～ ３次元データの表現、３次元点群処理の基礎、物体検出技術・３次元位置姿勢推定技術への応用 ～
・用途に合わせた3Dセンサやアルゴリズム選定により、効果的な点群処理技術に活かすための講座！
・各種3Dセンサ、3D点群処理の基礎、３次元物体認識の応用事例を修得し、点群データからの姿勢推定や物体検出に活かそう！
・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。
３次元点群データ処理技術の基礎と位置姿勢推定・物体認識への応用 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
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、各種3Dセンサの特徴、基本的な3D点群処理の原理、３次元物体認識の最新事例を紹介します。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。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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、ゲーム他関連企業の技術者の方 |
| 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 （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 （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 （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）．対応点探索と姿勢計算 （５）．ICPアルゴリズムによる精密位置決め
６．３次元物体認識の事例 （１）インスタンスレベルからカテゴリレベルへ （２）ASM－Netとその派生 |
| キーワード | 点群 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 | 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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