車用影像辨識與物體偵測技術
本課程將從影像式行人偵測開始,介紹目前最有效的方向梯度直方圖(HOG).....
車用影像辨識與物體偵測技術
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課程簡介
現代主動安全科技的核心概念是透過車載攝影機搭配影像辨識系統,讓汽車「看」得見周遭路況。從所獲得的影像資料,並進一步預估車輛可能遭遇到的狀況,再主動提出避開危險的警示。目前國際各大車廠已發展出各種主動安全防撞系統,例如:Audi Piloted Parking、Volvo City Safety、Ford Active City Stop、Mercedes-Benz Pre-safe System等。針對此技術需求,本課程將從影像式行人偵測開始,介紹目前最有效的方向梯度直方圖(HOG),是如何達成偵測行人的目標。取得HOG特徵之後,再透過機器學習的方法,找出適合的分類器。另外,近年在各種影像應用中嶄露頭角的深度學習Convolutional Neural Network(CNN),也將會在本課程中介紹。 |
課程大綱 2. 方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradients)與支持向量機(Support Vector Machine) 3. 快速金字塔特徵(Fast Pyramid Feature) 4. 深度卷積式類神經網路Deep Convolutional Neural Network 5. 經典CNN物體偵測器(R-CNN Detector) 6. 更快速物體偵測器(Faster R-CNN Detector) 7. 單次決定偵測器(Single Shot Detector)
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講師簡介
詹益銘 老師 現職: 星猿哲科技 視覺感知研究員 學歷: 國立臺灣大學 資訊工程研究所博士 專長: 影像辨識、圖形識別、機器學習 美國專利: Vision based pedestrian and cyclist detection method、Pedestrian detection systems and methods、Pedestrian detector |
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