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車載カメラ・LiDARのための深層学習による物体認識技術

~車載カメラ・車載LiDARの基礎、最新動向、および物体認識技術とその動向~
~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5時間徹底解説!
★ 最新動向である深層学習まで体系的な情報を学びます!

 
このセミナーの受付は終了致しました。
日時 2020年1月27日(月)  10:30~16:30
会場 東京・千代田区駿河台 連合会館  502会議室
会場地図
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)
受講料(税込)
各種割引特典
49,500円 ( S&T会員受講料 47,020円 ) S&T会員登録について
定価:本体45,000円+税4,500円
会員:本体42,750円+税4,270円
S&T会員なら、2名同時申込みで1名分無料 1名分無料適用条件
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)
備考※資料・昼食付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。

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。
 先ずは、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講演します。

セミナー講演内容

<得られる知識・技術>
 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


<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□