3次元空間情報処理技術と応用例:実例で学ぶ3次元点群処理技術 〜デモ付〜

〜3次元センシング技術の概要、3次元点群からの特徴抽出と高能率レジストレーション、PCLプログラミング 〜

従来の画像処理技術のみでは困難であった3次元空間情報処理技術を基礎から修得する講座

3次元空間情報を現わす3次元点群の効率良い処理法をマスターし、応用するための特別セミナー!

講師の言葉

 各種センサー技術の進展と普及、各種情報端末などの高性能化に伴い、画像や映像などの空間情報に関する情報処理技術とその応用分野が注目を集めている。最近では、3次元センサーを用いて収集した3次元以上の情報を含む膨大なデータ列を効率よく処理することにより、従来困難だった高度な情報解析や自動理解、空間認知が実現されつつある。
 本講義では、3次元空間情報に関するデータ形式の一つである3次元点群を、効率よく処理し、それを活用する情報処理の基本技法について、実例を挙げながら具体的に解説する。本セミナーを受講することにより、従来の画像処理技術のみでは困難であった3次元空間情報処理の基本概念とその基礎技術について理解できる。

セミナー詳細

開催日時
  • 2017年02月01日(水) 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 ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・コンピュータビジョン、画像処理、空間情報処理、コンピュータグラフィクス、情報処理関連の技術者の方
予備知識 ・専門知識は必要ありません  (大学教養レベルの数学についての理解とC言語プログラミングの経験は望ましい)
修得知識 ・3次元点群の特徴とその情報処理に関する基本技法  (関連技術:画像処理、距離画像処理、3次元センシング)
プログラム

1.3次元センシング技術の概要
 (1).3次元センシング技術の概要
 (2).3次元点群処理の特徴
 (3).三角測量による3次元情報取得
 (4).経路測量による3次元情報取得
 (5).試して学ぶ3次元センサーの仕組み
 (6).Point Cloud Library(PCL)の紹介

2.3次元点群処理の基礎技術と応用分野
 (1).データ構造
 (2).フィルタ処理
 (3).レジストレーション
 (4).3次元マップ
 (5).クラスタリング
 (6).オブジェクト抽出
 (7).3次元モデリングと3次元プリンタ

3.3次元点群からの特徴抽出と高能率レジストレーション

 (1).3次元点群からの特徴抽出とその記述
     a.法線推定法
     b.表面曲率推定法
     c.主成分分析法
     d.関数あてはめ法
     e.法線差分法
     f.法線相対勾配法
     g.コーナー検出法
     h.放射状正規化特徴抽出法
     i.スケール不変特徴抽出法
     j.固有形状特徴抽出法
     k.頻度傾向抽出法
 (2).高能率レジストレーション
     a.再帰的近傍点探索法
     b.特徴点マッチング法
     c.推定動きベクトル参照法
     d.仮想特徴点とその応用
     e.進化計算の応用とその課題
     f.段階的高精度位置合わせ

4.PCLによる3次元点群処理の実践例
 (1).PCLのクラス構成
 (2).プログラミング環境構築と使用法る
 (3).実例で学ぶPCLプログラミング入門
     a.入出力
     b.情報可視化
     c.近傍探索
     d.法線と曲率
     e.キーポイント抽出と特徴記述

キーワード 空間情報処理 3次元センシング 3次元点群 Point Dloud Library(PCL) 高能率レジストレーション 3次元マップ 特徴抽出
タグ イメージセンサコンテンツシミュレーション・解析センサ画像処理
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 新宿第一生命ビルディング(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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