～ ３次元点群データと幾何変換、３次元点群処理の基礎、物体検出・位置姿勢推定・精密位置合わせの応用 ～
・点群処理の基礎から、形状や物体検出、位置姿勢推定、位置合わせの応用までを修得し、用途に合わせた3Dセンサやアルゴリズム選定に活かすための講座！
・3D点群データ処理の基礎から物体検出や姿勢推定の応用までを修得し、周辺画像センシングや物体認識に活かそう！
・姿勢推定技術は、製造の自動化、作業員の身体不可の可視化など製造業の他、ヘルスケア、医療リハビリ、スポーツ、教育、建設、エンターテイメントなどで応用が広がっています！
・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。
点群データをはじめとする３次元形状データを処理する技術は製造業、ロボティクス、物流、農業、インフラ、エンターテイメント等の幅広い分野で活用される重要な技術です。今日では、３次元点群を撮影可能なセンサには様々な選択肢があり、そのデータを処理するためのアルゴリズムやライブラリ、可視化ツールも揃ってきています。
本セミナーでは、3Dセンサの紹介、基本的な3D点群処理、具体例としての姿勢推定のアルゴリズム（キーポイントマッチングによる大域的な姿勢推定、ICPアルゴリズムによる精密な姿勢推定）や物体検出手法を解説します。
また、現実の3D点群処理への応用を想定し、用途に合わせた3Dセンサやアルゴリズムの選定指針について、講師の経験をもとに実例を紹介します。
| 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 | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・３次元点群処理に興味を持っており、これから取り組もうと考えている方 ・画像認識、ロボット、輸送機器、農業、検査装置、ドローン、ゲーム他 |
| 予備知識 | ・大学初年度程度の数学知識 |
| 修得知識 |
・３Ｄ形状データの表現方法 ・３Ｄセンサの計測方式、選定方法 ・３Ｄ点群からの幾何変換・基本処理・物体検出 ・３Ｄ点群の姿勢推定手法の仕組み ・３Ｄ点群同士の精密な位置合わせ手法 |
| プログラム |
１．３次元点群データ （１）．３次元センサの種類と計測原理 （２）．３次元センサの比較 （３）．３次元データの表現（メッシュ、ボクセル、点群、RGBD画像）
２．３次元点群の幾何変換 （１）．２次元の回転・並進・スケール変換 （２）．３次元の回転（回転行列，オイラー角，単位四元数）
３．３次元点群に対する基本的な処理手法 （１）．ダウンサンプリング （２）．近傍点探索（kd－tree） （３）．アウトライア除去 （４）．法線推定 （５）．平滑化
４．点群処理による物体検出の応用 （１）．セグメンテーション （２）．プリミティブ形状の検出 （３）．点群処理による物体検出の事例とアルゴリズム選択
５．３次元位置姿勢推定の応用 （１）．キーポイントマッチングによる位置姿勢の概要 （２）．キーポイント検出 （３）．３次元局所特徴量（SpinImage、FPFH、SHOT） （４）．対応点探索とRANSACによる枝刈り処理 （５）．姿勢推定
６．ICPアルゴリズムによる精密位置合わせの応用 （１）．四元数を用いた姿勢推定 （２）．ICPアルゴリズム（Point to point） （３）．ICPアルゴリズム（Point to plane） |
| キーワード | メッシュ ボクセル 幾何変換 ダウンサンプリング 近傍点探索 法線推定 セグメンテーション キーポイントマッチング ICPアルゴリズム Open3D Point Cloud Library Python |
| タグ | SLAM・自己位置推定、検査、画像認識、ロボット |
| 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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