Automóviles autónomos: el curso completo de visión por ordenador 2021

04/10/2021

Automoviles autonomos el curso completo de vision por ordenador 2021
Índice
  1. Automóviles autónomos: el curso completo de visión por ordenador 2021
    1. Aprenda OpenCV 4, YOLO, marcas viales y detección de peatones, y clasificación de señales de tráfico para autos sin conductor

Automóviles autónomos: el curso completo de visión por ordenador 2021

Aprenda OpenCV 4, YOLO, marcas viales y detección de peatones, y clasificación de señales de tráfico para autos sin conductor

Lo que aprenderás

Automóviles autónomos: el curso completo de visión por ordenador 2021

  • YOLO
  • OpenCV
  • Detección con la imagen en escala de grises
  • Técnicas de espacio de color
  • Espacio RGB
  • Espacio HSV
  • Nitidez y desenfoque
  • Detección de bordes y cálculo de gradientes
  • Sobel
  • Detector de bordes laplacianos
  • Detección de bordes astutos
  • Transformación afín y proyectiva
  • Traducción, rotación y cambio de tamaño de imágenes
  • Hough transformar
  • Enmascarar la región de interés
  • Bitwise_and
  • Resta de fondo KNN
  • Sustractor de fondo MOG
  • MeanShift
  • Filtro de Kalman
  • U-NET
  • SegNet
  • Codificador y decodificador
  • Red de análisis de escenas piramidales
  • DeepLabv3 +
  • E-Net
  • YOLO
  • OpenCV

Requisitos

  • Programación básica de Python

Descripción

Automóviles autónomos: visión artificial y aprendizaje profundo

La industria automotriz está experimentando un cambio de paradigma de vehículos convencionales impulsados ​​por humanos a vehículos autónomos impulsados ​​por inteligencia artificial. Vehículos autónomos ofrecer una solución segura, eficiente y rentable que redefinirá drásticamente el futuro de la movilidad humana. Se espera que los vehículos autónomos salven más de medio millón de vidas y generen enormes oportunidades económicas que superen el billón de dólares para 2035.
La industria automotriz está en una búsqueda de mil millones de dólares para desplegar los vehículos más avanzados tecnológicamente en la carretera.

A medida que el mundo avanza hacia un futuro sin conductores, la necesidad de ingenieros e investigadores experimentados en este nuevo campo emergente nunca ha sido más crucial.

El propósito de este curso es proporcionar a los estudiantes el conocimiento de los aspectos clave del diseño y desarrollo de vehículos autónomos. El curso proporciona a los estudiantes experiencia práctica en varios conceptos de vehículos autónomos, como el aprendizaje automático y la visión por ordenador. Conceptos como detección de carriles, clasificación de señales de tráfico, detección de vehículos / objetos, inteligencia artificial y aprendizaje profundo se presentará. El curso está dirigido a estudiantes que desean obtener una comprensión fundamental del control de vehículos autónomos. Se recomiendan conocimientos básicos de programación. Sin embargo, estos temas se cubrirán ampliamente durante las primeras conferencias del curso; por lo tanto, el curso no tiene requisitos previos y está abierto a cualquier estudiante con conocimientos básicos de programación. Los estudiantes que se inscriban en este curso de vehículos autónomos dominarán las tecnologías de vehículos autónomos que van a remodelar el futuro del transporte.

Las herramientas y algoritmos que cubriremos incluyen:

  • OpenCV.
  • Aprendizaje profundo y redes neuronales artificiales.
  • Redes neuronales convolucionales.
  • YOLO.
  • Extracción de características HOG.
  • Detección con la imagen en escala de grises.
  • Técnicas de espacio de color.
  • Espacio RGB.
  • Espacio HSV.
  • Afilado y difuminado.
  • Detección de bordes y cálculo de gradientes.
  • Sobel.
  • Detector de bordes laplacianos.
  • Detección de bordes astuta.
  • Transformación afín y proyectiva.
  • Traducción, rotación y cambio de tamaño de imágenes.
  • Hough transformar.
  • Enmascarar la región de interés.
  • Bitwise_and.
  • Resta de fondo KNN.
  • Sustractor de fondo MOG.
  • MeanShift.
  • Filtro de Kalman.
  • U-NET.
  • SegNet.
  • Codificador y decodificador.
  • Red de análisis de escenas piramidales.
  • DeepLabv3 +.
  • E-Net.
LEER
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Si está listo para asumir un nuevo desafío y aprender sobre técnicas de inteligencia artificial que nunca antes había visto en el aprendizaje automático supervisado tradicional, el aprendizaje automático no supervisado o incluso el aprendizaje profundo, este curso es para usted.

Además, el curso está repleto de ejercicios prácticos que se basan en ejemplos de la vida real. Entonces, no solo aprenderá la teoría, sino que también obtendrá algo de práctica para construir sus propios modelos. Hay cinco grandes proyectos sobre problemas de salud y un pequeño proyecto para practicar. Estos proyectos se enumeran a continuación:

  • Detección de marcas viales.
  • Detección de señales de tráfico.
  • Proyecto de detección de peatones.
  • Entorno del lago congelado.
  • Segmentación semántica.
  • Detección de vehículos.

Eso es todo. ¡Te veo en clases!

"Si no puedes implementarlo, no lo entiendes"

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