ラッキーニッキーの入金不要ボーナス【限定$35】受け取り方・出 ...

トップページ English 山梨大学 お問い合わせ 交通アクセス サイトマップ Search for: 工学部 工学部長メッセージ 工学部の特色 注目の研究 活力のある安全・安心な都市の創造 ナノ光反応による難問解決 小さな結晶が拓く超伝導体の科学 テキスタイルデザインと人工知能とIoT 溶液から生まれる新しい電子セラミックス 超省エネ地中熱エアコンの省エネ性能計測 モモシンクイガ被害果検出システムの開発 超伝導体を用いた高性能高周波デバイス 工学部の沿革 進路状況 コース紹介 クリーンエネルギー化学コース 機械工学コース　機械工学科（旧） メカトロニクスコース　メカトロニクス工学科（旧） 電気電子工学コース　電気電子工学科（旧） コンピュータ理工学コース　コンピュータ理工学科（旧） 土木環境工学コース　土木環境工学科（旧） 応用化学コース　応用化学科（旧） 先端材料理工学科（旧） 修士課程工学専攻 機械工学コース メカトロニクス工学コース 電気電子工学コース コンピュータ理工学コース 土木環境工学コース 応用化学コース 先端材料理工学コース 流域環境科学特別教育プログラム グリーンエネルギー変換工学特別教育プログラム 博士課程工学専攻 システム統合工学コース エネルギー物質科学コース 環境社会システム学コース 入試・入学案内 入試情報 キーワードでコースを選ぶ 学びたい分野から選ぶ 第二志望制度とは 一般入試(前期日程)を東京･名古屋で受験できます 夢ナビ講義（新しいタブが開きます） 研究活動 成果概要 研究紹介 学科・研究部門から探す 産学連携 研究施設 研究ユニット 学生生活 学生生活 令和５年度 山梨工業会奨学基金奨学金・黒沢亮平奨学基金奨学金・山梨大学工学域 剣持甲斐太郎教育研究支援金奨学金の申請について 研究・教育への寄附のお願い（新しいタブが開きます） 【文部科学省】学生の安心・安全に係る指導・啓発の充実について navigation トップページ 工学部 工学部トップ 工学部の特色 注目の研究 工学部の沿革 進路状況 学科紹介 クリーンエネルギー化学コース 機械工学コース 機械工学科（旧） メカトロニクスコース メカトロニクス工学科（旧） 電気電子工学コース 電気電子工学科（旧） コンピュータ理工学コース コンピュータ理工学科（旧） 土木環境工学コース 土木環境工学科（旧） 応用化学コース 応用化学科（旧） 先端材料理工学科（旧） 工学専攻修士課程 工学専攻修士課程トップ 機械工学コース メカトロニクス工学コース 電気電子工学コース コンピュータ理工学コース 土木環境工学コース 応用化学コース 先端材料理工学コース グリーンエネルギー変換工学特別教育プログラム 工学専攻博士課程 工学専攻博士課程トップ システム統合工学コース エネルギー物質科学コース 環境社会システム学コース 入試・入学案内 入試情報 キーワードで学科を選ぶ 学びたい分野から選ぶ 第二志望制度とは 夢ナビ講義（新しいタブが開きます） 研究活動 研究活動トップ 研究紹介 学科・研究部門から探す 産学連携 研究施設 研究ユニット 学生生活 学生生活トップ 山梨工業会奨学基金 黒沢亮平奨学基金奨学金 研究・教育への寄付のお願い（新しいタブが開きます） お問い合わせ お問い合わせトップ キャンパスマップ 交通アクセス 甲府キャンパス　詳細地図 医学部キャンパス　詳細地図 サイトマップ ENGLISH トップページ 研究紹介 自動運転の実現を目指した要素技術の研究 自動運転の実現を目指した要素技術の研究 工学部　機械工学科担当 准教授　孕石 泰丈 ホームページ » 山梨大学研究者総覧へ » 　最近、自動運転の自動車の話題を見ることが多くなりました。自動運転は自動車メーカのみならずIT企業のGoogle社も研究・開発していることが知られています。また各種センサ・コンピュータなどの高性能化に伴い、いよいよ実用化を目指した技術検証・研究となっています。 　自動車の前方の走行環境を認識するためのセンサにはレーダ、超音波、ビデオカメラなどがあり、コスト・性能などそれぞれ一長一短があります。ビデオカメラは既に多くの市販車に装着され、バックモニタとして、あるいは衝突防止などの運転支援技術として活かされています。しかしカメラ画像にもまだまだ弱点があり、現在の技術のまま自動運転で用いるには不安があります。それを克服するために行っている研究の一例を紹介します。 　図１は車の前方に見える画像です。ここから、道路白線、ガードレール、他車両あるいは街路灯など走行するうえで必要な情報を認識する必要があります。認識の前段階として、画像中の構造物などの輪郭線を抽出する方法が数多く提案されています。理想的には図２のように必要なものだけの輪郭線が抽出できれば良いのですが、現実は図３のような必要のない輪郭線(ノイズと呼びます)も抽出してしまいます。私たちの研究グループの提案する手法の輪郭線画像を図４に示します。図４では道路白線の上や路肩の土手にあるノイズが大幅に減少していることがわかります。その結果、○で囲んだガードレールや街路灯がくっきり見えるようになり、より図２に示した理想的な輪郭線画像に近づくことが出来ました。 学科から研究を探す 研究紹介 機械工学科 メカトロニクス工学科 電気電子工学科 コンピュータ理工学科 土木環境工学科 応用化学科 先端材料理工学科 クリスタル科学研究センター 基礎教育センター 附属ものづくり教育実践センター 機器分析センター Copyright 山梨大学工学部 / 大学院医工農学総合教育部工学専攻. All Rights Reserved. ▲