼしています。
AI技術の発展は、特に産業、医療、金融、教育、そして社会問題の解決におい
て 重 要 な 役 割 を 果 た し て い ま す 。 
しかし、AI技術の発展は、それ自体にポジティブな変化だけでなく、様々課題
と リ ス ク を 内 包 し て い ま す 。 
そのため、AIの発展方向について深く分析する必要があります。本レポートで
は、AIの発展の技術的、倫理的、社会的側面を総合的に見て、これらの要素が
AIの未来発展に及ぼす影響を分析したいと思います。
2. 技術開発の方向性
人工知能(AI)は、様々な技術の発展により、ますます高度化しています。 
特に、機械学習とディープラーニングアルゴリズムが様々な分野でイノベーシ
ョンをリードしており、医療診断、自動運転車、スマートファクトリーなどの
領域で実現されています。例えば医療分野では、AIは精密医療や診断、治療方
法の最適化に活用されており、これは大容量の生物学的データセットを使用す
る こ と で 可 能 に な り ま し た [2][3] 。 
また、自動運転車のようなスマートモビリティシステムでもAIは重要な役割を
果たしており、予測と自動化されたシミュレーションを通じて都市計画と運営
の改善に貢献してす[1)。
2.1. ディープラーニングとニューラルネットワークの発展
AI 技 術 の 核 心 で あ る デ ィ ー プ ラ ー ニ ン グ (Deep 
Learning)は、人間の脳のニューラルネットワークを模倣したアルゴリズムを
ベースに急激に発展してきました。 特に、深層ニューラルネットワーク(Deep 
Neural Networks, 
DNN)は、画像認識、自然言語処理、自動運転など様々な分野で優れた成果を
上げています。今後、AIはより深く、より洗練されたニューラルネットワーク
構造を通じて、より複雑な問題を解決することができるようになるでしょう。
- 自動化と効率化：高度化されたアルゴリズムにより、産業の自動化がより効
率的かつ精巧になり生産性の向上とともに新しい経済モデルを生み出すことが
できます。
- 自動運転とロボティクス：AIの自動運転システムはさらに進化し、交通事故
を減らし、効率的な交通システムを作ることができます。ロボットの能力は、肉体労働だけでなく、医療や手術などの精密な作業にも拡大するでしょう。
2.2.説明可能な人工知能 (XAI, Explainable AI)
AI システムの判断がどのように行わのかを理解することは重要なです。 
は「ブラックボックス」のような性質を持ち判断の根拠をすることは。 
そ の た め 、 AI 
システムの判断がどのように行われたのかを理解することは重要な問題です。
1) Ma, H., Liu, Y., Jiang, Q., He, B. Y., Liao, X., & Ma, J. (2024).Mobility AI Agents 
and Networks. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 9, 5124-5129.そのため、**説明可能な人工知能(XAI)**の開発が重要です。
- 法 的 ・ 倫 理 的 責 任 : 
AIの決定が人の生活に影響を与える場合、その決定がなぜそうなるのかを説明
することができなければ、法的・倫理的責任を果たすことができません。
- 透明性の向上：AIシステムの説明可能性は、技術への信頼を高め、社会的受
容を促進することができます。
2.3. AIと強化学習 (Reinforcement Learning)
強化学習は、AIが環境との相互作用を通じて最適な戦略を学習する方法で、ゲ
ー ム 、 ロ ボ ッ ト 制 御 、 経 済 学 の 分 野 で 大 き な 成 果 を 示 し ま し た 。 
今後、AIの自律性と効率は強化学習を通じて発展していくでしょう。
- 自律的なシステムの拡張：AIはますます自律的なシステムに発展し、人間の
介入なしに様々な分野で意思決定を行うことができるようになります。
- 医療分野：医療分野では、AIが診断や治療方法を提示する役割を果たすこと
ができ、個人に合わせた健康管理や治療が可能になります。
3. 倫理的側面
AI の 発 展 に は 様 々 な 倫 理 的 な 問 題 が 伴 い ま す 。 
特に、プライバシー保護とアルゴリズムの偏向性は、医療分野でも顕著な懸念
事項です[1]。例えばAIに基づく医療システムは、データの偏りにより公平な医
療サービスを提供できない可能性が、特に低・中所得国や低・中所得国では、
こ の よ う な 問 題 が 発 生 可 能 性 が あ り ま す 。 
そのため、AIの導入に関連する倫理的問題を解決するためには、明確な規制や
ガイドラインが必要です[2].
3.1. 公平性と偏りの問題
AIシステムは学習データに依存しているため、データに内在するバイアスを学
習することになります。このようなバイアスはAIの決定に影響を及ぼし、人種
、性別、年齢などに基づいて不公平な結果をもたらす可能性があります。
- AIの公平性確保：AIシステムの公平性を確保するためには、偏ったデータを
避け、様々な社会的グループを考慮したデータ収集と学習方法が必要です。
- 社会的不平等の深刻化：AIが社会的弱者やマイノリティを差別する可能性が
あるため、倫理的な配慮が必要。2) Murphy, K., Ruggiero, E. D., Upshur, R., Willison, D., Malhotra, N., Cai, J., 
Malhotra, N., Lui, V., & Gibson, J. 
(2020).健康のための人工知能：倫理文献のスコープレビュー。BMC Medical Ethics, 
22.が必須です。
3.2.個人情報保護とセキュリティ
AIは大量のデータを処理・分析する過程で個人情報を収集する可能性がありま
す。これは個人のプライバシーを侵害するリスクがあり、データセキュリティ
の重要な問題を引き起こします。
- 個人情報保護法規の強化：GDPR（一般データ保護規則）などの個人情報保
護法規は、AIシステムのデータ使用に対する規制を強化する必要性を示唆して
います。
- セキュリティの脆弱性：AIシステムのセキュリティの脆弱性が悪用される可
能性があり、これを防止するための安全なアルゴリズムの構築とシステム設計
が重要です。
3.3. AIの自律性と倫理的責任
AIが自律的に意思決定を行うようになると、その結果に対する責任が誰にある
のかがはっきりしない場合があります。AIがエラーをその責任を人間に帰すの
か、それともAIシステム自体に帰すのかの議論が必要です。
- 責任の所在：AIシステムが誤った判断をしたり、損害をもたらした場合、そ
の 責 任 を 明 確 に す る 必 要 が あ り ま す 。 
これは、倫理的・法的問題を解決するための重要な課題です。
4. 社会的側面
人工知能の普及は経済的不均衡をもたらす可能性があり、特に雇用の減少と関
連して。AI技術の発展により自動化が加速する中一部の職業は代替される危機
に瀕しており、これは社会的不平等を深化させる可能性があります3)。これを緩
和するためには、教育・再訓練プログラムを通じて労働者が変化する職業環境
に適応できるように支援することが重要です。AIの活用は社会的合意によって
れるべきであるという声が高まって、これはAI技術が社会的価値とすることを
するために不可欠です4)。
4.1. 労働市場の変化3) イ ・ ジ ョ ン ソ ン , サ ー ボ ミ ル , & 
ク ォ ン ・ ヨ ン オ ク .(2021). 人 工 知 能 が 意 思 決 定 に 及 ぼ す 影 響 に 関 す る 研 究 : 
人間と人工知能の協業及び意思決定者の性格特性を中心に.知能情報研究, 27(3), 231-
252.
4) Kaebnick, G., Magnus, D., Kao, A., Hosseini, M., Resnik, D. B., Dubljević, V., 
Rentmeester, C., Gordijn, B., Cherry, M. J., Maschke, K. J., McMillan, J., 
Rasmussen, L. M., Haupt, L., Schüklenk, U., Chadwick, R., & Diniz, D. 
(2023).学術雑誌出版における生成型AI技術の責任ある利用に関する編集者声明.Ethics 
& human research, 45(5), 39-43.AI と 自 動 化 技 術 の 発 展 は 、 労 働 市 場 に 大 き な 影 響 を 与 え て い ま す 。 
特に、反復的で単純な作業を行う職種では、AIが人間に取って代わる可能性が
高いです。
- 雇用の代替と再教育の必要性：AI技術の発展により、一部の職種は自動化さ
れ、それに伴う大規模な失業が発生する可能性があります。これを解決するた
めの社会的な再教育と職業転換プログラムが必要です。
- 新しい職業の創出：AI技術は新しい産業を創出することができ、特にAI開発
、データ分析、ロボット管理などの新しい職業が増えるでしょう。
4.2.デジタル格差とアクセシビリティ
AI技術の進歩は、一部の地域や階層に集中する可能性があり、デジタルデバイ
ドを深刻化させる可能性があります。
- デジタルアクセシビリティ：AIに関連する教育やリソースへのアクセスを平
等 に 提 供 す る こ と が 重 要 で す 。 
そうしないと社会的不平等がさらに深刻する可能性があります。
4.3. 社会的責任と規制
AIの急速な発展に伴い、政府や企業はAIの社会的責任を考慮する必要がありま
す。AIの社会的影響を管理・調整するためには、強力な規制と政策が必要です
。
- AIの倫理的な規制の必要性：AIの公正性、透明性、個人情報保護などを管理
できる規制の必要性が強調されます。
- AI企業の社会的責任：AIを開発する企業は、技術の社会的影響を十分に考慮
し、AI技術の乱用を防ぐために倫理的責任を果たす必要があります。
5. 結論
AIは未来技術の核心であり、その発展方向は技術的、倫理的、社会的な側面か
ら非常に重要な影響を及ぼします。AIの技術的発展は産業革新を促進する一方
、 倫 理 的 な 問 題 と 社 会 的 課 題 を 伴 い ま す 。 
したがって、AIの発展は技術的な進歩だけでなく、その社会的責任と倫理的基
準 を 考 慮 し て バ ラ ン ス よ く 行 わ れ な け れ ば な り ま せ ん 。 
このため、各国の政府、企業、研究機関はAI技術の発展方向を綿密に検討し、社会的・倫理的基準を設定し、AIが人間社会に肯定的な影響を与えるように努
力しなければならないでしょう。参考文献
イ ・ ジ ョ ン ソ ン , サ ー ボ ミ ル , & 
クォン・ヨンオク.(2021).人工知能が意思決定に及ぼす影響に関する研究: 
人間と人工知能の協業及び意思決定者の性格特性を中心に.知能情報研究, 27(3), 
231-252.
Beam, A. L., Drazen, J. M., Kohane, I. S., Leong, T., Manrai, A., & Rubin, 
E. J. (2023).Artificial Intelligence in Medicine.New England Journal of 
Medicine, 388(13), 1220-1221.
Benda, N. C., Desai, P. M., Reza, Z., Zheng, A., Kumar, S., Harkins, S., 
Hermann、
A., Zhang, Y., Joly, R., Kim, J., Pathak, J., & Turchioe, M. R. 
(2024).メンタルヘルスケアのためのAIに関する患者の視点：横断的調査研究. 
JMIR mental , 11, e58462.
Kaebnick, G., Magnus, D., Kao, A., Hosseini, M., Resnik, D. B., Dubljević, 
V., Rentmeester, C., Gordijn, B., Cherry, M. J., Maschke, K. J., McMillan, 
J., Rasmussen、
L. M., Haupt, L., Schüklenk, U., Chadwick, R., & Diniz, D. 
(2023).学術雑誌出版における生成型AI技術の責任ある利用に関する編集者声明.
Ethics & human research, 45(5), 39-43.
Ma, H., Liu, Y., Jiang, Q., He, B. Y., Liao, X., & Ma, J. (2024).Mobility AI 
Agents and Networks. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 9, 5124-
5129.
Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. 
(2023). 医 療 に お け る 人 工 知 能 ： 習 熟 。 Biotechnology and Genetic 
Engineering Reviews, None, 1-50. Murphy, K., Ruggiero, E. D., Upshur, 
R., Willison, D., Malhotra, N., Cai, J., Malhotra, N., Lui, V., & Gibson, J. 
(2020).健康のための人工知能：倫理文献のスコープレビュー。BMC Medical 
Ethics, 22.

Kutatási jelentés: Yangpyeong Megyei AI Kutatóintézet 
2025_01Youngho Hong: 3D térbeli adatfeldolgozási technológia 
és alkalmazásai 2025_01Youngho Hong
Kivonatok:
Ez a kutatás a 3D térbeli adatfeldolgozási technológiák fejlesztésével és 
alkalmazásával foglalkozik, különösen a pontfelhő-adatgyűjtés és a 3D 
objektumfelismerési technológiák LiDAR-érzékelők használatával. A 
kutatás a VoxelNet, PointNet és PointRCNN 3D objektum-felismerési 
technológiákra összpontosít, és elmagyarázza, hogyan használják ezeket 
a technológiákat különböző területeken, például az autonóm 
járművekben, az egészségügyben, az ipari automatizálásban, a 
biztonsági felügyeleti rendszerekben és a VR/AR-ban. A LiDARérzékelők
által gyűjtött pontfelhőadatok nagy pontossággal elemzik a 3D 
teret, és az erre épülő 3D objektumfelismerő technológia fontos szerepet 
a valós idejű környezeti tudatosság, a precíziós diagnosztika, a gyártási 
folyamatok optimalizálása stb. területén. Ez a tanulmány elemzi a 3D 
térbeli adatfeldolgozási technológia hatását a modern iparra és a 
technológiai innovációra, és megvitatja a jövőbeli fejlődési 
lehetőségeket.
Kulcsszavak:
 3D térbeli adatok, LiDAR érzékelők, pontfelhő, 3D 
objektumfelismerés, VoxelNet, PointNet, PointRCNN, autonóm 
járművek, egészségügy, ipari automatizálás, biztonsági megfigyelő
rendszerek, VR/AR, mélytanulás, mélytanulás.2- -
1. Bevezetés
Az adatgyűjtés, -tárolás, -elemzés és -megjelenítés folyamatát foglalja 
magában, és olyan technológiákat használ, mint a LiDAR, a 
fotogrammetria és a 3D szkennelés a háromdimenziós térbeli 
információk feldolgozásához. Ezeket a technológiákat számos 
szoftverplatformon használják, a legfontosabb eszközök a földrajzi 
információs rendszerek (GIS) és a számítógéppel segített tervezés (CAD). 
Ez az összetett térbeli elemzéseket.
A LiDAR lézerimpulzusokat használ távolsági adatok gyűjtésére, míg a 
fotogrammetria légi felvételeket használ 3D modellek létrehozásához. 
Ezeket az adatokat adatbázisban tárolják, és szükség esetén elemzésre és 
megjelenítésre használják.1)
A kutatások kimutatták, hogy a 3D CNN struktúrák felhasználhatók 3D 
reprezentációk tanulására, és hogy ez hatékonyabban elvégezhető, mint 
a hagyományos, teljesen 3D CNN-alapú módszerek.2)
A GPU-alapú 3D-s vizualizációs módszerek kifinomultabb és pontosabb 
térbeli elhatárolást tesznek lehetővé.3)
A 3D modellezés az építészeti tervezés és szimuláció alapvető eszköze. 
Lehetővé teszi szerkezetek biztonságának értékelését és a tervek 
pontosságának növelését.
A 3D térbeli adatokat az ökoszisztéma-változással és a 
katasztrófavédelemmel kapcsolatos kutatásokban használják. A 3D-s 
geológiai modellezést például a felszín alatti vizek feltárására és a 
geológiai kutatásra használják.4)
 3D-s adatokat a felhasználói élmény fokozása érdekében magával 
ragadó környezetek kialakítására használják. számos iparágban 
alkalmazzák, többek között az oktatásban, az egészségügyben és a 
szórakoztatóiparban.
A 3D térbeli adatfeldolgozási technológiák gyorsan fejlődnek különböző
területeken, különösen a pontfelhő-adatgyűjtés és a 3D térben lévő
objektumok felismerése LiDAR-érzékelők segítségével. Ezek a 3- -
forradalmasítják az autonóm járműveket, az orvosi alkalmazásokat, az 
ipari automatizálást, a biztonsági felügyeleti rendszereket és a VR/ARkörnyezeteket.
Ez a kutatási jelentés alapvető ismereteket nyújt a 3D 
térbeli adatfeldolgozási technológiákról, és elmagyarázza, hogyan 
alkalmazzák ezeket a különböző iparágakban.
1) Bai, X., Zhou, J., Ning, X., & Wang, C. (2022). 3D adatszámítás és vizualizáció. 
Displays, 73, 102169.
2) Kim, E. Y., Shin, S. Y., Lee, S., Lee, K., Lee, K. H., & Lee, K. M. (2020). 
Triplanáris konvolúció megosztott 2D kernelekkel 3D osztályozáshoz és 
alakvisszakereséshez. Computer Vision and Image Understanding, 193, 
102901.
3) Xue, Z., Wu, S., Li, M., & Cheng, K. (2024). Új módszer a regionális 
kutatáshoz a modern 3D grafikán alapuló regionális kutatáshoz. Ásványok.
4) Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & Banoeng-Yakubo, B. 
(2020). Új regionális rétegtani meglátások a ghánai Nasia részmedence 3D-s 
geológiai modelljéből, amelyet hidrogeológiai célokra fejlesztettek ki, és 
amely eredetileg ásványkincs-kutatáshoz gyűjtött, újra feldolgozott B-mezős 
adatokon alapul. Solid Earth, 11, 349-361.4- -
2. Point CLoud adatok gyűjtése LiDAR érzékelőkkel
A LiDAR-érzékelőkkel történő pontfelhő-adatgyűjtés fontos szerepet 
játszik számos alkalmazásban, és különösen alkalmas a nagy felbontású 
3D-adatgyűjtésre. A LiDAR-technológia lézerimpulzusokat bocsát ki az 
objektumokról visszavert jelek fogadására, és ezek alapján 
távolságinformációkat számol ki. Ezt az információt pontfelhő
formátumban tárolja, ahol minden egyes pont X, Y és Z koordinátákat és 
a visszaverődés intenzitását tartalmazza.
A LiDAR pontfelhők számos területen felhasználhatók, többek között a , 
a környezeti és az erőforrás-gazdálkodásban. Hasznosak lehetnek 
például az erdők szerkezeti elemzéséhez vagy az épületek precíziós 
felméréséhez. A pontfelhőket ezután utólagos feldolgozással vagy GISadatokká
alakítják át a zajmentesítés, az igazítás és a 
felszínrekonstrukció céljából. Ebben a folyamatban különféle 
szoftvereket használnak, különösen a GPU-alapú 3D vizualizációs 
módszereket, amelyek kifinomultabb térbeli elhatárolást tesznek 
lehetővé.5)
A LiDAR-adatok fontos szerepet játszanak az autonóm járművek 
érzékelő rendszereiben is. A LiDAR pontfelhő feldolgozása és az 
autonóm vezetés területén végzett képzés hozzájárult az útkörnyezet 
pontos érzékeléséhez és az objektumok felismeréséhez.6) Ezek az adatok 
elengedhetetlenek a nagy felbontású, valós idejű 3D térképek 
létrehozásához, amelyek autonóm járművek biztonságos navigálását 
összetett útviszonyok között.
A LiDAR is felhasználhatók. Például a repülőgépre szerelt LiDAR által 
gyűjtött adatok a geológiai képződmények 3D-s modelljeinek 
rekonstruálására, ami hozzájárul a felszín alatti vizek feltárásához vagy 
a geológiai kutatáshoz.7) Ez a 3D-s geológiai modellezés új geológiai 
értelmezéseket tesz lehetővé, és segít jobban megérteni egy terület 
geológiai jellemzőit.
A LiDAR-technológia előnyei közé tartozik a nagy sebességű adatgyűjtés 
és a nagy pontosság, de vannak korlátai a viszonylag magas költségek és 
a teljesítmény esős vagy időben. Folyamatos kutatás és fejlesztés folyik 5- -
e technikai korlátok leküzdésére, lehetővé teszi a LiDAR szélesebb körű
alkalmazását az iparágak szélesebb körében.
A LiDAR (Light Detection and Ranging) érzékelő olyan technológia, 
amely lézerrel méri egy tárgy felszínét, és az adatokból 3D térbeli 
információk nyerhetők. A LiDAR-érzékelő által generált 
pontfelhőadatok a 3D térben elosztott sok pont gyűjteménye, amelyek 
mindegyike magassággal, távolsággal és helymeghatározással írható le.
5) Bai, X., Zhou, J., Ning, X., & Wang, C. (2022). 3D adatszámítás és vizualizáció. 
Displays, 73, 102169.
6) Abbasi, R., Bashir, A., Alyamani, H. J., Amin, F., Doh, J., & Chen, J. (2023). 
Lidar pontfelhő tömörítés, feldolgozás és tanulás az autonóm vezetéshez. 
IEEE Transactions on Intelligent Transportation , 24, 962-979.
7) Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & Banoeng-Yakubo, B. 
(2020). Új regionális rétegtani meglátások a ghánai Nasia részmedence 3D-s 
geológiai modelljéből, amelyet hidrogeológiai célokra fejlesztettek ki, és 
amely az eredetileg ásványkincs-kutatáshoz gyűjtött B-mezős adatok 
újrafeldolgozásán alapul. Solid Earth, 11, 349-361.6- -
gerendák. Ezek az adatok az autonóm járművek környezetük 
érzékeléséhez, az építészeti és modellezéshez, valamint a 3D 
térképezéshez.
3. 3D tárgyfelismerő technológia
A 3D objektumdetektálás fontos technológia a 3D térben lévő
objektumok felismeréséhez és helymeghatározásához, és számos 
területen, például az autonóm járművek, a és a kiterjesztett valóság 
területén . Elsősorban LiDAR, RGB-D kamerák és sztereó látórendszerek 
által gyűjtött 3D adatokon .
A LiDAR által generált pontfelhőket használja az objektumok helyének 
és alakjának felismerésére. A mélytanulási modelleket, például a 
PointNet-et széles körben használják ezen a területen, és ezek a 
módszerek elengedhetetlenek a nagy felbontású, valós idejű 3D térképek 
előállításához.8)
Ez egy olyan technika, amely az objektumok felderítésére szolgál az 
RGB-kamerák által készített 2D-s képek és a 3D-s információk 
kombinálásával. Ez a javítja a felismerési teljesítményt az objektum 
szín- és mintainformációinak hozzáadásával. A legújabb tanulmányok 
olyan módszereket javasoltak, mint a FusionRCNN, amely a LiDAR és a 
kameraképek kombinálásával javítja a felismerés pontosságát.9)
A struktúrákat, például a konvolúciós neurális hálózatokat (CNN) és a 
rekurrens neurális hálózatokat (RNN) a 3D jellemzőinek és 
felismerésére használják. Ezek a modellek javítják az 
objektumosztályozás és a helymeghatározás pontosságát az 
adathalmazok alapján, különösen fontos az autonóm járművek 
akadályfelismerése szempontjából10).
A vezetés biztonságának növelésére szolgál az úton lévő akadályok és 
gyalogosok észlelésével. Aktív kutatás ezen a területen a LiDAR 
pontfelhők és a látási adatok összevonására a pontosabb észlelés 
érdekében.11)
Segít a robotnak megérteni a környezetét és kölcsönhatásba lépni vele. 
különösen fontos a tárgyak pontos helyének meghatározásához, hogy 7- -
segítse a robotot az útvonal megtervezésében és a feladatok 
végrehajtásában.
A felhasználói élmény fokozása érdekében valós időben felismeri a 
tárgyakat és reagál rájuk. kiterjesztett valóságban például pontosan 
meg kell határozni a tárgyak helyét és alakját a virtuális tárgyakkal való 
interakció javítása érdekében.
8) Qian, R., Lai, X., & Li, X. (2021). 3D objektumfelismerés az autonóm 
vezetéshez: A Survey. Pattern Recognition, 130, 108796.
9) Xu, X., Dong, S., Xu, T., Ding, L., Wang, J., Jiang, P., Song, L., & Li, J. (2023).
FusionRCNN: LiDAR-kamera fúzió kétlépcsős 3D objektumfelismeréshez. 
Remote Sensing, 15, 1839.
10) Fan, L., Yang, Y., Wang, F., Wang, N. és Zhang, Z. (2023). Super Sparse 3D 
objektum detektálás. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine , 
45, 12490-12505.
11) Xu, X., Dong, S., Xu, T., Ding, L., Wang, J., Jiang, P., Song, L., & Li, J. (2023).
FusionRCNN: LiDAR-kamera fúzió kétlépcsős 3D objektumfelismeréshez. 
Remote Sensing, 15, 1839.8- -
Ezek a technológiák fejlődnek, és egyre pontosabb és hatékonyabb 3D 
objektumfelismerési megoldásokat kínálnak. A kutatás és a technológia 
fejlődése jelentősen javítja a felismerés pontosságát valós környezetben.
