Sábado , 23 Noviembre 2024
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Coches Autónomos: Deep Learning y Vision Computarizada

OpenCV, Keras, detección de objetos y carriles, y clasificación de señales de tráfico para coches que conducen solos

Coches Autónomos: Deep Learning y Vision Computarizada
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Carrera de Inteligencia Artificial
Este curso forma parte de la carrera

Inteligencia Artificial

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Descripción del curso

La industria automotriz está experimentando un cambio de paradigma, pasando de los vehículos convencionales impulsados por el hombre a los vehículos impulsados por la inteligencia artificial. Los vehículos autoconductores ofrecen una solución segura, eficiente y rentable que redefinirá drásticamente el futuro de la movilidad humana. 

Se espera que los vehículos autoconductores salven más de medio millón de vidas y generen enormes oportunidades económicas que superen el billón de dólares para el año 2035. La industria automotriz está en una búsqueda de miles de millones de dólares para desplegar los vehículos más avanzados tecnológicamente en la carretera. 

A medida que el mundo avanza hacia un futuro sin conductor, la necesidad de ingenieros e investigadores experimentados en este nuevo campo emergente nunca ha sido más crucial.

El propósito de este curso es proporcionar a los estudiantes conocimientos sobre aspectos clave del diseño y desarrollo de vehículos de autoconducción. El curso proporciona a los estudiantes experiencia práctica en diversos conceptos de los vehículos de autoconducción, como el aprendizaje de las máquinas y la visión por computadora.

Se presentarán conceptos como la detección de carriles, la clasificación de señales de tráfico, la detección de vehículos/objetos, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. El curso está dirigido a los estudiantes que deseen adquirir una comprensión fundamental del control de los vehículos de autoconducción. Se recomiendan conocimientos básicos de programación.

Los estudiantes que se inscriban en este curso de auto-conducción dominarán las tecnologías de los coches sin conductor que van a remodelar el futuro del transporte.


Las herramientas y algoritmos que cubriremos incluyen:

  • OpenCV

  • Aprendizaje profundo y redes neuronales artificiales

  • Redes neuronales convolucionales

  • Coincidencia de plantillas

  • Extracción de características del HOG

  • SIFT, SURF, FAST y ORB

  • Tensorflow y Keras

  • Regresión lineal y regresión logística

  • Árboles de decisión

  • Máquinas vectoriales de apoyo

  • Bayes ingenuo (Naive Bayes)

Contenido del curso

Introduccion

12:00
  • Que Haremos00:30
  • Descargar Material del Curso00:39
  • Instalacion de Anaconda08:46
  • Instalacion de OpenCV02:05

Teoria Autos-AutoConducidos

34:57
  • Historia05:15
  • Que es Vision Computarizada02:11
  • Porque es Complicado02:53
  • Humanos vs Vision Computarizada04:00
  • Sensores de un Auto Autonomo01:19
  • Como Vemos Colores02:43
  • Representacion Digital del Color01:19
  • Retos Durante Seleccion de Color02:05
  • RGB01:15
  • HSV02:03
  • Deteccion de Bordes00:56
  • Sobel00:51
  • Laplacian00:38
  • Canny00:51
  • Transformacion de Imagenes00:36
  • Rotacion00:38
  • Traslacion00:30
  • Redimensionamiento00:50
  • Transformacion de Perspectiva00:51
  • Recorte00:35
  • Dilatacion y Erosion00:54
  • Region de Interes Enmascarado00:28
  • Deteccion de Caracteristicas01:16

Teoria OpenCV

24:32
  • Algoritmo Viola-Jones03:14
  • Caracteristicas Haar-Like04:08
  • Imagen Integral05:08
  • Entrenamiento de Clasificadores03:10
  • Boosting Adaptivo04:23
  • Cascading04:29

OpenCV para Autos Auto-Conducidos

52:06
  • Escala de Grises03:34
  • Deteccion de Lineas de Transito01:19
  • Mejorando Colores en una Imagen de Escala de Grises02:00
  • BGR a HSV07:48
  • Manipulacion de Colores02:42
  • Blurring y Sharpening07:40
  • Deteccion de Bordes02:37
  • Deteccion de Bordes con Camara en Vivo03:05
  • Rotacion, Traslacion y Re-Ajuste03:39
  • Transformacion de Perspectiva03:03
  • Recorte, Dilatacion y Erosion de Imagen05:24
  • Punto de Interes03:56
  • Deteccion de Lineas HOUGH01:39
  • Deteccion de Lineas en la Calle03:40

Deteccion de Peatones y Autos

02:58
  • Deteccion de Placas de Autos01:13
  • Deteccion de Autos y Personas en Vivo01:45

Redes Neuronales con OpenCV

21:28
  • Localizacion Manual de Vehiculos01:19
  • Localizacion con Template Matching01:27
  • Deteccion de Esquinas02:52
  • Piramide de Imagenes01:23
  • Histograma de Colores01:23
  • Histograma de Caracteristicas de Gradiente02:40
  • Deteccion Rapida de Caracteristicas02:13
  • Deteccion de Autos con Maquinas de Soporte Vectorial - Parte 103:49
  • Deteccion de Autos con Maquinas de Soporte Vectorial - Parte 204:22

Valoraciones

4.3/5
4 Valoraciones
  • 5 ESTRELLAS
    75%
  • 4 ESTRELLAS
    0%
  • 3 ESTRELLAS
    0%
  • 2 ESTRELLAS
    25%
  • 1 ESTRELLAS
    0%
  • Beatriz Bugallo Montaño
    Beatriz
      Bugallo Montaño
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  • Lander Poolk Saavedra Herrera
    Lander Poolk
      Saavedra Herrera
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  • Griselda Argentina Blanco
    Griselda Argentina
      Blanco
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  • Javier Giménez Campos
    Javier
      Giménez Campos
    Incluir valoración media (en números)

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