画像ラボ 2021年3月号

画像ラボ 2021年3月号
商品コード:
Ga2103

画像ラボ 2021年3月号

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2,178 円(税込)
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■解説
〔FA 認識・検出〕
○カメラを用いた触覚画像センサとその応用
/立命館大学/下ノ村 和弘
カメラを用いた触覚画像センサは、対象物表面の凹凸や硬さなどの触覚情報を、画像あるいは動画像として、高い空間分解能で取得できる。30年以上前から提案されてきた方式であるが、最近、画像解析技術の発展に伴って、研究が活発になっている。本稿では、触覚画像センサの基本的な構造とそのバリエーション、および期待される応用について解説する。

〔物流 画像処理〕
○深度情報を用いた平板状物体表面の破損率推定および傷形状の検討
/滋賀県立大学/井口 雅士・酒井 道・宮城 茂幸
物流において利用されるプラスチックパレットの自動検査を意図した平板状物体表面の破損率推定手法を提案するとともに傷形状の取得可能性について検討を行った。実際に3種類の市販の深度カメラを用いてパレットを模擬した物体を撮影し、そこから推定した破損率の精度比較の結果と微細な傷の痕跡画像を示す。

〔ロボットビジョン 3D〕
○物理ベースビジョンの過去・現在・未来
/国立情報学研究所/池畑 諭
物理的知見による画像生成のモデル化とその逆問題解決に基づく3次元情報の復元を行う物理ベースビジョンに関する過去、現在、未来について紹介する。

〔ロボットビジョン 認識・検出〕
○ワイヤフレームとの同時学習による単一画像からの深度推定
/筑波大学/水沼 佑太/東邦大学/数藤 恭子
近年、単一画像からの機械学習を用いた深度推定手法が多数試みられており、エンコーダデコーダ型のネットワークによりRGB画像と深度のペアを学習する手法などが提案されている。しかしこの手法では十分な精度を得ることが難しく、その要因として三次元構造の情報の不足が考えられる。本稿では、ワイヤフレームとの同時学習によりこれを補い学習する提案手法とその効果を検証する実験結果について紹介する。

〔セキュリティ 基礎研究〕
○画像認識サービスの悪用とその対処法に関する基礎検討
/大阪大学/中村 和晃・新田 直子・馬場口 登
深層学習による画像認識を実現するクラウドサービスが発展しつつある一方で、そのようなサービスに対する攻撃の可能性が指摘されている。具体的には、当該サービスの悪用によりその認識モデルを不正に複製する攻撃(Model Extraction Attack)や、プライバシー情報を含む画像を不正に生成する攻撃(Model Inversion Attack)が懸念される。その実現可能性や対処法に関する我々のこれまでの研究成果について紹介する。

〔インフラ整備 解析・計測〕
○動画による構造物の表面変位計測と損傷分析
/(一財)電力中央研究所/高田 巡/日本電気(株)/太田 雅彦
構造物の可視光動画から表面全点の変位・変形を遠隔計測し、損傷状態(ひび割れ・剥離・空洞)を分析する「光学振動解析技術」について、原理および実構造物への適用例を紹介する。

〔放送・通信 ディスプレイ〕
○ディスプレイ映像の色振動を用いた不可視QRコードの研究
/東京大学/阿部 知史・福嶋 政期・苗村 健/大阪大学/平木 剛史
本稿は、映像ディスプレイからスマートフォンのカメラに情報を伝送するスクリーンカメラ通信の技術を紹介する。ディスプレイにQRコードなどの情報を可視で表示すると映像コンテンツの見た目を損なってしまうため、人が知覚できないディスプレイの映像に情報をエンコードする必要がある。また、市販の液晶ディスプレイやスマートフォンのカメラでも安定して情報を伝送できることが望ましい。ここでは、不可視のQRコードを映像に埋め込むための、市販のディスプレイやカメラのデバイス特性を考慮した変調プロトコルと、それをカメラで復調する手順について紹介する。

〔画像認識〕
○畳み込みニューラルネットワークを用いた劣化画像のクラス分類
/東京工業大学/遠藤 和紀・田中 正行・奥富 正敏
デジタル画像のクラス分類では、劣化のある画像を扱うことが、実務上必要である。本稿では、劣化画像のクラス分類について、劣化パラメータの推定部とクラス分類部からなる畳み込みニューラルネットワークを構築し、その有効性を検証する。

■特集:AI・ディープラーニングを活用した監視カメラ・映像解析ソリューション
○深層学習に基づいた屋外大型駐車場の空きスペースの検出
/東京工芸大学/姜 有宣
大型駐車場管理における多大な労働負荷を軽減する目的で、駐車場と道路上の駐車スペースを自動的に検出するシステム開発を意図して、ドローンによるデータ採取と深層学習モデル作成の最適化を行った。

○AIアルゴリズムを搭載したネットワークカメラ「AIカメラ」
/アイリスオーヤマ(株)/岡村 響介
近年、生産年齢人口の減少に伴う労働者不足や人件費の上昇により 、企業は少ない労働力で質の高いサービスを提供する必要に迫られている。その課題に対し、AIアルゴリズムを搭載したネットワークカメラを用いたデータ分析を活用することで、多様なニーズに合わせて適切なソリューションを提案する。

○人工知能を活用した人物行動分析システム
/NECソリューションイノベータ(株)/石寺 永記
カメラ映像に対してAI技術をベースとした映像解析・パターン認識技術と学習データ生成技術を組み合わせて用いることにより、多様な変動要素があってもロバストに人の行動を解析できるシステムについて紹介する。

○監視カメラ映像を活用したAIによる混雑状況の解析
/(株)セキュア/村田 隆英
近年、施設の混雑状況やイベントの動員人数の把握を目的とした人数計測の需要が高まっている。そこで、監視カメラ映像をAIにより解析することで人数計測を自動化するシステムを開発した。本稿では、群衆カウントシステムの代表的な機能と使用事例を紹介する。

○一般的なPCで高速・高精度に群集の人数をカウントする群集計測技術
/(株)東芝/山地 雄土・柴田 智行
昨今の新型コロナウイルスの感染拡大を受けて、密集状態を迅速かつ高精度に検知する技術が注目されている。本稿では、一般的なCPUで高速・高精度に画像に映る人数を計測できる群集計測手法について紹介する。

■シリーズ
○V-ISARイメージング7
〜映像情報の新時代を拓く〜
/マシンビジョンライティング(株)/増村 茂樹

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