査読を経て、以下の論文がジャーナル誌に掲載・公開されました。
A real-time augmented reality system with monocular depth estimation from an aerial perspective for participatory urban planning
Authors: Xiaotian Yang, Tomohiro Fukuda, Nobuyoshi Yabuki
🔗DOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2026.114825
本論文は、UAV（ドローン）映像を対象としたリアルタイムAR（拡張現実）システムに関する研究です。特に、従来課題であった遮蔽（オクルージョン）表現に対し、単眼深度推定を用いることで、事前の3D都市モデルやセマンティックラベルに依存しない手法を提案しています。
本研究では、UAV視点に特化したRGB–深度データセットを構築し、トランスフォーマーベースの深度推定モデルをファインチューニングしました。その上で、ポータブルな計算環境においてリアルタイム（約27fps）で動作するARシステムを実装しています。
評価実験では、オフライン・オンライン双方の条件において、遮蔽表現の精度およびシステム性能を検証し、従来手法と比較して有効性を確認しました。特に、複雑な都市環境においても、事前構築モデルに依存せず運用可能である点が特徴です。
本研究は、都市計画や景観検討における参加型プロセスの支援に向けて、現実環境と仮想情報の統合をより柔軟かつ実用的にする基盤技術の一つとなることを目指しています。
本論文は通常、大学等の機関購読または個人購読により閲覧可能です。
購読環境にない方に向けて、期間限定（2026年6月2日まで）で全文をご覧いただけるリンクが提供されています。
🔗 https://authors.elsevier.com/a/1mwz93OWJ9GHt1
After peer review, the following paper has been published:
A real-time augmented reality system with monocular depth estimation from an aerial perspective for participatory urban planning
Authors: Xiaotian Yang, Tomohiro Fukuda, Nobuyoshi Yabuki
🔗DOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2026.114825
This paper presents a real-time augmented reality (AR) system for UAV (drone) imagery, focusing on occlusion handling—a key challenge in aerial AR applications. The proposed approach leverages monocular depth estimation to achieve depth-aware occlusion without relying on prebuilt 3D city models or semantic labels.
A UAV-specific RGB–depth dataset was constructed to fine-tune a transformer-based depth estimation model. The system was then implemented on portable hardware, achieving real-time performance (approximately 27 fps).
Both offline and real-time experiments were conducted to evaluate depth accuracy, occlusion quality, and system performance. The results demonstrate improved robustness compared to existing approaches, particularly in complex urban environments, while avoiding reliance on pre-existing 3D models.
This work aims to contribute to more practical and scalable AR-based visualization tools for participatory urban planning.
The full paper is accessible through institutional or personal subscriptions.
For readers without subscription access, a free full-text version is temporarily available via the following link until June 2, 2026:
🔗 https://authors.elsevier.com/a/1mwz93OWJ9GHt1