Masayuki Miyama 研究室
主宰者：Masayuki Miyama
金沢大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、自動運転車が周囲の環境を正確に認識するための技術開発に取り組んでいます。カメラやLiDAR（光を使った距離計測装置）などの複数のセンサーから得られた情報を統合し、道路や歩行者、車両などを識別する「意味的領域分割」と呼ばれる処理に重点を置いています。異なるセンサー由来のデータを同じ座標系に変換し、融合させることで、より正確な環境認識を実現する方法を研究しています。
同時に、限られた計算資源で動作する組み込みシステムへの対応も重要な課題として扱っています。複数の認識タスク（物体検出、領域分割、距離推定など）を1つのニューラルネットワークで同時に実行しながら、演算量やメモリ使用量を削減する手法を開発しています。ネットワークの構造最適化や計算精度の削減（3ビット量子化など）を通じて、小規模な電子回路（FPGA）上での効率的な実装を実現し、実時間で動作する高度な運転支援システムの構築を目指しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（6 件）
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3075006
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- DOI: https://doi.org/10.29284/ijasis.9.2.2023.29-45
- DOI: https://doi.org/10.11159/mvml22.105
- [2022] FPGA Implementation of 3-Bit Quantized Multi-Task CNN for Contour Detection and Disparity EstimationDOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2021edp7111
- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1729/1/012004
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