PIX4Dcloud がドローン空撮による位置情報付きガウシアン スプラッティングに対応

建設業界では長年、フォトグラメトリを活用して現場の状況をデータ化しオフィスで活用してきました。ドローンで上空から撮影し、ソフトウェアで 3D モデルを作成するという手法です。しかし、これらのデータセットにも限界があり、ノイズやエッジのぼやけが生じたり、足場やケーブル、クレーンのジブといった細い構造はアーチファクトとなって崩れてしまうことがありました。そこで、PIX4Dcloud がドローン データセット向けのガウシアン スプラッティングに対応したことが、画期的な解決策となります。ジオリファレンス (位置情報が付与) された驚くほどリアルなモデルの登場により、建築チームにおけるプロジェクトの撮影、処理、共有の方法に飛躍的な進歩がもたらされました。

Pix4Dは、2025 年に PIX4Dcatch に地上撮影向けのガウシアン スプラッティング (英語) を実装しました。これを PIX4Dcloud のドローン画像にも適用を拡大することで、安全な俯瞰的視点から大規模なサイトを効率的に撮影できるようになりました。核となる処理パイプラインにガウシアン スプラッティングを組み込むことで、Pix4D は点群とメッシュの品質に新たな基準を打ち立てました。

Pix4D のガウシアン スプラッティングは見た目が美しいだけでなく位置情報も付与されています。

プロ仕様のガウシアン スプラッティング

Pix4D は、ガウシアン スプラッティングを一般的なフォトグラメトリ技術と融合させ、単一の再構築ワークフローとして統合しました。スプラッティングを後付けのオプションにせず、点群やメッシュの生成・検証ならびにジオリファレンスを制御する標準的な処理フローの一部として組み込んだのです。

またガウシアン スプラッティングは、従来のフォトグラメトリと異なり、世界を固定的なメッシュや断片的なの点群に落とし込むのではなく、質感豊かな数百万もの「スプラット」としてリアルな場面を再構築します。深度、色、向きの情報を備えた各スプラットが重なり合うことで、まるで本物のようなモデルが生成されます。

リアルな 3D モデルも魅力的ですが、建築の現場においては精度も妥協できない要素であり、位置情報のないモデルはただの画像にすぎません。Pix4D では、形状の再現性を重視するとともに、ガウシアン スプラッティングの出力をユーザー定義の座標系 (英語) に紐づけることでモデル内での信頼性の高い相対計測と現場における絶対精度の両立を実現します。

ジオリファレンスを行うことで、測定結果は単なる推測値ではなく、信頼できるデータとなります。これにより、スラブが正しい位置・高さに打設されているか、クレーン ジブが規定の安全マージンを確保しているか、盛土・切土量が提出された請求書と一致しているかといったことが確認できます。現実のようにリアルな画像が、情報の裏付けとして使用できる証拠へと変わるのです。

PIX4Dcloud のガウシアン スプラッティング: 建設現場における細く複雑な構造の鮮明かつジオリファレンスされた再現モデル

また、ガウシアン スプラッティングの最大の利点は、フォトグラメトリにおいて致命的な弱点であった細長く複雑な構造がノイズに埋もれてしまうという問題を解決した点です。ガウシアン スプラッティングなら、足場のパイプも鮮明に再現され、クレーンのジブの輪郭もくっきり描画され、鉄筋の格子も消えずに維持されます。建築現場において最も再現が難しいこれらの要素が鮮明に可視化されると同時に、計測可能なデータとして表現されます。

ガウシアン スプラッティングによる高度な点群生成

PIX4Dcloud におけるガウシアン スプラッティング活用の主な利点は、生成される点群にあります。

点群は、建設ワークフローの屋台骨です。測量士、プロジェクト マネージャー、施工業者が頼りにする生データであり、成果物の精度を左右するのは、基盤となる点群なのです。点群とその出力 (2D マップや 3D メッシュ) は、作業中に浮上する「壁は垂直か」「スラブは水平か」「資材の量は適切か」といった現場の疑問を解決します。これらの情報は、日々の品質監視、設計データと現場状況の検証、またトラブルを解決する際の根拠となる強力な証拠となります。

従来のフォトグラメトリでも点群は生成されていたものの、課題も少なくありませんでした。たとえば、クレーンの周囲に発生する浮遊ノイズや、足場に沿ったエッジの歪み、鉄筋の格子の欠損などが発生していました。こうしたアーティファクトは作業を停滞させ、データのクリーニングや、不整合の再確認や測定のやり直しのために何時間も費やす原因となっていました。

PIX4Dcloud の比較モード: 左の点群は再構築パイプラインにガウシアン スプラッティングを含んでいます。右の点群にはガウシアン スプラッティングは適用されていません。

2 つの点群間の違いを明確に示す拡大図: 左の画像はガウシアン スプラッティングで処理されています。右側の画像は、標準的な点群です。左は右側の画像よりも高品質であることがわかります。

ガウシアン スプラッティングはこれまでの常識を塗り替えます。PIX4Dcloud は、再構築パイプラインにガウシアン スプラッティング技術を組み込むことで、圧倒的にクリーンな点群の生成しました。ノイズは低減され、面はよりシャープになり、細い構造も形状が崩れることなく維持されます。長年デスクトップ版のパイプラインで細かな調整を行ってきたテスターからも「クラウド上で生成された点群の方が、ハイエンドなローカル マシンで生成したものよりも鮮明で信頼性が高かった」という驚きの声が上がっています。

一元化されたスケーラブルなチーム管理

新しい 「組織管理」機能により、PIX4Dcloud は個人ではなく組織を軸とした管理構造へと移行しました。ユーザーは無制限に追加できるため、会社全体でのコラボレーションを自在にスケールさせることが可能です。また、役割ベースの権限設定により、編集者から経営層まで、適切なレベルのアクセス権を付与ができます。PIX4Dcloud は、技術者だけでなく、正確で信頼性の高い計測データを必要とする、すべての関係者を支えるエコシステムとして構築されています。