Contents
ADAS、自動駕駛、圖像形成、標定、物件檢測、分類、多物件追蹤、Python
從這 8.5 小時的課程，你會學到
- ADAS（Advanced Driver Assistance Systems，高級駕駛輔助系統）和自動駕駛的基礎知識
- 了解相機在 ADAS 和 AD 中的需求和作用
- 了解有關相機的不同術語
- 相機針孔模型、透視投影的概念和推導相機的齊次方程
- 外在和內在相機校準矩陣的概念
- 簡要了解進行內部和外部相機校準的過程
- 圖像分類和圖像定位的概念
- 物件檢測的概念，包括最先進的模型 – R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLOv3 和 SSD
- 圖像分割，什麼是實例和語義分割與 Mask R-CNN
- 多物件追蹤、卡爾曼濾波器、資料關聯的概念以及如何對相機圖像進行 MOT
要求
- 可上網的工作電腦
- 電腦視覺和深度學習基礎
- 基礎數學 – 矩陣、向量、機率、變換等。
- 主動學習的動力
課程說明
環境感知是 ADAS（高級駕駛輔助系統）和自動駕駛開發中非常關鍵和重要的一步。 被廣泛接受和使用的主要傳感器包括雷達、相機、LiDAR( 光學雷達 )和超聲波。
本課程重點介紹相機傳感器。 具體來說，隨著深度學習和電腦視覺的進步，相機領域的演算法開發方法在過去幾年發生了翻天覆地的變化。
許多新生和其他領域的人都想了解這項技術，因為它提供了廣闊的發展空間和就業市場。 也有許多課程可用於教授這一發展的一些主題，但只是部分地教授個別概念。
在這種情況下，即使有人了解特定概念的工作原理，也很難將其正確地放入軟體模組的形式，也很難從頭到尾開發出公司真正需要的完整軟體。
本系列包含 2 門課程 – 以系統的方式設計，因此在本系列（2 門課程）結束時，你將準備好開發任何基於感知的完整端到端軟體應用程式，而無需猶豫且會充滿自信。
Course 1 教你以下內容（本課程）
- ADAS與自動駕駛技術基礎及實例
- 簡單了解傳感器 – 雷達、相機、LiDAR( 光學雷達 )、超聲波、GPS、GNSS、自動駕駛IMU
- 相機的詳細作用以及與相機相關的各種術語——圖像傳感器、傳感器尺寸、像素、AFoV、分辨率、數位介面、自我和傳感器坐標系統等。
- 針孔相機模型、概念及推導內在和外在相機標定矩陣
- 圖像分類、圖像定位、物件檢測的概念了解許多最先進的深度學習模型，如 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLOv3、SSD、Mark R-CNN 等。
- 一般物件追蹤（單物件和多物件追蹤）的概念，資料關聯的概念，基於卡爾曼濾波器的追蹤，卡爾曼濾波器方程
- 如何追蹤相機圖像平面中的多個物件。
- 附加參考 – 書籍清單、技術論文和網路鏈接
- 測驗
Course 2 教你以下內容（非本課程，可單獨報名 : 課程 2 將在幾週後在此平台上發布）
- 使用 Python 3.x 和 UML 逐步完成相機感知管道開發
- 課程使用的公共數據集介紹及其見解。
- 基於 UML 的軟體設計（使用類圖），使用 python 和物件導向程式設計。
- 實現Python類來讀取和處理圖像，
- 使用各種最先進的（預訓練）模型（YOLOv3、SSD、Mask R-CNN）實施物件檢測和分類
- 在圖像平面上使用卡爾曼濾波器實現對各種車輛和道路使用者的多物件追蹤。
- 單獨的程式碼開發用於視覺化和使用 python 將物件列表和追蹤物件列表導出到 JSON 檔案。
- 附加參考——書籍清單、技術論文和 web 鏈接
- （可選）作業
[建議]：
- 那些只想學習和理解概念的人只能學習課程 1。
- 那些想要學習和理解概念並且還想知道和/或對這些概念進行編程的人應該同時學習課程 1 和課程 2。強烈建議在開始課程 2 之前完成課程 1。
目標受眾
- 任何對相機演算法開發和基礎感興趣的人 – 特別是用於 ADAS / AD 的相機
- 想要學習的學生、研究人員、業餘愛好者等
講師簡介
Suchit Kr 工程師
我的職業是工程師，並且獲得了電氣工程碩士學位。 多年來，我一直在 ADAS 領域工作。 我喜歡向人們傳授和分享我的知識以提供技能。 以此為目標，我在這個平台上積極為教育領域做貢獻。 我也用開發板 raspberry pi、機器學習、電腦視覺、移動機器人等做很多業餘專案。
英文字幕：有
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