
计算机视觉基于车道线检测与寻迹项目
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课程以项目导向式教学,基于“车道线寻迹”项目,将理论基础与项目应用结合。通过学习,学员可复现计算机视觉在无人驾驶感知系统中的应用范例,为学习打下基础。
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课程以项目导向式教学,基于“车道线寻迹”项目,将理论基础与项目应用结合。通过学习,学员可复现计算机视觉在无人驾驶感知系统中的应用范例,为学习打下基础。
在无人驾驶技术中,感知是最基础的部分,对车辆周围三维环境的感知能力就如同眼睛一样,在做好感知系统后无人驾驶的决策系统才能工作。本课程以项目导向式教学,基于“车道线寻迹”项目,将理论基础与项目应用相结合。通过课程学习,学员可以复现计算机视觉在无人驾驶感知系统中的应用范例,为顺利完成微专业结业项目打下基础。
1、理解计算机视觉和自动驾驶开发的关系,能搭建OpenCV平台,配置环境,进行图像识别操作。
2、能利用OpenCV进行图像处理
3、运用视觉传感器采集数据、处理数据实现车道线检测与识别
4、搭建深度学习平台框架,训练网络结构,进行车道线的检测
建议学员先修《Python必备基础与数据科学库》课程,其中1)各类文件(数据、图像、视频等)的操作命令和流程、2)工具库安装和运用:OpenCV等知识点会在本门课程中涉及。
再者,建议学员先修《深度学习在自动驾驶中的应用》课程,其中1)CNN卷积神经网络:. 概念/结构/特征/层次/核函数/算法和程序、2)Tensenflow:张量/变量初始化/在session中运算/常用命令等知识点会在本门课程中涉及。
还有,建议学员要有数字图像处理的知识,其中1)机器视觉系统;2)图像二值表示;3)图像区域特征;4)图像增强等知识点会在本课程中具体应用。
理论和实操高度结合
课程对计算机视觉和自动驾驶的关系进行深度解析,并结合大量实操案例进行讲解,学员完成本课程能够将所学知识直接应用到工作中,加快学员融入实际工作。
自主分配的学习时间
本课程是在线视频教学,学员可以在规定的时间内,根据自己的时间安排,自主学习,学习过程中没有时间和空间的束缚。同时,学员可以多次反复观看学习视频,以此巩固所学知识。
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