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Zoom見逃し視聴あり

オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

○Visual SLAM(vSLAM)の基礎や動作原理を学びたい、できる事を知りたい、
 システム構築を検討している方などにお勧めの入門セミナー!
○Localization、Mappingなどの必須基礎から、vSLAMの種類や動作原理、処理の流れ、
 必要なライブラリ、ディープラーニングとの関連等の最新動向まで。

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〜

<Zoomによるオンラインセミナー・見逃し配信あり>

講師

奈良先端科学技術大学院大学
先端科学技術研究科 情報科学領域
准教授 内山 英昭 先生

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
令和3年4月 奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 情報科学領域 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


日時・会場・受講料

●日時 2022年2月8日(火) 10:30-16:30 *途中、お昼休みや小休憩を挟みます。

●受講料
 【オンライン:見逃し視聴なし】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

 【オンライン:見逃し視聴あり】:1名52,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800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。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


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
・ARCoreやARKit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:
・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
など

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の技術動向
 6.1 動的環境下におけるvisual SLAMの安定化
 6.2 deep learningとの関連
 6.3 ライブラリー紹介

<質疑応答>

セミナー番号:AD220206

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