Ryusuke Miyamoto 研究室
主宰者：Ryusuke Miyamoto
明治大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、ロボットやコンピュータが周囲の環境を正確に認識し、自律的に動作するための技術開発に取り組んでいます。特に、カメラから得られる画像データを用いて、映っている物体や場所を自動判別する「意味的画像認識」という手法を中心としており、屋外から屋内まで様々な環境での自動移動ロボットの実現を目指しています。実際の応用場面では、季節や天候、時間帯による見え方の変化に対応する必要があるため、学習データの工夫や改善が重要な課題となっています。
具体的には、3次元スキャナで取得した点群データから自動的に学習用画像を生成する手法や、データの多様性を増やすための拡張技術（影の追加、色調補正など）の開発を行っています。また、赤外線画像を可視光画像に変換する技術や、脳波信号から人間の動きの意図を読み取る技術など、様々なセンサーデータの処理と相互変換にも応用しており、ロボットの実際の運用環境に適応できる認識システムの構築に関する研究を展開しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果（40 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11462420
- DOI: https://doi.org/10.5220/0014449300004067
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.oe.64.9.092203
- DOI: https://doi.org/10.1109/dsn-s65789.2025.00026
- [2025] Evaluation of Dense Differential Filter to Detect Semantic Edges for Estimating 3D Room StructureDOI: https://doi.org/10.1109/codit66093.2025.11321591
- DOI: https://doi.org/10.1109/codit66093.2025.11321822
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11275294
- [2025] Integration of BVG-LS into a Deep Neural Network Architecture Designed for EEG Signal ClassificationDOI: https://doi.org/10.1109/smc58881.2025.11343662
- DOI: https://doi.org/10.1109/raai67517.2025.11423038
- DOI: https://doi.org/10.36227/techrxiv.175984685.51219488/v1
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- [2025] SWingL1: A Smoothly-Fused Wing-L1 Loss for Small-Error Sensitivity in Visual-Inertial OdometryDOI: https://doi.org/10.1109/raai67517.2025.11423367
- DOI: https://doi.org/10.1109/ieacon64690.2025.11254707
- DOI: https://doi.org/10.1109/ispacs62486.2024.10868216
- DOI: https://doi.org/10.1109/irc63610.2024.00021
- [2024] Personal Identification Based on Joint Motions with Normalization against Size Changes of TargetsDOI: https://doi.org/10.1109/ispacs62486.2024.10868094
- DOI: https://doi.org/10.1109/tencon61640.2024.10902866
- DOI: https://doi.org/10.1109/tencon61640.2024.10902810
- DOI: https://doi.org/10.1109/sensors60989.2024.10785009
- [2024] Hard Example Detection at Actual Environment for Semantic Segmentation Used in Visual NavigationDOI: https://doi.org/10.11159/icmie24.139
- [2024] Area-wise Augmentation on Segmentation Datasets from 3D Scanned Data Used for Visual NavigationDOI: https://doi.org/10.1109/codit62066.2024.10708112
- DOI: https://doi.org/10.1109/metrolivenv60384.2024.10615434
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2023.p1419
- DOI: https://doi.org/10.1109/codit58514.2023.10284381
- DOI: https://doi.org/10.1109/codit58514.2023.10284345
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2023.p0347
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2023.p1406
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2023.p1450
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata59044.2023.10386780
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata59044.2023.10386656
- [2023] Dataset Creation for Segmentation to Enhance Visual Navigation in a Targeted Indoor EnvironmentDOI: https://doi.org/10.1109/sitis61268.2023.00034
- [2023] Correspondence Between SWIR and MWIR Images Using Augmentation and Preprocessing for RegistrationDOI: https://doi.org/10.1109/tencon58879.2023.10322404
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc53654.2022.9945583
- DOI: https://doi.org/10.1109/codit55151.2022.9804085
- DOI: https://doi.org/10.5220/0010713500003059
- DOI: https://doi.org/10.1109/apccas51387.2021.9687715
- DOI: https://doi.org/10.18178/joig.9.2.39-44
- DOI: https://doi.org/10.15027/50909
- DOI: https://doi.org/10.5220/0010690900003059
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