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OplusE 2016年9月号(第442号)

OplusE 2016年9月号(第442号)

特 集
自動運転に向かって
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  • 目次
  • 特集のポイント

特集

自動運転に向かって

■特集にあたって-総論を兼ねて-
O plus E 編集部
■自動運転のリスクアセスメント
日本環境認証機構 佐藤 吉信
■ディープラーニングが変える車載システムの最新動向
エヌビディア・ジャパン 馬路 徹
■車載赤外線ナイトビジョンシステム
立命館大学 木股 雅章

特別企画

■画像センシング展2016 誰にでもわかる「特別講演」レビュー
富士通研究所 柳沼 義典

連載

■【一枚の写真】広告やサイン表示の概念を変える全方向ディスプレイ技術
産業技術総合研究所 大山 潤爾
■【私の発言】いいものはいいと評価されるのが一番難しい
高度技術研究所 代表取締役 清水 勲
■【第11・光の鉛筆】10 Maxwellの色彩論3 2色性色覚異常の色彩論
鶴田 匡夫
■【干渉計を辿る】第2章 測長用干渉計 2.2 ヘテロダイン干渉と光源ほか
市原 裕
■【光エレクトロニクスの玉手箱】第43章 光に有機を(その1)
伊賀 健一,波多腰 玄一
■コンピュータイメージフロンティア
Dr.SPIDER
■【ホビーハウス】「ぱたぱた」から「カレイドサイクル」まで
鏡 惟史

コラム

■Event Calendar
■掲示板
■O plus E News/「光学」予定目次
■New Products
■オフサイド
■次号予告

表紙写真説明

大きな期待がかかる自動運転には人工知能(AI:Artificial Intelligence)が活用されており,特に画像認識の領域では,多層のニューラルネット(DNN:Deep Neural Net)を学習させて使用するディープラーニング(DL:Deep Learning)が注目されている。写真は,DLにより市街地を撮影した画像を画素ごとに,歩行者,車両,交通標識など5クラスに認識を行い,さらにセグメント分類する様子である。
(関連記事「ディープラーニングが変える車載システムの最新動向」エヌビディア・ジャパン 馬路 徹:詳細は838ページ)

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蜘蛛の糸

2016.11.25

蜘蛛の糸

東京工業大学 松谷 晃宏