■解説
〔ロボットビジョン〕〔画像処理〕
○深度と意味的領域分割の同時推定のための三次元特徴表現/青山学院大学/伊東 聖矢・金子 直史・鷲見 和彦
高度な知能をもつロボットを実現する上で、画像から深度や意味情報を推定する技術は非常に重要である。本稿では、単一画像から深度推定と意味的領域分割を同時に行うための三次元特徴表現である潜在的三次元ボリュームについて紹介する。

〔自動車〕〔AR・VR〕
○隠消現実感技術に基づく安全運転支援/立命館大学/柴田 史久
安全運転支援を目的として隠消現実感（Diminished Reality）技術を活用する取り組みについて紹介する。本手法は、前方車両や周辺車両、建物等によって生じる不可視領域をLiDARやカメラを利用して可視化する試みである。実験の結果、5Gを用いた基地局を介した、車車間通信によって不可視領域の可視化ができることを確認した。

〔交通システム〕〔解析・計測〕
○カメラ映像と人工知能を用いた自動車交通量の計測/法政大学/今井 龍一／琉球大学/神谷 大介／関西大学/山本 雄平・中畑 光貴・田中 成典/大阪産業大学/姜 文渊／大阪電気通信大学/中原 匡哉
我が国では、道路の交通状況を把握するために、自動車交通量調査が実施されている。昨今では、作業の効率化や省力化のために映像から交通量を計数する技術が非常に注目されており、多数の技術が開発されている。しかし、交通量調査は様々な現場や天候下において昼夜を問わず24時間実施されることもあるため、既存技術には実務で必要とされる計数精度に至っていない課題がある。そこで、人工知能を応用することで、実務に適用可能な交通量調査技術の開発に取り組んでいる。本稿では、提案手法を実際の交通量調査時に撮影した映像に適用したケーススタディの結果を紹介する。

〔商業支援〕〔画像処理〕
○プラネタリウムにおける技術動向と新しい空間体験2022/コニカミノルタプラネタリム㈱/石牧 伸啓
1923年に誕生して100年近くを迎えるプラネタリウムの歴史、特に映像技術の飛躍的進歩に伴うデジタル化への発展と、従来プラネタリウムだけでなく、よりエンターティメント化した没入感のある、高臨場感なドーム空間体験における技術動向を、当社の商品や最新の直営館を紹介し、解説する。

〔スポーツ〕〔画像処理〕
○卓球分析支援のためのサービス開始時点と得点推移の推定/愛知工業大学/加藤 祥真・澤野 弘明
卓球の試合映像からサービス開始時点と得点推移を推定する手法を紹介する。開発した手法では、卓球の試合映像からシーンの出現頻度と色相の類似度を用いてラリーシーンを推定する。つぎに、各ラリーシーンにおける選手の姿勢とスコアボードから、サーバーと得点推移を推定する。

〔その他〕〔3D〕
○高速投影技術による体積型立体表示 東京電機大学/面谷 信／東海大学/藤川 知栄美・若月 花梨
各種の立体表示技術中で、体積型立体表示方式は人の立体認識要因に多面的に作用する方式として顕著な卓越点を持つ。本稿では、体積型立体表示の実用的形態である回転スクリーンに断面像を投影し残像を積層する方式について、試作例とその表示特性を紹介する。

■特集：拡大するエンベデッドビジョン～各社の取り組み①
○Allied Vision Technologies社製エンベデッドビジョンカメラの紹介/㈱アド・サイエンス/岸 祐輔・西村 健
産業用アプリケーション向けに開発された小型で機能性に優れたAllied Vision Technologies社のAlviumシリーズを紹介する。また、新製品のSWIRモデルについても実際に撮像した画像を用意して詳細に紹介する他、MIPICSI-2モデルとUSBモデルの違いと用途についても紹介する。

○エッジAIマシンビジョンソリューション/ADLINKジャパン㈱/安中 真奈美
近年、世界中の工場で稼働している産業用ロボットの数は、史上最高レベルに達しており、ロボットの導入が進む中、避けられない課題がつきものである。本稿では、産業用ロボット向けの従来の危険防止ソリューションの課題とAIスマートカメラを活用したソリューションについて紹介する。

○小型キャリアボード＋４Cam USB3フル帯域 高速プロトタイプ/Teledyne FLIR マシンビジョン
組み込み式のビジョンコンポーネントは、これまでにないほど人気が高まっており、多数のアプリケーションに組み込まれている。これらのアプリケーションすべてに共通するのは、狭いスペースにより多くの機能を詰め込むことである。また、多くの場合、これらのシステムではエッジで意思決定を行う際に非常に有利である。迅速なプロトタイプの作成機能など、このようなシステムを実現するために、Teledyne FLIRは、TX2用Quartet.エンベデッド・ソリューションを発売した。

○エンベデッドシステムにカメラモジュールを組み込む方法/Basler AG/トーマス・ラッデマッヘル
エンベデッドビジョンシステムを導入する際にはカメラモジュール本体のほか、ソフトウェアインターフェース、画像処理機能などのハードウェアに直接影響する要素を含め、さまざまな要件を確認しなければならない。本稿では、実際の用途に合わせて低コストでムダのないエンベデッドビジョンシステムを構築するために必要な情報や考慮すべきポイントについて紹介する。

○拡張するエンベデッドビジョン/Vision Components GmbH/Jan-Erik Schmitt
エンベッデッドビジョンシステム向けに開発された高度な画像前処理を行うFPGAベースのハードウエアアクセラレータVCpowerSoMと産業用品質の多彩な製品ラインアップを持つMIPIカメラモジュール、及び自律搬送ロボットでの採用実績を紹介する。

○マシンビジョンの「見える」を変える
～エンベデッドビジョンがマシンビジョンを新たな領域へ～/㈱リンクス/才野 大輔
マシンビジョン市場にエンベデッドビジョンが本格的に到来しようとしている。SoCの演算能力向上・周辺IF拡充によりエンベデッドビジョンの導入障壁が下がったのだ。SoCの演算能力の向上により、オープンなLinuxがフル機能で搭載できるようになり、ARM＋Linuxシステムが産業界で標準的に採用されるようになったのである。そして、マシンビジョンメーカも、ARM＋Linuxを標準機能としてサポートし始めている。