フィールドテストガイド

写真撮影から検査誘導まで — 3 フェーズの作業手順

A
測量・地図構築
事務所 + 現場
B
マーキング
現場熟知者
C
検査誘導
検査員
Phase A

測量・地図構築

施設を撮影し、3D 点群と画像認識データベースを構築する

A1

施設内を撮影

カメラまたは 360° カメラで施設内をまんべんなく撮影します。

撮影のコツ
  • 同じ場所を複数の角度から撮影（最低 3 方向）
  • 隣の撮影位置との重複率 60% 以上が理想
  • 暗い場所はフラッシュより明るさ調整で対応
  • 配管・柱・設備など特徴的な構造物を含める
  • 360° カメラなら歩きながら 2-3m 間隔で撮影
施設フロア (上面図)
重複エリア
カメラ / スマートフォン 360° カメラ（推奨）
A2

写真をアップロード

撮影した写真を 点群作成ページ にアップロードします。

1 「点群作成」ページを開く
2 写真をドラッグ＆ドロップ or ファイル選択
3 360° カメラの場合は「360° 画像」にチェック
4 「ジョブ作成」をクリック
pointcloud-lab / 点群作成
+
写真をドロップ
24 枚選択済み
ジョブ作成
点群作成ページ POST /api/jobs
A3

点群生成（COLMAP）

サーバが COLMAP で 3D 点群を自動生成します。GPU がある場合は高密度点群も生成されます。

特徴抽出
SIFT
マッチング
全ペア比較
3D再構成
SfM
点群完成

所要時間: 写真 50 枚で約 5-15 分（GPU 環境）

ジョブ進捗
3D 再構成中... (75%)
画像: 24 枚
特徴点: 128,000
3D点: 45,200
POST /api/jobs/{id}/run GET /api/jobs/{id}
A4

点群確認 + 画像認識 DB 構築

ビューア で点群を確認し、問題なければ VPR（画像認識）データベース を構築します。

1 ビューアで点群を 3D 表示して確認
2 「VPR DB 構築」ボタンをクリック
3 全撮影画像の特徴量が自動抽出・保存される
24枚
撮影画像
AI
特徴抽出
DB
特徴量 DB
各画像の「見た目の特徴」+ 「3D 位置」を
データベースに保存
ビューアページ POST /api/jobs/{id}/vpr/build
Phase B

マーキング

現場熟知者が検査ポイントの位置を 3D 地図に登録する

B1

現場でローカライズ

スマートフォンのカメラで周囲を撮影すると、自分の位置が 3D 地図上に表示されます。

ローカライズのコツ
  • 配管や柱など特徴的な構造物が見える方向を撮影
  • 壁だけの画像より、複数のオブジェクトが映る方が精度が高い
  • 位置が安定するまで数秒待つ
位置推定中... 精度 2.1m
VPS ページ POST /api/jobs/{id}/localize
B2

検査ポイントをマーク

検査ポイントの前に立ち、「マーカー登録」ボタンをタップ。名前とメモを入力して保存します。

1 検査ポイントの前でカメラを向ける
2 位置が安定したら「マーカー登録」をタップ
3 名前（例: 「3F-V101 バルブ」）を入力
4 検査項目やメモを追加（任意）
V101 バルブ
P203 配管
T305 タンク
+ 新規登録中
VPS ページ POST /api/jobs/{id}/markers
Phase C

検査誘導

検査員をマーカー位置まで順番にナビゲーションする

C1

検査ルートを確認

管理室または手元のスマートフォンで検査ルートを確認します。マーカーの巡回順序は自動最適化されます。

入口
V101 バルブ
P203 配管
T305 タンク
出口
ナビゲーションルート
入口
V101
P203
T305
C2

カメラで位置を確認しながら移動

スマートフォンを持って歩きます。定期的にカメラを向けると位置が補正されます。

左前方へ
あと 12m
→ V101 バルブ

PDR（歩行検出）+ VPR（画像認識）+ WiFi を
EKF で統合し、連続的に位置を追跡します。

カメラ
VPR
歩行
PDR
WiFi
RSSI
EKF 統合
推定位置
精度 ~3m
VPS ページ POST /api/jobs/{id}/vpr/query POST /api/jobs/{id}/localize
C3

検査ポイントに到着 → 次へ

マーカーに近づくと到着通知が表示されます。検査を実施し、次のポイントへ進みます。

✔
V101 バルブ に到着
検査を実施してください

管理室からはリアルタイムで検査員の位置と進捗が確認できます。

管理室モニター
田中
佐藤
田中: V101 に到着 (2/5)
佐藤: P203 に移動中 (1/3)
参考

API エンドポイント一覧

各フェーズで使用する API

Phase エンドポイント 説明
A POST /api/jobs 写真アップロード + ジョブ作成
A POST /api/jobs/{id}/run COLMAP 再構成を開始
A GET /api/jobs/{id}/result 点群 PLY ファイルをダウンロード
A POST /api/jobs/{id}/vpr/build VPR 特徴量 DB を構築
B POST /api/jobs/{id}/localize カメラ画像で位置推定（VPS）
B POST /api/jobs/{id}/markers マーカー（検査ポイント）を登録
B GET /api/jobs/{id}/markers 登録済みマーカー一覧
C POST /api/jobs/{id}/vpr/query VPR で位置推定（画像認識）
C GET /api/jobs/{id}/export オフライン用データパッケージ

環境変化への対応

🚧

足場・仮設物がある場合

天井や配管など上部の恒久構造物を撮影すると、足場があっても認識精度が維持されます。

🌞

照明条件

検査日の季節・時刻がわかっていれば、事前に条件に合わせたモデルを準備できます。

📶

GPS が使えるエリア

屋外エリアでは GPS が自動的に活用され、建物に入る際の初期位置として使われます。

🏢

マルチフロア

気圧センサーでフロアを自動判定。階段では画像認識とセンサーを組み合わせて追跡します。