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遠赤外線カメラ (ナイトビジョンカメラ) の基礎とディープラーニングを組合わせた人検知技術

遠赤外線カメラ (ナイトビジョンカメラ) の基礎とディープラーニングを組合わせた人検知技術

~ADAS、自動運転に向けて~
東京都 開催 会場 開催

概要

本セミナーでは、遠赤外線カメラをナイトビジョンカメラとして使用する場合のポイントについて解説いたします。また、人検知画像処理とレンズの焦点距離による人検出能力についても解説いたします。

開催日

  • 2018年4月19日(木) 11時00分16時00分

プログラム

 可視カメラを基本とした衝突検出は、すでに開発され実用化が図られています。今後、ADAS (先進運転支援システム) に向けた開発の中で、夜間の人の検出が大きな課題となります。ミリ波レーダや赤外線レーザなどが実用化されていますが、画像の改造度が、カメラより劣り、夜間の検出精度が低下します。その夜間用の画像カメラとして、ヨーロッパ車ではすでに搭載されているナイトビジョンカメラ (遠赤外線カメラ) について説明を致します。
 最近、注目を浴びているNVIDIA社のディープラーニングの紹介及び遠赤外線カメラを合わせた人検知を行うデモ等を行います。また、ディープラーニングの仕組及びラーニング方法また、人検知を行う問題点等も含めて紹介致します。
 ナイトビジョンカメラの特徴及び注意点やカメラの評価方法などを紹介します。特に、ナイトビジョンカメラをこれから開発される方やカメラを評価導入される方などが、必要とされる内容です。また、現在の国内外の市場動向や国内でのカメラの開発状況なども紹介いたします。

  1. 赤外線について
    1. 赤外線とは
    2. プランクの放射則
    3. 光の性質 (透過・反射・放射)
    4. 遠赤外線領域で勘違いの多い現象
  2. 赤外線カメラの種類について
    1. 近赤外線カメラ
    2. 冷却型赤外線カメラ
    3. 非冷却赤外線カメラ
  3. 非冷却型赤外線センサについて
    1. 熱抵抗型ボローメータ
    2. ダイオード型ボローメータ
    3. 焦電型センサ
  4. 遠赤外線カメラの特徴
    1. 補正について
    2. シャッターについて
  5. 遠赤外線カメラの評価方法
    1. NETDとその測定方法
      1. 面内バラツキのNETD
      2. 時間軸バラツキのNETD
    2. SiTFとその測定方法
  6. 世界のボローメータ型遠赤外線カメラの紹介
    1. 国内メーカ
    2. 海外メーカ
    3. 性能比較
  7. 遠赤外線レンズ
    1. 遠赤外線レンズ材料
    2. 材料による画像への影響
    3. MTF
    4. アサーマル性能
    5. 窓材について及び注意点
    6. 遠赤外線レンズの設計上の注意点
  8. ナイトビジョンカメラとして遠赤外線カメラを使用する場合の注意点
    1. 窓材料につて
    2. 太陽焼けの問題及び対策方法
    3. 防水・氷雪について
    4. 環境温度と温度勾配について
    5. シャッターについて
  9. 遠赤外線カメラの人検知能力
    1. 人と背景の温度差について
    2. レンズ画角と認識距離
  10. 遠赤外線カメラとディープラーニングによる人検知について
    1. ディープラーニングについて
    2. 遠赤外線カメラ画像のディープラーニングによる人検出
    3. 学習方法
    4. ディープラーニングの問題点
  11. ナイトビジョンカメラの市場動向
    1. 国内市場動向
    2. 海外市場動向
  12. 国内・国外の赤外線カメラ及びレンズメーカの動向
    1. 国内カメラメーカの動向
    2. 海外カメラメーカの動向
    3. 国内レンズメーカの動向
    4. 海外レンズメーカの動向
  13. 赤外線カメラのコストについて

講師

  • 水戸 康生
    株式会社ビジョンセンシング
    代表取締役

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
東京都 千代田区 神田錦町3-1
株式会社オーム社 オームセミナー室の地図

主催

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 46,000円 (税別) / 49,680円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 61,560円 (税込) (3名まで受講可)
本セミナーは終了いたしました。

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