海洋AI・データサイエンス学位プログラム

（海洋産業AIプロフェッショナル育成卓越大学院プログラム）
（Development of WISE Program to foster
AI Professionals for Marine Industries）

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学生募集

【開催案内】第21回海洋AI学生勉強会Plus (2025.7.16)

EVENT2025.06.30

『海洋AI学生勉強会plus』は、本卓越大学院プログラムに関連する学生や産業界・研究機関の方のためのオープンな勉強会です。 ご興味のある方は是非ご参加ください。
※本セミナーは博士後期課程の合同セミナーB区分です。合同セミナー番号【2025-B-1】
*This seminar is Advanced Seminar of Specialization of doctoral course students. Seminar number【2025-B-1】

第21回　2025年7月16日（水）15:00～17:30 参加登録フォーム

東京海洋大学越中島キャンパス2号館7階712号室とZOOM遠隔のハイブリッド開催（現地参加推奨）　
アクセスマップおよびキャンパスマップ
Simultaneous English caption will be provided. 

講演時間：15:00-15:20
講演者：竹縄知之氏 （東京海洋大学）
タイトル：ご挨拶
アブストラクト：今回の勉強会は、3Dビジョン（特に Structure from Motion（SfM））と衛星測位に関する研究発表を通じて、最新の動向を学ぶ機会として企画しました。冒頭のご挨拶では、通常の概要説明に代えて、一見無関係に思える3Dビジョンと衛星測位が実は数学的に深く結びついているということを紹介します。

講演時間：15:20-15:50
講演者：松浦隼人氏（東京海洋大学M2）
タイトル：多視点動画像から骨格制約を利用して三次元人物姿勢推定を行う手法の紹介
アブストラクト：三次元人物姿勢推定は、画像や動画内の人物の関節点の三次元座標を特定する技術であり、スポーツ・エンタメ・医療など、多様な分野での応用が期待されています。本発表では、オープンソースツールであるEasyMocapに焦点を当て、多視点動画像からSMPLモデルによる骨格制約を活用して高精度な三次元人物姿勢推定を行う手法を解説します。さらに、スマートフォンでのマーカーレスかつ高精度な三次元人物姿勢推定を可能にする、スタンフォード大学の最新技術OpenCapを元に、三次元人物姿勢推定の現状や利用方法を紹介します。

講演時間：15:50-16:20
講演者：野田武杜氏（東京海洋大学D1）
タイトル：水中ロボットにおける画像情報の活用について
アブストラクト：隔離された環境で動く無人潜水機（水中ロボット）において、画像情報は水中ロボットが直面する状況を人が把握するための主な情報源の一つである。水中で撮影された画像には波長によって異なる減衰や濁りによる散乱、浮遊物によるオクルージョンなど水中特有の課題があり、これらに対処するための手法が提案されている。本講演ではこれらの概要と実用例について紹介する。

---10分休憩---


講演時間：16:30-17:00
講演者：Ellarizza Fredeluces 氏（東京海洋大学D1）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
タイトル：Multiple sensor integration for vehicle positioning and navigation
アブストラクト：Multiple-sensor integration has been implemented in many operating autonomous vehicles today. It offers advantages in system robustness and performance compared with just using each sensor individually. For instance, when one sensor fails, the other sensors provide redundancy so that the vehicle positioning and navigation will still operate. In this presentation, the basics of GNSS positioning and their relationship to vision navigation are introduced. An open-source sensor integration library and datasets will be used to show the performance of integrated positioning using GNSS, IMU, and camera sensors.

講演時間：17:00-17:30　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　講演者：髙橋顕嗣氏（東京海洋大学D1）　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　タイトル：代数誤差最小化に基づく車載ステレオ動画像を用いた車両自己位置推定　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　アブストラクト：車載ステレオ動画像を用いた車両自己位置推定には正確なカメラパラメータ推定が欠かせない。そのための一般的な手法であるバンドル調整は、複数視点から得られた観測データを用い、カメラパラメータと3D点位置を同時に最適化する手法である。本報告では，三角測量に現れる連立一次方程式において、その誤差が最小になるカメラパラメータを直接最適化する新たな手法を提案する。最適化はカメラパラメータの摂動に関する変分を用いて、レーベンバーグ・マーカート法により行う。車両自己位置推定についての実験では、計算コストと精度の両面でバンドル調整と同等以上の結果を示した。



開催方法：対面もしくはZOOM　発表時間は5分の質疑応答時間を含みます。
参加費用：無料

  • 海洋AI学生勉強会Plusの趣旨
    学生の勉強会の場である「海洋AI学生勉強会」の発展形として、試行錯誤段階における気楽な発表および意見交換の場という位置づけは維持しつつ、関連する産業界や研究機関の研究者・開発者の方にもオープンに参加していただき、より活発な交流の機会の場を設けるものです。

  • 参加資格
    海洋産業やAIに関わる学生、エンジニア、研究者であって、積極的に質疑応答に参加する意思のある方。ただし、上記趣旨にあるように、発表が試行錯誤段階のものであるかもしれないことを理解した上で前向きな意見交換が可能であること。

    ※積極的な質問やコメントを歓迎しますが、一方で人格を否定するような発言や過度に厳しい意見など、他の参加者を委縮させるような言動はご遠慮ください。

  • アーカイブ方針
    発表者名・タイトル・アブストラクトは公開
    講演資料については発表者の希望がある場合のみ公開。当日の参加者だけに送りたい場合はZOOM等のチャットを利用。
    録画は発表者にのみ提供し、一般公開はしません。主催者で保存するデータは一定期間（1年程度）経過後削除します。