Development of a Reproduction Method of a Stream of People for Intuitively Re...Sayoko Shimoyama
Development of a Reproduction Method of a Stream of People for Intuitively Recognize a State of Congestion
混雑状況を直感的に把握可能にするための人流センシング再現手法の開発
2018.11.14 (Thu.)
WORLD DATA VIZ CHALLENGE 2018 in BARCELONA
Development of a Reproduction Method of a Stream of People for Intuitively Re...Sayoko Shimoyama
Development of a Reproduction Method of a Stream of People for Intuitively Recognize a State of Congestion
混雑状況を直感的に把握可能にするための人流センシング再現手法の開発
2018.11.14 (Thu.)
WORLD DATA VIZ CHALLENGE 2018 in BARCELONA
2016.7.15(Fri.) db tech showcase Tokyo 2016 (http://www.db-tech-showcase.com/tokyo_2016_jp) における講演資料です。
[要旨] 組織や個人が所有していたデータを、誰でも自由に使えるオープンデータへ。データを公共財として広く共有し、社会課題の解決やビジネスの創出につなげるための「オープンデータ」の取り組みが進められています。本セッションでは、国内外のユニークなオープンデータの事例紹介から、オープンデータがもたらす社会的な変革の予想までを幅広く解説します。また、散在するデータをWeb上で効率的に扱うためのLinked Open Dataの技術についてもご紹介します。
Is DIVERSITY necessary for human society?
My challenge is to numerize and visualize the DIVERSITY of the city.
I presented this story at KOBE × BARCELONA WORLD DATA VIZ CHALLENGE 2016 (http://kobe-barcelona.net/index_en.html).
データをオープンにすることで、データとデータがつながり、
データを使ったアイディアやアプリがつながり、その活動に関わる人と人がつながっていきます。
Linked Open Data チャレンジ Japan 2015 では、オープンデータがよりつながるようにするための技術的な支援と、オープンデータをきっかけとしたコミュニティ形成を支援し、新しい価値を創り出す取り組みを盛り上げていきます。
Organizing Scientific Competitions on the Semantic WebSayoko Shimoyama
[Abstract]
Semantic web techniques for Linked Open Data (LOD) are expected to enhance the use of scientific data, and several data repositories for LOD have been launched. Modifiable “Forkable Open-source programs” on code sharing platforms make applications (Apps) utilizing data ready for reuse. In order to organize a web-based scientific competition, platforms for both semantic data resources and application programs need to be integrated so as to yield a crea- tive cycle between data publication and application development. We devel- oped the LinkData.org platform to integrate both data and application publish- ing platforms by recording dependency graphs, the utility of which we tested by organizing a scientific competition for synthetic biology on the platform. It was found that participants to the competition generated many dependency graphs by forking pre-existing applications or reusing schema of pre-existing datasets. These creative activities could not be observed explicitly without being record- ed such as by dependency graphs among the datasets and applications on the platform. Hence we suggest a worldwide system needs to be established to re- cord and harvest such dependency graphs from distributed data platforms and application-development platforms around the world, so that our intellectual and creative activities using open datasets for application development may be recorded properly.
http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-40285-2_27
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。