Ao Luo 研究室
主宰者:Ao Luo
早稲田大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Ao Luo研究室は、デジタルデータの効率的な処理と圧縮に関する研究を行っています。特に、三次元点群データの圧縮技術に注力しており、自動運転車などに搭載されるLiDARセンサーから得られる大容量の点群データを、品質を保ちながらいかに小さなファイルサイズに圧縮するかという問題に取り組んでいます。連続フレーム間のずれを考慮した圧縮手法や、球面座標系を活用した圧縮アルゴリズムなど、様々なアプローチを提案しており、ニューラルネットワークを用いた学習ベースの圧縮方法も展開しています。
さらに同研究室は、画像処理分野にも広く展開しており、異なるセンサー(SAR画像と光学画像など)から取得した画像を正確に重ね合わせるための登録技術や、ニューラルネットワークを用いた画像圧縮技術の開発を行っています。特に、従来手法では対応が難しい不均一なテクスチャを持つ遠隔画像に対する堅牢な処理方法に力を入れています。これらの研究を通じて、通信や保存における大容量データの効率化を実現しようとしています。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 工学Masaya Notomi 研究室東京工業大学論文 100 件·共通: ニューラルネットワーク, 深層ニューラルネット, 学習アルゴリズム, 機械学習基盤 +8
- 計算機科学Yusuke Monno 研究室東京工業大学論文 54 件·共通: 深層ニューラルネット, 学習アルゴリズム, 機械学習基盤, 人工知能・機械学習 +10
- 工学Yuya Shoji 研究室東京工業大学論文 53 件·共通: ニューラルネットワーク, 光学・非線形光学, 光学・レーザー, 光科学 +6
- 計算機科学Yasuyuki Nogami 研究室岡山大学論文 73 件·共通: ネットワークアーキテクチャ, ネットワーク工学, 情報ネットワーク, ネットワーク +6
- 医学Robert J.H. Miller 研究室東京理科大学論文 100 件·共通: 深層ニューラルネット, 学習アルゴリズム, 機械学習基盤, 人工知能・機械学習 +5
- 計算機科学Ruidong Li 研究室金沢大学論文 100 件·共通: ネットワークアーキテクチャ, ネットワーク工学, 情報ネットワーク, ネットワーク +5
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研究成果(29 件)
- DOI: https://doi.org/10.1109/tip.2026.3703758
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2026.117940
- DOI: https://doi.org/10.3390/coatings15070841
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2025.104481
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eiar.2025.107970
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2025.134599
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-025-11135-3
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs17152544
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2024.120160
- DOI: https://doi.org/10.1109/icctit64404.2024.10928352
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ciss63346.2024.11241186
- DOI: https://doi.org/10.1109/ciss63346.2024.11241119
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.125195
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v38i4.28188
- DOI: https://doi.org/10.1109/icicacs60521.2024.10499181
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.naacl-long.431
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4400828
- DOI: https://doi.org/10.1109/vcip59821.2023.10402683
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.tafmec.2023.104107
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmrt.2023.07.076
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4330873
- DOI: https://doi.org/10.2528/pierb23061904
- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/2320/1/012022
- DOI: https://doi.org/10.1109/icip46576.2022.9897854
- DOI: https://doi.org/10.1002/rnc.6349
- DOI: https://doi.org/10.3967/bes2022.102
- DOI: https://doi.org/10.3390/coatings12081075
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v36i2.20083
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.emnlp-main.343
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