情報・知能工学系 コンピュータビジョン・画像処理研究室http://www.img.cs.tut.ac.jp/~kanazawa/検出した車両の向き を CNN で推定する実用化イメージ、想定される用途・ランドセルの上部につけられような歩行者向けの警報グッズ企業等への提案車両検出および危険検知以外の画像処理アプリケーション開発も検討します。ニーズをお持ちの企業の技術相談や、共同研究等をご検討の際にはご連絡ください。車両の検出は Yolo を用いる全方位カメラは自分(交通弱者)を中心に軌跡の直線当てはめの精度を用いた危険全方向撮影可能。度計算車両の向き推定精度の向上が必要実用化に向けた課題・車両の向きの推定精度の向上とシステムの小型化軽量化，高速化が必要システムの小型化が必要優位性・全方位カメラを用いており、どの方向から近づいてくる車両も検知可能です。・自動車のためのシステムではなく、歩行者のためのシステムです。−053−キーワード画像からの3次元形状復元、ドローン映像処理、 交通弱者のための危険検知システム、 3次元高精細リモートセンシング、深層学習研究段階基礎実証実用化準備計測・制御 交通弱者のための画像処理システムに関する研究情報・知能工学系金澤 靖 准教授研究者情報：https://researchmap.jp/read0177651概要車画像から得られる情報は極めて多くの情報があります。私たちは、ドローン映像からの3次元復元をはじめ、物体の認識、人物の追跡、それらの基礎となる画像間の対応付けから、MR技術のへの応用など、画像に関する研究を行っています。従来技術向・車両に搭載したカメラやレーダによる歩行者検知、運転者への警告と自動ブレーキをき作動させます。・自動車のためのシステムです。特徴と本研究は、子供や高齢者などの交通弱者のための危険検知システムです。全方位カメラ画像から、周囲の車両の移動を追跡し、同時に車両の向きを検知することで、危険度を計算し、歩行者軌に危険を知らせます。車両の検出および向き推定は深層学習を用いています。跡で危険を予知します
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