• 2025年05月09日(金) 10:30 ~ 17:30

１．画像認識・画像センシング技術の発展（過去～現在～未来）
　　（１）．コンピュータビジョン
　　（２）．ロボットビジョン
　　（３）．VR、MR、AR
　　（４）．フォトグラメトリ（写真測量）
　　（５）．画像認識
　　（６）．プラットホーム（車両、ドローン、人、その他）
　　（７）．まとめ：コンピュータビジョン（CV）とロボットビジョンと写真測量、画像認識技術

２．画像センシング（非接触三次元計測）技術の基礎
　　（１）．三角測量法と光飛行（TOF）法
　　（２）．アクティブ法：
　　　　ａ．パターン投影法：
　　　　光切断法、空間パターン投影（格子、構造化光、フリンジプロテクション）法
　　　　ｂ．TOF法
　　（３）．パッシブ法：
　　　　ａ．ステレオ法
　　　　ｂ．シルエット法
　　　　ｃ．ライトフィールド
　　　　ｄ．ホトメトリックステレオ
　　（４）．コンピューテーショナルフォトグラフィ

３．画像センシングで利用するセンサー技術
　　（１）．進化するカメラ：
　　　　ａ．スマートフォン
　　　　ｂ．タイムラプスカメラ、動画カメラ
　　　　ｃ．webカメラ、小型カメラ、
　　　　ｄ．ハイパー／マルチスペクトルカメラ、赤外線（サーモグラフィ）カメラ
　　　　ｅ．ドローン用小型カメラ
　　（２）．特殊カメラ：全周カメラ、高速度カメラ
　　（３）．デプス（距離画像）カメラ、ライトフィールドカメラ（Realsense、Kinect 、多焦点カメラ、etc）
　　（４）．３Dスキャナ：工業計測用装置、レーザー
　　（５）．GPSと加速度センサ（IMU：慣性航法装置）
　　（６）．ＡＩカメラ

４．画像認識技術の基礎
　　（１）．特徴点検出：
　　　　ａ．特徴ベースと領域ベース
　　　　ｂ．特徴抽出　
　　　　ｃ．対応点探索
　　（２）．特徴抽出によるステレオマッチング法　
　　（３）．機械学習　
　　　　ａ．機械学習とは
　　　　ｂ．機械学習の種類
　　　　ｃ．機械学習の基礎
　　（４）．Deep Learning(畳み込みニューラルネットワーク)

５．画像による３D再構築技術（Photogrammetry）の基礎
　　（１）．３D画像計測・再構築技術：単眼、ステレオ、マルチステレオ　
　　（２）．バンドル調整とカメラキャリブレーション
　　（３）．SLAM、SfM：環境の三次元モデリングと自己位置同時推定技術

６．３Dセンシングに必要な点群処理技術の基礎と３D認識技術
　　（１）．３D点群処理による認識　
　　　　ａ．PCL
　　　　ｂ．MeshLab
　　　　ｃ．CloudCompare
　　　　ｄ．Open３D
　　（２）．ＡＩによる３D点群認識　

７．画像認識・画像センシングの応用と最新動向（デモ含む）
　　（１）．市販デジタルカメラによる３Dモデリング
　　（２）．スマートフォンによる３Dモデリング
　　（３）．ドローン (UAV)による画像センシングと画像計測
　　（４）．車載カメラによる自己位置推定
　　（５）．センサ融合技術：画像・レーザー・GPS・IMU
　　（６）．自動運転による自己位置推定と画像認識
　　（７）．植物のリモートセンシング、画像センシング、画像認識

８．ＡＩによる画像センシング技術と最新技術および応用
　　：ＡＩによる画像センシング革命、画像認識・画像センシングとＡＩ、そして未来
　　（１）．基盤モデルの登場：
　　　　ａ．大規模言語モデル（LLM）
　　　　ｂ．視覚言語モデル(VLM)
　　　　ｃ．マルチモーダルモデル（MML）
　　（２）．言語と画像の融合：
　　　　ａ．VisionTransformer　
　　　　ｂ．CLIP
　　（３）．画像・動画像との融合：VQA
　　（４）．生成ＡＩによる画像生成と自由視点画像、３Dモデル構築
　　　　ａ．ＭｉＤＡＳ
　　　　ｂ．NeRF～３Dガウシアンスプラッティング
　　　　ｃ．LUMA　ＡＩ
　　（５）．画像認識革命：セグメントエニシングモデル（Something Anything Model）　SAM
　　（６）．植物計測への展開
　　（７）．ロボット、自動運転への展開
　　（８）．最後に

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