安全運転支援、自動運転技術の発展を支える物体認識技術について、具体的なセンサとして車載カメラ・LiDARを対象に基礎から最新の動向までを体系的に整理して講義します。
　先ずは、技術の理解が比較的容易な、カメラから得られる画像による物体認識技術について、体系的に講義します。また、それらの技術について、車載化に向けた計算量の削減、ハードウェア指向アルゴリズムについても確認します。その後、画像認識技術と対比しながら、LiDARから得られる三次元点群情報による物体認識についても整理します。最後に、センサフュージョンについて紹介し、車載センサおよび認識技術の今後の動向についても議論します。

1. 自動運転技術に関する動向
2. 車載センサの特性について
3. 物体認識技術の基礎
4. 車載カメラを利用した物体認識技術とその動向
   1. 画像情報によるマッチング技術とその応用
   2. 画像情報による特定物体認識技術とその応用
   3. 特徴記述技術と機械学習の組み合わせによる特定物体認識
      1. 特徴記述技術と機械学習の組み合わせによる物体認識技術の発展
      2. 具体的な特徴量記述手法の紹介
      3. 具体的な機械学習手法の紹介
   4. 深層学習による特定物体認識および一般物体認識手法の紹介
   5. 認識技術の車載化に向けたハードウェア指向アルゴリズムの導入
   6. 画像情報による物体認識のまとめと今後の動向
5. 車載LiDARを利用した物体認識技術とその動向
   1. 三次元点群情報によるマッチング技術とその応用
   2. 三次元点群情報による特定物体認識技術とその応用
   3. 特徴記述技術と機械学習の組み合わせによる特定物体認識
      1. 特徴記述技術と機械学習の組み合わせによる物体認識技術の発展
      2. 具体的な特徴量記述手法の紹介
      3. 具体的な機械学習手法の紹介
   4. 深層学習による特定物体認識手法の紹介
   5. 情報による物体認識のまとめと車載化にむけた今後の技術発展について
6. カメラとLiDARのセンサフュージョンに関する具体例の紹介と今後の動向
7. まとめ
• 質疑応答・名刺交換