3D都市モデル作成の点群処理系アルゴリズムエンジニア募集

国土交通省主導のPLATEAUプロジェクトなどをはじめとする国内の3D都市モデルの作成を支援しています。本プロダクトでは、MMS・ドローン・航空・衛星測量などから得られる点群・画像データをもとに、都市空間に存在する建物・道路・樹木・信号機などの地物を抽出・解析し、3Dモデルとして自動生成することを目指しています。本ポジションでは、都市スキャンデータを活用した点群解析・地物抽出アルゴリズムの開発を推進していただけるエンジニアを募集しています。都市スキャン点群からの建物、道路、樹木、信号機等の自動抽出、セマンティックセグメンテーションを用いたオブジェクト単位のクラス分類、大規模点群のノイズ除去および特徴点抽出アルゴリズムの最適化、異なるソースの点群同士の高精度な位置合わせを担当。

・PCL（Point Cloud Library）または Open3D の実務での利用経験
・PyTorch / TensorFlow を用いた 3D 深層学習モデルの利用経験
・C++ / Python による点群処理アルゴリズムのスクラッチ実装経験
・ICP / NDT アルゴリズムなどを用いた点群マッチングの実装経験

・PointNet++ / RandLA-Net / KPConv 等の最新論文の再実装・チューニング経験
・不均衡データセット（例：都市における稀少な標識など）に対するデータオーギュメンテーションの知見
・Factor Graph Optimization（GTSAMなど）を用いた位置誤差修正の経験

週5日

フルリモート

140h-180h

2回