Rozpoznawanie obiektów 0800-ROZOB

Systemy wizyjne stanowią jeden z najszybciej rozwijających się obszarów systemów technicznych i są stosowane w wielu obszarach nauki i techniki. Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawowymi zagadnieniami przetwarzania obrazów cyfrowych oraz rozpoznawania obiektów przedstawionych na nich. Materiał zostanie omówiony przy pomocy języka programowania Python:
1. Operacje biblioteki OpenCV
a. Podstawowe operacje na obrazach
b. Wyznaczanie konturów
c. Przestrzenie kolorów
d. Przechwytywanie wideo
2. Kamery stereowizyjne
3. Detekcja a rozpoznawanie
a. Wykrywanie twarzy wykorzystując HAAR Cascade Classifiers
b. Rozpoznawanie wielu obiektów jednocześnie przy użyciu YOLO
c. Tworzenie siatki twarzy oraz rozpoznawanie gestów rąk przy pomocy MediaPipe
4. Projekt
Do wyboru przez studenta, przykładowe zaproponowane:
• System kontroli jakości produktów
• Aplikacja do inteligentnego adnotowania przedmiotów
• Analiza prędkości samochodów z nagrania
• Porównanie wydajności i skuteczności algorytmów w danym przypadku
• Analizator ćwiczeń fitness
• Aplikacja rozszerzonej rzeczywistości
• Rozpoznawanie położenia obiektów przy pomocy kamery stereowizyjnej
• Rozpoznawanie położenia szachownicy przy częściowo zasłoniętych polach
• Gra za pomocą gestów rąk
• Rekonstrukcja sceny 3d

Całkowity nakład pracy studenta

Godziny realizowane z udziałem nauczycieli (30 godz.): - udział w laboratoriach – 30 godz. Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta (30 godz.): - przygotowywanie projektu - 30 godz. Łącznie: 60 godz. (2 ECTS)

Efekty uczenia się - wiedza

K_W04: ma podstawową wiedzę obejmującą zagadnienia powiązane z automatyką i robotyką a informatyką K_W06: ma zaawansowaną wiedzę w zakresie technik programowania w Python’ie K_W10: orientuje się w najnowszych rozwiązaniach stosowanych w systemach wizyjnych K_W11: ma elementarną wiedzę na temat niezawodności systemów wizyjnych

Efekty uczenia się - umiejętności

K_U01: potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych i innych źródeł; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie K_U02: potrafi stosować podstawowe pakiety oprogramowania użytkowego do prezentacji wyników i analizy danych K_U05: potrafi opracować dokumentację dotyczącą realizacji zadania inżynierskiego i przygotować tekst zawierający omówienie wyników realizacji tego zadania K_U06: potrafi przygotować i przedstawić krótką prezentację poświęconą wynikom projektu używając specjalistycznej terminologii K_U08: potrafi krytycznie porównać i ocenić rozwiązania projektowe systemów wizyjnych ze względu na zadane kryteria użytkowe i ekonomiczne K_U11: potrafi skompilować, uruchomić i testować napisany samodzielnie program komputerowy K_U16: potrafi pracować samodzielnie

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne

K_K01: potrafi krytycznie ocenić posiadaną wiedzę i zna jej ograniczenia K_K03: ma świadomość i zrozumienie społecznych aspektów praktycznego stosowania zdobytej wiedzy i umiejętności oraz związanej z tym odpowiedzialności

Koordynatorzy przedmiotu

Mateusz Tejer

Metody dydaktyczne

Zajęcia laboratoryjne na podstawie rozbudowanych przykładów oraz realizacja zadania projektowego

Metody dydaktyczne podające

- opis
- opowiadanie

Metody dydaktyczne poszukujące

- giełda pomysłów
- projektu
- doświadczeń
- laboratoryjna
- klasyczna metoda problemowa

Rodzaj przedmiotu

przedmiot fakultatywny

Wymagania wstępne

Podstawy programowania w Python’ie

Kryteria oceniania

Zaliczenie na ocenę na podstawie liczby punktów z projektu:

ndst - <50 %
dst - 51-60 %
dst plus - 61-70 %
db - 71-80 %
db plus - 81-90 %
bdb - 91-100 %

Praktyki zawodowe

Nie dotyczy

Literatura

INTERNET:

Podrecznik programisty Pythona - opis jezyka
Guido van Rossum,
pl.python.org/docs/ref/ref.html

Zanurkuj w Pythonie Mark Pilgrim i inni,
pl.wikibooks.org/wiki/Zanurkuj_w_Pythonie

Oficjalna dokumentacja Pythona
docs.python.org

Oficjalna dokumentacja OpenCV
docs.opencv.org

Think Python. How to Think Like a Computer Scientist
Allen B. Downey
greenteapress.com/thinkpython/thinkpython.html

Automate the Boring Stuff with Python
Al Sweigart
automatetheboringstuff.com

KSIĄŻKI:
Python. Wprowadzenie, Mark Lutz, wyd. HELION
Python. Od podstaw, praca wieloautorska, wyd. HELION
R. C. Gonzalez, R. E. Woods. Digital Image Processing
R. Szeliski, Computer vision: algorithms and applications

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu 0800-ROZOB w USOSweb