NTT 開發車載影像定位技術 自動辨識道路基礎設施位置
#1 [ff4300], 25-11-12 03:36
利用行車紀錄器影像生成高精度 3D 資料 有助基建檢查與智慧城市建設
日本電信電話公司（NTT）於 2025 年 11 月 11 日宣布，已成功開發出一項能從車載攝影影像中高精度定位基礎設施（如交通標誌、電柱、護欄等）的新技術。此成果可利用計程車與巴士上普遍安裝的行車紀錄器影像，自動生成精準的 3D 空間資訊。
該技術未來將應用於 NTT 集團推動的「基礎設施檢查・數位記錄製作解決方案」，目標是減輕地方政府與企業在道路設施管理上的負擔，並推動維護工作的數位化與自動化。
解決 GPS 誤差問題 以 3D 再構成技術實現厘米級定位
傳統以行車紀錄器進行道路檢查時，GPS 定位誤差約在 1 至 10 公尺，導致每次檢測的座標出現偏差。NTT 的新技術以獨家的 3D 再構成演算法為核心，從多張影像中重建立體場景，生成「檢查 3D 資料」，再與具有高精度座標的「參考 3D 資料」重疊比對，以辨識各項設施的真實位置。
透過這種 3D 重疊技術，系統可在景觀特徵稀少的地區（如鄉村道路）依然達到極高準確度。實驗顯示，在多次重疊測試中，位置誤差中位數僅 0.11 公尺、姿態誤差為 1.28 度，證明該方法能以極小誤差將地物精確定位於基準地圖上。
有助基礎設施維護與城市管理的數位轉型
NTT 指出，日本全國的道路附屬設施數量高達數千萬個單位，現行仍需人工到現場巡查與紙本紀錄，對地方政府造成龐大人力負擔。此新系統能透過自動擷取影像、生成 3D 記錄，大幅提升效率並降低成本。
此外，NTT 計畫結合其 IOWN APN（Innovative Optical and Wireless Network All-Photonic Network）技術，將分散在城市中的行車紀錄器影像即時匯入雲端，進一步推動維護管理的高速化與集中化。
擴展應用：打造高精度 3D 都市模型與自駕地圖
該技術未來不僅服務於道路維護，也將用於 3D 都市模型的構建、自動駕駛路線規劃及無人機航路設計。
NTT 研究員石井梓表示：「傳統的 3D 地圖主要來源於建築與地形資料，但缺乏如路燈、路樹、交通號誌等細節座標。我們的技術能補足這部分，使城市模型更貼近真實。」
他補充道：「透過行車影像定期更新地圖，也能自動辨識城市景觀變化，僅修正變更區域，達到智慧化地圖維護。」
重點摘要：
- NTT 開發出以車載攝影影像辨識基礎設施位置的新技術，能生成高精度 3D 定位資料。
- 定位誤差縮小至 0.11 公尺、姿態誤差 1.28 度，大幅優於傳統 GPS 方法。
- 可應用於道路檢查、數位記錄製作、地方政府維護管理自動化。
- 結合 IOWN APN 平台，即時匯聚行車影像，加速大規模數據處理。
- 未來將支援 3D 都市模型、自動駕駛與無人機航線設計，有助智慧城市發展。
Source:
https://car.watch.impress.co.jp/docs/news/2062034.html
最後修改時間: 2025-11-12 03:49:59
返回 ...
利用行車紀錄器影像生成高精度 3D 資料 有助基建檢查與智慧城市建設
日本電信電話公司（NTT）於 2025 年 11 月 11 日宣布，已成功開發出一項能從車載攝影影像中高精度定位基礎設施（如交通標誌、電柱、護欄等）的新技術。此成果可利用計程車與巴士上普遍安裝的行車紀錄器影像，自動生成精準的 3D 空間資訊。
該技術未來將應用於 NTT 集團推動的「基礎設施檢查・數位記錄製作解決方案」，目標是減輕地方政府與企業在道路設施管理上的負擔，並推動維護工作的數位化與自動化。
解決 GPS 誤差問題 以 3D 再構成技術實現厘米級定位
傳統以行車紀錄器進行道路檢查時，GPS 定位誤差約在 1 至 10 公尺，導致每次檢測的座標出現偏差。NTT 的新技術以獨家的 3D 再構成演算法為核心，從多張影像中重建立體場景，生成「檢查 3D 資料」，再與具有高精度座標的「參考 3D 資料」重疊比對，以辨識各項設施的真實位置。
透過這種 3D 重疊技術，系統可在景觀特徵稀少的地區（如鄉村道路）依然達到極高準確度。實驗顯示，在多次重疊測試中，位置誤差中位數僅 0.11 公尺、姿態誤差為 1.28 度，證明該方法能以極小誤差將地物精確定位於基準地圖上。
有助基礎設施維護與城市管理的數位轉型
NTT 指出，日本全國的道路附屬設施數量高達數千萬個單位，現行仍需人工到現場巡查與紙本紀錄，對地方政府造成龐大人力負擔。此新系統能透過自動擷取影像、生成 3D 記錄，大幅提升效率並降低成本。
此外，NTT 計畫結合其 IOWN APN（Innovative Optical and Wireless Network All-Photonic Network）技術，將分散在城市中的行車紀錄器影像即時匯入雲端，進一步推動維護管理的高速化與集中化。
擴展應用：打造高精度 3D 都市模型與自駕地圖
該技術未來不僅服務於道路維護，也將用於 3D 都市模型的構建、自動駕駛路線規劃及無人機航路設計。
NTT 研究員石井梓表示：「傳統的 3D 地圖主要來源於建築與地形資料，但缺乏如路燈、路樹、交通號誌等細節座標。我們的技術能補足這部分，使城市模型更貼近真實。」
他補充道：「透過行車影像定期更新地圖，也能自動辨識城市景觀變化，僅修正變更區域，達到智慧化地圖維護。」
重點摘要：
- NTT 開發出以車載攝影影像辨識基礎設施位置的新技術，能生成高精度 3D 定位資料。
- 定位誤差縮小至 0.11 公尺、姿態誤差 1.28 度，大幅優於傳統 GPS 方法。
- 可應用於道路檢查、數位記錄製作、地方政府維護管理自動化。
- 結合 IOWN APN 平台，即時匯聚行車影像，加速大規模數據處理。
- 未來將支援 3D 都市模型、自動駕駛與無人機航線設計，有助智慧城市發展。
Source: https://car.watch.impress.co.jp/docs/news/2062034.html
最後修改時間: 2025-11-12 03:49:59