A 3D objektumdetektálás a 3D térben lévő konkrét objektumok pontos 
azonosítása és osztályozása, amelyet különböző 3D térbeli 
adatfeldolgozási technikák támogatnak. A közelmúltban a 
mélytanuláson alapuló aktívan alkalmazzák a 3D 
objektumdetektálásban. A reprezentatív technológiák VoxelNet, a 
PointNet és a PointRCNN.
3.1 VoxeLNet
A VoxelNet egy innovatív mélytanulási architektúra, amelyet 
kifejezetten 3D objektumok pontfelhőkből történő felismerésére 
terveztek, ami az autonóm vezetési rendszereknél kritikus fontosságú. 
Az architektúra egyedi megközelítést alkalmaz, a nyers 
pontfelhőadatokat strukturált 3D voxelrácsokká alakítja, hogy lehetővé 
tegye a hatékony feldolgozást és a jellemzők kinyerését. A voxelreprezentációvá
alakítás , mivel lehetővé teszi a VoxelNet számára, hogy 
hatékonyan használja a 3D konvolúciót a térbeli információk 
megragadására, miközben biztosítja a számítási hatékonyságot. Ez a 
hatékonyság elengedhetetlen az autonóm vezetéshez szükséges valós 
idejű alkalmazásokhoz.
A VoxelNet erőssége abban rejlik, hogy képes egy új funkciókódoló 
réteget beépíteni, amely nagymértékben növeli az egyes voxelek 
reprezentációs erejét. Ezt az egyes voxelekben található pontok egyedi 
jellemzőinek figyelembevételével éri el, ami javítja a hálózat képességét 
az objektumok felismerésére és osztályozására komplex környezetben.12) 
Ez a jellemző-kódolási lépés a pontfelhőadatok szabálytalan és ritka 
jellegéből adódó problémák megoldásához, amelyeket a hagyományos 
2D-s konvolúciós neurális hálózatokkal nehéz kezelni.
A kutatások kimutatták, a VoxelNet jelentős mértékben hozzájárult a 
3D-s objektumfelismerés területéhez. Például az, hogy az architektúrája 
nagy pontosságot képes biztosítani a számítási hatékonyság fenntartása 
mellett, előnyös választássá teszi az autonóm járművekben történő9- -
megvalósításközi alkalmazásokhoz.13) Továbbá a VoxelNet ritka 
reprezentációjának integrációja lehetővé teszi, hatékonyan kezelje az 
autonóm vezetési forgatókönyvekben gyakran előforduló nagy 
mennyiségű adatot.
A VoxelNet fejlesztése jelentős előrelépést jelent a 3D 
adatfeldolgozásban, és megalapozza az autonóm vezetési technológia 
jövőbeli innovációit. A hatékony és a fejlett jellemző-kódolási technikák 
kombinálásával a terület legfontosabb kihívásaira ad választ.14) Ez 
nemcsak az észlelési pontosságot javítja, hanem kifinomultabb 
végrehajtást is lehetővé tesz.
12) Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun. (2019). Deep 
Learning for 3D Point Clouds: A Survey. IEEE Transactions on Pattern 
Analysis and Machine , 43, 4338-4364.
13) Wang, X., Cai, M., Sohel, F., Sang, N., & Chang, Z. (2021). Ellentétes 
pontfelhő perturbációk a 3D objektumfelismerés ellen autonóm vezetési 
rendszerekben. Neurocomputing, 466, 27-36.
14) Chen, W., Li, P., & Zhao, H. (2022). MSL3D: 3D objektumdetektálás 
monokuláris, sztereó és pontfelhőből autonóm vezetéshez. Neurocomputing, 
494, 23-32.10- -
A VoxelNet 3D érzékelőrendszerek fejlesztésének határait feszegeti. 
Nagy teljesítményével és innovatív a VoxelNet továbbra is befolyásolja 
3D pontfelhő-feldolgozás és az autonóm rendszerek terén folyó kutatást 
és fejlesztést.15)
A VoxelNet egy innovatív modell a 3D objektumok észlelésére, amely a 
pontfelhő-adatokat 3D rácsokká (voxelekké) alakítva dolgozza fel. 
Minden egyes voxel a pontfelhő egy pontját képviseli, ami lehetővé teszi 
a modell számára térbeli információk hatékonyabb feldolgozását. A 
VoxelNet ezt a voxelinformációt használja fel objektumok észlelésére és 
előrejelzések készítésére. Ennek a az az előnye, hogy hatékonyan és 
gyorsan képes nagy mennyiségű pontfelhőadat feldolgozására.
3.2 PointNet
A PointNet egy úttörő mélytanulási architektúra, amely forradalmasítja 
a 3D pontfelhőadatok feldolgozását azáltal, hogy közvetlenül fogyasztja 
a rendezetlen ponthalmazokat. A hagyományos módszerekkel 
ellentétben, amelyek strukturált bemenetet igényelnek, a PointNet 
szimmetriafüggvényeket használ a permutációs invariabilitás 
biztosítására, a pontok közötti térbeli kapcsolatokat, így a bemeneti 
pontok marad.
A PointNet legfontosabb újítása a perceptronok (MLP-k és a maxpooling
használata. Ez az architektúra hatékonyan aggregálja az egyes 
pontokból származó jellemzőket egy globális reprezentációba, ami 
különösen hasznos az olyan feladatokhoz, mint az osztályozás és a 
szegmentálás. nagy és pontos feldolgozására való képességének 
köszönhetően a a terület egyik alapmodelljévé vált és számos későbbi, 
az elvein alapuló architektúrát inspirált.
A PointNet hatása túlmutat az akadémiai kutatáson, és olyan 
területeken is , mint az autonóm vezetés és a robotfelismerés. Az 
autonóm rendszerekben például a PointNet-et a LiDAR-adatok 
feldolgozására használták a tárgyak felismerésének és navigációjának 
javítása érdekében azáltal, hogy az objektumokat egyik kísérletről a 
másikra azonosítja és osztályozza.16) A PointNet felépítése lehetővé teszi, 
hogy hatékonyan kezelje a 3D-s adatokkal kapcsolatos összetett 11- -
problémákat, például az elfedéseket és a pontsűrűség változásait, ami 
sokoldalú eszközzé teszi a számítógépes látás alkalmazásaiban.
A PointNet által elért eredmények a PointNet különböző innovatív 
kontextusokban történő adaptálásához vezettek. Például a légi LiDARadatok
osztályozására alkalmazták, javítva a távérzékelési műveletek 
pontosságát és hatékonyságát.17) A PointNet alkalmazkodóképessége 
vezetett a fizikán alapuló neurális hálózatokkal való integrálásához is a 
repedések terjedésének elemzése céljából.
15) Yang, Y., Chen, F., Wu, F., Zeng, D., Ji, Y., & Jing, X. (2020). Több nézeti 
szemantikus tanulási hálózat pontfelhő alapú 3D objektum detektáláshoz. 
Neurocomputing, 397, 477-485.
16) Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun. (2019). Deep 
Learning for 3D Point Clouds: A Survey. IEEE Transactions on Pattern 
Analysis and Machine , 43, 4338-4364.
17) Nong, X., Bai, W., & Liu, G. (2023). Légi LiDAR pontfelhő osztályozása 
PointNet++ hálózat segítségével, teljes szomszédsági jellemzőkkel. PLOS 
ONE, 18.12- -
és áramlástani szimulációkat, és bizonyítottan alkalmas komplex ipari 
problémák megoldására.18)
A Pointnet továbbra is mérceként szolgál a 3D-s adatfeldolgozásban, 
jelentősen javítva a mélytanulási modellek képességét a 
pontfelhőadatok feldolgozására. Hatása nyilvánvaló mind az elméleti 
előrelépésekben, mind a gyakorlati alkalmazásokban, ami bizonyítja 
folyamatos relevanciáját és alkalmazkodóképességét a mesterséges 
intelligencia és a gépi tanulás fejlődő táján.19)
A PointNet egy olyan modell, amely közvetlenül feldolgozni a 
pontfelhőadatokat és felismerni az objektumokat a 3D térben, 
függetlenül az egyes pontok sorrendjétől. A PointNet kivonja a pontok 
jellemzőit, és ezek alapján osztályozást és szegmentálást végez. Ez a 
modell képes kezelni a pontfelhők strukturálatlan jellegét, és számos 
területen , például az autonóm vezetés, a robotika és az orvosi 
képelemzés területén.
3.3 PointRCNN
A PointRCNN fontos keretrendszer a 3D-s objektumdetektálás területén, 
különösen az olyan alkalmazásokban, mint az autonóm vezetés. A 
keretrendszer kétlépcsős észlelési folyamatot alkalmaz a 3D 
pontfelhőadatokban lévő objektumok észlelésének pontosságának és 
hatékonyságának javítása érdekében. Az első lépés az 
objektumjavaslatok generálása egy pontalapú helyi javaslati hálózaton 
keresztül. Ez a lépés azért , mert közvetlenül a nyers pontfelhőadatokon 
dolgozik, megőrizve a részletes térbeli információkat, amelyek a 
hagyományos, képvetítésre vagy voxelizációra épülő módszereknél 
elveszhetnek.
A második lépésben a PointRCNN a 3D határoló dobozok elvégzésével 
finomítja a kezdeti javaslatot. Ezáltal beállítja a méretét és orientációját, 
hogy jobban illeszkedjen a pontfelhőadatokon belül észlelt 
objektumokhoz. A közvetlenül a nyers pontfelhőből kinyert jellemzők 
felhasználásával a PointRCNN nagyobb pontosságot ér el az 
felismerésében különösen a bonyolult geometriájú és elfedésekkel 
rendelkező, kihívást jelentő környezetekben.13- -
A PointRCNN egyik fő előnye, képes végponttól végpontig tanulni. Ez az 
architektúra megkönnyíti a hálózati zökkenőmentes integrálását, ami 
nemcsak a modell észlelési teljesítményét, hanem a számítási 
hatékonyságát is javítja, így alkalmassá teszi a valós idejű
alkalmazásokhoz, például az autonóm vezetési rendszerekhez szükséges 
alkalmazásokhoz.
Kutatások kimutatták, hogy a pontfelhőadatokat használó módszerek 
jelentősen javíthatják a 3D-s jelenetek megértését és értelmezését 
autonóm vezetési helyzetekben. Például a PointRCNN-en és a voxeles 
pontfelhőfúziós technikákon alapuló több célpontot felismerő
algoritmusok használata sokoldalúságuknak és sokoldalúságuknak 
köszönhetően dinamikus forgatókönyvekben is alkalmazható.
18) Kashefi, A., & Mukerji, T. (2022). Physics-informed PointNet: Egy 
mélytanuló megoldó állandósult állapotú inkompresszibilis áramlásokhoz 
és hőmezőkhöz több szabálytalan geometriájú halmazon. Journal of 
Computational Physics, 468, 111510.
19) Wang, L., & Huang, Y. (2022). A Survey of 3D Point Cloud and Deep 
Learning-Based Approaches for Scene Understanding in Autonomous 
Driving. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 135-154.14- -
Emellett a 3D pontfelhők és a mélytanulási megközelítések területén 
végzett felmérések hogy ezek a keretrendszerek egyre nagyobb 
jelentőséggel bírnak az autonóm vezetésben a jelenetek megértésében.20)
Összességében a PointRCNN jelentős előrelépést jelent a 3D-s 
objektumfelismerési technológiában. A nyers pontfelhőadatok 
közvetlen feldolgozására való képessége és a hatékony kétlépcsős 
felismerési folyamat hatékony eszközzé autonóm számára, ahol a gyors 
és pontos kritikus fontosságú a biztonság és a teljesítmény 
szempontjából.
A PointRCNN egy olyan technológia, amely a PointNet-en alapuló CNN-t 
(Convolutional Neural Network) használja a 3D objektumok észlelésére, 
és hatékonyan feldolgozza a pontfelhőadatokat az objektumok pontos 
észlelése . A PointRCNN olyan technológia, amely a meglévő 2D-s 
objektumfelismerési módszert kiterjeszti 3D-s környezetre, és autonóm 
járművek objektumfelismerésére és robotok környezetfelismerésére 
alkalmazzák.
4. Alkalmazások
A PointRCNN-ek alapvető szerepet játszanak az autonóm vezetési 
rendszerekben, és a környezetükben lévő objektumok pontos 
felismerésére és követésére szolgálnak. A 3D segítségével történő
segíthet a járműveknek abban, hogy nagy pontossággal az útakadályokat, 
még összetett forgalmi helyzetekben is.22)
A robot 3D-s tárgyfelismerő technológiát használ a környezettel való 
interakcióhoz. A PointRCNN lehetővé teszi a robot számára, hogy 
futásról futásra megértse a környezetét, és elvégezze a szükséges 
feladatokat.24)
Ahhoz, hogy a virtuális tárgyakat zökkenőmentesen be lehessen 
illeszteni a valós világba egy AR-környezetben, pontos tárgyfelismerésre 
van szükség a 3D térben. A PointRCNN fontos szerepet ebben a 
feladatban.
A drónoknak repülés közben fel ismerniük és el kell kerülniük a 
különböző akadályokat. A PointRCNN segítségével a drón érzékelőinek 15- -
adataiból valós időben felismerhetők az objektumok, és beállítható a 
biztonságos repülési útvonal.25)
20) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). Dynamic 
Multitarget Detection Algorithm of Voxel Point Cloud Fusion Based on 
PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23, 
20707-20720.
21) Wang, L., & Huang, Y. (2022). A Survey of 3D Point Cloud and Deep 
Learning-Based Approaches for Scene Understanding in Autonomous 
Driving. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 135-154.
22) Qian, R., Lai, X., & Li, X. (2021). 3D objektumfelismerés az autonóm 
vezetéshez: A Survey. Pattern Recognition, 130, 108796.
23) Mao, J., Shi, S., Wang, X., & Li, H. (2022). 3D objektumfelismerés az 
autonóm vezetéshez: International Journal of Computer , 131, 1909-1963.
24) Wang, L., & Huang, Y. (2022). A Survey of 3D Point Cloud and Deep 
Learning-Based Approaches for Scene Understanding in Autonomous 
Driving. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 135-154.
25) Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & Mouzakitis, 
A. (2019).16- -
A PointRCNN-t a városi környezet 3D-s modellezésére és elemzésére 
alkalmazzák, fontos ismereteket nyújtva a várostervezés és -irányítás 
számára. segíthet a közlekedés hatékonyságának javításában és a 
biztonság növelésében a városokban.
Ezekben az alkalmazásokban a PointRCNN-ek nagyon hasznosak olyan 
helyzetekben, ahol nagy pontosságra és valós idejű feldolgozásra van 
szükség. A kutatások azt mutatják, az olyan technikák, mint például a 
PointRCNN-eken alapuló több célpontot észlelő algoritmusok 
bizonyítják teljesítményüket és hatékonyságukat ezekben az 
alkalmazásokban.26) A PointRCNN-ek hozzájárulnak a 3D 
objektumfelismerés pontosságának és hatékonyságának 
maximalizálásához, fontos az autonóm járművek és más fejlett 
rendszerek fejlesztése szempontjából.
A 3D térbeli adatfeldolgozási számos iparágban használják. Néhány a 
főbb alkalmazások közül
4.1 Autonóm járművek
járművek olyan járművek, amelyek fejlett technológiával, emberi 
beavatkozás nélkül vezetik magukat. Ezek a járművek különféle 
érzékelőket, kamerákat, radart, LiDAR-t és egyebeket használnak, hogy 
pontos képet kapjanak a környezetükről. Ezek a technológiák a valós 
idejű adatfeldolgozással kombinálva elengedhetetlenek a biztonságos 
vezetési útvonalak meghatározásához.
Különösen a 3D objektumfelismerő technológia az autonóm járművek 
kulcsfontosságú eleme, amely fontos szerepet játszik a jármű körüli 
objektumok pontos felismerésében és érzékelésében. A PointRCNN 
például pontfelhőadatokat használ fel a jármű környezetének nagy 
felbontású elemzéséhez. Ez autonóm járművek számára, hogy valós 
időben felismerjék a gyalogosokat, más járműveket, közúti jelzőtáblákat 
és egyebeket a biztonságos vezetés érdekében.27)
Az autonóm a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia technológiák 
alkalmazásával képesek tanulni a vezetési mintákat és alkalmazkodni a 
különböző vezetési helyzetekhez. Ezek a hozzájárulnak a 17- -
járműbiztonság, a hatékonyság és a felhasználói élmény javításához. 
Különösen a több érzékelő fúziós technológiája javítja a 3D-s 
objektumfelismerés pontosságát, a megbízható teljesítményt a 
legkülönbözőbb környezetekben28).
Az autonóm vezetési alkalmazások 3D objektum-felismerési módszereinek 
áttekintése. IEEE Transactions on Intelligent Transportation , 20, 3782-3795.
26) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). Dynamic 
Multitarget Detection Algorithm of Voxel Point Cloud Fusion Based on 
PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23, 
20707-20720.
27) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). Dynamic 
Multitarget Detection Algorithm of Voxel Point Cloud Fusion Based on 
PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23, 
20707-20720.
28) Wang, X., Li, K., & Chehri, A. (2024). Több szenzoros fúziós technológia 
3D objektumfelismeréshez az autonóm vezetésben: IEEE Transactions on 
Intelligent Transportation , 25, 1148-1165.18- -
Az autonóm járművek összetett algoritmusok és érzékelőtechnológiák 
konvergenciája révén a jövő közlekedési rendszereinek egyik 
kulcsfontosságú innovációs területét . Ezek a pozitív hatást gyakorolnak 
a társadalom egészére azáltal, hogy csökkentik a forgalmi torlódásokat, 
mérséklik a közúti balesetek számát, és hatékonyabbá teszik a forgalom 
áramlását.29)
Az autonóm járművek LiDAR-érzékelőket és 3D-s tárgyfelismerő
technológiát használnak a jármű környezetének valós idejű érzékelésére 
és elemzésére. Ez lehetővé teszi az akadályok elkerülését, a gyalogosok 
felismerését, a kereszteződések elemzését és a jármű biztonságának és 
vezetési hatékonyságának maximalizálása érdekében.
4.2 Egészségügy
A 3D objektumdetektálási technikák az orvostudomány területén, 
különösen az olyanok, mint a PointRCNN, széleskörű alkalmazási 
lehetőségeket . Ezeket a technológiákat elsősorban az orvosi 
képalkotásban, a sebészeti robotikában, a betegmegfigyelő
rendszerekben stb. használják.
A 3D objektumfelismerő technológia segít CT-, MRI- és 
ultrahangfelvételeken az elváltozások pontos felismerésében. Ez 
különösen fontos az olyan területeken, mint a radiológia, ahol a 
mesterséges intelligenciát és gépi tanulást alkalmazó számítógépes 
diagnosztikai rendszerekkel kombinálva javítható a diagnosztikai 
pontosság.30).
A sebészeti robotrendszerekben a 3D objektumfelismerő technológia 
lehetővé teszi a környező szövetek és szervek pontos felismerését a 
műtét során, ami a biztonságos és pontos műtétben. Az orvosi 
mesterséges intelligencia fejlődésével együtt ez nagymértékben 
javíthatja műtétek hatékonyságát és biztonságát31).
A 3D érzékelők és a tárgyfelismerő technológia képes elemezni a páciens 
valós idejű mozgását és életjeleit, hogy a rendellenességeket korai 
stádiumban felismerje. Ezeket a mesterséges intelligencia alapú 
betegmegfigyelő rendszerekkel kombinálva folyamatosan nyomon 19- -
követhető és kezelhető a beteg állapota.32)
A virtuális valósággal (VR) kombinálva az orvosi oktatásban és képzésben 
is felhasználható lenne. 3D-s tárgyfelismerő technológia
29) Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & 
Mouzakitis, A. (2019). A Survey on 3D Object Detection Methods for 
Autonomous Driving Applications (Felmérés a 3D objektumfelismerési 
módszerekről autonóm vezetési alkalmazásokhoz). IEEE Transactions on 
Intelligent Transportation , 20, 3782-3795.
30) Hadjiiski, L. M., Cha, K. H., Chan, H., Drukker, K., Morra, L., Näppi, J., 
Sahiner, B., Yoshida, H., Chen, Q., Deserno, T., Greenspan, H., Huisman, H., 
Huo, Z., Mazurchuk, R., Petrick, N., Regge, D., Samala, R. K., Summers, R., 
Suzuki, K., ... & Armato, S. (2022). AAPM munkacsoport 273. jelentése: 
Ajánlások a legjobb gyakorlatokról a mesterséges intelligencia és a gépi 
tanulás számítógépes diagnosztikájához az orvosi képalkotásban. Orvosi 
fizika.
31) Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). Mesterséges 
intelligencia az egészségügyben: mesterséges intelligencia. Biotechnology 
and Genetic Engineering Reviews, None, 1-50.
32) Almagharbeh, W. (2024). Az AI-alapú döntéstámogató rendszerek hatása 
az ápolási munkafolyamatokra a kritikus ápolási osztályokon. International 
nursing review, None.
[8] Wang, L., Chen, X., Zhang, L., Li, L., Huang, Y., Sun, Y., & Yuan, X. (2023). 
Mesterséges intelligencia az onkológiai klinikai döntéstámogató 
rendszerekben. International Journal of Medical Sciences, 20, 79-86.20- -
Fontos szerepet játszanak orvosok és az egészségügyi szakemberek 
műtétek és diagnózisok szimulálásában, lehetővé téve a valósághű
környezetben történő tanulást.33)
Ezek az alkalmazások hozzájárulnak a diagnózis és a kezelés 
pontosságának növeléséhez az orvostudomány területén, valamint az 
általános biztonság javításához. Különösen a 3D objektumfelismerő
technológia és a mesterséges intelligencia kombinációja gyorsítja az 
innovációt az egészségügyben, és betegek egészségének és 
biztonságának javítását szolgáló fontos eszközzé válik. Ezek a 
tanulmányok új perspektívákat nyújtanak az orvosi mesterséges 
intelligencia kereskedelmi, szabályozási és társadalmi vonatkozásaival 
kapcsolatban.34)
Az orvostudományban a 3D térbeli adatfeldolgozást pontos diagnózis és 
a műtéti tervezés során használják. A 3D orvosi képalkotásból, például 
CT- vagy MRI-vizsgálatokból származó pontfelhőadatokat a műtéti 
terület vizualizálására és pontos helyének és méretének mérésére 
használják a műtéti pontosság javítása érdekében.
4.3 Ipari automatizálás és robotika
A 3D-s tárgyfelismerő technológiák, különösen az olyan modellek, mint 
a PointRCNN, forradalmasítják az ipari automatizálás és a robotika 
területét. Ezek a technológiák jelentősen javítják a hatékonyságot és a 
pontosságot az iparágak széles körében, és fontos szerepet játszanak a 
következő konkrét területeken
A 3D-s tárgyfelismerő technológia elengedhetetlen a robotrendszerek 
számára a raktárban lévő tárgyak felismeréséhez és szortírozásához. 
Lehetővé teszi a robotok számára, hogy pontosan felismerjék a 
különböző méretű és formájú tárgyakat, lehetővé téve számukra a 
hatékony mozgatási és válogatási feladatok elvégzését. Ezek a 
technológiák növelik az ipari folyamatok hatékonyságát, és 
megkönnyítik a logisztikai rendszerek automatizálását.35)
Amikor az ipari robotok automatikusan szerelik össze az alkatrészeket, a 
3D objektumfelismerés növeli az összeszerelés hatékonyságát az 
alkatrészek pontos helyzetének és tájolásának felismerésével. Ez 21- -
jelentősen hozzájárul a gyártási sebesség növeléséhez és a hibaarány 
csökkentéséhez, és fontos szerepet az intelligens gyártási 
környezetekben.36)
A 3D szkennelési technológia segítségével a termékek geometriájának és 
méreteinek ellenőrzésére szolgálnak, és fontos szerepet a 
termékminőség biztosításában, a hibák korai felismerésében és a 
költségek csökkentésében. Ezek az automatizált alkatrészek
33) Yeh, M. C., Wang, Y., Yang, H., Bai, K., Wang, H., & Li, Y. (2020). A 
tüdőrák kockázatának mesterséges intelligencián alapuló előrejelzése nem 
képalkotó elektronikus orvosi nyilvántartások felhasználásával: 
mélytanulási megközelítés. Journal of Medical Internet Research, 23.
34) Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). Mesterséges 
intelligencia az egészségügyben: mesterséges intelligencia. Biotechnology 
and Genetic Engineering Reviews, None, 1-50.
