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基於電腦視覺之物體偵測與辨識

介紹傳統的特徵式物體辨識系統,並以車道線偵測為例, 將引入特徵(Feature)+分類器(Classifier)之機械學習技巧,並運用到汽車之偵測。將分別從感測器、開發平台、演算法等角度簡介物體偵測與辨識系統,並著重在演算法的原理。

  • 開課單位:財團法人工業技術研究院
  • 課程大綱:
    1. 影像處理、電腦視覺以及先進駕駛輔助系統簡介
    2. 影像感測器以及各種影像缺陷簡介
    3. 開發平台、辨識率以及量化分析架構簡介
    4. 車道線偵測(運用Edge Filter+Hough Transform)
    5. 車輛偵測(運用Haar Wavelet+SVM)
    6. 卷積神經網路(Convolutional Neural Network)簡介
    7. 基於 CNN 之物體偵測與辨識 (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN)
    8. 基於單一 CNN 之物體偵測與辨識(YOLO, SSD)
  • 開課日期:2019-01-18
  • 結束日期:2019-01-25
  • 上課時間:9:30-16:30
  • 上課時數:12
  • 課程費用:6,000元
  • 費用:學員負擔:3,000元/政府負擔:3,000元
  • 繳費方式:需先至開課單位繳交全額費用
  • 預計招生人數:10
  • 聯絡人:吳意嵐
  • 連絡電話:(02)2370-1111#303
  • 先備知識:
    1.瞭解卷積神經網絡,及相關影像辨識軟體。
    2.服務於與此主題相關之產業人士,或對此主題有興趣之人士。
  • 授課師資:研究員 林哲聰
  • 招生對象:
    與課程相關行業之技術研發人員或對相關技術有興趣之人士
  • 上課地點:工研院產業學院 產業智慧化學習中心(台北) 台北市中正區館前路65號7樓
  • 課程報名網址:https://college.itri.org.tw/SeminarView2.aspx?posno=ADF51511-11CF-4966-A9D3-3CA96D3DE318