Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về máy tính hình ảnh trong lái xe tự động
- Vai trò của máy tính hình ảnh trong hệ thống xe tự động
- Thách thức và giải pháp trong xử lý hình ảnh thời gian thực
- Các khái niệm chính: phát hiện, theo dõi đối tượng và hiểu bối cảnh
Cơ sở xử lý hình ảnh cho xe tự động
- Thu thập hình ảnh từ camera và cảm biến
- Các hoạt động cơ bản: lọc, phát hiện cạnh và biến đổi
- Đường ống xử lý tiền xử lý cho các tác vụ hình ảnh thời gian thực
Phát hiện và phân loại đối tượng
- Trích xuất đặc trưng bằng SIFT, SURF và ORB
- Các thuật toán phát hiện cổ điển: HOG và haar cascades
- Các phương pháp học sâu: CNNs, YOLO và SSD
Phát hiện đường lăn và đánh dấu đường
- Biến đổi Hough để phát hiện đường thẳng và đường cong
- Trích xuất vùng quan tâm (ROI) cho đánh dấu đường lăn
- Triển khai phát hiện đường lăn bằng OpenCV và TensorFlow
Phân đoạn ngữ nghĩa để hiểu bối cảnh
- Hiểu phân đoạn ngữ nghĩa trong lái xe tự động
- Các kỹ thuật học sâu: FCN, U-Net và DeepLab
- Phân đoạn thời gian thực bằng mạng thần kinh sâu
Phát hiện vật cản và người đi bộ
- Phát hiện đối tượng thời gian thực với YOLO và Faster R-CNN
- Theo dõi nhiều đối tượng với SORT và DeepSORT
- Nhận diện người đi bộ bằng HOG và mô hình học sâu
Tích hợp cảm biến để nâng cao nhận thức
- Kết hợp dữ liệu hình ảnh với LiDAR và RADAR
- Lọc Kalman và lọc hạt để tích hợp dữ liệu
- Tăng độ chính xác nhận thức với các kỹ thuật tích hợp cảm biến
Đánh giá và kiểm tra hệ thống hình ảnh
- Đánh giá các mô hình hình ảnh với các bộ dữ liệu ô tô
- Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất thời gian thực
- Triển khai đường ống hình ảnh cho mô phỏng lái xe tự động
Các nghiên cứu trường hợp và ứng dụng thực tế
- Phân tích các hệ thống hình ảnh thành công trong xe tự động
- Dự án: Triển khai đường ống phát hiện đường lăn và vật cản
- Thảo luận: Các xu hướng tương lai trong máy tính hình ảnh ô tô
Tóm lược và các bước tiếp theo
Requirements
- Thông thạo lập trình Python
- Hiểu cơ bản về các khái niệm học máy
- Quen với các kỹ thuật xử lý hình ảnh
Đối tượng
- Các nhà phát triển AI làm việc trên các ứng dụng lái xe tự động
- Các kỹ sư máy tính thu hút chuyên về nhận thức thời gian thực
- Các nhà nghiên cứu và phát triển quan tâm đến AI ô tô
21 Hours
Testimonials (1)
I genuinely enjoyed the hands-on approach.
Kevin De Cuyper
Course - Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
