今週の課題（河野） 11/2~6
今週の課題
・データ処理HWのテストベンチ作成、動作検証
・ソフトウェアとハードウェアの協調
・英文購読
/2
テストベンチの作成
/3
進捗なし
/4
シミュレーションの動作検証
/5
bitファイルを作成
/6
英文購読
今週の課題（高市）11/2-11/8
今週の目標
･英文講読
･xbee-Psocのシリアル通信
･ハードゼミ
１１／２
･Xbeeリモート等の設定、通信確認･･･Xbee受信側の信号をオシロスコープで確認出来なかった。他の通信確認方法を探す。
･英文講読
／３
･Xbee学習
／４
･Xbee通信確認･･･XCTU,TeraTermでそれぞれのXbeeに設定したところ通信確認できた。
PsocとXbeeを繋いで受信出来るか試したがうまくいかなかった
･英文講読
･ハードゼミ
今週の課題（古賀）11/4~11/6
今週の課題
１．スペックル除去法のスキャン方向の検討
２．平滑化プログラムの調整
11/4
１．スキャン方向を変更できるプログラムの作成
11/5
１．シミュレーションにおいての検証
11/6
１．方向を変化させながら、繰り返しを行ってもあまり効果がなかった。
楊先生と修士論文について相談を行い、スペックル除去法に拘らず、誤差の小さい光学再生を行える位相の検証と実験を行っていく予定となった。
今週の課題（松田）11/02~11/06
前回の課題
１．発表練習 >> スライドの修正をする
２．別の衣服抽出手法の調査 >> Parsing Clothing in Fashion Photographs （りんく参照）の方法を試してみる
りんく
課題
Parsing Clothing in Fashion Photographsで紹介されている方法を、サンプルデータに試してみる。
１．SuperPixel
２．PartsBasedDetector
/02
１．opencvの拡張モジュールで類似手法を実装できるらしい。手動ビルドをする必要がある。
２．ビルド用のコンパイラがVSではダメみたいなので、別の方法（別のコンパイラを利用するとか）を考え中。
/03
進捗なし
/04
１．ビルドとデモの確認を行った。パラメータの調整は必要そうだが、利用できそうである。アルゴリズムの理解も必要。
２．進捗なし
りんく
/05
１．進捗なし
２．VSのコンパイラをClangに設定してcmakeしてみた。ビルドで失敗した。
その他．ハードゼミ12，13を行った。
今週の課題（範）11/2—11/6
1. Submit conference paper.
2. Do PPT for this paper.
3. Made some plan for another paper.
11/2
1. Finish paper modify and wait for confirm.
review some information and prepare for exam in company.
11/3
review courses for test.
11/4
Program continue improve the function. the interrupt function.
Start thinking about paper and made some simulation and plan.
11/5
1.Finish programming about the interrupt part of system … Continue Reading ››
今週の課題(西澤)11/2~11/6
・ハードゼミ
・汎用検証環境をプロセッサに対応させる
11/2
ディスプレイ表示回路における
FIFOのクロックのエラーを除去
11/3
IPcoreのエラーがでた
原因解明中
11/4
進捗なし
11/5
IPcoreのエラーを除去
ツールの更新によるものだった
11/6
ユーザーハードウェアの作成
今週の課題（平野）11/2～8
今週の課題
・ハードゼミ
・英文購読
・その他
/2 ハードゼミ14章 UART メイン側、サブ側 ソフトウェア設計終了
動かしてみたが、うまく行かなかったので明日以降回路見直しをする。
/4 原因調査中
研究進捗（相良）11月
AdaBoost, Real Adaboostの勉強を理解する。
主に論文や、Courseraの授業から機械学習全般についても学びたい。
また、同時にHogとRealAdaboostを魚に当てはめ、実装したい。
11/2
GrabCutを用いて魚と背景の分離を行った。
カットする範囲をいちいち変えなければいけないことが面倒だがこれを使えばより効果のある学習ができそうだ。
進捗報告 (11/2～11/8) 合田佑司
今週の課題
- Raspberry piでQtを使って測定システムを動かす
- 夜間でも射影変換を自動で行う方法を考える
11/2
1. mask処理などが上手くいっていなかったのは、画像を読み込む際に行っていたcvResize関数のパラメータに問題があった。パラメータをあわせて動作させると上手く速度を表示させることが出来た。ただし、今は射影変換を行っている画像を読み込み、そこから速度を表示させる方法をとっている。
11/3
11/4
2. 夜間の動画像をフレーム単位で区切ってみると、車両が通った際はヘッドライトの光によりかなり鮮明に道路の破線が移っていることが分かった。それぞれのフレームから破線情報を取得し、結果を合わせることによって道路上の破線情報が取得できると思われる。ただし、車両のヘッドライトの影響もあり、上手く破線だけを抽出できるかは分からない。いろいろと試してみたが、エッジ検出を行えば、破線部分を抽出できる可能性があることが分かった。
11/5
ハードゼミの課題を行った。
2. エッジ検出では、破線部分も上手く取得できていたが、その他の部分もかなり残っている。破線とその他を区別する方法が必要である。
11/6
11/7
11/8
- Raspberry piでQtを使って測定システムを動かす
- 夜間でも射影変換を自動で行う方法を考える
11/2
1. mask処理などが上手くいっていなかったのは、画像を読み込む際に行っていたcvResize関数のパラメータに問題があった。パラメータをあわせて動作させると上手く速度を表示させることが出来た。ただし、今は射影変換を行っている画像を読み込み、そこから速度を表示させる方法をとっている。11/3
11/4
2. 夜間の動画像をフレーム単位で区切ってみると、車両が通った際はヘッドライトの光によりかなり鮮明に道路の破線が移っていることが分かった。それぞれのフレームから破線情報を取得し、結果を合わせることによって道路上の破線情報が取得できると思われる。ただし、車両のヘッドライトの影響もあり、上手く破線だけを抽出できるかは分からない。いろいろと試してみたが、エッジ検出を行えば、破線部分を抽出できる可能性があることが分かった。11/5
ハードゼミの課題を行った。 2. エッジ検出では、破線部分も上手く取得できていたが、その他の部分もかなり残っている。破線とその他を区別する方法が必要である。11/6
11/7
11/8
今週の課題（椙本）11/2~11/6
課題：認識に必要な内容について学習する
11/2 オブジェクト検出について学んだ
11/3 進捗なし
11/4 PsoCを進めた
11/5
11/6