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MATLABではじめる画像処理とロボットビジョン ~機械学習による物体認識とSLAM~

出典シリーズ: 出典シリーズ: 画像処理・コンピュータビジョン

Tohru Kikawada, MathWorks

画像処理・コンピュータービジョンは、ロボット制御、ADAS、医用画像処理から生産現場での検査など、様々な分野で活用されています。近年、ロボットのナビゲーションシステムや自動運転の研究開発が活発になっています。例えば自律移動では、路面や障害物、人物、標識などを認識するための機械学習や、自己位置推定と環境地図作成を同時に行なうSLAM (Simultaneous Localization and Mapping) が必要になるケースがあります。

本Webセミナーでは、MATLAB®で画像を取り扱う利点から、機械学習による標識認識や3次元点群を用いたSLAMによる3次元地図作成、幾何学形状モデルのフィッティングによる路面検出など、様々な処理例を中心にご紹介いたします。

ロボットビジョンや画像処理・コンピュータービジョンの研究・開発をこれから行う方はもちろんのこと、この分野の開発効率を上げたいとお考えの方、最新機能を知りたいユーザーの方にも最適なセミナーです。MATLABプログラム環境をご存知ない方も是非ご参加ください。

※本セミナーはMATLAB EXPO 2015の同名のセッションをベースに、一部内容を変更してお送りいたします。

録画: 2016年3月8日

関連製品

  • Computer Vision Toolbox
  • Image Acquisition Toolbox
  • Image Processing Toolbox
  • Robotics System Toolbox
  • Statistics and Machine Learning Toolbox
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MATLABではじめる自律移動システム開発~SLAMとパスプランニング~ (34:35)

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Robotics System Toolboxの最新機能を使用してロボットの経路計画や障害物回避、位置推定(モンテカルロ・ローカリゼーション)のデモをご紹介します。
44:29
ロボティクス最前線 最新手法で実現する自己位置推定と物体認識
すべてのシリーズを見る (28 ビデオ)

関連ビデオ:

59:26
いまからはじめるMATLABによる画像処理・コンピュータービジョン
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MATLABからOpenCVを利用するためのサポートパッケージ
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Computer Vision with MATLAB
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Deep Learning for Computer Vision with MATLAB (Highlights)

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