技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、2022年7月に発刊した「点群データの取得と処理 〜測量・土木の実務者向け入門書〜」の内容に沿って、測量・土木分野における点群データに関連する技術を解説します。本書は、測量コンサルや建設コンサル、ゼネコン、自治体における技術者や職員が、点群データの取得と処理を学ぶうえでの入門書です。本書で設定している読者層と同じく、本講演においても「点群データの取得や処理に関心があるが、何から勉強すればよいかわからない」「UAVやレーザスキャナを買ってみたものの、データの活用方法がわからない」「点群データの処理に行き詰っているので、もっと勉強したい」と感じている聴講者を主な対象とします。
技術者が点群データの取得と処理について学ぶ目的は、点群データを利用した高度な空間情報に関する業務を円滑に遂行することです。これを実現するために、点群データを学ぶ目標は3つあります。
点群データは、建設やロボット、プラント、環境、医療、軍事、考古学など、幅広い分野で利用されています。建設分野における点群データ処理では、静体を計測した大規模な点群 (数億点から数十億点程度) を用いた高精度な3D モデリングに主眼がおかれます。一方、ロボット分野における点群処理では、動体を計測した点群を自動かつリアルタイムに処理することが求められます。国内の建設分野では、BIM (Building Information Modeling) 普及の方針が出た2010 年前後から本格的に点群データが活用されだしており、近年はBIMおよびBIM/CIMにもとづいた点群の取得と活用が全国に普及しつつあります。
BIM およびBIM/CIMを実現するうえで、建築物や構造物の3D モデリングが必須です。新規の建築物や構造物であれば、その設計データを情報管理用の3D モデルとしてそのまま利用できます。一方、既設の構造物については、SfM/MVSを含む写真測量や、レーザスキャニングによって点群を取得し、3D モデルを生成する流れが主です。レーザスキャニングでは、航空機搭載型レーザスキャナや地上設置型レーザスキャナ、MMS (Mobile Mapping Systems) 、UAV 搭載型レーザスキャナなど、中・長距離の測距に適した測量用レーザスキャナを用いることが一般的です。本セミナーでは、これらに関連する内容を扱います。
別冊テキストとして、書籍「 点群データの取得と処理 〜測量・土木の実務者向け入門書〜 」 を使用いたします。
テキストが必要な方は、お申し込みのテキスト希望欄から「必要」をご選択下さい。
受講料と、テキスト代(実費)を合わせて請求させていただきます。
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開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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2024/5/24 | 計測・測定技術 | オンライン | |
2024/5/24 | 画像認識のためのディープラーニングとモデルの軽量化 | オンライン | |
2024/5/27 | 外観検査へのAI導入と生成AIによるトレーニングデータ不足への対応 | オンライン | |
2024/5/29 | ディジタル信号処理による雑音・ノイズの低減/除去技術とその応用 | オンライン | |
2024/5/29 | 非侵襲脳機能計測法を用いた神経科学の基礎とウェアラブル脳波計の最新動向・脳波の計測手法 | オンライン | |
2024/6/3 | 1日で分かるVisual SLAMの基礎 | オンライン | |
2024/6/4 | 最適化技術の本命 : 進化計算法 (EC:Evolutionary Computation) の基礎と応用 | オンライン | |
2024/6/10 | 機械学習 (ディープラーニング) の基礎・活用・実践 (全3回) | オンライン | |
2024/6/10 | Python基礎と機械学習 基礎 | オンライン | |
2024/6/14 | システム同定によるデータ駆動モデリングの基礎とカルマンフィルタとの関係 | 会場・オンライン | |
2024/6/14 | 機械学習による異常検知入門 | 東京都 | 会場 |
2024/6/19 | 機械学習を用いた画像認識技術の基礎とその応用 | オンライン | |
2024/6/19 | アナログとディジタルのフーリエ変換と信号処理 | オンライン | |
2024/6/19 | 外観検査自動化に向けた画像処理・AI技術活用の課題と導入のポイント | オンライン | |
2024/6/24 | 外観検査の自動化の進め方と画像データ取得およびAIによる検査のポイント | オンライン | |
2024/6/26 | ライトフィールドカメラ/ライトフィールドディスプレイの基礎と最新技術動向 | オンライン | |
2024/7/2 | カルマンフィルタの基礎理論 | オンライン | |
2024/7/8 | ディープラーニングと機械学習プロジェクトの進め方 | オンライン | |
2024/7/9 | 画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例と精度向上技術 | オンライン | |
2024/7/18 | Vision Transformerの仕組み | オンライン |
発行年月 | |
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2012/6/20 | 画像復元・超解像技術の基礎と応用 |
2012/4/20 | デジカメ主要8社の静止画信号処理技術 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |
2012/4/20 | デジカメ主要8社の静止画信号処理技術 技術開発実態分析調査報告書 |
2011/9/2 | '12 HDD・関連市場の将来展望 |
2011/2/4 | 入門 画質改善・画像復元・超解像技術 |
2010/11/15 | 防犯・監視カメラ 技術開発実態分析調査報告書 |
2010/11/10 | 高ダイナミックレンジ画像処理技術とMATLABシミュレーション |
2010/9/24 | JPEG XR画像符号化方式と性能評価 |
2010/6/3 | 実戦 ディジタル信号処理 |
2010/2/22 | 画像理解・パターン認識の基礎と応用 |
2009/9/16 | H.264 / MPEG-4 AVC 拡張規格・応用例・最新動向 |
2008/3/26 | 劣化画像の復元・ノイズ除去による高画質化 |
2007/8/31 | 画像認識・理解システム構築のための画像処理の基礎 |
2007/5/28 | 車載カメラ/セキュリティカメラ・システム |
2007/3/23 | ステレオ法による立体画像認識の基礎と車載カメラへの応用 |
2006/5/11 | ディジタル画像の評価法と国際標準 |
2006/4/14 | 詳解 高周波通信用フィルタ設計手法 |
2005/11/25 | デジタル写真の画質評価 |
2004/3/12 | 次世代動画像符号化方式 MPEG4 AVC/H.264 |
2003/6/27 | ニューアルゴリズムによる画像処理システム事例解説 |