3D点群ビューア＋AI分類
ブラウザ上で3D点群を表示し、統計的手法で地面・建物・植生を自動分類。PLYファイルのアップロードにも対応。
分類アルゴリズム（4段階パイプライン）
RANSAC平面フィッティング
ランダムに3点を選び平面を推定。100回反復で最多インライアーの平面を地面候補に。
高さ閾値分離
推定地面からの距離で地面/非地面を分離。閾値1.5m以内を地面点に分類。
色特徴量解析
RGB比率で緑優勢な点を植生に分類。Green Dominance Ratio > 0.42 を基準。
密度+高さ分類
グリッド密度と高さを組み合わせ、高く密集する点群を建物に分類。残りはその他。
対応データ
入力
- PLY (ASCII) — 色情報あり/なし対応
- サンプルデータ（~75,000点の合成地形）
- 上限50MB / 色範囲自動検出
出力
- 分類色付きPLY (ASCII) エクスポート
- 分類統計（クラス別点数・処理時間）
- バウンディングボックス寸法
著者について
QGIS公式プラグインを6本開発・公開し、測量士補の資格を持つGIS/AIエンジニアが開発。 点群処理・空間データ解析の実務経験に基づいたアルゴリズム設計です。
エッジデバイスでの本番運用
本デモの統計的手法は軽量ですが、本番環境ではPointNet++やRandLA-Net等の 深層学習モデルをエッジデバイスで実行することで精度が大幅に向上します。
Jetson Orin Nano
67 TOPSのGPU性能で100万点規模の点群をリアルタイム分類。TensorRTで推論最適化。
RPi 5 + Hailo-8L
13 TOPSのNPUで省電力な点群前処理。小規模データの現場分類に最適。
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点群処理に最適なエッジAI機材
本番環境で点群AIを実行するための推奨ハードウェアです。
Raspberry Pi 5 ＋ AI Camera（IMX500）。現場の一次検証・PoCに手頃。
NVIDIA Jetson Orin Nano ＋ AI Camera（IMX500）。複数カメラ・高精度・連続稼働に対応。
価格は目安（変動あり）。下のカードから用途に合うものを選んでください（全点を揃える必要はありません）。
大きなモデルの生成・推論や複数モデルの常時稼働には、Pi/Jetsonより大容量メモリ・高性能CPU/GPUを積める高性能ミニPCが快適です。
NVIDIA Jetson Orin Nano
最大67 TOPSのAI性能。複数カメラの同時処理や高精度モデルの実行に最適なエッジAIボード。
Raspberry Pi AI Camera（IMX500）
Sony IMX500搭載のAI処理内蔵カメラ。カメラ側でAI推論を実行し、ホストの負荷が極めて低い。
Raspberry Pi AI HAT+2（Hailo-10H）
2026年1月発売の公式GenAIアドオン。40 TOPS・8GB専用オンボードRAM搭載。hailo-ollama経由でNPU上のLLM推論にも対応（実測はHailo-10Hレビュー参照）。
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