开启智慧眼-深度玩转计算机视觉与机器认知(第三期) 开启智慧眼-深度玩转计算机视觉与机器认知(第三期)
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  课程名 : 开启智慧眼-深度玩转计算机视觉与机器认知(第三期)【开课中】 总学费/人 : ¥400 (固定学费:¥100, 逆向学费:¥300) 开课时间 : 2018-05-14 09:00:00 
开课老师 : kindwang1979


课程简介:

    智慧眼是机器人导航及视控操作的核心技术,典型的应用,如工业机器视觉、安防机器人、巡检机器人、扫地机器人、代步机器人、无人车、无人机和其它无人系统。


    本课程用MATLAB系统地演示和实现智慧眼的经典算法,从最初等的视频图像转换入手,层层递进,理论与实战并重但侧重于实战,借助混合编程及其图形用户界面(GUI)设计,以简洁的方式展现有一定挑战性的视频识别、目标跟踪、深度学习等关键视觉技术,同时扩展到机器认知层面,介绍仪器字符识别、机器故障诊断等有趣的应用,集理论、算法、代码于一体,理论与实践相结合帮助学员在最短时间内完成入门、进阶、精通与实战的跨越!


课程大纲:

不同于传统的在线课程,本课程将分为经典算法实现(课内)和应用问题探索(课外)两个部分。老师将在课外引导学员积极探索具体的应用问题,鼓励和组织学员尝试产品研发,并可为优秀学员提供实习和创业机会。

 

第一课:视频图像采集与读取

经典算法:视频智能采集、视频图像读取、图形用户界面(GUI)设计及视频图像转换。

探索问题:巡检机器人的环境信息采集。


第二课:视频图像变换及融合。

经典算法:各类图像变换及图像操作、基于小波变换的图像融合、基于PCA的图像融合。

探索问题:视觉信息融合控制机器人。


第三课:视频图像噪声及处理。

经典算法:均值滤波、中值滤波、小波阈值滤波、轮廓波变换、非局部均值滤波等。

探索问题:巡检机器人监控视频的优化。


第四课:视频图像阈值及分割。

经典算法:边缘检测、灰度阈值分割、全局阈值分割、动态阈值分割、区域生长及分割等。

探索问题:扫地机器人清洁区域定位。


第五课:图像特征计算与应用。

经典算法:Haar-like特征、Hog特征、LBP特征、SIFT特征等图像特征及其关键应用。

探索问题:无人驾驶公交车避障原理。


第六课:运动目标检测及跟踪。

经典算法:帧间差分法及其改进和优化、改进的meanshift算法(借助形态学分割)等。

探索问题:智能安防-入侵检测与预警。


第七课:目标定位及字符识别。

经典算法:图像目标定位、图像字符提取与识别、视频识别与轨迹分析。

探索问题:工业自动化-印刷质量检测。


第八课:机器故障认知与检测。

经典算法:介绍如何用声音信息进行机器故障诊断-老方法新应用。

探索问题:工业自动化-机器安全告警。


第九课:深度学习与人脸识别。

经典算法:卷积神经网络(CNN)数学原理、caffe框架及混合编程。

探索问题:深度学习与机器智能、脑认知。


第十课:第二课堂及实训指南

课程总结:经典算法总结、探索问题总结及优秀学员选拔结果公布。

暑期实践:免费实训课程规划、实习生分工安排及创业团队组建。


授课对象:算法工程师、高校教师和广大科技工作者以及人工智能相关专业研究生和高年级大学生,任何对计算机视觉感兴趣的学员都欢迎,我们将耐心解答您的所有问题!

 

课程学习环境:windows系统,已安装MATLAB 2015b即可。


收获预期:参与在线课堂的学员将对智慧眼算法思想及其编程实现获得系统而深入的认知;我们还将联合哈工大国际机器人研究院(合肥)人工智能研发与推广中心,为有兴趣的学员每年免费提供暑期实训班机会,您可以在实践中获得进一步的成长!实训班优秀学员还将获得荣誉证书和各类奖学金!老师还将组织和指导创新意愿强烈的学员去探索、去尝试设计算法和产品,并在每年暑期实训班提供答辩、孵化和创业机会有兴趣的学员可以在课程中与老师沟通联系。(所有学员均有机会,但名额有限,名额优先给予优异学员)

 

课程讲师:

王文峰

哈工大国际机器人研究院(合肥)人工智能研发与推广中心副主任、特聘研究员,国家自然科学基金项目评审专家,多个SCI期刊审稿专家,中国自动化学会认知计算与系统专委会和中国人工智能学会认知系统与信息处理专委会委员;


本课程特别福利说明:本课程可为学员提供第二课堂实践机会,优异学员经过老师选拔可免费参与由哈工大国际机器人研究院(合肥)人工智能研发与推广中心在每年暑期举办免费的实训班,对实训班的优秀学员还将颁发荣誉证书和各类奖学金,及创业孵化!欢迎有志在人工智能、计算机视觉领域深入探索的朋友踊跃报名,通过本课程收获知识,收获未来!



申请插班

 

GMT+8, 2018-5-25 15:05 , Processed in 0.121158 second(s), 27 queries .