車載カメラによる走行環境認識技術およびパターン認識の基礎


~物標・天候の認識、ドライバ視認状態の認識、自車位置推定など~


先進運転支援システムの実現において重要な走行環境認識。
画像認識の基礎から、物標・天候の認識、自社位置推定などの各技術、パターン認識まで、走行環境認識の高精度化に向けた技術を解説します。



受講料


43,200円 ( S&T会員受講料 41,040円 ) 


【キャンペーン!2名同時申込みで1名分無料(1名あたり定価半額の 21,600円)】
  ※2名様ともS&T会員登録をしていただいた場合に限ります。
  ※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、上記1名あたりの金額で受講できます。
  ※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  ※請求書および領収書は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。


講師


名古屋大学 情報学研究科 教授 村瀬 洋 氏


趣旨


 近年、自動車の先進運転支援システムが着目されているが、それを実現するうえで重要な要素技術の一つとなるのが走行環境認識である。本セミナーでは、まず、車載カメラを用いた画像認識の基本的な概念を説明する。次に、物標認識、画像処理を用いた視認状態の認識、天候の認識、自車の位置推定などの事例を紹介する。最後に、パターン認識・画像認識の基礎についても解説する。


プログラム


1.運転支援のための運転知能
 1.1 運転における認知、判断、操作
 1.2 高齢者の運転能力

2.物体の認識
 2.1 認識アルゴリズムの基本
 2.2 生成型学習による画像認識の高精度化
 2.3 オンライン学習による高精度化
 2.4 過去との差分による障害物の検出

3.ドライバ視認状態の認識
 3.1 視認性推定の概要
 3.2 人間の視認特性に合わせた視認性推定

4.天候の認識
 4.1 雨滴の検出
 4.2 霧の濃さの認識

5.自車位置推定と運転行動予測
 5.1 LIDARを用いる手法
 5.2 空撮画像との照合による手法
 5.3 画像マップとの照合による手法
 5.4 画像マップのこう高品質化
 5.5 視線を用いた運転行動予測

6.パターン認識の基礎
 6.1 パターン認識の概要
 6.2 精度評価
 6.3 前処理
 6.4 特徴抽出
 6.5 局所特徴量
 6.6 主成分分析
 6.7 識別器(ニューラルネット、SVM)

 □質疑応答・名刺交換□
 


※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


13:00

受講料

43,200円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込 または、当日現金でのお支払い

開催場所

東京都

MAP

【品川区】きゅりあん

【JR・東急・りんかい線】大井町駅

主催者

キーワード

自動車技術

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