35) Höfer, S., Bekris, K. E., Handa, A., Gamboa, J. C., Mozifian, M., Golemo, F., 
Atkeson, C.,
Fox, D., Goldberg, K., Leonard, J., Liu, C., Peters, J., Song, S., Welinder, P., & 
White, M. (2021). Sim2Real a robotikában és az automatizálásban: 
Alkalmazások és kihívások. IEEE Transactions on Automation Science and , 
18, 398-400.
36) Ji, S., Lee, S., Yoo, S., Suh, I., Kwon, I., Park, F., Lee, S., & Kim, H. (2021).
A robotok összeszerelésének tanuláson alapuló automatizálása az intelligens 
gyártáshoz. Proceedings of the IEEE, 109, 423-440.22- -
A minőségellenőrzési rendszerek növelik a termékek megbízhatóságát.37)
A robotok és automatizálási rendszerek biztonságának növelése 
érdekében 3D-s tárgyfelismerő technológiát alkalmaznak. Ez lehetővé 
teszi számára, hogy felismerjék a közeli vagy biztonságosan Ezek a 
biztonsági mechanizmusok hozzájárulnak az ipari környezetben 
bekövetkező balesetek csökkentéséhez.38)
Az autonóm járművek vagy drónok számára alapvető fontosságú a 
tárgyak észlelése és útvonaltervezés. A 3D-s objektumfelismerő
technológia e rendszerek hatékony működését, az akadályok elkerülését 
és a szállítási feladatok biztonságos végrehajtását.39)
Ezeken a területeken a 3D-s objektumfelismerő technológiák ipari 
automatizálás innovációjának motorjai, segítve a termelékenység 
növelését, a költségek csökkentését és a biztonság javítását. Ezek a 
technológiák a jövőben is szerves részét képezik majd a robotika és az 
automatizálási rendszerek fejlődésének. Kutatások kimutatták, e 
technológiák alkalmazása jelentősen hozzájárul az ipari folyamatok 
hatékonyságának növeléséhez és az automatizált rendszerek 
komplexitásának kezeléséhez.40)
Az ipari automatizálásban és a robotikában a 3D térbeli adatfeldolgozást 
a gyártási folyamatok hatékonyságának növelésére és a 
minőségellenőrzések automatizálására használják. A robotok LiDARérzékelőket
vagy 3D-kamerákat használnak termékek felismerésére, a 
rendellenességek észlelésére és a minőségi problémák megoldásának 
elősegítésére.
4.4 Biztonsági felügyeleti rendszerek
A biztonsági felügyeleti rendszerekben a 3D objektumfelismerő
technológia fontos szerepet a hatékony felügyeleti és biztonsági 
megoldások biztosításában a legkülönbözőbb környezetekben. A 
technológia különösen kiemelkedő szerepet tölt be az olyan területeken, 
mint a valós idejű megfigyelés, a behatolásérzékelés, az incidensek 
megelőzése, az adatelemzés és jelentéskészítés, valamint a mesterséges 
intelligencia integrálása.23- -
A valós idejű megfigyelési képességekkel rendelkező 3D 
objektumérzékelő rendszerek kamerákat és érzékelőket használnak a 
környezet valós idejű elemzésére. Ez a valós idejű elemzés lehetővé teszi 
az emberek, járművek és tárgyak pontos felismerését, és veszélyes 
helyzet esetén azonnali figyelmeztetést ad. Ez elengedhetetlen a 
biztonság növeléséhez, különösen az olyan összetett környezetekben, 
mint az utak és repülőterek.
A behatolásérzékelés során a 3D objektumérzékelési technológia 
hatékonyan érzékeli a szokatlan mozgást vagy viselkedést egy adott 
biztonsági területen belül. Ez a behatoló közeledésének korai 
észleléséhez vezethet, és a biztonsági személyzet számára azonnali
37) Wang, K., Zhou, J., Li, G., Hu, Y., & Hu, F. (2024). Ipari automatizálás és 
termékminőség: a robotizált termelés átalakításának szerepe. Alkalmazott 
közgazdaságtan.
38) Salcic, Z., Atmojo, U., Park, H., Chen, A., & Wang, K. (2019). Dinamikus 
és együttműködő automatizálási és robotikai szoftverrendszerek tervezése. 
IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15, 540-549.
39) Nebot, E. (2018). Robotika: Az automatizálástól az intelligens rendszerekig. 
Mérnöki tudományok.
40) Mulaveesala, R., Arora, V., Dua, G., Morello, R., & Vavilov, V. (2022). 
Ipari látás és automatizálás. Measurement Science and Technology, 33.24- -
Vörös jelzéssel megakadályozza az illetéktelen behatolást a biztonságos 
területekre.
A balesetmegelőzés szempontjából ezek a rendszerek a veszélyek korai 
észlelésével és figyelmeztetéssel előzik meg a baleseteket a 
legkülönbözőbb környezetekben, beleértve az ipari telephelyeket is. Egy 
automatikus figyelmeztető rendszer akkor léphet működésbe, amikor 
egy munkavállaló megközelít egy veszélyes területet, így megelőzhető a 
baleset.
Az adatelemzési és jelentéstételi képességek segítenek a biztonsági 
helyzet értékelésében és a problémák azonosításában az összegyűjtött 
3D-s adatok későbbi elemzésével. Ezek az elemzések fontos betekintést 
nyújtanak a jövőbeli biztonsági stratégiához, és folyamatos biztonsági 
fejlesztést.
A mesterséges intelligencia integrálásával a 3D objektumfelismerő
technológia gépi tanulási algoritmusokkal, hogy intelligensebb 
felügyeleti rendszert hozzon létre. Ez hogy a rendszer mintákat tanuljon, 
és kifinomultabb riasztási és reagálási mechanizmusokat alkalmazzon.
Így a 3D objektumfelismerő technológia a biztonsági felügyeleti 
rendszerek szerves részévé válik, segítve a különböző biztonsági igények 
kielégítését és növelve a létesítmények biztonságát. Ezek a technológiák 
a jövőben várhatóan tovább fejlődnek, ami még kifinomultabb és 
hatékonyabb biztonsági felügyeleti megoldásokat eredményez. Ezek a 
technológiai fejlesztések robusztusabb biztonsági rendszerekké fognak 
fejlődni, különösen a mesterséges intelligenciával való integráció 
révén.41)
A 3D objektumfelismerő technológia a biztonsági felügyeleti 
rendszerekben is fontos szerepet . A LiDAR-érzékelők és a 3D-s 
objektumfelismerő technológia a betolakodók észlelésére vagy annak 
megállapítására, hogy emberek vannak-e a közelben. A 3D térben a 
viselkedésmintákat elemezhetik, hogy nyomon követhessék és 
megakadályozhassák az illegális tevékenységeket.25- -
41) Chen, Y., Wang, H., Pang, Y., Han, J., Mou, E., & Cao, E. (2023). Egy 
súlyozott emberi vizuális összehasonlítási mechanizmuson alapuló 
infravörös kis célpont észlelési módszer a biztonsági megfigyeléshez. 
Remote. Sens., 15, 2922.26- -
4.5 VR/AR
A virtuális valóságban (VR) és a kiterjesztett valóságban (AR) a 3D 
objektumfelismerő technológia jelentősen javítja a felhasználói élményt 
számos iparágban. A 3D objektumfelismerés lehetővé teszi a 
felhasználók számára, hogy a virtuális környezetben valós tárgyakkal 
lépjenek interakcióba, ami az AR-alkalmazások számára 
elengedhetetlen ahhoz, hogy valós időben felismerjék a környezetüket a 
virtuális elemek pontos elhelyezéséhez és manipulálásához. Ezáltal a 
felhasználói élmény még magával ragadóbbá válik.
A VR-környezetekben a 3D-s objektumérzékelést valósághű szimulációk 
létrehozására használják. Ez képzési forgatókönyveket biztosít számos , 
többek között az orvostudomány, a és a repülés területén lehetővé téve a 
résztvevők számára, hogy biztonságosan megtapasztalják és gyakorolják 
a valós élethelyzeteket. A VR/AR alkalmazása, különösen az építőipari 
biztonság területén, növeli a munkavállalók biztonságtudatosságát.42)
A játékiparban a 3D-s objektumérés a játékos mozgásának és 
helyzetének pontos követésével élményt nyújt. Ez lehetővé teszi a 
virtuális karakterekkel való interakciót, növelve a játék realizmusát.
Az építészetben és a mérnöki tudományokban az AR-technológia a 
tervezési modellek valós világban történő megjelenítésére . segíthet a 
tervezési folyamat hibáinak előzetes felismerésében, és megkönnyítheti 
az ügyfelekkel való kommunikációt. Ezek az alkalmazások különösen 
szinergikusak az építési biztonsággal.43)
Az AR technológia segíti a fogyasztókat a vásárlási döntések 
meghozatalában, mivel lehetővé teszi számukra a termékek virtuális 
megtapasztalását. Például lehetővé teszi számukra, hogy előre 
elhelyezzék a bútorokat az otthonukban, vagy előre felpróbálják a 
kozmetikai színeket. Ez fokozza a fogyasztók vásárlási élményét és 
interakcióját.44)
Így a 3D-s tárgyfelismerő technológia innovatív élményeket nyújt a VR 
és az AR területén, és számos iparágban alkalmazzák. A jövőben ezek a 
technológiák tovább fognak fejlődni, még zökkenőmentesebbé és 
természetesebbé téve a felhasználó és a virtuális környezet közötti 27- -
interakciót. Ez tovább fogja bővíteni a VR/AR technológia használatát az 
oktatásban, a szórakoztatásban, a kereskedelemben és még sok más 
területen. Ugyanakkor e technológiák fejlődése új lehetőségeket teremt 
a turizmusban és a vendéglátásban.45)
42) Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, A. P. C. (2018). A virtuális és 
kiterjesztett valóság (VR/AR) alkalmazások kritikai áttekintése az építőipari 
biztonságban. Automation in Construction, 86, 150-162.
43) Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, A. P. C. (2018). A virtuális és 
kiterjesztett valóság (VR/AR) alkalmazások kritikai áttekintése az építőipari 
biztonságban. Automation in Construction, 86, 150-162.
44) Jayawardena, N. S., Thaichon, P., Quach, S., Razzaq, A., & Behl, A. (2023). 
"A virtuális valóság (VR) és a kiterjesztett valóság (AR) videóreklámok 
meggyőző hatása: Egy koncepcionális áttekintés". Journal of Business 
Research.
45) Wei, W. (2019). A virtuális valóság (VR) és a kiterjesztett valóság (AR) 
kutatási előrehaladása a turizmusban és a vendéglátásban. Journal of 
Hospitality and Tourism Technology, 10, 539-570.28- -
A virtuális valóságban (VR) és a kiterjesztett valóságban (AR) a 3D térbeli 
adatok fontos szerepet játszanak valós tárgyakkal való interakcióban. A 
3D térbeli adatok virtuális tárgyak megfelelő elhelyezését a valós 
világban, és a felhasználók számára a velük való természetes interakciót.
5. Következtetés
A 3D térbeli adatfeldolgozási számos területet forradalmasít, többek 
között az autonóm vezetést, az egészségügyet, az ipart, a biztonságot és a 
VR/AR-t. Különösen a LiDAR-érzékelők és a 3D-s objektumfelismerési 
technológiák fontos szerepet e területek mindegyikén, hozzájárulva a 
valós idejű környezeti elemzéshez, a pontos diagnózishoz és kezeléshez, 
valamint a hatékony automatizálási rendszerekhez. Ezek a tovább 
fejlődnek, és gazdagabb felhasználói élményt nyújtanak majd a 
különböző területeken.29- -
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Medical Physics.

Laporan Penelitian: Teknologi Pemrosesan Data Spasial 3D 
dan Aplikasinya Lembaga Penelitian AI Kabupaten 
2025_01Youngho Hong
Abstrak:
Penelitian ini mencakup pengembangan dan penerapan teknologi 
pemrosesan data spasial 3D, khususnya akuisisi data point cloud dan 
teknologi deteksi objek 3D menggunakan sensor LiDAR. Penelitian 
ini berfokus pada teknologi pendeteksian objek 3D VoxelNet, 
PointNet, dan PointRCNN serta menjelaskan bagaimana teknologi ini 
digunakan di berbagai bidang seperti kendaraan otonom, perawatan 
kesehatan, otomasi industri, sistem pengawasan keselamatan, dan 
VR/AR. Data point cloud yang dikumpulkan oleh sensor LiDAR 
menganalisis ruang 3D dengan presisi tinggi, dan teknologi 
pendeteksian objek 3D yang didasarkan pada data tersebut peran 
penting dalam kesadaran lingkungan secara real-time, diagnosis 
presisi, optimalisasi proses manufaktur, dll. Studi ini menganalisis 
dampak teknologi pemrosesan data spasial 3D terhadap industri 
modern dan inovasi teknologi, serta membahas potensi 
pengembangannya di masa depan.
Kata kunci:
 Data Spasial 3D, Sensor LiDAR, Point Cloud, Deteksi Objek 
3D, VoxelNet, PointNet, PointRCNN, Kendaraan Otonom, Perawatan 
Kesehatan, Otomasi Industri, Sistem Pengawasan Keselamatan, 
VR/AR, Pembelajaran Mendalam2- -
1. Pendahuluan
Hal ini melibatkan proses pengumpulan, penyimpanan, analisis, dan 
visualisasi data, dan menggunakan teknologi seperti LiDAR, 
fotogrametri, dan 3D untuk memproses informasi spasial tiga 
dimensi. Teknologi ini digunakan dalam berbagai platform 
perangkat lunak, dengan Sistem Informasi Geografis (GIS) dan 
Desain Berbantuan Komputer (CAD) sebagai alat utama. Hal ini 
analisis spasial yang kompleks.
LiDAR menggunakan pulsa laser untuk mengumpulkan data jarak, 
sedangkan fotogrametri menggunakan foto udara untuk membuat 
model 3D. Data ini disimpan dalam basis data dan digunakan untuk 
analisis dan visualisasi bila diperlukan.1)
Penelitian telah menunjukkan bahwa struktur CNN 3D dapat 
digunakan untuk mempelajari representasi 3D, dan hal ini dapat 
dilakukan dengan lebih efisien daripada metode tradisional berbasis 
CNN 3D sepenuhnya.2)
Metode visualisasi 3D berbasis GPU memungkinkan demarkasi spasial 
yang lebih canggih dan akurat.3)
Pemodelan 3D digunakan sebagai alat bantu penting dalam desain 
arsitektur dan proses simulasi. Alat ini memungkinkan Anda menilai 
keamanan struktur dan meningkatkan akurasi desain Anda.
Data spasial 3D digunakan dalam penelitian tentang perubahan 
ekosistem dan manajemen bencana. Sebagai contoh, pemodelan 
geologi 3D digunakan untuk eksplorasi air tanah dan penelitian 
geologi.4)
Data 3D digunakan untuk mengembangkan lingkungan yang imersif 
untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Hal diterapkan di 
berbagai industri, termasuk pendidikan, perawatan kesehatan, dan 
hiburan.3- -
Teknologi pemrosesan data spasial 3D berkembang pesat di berbagai 
bidang, terutama akuisisi data point cloud dan deteksi objek dalam 
ruang 3D menggunakan sensor LiDAR. Teknologi ini kendaraan 
otonom, aplikasi medis, otomasi industri, sistem pengawasan 
keselamatan, dan lingkungan VR/AR. Laporan penelitian ini 
memberikan pemahaman dasar tentang teknologi pemrosesan data 
spasial 3D dan menjelaskan bagaimana teknologi tersebut diterapkan 
di berbagai industri.
1) Bai, X., Zhou, J., Ning, X., & Wang, C. (2022). Komputasi dan visualisasi data 
3D. Displays, 73, 102169.
2) Kim, E. Y., Shin, S. Y., Lee, S., Lee, K., Lee, K. H., & Lee, K. M. (2020). 
Konvolusi triplanar dengan kernel 2D bersama untuk klasifikasi 3D dan 
pengambilan bentuk. Computer Vision and Image Understanding, 193, 
102901.
3) Xue, Z., Wu, S., Li, M., & Cheng, K. (2024). Metode Baru untuk Prospeksi 
Regional Berdasarkan Grafik 3D Modern. Mineral.
4) Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & Banoeng-Yakubo, B. 
(2020). Wawasan stratigrafi regional baru dari model geologi 3D subcekungan
Nasia, Ghana, yang dikembangkan untuk tujuan hidrogeologi dan 
berdasarkan data lapangan-B yang diproses ulang yang awalnya 
dikumpulkan untuk eksplorasi mineral. Solid Earth, 11, 349-361.4- -
2. Mengumpulkan data Point CLoud dengan sensor LiDAR
Akuisisi data point cloud menggunakan sensor LiDAR memainkan 
peran penting dalam berbagai aplikasi, dan sangat cocok untuk 
akuisisi data 3D resolusi tinggi. Teknologi LiDAR memancarkan 
pulsa laser untuk menerima sinyal yang dipantulkan dari objek dan 
menghitung informasi jarak berdasarkan sinyal tersebut. Informasi 
ini disimpan dalam format awan titik (point cloud), di mana setiap 
titik berisi koordinat X, Y, dan Z serta intensitas pantulan.
LiDAR point clouds dapat di berbagai bidang, termasuk kota, 
lingkungan, dan manajemen sumber daya. Sebagai contoh, data ini 
dapat berguna untuk analisis struktural hutan atau survei presisi 
bangunan. Point cloud kemudian dikonversi menjadi 3D atau data 
GIS melalui proses pasca-pemrosesan untuk denoising, perataan, 
dan rekonstruksi permukaan. Berbagai perangkat lunak digunakan 
dalam proses ini, terutama metode visualisasi 3D berbasis GPU, yang 
memungkinkan demarkasi spasial yang lebih canggih.5)
Data LiDAR juga memainkan peran penting dalam sistem persepsi 
untuk kendaraan otonom. Pemrosesan dan pelatihan point cloud 
LiDAR di bidang pengemudian otonom telah berkontribusi pada 
persepsi yang akurat tentang lingkungan jalan dan deteksi objek.6) 
Data ini sangat penting untuk membuat peta 3D real-time beresolusi 
tinggi, yang kendaraan otonom menavigasi dengan aman dalam 
kondisi jalan yang kompleks.
LiDAR point juga dapat dalam Sebagai contoh, data yang 
dikumpulkan oleh LiDAR yang dipasang di pesawat dapat digunakan 
untuk merekonstruksi model 3D formasi geologi, yang berkontribusi 
pada eksplorasi air tanah atau penelitian geologi.7) Pemodelan 
geologi 3D ini memungkinkan interpretasi geologi yang baru dan 
membantu untuk lebih memahami karakteristik geologi suatu 
daerah.
Keunggulan teknologi LiDAR termasuk akuisisi data berkecepatan 
tinggi dan akurasi tinggi, tetapi memiliki keterbatasan biaya yang 5- -
relatif tinggi dan kinerja dalam hujan atau Penelitian dan 
pengembangan yang sedang berlangsung sedang dilakukan untuk 
mengatasi keterbatasan teknis ini, dan hal ini memungkinkan 
teknologi LiDAR untuk digunakan di berbagai industri.
Sensor LiDAR (Light Detection and Ranging) adalah teknologi yang 
menggunakan laser untuk mengukur permukaan suatu objek, dan 
datanya dapat digunakan untuk mendapatkan informasi spasial 3D. 
Data point cloud yang dihasilkan oleh sensor LiDAR adalah 
kumpulan banyak titik yang didistribusikan dalam ruang 3D, yang 
masing-masing dapat dijelaskan berdasarkan ketinggian, jarak, dan 
posisi.
5) Bai, X., Zhou, J., Ning, X., & Wang, C. (2022). Komputasi dan visualisasi data 
3D. Displays, 73, 102169.
6) Abbasi, R., Bashir, A., Alyamani, H. J., Amin, F., Doh, J., & Chen, J. (2023). 
Kompresi, Pemrosesan, dan Pembelajaran Awan Titik Lidar untuk 
Pengemudian Otonom. IEEE Transactions on Intelligent Transportation 
Systems, 24, 962-979.
7) Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & Banoeng-Yakubo, B. 
(2020). Wawasan stratigrafi regional baru dari model geologi 3D subcekungan
Nasia, Ghana, yang dikembangkan untuk tujuan hidrogeologi dan 
berdasarkan data lapangan-B yang diolah ulang yang awalnya dikumpulkan 
untuk eksplorasi mineral. Solid Earth, 11, 349-361.6- -
balok. Data ini sangat penting untuk persepsi kendaraan otonom 
terhadap lingkungannya, pemodelan arsitektur dan teknik sipil, 
serta pemetaan 3D.
3. Teknologi deteksi objek 3D
Deteksi objek 3D adalah teknologi penting untuk mengenali dan 
menemukan objek dalam ruang 3D, dan penting dalam berbagai 
bidang, termasuk kendaraan otonom, , dan realitas tertambah. 
Teknologi terutama didasarkan pada data 3D yang dikumpulkan 
melalui LiDAR, kamera RGB-D, dan sistem penglihatan stereo.
Metode ini menggunakan point cloud yang dihasilkan oleh LiDAR 
untuk mengenali lokasi dan bentuk objek. Model pembelajaran 
mendalam seperti PointNet banyak digunakan di bidang ini, dan 
metode ini sangat penting untuk menghasilkan peta 3D real-time 
beresolusi tinggi.8)
Ini adalah teknik untuk mendeteksi objek dengan menggabungkan 
gambar 2D yang diperoleh kamera RGB dengan informasi 3D. 
Metode ini meningkatkan kinerja deteksi dengan menambahkan 
informasi warna dan pola objek. Penelitian terbaru telah 
mengusulkan metode seperti FusionRCNN, yang menggabungkan 
LiDAR dan gambar kamera untuk meningkatkan akurasi deteksi.9)
Struktur mendalam seperti Convolutional Neural Networks (CNN) 
dan Recurrent Neural Networks (RNN) digunakan untuk dan 
mengenali fitur-fitur 3D. Model-model ini meningkatkan akurasi 
klasifikasi objek dan estimasi lokasi berdasarkan kumpulan data, 
yang penting untuk pengenalan rintangan pada kendaraan 
otonom.10)
Teknologi ini digunakan untuk meningkatkan keselamatan 
berkendara dengan mendeteksi rintangan dan pejalan kaki di jalan. 
penelitian aktif di bidang ini untuk menggabungkan point cloud 
LiDAR dengan data penglihatan untuk deteksi yang lebih tepat.11)7- -
Ini membantu robot memahami dan berinteraksi dengan 
lingkungannya. ini terutama penting untuk menentukan lokasi 
objek yang tepat untuk membantu robot merencanakan jalurnya dan 
melakukan tugas.
Mengenali dan bereaksi terhadap objek dalam waktu nyata untuk 
meningkatkan pengalaman pengguna. Misalnya, dalam augmented 
realitylokasi dan bentuk objek harus ditentukan secara akurat untuk 
meningkatkan interaksi dengan objek virtual.
8) Qian, R., Lai, X., & Li, X. (2021). Deteksi Objek 3D untuk Mengemudi Otonom: 
Sebuah Survei. pengenalan Pola, 130, 108796.
9) Xu, X., Dong, S., Xu, T., Ding, L., Wang, J., Jiang, P., Song, L., & Li, J. (2023).
FusionRCNN: Fusi LiDAR-Kamera untuk Deteksi Objek 3D Dua Tahap. 
Penginderaan Jauh, 15, 1839.
10) Fan, L., Yang, Y., Wang, F., Wang, N., & Zhang, Z. (2023). Deteksi Objek 
3D Super Jarang. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine 
Intelligence, 45, 12490-12505.
11) Xu, X., Dong, S., Xu, T., Ding, L., Wang, J., Jiang, P., Song, L., & Li, J. (2023).
FusionRCNN: Fusi LiDAR-Kamera untuk Deteksi Objek 3D Dua Tahap. 
Penginderaan Jauh, 15, 1839.8- -
Teknologi ini terus berkembang, memberikan solusi pendeteksian 
objek 3D lebih tepat dan efisien. Kemajuan dalam penelitian dan 
teknologi secara signifikan meningkatkan akurasi pengenalan dalam 
lingkungan dunia nyata.
Deteksi objek 3D adalah identifikasi dan klasifikasi objek tertentu 
akurat dalam ruang 3D, yang didukung oleh berbagai teknik 
pemrosesan data spasial 3D. Baru-baru ini, teknik berbasis 
pembelajaran mendalam telah aktif diterapkan pada deteksi objek 
3D. Teknologi yang representatif VoxelNet, PointNet, dan PointRCNN.
3.1 VoxeLNet
VoxelNet adalah arsitektur pembelajaran mendalam yang inovatif 
yang dirancang khusus untuk mendeteksi objek 3D menggunakan 
point cloud, yang sangat penting dalam sistem mengemudi otonom. 
