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■RoboVision Single
(ZMP株式会社)


本製品は、単眼カメラ、高性能グラフィックプロセッサ(GPU)、および学習と検出を行うアプリケーションから構成され、機械学習により車両や歩行者など任意の対象物の検出が可能な研究開発向け汎用画像認識システムです。
単眼カメラによるオブジェクト検出の代表的な手法として、HOG(Histograms of Orientied Gradients)特徴量抽出、機械学習の手法の一つであるサポートベクターマシン(SVM,Support Vector Machine)によるしきい値学習、があります(参考①)。本製品は学習段階においては、まず撮影した画像からトレーニングデータを作成しHOG特徴量を算出しSVMを構築、検出段階では、汎用的な開発環境である高性能グラフィックプロセッサ(GPU)を用いることで、リアルタイムに検出を行います。
自動運転や先進運転支援システムにおいては、歩行者や先行する車両などの検出が重要です。本製品は、機械学習および検出を行うためのハードウェア・ソフトウェアが提供されているため、学習・検出のプログラミングの必要がなく、すぐにシステムに組み込むことが可能です。学習データベースは任意に設定・学習できるため、車両・歩行者だけでなく、標識や信号などを学習対象とすることも可能です。先進運転支援システムや自動運転車の研究開発、建設機械や農業用車両、移動ロボットの汎用画像認識システムとしてご活用頂けます。





【用途例】

●運転支援システムにおける歩行者の検出
●衝突回避・オートクルーズのための先行車両の検出
●単眼カメラシステムのアプリケーション検討
●自律移動ロボットのビジョンシステム開発
●既存システムへの単眼カメラシステムの組み込み

【主な仕様】

入力パラメータ 出力結果
入力画像サイズ 検出対象のID
カメラの取付位置 検出対象の車両平面状の座標
レンズパラメータ(焦点距離・歪み補正) 検出対象の画像上の位置
検出用パラメータ(閾値、検出物高さ、など)
トラッキング用パラメータ など
システム構成
カメラ Logitec HD Pro Webcam C920
GPU NVIDIA GTX980
アプリケーション(CD-ROM) ・トレーニングデータアプリケーション
・リアルタイム検出アプリケーション
・ライブラリ
・ドキュメント(マニュアル、APIリファレンス)
・サンプルプログラム
・サンプルトレーニングデータ(歩行者、車両)
※カメラやGPUなどシステム構成の変更も可能です。詳しくはお問い合わせください。
ソフトウェア動作環境
OS:64-bit Linux Mint 14/Ubuntu 12.10/GPU開発環境:CUDA 5.0以上


【動 画】



【RoboVision Singleによる学習モデル作成】

【参考①:専門書『自動車の走行環境認識技術とその応用』】
豊田工業大学特任教授スマートビークル研究センター長三田誠一, 郭 春サ, ホセイン テヘラニ
TTI at Chicago(豊田工業大学シカゴ校)で研究された可変形状モデルを基本にして昼夜の車両や歩行者検出に拡張した結果や、画像を用いたさまざまな状況における道路面の検出手法、また、これらを基にし、走行経路上の最狭部分を確率的に抽出し、障害物間の距離が最も広い部分を通過できる新規経路計画手法やそれを用いた自律走行実験などについて、体系的・網羅的に解説した最適な一冊。


【用途例】

●運転支援システムにおける歩行者の検出
●衝突回避・オートクルーズのための先行車両の検出
●単眼カメラシステムのアプリケーション検討
●自律移動ロボットのビジョンシステム開発
など


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