研究テーマ「多数の光渦生成のためのキノフォーム設計法の開発」
課題
１．スペックル（光渦）除去と発生を組み合わせたアルゴリズムの作成２．数値入力部分のプログラムの改良
３．光渦を生成できる低量子化数のキノフォームの生成
10/16
１．スペックル(光渦)の発生する部分のアルゴリズムを検討中
２．複数の光渦を生成する場所の座標をメモ帳から読み込みできるようにしました
３．進捗はありません
10/17
１．1つの光渦を任意の場所に生成することが出来ました。しかし、複数の光渦を発生させる場合、複数の光渦の位置関係により、螺旋状の位相分布とならないため、アルゴリズムの改良が必要です。
２．進捗はありません
３．進捗はありません
10/20
ホログラムの文献を少し読みました。
レポート課題に取り組んだため、課題の進捗はありません。
10/21
１．シミュレーション結果をもとにアルゴリズムを再検討しています。
レポート課題に取り組みました。
テーマ：オフサイドの自動検出
今週の課題
１、足の部分を特定する方法の検討
2、選手追跡の改善
以上の二つを主に今週の課題として行っていきたいと思います
10/17
授業のレポートを中心にやっておりました
進捗はありません
研究の進捗状況について報告します。
[9月末までの状況]
・回路の仕様を変更（共有していた部分を、分けることにした。）
・ユニバーサル基板⇒プリント基板へ変更
（パターン図は少し完成していた）
[今後の予定]
・回路に機能を追加する。（シリアル通信、電池の種類の識別など）
・電極および充電回路をプリント基板で作成して小型化も行っていく。
10/14 プリント基板に関する本（トランジスタ技術 2003 6月号）を読んだが、あまり関係なかった。
10/15 電極のパターン図を作成中（まだ未完成）
10/16 芹川先生への報告および今後の方針を大まかに決定
10/17 電極のパターン図を作成（完成）
次週の目標
・充電回路のパターン作成
・充電システムに関する論文を検索して読んでいく
研究テーマ
「視覚障がい者向けタッチパネル操作支援システムにおける画像認識部の開発」
課題
1. 指の速度を示す動画の撮り直し（速度＋音＋ディスプレイ表示）
2. 複数バーコードの認識動画を撮影するための回路作成（音＋ディスプレイ表示＋７segLED
表示）
10/14～10/16
1. 速度＋音＋ディスプレイ表示の動画撮影の完了（５種類）
2. 7segLEDに認識中の色コードを表示させるための状態遷移について考察中。
10/17
1.完了しました。
2.３種類の状態遷移を考えて、その内一つの回路を製作中。
１．対数関数ライブラリの改良
２．初等関数のパイプライン化
以上の２つが今週の課題です。
10/14～10/16
１．Cでの検証を終え、高位合成を行いました。
結果として、回路規模の縮小に成功しました。（LUT：2172→689，FF：1175→377）
しかし、ビット数を調整したため、入力にやや制約がかかってしまいました。
２．三角関数、指数関数、対数関数のパイプライン化を行い、回路データを生成しました。
作成したプログラムのバグを取り除くこと。
画像処理教本3章を読むこと。
スライドを見やすく書き直すこと。
以上の三点が今週の課題です。
1.について、以下に示す2つの論文をベースにアルゴリズムを構築しています。
10/15
1.作業を進めています。
2.3-3-2まで読みました。光学モデルの内容で難しいです。
3.進捗はありません。
10/16
1.バグの範囲を特定しつつあるのですが、いまだに修正できず、苦戦しています。
2.3-4-2まで読みました。
3.進捗はありません。
10/17
1.プログラムの修正が完了しました。提案手法がデータベース作成部とマーカー検出部に分かれており、現在は、データベース作成部の処理を行っています。
2.進捗はありません。
3.進捗はありません。
10/18
1.昨日に引き続き処理を行っています。
2.3章を読みました。
3.ゼミ用にスライドを修正しています。
10/19
1.昨日に引き続き処理を行っています。
2.進捗はありません。
3.ゼミ用にスライドを修正しています。
10/7-10/8 I have read papers about Data analysis methods of matlab.
10/9 Experiment on statistical processing of data and interpolation ,polynomial calculation.
10/10 Use the method of texture recognition to deal with grass carp to get some numerical statistics, such as entropy, contrast, relevancy and energy.
10/11- 10/13 Study on Japanese
10/14 Use confusion matrix method to analysis the accuracy of data.
課題
Raspberry Piで、プログラムを動かす
カメラを購入し、Raspberry Piで動かす
射影変換で、車両の高さが及ぼす誤差値を計算する
10/14
1. Raspberry Piはまだ動かしていない。
2. カメラの選定中。
3. 車両のヘッドライトの高さを0.5[m]と仮定して、シミュレーションを行ってみた。今の方法では、ヘッドライトが道路と同じ高さであると仮定して射影変換を行っている。そのため、射影変換から計算する光の線に、若干の誤差が生じている。
今回撮影した画像の環境を仮定して計算したところ、約0.88[m]、時速に置き換えると約時速3.2[km/h]の誤差が出ていた。
10/15
1. 研究室のサーバでは、Raspberry PiにIPアドレスでログインすることが出来なかった。そこで、PCとRaspberry Piを直接Lanケーブルでつなぎ、共有ネットワークにすることで、Raspberry Piにsshでログインできた。
2. Raspberry Pi専用のカメラがあるので、そのカメラがシャッタースピードなどを設定できるか調査中
3. 誤差について検証中
10/16
1. ネットがつながらなかったので、Raspberry Piを使用していない。
2. 調査中
3. 射影変換では、誤差が出ていることが判明。誤差率について計算中であるが、ほかの方法も検討中。
10/17
授業レポートを行った。
1. 使用していない
2. 調査が出来なかった
3. 道路自体を抽出出来れば、その道路の幅が短くなっていく比率が計算できる。その比率を、画像の縦のpixelの変化率に応用で出来れば、ある地点の光の長さが計算できる可能性がある。
10/18
10/19
10/20
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