セミナー visualslam slam vslam カメラ 画像処理 3次元計測

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セミナー visualslam slam vslam カメラ 画像処理 3次元計測

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

★Visual SLAM(vSLAM)の基礎を学びたい、何ができるか知りたい、機材選定で悩んでいる、vSLAMを利用したシステムの構築を検討されている方など歓迎です!
★画像処理の基礎から各プロセスで使われている必須技術の理解、vSLAMを自力で実装するために必要なライブラリの紹介まで詳解!

Visual SLAM入門講座

〜絶対に知っておくべき基礎・デバイス動作原理から、

ライブラリ・技術動向など〜

講師

九州大学 附属図書館 准教授 内山 英昭 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
平成18年3月 慶應義塾大学理工学部情報工学科卒業
平成19年9月 慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻修士課程修了
平成22年9月 慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻博士後期課程修了 博士(工学)
平成22年10月 フランス国立情報学自動制御研究所 博士研究員
平成24年7月 株式会社東芝 研究開発センター 研究員
平成26年4月 九州大学大学院システム情報科学研究院 助教
平成30年4月 九州大学 附属図書館 准教授

■ご専門および得意な分野・研究:
コンピュータビジョン,画像処理,拡張現実感,Pedestrian Dead-Reckoning

■本テーマ関連学協会でのご活動:
電子情報通信学会, 日本バーチャルリアリティ学会, IEEE

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年8月23日(金) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん4階 第1グループ活動室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,640円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナー開催にあたって

■はじめに:
 本セミナーでは,自律走行や拡張現実感などの基盤技術として用いられるvisual SLAM(vSLAM)の技術を解説します.ロボティクスの領域で長く研究されてきたSLAMはレーザやオドメトリを用いていたのに対し,vSLAMはカメラのみを用いた技術です.vSLAMは,カメラ幾何や機械学習など様々な技術を組み合わせて実現されており,各プロセスでどのような技術が使われているかということを正しく理解する必要があります.本セミナーでは,vSLAMで何ができるかを知りたい方,vSLAMを利用したシステムの構築を検討されている方を対象とし,画像処理の基礎からvSLAMを自前で実装するために必要なライブラリの紹介まで行います.

■受講対象者:
・visual SLAMに使われるカメラ幾何や画像処理の基礎から学びたい方
・visual SLAMの導入を検討されている方で,visual SLAMでできること,できないことを知りたい方,機材の選定で悩まれている方
・Hololensやgoogle tangoなどに利用されているvisual SLAMの動作原理を知りたい方
・本テーマに興味のある方であれば,どなたでも受講可能です

■必要な予備知識:
・行列の掛け算などの線形代数
・画像処理の基礎知識(コーナー検出,エッジ検出など)

■本セミナーで習得できること(一例):
・visual SLAMに使われる画像処理の基礎知識
・visual SLAMの動作原理の理解
・visual SLAMの技術動向
・visual SLAMの問題点・ノウハウ

セミナー内容

1.はじめに
 1.1 本講義の目標・ポイント
 1.2 visual SLAMを使った研究動向

2.visual SLAMの枠組み
 2.1 Initialization:座標系の初期化
 2.2 Localization/Tracking:カメラ位置姿勢の算出
 2.3 Mapping:空間形状の算出
 2.4 Relocalization:カメラ位置姿勢の再算出
 2.5 Loop closure:ループ検出に基づく空間形状補正

3.画像処理の基礎知識
 3.1 特徴点マッチング・トラッキング
  a)特徴点マッチングとは
  b)処理の流れ
   ・特徴点検出(使われる画素、検出方法)
   ・特徴量算出(前処理、手法)
   ・対応点探索(スケール変化への対応、問題点)
  c)特徴点マッチングの高精度化
 3.2 画像検索(Bag of visual words)
  a)画像検索の基本的な枠組み
  b)画像検索に用いられる特徴量
  c)特徴量辞書
  d)SLAMにおける画像検索の利用
 3.3 透視投影
  a)透視投影モデル
  b)3次元点の投影面上での座標
  c)投影面の画像化
  d)3次元座標系の座標変換
  e)画像座標と世界座標の関係
  f)定式化
 3.4 カメラキャリブレーション
  a)概要と方法
  b)レンズの歪みと補正例
 3.5 カメラの位置姿勢推定
  a)概要と方法
  b)対応付けにアウトライアがある場合
  c)平面に対するカメラの位置姿勢の問題
 3.6 3次元計測(三角測量)
  a)概要
  b)射影行列
  c)三角測量の定式化
  d)発生する誤差・推定誤差の算出方法
  e)vSLAMの処理の流れ
 3.7 バンドル調整
  a)概念
  b)バンドル調整の定式化
 3.8 ポーズグラフ最適化
  a)概念
  b)ポーズグラフ最適化の定式化

4.visual SLAMの種類
 4.1 RGBカメラとRGBDカメラ
  a)RGBカメラ撮影方法
  b)それぞれの特徴
 4.2 特徴点ベースの手法とDirect法

5.visual SLAMの従来手法−それぞれの概要を解説
 5.1 PTAM
 5.2 LSD-SLAM
 5.3 ORB-SLAM
 5.4 RGB-D SLAM

6.visual SLAMを用いたデバイスとその動作原理・処理の流れ
 6.1 Hololens
 6.2 Google tango

7.ライブラリ〜それぞれの概要・長所・ポイント〜

 7.1 OpenCV
 7.2 Ceres solver
 7.3 g2o

<質疑応答・個別質問・講師との名刺交換>

■ご講演中のキーワード:

カメラキャリブレーション,カメラの位置姿勢推定,3次元計測,バンドル調整,ポーズグラフ最適化,画像検索

セミナー番号:AC190814

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