車載カメラ・LiDARのための深層学習による物体認識技術

初心者向けセミナーです

車載カメラ・LiDARの基礎と最新動向、物体認識技術を学ぶ
これら技術と今注目の深層学習による最新技術とは!


運転支援/自動運転、物体認識に欠かせない車載カメラ・LiDARの最新技術を徹底解説!
最新動向である深層学習まで体系的な情報を学びます!

セミナー講師

九州工業大学 大学院情報工学研究院 教授 榎田 修一 氏
【経歴・活動】
2002年 九州工業大学大学院情報工学研究科情報科学専攻 修了 (博士(情報工学))
2002年 九州工業大学情報工学部 助手
2009年 九州工業大学大学院情報工学研究院 准教授
2017年 九州工業大学大学院情報工学研究院 教授 (現在に至る)
主な研究内容は、自律型移動ロボットの行動獲得に関するセンサ情報の認識と機械学習
2017年より 自動車技術会 映像情報活用部門委員会 委員(幹事)

セミナー受講料

49,500円( S&T会員受講料47,020円 )
(まだS&T会員未登録の方は、申込みフォームの通信欄に「会員登録情報希望」と記入してください。
詳しい情報を送付します。ご登録いただくと、今回から会員受講料が適用可能です。)
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で 49,500円 (2名ともS&T会員登録必須/1名あたり定価半額24,750円)

【1名分無料適用条件】
※2名様ともS&T会員登録が必須です。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。
※受講券、請求書は、代表者に郵送いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
 (申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。

セミナー趣旨

 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演します。
 まずは、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、体系的に講演します。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解説します。

習得できる知識

カメラ、LiDARを用いた認識技術について基礎から最新動向である深層学習までの体系的な知識

セミナープログラム

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
 4.1 画像情報によるマッチング技術とその応用
 4.2 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技術とその応用
 4.3 深層学習による一般物体認識技術とその応用
 4.4 深層学習による画像のセグメンテーション技術とその応用

5.車載LiDARを利用した物体認識技術とその動向
 5.1 三次元点群情報によるマッチング技術とその応用
 5.2 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技術とその応用
 5.3 深層学習による一般物体認識技術とその応用
 5.4 深層学習による点群のセグメンテーション技術の紹介

6.まとめ

  □質疑応答・名刺交換□