Arsitektur ini mengambil pendekatan unik dengan mengubah data 
point cloud mentah menjadi kisi-kisi voxel 3D terstruktur untuk 
memungkinkan pemrosesan dan ekstraksi fitur yang efisien. 
Konversi ke representasi voxel sangat karena memungkinkan 
VoxelNet untuk secara efektif memanfaatkan konvolusi 3D untuk 
menangkap informasi spasial sambil memastikan efisiensi 
komputasi. Efisiensi ini sangat penting untuk aplikasi waktu nyata 
yang diperlukan untuk pengemudian otonom.
Kekuatan VoxelNet terletak pada kemampuannya untuk 
menggabungkan lapisan pengkodean fitur baru yang sangat 
meningkatkan daya representasi setiap voxel. Hal ini dicapai dengan 
mempertimbangkan karakteristik unik dari titik-titik yang 
terkandung di setiap voxel, yang meningkatkan kemampuan jaringan 
untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan objek di dalam 
lingkungan yang kompleks.12) Langkah pengkodean fitur ini sangat 
untuk menyelesaikan masalah yang disebabkan oleh sifat data point 
cloud yang tidak beraturan dan jarang, yang sulit ditangani dengan 
menggunakan jaringan syaraf tiruan 2D tradisional.9- -
Penelitian telah menunjukkan bahwa VoxelNet telah memberikan 
kontribusi yang signifikan pada bidang deteksi objek 3D. 
Misalnyakemampuan arsitekturnya untuk memberikan akurasi 
tinggi dengan tetap mempertahankan efisiensi komputasi 
menjadikannya pilihan yang disukai untuk aplikasi antarimplementasi
pada kendaraan otonom.13) Selain itu, integrasi 
representasi yang jarang dari VoxelNet memungkinkannya untuk 
secara efektif menangani sejumlah besar data yang biasa ditemukan 
dalam skenario mengemudi otonom.
Pengembangan VoxelNet merupakan kemajuan yang signifikan 
dalam pemrosesan data 3D dan menjadi dasar bagi inovasi masa 
depan dalam teknologi pengemudian otonom. VoxelNet menjawab 
tantangan utama dalam bidang ini dengan menggabungkan 
voxelisasi yang efisien dengan teknik pengkodean fitur canggih.14) 
Hal ini tidak hanya meningkatkan akurasi deteksi, tetapi juga 
memungkinkan penegakan hukum yang lebih canggih.
12) Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun (2019). Deep 
Learning untuk Awan Titik 3D: Sebuah Survei. Transaksi IEEE tentang 
Analisis Pola dan Kecerdasan Mesin, 43, 4338-4364.
13) Wang, X., Cai, M., Sohel, F., Sang, N., & Chang, Z. (2021). Gangguan awan 
titik berlawanan terhadap deteksi objek 3D dalam sistem mengemudi 
otonom. Neurocomputing, 466, 27-36.
14) Chen, W., Li, P., & Zhao, H. (2022). MSL3D: Deteksi objek 3D dari 
monokuler, stereo, dan point cloud untuk pengemudian otonom. 
Neurocomputing, 494, 23-32.10- -
VoxelNet mendorong batas-batas pengembangan sistem persepsi 3D. 
Dengan kinerja yang kuat dan pendekatan inovatifnya, VoxelNet 
terus memengaruhi penelitian dan pengembangan sedang 
berlangsung di bidang pemrosesan point cloud 3D dan sistem 
otonom.15)
VoxelNet adalah model inovatif untuk deteksi objek 3D yang 
memproses data point cloud dengan mengubahnya menjadi kisi-kisi 
3D (voxel). Setiap voxel mewakili sebuah titik dalam point cloud, 
yang memungkinkan model memproses informasi spasial secara 
lebih efektif. VoxelNet menggunakan informasi voxel ini mendeteksi 
objek dan membuat prediksi. Keuntungan pendekatan ini adalah 
efisien dan cepat untuk memproses data point cloud dalam jumlah 
besar.
3.2 PointNet
PointNet adalah arsitektur pembelajaran mendalam yang merevolusi 
pemrosesan data cloud titik 3D dengan langsung mengonsumsi 
kumpulan titik yang tidak berurutan. Tidak seperti metode 
tradisional yang membutuhkan input terstruktur, PointNet 
menggunakan fungsi simetri untuk memastikan invarian permutasi, 
hubungan spasial antar titik sehingga tetap terlepas dari titik input.
Inovasi utama PointNet adalah penggunaan perceptron (MLP dan 
max-pooling. Arsitektur ini secara efisien menggabungkan fitur dari 
masing-masing titik ke dalam representasi global, yang sangat 
berguna untuk tugas-tugas seperti klasifikasi dan segmentasi. Berkat 
kemampuannya untuk point besar dan akurat, telah model dasar di 
bidang , dan telah mengilhami banyak arsitektur berikutnya 
berdasarkan prinsip-prinsipnya.
Dampak PointNet tidak hanya terbatas pada penelitian akademis, 
tetapi juga pada implementasi praktis di berbagai bidang seperti 
pengemudian otonom dan pengenalan robot. Sebagai contoh, dalam 
sistem otonom, PointNet telah digunakan untuk memproses data 
LiDAR untuk meningkatkan deteksi objek dan navigasi dengan 11- -
mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek dari satu uji coba ke 
uji coba berikutnya.16) Desain PointNet memungkinkannya untuk 
secara efektif menangani kerumitan yang terkait dengan data 3D, 
seperti oklusi dan variasi kepadatan titik, sehingga menjadikannya 
alat yang serbaguna dalam aplikasi visi komputer.
Kemajuan yang dibawa oleh PointNet telah mengarah pada adaptasi 
PointNet dalam berbagai konteks inovatif. Sebagai contoh, PointNet 
telah diterapkan untuk mengklasifikasikan data LiDAR dari udara, 
meningkatkan akurasi dan efisiensi operasi penginderaan jarak 
jauh.17) Kemampuan adaptasi PointNet juga telah mengarah pada 
integrasinya dengan jaringan syaraf berbasis fisika untuk 
menganalisis perambatan retak
15) Yang, Y., Chen, F., Wu, F., Zeng, D., Ji, Y., & Jing, X. (2020). Jaringan 
pembelajaran semantik multi-view untuk deteksi objek 3D berbasis point 
cloud. Neurocomputing, 397, 477-485.
16) Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun (2019). Deep 
Learning untuk Awan Titik 3D: Sebuah Survei. Transaksi IEEE tentang 
Analisis Pola dan Kecerdasan Mesin, 43, 4338-4364.
17) Nong, X., Bai, W., & Liu, G. (2023). Klasifikasi awan titik LiDAR dari udara 
menggunakan jaringan PointNet++ dengan fitur ketetanggaan penuh. PLOS 
ONE, 18.12- -
dan simulasi dinamika fluida, dan telah terbukti dapat memecahkan 
masalah industri yang kompleks.18)
Pointnet terus menjadi tolok ukur dalam pemrosesan data 3D, yang 
secara signifikan memajukan kemampuan model pembelajaran 
mendalam untuk memproses data point cloud. Dampaknya terlihat 
jelas dalam kemajuan teoretis dan aplikasi praktis, yang 
menunjukkan relevansi dan kemampuan beradaptasi yang 
berkelanjutan dalam lanskap kecerdasan buatan dan pembelajaran 
mesin yang terus berkembang.19)
PointNet adalah model yang secara langsung memproses data point 
cloud dan mengenali objek dalam ruang 3D terlepas dari urutan 
setiap titik. PointNet mengekstrak fitur-fitur dari titik-titik tersebut 
dan melakukan klasifikasi dan segmentasi berdasarkan fitur-fitur 
tersebut. Model ini dapat menangani sifat point cloud yang tidak 
terstruktur dan dapat digunakan di berbagai bidang seperti 
mengemudi secara otonom, robotika, dan analisis gambar medis.
3.3 PointRCNN
PointRCNN adalah kerangka kerja yang penting dalam bidang 
deteksi objek 3D, terutama untuk aplikasi seperti mengemudi 
otonom. Kerangka kerja ini menggunakan proses deteksi dua 
langkah untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi pendeteksian 
objek dalam data point cloud 3D. Langkah pertama adalah 
menghasilkan saran objek melalui jaringan saran lokal berbasis titik. 
Langkah ini sangat karena bekerja secara langsung pada data point 
cloud mentah, mempertahankan informasi spasial terperinci yang 
dapat hilang dalam metode tradisional yang mengandalkan proyeksi 
gambar atau voxelisation.
Pada langkah kedua, PointRCNN menyempurnakan proposal awal 
dengan melakukan kotak pembatas 3D. Hal ini menyesuaikan 
ukuran dan orientasi agar lebih sesuai dengan objek yang terdeteksi 
di dalam data point cloud. Dengan memanfaatkan fitur yang 
diekstrak langsung dari point cloud mentah, PointRCNN mencapai 13- -
akurasi yang lebih tinggi dalam pendeteksian terutama di 
lingkungan yang menantang dengan geometri dan oklusi yang 
kompleks.
Salah satu keunggulan utama PointRCNN adalah untuk belajar 
secara menyeluruh. Arsitektur ini memfasilitasi integrasi tahapan 
jaringan yang mulus, tidak hanya meningkatkan kinerja deteksi 
model tetapi juga efisiensi komputasinya, sehingga cocok untuk 
aplikasi waktu nyata, seperti yang diperlukan untuk sistem 
mengemudi otonom.
Penelitian telah menunjukkan bahwa metode yang menggunakan 
data point cloud dapat secara signifikan meningkatkan pemahaman 
dan interpretasi pemandangan 3D dalam situasi mengemudi secara 
otonom. Sebagai contoh, penggunaan algoritme pendeteksian multitarget
berdasarkan PointRCNN dan teknik fusi point cloud voxel 
dapat digunakan dalam skenario dinamis karena keserbagunaannya 
dan
18) Kashefi, A., & Mukerji, T. (2022). PointNet yang diinformasikan secara 
fisika: Pemecah pembelajaran mendalam untuk aliran tak mampu mampat 
dan medan termal pada beberapa set geometri tak beraturan. Jurnal Fisika 
Komputasi, 468, 111510.
19) Wang, L., & Huang, Y. (2022). Sebuah Survei Pendekatan Berbasis 3D 
Point Cloud dan Deep Learning untuk Pemahaman Adegan dalam 
Mengemudi Otonom. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 
135-154.14- -
Selain itu, survei di bidang point cloud 3D dan pendekatan 
pembelajaran mendalam semakin pentingnya kerangka kerja ini 
untuk pemahaman pemandangan dalam mengemudi secara 
otonom.20)
Secara keseluruhan, PointRCNN merupakan kemajuan yang 
signifikan dalam teknologi pendeteksian objek 3D. Kemampuannya 
untuk secara langsung memproses data point mentah dan proses 
deteksi dua tahap yang efisien alat yang ampuh untuk pengemudian 
otonom, di mana objek yang cepat dan akurat sangat penting untuk 
keselamatan dan kinerja.
PointRCNN adalah teknologi yang menggunakan CNN (Convolutional 
Neural Network) berdasarkan PointNet untuk deteksi objek 3D, dan 
secara efektif memproses data point cloud mendeteksi objek secara 
akurat. PointRCNN adalah teknologi yang memperluas metode 
deteksi objek 2D yang ada ke lingkungan 3D, dan diterapkan pada 
pengenalan objek kendaraan otonom dan pengenalan lingkungan 
robot.
4. Aplikasi
PointRCNN memainkan peran penting dalam sistem pengemudian 
otonom dan digunakan untuk mengenali dan melacak objek di 
lingkungan sekitar secara akurat. objek menggunakan point 3D 
dapat membantu kendaraan rintangan di jalan dengan tingkat 
akurasi yang tinggi, bahkan dalam situasi lalu lintas yang 
kompleks.22)
Robot ini memanfaatkan teknologi pendeteksian objek 3D untuk 
berinteraksi dengan lingkungan. PointRCNN memungkinkan robot 
untuk memahami lingkungannya dari satu putaran ke putaran 
lainnya dan melakukan tindakan yang diperlukan.24)
Untuk memasukkan objek virtual ke dalam dunia nyata di 
lingkungan AR dengan mulus, diperlukan deteksi objek yang akurat 
dalam ruang 3D. PointRCNN peran penting dalam tugas ini.15- -
Drone membutuhkan kemampuan untuk mengenali dan 
menghindari berbagai rintangan selama penerbangan. PointRCNN 
dapat digunakan untuk mendeteksi objek secara real-time dari data 
sensor drone dan menetapkan jalur penerbangan yang aman.25)
20) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). 
Algoritma Deteksi Multitarget Dinamis dari Voxel Point Cloud Fusion 
Berdasarkan PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation 
Systems, 23, 20707-20720.
21) Wang, L., & Huang, Y. (2022). Sebuah Survei Pendekatan Berbasis 3D 
Point Cloud dan Deep Learning untuk Pemahaman Adegan dalam 
Mengemudi Otonom. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 
135-154.
22) Qian, R., Lai, X., & Li, X. (2021). Deteksi Objek 3D untuk Mengemudi 
Otonom: Sebuah Survei. pengenalan Pola, 130, 108796.
23) Mao, J., Shi, S., Wang, X., & Li, H. (2022). Deteksi Objek 3D untuk 
Mengemudi Otonom: Sebuah Survei Komprehensif. Jurnal Internasional 
Visi Komputer, 131, 1909-1963.
24) Wang, L., & Huang, Y. (2022). Sebuah Survei Pendekatan Berbasis 3D 
Point Cloud dan Deep Learning untuk Pemahaman Adegan dalam 
Mengemudi Otonom. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 
135-154.
25) Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & Mouzakitis, 
A. (2019).16- -
PointRCNN diterapkan pada pemodelan 3D dan analisis lingkungan 
perkotaan, memberikan wawasan penting untuk perencanaan dan 
manajemen perkotaan. Hal ini membantu meningkatkan efisiensi 
transportasi dan meningkatkan keselamatan di perkotaan.
Dalam aplikasi ini, PointRCNN sangat berguna dalam situasi di mana 
akurasi tinggi dan pemrosesan waktu nyata diperlukan. Penelitian 
menunjukkan bahwa teknik seperti algoritme deteksi multi-target 
berdasarkan PointRCNN menunjukkan kinerja dan efisiensinya 
dalam aplikasi ini.26) PointRCNN berkontribusi dalam 
memaksimalkan akurasi dan efisiensi deteksi objek 3D, penting 
untuk pengembangan kendaraan otonom dan sistem canggih lainnya.
Teknologi pemrosesan data spasial 3D digunakan berbagai industri. 
Beberapa aplikasi utama meliputi
4.1 Kendaraan otonom
Kendaraan adalah kendaraan yang menggunakan teknologi canggih 
untuk mengemudikan dirinya sendiri tanpa campur tangan manusia. 
Kendaraan ini menggunakan berbagai sensor, kamera, radar, LiDAR, 
dan banyak lagi untuk mendapatkan kesadaran yang tepat tentang 
lingkungan mereka. Teknologi ini, dikombinasikan dengan 
pemrosesan data waktu nyata, sangat penting untuk menentukan 
rute mengemudi yang aman.
Secara khusus, teknologi pendeteksi objek 3D merupakan komponen 
utama kendaraan otonom, yang berperan penting dalam mendeteksi 
dan mengenali objek di sekitar kendaraan secara akurat. PointRCNN, 
misalnya, memanfaatkan data point cloud untuk memungkinkan 
analisis resolusi tinggi terhadap lingkungan sekitar kendaraan. Hal 
ini kendaraan otonom untuk mengenali pejalan kaki, kendaraan lain, 
rambu-rambu jalan, dan lainnya secara real time untuk memastikan 
berkendara yang aman.27)
Kendaraan otonom juga kemampuan untuk mempelajari pola 17- -
mengemudi dan beradaptasi dengan situasi mengemudi yang 
berbeda dengan menerapkan teknologi pembelajaran mesin dan 
kecerdasan buatan. Teknologi ini berkontribusi dalam 
meningkatkan keselamatan, efisiensi, dan pengalaman pengguna 
kendaraan. Secara khusus, teknologi fusi multi-sensor meningkatkan 
akurasi deteksi objek 3D, sehingga kinerja yang andal di berbagai 
lingkungan.28)
Sebuah Survei tentang Metode Deteksi Objek 3D untuk Aplikasi Mengemudi 
Otonom. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 20, 3782-
3795.
26) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). 
Algoritma Deteksi Multitarget Dinamis dari Voxel Point Cloud Fusion 
Berdasarkan PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation 
Systems, 23, 20707-20720.
27) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). 
Algoritma Deteksi Multitarget Dinamis dari Voxel Point Cloud Fusion 
Berdasarkan PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation 
Systems, 23, 20707-20720.
28) Wang, X., Li, K., & Chehri, A. (2024). Teknologi Fusi Multi-Sensor untuk 
Deteksi Objek 3D dalam Pengemudian Otonom: Sebuah Tinjauan. IEEE 
Transactions on Intelligent Transportation Systems, 25, 1148-1165.18- -
Kendaraan otonom area utama inovasi dalam sistem transportasi 
masa depan melalui konvergensi algoritme yang kompleks dan 
teknologi sensor. Teknologi ini memiliki dampak positif bagi 
masyarakat secara keseluruhan dengan mengurangi kemacetan lalu 
lintas, mengurangi kecelakaan di jalan raya, dan memungkinkan 
arus lalu lintas yang lebih efisien.29)
Kendaraan otonom menggunakan sensor LiDAR dan teknologi 
pendeteksi objek 3D untuk melihat dan menganalisis lingkungan 
sekitar kendaraan secara real time. Hal ini memungkinkan 
rintangan, pengenalan pejalan kaki, analisis persimpangan, dan 
untuk memaksimalkan keselamatan kendaraan dan efisiensi 
berkendara.
4.2 Kesehatan
Teknik pendeteksian objek 3D di bidang medis, terutama yang 
seperti PointRCNN, berbagai aplikasi potensial. Teknologi ini 
terutama digunakan dalam pencitraan medis, robotika bedah, sistem 
pemantauan pasien, dll.
Teknologi pendeteksian objek 3D membantu mendeteksi lesi secara 
akurat pada gambar CT, MRI, dan ultrasound. Hal ini sangat penting 
dalam bidang-bidang seperti radiologi, di mana teknologi ini dapat 
dikombinasikan dengan sistem diagnostik berbantuan komputer 
yang menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin 
untuk meningkatkan akurasi diagnostik.30)
Dalam sistem robotik bedah, teknologi pendeteksian objek 3D 
memungkinkan pengenalan yang akurat terhadap jaringan dan 
organ di sekitarnya selama pembedahan, sehingga membantu 
memastikan pembedahan yang aman dan tepat. Bersama dengan 
kemajuan dalam kecerdasan buatan medis, hal ini dapat sangat 
meningkatkan efisiensi dan keamanan pembedahan.31)
Sensor 3D dan teknologi pendeteksi objek dapat menganalisis 19- -
gerakan real-time dan tanda-tanda vital pasien untuk mendeteksi 
kelainan pada tahap awal. Teknologi ini dikombinasikan dengan 
sistem pemantauan pasien berbasis kecerdasan buatan untuk terus 
melacak dan mengelola kondisi pasien.32)
Dikombinasikan dengan virtual reality (VR), alat ini dapat digunakan 
dalam pendidikan dan pelatihan medis. Teknologi pendeteksian objek 
3D
29) Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & 
Mouzakitis, A. (2019). Sebuah Survei tentang Metode Deteksi Objek 3D untuk 
Aplikasi Mengemudi Otonom. IEEE Transactions on Intelligent 
Transportation Systems, 20, 3782-3795.
30) Hadjiiski, LM, Cha, KH, Chan, H., Drukker, K., Morra, L., Näppi, J., 
Sahiner, B., Yoshida, H., Chen, Q., Deserno, T., Greenspan, H., Huisman, H., 
Huo, Z., Mazurchuk, R., Petrick, N., Regge, D., Samala, R. K., Summers, R., 
Suzuki, K., ... & Armato, S. (2022). Laporan kelompok tugas AAPM 273: 
Rekomendasi praktik terbaik untuk AI dan pembelajaran mesin untuk 
diagnosis berbantuan komputer dalam pencitraan medis. Fisika medis.
31) Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). Kecerdasan 
buatan dalam perawatan kesehatan: sebuah penguasaan. Ulasan 
Bioteknologi dan Rekayasa Genetika, Tidak ada, 1-50.
32) Almagharbeh, W. (2024). Dampak sistem pendukung keputusan berbasis 
AI pada alur kerja keperawatan di unit perawatan kritis. Tinjauan 
keperawatan internasional, Tidak ada.
[8] Wang, L., Chen, X., Zhang, L., Li, L., Huang, Y., Sun, Y., & Yuan, X. (2023). 
Kecerdasan buatan dalam sistem pendukung keputusan klinis untuk 
onkologi. International Journal of Medical Sciences, 20, 79-86.20- -
Alat memainkan peran penting dalam membantu dokter dan tenaga 
kesehatan profesional melakukan simulasi operasi dan diagnosis, 
sehingga memungkinkan pembelajaran dalam lingkungan yang 
realistis.33)
Aplikasi ini berkontribusi dalam meningkatkan akurasi diagnosis 
dan perawatan di bidang medis dan meningkatkan keselamatan 
secara keseluruhan. Secara khusus, teknologi pendeteksian objek 3D 
yang dikombinasikan dengan AI mempercepat inovasi dalam bidang 
perawatan kesehatan dan menjadi alat penting untuk meningkatkan 
kesehatan dan keselamatan pasien. Studi-studi ini memberikan 
perspektif baru tentang implikasi komersial, peraturan, dan sosial 
dari AI medis.34)
Dalam bidang medis, pemrosesan data spasial 3D digunakan untuk 
diagnosis yang tepat dan perencanaan bedah. Data point cloud dari 
pencitraan medis 3D, seperti hasil CT scan atau MRI, digunakan 
untuk memvisualisasikan lokasi pembedahan dan mengukur lokasi 
serta ukuran yang tepat untuk meningkatkan akurasi pembedahan.
4.3 Otomasi industri dan robotika
Teknologi pendeteksian objek 3D, khususnya model seperti 
PointRCNN, merevolusi bidang otomasi industri dan robotika. 
Teknologi ini secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi di 
berbagai industri, dan memainkan peran penting dalam bidangbidang
spesifik berikut ini
Teknologi pendeteksian objek 3D sangat penting bagi sistem robotik 
untuk mengenali dan menyortir objek di dalam gudang. Teknologi 
ini memungkinkan robot untuk secara akurat mengenali objek 
dengan berbagai ukuran dan bentuk, sehingga memungkinkan 
mereka untuk melakukan tugas pergerakan dan penyortiran yang 
efisien. Teknologi ini meningkatkan efisiensi proses industri dan 
memfasilitasi otomatisasi sistem logistik.35)
Ketika robot industri secara otomatis merakit komponen, deteksi 21- -
objek 3D meningkatkan efisiensi perakitan dengan mengenali posisi 
dan orientasi komponen yang tepat. Hal ini berkontribusi secara 
signifikan dalam meningkatkan tingkat produksi dan mengurangi 
tingkat cacat, serta peran penting dalam lingkungan manufaktur 
cerdas.36)
Mereka digunakan untuk memeriksa geometri dan dimensi produk 
menggunakan teknologi pemindaian 3D, dan peran penting dalam 
memastikan kualitas produk, mendeteksi cacat lebih awal dan 
mengurangi biaya. Suku cadang otomatis ini
33) Yeh, M. C., Wang, Y., Yang, H., Bai, K., Wang, H., & Li, Y. (2020). Prediksi 
Risiko Kanker Paru-paru Berbasis Kecerdasan Buatan Menggunakan Rekam 
Medis Elektronik Nonimaging: Pendekatan Pembelajaran Mendalam. 
Journal of Medical Internet Research, 23.
34) Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). Kecerdasan 
buatan dalam perawatan kesehatan: sebuah penguasaan. Ulasan 
Bioteknologi dan Rekayasa Genetika, Tidak ada, 1-50.
35) Höfer, S., Bekris, K. E., Handa, A., Gamboa, J. C., Mozifian, M., Golemo, F., 
Atkeson, C.,
Fox, D., Goldberg, K., Leonard, J., Liu, C., Peters, J., Song, S., Welinder, P., & 
White, M. (2021). Sim2Real dalam Robotika dan Otomasi: Aplikasi dan 
Tantangan. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 18, 
398-400.
36) Ji, S., Lee, S., Yoo, S., Suh, I., Kwon, I., Park, F., Lee, S., & Kim, H. (2021).
