自動車の画像認識技術－車載カメラからパターン認識まで－ [単行本]

自動車の画像認識技術－車載カメラからパターン認識まで－ の 商品概要

• 目次

  まえがき
  
  第１章　はじめに
  
  １. １．車載画像認識の開発及び製品化の歴史
  
  １. ２．車載画像認識の位置付け
  
  １. ３．実現可能な機能
  
  １. ４．車載画像認識の課題
  
  １. ５．課題対策の動向
  
  １. ５. １．認識アルゴリズムの進化
  
  １. ５. ２．カメラ・撮像素子の性能向上
  
  １. ５. ３．センサフュージョン
  
  付録
  
  Ａ . １．レーン逸脱警報の規定
  
  Ａ . ２．レーンチェンジ支援機能の規定
  
  
  第２章　車載画像処理の基礎
  
  ２. １．撮像素子
  
  ２. ２．カメラモデル
  
  ２. ３．カメラレンズ
  
  ２. ４．カメラ信号の伝送方式
  
  ２. ５．座標系
  
  ２. ６．カメラキャリブレーション
  
  
  第３章　走路の認識
  
  ３. １．処理の流れ
  
  ３. ２．エッジ検出
  
  ３. ３．線分検出
  
  ３. ３. １．ハフ変換
  
  ３. ３. ２．RANSAC
  
  ３. ３. ３．最小自乗法
  
  ３. ３. ４．カーブへの対応
  
  ３. ４．知識フィルタ
  
  ３. ５．レーン認識必要情報
  
  ３. ６．ノイズフィルタ
  
  ３. ７．フロントカメラ・周辺監視カメラによる認識比較
  
  ３. ７. １．得失比較
  
  ３. ７. ２．複数カメラによるレーン認識のフュージョン
  
  ３. ８．ディープラーニングによるレーン認識
  
  付録
  
  Ｃ . １．車両運動2 輪モデル
  
  Ｃ . ２．ステアリング角からヨーレイトを計算する方法
  
  Ｃ . ３．クロソイド曲線
  
  Ｃ . ４．最小自乗法による円のパラメータの算出方法
  
  
  第４章　移動物体の認識
  
  ４. １．処理の流れ
  
  ４. ２．オプティカルフロー
  
  ４. ２. １．特徴点
  
  ４. ２. ２．特徴点の対応付け
  
  ４. ３．グルーピング
  
  ４. ４．移動物体検出結果
  
  ４. ５．到達予測時間の推定
  
  ４. ５. １．推定方法
  
  ４. ５. ２．誤差低減方法
  
  ４. ６．実環境における課題および対策
  
  ４. ６. １．繰り返しパターン
  
  ４. ６. ２．自車の旋回
  
  ４. ６. ３．自車の移動に伴うオプティカルフロー
  
  ４. ７．認識信頼度の推定
  
  ４. ７. １．信頼度の推定方法
  
  ４. ７. ２．信頼度の応用例
  
  付録
  
  Ｄ . １．グルーピング条件
  
  Ｄ . ２．TTC 導出過程
  
  Ｄ . ３．TTC フィルタの導出
  
  Ｄ . ４．自車の旋回運動補正
  
  
  第５章　ステレオカメラによる認識
  
  ５. １．ステレオカメラの基礎
  
  ５. １. １．処理の流れ
  
  ５. ２．ステレオマッチング方法
  
  ５. ２. １．対応点探索領域設定方法
  
  ５. ２. ２．対応点計算方法
  
  ５. ２. ３．対応点計算周辺技術
  
  ５. ２. ４．SGM
  
  ５. ３．3 次元点復元
  
  ５. ３. １．平行ステレオ
  
  ５. ３. ２．一般式
  
  ５. ３. ３．移動ステレオにおけるカメラ移動量の計算
  
  ５. ３. ４．ノイズ除去
  
  ５. ４．点群からの物体識別
  
  ５. ４. １．人の知識を用いた物体識別
  
  ５. ４. ２．機械学習による物体識別
  
  付録
  
  Ｅ . １．前後輪車輪速度を用いたカメラ移動量精度向上
  
  
  第６章　パターン認識
  
  ６. １．候補領域抽出
  
  ６. １. １．ラスタスキャン
  
  ６. １. ２．対象物の特徴を用いた抽出
  
  ６. ２．特徴量
  
  ６. ２. １．HOG
  
  ６. ２. ２．その他の特徴量
  
  ６. ３．識別器
  
  ６. ３. １．SVM
  
  ６. ３. ２．AdaBoost
  
  ６. ３. ３．Real AdaBoost
  
  ６. ３. ４．Random Forest
  
  ６. ３. ５．その他の識別手法
  
  ６. ４．深層学習
  
  ６. ４. １．ニューラルネットワークの原理
  
  ６. ４. ２．深層学習の構成と学習
  
  ６. ４. ３．代表的な物体検出・識別手法
  
  ６. ４. ４．画像領域分割
  
  ６. ５．距離推定
  
  ６. ５. １．対象物の画像面上の路面境界位置の利用
  
  ６. ５. ２．対象物の大きさの利用
  
  ６. ５. ３．カメラの移動距離の利用
  
  ６. ５. ４．学習による距離推定
  
  ６. ６．衝突予測時間の推定
  
  ６. ７．追跡とフィルタリング
  
  付録
  
  Ｆ . １．顕著性マップ
  
  
  あとがき

• 内容紹介

  本書は，筆者の車載用画像認識に関する幅広い研究開発の実務経験に
  基づき，この分野の全体像が把握できるように工夫した技術書である．
  ここでは車載用の画像認識技術を解説しているが，屋外環境における移
  動体の環境認識技術として幅広く応用できるものと考える．また，理論
  的な詳細は他の良書の解説に任せ，本書ではそれが直感的に理解でき，
  実践的に応用ができる様に配慮している．他の書籍では取り上げられて
  いない実用的な独自の内容も記載している．さらに車載の画像認識によ
  りどのような機能が実現できるかも把握できるよう構成している．

• 著者について

  秋田時彦 (アキタトキヒコ)
  豊田工業大学
  スマートビークル研究センター
  特任上級研究員
  
  元アイシン精機
  主席技師
  
  
  
  岡山大学工学部電子工学科を卒業後，アイシン精機に入社．車両制御，車両運動制御，走行環境認識を用いた運転支援システムの研究開発に従事．
  1992年～1996年北米研究子会社のIMRAアメリカに出向し，カリフォルニア大学と共同研究．
  2018年より現職．自動運転・運転支援のための走行環境認識技術の研究に従事．
  
  
  在職中に香川大学博士課程知能機械システム専攻修了（工学博士）.自動車技術会フェロー．自動車技術会フェローエンジニア認定．

自動車の画像認識技術－車載カメラからパターン認識まで－ の商品スペック