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車載センシングにおける距離検出と周辺認識技術

自動運転の実現に向けた、周辺認識と空間認識技術について詳解する

車載センシングにおける距離検出と周辺認識技術

東京都 開催 会場 開催
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概要

本セミナーでは、自動車への自動運転の実現に向けた、周辺認識と空間認識技術について詳解いたします。

開催日

  • 2018年11月28日(水) 10時00分 ～ 17時00分

プログラム

第1部 単眼カメラによるカラー開口撮像技術と距離検出

(2018年11月28日 10:00〜11:30)

　自動車の自動運転やドローン等の小型移動体において距離検出技術の小型化・高精度化が求められているが、ステレオカメラなど既存技術ではその両立は困難であった。近年発展著しい人工知能と相性がよく、小型化に向いている単眼カメラに着目、カメラデバイスに光学的な工夫を施し画像処理技術と組み合わせることで距離などの付加情報を取得可能とするコンピュテーショナルフォトグラフィを用いることで、単眼カメラの1ショットで画像と距離が同時に取得できる技術の開発を目指した。
　様々な従来手法をベンチマークした結果たどり着いたのは、レンズ開口部に2色のカラー開口フィルタを内挿し被写体までの距離に応じてボケの色が変化するように工夫し、微細なぼけ変化を検出可能な画像処理技術と組み合わせることで、単眼カメラの1ショットで高精度に距離検出できるカラー開口撮像技術である。
　本講座ではコンピュテーショナルフォトグラフィの基本や各種従来手法について紹介したあと、開発したカラー開口撮像技術の原理やアルゴリズム、実験結果について紹介する。

  1. 距離・画像センシングの必要性
  2. コンピュテーショナルフォトグラフィ
    1. コンピュテーショナルフォトグラフィとは
    2. 距離検出可能な方式の紹介
    3. 方式のベンチマーク
  3. カラー開口撮像技術の開発
    1. 開発した方式の概要
    2. カラー開口の原理
    3. カラー開口とDepth from Defocus技術を組み合わせたDepth from Asymmetric Defocus
    4. 精度評価実験
    5. 屋内・屋外の撮影画像処理結果
    6. ベンチマーク
  4. まとめと今後の課題
    • 質疑応答

第2部 自動運転へ向けた深層学習を用いた物体認識技術

(2018年11月28日 12:10〜13:40)

　本講演では、深層学習の仕組みを解説し、深層学習による画像認識の最新動向について紹介する。
　また、中部大学機械知覚&ロボティクス研究グループで取り組んでいる自動運転に関連する認識技術として歩行者検出、ドライバーの骨格推定、セマンティックセグメンテーションについて紹介しながら、深層学習によってどのような問題がどのように解かれようとしているかを解説する。

  1. 深層学習による画像認識の仕組み
    1. 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
    2. CNNによる画像分類
    3. CNNによる他クラス物体検出
    4. CNNによるセマンティックセグメンテーション
    5. マルチタスク学習
  2. 最新動向 (認識から制御まで)
    1. End – to – end学習
    2. 今後の課題
    • 質疑応答

第3部 周辺監視カメラによる環境認識技術と自動駐車、自動運転への応用

(2018年11月28日 13:50〜15:20)

　この講座を通して、普及が進んでいる周辺監視カメラの製品化の歴史から自動駐車を含む将来動向まで、を把握することが出来ます。また、周辺監視カメラを用いた画像認識技術により、どの様な機能が実現出来るかを俯瞰し、それらに必要な技術が理解出来ます。また最新技術動向も併せて紹介します。
　この中で、前方カメラによる一般的な画像認識技術に対する、特有の課題や技術を、実環境での映像を交えながら解説します。

  1. 周辺監視カメラ、駐車支援・自動駐車システムの動向
    1. 製品化の歴史
    2. 将来動向
      • 車載カメラ市場予測
      • 市場ニーズ
      • 関連法規・政策
      • 今後の機能発展
  2. 周辺監視カメラで実現可能な認識機能
    1. 前提となるシステム構成
    2. 実現可能な応用機能整理
  3. 機能を実現するための必要技術
    1. レーン認識応用機能
      • 線分認識技術
      • 道路境界認識
      • フロントカメラによる認識との得失比較
    2. 移動体認識応用機能
      • 広角カメラ画像歪み補正方法
      • オプティカルフロー検出方法
        • 接近物体抽出方法
      • 実環境における課題対策と認識性能
      • 接近車両、自転車、歩行者の認識事例、映像紹介
    3. 静止物認識応用機能
      1. パターン認識技術
        • 基礎技術
        • 人、車両検知応用例
        • 最新動向
      2. ステレオカメラ技術
        • 基礎技術
        • 後退時人、障害物検知応用例
        • 最新動向
      3. 移動ステレオ技術
        • 基礎技術
        • 駐車空間認識応用例
        • 最新動向
  4. まとめ
    • 質疑応答

第4部 スローライト技術を用いた小型LiDARの開発と測距技術

(2018年11月28日 15:30〜17:00)

　車の自動運転に向けて、車載センサー、特にLiDARは世界的な話題である。特に機械部品をもたず、低コスト大量生産が可能なLiDARには大きな期待が寄せられている。本講座では、これらを実現する可能性がある一方式を紹介し、その開発の状況を報告する。

  1. 車載センサ
    1. 様々なセンサと比較
    2. LiDARの原理と現状
    3. 非機械式LiDARの試み
  2. スローライトLiDAR構想
    1. 構成と特徴
    2. FMCW方式
    3. シリコンフォトニクスと入力可能パワー
    4. 各部の損失
    5. 性能予測
  3. スローライト光偏向器
    1. フォトニック結晶スローライト導波路
    2. 二重周期構造による扇状ビーム形成
    3. 縦方向ビーム偏向とビーム拡がり
    4. コリメートレンズによるスポットビーム形成
    5. 偏向器アレイによる横方向ビーム偏向と2次元偏向
    6. 波長多重化による並列ビーム偏向
  4. FMCW信号生成
    1. 光偏向器の受信特性
    2. 光変調器による周波数チャープ信号生成
    3. 測距信号の生成
    4. 完全集積化に向けて
    • 質疑応答
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講師

  • 三島 直 氏
    株式会社 東芝 研究開発センター メディアAIラボラトリー
    主任研究員
  • 藤吉 弘亘 氏
    中部大学 工学部 ロボット理工学科
    教授
  • 秋田 時彦 氏
    豊田工業大学 スマートビークル研究センター
    特任上級研究員
  • 馬場 俊彦 氏
    横浜国立大学 工学研究院 知的構造の創生部門
    教授
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会場

株式会社 技術情報協会
東京都 品川区 西五反田2-29-5 日幸五反田ビル8F
株式会社 技術情報協会の地図
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主催

株式会社 技術情報協会
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

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
: 60,000円 (税別) / 64,800円 (税込)
複数名
: 55,000円 (税別) / 59,400円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 55,000円(税別) / 59,400円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 60,000円(税別) / 64,800円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 110,000円(税別) / 118,800円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 165,000円(税別) / 178,200円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。
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