Otomatisasi Berbasis Pembelajaran dari Perakitan Robotik untuk 
Manufaktur Cerdas. Prosiding IEEE, 109, 423-440.22- -
Sistem pemeriksaan kualitas meningkatkan keandalan produk.37)
Untuk meningkatkan keamanan robot dan sistem otomasi, teknologi 
pendeteksian objek 3D digunakan. Hal ini memungkinkan untuk 
mengenali atau sekitarnya aman. Mekanisme keselamatan ini 
berkontribusi untuk mengurangi kecelakaan di lingkungan 
industri.38)
Sangat penting bagi kendaraan otonom atau drone untuk mendeteksi 
objek dan merencanakan rutenya. Teknologi pendeteksian objek 3D 
sistem ini beroperasi secara efisien, menghindari rintangan, dan 
melakukan tugas pengantaran dengan aman.39)
Di area ini, teknologi pendeteksian objek 3D mendorong inovasi 
dalam otomasi industri, membantu meningkatkan produktivitas, 
mengurangi biaya, dan meningkatkan keselamatan. Di masa depan, 
teknologi ini akan terus menjadi bagian integral dari evolusi sistem 
robotika dan otomasi. Penelitian telah menunjukkan bahwa 
penerapan teknologi ini kontribusi yang signifikan dalam 
meningkatkan efisiensi proses industri dan mengelola kompleksitas 
sistem otomatis.40)
Dalam otomasi industri dan robotika, pemrosesan data spasial 3D 
digunakan untuk meningkatkan efisiensi proses manufaktur dan 
mengotomatiskan inspeksi kualitas. Robot menggunakan sensor 
LiDAR atau kamera 3D mengenali produk, mendeteksi anomali, dan 
membantu menyelesaikan masalah kualitas.
4.4 Sistem pengawasan keselamatan
Dalam sistem pengawasan keamanan, teknologi pendeteksian objek 
3D peran penting dalam menyediakan solusi pemantauan dan 
keamanan yang efektif di berbagai lingkungan. Teknologi ini sangat 
menonjol di berbagai bidang seperti pemantauan waktu nyata, 
deteksi intrusi, pencegahan insiden, analisis dan pelaporan data, 
serta integrasi kecerdasan buatan.23- -
Dengan kemampuan pemantauan waktu nyata, sistem pendeteksian 
objek 3D memanfaatkan kamera dan sensor untuk menganalisis 
lingkungan sekitar secara waktu nyata. Analisis waktu nyata ini 
memungkinkan pengenalan orang, kendaraan, dan objek secara 
akurat, dan memberikan peringatan segera jika terjadi situasi 
berbahaya. Hal ini sangat penting untuk meningkatkan keselamatan, 
terutama di lingkungan yang kompleks seperti jalan raya dan 
bandara.
Dalam hal deteksi penyusupan, teknologi deteksi objek 3D efektif 
dalam mendeteksi gerakan atau perilaku yang tidak biasa di dalam 
area keamanan tertentu. Hal ini dapat mengarah pada deteksi dini 
pendekatan penyusup dan memberikan informasi kepada petugas 
keamanan dengan segera.
37) Wang, K., Zhou, J., Li, G., Hu, Y., & Hu, F. (2024). Otomasi industri dan 
kualitas produk: peran transformasi produksi robotik. Ekonomi Terapan.
38) Salcic, Z., Atmojo, U., Park, H., Chen, A., & Wang, K. (2019). Merancang 
Sistem Perangkat Lunak Otomasi dan Robotika yang Dinamis dan 
Kolaboratif. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15, 540-549.
39) Nebot, E. (2018). Robotika: Dari Otomasi ke Sistem Cerdas. Teknik.
40) Mulaveesala, R., Arora, V., Dua, G., Morello, R., & Vavilov, V. (2022). Visi 
dan otomatisasi industri. Ilmu dan Teknologi Pengukuran, 33.24- -
Mencegah masuknya orang yang tidak berwenang ke area aman 
dengan memberikan peringatan merah.
Dalam hal pencegahan kecelakaan, sistem ini mencegah kecelakaan 
di berbagai lingkungan, termasuk lokasi industri, dengan 
mendeteksi bahaya secara dini dan memberikan peringatan. 
Misalnya, sistem peringatan otomatis dipicu saat pekerja mendekati 
area berbahaya untuk mencegah kecelakaan.
Analisis data dan kemampuan pelaporan membantu Anda menilai 
situasi keamanan Anda dan mengidentifikasi masalah melalui 
analisis selanjutnya menggunakan data 3D yang dikumpulkan. 
Analisis ini memberikan wawasan penting untuk strategi keamanan 
di masa depan dan peningkatan keamanan yang berkelanjutan.
Dengan integrasi kecerdasan buatan, teknologi pendeteksian objek 
3D dapat dikombinasikan dengan algoritma pembelajaran mesin 
untuk menciptakan sistem pengawasan yang lebih cerdas. Hal ini 
sistem untuk mempelajari pola dan mengimplementasikan 
mekanisme peringatan dan respons yang lebih canggih.
Dengan cara ini, teknologi pendeteksian objek 3D menjadi bagian 
integral dari sistem pengawasan keamanan, membantu memenuhi 
berbagai kebutuhan keamanan dan meningkatkan keamanan 
fasilitas. Teknologi ini diharapkan akan berkembang lebih jauh di 
masa depan, yang mengarah pada solusi pengawasan keamanan 
yang lebih canggih dan efisien. Kemajuan teknologi ini akan 
berkembang menjadi sistem keamanan yang lebih canggih, terutama 
melalui integrasi dengan kecerdasan buatan.41)
Teknologi pendeteksian objek 3D juga penting dalam sistem 
pengawasan keamanan. Sensor LiDAR dan teknologi pendeteksi 
objek 3D digunakan untuk mendeteksi penyusup atau menentukan 
apakah ada orang di dekatnya. Mereka juga menganalisis pola 
perilaku dalam ruang 3D untuk melacak dan mencegah aktivitas 
ilegal.25- -
41) Chen, Y., Wang, H., Pang, Y., Han, J., Mou, E., & Cao, E. (2023). Metode 
Deteksi Target Kecil Inframerah Berdasarkan Mekanisme Perbandingan 
Visual Manusia Berbobot untuk Pemantauan Keselamatan. Remote Sens. 15, 
2922.26- -
4.5 VR/AR
Dalam virtual reality (VR) dan augmented reality (AR), teknologi 
pendeteksian objek 3D secara signifikan meningkatkan pengalaman 
pengguna di berbagai industri. Deteksi objek 3D memungkinkan 
pengguna untuk berinteraksi dengan objek dunia nyata di dalam 
lingkungan virtual, yang sangat penting bagi aplikasi AR untuk 
mengenali lingkungan mereka secara real-time untuk menempatkan 
dan memanipulasi elemen virtual secara akurat. Hal ini membuat 
pengalaman pengguna menjadi lebih imersif.
Dalam lingkungan VR, deteksi objek 3D digunakan untuk 
menciptakan simulasi yang realistis. Hal ini memberikan skenario 
pelatihan di berbagai bidang, termasuk medis, , dan penerbangan, 
yang memungkinkan peserta untuk mengalami dan mempraktikkan 
situasi kehidupan nyata dengan aman. Penerapan VR/AR, terutama 
di bidang keselamatan konstruksi, meningkatkan kesadaran 
keselamatan pekerja.42)
Dalam industri game, pendeteksian objek 3D memberikan 
pengalaman yang dengan melacak pergerakan dan posisi pemain 
secara akurat. Hal ini memungkinkan interaksi dengan karakter 
virtual, sehingga meningkatkan realisme permainan.
Dalam arsitektur dan teknik, teknologi AR dapat digunakan untuk 
memvisualisasikan model desain di dunia nyata. Hal ini membantu 
mendeteksi kesalahan dalam proses desain sebelumnya dan 
memfasilitasi komunikasi dengan klien. Aplikasi ini dapat sangat 
sinergis dengan keselamatan konstruksi.43)
Teknologi AR membantu konsumen membuat keputusan pembelian 
dengan memungkinkan mereka merasakan produk secara virtual. 
Misalnya, teknologi ini memberi mereka kemampuan untuk 
menempatkan furnitur di rumah mereka atau mencoba warna 
kosmetik terlebih dahulu. Hal ini meningkatkan pengalaman 
pembelian dan interaksi konsumen.44)27- -
Dengan cara ini, teknologi pendeteksian objek 3D memberikan 
pengalaman inovatif dalam VR dan AR, dan dimanfaatkan dalam 
berbagai industri. Di masa depan, teknologi ini akan terus 
berkembang, membuat interaksi antara pengguna dan lingkungan 
virtual menjadi lebih mulus dan alami. Hal ini akan semakin 
memperluas penggunaan teknologi VR/AR dalam pendidikan, 
hiburan, perdagangan, dan banyak lagi. Pada saat yang sama, 
kemajuan dalam teknologi ini akan menciptakan peluang baru 
dalam industri pariwisata dan perhotelan.45)
42) Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, APC (2018). Tinjauan kritis 
terhadap aplikasi virtual dan augmented reality (VR/AR) dalam keselamatan 
konstruksi. Automation in Construction, 86, 150-162.
43) Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, APC (2018). Tinjauan kritis 
terhadap aplikasi virtual dan augmented reality (VR/AR) dalam keselamatan 
konstruksi. Automation in Construction, 86, 150-162.
44) Jayawardena, N. S., Thaichon, P., Quach, S., Razzaq, A., & Behl, A. (2023). 
'Efek persuasi dari iklan video virtual reality (VR) dan augmented reality 
(AR): Sebuah tinjauan konseptual'. Jurnal Penelitian Bisnis.
45) Wei, W. (2019). Kemajuan penelitian tentang virtual reality (VR) dan 
augmented reality (AR) dalam pariwisata dan perhotelan. Jurnal Teknologi 
Perhotelan dan Pariwisata, 10, 539-570.28- -
Dalam virtual reality (VR) dan augmented reality (AR), data spasial 
3D memainkan peran penting berinteraksi dengan objek dunia nyata. 
Data spasial 3D objek virtual ditempatkan dengan benar di dunia 
nyata dan memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan 
objek tersebut secara alami.
5. Kesimpulan
Teknologi pemrosesan data spasial 3D banyak bidang, termasuk 
pengemudian otonom, perawatan kesehatan, industri, keselamatan, 
dan VR/AR. Secara khusus, sensor LiDAR dan teknologi pendeteksian 
objek 3D memainkan peran penting dalam setiap bidang ini, 
berkontribusi pada analisis lingkungan secara real-time, diagnosis 
dan perawatan yang akurat, dan sistem otomatisasi efisien. 
Teknologi ini akan terus berkembang dan memberikan pengalaman 
pengguna yang lebih kaya di berbagai bidang.29- -
Referensi
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14. Hadjiiski, LM, Cha, KH, Chan, H., Drukker, K., Morra, L., Näppi, 
J., Sahiner, B., Yoshida, H., Chen, Q., Deserno, T., Greenspan, H., 
Huisman, H., Huo, Z., Mazurchuk, R., Petrick, N., Regge, D., Samala, 
R. K., Summers, R., Suzuki, K.,
... & Armato, S. (2022). Laporan kelompok tugas AAPM 273: 
Rekomendasi praktik terbaik untuk AI dan pembelajaran mesin 
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16. Ji, S., Lee, S., Yoo, S., Suh, I., Kwon, I., Park, F., Lee, S., & Kim, H. 
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komputer/radiomik/pembelajaran mesin/pembelajaran mendalam 
dalam pencitraan medis. Fisika Medis.

Rapporto di ricerca: Tecnologia di elaborazione dei dati spaziali 
3D e sue applicazioni Istituto di ricerca sull'intelligenza artificiale 
della contea di  2025_01Youngho Hong
Astratti:
Questa ricerca riguarda lo sviluppo e l'applicazione delle tecnologie di 
elaborazione dei dati spaziali 3D, in particolare l'acquisizione di dati a 
nuvola di punti e le tecnologie di rilevamento di oggetti 3D con sensori 
LiDAR. Si concentra sulle tecnologie di rilevamento degli oggetti 3D 
VoxelNet, PointNet e PointRCNN e spiega come queste tecnologie 
vengano utilizzate in vari campi come i veicoli autonomi, la sanità, 
l'automazione industriale, i sistemi di sorveglianza della sicurezza e la 
VR/AR. I dati delle nuvole di punti raccolti dai sensori LiDAR analizzano 
lo spazio 3D con alta precisione e la tecnologia di rilevamento degli 
oggetti 3D basata su di essi un ruolo importante nella consapevolezza 
ambientale in tempo reale, nella diagnosi di precisione, 
nell'ottimizzazione dei processi produttivi, ecc. Questo studio analizza 
l'impatto della tecnologia di elaborazione dei dati spaziali 3D 
sull'industria moderna e sull'innovazione tecnologica e discute il 
potenziale di sviluppo futuro.
Parole chiave:
 Dati spaziali 3D, sensori LiDAR, nuvola di punti, rilevamento 
di oggetti 3D, VoxelNet, PointNet, PointRCNN, veicoli autonomi, sanità, 
automazione industriale, sistemi di sorveglianza di sicurezza, VR/AR, 
Deep Learning2- -
1. Introduzione
Comprende il processo di raccolta, archiviazione, analisi e 
visualizzazione dei dati e utilizza tecnologie come LiDAR, 
fotogrammetria e scansione 3D per elaborare informazioni spaziali 
tridimensionali. Queste tecnologie sono utilizzate in diverse piattaforme 
software, tra cui i sistemi informativi geografici (GIS) e la progettazione 
assistita da computer (CAD) strumenti principali. Ciò di effettuare 
analisi spaziali complesse.
Il LiDAR utilizza impulsi laser per raccogliere dati sulla distanza, 
mentre la fotogrammetria utilizza fotografie aeree per creare modelli 3D. 
Questi dati vengono archiviati in un database e utilizzati per l'analisi e la 
visualizzazione quando necessario.1)
La ricerca ha dimostrato che le strutture CNN 3D possono essere 
utilizzate per apprendere rappresentazioni 3D e che ciò può essere fatto 
in modo più efficiente rispetto ai metodi tradizionali basati su CNN 
completamente 3D.2)
I metodi di visualizzazione 3D basati su GPU consentono una 
demarcazione spaziale più sofisticata e accurata.3)
La modellazione 3D è uno strumento essenziale nel processo di 
progettazione e simulazione architettonica. Consente valutare la 
sicurezza delle strutture e di aumentare la precisione dei progetti.
I dati spaziali 3D sono utilizzati nella ricerca sui cambiamenti 
dell'ecosistema e nella gestione dei disastri. Ad esempio, la 
modellazione geologica 3D viene utilizzata per l'esplorazione delle 
acque sotterranee e la ricerca geologica.4)
I dati 3D utilizzati per sviluppare ambienti immersivi e migliorare 
l'esperienza dell'utente. Questo applicato in diversi settori, tra cui 
l'istruzione, la sanità e l'intrattenimento.
Le tecnologie di elaborazione dei dati spaziali 3D stanno avanzando 
rapidamente in vari campi, in particolare l'acquisizione di dati a nuvola 
di punti e il rilevamento di oggetti nello spazio 3D tramite sensori LiDAR. 3- -
Queste tecnologie rivoluzionando i veicoli autonomi, le applicazioni 
mediche, l'automazione industriale, i sistemi di sorveglianza della 
sicurezza e gli ambienti VR/AR. Questo rapporto di ricerca fornisce una 
comprensione di base delle tecnologie di elaborazione dei dati spaziali 
3D e spiega come vengono applicate in vari settori.
1) Bai, X., Zhou, J., Ning, X. e Wang, C. (2022). Calcolo e visualizzazione di dati 3D. 
Display, 73, 102169.
2) Kim, E. Y., Shin, S. Y., Lee, S., Lee, K., Lee, K. H., & Lee, K. M. (2020). 
Convoluzione triplanare con kernel 2D condivisi per la classificazione 3D e il 
recupero di forme. Computer Vision and Image Understanding, 193, 102901.
3) Xue, Z., Wu, S., Li, M., & Cheng, K. (2024). Un nuovo metodo per la prospezione 
regionale basato sulla moderna grafica 3D. Minerali.
4) Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & Banoeng-Yakubo, B. 
(2020). Nuove conoscenze stratigrafiche regionali da un modello geologico 3D 
del sottobacino di Nasia, in Ghana, sviluppato per scopi idrogeologici e basato 
su dati di campo B rielaborati, originariamente raccolti per l'esplorazione 
mineraria. Solid Earth, 11, 349-361.4- -
2. Raccolta di dati Point CLoud con sensori LiDAR
L'acquisizione di dati a nuvola di punti mediante sensori LiDAR svolge 
un ruolo importante in un'ampia gamma di applicazioni ed è 
particolarmente adatta per l'acquisizione di dati 3D ad alta risoluzione. 
La tecnologia LiDAR emette impulsi laser per ricevere i segnali riflessi 
dagli oggetti e calcola le informazioni sulla distanza in base ad essi. 
Queste informazioni vengono memorizzate in un formato di nuvola di 
punti, dove ogni punto contiene le coordinate X, Y e Z e l'intensità della 
riflessione.
Le nuvole di punti LiDAR possono essere diversi campi, tra cui la 
urbana, il ambientale e la gestione delle risorse. Le nuvole di punti 
vengono poi convertite in 3D o in dati GIS mediante post-elaborazione 
per il denoising, l'allineamento e la ricostruzione della superficie. In 
questo processo vengono utilizzati diversi software, in particolare 
metodi di visualizzazione 3D basati su GPU, che consentono una 
delimitazione spaziale più sofisticata.5)
I dati LiDAR svolgono un ruolo importante anche nei sistemi di 
percezione dei veicoli autonomi. L'elaborazione delle nuvole di punti 
LiDAR e l'addestramento nel campo della guida autonoma hanno 
contribuito alla percezione accurata dell'ambiente stradale e al 
rilevamento degli oggetti.6) Questi dati sono essenziali per la costruzione 
di mappe 3D ad alta risoluzione e in tempo reale, che veicoli autonomi 
di navigare in sicurezza in condizioni stradali complesse.
punti LiDAR possono essere anche nella Ad esempio, i dati raccolti da 
LiDAR montati su aerei possono essere utilizzati per ricostruire modelli 
3D di formazioni geologiche, che contribuiscono all'esplorazione delle 
acque sotterranee o alla ricerca geologica.7) Questa modellazione 
geologica 3D consente nuove interpretazioni geologiche e aiuta a 
comprendere meglio le caratteristiche geologiche di un'area.
I vantaggi della tecnologia LiDAR includono l'acquisizione di dati ad alta 
velocità e l'elevata precisione, ma presenta dei limiti il costo 
relativamente elevato e le prestazioni in caso di pioggia o Per superare 
queste limitazioni tecniche sono in corso ricerche e sviluppi che 5- -
consentono utilizzare la tecnologia LiDAR in un'ampia gamma di settori.
Un sensore LiDAR (Light Detection and Ranging) è una tecnologia che 
utilizza un laser per misurare la superficie di un oggetto e i dati possono 
essere utilizzati per ottenere informazioni spaziali 3D. La nuvola di 
punti generata da un sensore LiDAR è un insieme di molti punti 
distribuiti nello spazio 3D, ognuno dei quali può essere descritto da 
elevazione, distanza e posizionamento.
5) Bai, X., Zhou, J., Ning, X. e Wang, C. (2022). Calcolo e visualizzazione di dati 3D. 
Display, 73, 102169.
6) Abbasi, R., Bashir, A., Alyamani, H. J., Amin, F., Doh, J., & Chen, J. (2023). 
Compressione, elaborazione e apprendimento delle nuvole di punti Lidar per la 
guida autonoma. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 24, 
962-979.
7) Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & Banoeng-Yakubo, B. 
(2020). Nuove conoscenze stratigrafiche regionali da un modello geologico 3D 
del sottobacino di Nasia, in Ghana, sviluppato per scopi idrogeologici e basato 
su dati di campo B rielaborati, originariamente raccolti per l'esplorazione 
mineraria. Solid Earth, 11, 349-361.6- -
travi. Questi dati fondamentali per la percezione dell'ambiente 
circostante da parte dei veicoli autonomi, per la modellazione 
architettura e ingegneria civile e per la mappatura 3D.
3. Tecnologia di rilevamento degli oggetti 3D
Il rilevamento di oggetti 3D è una tecnologia importante per il 
riconoscimento e la localizzazione di oggetti nello spazio 3D ed 
essenziale in diversi campi, tra cui i veicoli autonomi, la e la realtà 
aumentata. basa principalmente su dati 3D raccolti tramite LiDAR, 
telecamere RGB-D e sistemi di visione stereo.
Utilizza le nuvole di punti generate da LiDAR per riconoscere la 
posizione e la forma degli oggetti. I modelli di deep learning come 
PointNet sono ampiamente utilizzati in questo campo e questi metodi 
sono essenziali per generare mappe 3D ad alta risoluzione e in tempo 
reale.8)
È una tecnica di rilevamento degli oggetti che combina immagini 2D 
ottenute da telecamere RGB con informazioni 3D. Questo metodo 
migliora le prestazioni di rilevamento aggiungendo informazioni sul 
colore e sul modello dell'oggetto. Studi recenti hanno proposto metodi 
come FusionRCNN, che combina immagini LiDAR e di telecamere per 
migliorare l'accuratezza del rilevamento.9)
Le strutture di profondo, come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le 
reti neurali ricorrenti (RNN), sono utilizzate per e riconoscere le 
caratteristiche degli 3D. Questi modelli migliorano l'accuratezza della 
classificazione degli oggetti e della stima della posizione sulla base di set 
di dati, il che particolarmente importante per il riconoscimento degli 
ostacoli nei veicoli autonomi.10)
Viene utilizzato per aumentare la sicurezza di guida rilevando ostacoli e 
pedoni sulla strada. ricerche attive in questo settore per fondere le 
nuvole di punti LiDAR con i dati di visione per un rilevamento più 
preciso.11)
Aiuta il robot a comprendere e interagire con l'ambiente circostante. 
particolarmente importante per determinare l'esatta posizione degli 7- -
oggetti, per aiutare il robot a pianificare il suo percorso e a eseguire i 
compiti.
Riconoscere e reagire agli oggetti in tempo reale per migliorare 
l'esperienza dell'utente. Ad esempio, nella realtà aumentata la posizione 
e la forma degli oggetti devono essere determinate con precisione per 
migliorare l'interazione con gli oggetti virtuali.
8) Qian, R., Lai, X. e Li, X. (2021). Rilevamento di oggetti 3D per la guida autonoma: 
Pattern Recognition, 130, 108796.
9) Xu, X., Dong, S., Xu, T., Ding, L., Wang, J., Jiang, P., Song, L., & Li, J. (2023).
FusionRCNN: fusione LiDAR-Camera per il rilevamento di oggetti 3D in due fasi. 
Telerilevamento, 15, 1839.
10) Fan, L., Yang, Y., Wang, F., Wang, N., & Zhang, Z. (2023). Rilevamento di 
oggetti 3D super-sparsi. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine 
Intelligence, 45, 12490-12505.
11) Xu, X., Dong, S., Xu, T., Ding, L., Wang, J., Jiang, P., Song, L., & Li, J. (2023).
FusionRCNN: fusione LiDAR-Camera per il rilevamento di oggetti 3D in due fasi. 
Telerilevamento, 15, 1839.8- -
Queste tecnologie continua evoluzione e forniscono soluzioni di 
rilevamento degli oggetti 3D più precise ed efficienti. I progressi della 
ricerca e della tecnologia stanno migliorando significativamente 
l'accuratezza del riconoscimento in ambienti reali.
Il rilevamento di oggetti 3D è l'identificazione e la classificazione 
accurata di oggetti specifici nello spazio 3D, supportata da varie 
tecniche di elaborazione dei dati spaziali 3D. Recentemente, le tecniche 
basate sul deep learning state applicate attivamente al rilevamento di 
oggetti 3D. Le tecnologie più rappresentative VoxelNet, PointNet e 
PointRCNN.
3.1 VoxeLNet
VoxelNet è un'innovativa architettura di deep learning progettata 
specificamente per rilevare oggetti 3D utilizzando nuvole di punti, un 
aspetto critico nei sistemi di guida autonoma. L'architettura adotta un 
approccio unico, convertendo i dati grezzi delle nuvole di punti in una 
griglia strutturata di voxel 3D per consentire un'elaborazione e 
un'estrazione efficiente delle caratteristiche. La conversione in una 
rappresentazione voxel è perché consente a VoxelNet di utilizzare 
efficacemente la convoluzione 3D per catturare le informazioni spaziali, 
garantendo al contempo l'efficienza computazionale. Questa efficienza è 
essenziale per le applicazioni in tempo reale, come quelle necessarie per 
la guida autonoma.
