自動車の走行環境認識技術・ステレオビジョンシステムとその応用例

〜可変形状モデルとHOG特徴量を用いた検出技術、パーティクルフィルタによる追跡技術、層学習を応用した例、自動運転の必須技術である高精度地図の利用と自己位置推定手法〜

単眼やステレオカメラ、レーザを用いた走行環境認識技術について基礎となる理論と応用例が修得できる講座

車両環境認識技術に関する最新技術を先取りし、製品やシステムへの応用を急げ!

講師の言葉

 最近話題になっている自動運転を念頭において、車両環境認識技術を解説する。まず、道路上の車両や歩行者などの検出に対しては、世界のデファクトスタンダードになっている可変形状モデルとHOG特徴量を用いた検出技術を紹介する。これにパーティクルフィルタによる追跡技術を組み合わせる手法を述べる。
 交通信号の検出についても、従来手法と最近話題になっている深層学習を応用した例を紹介する。
 つぎに、走行環境を3次元的に構築する手法であるステレオビジョンシステムの取り扱いについて説明し、この応用例を示す。さらに、自動運転の必須技術である高精度地図の利用とそれを用いた自己位置推定手法について説明する。

セミナー詳細

開催日時
  • 2015年06月22日(月) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー 電気・機械・メカトロ・設備ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・自動車、ロボット、監視カメラ等画像認識を必要とする技術者の方
予備知識 ・画像処理の基礎知識や経験があるとより理解しやすい
修得知識 ・単眼やステレオカメラ、レーザを用いた走行環境認識技術について、基礎となる理論や実際の適用例、問題点などの知識を習得できる
プログラム

1.道路上の対象物の検出
  (1).HOG、DOG、Haar-like特徴量
  (2).可変形状モデルの構成
  (3).サポートベクターマシン(SVM)
  (4).隠れ変数サポートベクターマシン(LSVM)
  (5).LSVMによる学習手法
  (6).LSVMによる検出手法
  (7).パーティクルフィルタ
  (8).パーティクルフィルタによる車両追跡手法
  (9).道路上のマルチオブジェクト(車両、歩行者、バイク等)検出例

2.交通信号の検出
  (1).検出対象領域(ROI)の設定
  (2).Haar-like特徴量とアダブーストによる検出
  (3).コンボリューショナルニューラルネットワークによる検出
  (4).性能評価と考察

3.ステレオビジョンシステムとその応用
  (1).ステレオビジョンの仕組み
  (2).現状のステレオビジョンの手法
  (3).性能評価と応用例

4.車両の自己位置推定
  (1).高精度地図情報の利用形態
  (2).LIDARによる自己位置推定

キーワード 走行環境認識 自動運転 可変形状モデル HOG パーティクルフィルタ ステマシン(LSVM) 交通信号 ニューラルネットワーク 自己位置推定 レオビジョン サポートベクター
タグ カメラレーザ位置情報画像認識ロボット自動車・輸送機車載機器・部品電装品
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 小田急第一生命ビル(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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