～ 車載ＬｉＤＡＲによる物体認識、ポイントクラウドの基本手法、ＬｉＤＡＲによる車線認識、車両認識、歩行者認識、カメラとＬｉＤＡＲによるセンサフュージョン技術 ～
・車載カメラとLiDARによる障害物検出のための画像処理アルゴリズムを修得し、製品開発に応用するための講座
・自動運転技術の本命である「車載カメラによる画像処理技術」と「車載LiDARによる物体認識技術」を学び、より効果的なセンサフュージョン技術へ応用しよう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
自動運転のための環境認識センシング技術は、車載カメラによる画像処理と車載LiDARによる物体認識が本命と思われます。環境認識としての車載カメラは、対象物体の反射特性に依存しないパッシブセンサとして、各種検出対象に適用可能です。これにパターン認識能力を加えると更に用途が広がり、走行環境で検出する必要のある、他車両、車線、信号、標識、そして歩行者用の検出センサとして用いることが可能です。しかし、対象物体を検出するためには、カメラで得られた画像を適切に処理することが重要であり、そのためには画像処理の基本からパターン認識理論までを一貫して理解する必要があります。また、自車から物体までの距離を検出し、その距離値で物体を認識する車載LiDARは、カメラとは違った特性のアクティブセンサとして、自動運転に欠かせないものになる可能性があります。
本講では、膨大な画像処理技術の中から、車載カメラに必要とされる画像処理アルゴリズムの基本からパターン認識手法までと、LiDARによる物体認識手法を述べ、更に両者を融合するセンサフュージョンについて解説します。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| 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 |
・車載電装品、自動車、ITS、画像、レーダほか関連企業の技術者の方 ・自動運転や運転支援システムに興味のある技術者 |
| 予備知識 | ・特に必要ありません |
| 修得知識 |
・車載カメラとLiDARによる障害物検出のための画像処理アルゴリズム ・ＬｉＤＡＲ（車載レーザレーダ）による物体認識技術 ・車載カメラとレーザレーダによるセンサフュージョン技術 |
| プログラム |
１．車載カメラによる画像処理概論 （１）．車載カメラの用途 ａ．画像処理 ｂ．コンピュータビジョン （２）．画像処理とは？ （３）．車載単眼カメラ （４）．車載ステレオ
２．車載ＬｉＤＡＲによる物体認識概論 （１）．ＬｉＤＡＲの構造 （２）．各社のＬｉＤＡＲ
３．画像処理の基本手法 （１）．画像獲得 ａ．対象物体の反射特性 ｂ．画像の性質 ｃ．基本変換 ・明るさ変換 ・アフィン変換 ・射影変換 （２）．画像変換 ａ．２値画像処理 ｂ．空間フィルタ ｃ．直行変換 ・フーリエ変換 ・コーナー検出 ・ハフ変換 ・テンプレートマッチング ・ステレオ ・ＳＩＦＴ ・オプティカルフロー ・パターン認識
４．車載カメラによる画像認識 （１）．ハフ変換による車線検出 （２）．エッジヒストグラムによる車両検出手法 ａ．エッジヒストグラム ｂ．車両検出手法 （３）．パターン認識による歩行者認識 ａ．サポートベクターマシーン ｂ．ブースティング ｃ．方向勾配ヒストグラム （４）．ディープラーニング
５．ポイントクラウドの基本手法 （１）．ＳＬＡＭ ａ．ＩＣＰスキャンマッチング ｂ．ＮＤＰスキャンマッチング （２）．物体認識 ・ＰＣＬの物体認識手順
６．車載ＬｉＤＡＲによる物体認識 （１）．ＬｉＤＡＲによる車線認識 （２）．ＬｉＤＡＲによる車両認識 （３）．ＬｉＤＡＲによる歩行者認識
７．カメラとＬｉＤＡＲによるフュージョン技術 （１）．複合型センサフュージョン （２）．統合型センサフュージョン （３）．融合型センサフュージョン ・超解像処理 （４）．連合型センサフュージョン ・ネットワーク型センサフュージョン ・モジュール間のテスト方法
８．まとめ |
| キーワード | 車載カメラ ＬｉＤＡＲ レーザレーダ コーナー検出 ハフ変換 テンプレートマッチング ＳＩＦＴ パターン認識 ディープラーニング SLAM 物体認識 車線認識 車両認識 歩行者認識 ブースティング センサフュージョン |
| タグ | 自動運転・運転支援技術・ADAS、イメージセンサ、カメラ、センサ、画像、画像処理、画像認識、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 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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