マップフォー、点群クラス分類ソフトウェア「Mapfourmer」の提供を開始

自動運転・地図・電力・鉄道・測量・自治体など幅広い業界向けに、Linux版・Windows版を年間ライセンスで提供

マップフォー

2025年3月28日 09時00分

株式会社マップフォー（本社：愛知県名古屋市、共同代表：橘川雄樹、田中一喜、以下「マップフォー」）は、自動運転・地図・電力・鉄道・測量・自治体など幅広い業界向けに、3次元測量データ内の地物を自動でクラス分類できるソフトウェア「Mapfourmer」を開発しました。Mapfourmerは、特定クラスの自動分類・抽出機能に加え、対象物間の離隔距離を算出する等の、データを高度に解析する機能の実装も可能です。

2025年4月1日よりMapfourmer（Linux版・Windows版）の年間ライセンス提供を開始します。マップフォーは、3次元データの高度解析による新たな価値創出を目指します。

3次元データの活用における課題

従来の3次元点群データの活用では、ノイズデータの削除や解析工程で、手作業や高度な専門知識が必要であり、多くの時間とコストがかかっていました。Mapfourmerを導入することで、点群データ上での対象物の自動分類・抽出とデータ検証が可能となり、各種インフラ設備点検作業の精度向上・時間短縮・人的負担の軽減を実現できます。

Mapfourmerとは

Mapfourmerは、入力された点群データを解析し、自動でクラス分類を行うソフトウェアです。3Dトランスフォーマー技術を応用した深層学習により、従来の手作業で行われていたクラス分類を自動化し、効率的なデータ処理を実現します。これにより、専門技術者の負担を軽減し、3次元点群データをより迅速に活用できるようになります。

さらに、Mapfourmerは、点群データのクラス分類の自動化に加え、分類したデータから特定のクラスを抽出したり、ノイズクラスを除去することも可能です。

点群クラス分類のプロセス

② 3次元点群地図作成ソフトウェアで、計測したセンサーデータを解析して3次元点群地図としてデータ化する

③ 点群クラス分類ソフトウェアで、事前に定義されたクラスをもとに点群のクラス分類を行う（従来は手作業）

Mapfourmer導入による作業削減実績

Mapfourmerを使用したクラス分類は平均93%以上の精度を維持しています。手作業でクラス分類・ノイズ除去を行った場合と比較すると、Mapfourmerを使用することで54〜72%の工数削減を実現し、作業効率を大幅に向上できました。

※本実績は、当社の地図データ制作チームがMapfourmerを使用した際の実績に基づいて算出されています。異なる環境の地図データやクラス分類モデルの使用条件によっては、結果が異なる場合があります。

インフラ設備点検への活用例

電力・鉄道インフラ設備の保全に向け、送配電線・沿線・架線、電柱・架線柱・信号柱などの対象物を特定のクラスとして抽出できます。また、点群データに含まれる絶対位置情報を活用し、地物間の距離を算出することが可能です。さらに、植生などの支障物との離隔距離が不足している対象物のみを抽出し、接近アラートを出力することもできます。

これにより、設備点検の効率化とインフラ設備の管理負担の軽減に貢献します。

1 : 電力・鉄道事業者向け

植生等支障物の離隔距離検知

送配電線・沿線・架線などの対象物にかかる植生などの支障物を自動でクラス分類・抽出し、対象物ごとに設定した基準値を基に、離隔距離が基準値以下の場合に接近アラートを出力します。

電柱・架線柱・信号柱の傾き検知

電柱、架線柱、信号柱などを自動でクラス分類・抽出し、柱の傾きが設定した基準値を超えた場合にアラートを出力します。

2 : 鉄道・測量事業者向け

歩道・車道・鉄道の障害物検知

歩行者、自転車、車両、電車などの通行区域に侵入した障害物を自動で分類・抽出します。歩道、自転車道、車道、鉄道において、設定高さ以下の障害物を検出し、離隔距離が不足する場合は接近アラートを出力します。

Mapfourmerは、他社の点群処理ソフトウェアで作成された点群データにも対応し、既存のワークフローにスムーズに組み込むことができます。LiDAR-SLAM技術を活用した車載型 / 歩行型モバイルマッピングシステムや、地上型レーザースキャナーで取得された点群データにも適用可能です。
マップフォーは、測量分野におけるDXを加速するソリューションの開発を推進し、インフラ管理や都市開発の効率化に貢献していきます。