Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Продължителност 21 часa
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в компютърното зрение за роботика
- Преглед на приложенията на компютърното зрение в роботиката
- Основни предизвикателства в областта на възприятието и визуалното разбиране
- Подготовка на разработъческата среда с OpenCV и Python
Основни принципи на обработката на изображения
- Представяне и манипулиране на изображения
- Филтриране, откриване на ръбове и извличане на характеристики
- Цветови пространства и техники за сегментация
Откриване и проследяване на обекти с OpenCV
- Откриване на обекти чрез класически методи (Haar cascades, HOG)
- Проследяване на движещи се обекти в видео потоци
- Интегриране на визуален обратна връзка в роботични системи
Дълбоко учене за визуално възприятие
- Преглед на свивателните невронни мрежи (CNNs)
- Обучение и деплиране на модели за откриване на обекти
- Прилагане на предварително обучени модели (YOLO, SSD, Faster R-CNN)
Смесване на сензори и възприятие на дълбочината
- Интегриране на данни от камери с LiDAR и ултразвукови сензори
- Оценка на дълбочината и 3D реконструкция
- Възприятие за избягване на препятствия и навигация
Управление и вземане на решения на базата на зрението
- Прилагане на компютърно зрение за роботични манипулации
- Визуално сервоуправление и управление с затворена верига
- Автономно вземане на решения въз основа на визуален вход
Деплиране и оптимизиране на визуални модели
- Деплиране на модели на嵌入式 системи и edge устройства
- Оптимизиране на производителността на inference за приложения в реално време
- Диагностика на проблеми и подобряване на точността
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основните понятия в роботиката
- Опит с програмиране на Python
- Запознатост с основите на машинното учене
Целева аудитория
- Инженери по роботика
- Специалисти по компютърно зрение
- Инженери по машинно учене
Отзиви от участници (2)
Осигуряване на необходимите материали (виртуална машина) за незабавно започване на упражненията и обяснение на основата на ROS2. Защо нещата работят по определен начин.
Arjan Bakema
Курс - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Машинен превод
неговото знание и използване на ИИ за роботика в бъдещето.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Курс - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Машинен превод