Liên hệ với chúng tôi
 Thời gian kéo dài 21 Giờ học

Đề cương khóa học

Giới thiệu về Thị giác máy tính cho Robot

  • Tổng quan về các ứng dụng của thị giác máy tính trong robot
  • Các thách thức chính trong nhận thức và hiểu biết thị giác
  • Cài đặt môi trường phát triển với OpenCV và Python

Nền tảng Xử lý Hình ảnh

  • Biểu diễn và thao tác hình ảnh
  • Lọc, phát hiện cạnh và trích xuất đặc trưng
  • Không gian màu và các kỹ thuật phân đoạn

Phát hiện và Theo dõi Đối tượng bằng OpenCV

  • Phát hiện đối tượng bằng các phương pháp cổ điển (Haar cascades, HOG)
  • Theo dõi các đối tượng chuyển động trong các luồng video
  • Tích hợp phản hồi thị giác vào các hệ thống robot

Học sâu cho Nhận thức Thị giác

  • Tổng quan về mạng nơ-ron tích chập (CNN)
  • Đào tạo và triển khai các mô hình phát hiện đối tượng
  • Áp dụng các mô hình đã được đào tạo trước (YOLO, SSD, Faster R-CNN)

Tích hợp Cảm biến và Nhận thức Chiều sâu

  • Tích hợp dữ liệu camera với cảm biến LiDAR và siêu âm
  • Ước tính chiều sâu và tái tạo 3D
  • Nhận thức để tránh chướng ngại vật và điều hướng

Điều khiển và Ra quyết định dựa trên Thị giác

  • Áp dụng thị giác máy tính cho thao tác robot
  • Điều khiển theo dịch thị giác và điều khiển vòng kín
  • Quyết định tự động dựa trên đầu vào thị giác

Triển khai và Tối ưu hóa Mô hình Thị giác

  • Triển khai mô hình trên các hệ thống nhúng và thiết bị biên
  • Tối ưu hóa hiệu năng suy luận cho các ứng dụng thời gian thực
  • Khắc phục sự cố và cải thiện độ chính xác

Tổng kết và Các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về các khái niệm cơ bản của robot
  • Kinh nghiệm lập trình Python
  • Nắm vững các nền tảng của học máy

Đối tượng tham gia

  • Kỹ sư robot
  • Chuyên viên thị giác máy tính
  • Kỹ sư học máy

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (2)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan