セミナー 印刷

3次元点群処理とPCLプログラミングの基礎

~PCL:Point Cloud Library~

日程が変更となりました(2022/12/1 更新)

【変更後】2023年4月6日(木)  10:30~16:30

変更後のHPはこちらから
https://www.science-t.com/seminar/Z230406.html
受講可能な形式:【Live配信】のみ

日時 2022年12月7日(水)  10:30~16:30
会場 Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能)  
会場地図
講師 岩切宗利(いわきりむねとし) 氏 
防衛大学校 情報工学科 准教授(博士(工学))

 <略歴>
1999年3月 防衛大学校 助手
2005年4月 防衛大学校 講師
2015年4月 防衛大学校 准教授、現在に至る。
受講料(税込)
各種割引特典
51,700円 ( E-Mail案内登録価格 51,700円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価:本体47,000円+税4,700円
E-Mail案内登録価格:本体47,000円+税4,700円
お1人様受講の場合 51,700円 (47,000円+税4,700円)
1口でお申込の場合  62,700円 (57,000円+税5,700円/1口(3名まで受講可能))
※S&T E-Mail案内登録価格 S&T複数同時申込み割引対象外

※開催7日前に請求書を発送します。
※開催日から9日前以降のキャンセルは受講料全額を申受けます。但し、セミナー終了後テキストを郵送します。
  ​一旦、納入された受講料はご返金できません。当日ご都合のつかない場合は代理の方がご出席下さい。
※サイエンス&テクノロジーが設定しているアカデミー価格・キャンセル規定対象外のセミナーです。
主催(株)トリケップス
オンライン配信★本セミナーは、Zoomウェビナーを使用して行います。
 受講者の通信回線にセキュリティなどの制限がある場合は参加できないことがあるため、
 事前に当日ご利用予定の通信回線にて、
 Zoom公式ページ(https://zoom.us)にアクセスできることをご確認していただくようお願いします。
 または、Zoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認ください。
 Zoomをダウンロードしている方はマイクとスピーカーのテストも可能です。
 ※こちらは接続テスト用のミーティングです。実際のセミナー参加者画面とは異なります。

★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
 講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

※開催5日前までに主催会社(株)トリケップスから参加者に当日必要なURLとパスワードをメールにてお知らせします。
備考★受講申込者が必要定員に満たないセミナーは中止・延期させていただく場合があります。
 その場合は開催1週間前にご連絡します。

★1口でお申込の場合
 代表受講者を定めて下さい。請求書発送等の連絡は代表受講者へ行います。
 申込時に参加者全員の氏名・所属が明記されていない場合、ご参加できない場合があります。

セミナー趣旨

 計算機を用いて視覚情報処理を実現するコンピュータビジョンは、これまで2次元の画像処理を中心に開発され、さまざまな分野で実用化されてきました。
最近、登場した小型で高性能な個人用の携帯型3次元センサは、コンピュータビジョンの空間認知能力を飛躍的に向上できるハードウェアとして有用です。
 このような背景から、本講義では,そのソフトウェア開発環境の1つとして、注目を集めているポイントクラウドライブラリ(Point Cloud Library:PCL)を用いたプログラミングの基本技法を中心に教育します。前半では、3次元点群処理の基本概念からPCLが提供する各種機能とその構成、クラスライブラリの扱い方など、プログラム開発に必要な基礎知識について説明します。
後半では、それらを基盤として各種ライブラリを用いた簡単な基本プログラムと、それらを活用した応用プログラムに関して具体例を挙げながら解説します.

セミナー講演内容

1 PCLによる3次元点群処理
 1.1 3次元点群処理の概要
 1.2 PCLの概要
 1.3 C++プログラミング入門
 1.4 PCLのクラス構成とその継承
 1.5 プログラミング環境構築と使用法
 1.6 リファレンスと情報源
 1.7 関連ライブラリ

2 基本プログラミング
 2.1 基礎知識
 2.2 入出力
 2.3 情報可視化
 2.4 近傍探索
 2.5 点密度調整
 2.6 法線推定
 2.7 回転並進
 2.8 特徴点抽出
 2.9 特徴記述

3 応用プログラミング
 3.1 特徴点マッチング
 3.2 再帰的位置合わせ
 3.3 平面推定
 3.4 距離ベースセグメンテーション
 3.5 オブジェクト認識