La forza di VoxelNet risiede nella sua capacità di incorporare un nuovo 
livello di codifica delle caratteristiche che aumenta notevolmente il 
potere rappresentativo di ciascun voxel. Questo si ottiene tenendo conto 
delle caratteristiche uniche dei punti contenuti in ogni voxel, 
migliorando la capacità della rete di rilevare e classificare gli oggetti 
all'interno di ambienti complessi.12) Questa fase di codifica delle 
caratteristiche è per risolvere i problemi causati dalla natura irregolare 
e rada dei dati delle nuvole di punti, che è difficile da gestire con le 
tradizionali reti neurali convoluzionali 2D.
La ricerca ha dimostrato che VoxelNet ha apportato contributi 
significativi al campo del rilevamento di oggetti 3D. Ad esempiola 9- -
capacità della sua architettura di fornire un'elevata precisione 
mantenendo l'efficienza computazionale la rende una scelta 
preferenziale per le applicazioni inter-implementazione nei veicoli 
autonomi.13) Inoltre, l'integrazione della rappresentazione rada di 
VoxelNet le consente di gestire efficacemente le grandi quantità di dati 
che sono comuni negli scenari di guida autonoma.
Lo sviluppo di VoxelNet rappresenta un progresso significativo 
nell'elaborazione dei dati 3D e pone le basi per le future innovazioni 
nella tecnologia di guida autonoma. Affronta le sfide principali in 
questo campo combinando un'efficiente voxelizzazione con tecniche 
avanzate di codifica delle caratteristiche.14) Questo non solo migliora 
l'accuratezza del rilevamento, ma consente anche un'applicazione più 
sofisticata.
12) Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun. (2019). Deep 
Learning per le nuvole di punti 3D: un'indagine. IEEE Transactions on Pattern 
Analysis and Machine Intelligence, 43, 4338-4364.
13) Wang, X., Cai, M., Sohel, F., Sang, N., & Chang, Z. (2021). Perturbazioni 
avversarie delle nuvole di punti contro il rilevamento di oggetti 3D nei sistemi di 
guida autonoma. Neurocomputing, 466, 27-36.
14) Chen, W., Li, P., & Zhao, H. (2022). MSL3D: rilevamento di oggetti 3D da 
monoculari, stereo e nuvole di punti per la guida autonoma. Neurocomputing, 
494, 23-32.10- -
VoxelNet sta spingendo i confini dello sviluppo di sistemi di percezione 
3D. Con le sue potenti prestazioni e il suo approccio innovativo, 
VoxelNet continua a influenzare ricerca e lo sviluppo in corso nei campi 
dell'elaborazione delle nuvole di punti 3D e dei sistemi autonomi.15)
VoxelNet è un modello innovativo per il rilevamento di oggetti 3D che 
elabora i dati delle nuvole di punti convertendoli in griglie 3D (voxel). 
Ogni voxel rappresenta un punto nella nuvola di punti, il che consente 
al modello di elaborare informazioni spaziali in modo più efficace. 
VoxelNet utilizza queste informazioni sui voxel rilevare gli oggetti e fare 
previsioni. Il vantaggio questo approccio è che è efficiente e veloce 
nell'elaborare grandi quantità di dati di nuvole di punti.
3.2 PointNet
PointNet è un'architettura di deep learning innovativa che rivoluziona 
l'elaborazione dei dati delle nuvole di punti 3D consumando 
direttamente insiemi di punti non ordinati. A differenza dei metodi 
tradizionali che richiedono input strutturati, PointNet utilizza funzioni 
di simmetria per garantire l'invarianza di permutazione, le relazioni 
spaziali tra i punti in modo che l'rimanga indipendentemente dall' dei 
punti di input.
L'innovazione chiave di PointNet è l'uso di perceptron (MLPe di maxpooling.
Questa architettura aggrega in modo efficiente le 
caratteristiche dei singoli punti in una rappresentazione globale, 
particolarmente utile per compiti come la classificazione e la 
segmentazione. Grazie alla sua capacità di e accurato punti di grandi 
dimensioni, è un modello fondamentale nel settore e ha ispirato 
numerose architetture successive basate sui suoi principi.
L'impatto di PointNet va oltre la ricerca accademica e si estende alle 
implementazioni pratiche in settori come la guida autonoma e il 
riconoscimento dei robot. Ad esempio, nei sistemi autonomi, PointNet è 
stato utilizzato per elaborare i dati LiDAR e migliorare il rilevamento 
degli oggetti e la navigazione, identificando e classificando gli oggetti da 
una prova all'altra.16) Il design di PointNet gli consente di gestire 
efficacemente le complessità associate ai dati 3D, come le occlusioni e le 11- -
variazioni nella densità dei punti, rendendolo uno strumento versatile 
nelle applicazioni di computer vision.
I progressi apportati da PointNet hanno portato all'adattamento di 
PointNet in una varietà di contesti innovativi. Ad esempio, è stato 
applicato per classificare i dati LiDAR aviotrasportati, migliorando 
l'accuratezza e l'efficienza delle operazioni di telerilevamento.17) 
L'adattabilità di PointNet ha portato anche alla sua integrazione con reti 
neurali basate sulla fisica per analizzare la propagazione delle crepe.
15) Yang, Y., Chen, F., Wu, F., Zeng, D., Ji, Y. e Jing, X. (2020). Rete di 
apprendimento semantico multi-vista per il rilevamento di oggetti 3D basato su 
nuvole di punti. Neurocomputing, 397, 477-485.
16) Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun. (2019). Deep 
Learning per le nuvole di punti 3D: un'indagine. IEEE Transactions on Pattern 
Analysis and Machine Intelligence, 43, 4338-4364.
17) Nong, X., Bai, W., & Liu, G. (2023). Classificazione delle nuvole di punti LiDAR 
aviotrasportate mediante la rete PointNet++ con caratteristiche di prossimità 
complete. PLOS ONE, 18.12- -
e simulazioni fluidodinamiche, e ha dimostrato di poter risolvere 
problemi industriali complessi.18)
Pointnet continua a essere un punto di riferimento nell'elaborazione dei 
dati 3D, facendo progredire in modo significativo la capacità dei modelli 
di deep learning di elaborare i dati delle nuvole di punti. Il suo impatto è 
evidente sia nei progressi teorici che nelle applicazioni pratiche, a 
dimostrazione della sua continua rilevanza e adattabilità nel panorama 
in evoluzione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento 
automatico.19)
PointNet è un modello elaborare direttamente i dati delle nuvole di 
punti e di riconoscere gli oggetti nello spazio 3D indipendentemente 
dall'ordine di ciascun punto. PointNet estrae le caratteristiche dei punti 
ed esegue la classificazione e la segmentazione sulla base di esse. 
Questo modello è in grado di gestire la natura non strutturata delle 
nuvole di punti e può essere utilizzato in vari campi come la guida 
autonoma, la robotica e l'analisi delle immagini mediche.
3.3 PuntoRCNN
PointRCNN è un framework importante nel campo del rilevamento di 
oggetti 3D, soprattutto per applicazioni come la guida autonoma. Il 
framework utilizza un processo di rilevamento in due fasi per 
migliorare l'accuratezza e l'efficienza del rilevamento degli oggetti nei 
dati delle nuvole di punti 3D. La prima fase consiste nel generare 
suggerimenti di oggetti attraverso una rete di suggerimenti locali basati 
su punti. Questa fase è perché lavora direttamente sui dati grezzi della 
nuvola di punti, preservando le informazioni spaziali dettagliate che 
possono andare perse nei metodi tradizionali che si basano su 
proiezioni di immagini o voxelizzazione.
Nella seconda fase, PointRCNN perfeziona la proposta iniziale 
eseguendo la del rettangolo di selezione 3D. In questo modo, le 
dimensioni e l'orientamento del vengono adattati agli oggetti rilevati 
all'interno dei dati della nuvola di punti. Utilizzando le caratteristiche 
estratte direttamente dalla nuvola di punti grezza, PointRCNN raggiunge 
una maggiore precisione nel rilevamento soprattutto in ambienti 13- -
difficili con geometria complessa e occlusioni.
Uno dei principali vantaggi di PointRCNN è la sua di apprendere endto-end.
Questa architettura facilita la perfetta integrazione degli stadi 
della rete, migliorando non solo le prestazioni di rilevamento del 
modello, ma anche la sua efficienza computazionale, rendendolo adatto 
ad applicazioni in tempo reale, come quelle richieste dai sistemi di 
guida autonoma.
La ricerca ha dimostrato che i metodi che utilizzano i dati delle nuvole 
di punti possono migliorare significativamente la comprensione e 
l'interpretazione delle scene 3D in situazioni di guida autonoma. Ad 
esempio, l'uso di algoritmi di rilevamento di più bersagli basati su 
PointRCNN e di tecniche di fusione di nuvole di punti voxel può essere 
utilizzato in scenari dinamici grazie alla loro versatilità e alla loro 
capacità di gestire i dati.
18) Kashefi, A., & Mukerji, T. (2022). Physics-informed PointNet: un risolutore di 
deep learning per flussi incomprimibili allo stato stazionario e campi termici su 
serie multiple di geometrie irregolari. Journal of Computational Physics, 468, 
111510.
19) Wang, L. e Huang, Y. (2022). Un'indagine sulle nuvole di punti 3D e sugli 
approcci basati sull'apprendimento profondo per la comprensione della scena 
nella guida autonoma. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 
135-154.14- -
Inoltre, le indagini nel campo delle nuvole di punti 3D e degli approcci 
di deep learning la crescente importanza di questi framework per la 
comprensione della scena nella guida autonoma.20)
Nel complesso, PointRCNN rappresenta un progresso significativo nella 
tecnologia di rilevamento degli oggetti 3D. La capacità di elaborare 
direttamente i dati grezzi punti e l'efficiente processo di rilevamento in 
due fasi ne uno strumento potente per il della guida autonoma, dove il 
rapido e accurato degli oggetti è fondamentale per la sicurezza e le 
prestazioni.
PointRCNN è una tecnologia che utilizza una CNN (rete neurale 
convoluzionale) basata su PointNet per il rilevamento di oggetti 3D ed 
elabora efficacemente i dati delle nuvole di punti rilevare con 
precisione gli oggetti. PointRCNN è una tecnologia che estende l'attuale 
metodo di rilevamento degli oggetti 2D agli ambienti 3D e viene 
applicata al riconoscimento degli oggetti dei veicoli autonomi e al 
riconoscimento dell'ambiente dei robot.
4. Applicazioni
Le PointRCNN svolgono un ruolo essenziale nei sistemi di guida 
autonoma e sono utilizzate per riconoscere e seguire con precisione gli 
oggetti nell'ambiente circostante. degli oggetti tramite punti 3D può 
aiutare i veicoli a gli ostacoli stradali con un elevato grado di precisione, 
anche in situazioni di traffico complesse.22)
Il robot utilizza la tecnologia di rilevamento degli oggetti 3D per 
interagire con l'ambiente. PointRCNN consente al robot di comprendere 
l'ambiente di volta in volta e di eseguire i compiti necessari.24)
Per inserire senza problemi gli oggetti virtuali nel mondo reale in un 
ambiente AR, necessario un rilevamento accurato degli oggetti nello 
spazio 3D. PointRCNN un ruolo importante in questo compito.
I droni devono essere in grado di riconoscere ed evitare vari ostacoli 
durante il volo. PointRCNN può essere utilizzato per rilevare gli oggetti 
in tempo reale dai dati dei sensori del drone e impostare una rotta di 
volo sicura.25)15- -
20) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). Algoritmo di 
rilevamento dinamico di più obiettivi per la fusione di nuvole di punti voxel 
basato su PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 
23, 20707-20720.
21) Wang, L. e Huang, Y. (2022). Un'indagine sulle nuvole di punti 3D e sugli 
approcci basati sull'apprendimento profondo per la comprensione della scena 
nella guida autonoma. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 
135-154.
22) Qian, R., Lai, X. e Li, X. (2021). Rilevamento di oggetti 3D per la guida 
autonoma: Pattern Recognition, 130, 108796.
23) Mao, J., Shi, S., Wang, X. e Li, H. (2022). Rilevamento di oggetti 3D per la 
guida autonoma: International Journal of Computer Vision, 131, 1909-1963.
24) Wang, L. e Huang, Y. (2022). Un'indagine sulle nuvole di punti 3D e sugli 
approcci basati sull'apprendimento profondo per la comprensione della scena 
nella guida autonoma. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 
135-154.
25) Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D. e Mouzakitis, A. 
(2019).16- -
PointRCNN viene applicato alla modellazione e all'analisi 3D degli 
ambienti urbani, fornendo importanti indicazioni per la pianificazione 
e la gestione urbana. Ciò contribuire a migliorare l'efficienza dei 
trasporti e la sicurezza nelle città.
In queste applicazioni, le PointRCNN sono molto utili in situazioni in cui 
è richiesta un'elevata precisione e un'elaborazione in tempo reale. Le 
ricerche dimostrano che tecniche come gli algoritmi di rilevamento di 
più bersagli basati sulle PointRCNN dimostrando le loro prestazioni e la 
loro efficienza in queste applicazioni.26) Le PointRCNN contribuiscono a 
massimizzare l'accuratezza e l'efficienza del rilevamento di oggetti 3D, 
che importante per lo sviluppo di veicoli autonomi e altri sistemi 
avanzati.
La tecnologia di elaborazione dei dati spaziali 3D utilizzata in molti 
settori diversi. Alcune delle principali applicazioni includono
4.1 Veicoli autonomi
I veicoli sono veicoli che utilizzano una tecnologia avanzata per guidarsi 
da soli senza l'intervento umano. Questi veicoli utilizzano una serie di 
sensori, telecamere, radar, LiDAR e altro ancora per acquisire una 
precisa consapevolezza dell'ambiente circostante. Queste tecnologie, 
unite all'elaborazione dei dati in tempo reale, sono essenziali per 
determinare percorsi di guida sicuri.
In particolare, la tecnologia di rilevamento degli oggetti 3D è una 
componente chiave dei veicoli autonomi, in quanto svolge un ruolo 
importante nel rilevare e riconoscere con precisione gli oggetti intorno 
al veicolo. PointRCNN, ad esempio, sfrutta i dati delle nuvole di punti 
per consentire un'analisi ad alta risoluzione dell'ambiente circostante il 
veicolo. Ciò consente ai veicoli autonomi riconoscere in tempo reale 
pedoni, altri veicoli, segnali stradali e altro ancora, per garantire una 
guida sicura.27)
I veicoli autonomi anche la capacità di apprendere i modelli di guida e 
di adattarsi alle diverse situazioni di guida applicando le tecnologie di 
apprendimento automatico e di intelligenza artificiale. Queste 17- -
tecnologie contribuiscono migliorare la sicurezza, l'efficienza e 
l'esperienza dell'utente. In particolare, la tecnologia di fusione di più 
sensori migliora l'accuratezza del rilevamento degli oggetti 3D, 
prestazioni affidabili in una varietà di ambienti.28)
Un'indagine sui metodi di rilevamento degli oggetti 3D per le applicazioni di 
guida autonoma. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 20, 
3782-3795.
26) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). Algoritmo di 
rilevamento dinamico di più obiettivi per la fusione di nuvole di punti voxel 
basato su PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 
23, 20707-20720.
27) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). Algoritmo di 
rilevamento dinamico di più obiettivi per la fusione di nuvole di punti voxel 
basato su PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 
23, 20707-20720.
28) Wang, X., Li, K., & Chehri, A. (2024). Tecnologia di fusione multi-sensore per 
il rilevamento di oggetti 3D nella guida autonoma: IEEE Transactions on 
Intelligent Transportation Systems, 25, 1148-1165.18- -
I veicoli autonomi un'area chiave di innovazione nei futuri sistemi di 
trasporto grazie alla convergenza di algoritmi complessi e tecnologie di 
sensori. Queste tecnologie hanno un impatto positivo sulla società nel 
suo complesso, riducendo la congestione del traffico, incidenti stradali 
e consentendo un flusso di traffico più efficiente.29)
I veicoli autonomi utilizzano i sensori LiDAR e la tecnologia di 
rilevamento degli oggetti 3D per percepire e analizzare l'ambiente 
circostante in tempo reale. Ciò consente di evitare gli ostacoli, 
riconoscere i pedoni, analizzare gli incroci e per massimizzare la 
sicurezza e l'efficienza di guida del veicolo.
4.2 Assistenza sanitaria
Le tecniche di rilevamento di oggetti 3D in campo medico, in particolare 
quelle come PointRCNN, un'ampia gamma di potenziali applicazioni. 
Queste tecnologie sono utilizzate principalmente nell'imaging medico, 
nella robotica chirurgica, nei sistemi di monitoraggio dei pazienti, ecc.
La tecnologia di rilevamento degli oggetti in 3D aiuta individuare con 
precisione le lesioni nelle immagini di TAC, risonanza magnetica ed 
ecografia. È particolarmente importante in campi come la radiologia, 
dove può essere combinata con sistemi diagnostici assistiti da computer 
che utilizzano l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per 
migliorare l'accuratezza diagnostica.30)
Nei sistemi robotici chirurgici, la tecnologia di rilevamento degli oggetti 
in 3D consente un riconoscimento accurato dei tessuti e degli organi 
circostanti durante l'intervento, contribuendo a garantire una chirurgia 
sicura e precisa. Insieme ai progressi dell'intelligenza artificiale medica, 
ciò può migliorare notevolmente l'efficienza e la sicurezza della 
chirurgia.31)
I sensori 3D e la tecnologia di rilevamento degli oggetti possono 
analizzare i movimenti e i segni vitali del paziente in tempo reale per 
rilevare le anomalie in una fase iniziale. Queste tecnologie essere 
combinate con sistemi di monitoraggio del paziente basati 
sull'intelligenza artificiale per seguire e gestire costantemente le 19- -
condizioni del paziente.32)
Combinata con la realtà virtuale (VR), potrebbe essere utilizzata per 
l'educazione e la formazione medica. Tecnologia di rilevamento degli 
oggetti 3D
29) Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & Mouzakitis, 
A. (2019). Un'indagine sui metodi di rilevamento degli oggetti 3D per le 
applicazioni di guida autonoma. IEEE Transactions on Intelligent 
Transportation Systems, 20, 3782-3795.
30) Hadjiiski, L. M., Cha, K. H., Chan, H., Drukker, K., Morra, L., Näppi, J., 
Sahiner, B., Yoshida, H., Chen, Q., Deserno, T., Greenspan, H, Huisman, H., 
Huo, Z., Mazurchuk, R., Petrick, N., Regge, D., Samala, R. K., Summers, R., 
Suzuki, K., ... & Armato, S. (2022). Rapporto 273 del gruppo di lavoro AAPM: 
Raccomandazioni sulle migliori pratiche per l'IA e l'apprendimento automatico 
per la diagnosi assistita da computer nell'imaging medico. Fisica medica.
31) Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). Biotechnology and 
Genetic Engineering Reviews, None, 1-50.
32) Almagharbeh, W. (2024). L'impatto dei sistemi di supporto decisionale basati 
sull'intelligenza artificiale sui flussi di lavoro infermieristici nelle unità di cure 
critiche. International nursing review, None.
[8] Wang, L., Chen, X., Zhang, L., Li, L., Huang, Y., Sun, Y., & Yuan, X. (2023). 
L'intelligenza artificiale nei sistemi di supporto alle decisioni cliniche in 
oncologia. International Journal of Medical Sciences, 20, 79-86.20- -
 un ruolo importante nell'aiutare i medici e gli operatori sanitari a 
simulare interventi chirurgici e diagnosi, consentendo l'apprendimento 
in un ambiente realistico.33)
Queste applicazioni contribuiscono ad aumentare l'accuratezza della 
diagnosi e del trattamento in campo medico e a migliorare la sicurezza 
generale. In particolare, la tecnologia di rilevamento degli oggetti in 3D 
combinata con l'IA sta accelerando l'innovazione nel settore sanitario e 
sta diventando uno strumento importante per migliorare la salute e la 
sicurezza dei pazienti. Questi studi forniscono nuove prospettive sulle 
implicazioni commerciali, normative e sociali dell'IA medica.34)
In campo medico, l'elaborazione dei dati spaziali 3D utilizzata per 
diagnosi precise e pianificazione chirurgica. I dati delle nuvole di punti 
provenienti da immagini mediche 3D, come scansioni TC o risonanze 
magnetiche, vengono utilizzati per visualizzare il sito chirurgico e 
misurarne l'esatta posizione e dimensione per migliorare la precisione 
dell'intervento.
4.3 Automazione industriale e robotica
Le tecnologie di rilevamento degli oggetti 3D, in particolare modelli 
come PointRCNN, stanno rivoluzionando il campo dell'automazione 
industriale e della robotica. Queste tecnologie migliorano 
significativamente l'efficienza e l'accuratezza in un'ampia gamma di 
settori e svolgono un ruolo importante nelle seguenti aree specifiche
La tecnologia di rilevamento degli oggetti 3D è essenziale per i sistemi 
robotici che riconoscono e smistano gli oggetti all'interno di un 
magazzino. Consente ai robot di riconoscere con precisione oggetti di 
dimensioni e forme diverse, permettendo loro di eseguire operazioni di 
spostamento e smistamento efficienti. Queste tecnologie aumentano 
l'efficienza dei processi industriali e facilitano l'automazione dei sistemi 
logistici.35)
Quando i robot industriali assemblano automaticamente i pezzi, il 
rilevamento degli oggetti 3D aumenta l'efficienza dell'assemblaggio 
riconoscendo l'esatta posizione e l'orientamento dei pezzi. Ciò 
contribuisce in modo significativo ad aumentare i tassi di produzione e 21- -
a ridurre i tassi di difettosità e un ruolo importante negli ambienti di 
produzione intelligente.36)
Vengono utilizzati per ispezionare la geometria e le dimensioni dei 
prodotti utilizzando la tecnologia di scansione 3D e un ruolo importante 
nel garantire la qualità dei prodotti, nel rilevare tempestivamente i 
difetti e nel ridurre i costi. Queste parti automatizzate
33) Yeh, M. C., Wang, Y., Yang, H., Bai, K., Wang, H., & Li, Y. (2020). Previsione 
del rischio di cancro al polmone basata sull'intelligenza artificiale utilizzando le 
cartelle cliniche elettroniche non di imaging: approccio di apprendimento 
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34) Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). Biotechnology and 
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36) Ji, S., Lee, S., Yoo, S., Suh, I., Kwon, I., Park, F., Lee, S. e Kim, H. (2021).
Automazione dell'assemblaggio robotico basata sull'apprendimento per la 
produzione intelligente. Atti dell'IEEE, 109, 423-440.22- -
I sistemi di ispezione di qualità aumentano l'affidabilità dei prodotti.37)
Per aumentare la sicurezza dei robot e dei sistemi di automazione, viene 
utilizzata la tecnologia di rilevamento degli oggetti in 3D. Ciò consente 
ai di riconoscere le o gli nelle vicinanze in sicurezza. Questi 
meccanismi di sicurezza contribuiscono a ridurre gli incidenti negli 
ambienti industriali.38)
Per i veicoli autonomi o i droni è essenziale rilevare gli oggetti e 
pianificare i loro percorsi. La tecnologia di rilevamento degli oggetti in 
3D questi sistemi di operare in modo efficiente, evitare gli ostacoli ed 
eseguire le consegne in modo sicuro.39)
In queste aree, le tecnologie di rilevamento degli oggetti 3D guidando 
l'innovazione nell'automazione industriale, contribuendo ad aumentare 
la produttività, ridurre i costi e migliorare la sicurezza. In futuro, queste 
tecnologie continueranno a essere parte integrante dell'evoluzione della 
robotica e dei sistemi di automazione. La ricerca ha dimostrato che 
l'applicazione di queste tecnologie sta contribuendo in modo 
significativo ad aumentare l'efficienza dei processi industriali e a gestire 
la complessità dei sistemi automatizzati.40)
Nell'automazione industriale e nella robotica, l'elaborazione dei dati 
spaziali 3D viene utilizzata per aumentare l'efficienza dei processi 
produttivi e automatizzare le ispezioni di qualità. I robot utilizzano 
sensori LiDAR o telecamere 3D riconoscere i prodotti, individuare le 
anomalie e contribuire a risolvere i problemi di qualità.
4.4 Sistemi di sorveglianza della sicurezza
Nei sistemi di sorveglianza di sicurezza, la tecnologia di rilevamento 
degli oggetti 3D un ruolo importante nel fornire soluzioni efficaci di 
monitoraggio e sicurezza in una varietà di ambienti. Questa tecnologia è 
stata particolarmente importante in aree quali il monitoraggio in tempo 
reale, il rilevamento delle intrusioni, la prevenzione degli incidenti, 
l'analisi dei dati e la creazione di rapporti e l'integrazione 
dell'intelligenza artificiale.
