著者
岩崎 匠史 金井 理 伊達 宏昭 金子 俊一 谷口 敦史 前田 俊二 宮本 敦 田中 麻紀
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密工学会学術講演会講演論文集 2013年度精密工学会春季大会
巻号頁・発行日
pp.881-882, 2013-02-27 (Released:2013-08-27)

本報告では,産業部品をレーザスキャナ等で計測した多数の計測点群に対する効率的な同時レジストレーション手法を提案する.本手法では,計測機構造を参照したラフレジストレーションを行った後,スクリュー座標による3次元剛体変換の線形近似を活用し,複数計測点群の同時位置合わせを連立1次方程式に帰着させて解く.また信頼性の低い計測点の排除を行い,レジストレーション精度の向上を図った.
著者
米田 圭吾 金子 俊一 渋谷 久恵 前田 俊二 仁戸部 勤 飯塚 正美 中山 透
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密工学会誌 (ISSN:09120289)
巻号頁・発行日
vol.80, no.12, pp.1182-1188, 2014-12-05 (Released:2014-12-05)
参考文献数
11
被引用文献数
1

Bullet identification is the difficult work that only specialists can do. It requires a high level of skill and takes a long time. So we are trying to assist appraising workers by using an image processing technology. In this paper, we propose a method to express the similarity between two bullets numerically and to estimate whether two bullets were fired by the same firefream.
著者
中村 雅美 青戸 勇太 森山 健 前田 俊二 鈴木 寛 堀江 聖岳
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密工学会学術講演会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.2018, pp.650-651, 2018

<p>高速道路での逆走は、死亡事故につながる可能性が高い非常に危険な事案である。高齢化の進展といった社会状況のもと、逆走事故の発生件数は依然として多い状況にあり、逆走対策の必要性は高い。我々は、一般物体検出手法であるSingle Shot MultiBox Detectorと動きを捉えるOptical Flowを組み合わせた逆走検知手法を提案してきた。本報告では、提案手法の車両検知精度の評価結果について述べる。</p>
著者
森山 健 青戸 勇太 前田 俊二 鈴木 寛 堀江 聖岳
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密工学会学術講演会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.2018, pp.652-653, 2018

<p>現代の車社会において,衝突防止や駐車支援など車両への安全対策や運転支援技術の搭載が加速されている.特に地方においては,車なしの生活を送ることは不可能に近く,事故を未然に防ぐことは,難しい状況にある.本研究は,逆走事故に焦点を当て,逆走車両の識別を目的とするものであり,本報告では、一般物体検出手法であるSingle Shot MultiBox Detectorと動きを捉えるOptical Flowを組み合わせた逆走検知手法を提案する。</p>
著者
松尾 浩司 前田 俊二 飯塚 正美 安野 拓也 西村 晃紀
出版者
公益社団法人 精密工学会
雑誌
精密工学会学術講演会講演論文集 2017年度精密工学会春季大会
巻号頁・発行日
pp.69-70, 2017-03-01 (Released:2017-09-01)

昨今、刃物による傷害事件が後を絶たないため、刃物個々の威力を評価し、事件解決の手がかりの一つにすることを目的とする。本研究では刃物(洋包丁、三徳包丁)を被験物に突き刺し、被験物に刃物を突き刺すときの速度、変位、断面積、体積の時間推移とそれぞれの関係を調べた。測定方法は画像解析技術の一つである特徴点抽出を用いた。本報告では上記関係に基づき、刃物の威力を定量化した結果を述べる。
著者
尾崎 晋作 和田 俊和 前田 俊二 渋谷 久恵
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. MVE, マルチメディア・仮想環境基礎 (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.110, no.382, pp.211-216, 2011-01-13

本報告では,プラントに取り付けたセンサの出力(センサ情報)をもとにして,異常やその兆候を検出する手法を提案する.センサ情報に含まれる異常には,1)複数センサの出力値の組み合わせの異常(統計的異常),2)各センサ出力の時間的変化の異常(時系列異常),の2つがあり,これら両方を分析しなければ異常の検出感度を十分高めることができない.また,通常のプラントでは,運転・停止など,センサ情報に急激な変化をもたらす人為的操作を伴うため,これとシステムの異常とを区別する必要がある.我々はすでに,独立成分分析と線形予測とを組み合わせた異常検出法を提案しているが,この手法では人為的操作が起きた時刻を認識しマスキングしているため,操作中に起きた異常は検出できないという問題点があった.本報告では,非線形予測アルゴリズムの一つであるGaussian processesのトレーニングおよび運用方法を工夫することで,統計的異常と時系列異常の両者を統一的に扱いつつ,人為的操作に対する頑健性を持つ異常検出が実現できることを示す.実験では,実際のプラントのデータを解析し,異常および予兆の検出が行えることを示す.
著者
安藤 政志 堀田 政二 渋谷 久恵 前田 俊二
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.110, no.467, pp.127-130, 2011-03-03
被引用文献数
1

本稿では,尤度ヒストゲラムと呼ばれる複数のセンサごとに求めた尤度を累積したヒストゲラムを特徴量とする記述子を提案し,これを用いてその日が正常に稼働した日(正常日)であるか,あるいは異常を起こした日(異常日)であるのかをSupport Vector Machine (SVM)でクラス分類する方法を提案する.このヒストグラムを求めるために,まずガウス関数を用いてセンサごと・時刻ごとのモデルを構築する.次に,各時刻でモデルごと(センサごと)に尤度を計算し,それらの累積値を投票数にもつヒストグラムを作成する.さらに,ヒストグラムを時間階層化(ピラミッド化)することで,異常検知の精度改善を試みる.これらの記述子を用いることで,one classの分類器以外の分類器による正常日,異常日の分類が可能となる.実際に稼働している精密機器のセンサデータを用いた実験により,提案手法の有効性を管理図と比較しながら検証する.