セミナー情報

【第83回AIセミナー】点群処理におけるAI技術の応用

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３次元計測技術の発展により、我々の生活する実環境を高密度な点の集合、いわゆる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。本講演では、３次元点群処理にAI技術を積極的に活用されている３名の先生方にご登壇いただき、点群処理の概要ならびに点群処理へのAI技術活用方法、画像を併用した深層学習による点群中の物体認識手法、さらに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紹介いたします。

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 ※お申し込み後、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
参加費用	無料
連絡先	人工知能セミナー窓口
注意事項・定員になり次第締切ります。・産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。・講演の録画やアップロードはご遠慮ください。

プログラム

13:00 - 14:00	点群処理とAI 技術増田宏（電気通信大学　教授）
	概要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．
	略歴 1987 東京大学大学院精密機械工学専攻修了 1987-1998 日本アイビーエム東京基礎研究所 1998-2013 東京大学　人工物工学研究センター助教授，システム創成学専攻准教授　 2013- 電気通信大学　機械知能システム学専攻教授学位：東京大学大学院工学系研究科博士(工学)
*	キャンセルとなりました。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）
	概要 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．
	略歴 2009年3月，北海道大学大学院情報科学研究科システム情報科学専攻，博士課程終了 2009年4月～2013年3月，日本大学工学部情報工学科，助教 2013年4月～2024年3月，日本大学工学部情報工学科，准教授 2024年4月，山口東京理科大学工学部数理情報科学科，教授
14:00 - 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）
	概要 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．
	略歴 2015年山梨大学大学院博士課程修了，博士（工学）．日本学術振興会特別研究員，山梨大学助教を経て，2024年1月より同大学准教授．