Con capacità di monitoraggio in tempo reale, i sistemi di rilevamento di 23- -
oggetti 3D utilizzano telecamere e sensori per analizzare l'ambiente 
circostante in tempo reale. Questa analisi in tempo reale consente un 
riconoscimento accurato di persone, veicoli e oggetti e fornisce avvisi 
immediati in caso di situazioni di pericolo. Ciò è essenziale per 
aumentare la sicurezza, soprattutto in ambienti complessi come strade e 
aeroporti.
Per quanto riguarda il rilevamento delle intrusioni, la tecnologia di 
rilevamento degli oggetti 3D è efficace nel rilevare movimenti o 
comportamenti insoliti all'interno di una specifica area di sicurezza. 
Questo può portare a un rilevamento precoce dell'avvicinamento di un 
intruso e fornire al personale di sicurezza un'informazione immediata.
37) Wang, K., Zhou, J., Li, G., Hu, Y., & Hu, F. (2024). Automazione industriale e 
qualità del prodotto: il ruolo della trasformazione della produzione robotizzata. 
Economia applicata.
38) Salcic, Z., Atmojo, U., Park, H., Chen, A., & Wang, K. (2019). Progettazione di 
sistemi software di automazione e robotica dinamici e collaborativi. IEEE 
Transactions on Industrial Informatics, 15, 540-549.
39) Nebot, E. (2018). Robotica: dall'automazione ai sistemi intelligenti. Ingegneria.
40) Mulaveesala, R., Arora, V., Dua, G., Morello, R. e Vavilov, V. (2022). Visione e 
automazione industriale. Scienza e tecnologia delle misure, 33.24- -
Impedire l'ingresso non autorizzato in aree protette fornendo allarmi 
rossi.
In termini di prevenzione degli incidenti, questi sistemi prevengono gli 
incidenti in una varietà di ambienti, compresi i siti industriali, rilevando 
precocemente i pericoli e fornendo avvisi. Ad esempio, un sistema di 
allarme automatico attivato quando un lavoratore si avvicina a un'area 
pericolosa per prevenire un incidente.
Le funzionalità di analisi dei dati e di reporting aiutano a valutare la 
situazione della sicurezza e a identificare i problemi attraverso analisi 
successive che utilizzano i dati 3D raccolti. Queste analisi forniscono 
importanti spunti per la strategia di sicurezza futura e miglioramento 
continuo della sicurezza.
Con l'integrazione dell'intelligenza artificiale, la tecnologia di 
rilevamento degli oggetti 3D può essere combinata con algoritmi di 
apprendimento automatico per creare un sistema di sorveglianza più 
intelligente. Ciò al sistema di apprendere modelli e di implementare 
meccanismi di allarme e di risposta più sofisticati.
In questo modo, la tecnologia di rilevamento degli oggetti 3D sta 
diventando parte integrante dei sistemi di sorveglianza della sicurezza, 
contribuendo a soddisfare una serie di esigenze di sicurezza e ad 
aumentare la sicurezza delle strutture. Si prevede che queste tecnologie 
si evolveranno ulteriormente in futuro, portando a soluzioni di 
sorveglianza della sicurezza più sofisticate ed efficienti. Questi progressi 
tecnologici evolveranno in sistemi di sicurezza più robusti, soprattutto 
grazie all'integrazione con l'intelligenza artificiale.41)
La tecnologia di rilevamento degli oggetti 3D un ruolo importante 
anche nei sistemi di sorveglianza della sicurezza. I sensori LiDAR e la 
tecnologia di rilevamento degli oggetti 3D utilizzati per individuare gli 
intrusi o determinare la presenza di persone nelle vicinanze. anche 
analizzare i modelli di comportamento nello spazio 3D per tracciare e 
prevenire attività illegali.25- -
41) Chen, Y., Wang, H., Pang, Y., Han, J., Mou, E., & Cao, E. (2023). Un metodo di 
rilevamento di piccoli bersagli a infrarossi basato su un meccanismo di 
confronto visivo umano ponderato per il monitoraggio della sicurezza. Remote. 
Sens., 15, 2922.26- -
4.5 VR/AR
Nella realtà virtuale (VR) e nella realtà aumentata (AR), la tecnologia di 
rilevamento degli oggetti 3D sta migliorando significativamente 
l'esperienza dell'utente in una varietà di settori. Il rilevamento degli 
oggetti 3D consente agli utenti di interagire con gli oggetti del mondo 
reale all'interno di ambienti virtuali, ed è essenziale per le applicazioni 
AR che riconoscono l'ambiente circostante in tempo reale per 
posizionare e manipolare con precisione gli elementi virtuali. Questo 
rende l'esperienza dell'utente più coinvolgente.
Negli ambienti VR, il rilevamento degli oggetti 3D viene utilizzato per 
creare simulazioni realistiche. Ciò consente di creare scenari di 
formazione in diversi campi, tra cui quello medico, e dell'aviazione, 
permettendo ai partecipanti di sperimentare ed esercitarsi in sicurezza 
in situazioni reali. L'applicazione della VR/AR, soprattutto nel campo 
della sicurezza delle costruzioni, aumenta la consapevolezza della 
sicurezza dei lavoratori.42)
Nel settore dei giochi, il rilevamento degli oggetti in 3D offre 
un'esperienza grazie al rilevamento accurato del movimento e della 
posizione del giocatore. Ciò consente di interagire con i personaggi 
virtuali, aumentando il realismo del gioco.
In architettura e ingegneria, la tecnologia AR può essere utilizzata per 
visualizzare i modelli di progetto nel mondo reale. Ciò aiutare a 
individuare in anticipo gli errori nel processo di progettazione e a 
facilitare la comunicazione con i clienti. Queste applicazioni possono 
essere particolarmente sinergiche con la sicurezza delle costruzioni.43)
La tecnologia AR aiuta i consumatori a prendere decisioni di acquisto 
consentendo loro di sperimentare virtualmente i prodotti. Ad esempio, 
consente di collocare i mobili nella propria casa o di provare in anticipo 
i colori dei cosmetici. Questo migliora l'esperienza di acquisto e 
l'interazione del consumatore.44)
In questo modo, la tecnologia di rilevamento degli oggetti 3D offre 
esperienze innovative in VR e AR e viene utilizzata in diversi settori. In 
futuro, queste tecnologie continueranno a evolversi, rendendo 27- -
l'interazione tra l'utente e l'ambiente virtuale ancora più fluida e 
naturale. amplierà ulteriormente l'uso della tecnologia VR/AR nei settori 
dell'istruzione, dell'intrattenimento, del commercio e altro ancora. Allo 
stesso tempo, i progressi di queste tecnologie nuove opportunità nel 
settore del turismo e dell'ospitalità.45)
42) Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, A. P. C. (2018). Una revisione critica 
delle applicazioni di realtà virtuale e aumentata (VR/AR) nella sicurezza delle 
costruzioni. Automation in Construction, 86, 150-162.
43) Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, A. P. C. (2018). Una revisione critica 
delle applicazioni di realtà virtuale e aumentata (VR/AR) nella sicurezza delle 
costruzioni. Automation in Construction, 86, 150-162.
44) Jayawardena, N. S., Thaichon, P., Quach, S., Razzaq, A., & Behl, A. (2023). Gli 
effetti di persuasione dei video pubblicitari in realtà virtuale (VR) e realtà 
aumentata (AR): una revisione concettuale". Journal of Business Research.
45) Wei, W. (2019). Progressi della ricerca sulla realtà virtuale (VR) e sulla realtà 
aumentata (AR) nel turismo e nell'ospitalità. Journal of Hospitality and Tourism 
Technology, 10, 539-570.28- -
Nella realtà virtuale (VR) e nella realtà aumentata (AR), i dati spaziali 3D 
svolgono un ruolo importante interazione con gli oggetti del mondo 
reale. I dati spaziali 3D collocare correttamente gli oggetti virtuali nel 
mondo reale e permettono agli utenti di interagire con essi in modo 
naturale.
5. Conclusione
La tecnologia di elaborazione dei dati spaziali 3D rivoluzionando molti 
campi, tra cui la guida autonoma, la sanità, l'industria, la sicurezza e la 
VR/AR. In particolare, i sensori LiDAR e le tecnologie di rilevamento 
degli oggetti 3D svolgendo un ruolo importante in ognuno di questi 
campi, contribuendo all'analisi ambientale in tempo reale, a diagnosi e 
trattamenti accurati e a sistemi di automazione efficienti. Queste 
tecnologie continueranno evolversi e a fornire esperienze più ricche 
agli utenti in vari campi.29- -
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profondo nell'imaging medico. Fisica medica.

研究報告書：3D空間データ処理技術及びその応用分野 AI研究
員2025_01
要約：
本研究は、3D空間データ処理技術、特にLiDARセンサーを活用したPoint 
Cloudデータ収集と3D物体検出技術の発展と応用分野について扱う。3D物体
検出技術であるVoxelNet、PointNet、PointRCNNを中心に、これらの技術が
自動運転車両、医療、産業オートメーション、安全監視システム、VR/ARなど
様々な分野でどのように活用されているのかを説明する。LiDARセンサーを通
じ て 収 集 さ れ た Point 
Cloudデータは、高い精度で3D空間を分析し、これを基にした3Dオブジェク
ト検出技術は、リアルタイム環境認識、精密診断、製造工程の最適化などで重
要な役割を果たす。本研究は、3D空間データ処理技術が現代産業と技術革新に
与える影響を分析し、今後の発展可能性についても議論する。
キーワード：
3D 空 間 デ ー タ 、 LiDAR セ ン サ ー 、 Point 
Cloud 、 3D オ ブ ジ ェ ク ト 検 出 、 VoxelNet 、 PointNet 、 PointRCNN 、 
自動運転車、 医療分野、 産業オートメーション、 安全監視システム、 
VR/AR、 ディープラーニング2 -- -
1. はじめに
データ収集、保存、分析、視覚化のプロセスを含み、LiDAR、フォトグラメト
リー、3Dスキャンなどの技術を使用して3次元空間情報を処理する。これらの
技術は様々なソフトウェアプラットフォームで使用され、特にGIS(Geographi
c Information Systems) と CAD(Computer-Aided 
Design)が主なツールとして活用される。これにより、複雑な空間分析が可能
になる。
LiDARはレーザーパルスを使用して距離データを収集し、photogrammetry
は航空写真を使用して3Dモデルを生成する。このようなデータはデータベース
に保存され、必要に応じて分析と視角化に使用される.1)
研 究 に よ る と 、 3D 
CNN構造を使用してD表現を学習することができ、これは従来の完全な3D 
CNNベースの方法よりも効率的に行うことができます2)。
GPUベースの3D視覚化方法により、より精巧で正確な空間境界の設定が可能に
なった3)。
3Dモデリングは、建築設計やシミュレーションの過程で不可欠なツールとして
使用されます。これにより、構造物の安全性を評価し、設計の精度を高めるこ
とができる。
3D空間データは、生態系の変化や災害管理に関する研究に活用される。例えば
、3D地質モデリングは、地下水探査や地質学的研究に使用される4) 。
没入型環境を開発するために、3Dデータを活用してユーザーエクスペリエンス
を向上させている。これは、教育、医療、エンターテイメントなど様々な産業
で適用されている。
3D空間データ処理技術は最近、様々な分野で急速に発展しており、特にLiDA
R セ ン サ ー に よ る Point 
Cloudデータ収集と3D空間での物体検出技術が注目されている。これらの技術
は、自動運転車両、医療分野、産業オートメーション、安全監視システム、そ
してVR/AR環境で革新的な変化を起こしている。本研究報告書は、3D空間デ
ータ処理技術に対する基本的な理解を助け、その技術がどのように様々な産業
に応用されているかを説明する。3 -- -
1) Bai, X., Zhou, J., Ning, X., & Wang, C. 
(2022).3次元データの計算と可視化.ディスプレイ, 73, 102169.
2) Kim, E. Y., Shin, S. Y., Lee, S., Lee, K., Lee, K. H., & Lee, K. M. 
(2020).3次元分類と形状検索のための共有2次元カーネルを用いた3次元コンボリュ
ーション. Computer Vision and Image Understanding, 193, 102901.
3) Xue, Z., Wu, S., Li, M., & Cheng, K. 
(2024).最新の3Dグラフィックスに基づく地域探査のための新しい手法. Minerals.
4) Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & Banoeng-Yakubo, B. 
(2020). 元 々 鉱 物 探 査 の た め に 収 集 さ れ た Bfieldデータを再処理した水理地質学的目的で開発されたガーナ・ナシア亜盆地の3
D地質モデルから得られた新しい地域層序学的知見.Solid Earth, 11, 349-361.4 -- -
2. LiDARセンサーを利用したPoint CLoudのデータ収集
LiDARセンサーを利用したポイントクラウドデータ収集は、さまざまなアプリ
ケーション分野で重要な役割を果たしており、特に高解像度の3Dデータ収集に
適しています。LiDAR技術は、レーザーパルスを放出し、物体から反射された
信号を受信し、これに基づいて距離情報を計算します。この情報はポイントク
ラウド形式で保存され、各ポイントにはX、Y、Z座標と反射強度が含まれます
。
LiDARポイントクラウドは、都市、環境、資源管理など様々な分野でできる。
例 え ば 、 森 林 の 構 造 解 析 や 建 物 の 精 密 測 量 な ど に 有 用 で あ る 。 
また、ポイントクラウドは、ノイズ除去、アライメント、表面再構成のための
後処理過程を経て、3DGISデータに変換される。この過程で様々なソフトウェ
ア が 使 用 さ れ 、 特 に GPU 基 
盤の3D視覚化方法により、より精巧な空間境界設定が可能である5) 。
LiDARデータは、自動運転車の認識システムにおいても重要な役割を果たす。
自動運転分野におけるLiDARポイントクラウドの処理と学習は、道路環境の正
確 な 認 識 と 物 体 検 出 に 貢 献 し て い る 6) 
これらのデータは、高解像度のリアルタイム3D地図を構成するために不可欠で
あり、これにより自動運転車は複雑な道路状況でも安全に走行することができ
る。
また、LiDAR学的できる。例えば、航空機搭載LiDARによって収集されたデー
タは、地質構造を3Dモデルに再構築するために使用され、地下水探査や地質学
的研究に貢献することができる7）。このような3D地質モデリングは、新しい地
質学的解釈を可能に、地域の地質学的特性をより正確に把握するのに役立つ。
LiDAR技術の利点は、高速データ収集と高い精度を提供することであるが、コ
ストが比較的高く、雨や性能が低下可能性があるという限界がある。このよう
な技術的限界を克服するために、継続的な研究開発が行われており、これによ
り、様々な産業分野でLiDAR技術の活用がさらに拡大している。
LiDAR(Light Detection and 
Ranging)センサーは、レーザーを利用して物体の表面を測定し、そのデータを
通じて3D空間情報を得ることができる技術である。LiDARセンサーが生成す
る Point 5 -- -
Cloudデータは、3D空間に分布する多数の点の集合であり、各点は、高度、距
離、位置定位置、位置情報を含む。
5) Bai, X., Zhou, J., Ning, X., & Wang, C. 
(2022).3次元データの計算と可視化.ディスプレイ, 73, 102169.
6) Abbasi, R., Bashir, A., Alyamani, H. J., Amin, F., Doh, J., & Chen, J. 
(2023). 自 律 走 行 の た め の Lidar Point Cloud Compression, Processing and 
Learning for Autonomous Driving.IEEE Transactions on Intelligent 
Transportation Systems, 24, 962-979.
7) Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & Banoeng-Yakubo, B. 
(2020). 元 々 鉱 物 探 査 の た め に 収 集 さ れ た Bfieldデータを再処理した水理地質学的目的で開発されたガーナ・ナシア亜盆地の3
D地質モデルから得られた新しい地域層序学的知見.Solid Earth, 11, 349-361.6 -- -
を含んでいる。このようなデータは、自動運転車の周辺環境認識、建築および
土木分野のモデリング、そして3Dマッピングのために非常に重要な役割を果た
す。
3. 3Dオブジェクト検出技術
3D物体検出技術は、3D空間で物体を認識し、位置を把握する重要な技術であ
り、自律走行車、ロボット工学、拡張現実など様々な分野で必須的に活用され
て い る 。 こ の 技 術 は 、 主 に LiDAR 、 RGBDカメラ、ステレオビジョンシステムを通じて収集された3Dデータに基づいて
いる。
LiDARで生成されたポイントクラウドを活用して物体の位置と形状を認識する
方法である。PointNetのようなディープラーニングモデルがこの分野で広く使
用されており、このような方法は高解像度のリアルタイム3D地図の生成に不可
欠である.8)
RGBカメラで得られた2D画像と3D情報を組み合わせて物体を検出する技術で
ある。この方法は、物体の色やパターン情報を追加することで、検出性能を向
上させる。最近の研究では、LiDARとカメラ画像を組み合わせて検出の精度を
高めるFusionRCNNのような方法が提案されている9) 。
CNN(Convolutional Neural Networks) や RNN(Recurrent Neural 
Networks)などの構造を使用して3D特徴を学習、認識する。このようなモデル
は、データセットに基づき、物体分類や位置推定の精度を高め、特に自動運転
車における障害物認識に重要な役割を10) 。
道路上の障害物や歩行者を検出し、走行安全性を高めるために使用される。こ
の分野では、LiDARポイントクラウドとビジョンデータを融合して、より精密
な検出を実現する研究が活発に行われている11) 。
ロボットが周囲の環境を理解し、相互作用できるように支援します。特に、物
体の正確な位置を把握することで、ロボットの経路計画とタスクの実行を支援
する上で重要な役割を。
ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、リアルタイムでオブジェクト
を認識し、反応する。例えば、拡張現実では、オブジェクトの位置と形状を正
確に把握し、仮想オブジェクトとのインタラクションを強化する必要がありま
す。7 -- -
8) Qian, R., Lai, X., & Li, X. (2021).自律走行のための3次元物体検出：A Survey. 
Pattern Recognition, 130, 108796.
9) Xu, X., Dong, S., Xu, T., Ding, L., Wang, J., Jiang, P., Song, L., & Li, J. (2023).
FusionRCNN: LiDAR-Camera Fusion for Two-Stage 3D Object 
Detection.リモートセンシング, 15, 1839.
10) Fan, L., Yang, Y., Wang, F., Wang, N., & Zhang, Z.(2023).Super Sparse 3D 
Object Detection.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine 
Intelligence, 45, 12490-12505.
11) Xu, X., Dong, S., Xu, T., Ding, L., Wang, J., Jiang, P., Song, L., & Li, J. (2023).
FusionRCNN: LiDAR-Camera Fusion for Two-Stage 3D Object 
Detection.リモートセンシング, 15, 1839.8 -- -
これらの技術は継続的に発展しており、より精密で効率的な3Dオブジェクト検
出ソリューションを提供しています。研究と技術の進歩は、実際の環境での認
識精度を大幅に向上させている。
3Dオブジェクト検出は、3D空間で特定のオブジェクトを正確に識別・分類す
る技術であり、様々な3D空間データ処理技術がこれを支援する。最近では、デ
ィープラーニング基盤の技術が3Dオブジェクト検出に積極的に適用されている
。代表的な技術にはVoxelNet、PointNet、PointRCNNなどがある。
3.1 VoxeLNet
VoxelNetは、自動運転システムで非常に重要なポイントクラウドを使用して3
Dオブジェクトを検出するために特別に設計された革新的なディープラーニン
グアーキテクチャーです。このアーキテクチャは、生のポイントクラウドデー
タを構造化された3Dボクセルグリッドに変換し、効率的な処理と特徴抽出を可
能にユニークなアプローチです。ボクセル表現への変換は、VoxelNetが3D畳
み込みを効果的に活用し、空間情報をキャプチャしながら計算効率を確保でき
るため、非常に重要です。このような効率は、自動運転に必要なリアルタイム
アプリケーションに不可欠である。
VoxelNet 
の強みは、各ボクセルの表現力を大幅に向上させる新しい特徴符号化レイヤー
を組み込むことができることである。これは、各ボクセルに含まれるポイント
のユニークな特性を考慮することで実現され、複雑な環境内のオブジェクトを
検 出 し 、 分 類 す る ネ ッ ト ワ ー ク の 能 力 を 向 上 さ せ ま す 。 12) 
この特徴エンコーディングの段階は、従来の2次元合成곱ニューラルネットワ
ークを使用して処理することが困難な点群データの不規則でまばらな特性によ
って引き起こされる問題を解決するために非常に重要です。
研 究 に よ る と 、 VoxelNet は 3 
次元物体検出の分野で大きな貢献をしていることが示されている。例えば、Vo
xelNet 
は、高い精度を提供しながら計算効率を維持できるアーキテクチャのため、自
動 運 転 車 の 実 装 間 ア プ リ ケ ー シ ョ ン で 好 ま れ る 選 択 肢 と な っ て い る13) 
。 さ ら に 、 VoxelNet 
の疎な表現の統合は自動運転のシーンでよく見られる大規模なデータを効果的
に処理することを可能にする。9 -- -
VoxelNet の 開 発 は 、 3D 
データ処理の分野で大きな進歩を遂げ、自動運転技術の将来の革新のための基
盤を築いた。効率的なボクセル化と高度な特徴符号化技術を組み合わせること
で 、 こ の 分 野 の 重 要 な 課 題 を 解 決 し て い る 14) 
これは、検出精度を向上させるだけでなく、より洗練された実装を可能にする
。
12) Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun. 
(2019).3次元点群のディープラーニング: 調査. IEEE Transactions on Pattern 
Analysis and Machine Intelligence, 43, 4338-4364.
13) Wang, X., Cai, M., Sohel, F., Sang, N., & Chang, 
Z.(2021).自律走行システムにおける3次元物体検出に対する敵対的点群摂動. 
Neurocomputing, 466, 27-36.
14) Chen, W., Li, P., & Zhao, H. (2022).MSL3D: 
自律走行のための単眼、ステレオ、点群からの3次元物体検出.Neurocomputing, 
494, 23-32.10 -- -
間3D認識システム開発の境界を押し広げている。強力な性能と革新的なアプロ
ーチに基づき、VoxelNetは、3Dポイントクラウド処理と自律システム分野の
継続的な研究開発に影響を与え続けて15) 。
VoxelNetは、3Dオブジェクト検出のための革新的なモデルで、ポイントクラ
ウドデータを3D格子(voxel)に変換して処理します。各ボクセルはポイントク
ラウドの一点を表し、これにより、モデルは空間的な情報をより効果的に処理
することができます。VoxelNetは、このボクセル情報を通じてオブジェクト
を検出し、予測を行います。この方式は、効率的かつ迅速に大規模なPoint 
Cloudデータを処理できるという利点があります。
3.2 ポイントネット
ポイントネットは、順序のないポイントセットを直接消費することで、3Dポイ
ントクラウドデータ処理に革命をもたらした画期的なディープラーニングアー
キテクチャです。構造化された入力を必要とする従来の方法とは異なり、ポイ
ントネットは対称関数を使用して順列不変性を保証することで、ポイント間の
空間的な関係をするため、入力ポイントの関係なく、維持されます。
PointNetの主な革新は、多層パーセプトロン（MLP）を使用し、マックスプ
ーリング演算を行うことにあります。このアーキテクチャは、個々のポイント
の特徴をグローバルな表現に効率的に集約し、分類や分割などのタスクに特に
有用です。大規模なポイント・クラ効率的正確にする能力により、PointNet 
この分野の基礎モデルと、その原理に基づいた多くの後続のアーキテクチャに
影響を与えました。
PointNet 
の影響力は、学術研究だけでなく、自律走行やロボット認識などの分野での実
用化にも影響を与えている。例えば、自律走行システムにおいて、PointNet 
は 、 LiDAR 
データを処理し、オブジェクトの識別と分類を行い、オブジェクトの検出とナ
ビゲーションを改善するために使用されている.16) PointNet の設計は、3D 
データに関連する複雑さ、例えば、閉塞や点密度の変化などの複雑さを効果的
に 処 理 す る こ と を 可 能 に し 、 コ ン ピ ュ ー タ 
ビジョンアプリケーションにおいて汎用性の高いいる。
PointNet が も た ら し た 進 歩 は 、 様 々 な 革 新 的 な 文 脈 で PointNet 
の 適 応 を も た ら し た 。 例 え ば 、 空 中 LiDAR 
データの分類に適用され、リモートセンシングタスクの精度と効率を向上させ11 -- -
た 17) ま た 、 PointNet 
の適応性は、物理ベースのニューラルネットワークとの統合により、亀裂伝播
の分析に活用されている。
15) Yang, Y., Chen, F., Wu, F., Zeng, D., Ji, Y., & Jing, X. 
