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(3/19)車載カメラを用いた 画像認識技術及び制御技術 〜自動運転を実現する為の必要・要素技術と最新動向〜

車載カメラを用いた
画像認識技術及び制御技術
〜自動運転を実現する為の必要・要素技術と最新動向〜


■自動運転の動向、そして今後どう進展していくかを俯瞰■
■周辺監視及び駐車支援システムから自動駐車・自動運転■
■実環境で開発経験に基づいた実践的な知識を修得■

周辺監視カメラの製品化と技術動向、周辺監視カメラで実現可能な機能、そして機能を実現するための要素技術

画像認識技術を中心に機械学習や制御技術まで、最新技術動向まで含め映像を交えて幅広く解説

車載カメラを用いた画像認識・機械学習・車両運動制御技術

日 時 2019年3月19日(火)  10:30〜16:30
会 場 東京・港区浜松町 芝エクセレントビル B1F KCDホール    会場地図
受講料(税込) 48,600円  (会員受講料46,170円)  会員登録について
定価:本体45,000円+税3,600円
会員:本体42,750円+税3,420円
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン(1名あたり定価半額24,300円)】
※2名様とも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。)
※会員割引やその他の割引の併用はできません。

 なお、本システムのお申し込み時のカート画面では割引は表示されませんが、
上記条件を満たしていることを確認後、ご請求書またはクレジット等決済時等に
調整させて頂きます。

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。
得られる知識周辺監視カメラ及び自動駐車の開発の歴史や、自動運転の動向に関連して、これらが今後どう進展していくかを俯瞰できます。また、それを支える技術の概要及び最新技術動向が理解できます。さらに、実環境での開発経験に基づいた実践的な知識を修得できます。
対 象主な受講対象者
分野:車載カメラを用いた画像認識・機械学習・車両運動制御技術
部門:自動車の自動運転・自動駐車・運転支援及び画像処理機器関連の企画立案者、研究者、開発・設計技術者
  キーワード:車載カメラ,画像認識,機械学習,ディープラーニング,車両運動制御,自動運転,自動駐車,周辺監視

講師

豊田工業大学 スマートビークル研究センター 特任上級研究員 / 名古屋大学 非常勤講師
工学博士 秋田 時彦 氏
自動車技術会 フェロー,JSAE プロフェッショナルエンジニア
【講師紹介】


講演趣旨

 近年、自動車産業において、自動運転が大きなトレンドとなっており、世界を変革すると期待されている。その中の重要な技術として、車載カメラを用いた画像認識とそのためのディープラーニングに代表される機械学習が挙げられる。
 本セミナーでは、これらの必要技術に関して、実環境にて各種機能を実現する際の課題及びその対策を含め、講師の実務経験を基に解説する。まず、周辺監視及び駐車支援システムから自動駐車・自動運転まで、過去の製品事例から将来動向を紹介し、今後どの様な可能性が拡がっていくかを示す。そして、これらの機能を実現するための要素技術について、画像認識技術を中心に機械学習や制御技術まで、最新技術動向まで含め映像を交えて幅広く解説する。

※複数名で受講の際は、備考欄に受講される方の「氏名・部署名・メールアドレス」を
ご連絡ください。

(3/19)車載カメラを用いた 画像認識技術及び制御技術 〜自動運転を実現する為の必要・要素技術と最新動向〜

価格:

48,600円 (税込)

[ポイント還元 2,430ポイント〜]
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講演内容

1.周辺監視カメラの製品化及び技術動向
 1.1 製品化の歴史〜現状
  ・リアモニタカメラ映像への予想軌跡線重畳機能から現状における発展機能まで
 1.2 将来動向
   ・車載カメラ市場予測
   ・市場ニーズ
   ・関連法規,政策
   ・今後の機能発展

2.周辺監視カメラで実現可能な機能
 2.1 前提となるシステム構成
 2.2 実現可能な応用機能整理
  2.2.1 レーン認識応用機能
  2.2.2 移動体認識応用機能
  2.2.3 静止物認識応用機能

3.機能を実現するための必要技術
 3.1 レーン認識応用機能
  3.1.1 線分認識技術
   ・道路境界認識技術
   ・フロントカメラによる認識との得失比較
   ・実環境における検知性能
 3.2 移動体認識応用機能
  3.2.1 広角カメラ画像歪み補正方法
  3.2.2 オプティカルフロー検出方法
  3.2.3 接近物体抽出方法
  3.2.4 実環境における課題対策
  3.2.5 実環境における認識性能
   ・接近車両,自転車,歩行者の認識事例,映像紹介
 3.3 静止物認識応用機能
  3.3.1 パターン認識技術
   ・基礎技術
   ・人,車両検知応用例
   ・最新動向
  3.3.2 ステレオカメラ技術
   ・基礎技術
   ・後退時人,障害物検知応用例
   ・最新動向
  3.3.3 移動ステレオ技術
   ・基礎技術
   ・駐車空間認識応用例
   ・最新動向

4.周辺監視カメラによる環境認識を用いたステアリング制御技術
 4.1 レーンキープアシストシステム
   ・基礎技術: モデリング〜制御アルゴリズム,課題解決技術
   ・実環境での評価
 4.2 自動駐車
   ・基礎技術

5.まとめ

  □質疑応答□

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