• 2026年05月26日(火) 10:00 ~ 17:00

（基礎編）
１．画像認識・画像センシング技術の発展（過去から現在、そして未来へ）
　　（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：
　　　　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
　　（３）パッシブ法：
　　　　ａ．ステレオ
　　　　ｂ．シルエット
　　　　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：低価格センサー革命！
　　（１）．長距離型：低価格Lidarと地上型レーザースキャナ
　　（２）．短距離型：
　　　　ａ．デプス（距離画像）カメラ
　　　　ｂ．ライトフィールドカメラ
　　（３）．小型カメラ：
　　　　ａ．スマートフォン
　　　　ｂ．タイムラプスカメラ
　　　　ｃ．動画カメラ
　　　　ｄ．webカメラ
　　（４）．特殊カメラ：
　　　　ａ．全周カメラ
　　　　ｂ．高速度カメラ
　　　　ｃ．イベントカメラ
　　　　ｄ．ハイパー／マルチスペクトルカメラ
　　　　ｅ．赤外線（サーモグラフィ）カメラ
　　（５）．位置認識センサ：
　　　　ａ．GNSS（GPS）とRTK、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）．アルゴリズムによる画像認識法
　　（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）．深層学習（Deep Learning：畳み込みニューラルネットワーク)

５．画像による３D構築技術（Photogrammetry）と点群処理技術の基礎
　　（１）．単眼、ステレオ、マルチビューステレオ　
　　（２）．バンドル調整とカメラキャリブレーション
　　（３）．SLAM、SfM：三次元モデリングと自己位置同時推定技術
　　（４）．３D点群処理による認識　
　　　　ａ．PCL
　　　　ｂ．MeshLab
　　　　ｃ．CloudCompare
　　　　ｄ．Open3D

（応用編）
６．３Dモデリングの応用と最新動向
　　（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３Dモデリングと画像計測
　　（４）．車載カメラ、ロボットによる自己位置推定技術
　　（５）．センサ融合技術：画像・レーザー・GPS・IMU
　　（６）．自動運転による画像認識
　　（７）．植物の３Dモデリングと計測、評価

７．ＡＩによる画像センシング・画像認識革命！　-最先端技術とその応用
　　（１）．基盤モデルによるAI革命：
　　　　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）
　　　　ｄ．その他
　　（２）．VLM（Visual Language Model）による画像認識革命
　　（３）．VLM（Visual Language Model）による画像トラッキング革命
　　（４）．生成AI（基盤モデル）による画像生成と３D構築、トラッキング革命
　　　　ａ．単眼画像による深度画像生成
　　　　ｂ．複数画像による点群生成
　　（５）．AI vs. Photogrammetryによる３Dモデル生成　
　　　　ａ．SfM／MVSとAIの関係
　　　　ｂ．NeRF
　　　　ｃ．３DGS
　　　　ｄ．基盤モデル
　　　　ｅ．SfM／MVS　vs.　NeRF　vs.　３DGS　vs　基盤モデル
　　（６）．植物計測・認識・評価への展開
　　（７）．ロボット、自動運転への展開！
　　（８）．未知なる世界へ

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