(2020).点群ベースの3次元物体検出のためのマルチビューセマンティック学習ネッ
トワーク.Neurocomputing, 397, 477-485.
16) Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun. 
(2019).3次元点群のディープラーニング: 調査. IEEE Transactions on Pattern 
Analysis and Machine Intelligence, 43, 4338-4364.
17) Nong, X., Bai, W., & Liu, G. 
(2023).完全近傍特徴を持つPointNet++ネットワークを用いた空中LiDAR点群分類.
PLOS ONE, 18.12 -- -
や流体力学シミュレーションなどの複雑な産業問題を解決することが証明されて
います18) 。
ポイントネットは、3Dデータ処理の分野でベンチマークの役割を果たし続け、
ポイントクラウドデータを処理するディープラーニングモデルの能力を大きく
進化させています。その影響力は、理論的発展と実際の応用の両方で明らかで
あり、人工知能と機械学習の進化する環境における継続的な関連性と適応性を
示しています19) 。
PointNet は 、 Point 
Cloudデータを直接処理できるモデルで、各点の順序に関係なく、3D空間でオ
ブジェクトを認識することができます。PointNetは点々の特徴を抽出し、これ
に 基 づ い て 分 類 及 び セ グ メ ン テ ー シ ョ ン を 行 う 。 こ の モ デ ル は 、 Point 
Cloudの非定型的な特性を処理することができ、自動運転、ロボット工学、医
療画像分析など様々な分野に活用することができる。
3.3 PointRCNN
PointRCNNは3Dオブジェクト検出の分野で重要なフレームワークであり、特
に自動運転などのアプリケーションに適しています。このフレームワークは、
3Dポイントクラウドデータからオブジェクトを検出する精度と効率を向上させ
るために、2段階の検出プロセスを使用します。最初のステップは、ポイント
ベースの地域提案ネットワークを通じてオブジェクト提案を生成することです
。このステップは、生の点群データから直接動作するため、画像投影やボクセ
ル化に依存する従来の方法では失われる可能性のある詳細な空間情報を保存で
きるため、非常に重要です。
第二段階では、PointRCNNは3Dバウンディングボックス行い、初期提案を細
分化します。これにより、サイズと方向を調整し、ポイントクラウドデータ内
の 検 出 さ れ た オ ブ ジ ェ ク ト に 合 う よ う に 調 整 し ま す 。 PointRCNN 
は、生のポイントクラウドから直接抽出された特徴を利用することで、特に複
雑な幾何学的構造や閉塞のある困難な環境において、検出の精度を向上させる
ことができます。
PointRCNN 
の主な利点の一つは、エンドツーエンドの学習が可能であることです。このア
ーキテクチャはネットワーク段階のシームレスな統合を促進し、モデルの検出
性能だけでなく計算効率も向上させ、自動運転システムに必要なアプリケーシ13 -- -
ョンなどのリアルタイムアプリケーションに適しています。
研究によると、ポイントクラウドデータを使用する方法は、自律走行状況にお
ける3Dシーンの理解と解釈を大幅に向上させることができます。例えば、Poi
ntRCNNに基づくマルチターゲット検出アルゴリズムとボクセルポイントクラ
ウドの融合技術を使用することで、動的なシナリオにおける汎用性と
18) Kashefi, A., & Mukerji, T. (2022).Physics-informed PointNet: A deep 
learning solver for steady-state incompressible flows and thermal fields on 
multiple sets of irregular geometries.Journal of Computational Physics, 468, 
111510.
19) Wang, L., & Huang, Y. 
(2022).自律走行におけるシーン理解のための3次元点群とディープラーニングに基
づくアプローチの調査.IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 
135-154.14 -- -
また、3Dポイントクラウドやディープラーニングアプローチの分野での調査は
、自動運転におけるシーン理解のためのこのようなフレームワークの重要性が
ますます高まっています20) 。）
全体として、PointRCNNは3D物体検出技術において大きな進歩を遂げました
。生ポイントクラウドデータを直接する能力と効率的な2段階の検出プロセス
により、安全性と性能において高速かつ正確な物体重要な自動運転強力なツー
ルとなります。
PointRCNNは、3Dオブジェクト検出のためにPointNetをベースにしたCNN(
Convolutional Neural Network) を 活 用 し た 技 術 で 、 Point 
Cloudデータを効果的に処理してオブジェクトを正確に検出する。PointRCN
Nは、従来の2Dオブジェクト検出方法を3D環境に合わせて拡張した技術で、
自動運転車両のオブジェクト認識、ロボットの環境認識などに適用される。
4. 応用分野
PointRCNN 
は自動運転システムで不可欠な役割を果たし、周辺環境の物体を正確に認識・
追跡するために使用される。これは、車両の安全な走行を保証するために重要
な 要 素 と し て 機 能 す る .22) 
3D利用した物体、車両が複雑な交通状況でも高精度で道路の障害物を回避する
ことができる.23)
ロボットは、環境と対話するために3Dオブジェクト検出技術を活用する。Poi
ntRCNN 
は、ロボットが実施間で周囲環境を理解し、必要なタスクを実行する24) 。
AR環境で仮想オブジェクトを現実世界に自然に挿入するためには、3D空間で
の正確なオブジェクト検出が必要です。PointRCNNはこのような作業で重要
な役割を果たします。
ドローンは飛行中に様々な障害物を認識して回避する機能が必要である。Poin
tRCNN 
を活用し、ドローンのセンサーデータからリアルタイムでオブジェクトを検出
し、安全な飛行経路を設定することができる25) 。
20) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. 
(2022).PointRCNN 15 -- -
に基づくボクセル点群融合の動的マルチターゲット検出アルゴリズム. IEEE 
Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23, 20707-20720.
21) Wang, L., & Huang, Y. 
(2022).自律走行におけるシーン理解のための3次元点群とディープラーニングに基
づくアプローチの調査.IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 
135-154.
22) Qian, R., Lai, X., & Li, X. (2021).自律走行のための3次元物体検出：A Survey. 
Pattern Recognition, 130, 108796.
23) Mao, J., Shi, S., Wang, X., & Li, H. 
(2022). 自 律 走 行 の た め の 3 次 元 物 体 検 出 ： A Comprehensive Survey. 
International Journal of Computer Vision, 131, 1909-1963.
24) Wang, L., & Huang, Y. 
(2022).自律走行におけるシーン理解のための3次元点群とディープラーニングに基
づくアプローチの調査.IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 
135-154.
25) Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & Mouzakitis, 
A. (2019).16 -- -
都市環境の3Dモデリングと分析にPointRCNNを適用することで、都市計画と
管理に重要な情報を提供する。これは、交通効率を向上させ、都市内の安全を
強化するのに役立つことができる。
こ の よ う な ア プ リ ケ ー シ ョ ン に お い て 、 PointRCNN 
は、高い精度とリアルタイム処理が要求される状況で非常に有用である。研究
に よ る と 、 PointRCNN 
に基づくマルチターゲット検出アルゴリズムのような技術は、このようなアプ
リ ケ ー シ ョ ン で そ の 性 能 と 効 率 を 証 明 し て 26) PointRCNN は 、 3D 
オブジェクト検出の精度と効率を最大化することに貢献し、自動運転車やその
他の高度なシステムの開発に重要な役割を果たしている。
3D空間データ処理技術は、様々な産業分野で幅広く活用されている。主な応用
分野は以下の通りである。
4.1 自動運転車
自動運転車両は、先端技術を通じて人間の介入なしに自ら走行できる車両を意
味する。これらの車両は、様々なセンサー、カメラ、レーダー、LiDARなどを
活用して周辺環境を精密に認識する。これらの技術は、リアルタイムのデータ
処理と結合され、安全な走行経路を決定するために不可欠である。
特に、3D物体検知技術は、自動運転車両の核心要素であり、車両周辺の物体を
正確に検知・認識する上で重要な役割を果たす。例えば、PointRCNNはポイ
ントクラウドデータを活用し、車両の周辺環境を高解像度で分析できるように
する。これにより、自動運転車両は歩行者、他の車両、道路標識などをリアル
タイムで認識し、安全な運転を保証することが.27)。
また、自動運転車両は、機械学習と人工知能技術を適用して走行パターンを学
習し、様々な走行状況に適応する能力を備えている。これらの技術は、車両の
安全性、効率性、そしてユーザーエクスペリエンスを向上させることに貢献し
ている。特に、マルチセンサー融合技術は、3D物体検出の精度を高め、様々な
環境でも安定した性能を発揮できるように28) 。
自律走行アプリケーションにおける3次元物体検出手法に関する調査.IEEE 
Transactions on Intelligent Transportation Systems, 20, 3782-3795.
26) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. 17 -- -
(2022).PointRCNN 
に基づくボクセル点群融合の動的マルチターゲット検出アルゴリズム. IEEE 
Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23, 20707-20720.
27) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. 
(2022).PointRCNN 
に基づくボクセル点群融合の動的マルチターゲット検出アルゴリズム. IEEE 
Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23, 20707-20720.
28) Wang, X., Li, K., & Chehri, A. 
(2024).自律走行における3次元物体検出のためのマルチセンサ融合技術：A Review. 
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 25, 1148-1165.18 -- -
自動運転車両は、複雑なアルゴリズムとセンサー技術の融合により、未来の交
通システムを革新する重要な分野として位置づけられている。このような技術
は、交通渋滞を減らし、交通事故をさせ、より効率的な交通の流れを可能にす
ることで、社会全体にポジティブな影響を与える29) 。
自動運転車両では、LiDARセンサーと3Dオブジェクト検出技術を利用して、
車両の周辺環境を認識・分析する。これにより、障害物回避、歩行者認識、交
差点分析などを行い、車両の安全性と走行効率を最大化する。
4.2 医療分野
医療分野における3D物体検出技術、特にPointRCNNのような技術は、様々な
応用の可能性を秘めている。このような技術は、主に医療イメージング、手術
ロボット、患者モニタリングシステムなどで活用される。
3D物体検出技術はCT、MRI、超音波画像から病変を正確に検出するのに役立
つ。これは特に放射線科などの分野で重要な役割を果たし、人工知能と機械学
習を活用したコンピュータ支援診断システムと組み合わせて診断の精度を高め
る30) 。
手術ロボットシステムにおいて、3D物体検知技術は、手術中に周辺組織や臓器
の正確な認識を可能にし、安全で精密な手術を支援する。これは医療人工知能
の発展とともに、手術の効率性と安全性を大幅に向上させることができる31) 。
3Dセンサーと物体検知技術を通じて患者のリアルタイムの動きと生体信号を分
析し、早期に徴候を発見することができる。このような技術は、人工知能ベー
スの患者モニタリングシステムと組み合わされ、患者の状態を継続的に追跡・
管理するのに有利である32) 。
バーチャルリアリティ(VR)との組み合わせにより、医療教育やトレーニングに
活用できる。3Dオブジェクト検出技術は
29) Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & 
Mouzakitis, A. 
(2019).自律走行アプリケーション向けの3次元物体検出手法に関する調査.IEEE 
Transactions on Intelligent Transportation Systems, 20, 3782-3795.
30) Hadjiiski, L. M., Cha, K. H., Chan, H., Drukker, K., Morra, L., Näppi, J., 
Sahiner, B., Yoshida, H., Chen, Q., Deserno, T., Greenspan, H、Huisman, H., 19 -- -
Huo, Z., Mazurchuk, R., Petrick, N., Regge, D., Samala, R. K., Summers, R., 
Suzuki, K., ... & Armato, S. (2022).AAPM task group report 273: Medical 
imaging in computer-aided diagnosis for AI and machine learning for best 
practices on best practices for AI and machine learning in medical 
imaging.医学物理学.
31) Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. 
(2023).医療における人工知能：習熟. Biotechnology and Genetic Engineering 
Reviews, None, 1-50.
32) Almagharbeh, W. 
(2024).AIベースの意思決定支援システムが集中治療看護ワークフローに及ぼす影響
。 国際看護レビュー, なし。
[8] Wang, L., Chen, X., Zhang, L., Li, L., Huang, Y., Sun, Y., & Yuan, X. 
(2023).腫瘍学の臨床意思決定支援システムにおける人工知能. International 
Journal of Medical Sciences, 20, 79-86.20 -- -
医師や医療専門家が手術や診断をシミュレートする上で重要な役割を果たし、
実際のような環境での学習を可能に33) 。
これらのアプリケーションは、医療分野における診断と治療の精度を高め、全
体的な安全性をさせることに貢献します。特に、人工知能と組み合わせた3D物
体検出技術は、医療分野におけるイノベーションを加速し、患者の健康と安全
を促進するための重要なツールとなりつつある。これらの研究は、医療 AI 
の商業的、規制的、社会的側面での活用の可能性について新たな視点を提供す
るものである34) 。
医療分野では、3D空間データ処理技術を活用して精密な診断と手術計画を立て
る。3D医療イメージング、例えばCTスキャンやMRI結果から得られたPoint 
Cloudデータを利用して手術部位を視覚化し、正確な位置とサイズを測定して
手術の精度を高める。
4.3 産業オートメーションとロボット工学
産業オートメーションやロボット工学の分野では、3D物体検出技術、特にPoi
ntRCNN の よ う な モ デ ル が 革 新 的 な 変 化 を も た ら し 
ています。このような技術は、様々な産業分野で効率と精度を大幅に向上させ
、以下のような具体的な分野で重要な役割を果たします。
3D物体検知技術は、ロボットシステムが倉庫内の物体を認識し、分類するため
に不可欠です。これにより、様々なサイズや形状の物体を正確に認識し、ロボ
ットが効率的な移動・仕分け作業を行うことができる。このような技術は、産
業プロセスの効率を高め、物流システムの自動化を促進する35) 。
産業用ロボットが部品を自動的に組み立てる際、3D物体検出は部品の正確な位
置と方向を認識し、組み立て効率を向上させる。これは生産速度の向上と不良
率の低減に大きく貢献、スマート製造環境において重要な役割を果たす36) 。
3Dスキャン技術を活用して製品の形状や寸法を検査するために使用され、製品
の品質を保証し、欠陥を早期に発見してコストを削減する上で重要な役割を果
たします。このような自動化された品
33) Yeh, M. C., Wang, Y., Yang, H., Bai, K., Wang, H., & Li, Y. 
(2020).非画像化電子カルテを用いた人工知能ベースの肺がんリスク予測：ディープ
ラーニングアプローチ. Journal of Medical Internet Research, 23.21 -- -
34) Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. 
(2023).医療における人工知能：習熟. Biotechnology and Genetic Engineering 
Reviews, None, 1-50.
35) Höfer, S., Bekris, K. E., Handa, A., Gamboa, J. C., Mozifian, M., Golemo, F., 
Atkeson, C、
Fox, D., Goldberg, K., Leonard, J., Liu, C., Peters, J., Song, S., Welinder, P., & 
White, M. (2021). ロ ボ テ ィ ク ス と オ ー ト メ ー シ ョ ン に お け る Sim2Real: 
Applications and Challenges.IEEE Transactions on Automation Science and 
Engineering, 18, 398-400.
36) Ji, S., Lee, S., Yoo, S., Suh, I., Kwon, I., Park, F., Lee, S., & Kim, H. (2021).
スマートマニュファクチャリングのための学習に基づくロボット組立の自動化.Pro
ceedings of the IEEE, 109, 423-440.22 -- -
品質検査システムは製品の信頼性を向上させる37)
ロボットと自動化システムの安全性を高めるために、3Dオブジェクト検出技術
が活用される。これにより、近くの物を認識、安全にすることができる。この
ような安全メカニズムは、産業環境での事故を減らすことに貢献する38) 。
自動運転車やドローンが物体を検出し、経路を計画するために不可欠である。
3D物体検知技術は、このようなシステムが効率的に動作し、障害物を避けて安
全に配送作業を行うことができるように39) 。
このような分野において、3D物体検知技術は産業オートメーションの革新をリ
ードし、生産性向上、コスト削減、安全性強化の実現に大きく貢献している。
今後、このような技術は、ロボット工学と自動化システムの発展に不可欠な要
素となるだろう。研究結果によると、このような技術の適用は、産業プロセス
の効率を向上させ、自動化システムの複雑さを管理する上で重要な貢献をして4
0) 。
産業オートメーションやロボット工学では、3D空間データ処理技術を通じて製
造工程の効率を高め、品質検査を自動化する。ロボットはLiDARセンサーや3
Dカメラを使用して製品を認識し、異常を検出して品質問題を解決するのに役
立つ。
4.4 安全監視システム
安全監視システムにおいて、3Dオブジェクト検出技術は、さまざまな環境にお
ける効果的な監視とセキュリティソリューションを提供する上で重要な役割を
果たしています。この技術は、特にリアルタイム監視、侵入検知、事故防止、
データ分析とレポート、そして人工知能の統合などの分野で顕著な活躍を見せ
ています。
リアルタイムモニタリング機能により、3D物体検知システムは、カメラとセン
サーを活用して周辺環境をリアルタイムで分析します。このようなリアルタイ
ム分析により、人、車両、および物体を正確に認識し、危険な状況が発生した
場合に即座に警告を発することができます。これは、特に道路や空港のような
複雑な環境で安全性を高めるために不可欠です。
侵入検知に関しては、3D物体検知技術は、特定のセキュリティゾーン内の異常
な動きや行動を検知するのに効果的です。これにより、侵入者の接近を早期に
発見し、セキュリティ担当者に即座に通知することができます。23 -- -
37) Wang, K., Zhou, J., Li, G., Hu, Y., & Hu, F. 
(2024).産業オートメーションと製品品質：ロボットによる生産変革の役割。Appli
ed Economics.
38) Salcic, Z., Atmojo, U., Park, H., Chen, A., & Wang, K. (2019).Dynamic and 
Collaborative Automation and Robotics Software Systems Designing. IEEE 
Transactions on Industrial Informatics, 15, 540-549.
39) Nebot, E. (2018).ロボティクス：自動化からインテリジェントシステムへ. 工学.
40) Mulaveesala, R., Arora, V., Dua, G., Morello, R., & Vavilov, V. 
(2022).産業ビジョンとオートメーション.Measurement Science and Technology, 
33.24 -- -
的な通知を提供することで、セキュリティゾーンへの不正侵入を防止する。
事故防止の面では、このようなシステムは、産業現場を含む様々な環境におけ
る危険要素を早期に検出し、警告を提供することで事故を防止します。例えば
作業者が危険区域に近づくと、自動警告システムが作動し、事故を防止するこ
とができる。
データ分析およびレポート機能は、収集された3Dデータを活用した後続分析を
通じて、セキュリティ状況を評価し、問題を特定するのに役立ちます。このよ
うな分析結果は、今後のセキュリティ戦略の策定に重要なインサイトを提供し
、継続的なセキュリティの改善を可能にします。
人工知能の統合により、3Dオブジェクト検出技術は、機械学習アルゴリズムと
組み合わせて、よりインテリジェントな監視システムを構築することができま
す。これにより、システムがパターンを学習し、より洗練された警告と反応メ
カニズムを実装することが。
このように、3D物体検知技術は安全監視システムに欠かせない要素として定着
、様々なセキュリティニーズを満たし、施設の安全性を高めることに貢献して
いる。このような技術は今後もさらに発展し、より洗練された効率的な安全監
視ソリューションとして位置づけられることが期待される。このような技術の
発 展 は 、 特 に 人 工 知 能 と の 統 合 に よ り 、 よ り 強 力 な セ キ ュ リ 
ティシステムに進化するだろう41) 。
3D物体検知技術は、安全監視システムにおいても重要な役割を果たします。Li
DARセンサーと3D物体検知技術により侵入者を検知したり、人が近くにいる
かどうかを確認するために使用することができます。また、3D空間での行動パ
ターンを分析することで、違法行為を追跡し、防止することができます。25 -- -
41) Chen, Y., Wang, H., Pang, Y., Han, J., Mou, E., & Cao, E. 
(2023).安全監視のための重み付けされた人間の視覚比較機構に基づく赤外線小型タ
ーゲット検出方法.Remote. Sens., 15, 2922.26 -- -
4.5 VR/AR
仮想現実(VR)および拡張現実(AR)分野では、3Dオブジェクト検出技術は、さ
まざまな産業でユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させています。3Dオブ
ジェクト検出はユーザーが仮想環境内で実際のオブジェクトと対話できるよう
にするもので、特にARアプリケーションでは、周囲の環境をリアルタイムで
認識し、仮想要素を正確に配置・操作するために不可欠です。これにより、ユ
ーザーエクスペリエンスがより没入型になります。
VR環境における3Dオブジェクト検出は、現実的なシミュレーションを実現す
るために活用されます。これにより、医療、軍事、航空など様々な分野での訓
練シナリオを提供し、参加者が実際の状況を安全に体験し、練習することがで
きる。特に建設安全分野におけるVR/ARの応用は、労働者の安全意識を高める
ことができる42) 。
ゲーム業界における3Dオブジェクト検出は、プレイヤーの動きと位置を正確に
追跡し、没入感あふれる体験を提供する。これは仮想キャラクターとのインタ
ラクションを可能にし、ゲームの臨場感を高める。
建築・エンジニアリング分野では、技術を活用し、設計モデルを実際の環境に
視覚化することができる。これにより、設計過程におけるエラーを事前に発見
し、顧客とのコミュニケーションを円滑にすることができる。このような応用
は特に建設安全分野と相乗効果を発揮することができる43) 。
AR技術は、消費者が製品を仮想的に体験できるようにすることで、購入の意
思決定を支援する。例えば家具を自宅に配置したり、化粧品の色を事前に試す
ことができる機能を提供する。これは、消費者の購買経験とインタラクション
を強化するものである44) 。
このように、3Dオブジェクト検出技術は、VRおよびAR分野で革新的な体験を
提供し、様々な産業で活用されています。今後、このような技術はさらに発展
し、ユーザーと仮想環境間のインタラクションをよりシームレスで自然なもの
にするだろう。これにより、VR/AR技術が教育、エンターテインメント、商業
など様々な分野での活用をさらに拡大するだろう。同時に、このような技術の
発展は、観光およびホスピタリティ産業においても新たな機会を創出するだろ
う45) 。
42) Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, A. P. C. 27 -- -
(2018).建設安全における仮想・拡張現実(VR/AR)アプリケーションの批判的レビュ
ー. Automation in Construction, 86, 150-162.
43) Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, A. P. C. 
(2018).建設安全における仮想・拡張現実(VR/AR)アプリケーションの批判的レビュ
ー. Automation in Construction, 86, 150-162.
44) Jayawardena, N. S., Thaichon, P., Quach, S., Razzaq, A., & Behl, A. 
(2023).'The persuasion effects of virtual reality (VR) and augmented reality 
(AR) video advertisements: A conceptual review'.Journal of Business 
Research.
45) Wei, W. 
(2019).観光・ホスピタリティにおけるバーチャルリアリティ(VR)と拡張現実(AR)
の研究進展. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 10, 539-570.28 -- -
VR(仮想)やAR(拡張現実)分野では、3D空間データが実世界のオブジェクトと
の重要な役割を果たす。3D空間データを通じて仮想オブジェクトを実世界に適
切に配置し、ユーザーが自然にインタラクションできるようにする。
5. 結論
3D空間データ処理技術は、自動運転、医療、産業、安全、VR/ARなど様々な
分野で革新的な変化を導いている。特に、LiDARセンサーと3Dオブジェクト
検出技術は、それぞれの分野で重要な役割を果たし、リアルタイム環境分析、
正確な診断及び治療、効率的な自動化システム構築に貢献している。これらの
技術は今後さらに発展し、様々な分野でより豊かなユーザー体験を提供するこ
とだろう。29 -- -
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13. Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun. 
(2019).ディープ31 -- -
3 次 元 点 群 の 学 習 ： 調 査 . IEEE Transactions on Pattern Analysis and 
Machine Intelligence, 43, 4338-4364.
14. Hadjiiski, L. M., Cha, K. H., Chan, H., Drukker, K., Morra, L., Näppi, 
J., Sahiner, B., Yoshida, H., Chen, Q., Deserno, T 、 Greenspan, H., 
Huisman, H., Huo, Z., Mazurchuk, R., Petrick, N., Regge, D., Samala, R. 
K., Summers, R., Suzuki, K., などが参加した、
... & Armato, S. (2022).AAPM task group report 273: Recommendations 
on best practices for AI and machine learning for computer-aided 
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17. Jayawardena, N. S., Thaichon, P., Quach, S., Razzaq, A., & Behl, A. 
(2023).'The persuasion effects of virtual reality (VR) and augmented 
reality (AR) video advertisements: A conceptual review'.Journal of 
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