2025/03/07(金) 第83回 人工知能セミナー「点群処理におけるAI技術の応用」
2025年03月02日 20:19
【名 称】 第83回 AIセミナー「点群処理におけるAI技術の応用」
【日 時】 2025年3月7日（金）13:00 ～ 15:00
※通常とは開始時刻が異っています。ご注意ください。
受付時間接続可能時間： 12:50 ～15:00
【場 所】 Zoomウェビナーによるオンライン開催
【申込み】 お申込みはコチラから
自動配信されるメールにて会場URLをご案内いたします。
【定 員】 500名 参加費無料
【連絡先】 人工知能セミナー窓口
◇◆プログラム◆◇
13:00～13:40
点群処理とAI 技術
増田 宏（電気通信大学 教授）
点群処理の概要について説明した後，点群処理にAI 技術をどう使われるかについて解説する．また，点群処理にAI を利用した応用事例についても紹介する．
13:40～14:20
画像を併用した点群中の物体認識
溝口 知広（山口東京理科大学 教授）
3次元計測技術の発展により，我々の生活する実環境を点群として計算機上に忠実に再現できるようになりました．この計測技術は，自動運転，i-Construction，スマート林業など，様々な業界DXを支援する基盤情報としての活用が期待されています．計測点群を有効活用する上で必須の技術に，点群中に存在する個々の物体を探し出し，その位置とクラスを特定する物体認識があります．近年では，点群を直接処理可能な深層学習手法に関する研究成果も多数報告されていますが，形状と詳細なテクスチャを併せ持つ画像を併用する方法も有効な手段です．本講演では，画像を併用した深層学習による点群中の物体認識手法について解説します．
14:20～15:00
深層学習を用いた点群解析技術の発展
古屋 貴彦（山梨大学 准教授）
3D点群データの解析は自動運転車やロボティクス，インフラ維持，防災など幅広い分野で重要な技術である．本セミナーでは，3D点群データを対象とした深層学習技術の発展について概説する．3D点群データをDNNで処理する上での課題と基本的な処理方式，効果的な形状特徴抽出のためのDNN構造の進化（PointNetからTransformerまで），およびこれらDNNを効果的に訓練する最新アプローチ（自己教師あり学習やクロスモーダル学習）を解説する．