Hao Su 研究室
主宰者：Hao Su
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、自動運転や映像認識といった現実世界の複雑な問題を、コンピュータビジョンと機械学習によって解決することに取り組んでいます。特に、3次元空間における物体検出や追跡、画像からの3次元形状復元など、高次元の視覚情報を処理する技術を開発しています。
主な研究テーマは3つあります。第一に、複数の車両やセンサーが情報を共有することで認識精度を向上させる協調認識システムの研究です。オクルージョン（隠れた領域）を考慮した安全な走行経路計画や、複数エージェント間での効率的なデータ対応付けなど、自動運転の実現に向けた実践的な課題に対応しています。第二に、複数視点画像から3次元シーン表現を構築する研究で、ニューラルネットワークを用いた形状復元や、効率的なメッシュ抽出手法の開発を行っています。第三に、視覚情報から学習する強化学習や、視線推定といった人間の感覚入力を扱う研究も展開しており、ロボット操作や医療応用など多様な実問題への応用を目指しています。
※ 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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研究成果（55 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2026.3699674
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-43358-2
- DOI: https://doi.org/10.1109/cvpr52734.2025.00294
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2025.3577676
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v39i14.33604
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.tre.2025.104042
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv61041.2025.00081
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2025.findings-acl.1342
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.csite.2024.105714
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv64158.2025.11097405
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- DOI: https://doi.org/10.1142/s2811032324300019
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4918852
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apsusc.2024.161547
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2024.124221
- DOI: https://doi.org/10.1109/iv55156.2024.10588576
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.csite.2024.103971
- DOI: https://doi.org/10.15530/urtec-2024-4025206
- DOI: https://doi.org/10.55014/pij.v6i4.430
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e15193
- DOI: https://doi.org/10.1109/mdm58254.2023.00052
- DOI: https://doi.org/10.1109/icapc61546.2023.00055
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2023.122229
- DOI: https://doi.org/10.3847/1538-4365/ad0551
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.surfin.2023.103652
- DOI: https://doi.org/10.1109/ibitec59006.2023.10390929
- DOI: https://doi.org/10.1109/ibitec59006.2023.10390931
- DOI: https://doi.org/10.3389/fmats.2023.1289225
- DOI: https://doi.org/10.1109/case56687.2023.10260554
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- [2023] 3D Multi-Object Tracking based on Two-Stage Data Association for Collaborative Perception ScenariosDOI: https://doi.org/10.1109/iv55152.2023.10186777
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- DOI: https://doi.org/10.1109/cvpr52729.2023.00800
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.egyr.2023.04.165
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-industry.74
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.checat.2022.11.006
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11581-022-04855-2
- DOI: https://doi.org/10.1109/candarw57323.2022.00033
- DOI: https://doi.org/10.1109/icsict55466.2022.9963265
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.seta.2022.102789
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11665-022-07204-6
- DOI: https://doi.org/10.3390/machines10070540
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.solener.2022.06.015
- DOI: https://doi.org/10.1109/cvpr52688.2022.00537
- DOI: https://doi.org/10.3389/fenrg.2022.845651
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2634643
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4174851
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4250988
- DOI: https://doi.org/10.1145/3476828
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccv48922.2021.01386
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccv48922.2021.01401
- DOI: https://doi.org/10.17615/009h-3a34
- DOI: https://doi.org/10.1145/3450626.3459810
- DOI: https://doi.org/10.1109/cvpr46437.2021.00231
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v35i3.16364
- DOI: https://doi.org/10.1145/3418214
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