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菊池俊二
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菊池俊二

菊池俊二

株式会社テクノプロ テクノプロ・IT社 / 一般職東京都

菊池俊二

株式会社テクノプロ テクノプロ・IT社 / 一般職

Self Introduction

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株式会社テクノプロ テクノプロ・IT社4 years

一般職Present

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建設会社向け計測機器パッケージシステムの開発において、要件が曖昧な状態から仕様整理を行い、 設計・実装までを一人称で担当。

  • ケーソン中詰め計測システム(LiDAR連携拡張)

    ■プロジェクト概要 ケーソンへの土砂中詰め施工における蓄積状況を可視化するシステムに、LiDARデバイス連携機能を追加実装。既存の2Dスキャナーによる上面・断面可視化システムに対し、LiDARも選択肢として扱えるよう、データ粒度を合わせた統合ロジックを設計・実装した。 ■担当領域 ・外部SDKの調査・評価および実装方針の技術的判断 ・C++ SDKの外部呼び出し可能化(ヘッダ修正・ビルド環境構築) ・C#からのP/Invoke連携およびラッパークラス設計・実装 ・設定画面・計測画面の改修 ・実機環境での動作検証および環境依存問題の解決 ■技術的工夫・対応 ・C++の実務経験がない状態から、AIツールを活用しながら独力でSDK解析・ビルド環境構築・P/Invoke連携までを完遂。ヘッダファイルの構造解析、構造体のメモリレイアウト把握など、必要な知識を都度習得しながら実装を完結させた。 ・LiDAR連携においてC#ネイティブ実装とC++ SDK利用の開発コストを比較検討し、SDK利用を選択。 ・Livox SDKがC++プロジェクト組み込み前提の提供形態であったため、extern "C" __declspec(dllexport)付与による外部呼出し定義を追加しCMake+Visual Studioでビルド。 ・実装規模を考慮し画面への直接実装を避け、ラッパークラスとして責務を分離。 ・C++構造体のメモリレイアウトを解析しC#側の受け構造体およびDllImport定義を実装。 ・既存の2Dスキャナーデータと描画ロジックを共有するため、LiDARデータを描画に支障が出ない程度に間引くように設計し、デバイス差異を吸収。 ■使用技術 ・言語:C# / C++ ・フレームワーク:.NET / WPF ・SDK:Livox SDK(C++) ・ビルド:CMake / Visual Studio ・連携:P/Invoke(extern "C" / DllImport)

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  • 潜水可視化システム

    ■プロジェクト概要 複数のセンサーデータをもとに潜水士の位置および姿勢を推定し、3D空間上で可視化するシステムの開発に従事。 設定アプリケーション(WPF)と可視化アプリケーション(Unity)で構成され、センサーデータ処理から可視化までの一連の処理を担当。 ■担当領域 ・センサーデータ処理および姿勢推定ロジックの実装 ・位置推定アルゴリズム実装 ・アプリケーション間通信設計(WPF ⇔ Unity) ・可視化に適したデータ構造設計 ■システム構成 ・設定 / データ取得アプリケーション(WPF) ・3D可視化アプリケーション(Unity) ・外部センサー(9軸センサー群 / GNSS) ■担当機能 【センサーデータ処理】 ・複数の9軸センサーデータの取得および統合処理 ・専用機器からのデータ抽出処理(ベンダー提供DLLを利用) 【姿勢推定・補間処理】 ・Madgwickフィルタによる姿勢推定処理の実装 ・SLERP(球面線形補間)によるセンサー間の姿勢補間 ・連結されたセンサー構造をもとにした位置推定処理 【位置推定ロジック】 ・ローカル座標(船首基準)とGNSS情報を組み合わせた初期位置算出 ・潜水開始位置からの相対位置推定処理の実装 ・センサー連結構造に基づく逐次位置算出ロジック 【アプリケーション間通信】 ・WPF側で取得したデータをUDPブロードキャストで送信 ・Unity側で受信し、リアルタイムに可視化へ反映 【可視化(Unity)】 ・推定された位置・姿勢情報の3Dビュー上での可視化 ・リアルタイム更新処理の実装 ■技術的工夫・対応 ・座標系(ローカル / グローバル)の違いを考慮した位置算出ロジックを設計 ・WPF(データ処理)とUnity(可視化)を分離し、責務を明確化した構成を実現 ・UDP通信を用いたリアルタイムデータ連携により、低遅延での可視化を実現 ・専用機器の制約を踏まえた実装により、既存環境との整合性を確保 ■使用技術 ・言語:C# ・フレームワーク:.NET / WPF / Unity ・通信:UDP ・デバイス:9軸センサー / GNSS ・アルゴリズム:姿勢推定(Madgwickフィルタ)、補間処理(SLERP)

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  • 生成AI画像分析システム

    ■プロジェクト概要 映像データを解析し、その結果を音声でフィードバックする画像分析システムの開発に従事。 IPカメラおよび録画映像をもとに、一定間隔で画像を切り出し外部AIサービスで解析し、結果を音声として出力する仕組みを構築。 設計~実装の大部分を担当。 ■担当領域 ・設計~実装まで一貫して担当(約9割) ・映像処理 / 非同期制御 / UI / AI連携 / 音声出力の実装 ・操作性を考慮したUI設計および改善 ■システム概要 ・IPカメラまたは録画映像を入力とし、一定間隔で画像を取得 ・取得画像を外部AIサービスへ送信し解析 ・解析結果を音声として出力 ・解析対象範囲や動作条件を柔軟に設定可能な構成 ■担当機能 【設定機能】 ・マスター設定全般 【映像表示・操作機能】 ・IPカメラ映像の取得および表示(別スレッド処理) ・録画映像の再生機能(シーク / 一時停止 / 再開 / コマ送り / コマ戻し) ・映像読み込みスレッドと再生スレッドを分離した構成による滑らかな再生制御 【画像解析連携】 ・一定間隔でのフレーム切り出しおよび送信制御 ・外部AIサービスとの連携処理実装 【音声出力機能】 ・解析結果を音声データへ変換し再生 【図形描画機能】 ・映像上へのエリア・塗りつぶし・線分の描画機能 ・WPFのイベント順を考慮した入力処理設計 ・ドラッグ操作による図形移動および頂点編集(Excelライクな直感的操作の実現) 【UI改善】 ・機能増加に伴う操作性低下を防ぐため、開閉式メニューを導入 ・操作フローを考慮したUI整理 ■技術的工夫・対応 ・映像処理と解析処理を非同期化し、UI操作とバックグラウンド処理の両立を実現 ・IPカメラ処理、録画再生処理をスレッド分離し、安定したリアルタイム処理を実現 ・映像読み込みと再生制御を分離することで、再生の滑らかさと操作応答性を向上 ・WPFの描画イベントおよびヒットテスト制御を活用し、複雑な図形操作を直感的に実現 ・解析結果の音声化により、視覚に依存しないフィードバックを実現 ・設定の柔軟化により、運用環境に応じたチューニングを可能とする設計 ■使用技術 ・言語:C# ・フレームワーク:.NET / WPF ・クラウド:AWS(AIサービス連携) ・デバイス:IPカメラ / 録画映像

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東京都立府中工業高等学校

情報技術科

ポケコンによるBasic学習や、論理回路実習装置、旋盤、フライス盤を使用した実習、一太郎、花子、Lotusなどのパソコン実習を経験。

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