Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Computer Vision dla Robotyki

  • Przegląd zastosowań przetwarzania obrazów w robotyce
  • Kluczowe wyzwania w percepcji i rozumieniu obrazów
  • Konfiguracja środowiska programistycznego z OpenCV i Pythonem

Podstawy przetwarzania obrazów

  • Reprezentacja i manipulacja obrazami
  • Filtrowanie, wykrywanie krawędzi i ekstrakcja cech
  • Przestrzenie kolorów i techniki segmentacji

Wykrywanie i śledzenie obiektów z OpenCV

  • Wykrywanie obiektów przy użyciu metod klasycznych (kaskady Haara, HOG)
  • Śledzenie poruszających się obiektów w strumieniach wideo
  • Integracja informacji wizyjnych w systemach robotycznych

Deep Learning dla percepcji wizyjnej

  • Przegląd konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN)
  • Trenowanie i wdrażanie modeli wykrywania obiektów
  • Stosowanie wstępnie wytrenowanych modeli (YOLO, SSD, Faster R-CNN)

Fuzja danych sensorycznych i percepcja głębi

  • Integracja danych z kamer z danymi z LiDAR i czujników ultradźwiękowych
  • Estymacja głębi i rekonstrukcja 3D
  • Percepcja do unikania przeszkód i nawigacji

Sterowanie i podejmowanie decyzji oparte na wizji

  • Zastosowanie przetwarzania obrazów w manipulacji robotycznej
  • Serwomechanizmy wizyjne i sterowanie w pętli zamkniętej
  • Autonomiczne podejmowanie decyzji na podstawie danych wizyjnych

Wdrażanie i optymalizacja modeli wizyjnych

  • Wdrażanie modeli na systemach wbudowanych i urządzeniach brzegowych
  • Optymalizacja wydajności wnioskowania dla aplikacji w czasie rzeczywistym
  • Rozwiązywanie problemów i poprawa dokładności

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie podstawowych pojęć z zakresu robotyki
  • Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
  • Znajomość podstaw uczenia maszynowego

Grupa docelowa

  • Inżynierowie robotyki
  • Praktycy w dziedzinie przetwarzania obrazów
  • Inżynierowie uczenia maszynowego
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Opinie uczestników (2)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie