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本セミナーでは、次世代カメラの画像処理について最新のアルゴリズムを分かりやすく紹介し、実装プログラム、デモ等もを交えて説明いたします。

本セミナーでは、製品におけるキズ・欠陥、形材の地合、複雑な立体形状の陰影に紛れた不明瞭な欠陥像を検出するために画像処理、機械学習を利用した目視・外観検査自動化の実例を解説いたします。

本セミナーでは、画像認識・パターン認識の基礎から解説し、画像・映像の高速検索、応用として車載カメラでの認識について詳解いたします。

本セミナーでは、時系列データを対象にし、データの個性を定量化する統計的指標や、数式として表現する時系列モデルを多数紹介いたします。更に、応用として「将来予測」や「異常検知」に着眼し、より高度な機械学習モデルを取り入れつつ、実務への応用をサポートいたします。

本セミナーでは、赤外線イメージングの市場・ビジネスチャンス、歩行者のリアルタイム検知、夜間センシングといった車載センサとしての応用事例について詳解いたします

本セミナーでは、テラヘルツ波の基礎知識から始まり、電子デバイス/光デバイスの両面から光源・検出器の基本について、また、センシング・イメージングシステムを組む上での必要知識を解説いたします。さらにテラヘルツ波のシステムの早期導入が期待される安全安心分野、医療医薬分野に応用する研究開発事例を中心に紹介し、新規産業に展開するためのキーポイントを解説いたします。

本セミナーでは、まず、線形カルマンフィルタのアルゴリズムを紹介し、数値例を通してカルマンフィルタの仕組みについて学習します。続いて、代表的な非線形カルマンフィルタである拡張カルマンフィルタ (EKF) と無香料カルマンフィルタ (UKF) のアルゴリズムを説明し、非線形カルマンフィルタを用いた状態とパラメータの同時推定を導入します。また、カルマンフィルタの数値的不安定性について述べ、その問題点に対処するUD分解フィルタを導入します。さらに、カルマンフィルタの2つの応用例を紹介いたします。