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 Durée 21 heures

Plan du cours

Introduction à la vision par ordinateur pour la robotique

  • Aperçu des applications de la vision par ordinateur en robotique
  • Défis clés en matière de perception et de compréhension visuelle
  • Configuration de l'environnement de développement avec OpenCV et Python

Fondamentaux du traitement d'images

  • Représentation et manipulation d'images
  • Filtrage, détection de contours et extraction de caractéristiques
  • Espaces chromatiques et techniques de segmentation

Détection et suivi d'objets avec OpenCV

  • Détection d'objets à l'aide de méthodes classiques (cascades de Haar, HOG)
  • Suivi d'objets en mouvement dans des flux vidéo
  • Intégration du retour visuel dans les systèmes robotiques

Apprentissage profond pour la perception visuelle

  • Présentation des réseaux de neurones convolutifs (CNN)
  • Entraînement et déploiement de modèles de détection d'objets
  • Application de modèles pré-entraînés (YOLO, SSD, Faster R-CNN)

Fusion de capteurs et perception de la profondeur

  • Intégration des données caméra avec des capteurs LiDAR et ultrasoniques
  • Estimation de la profondeur et reconstruction 3D
  • Perception pour l'évitement d'obstacles et la navigation

Contrôle et prise de décision basés sur la vision

  • Application de la vision par ordinateur à la manipulation robotique
  • Servoing visuel et contrôle en boucle fermée
  • Prise de décision autonome basée sur les entrées visuelles

Déploiement et optimisation des modèles de vision

  • Déploiement de modèles sur des systèmes embarqués et des périphériques edge
  • Optimisation des performances d'inférence pour les applications en temps réel
  • Dépannage et amélioration de la précision

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts fondamentaux de la robotique
  • Une expérience de la programmation en Python
  • Une familiarité avec les bases du machine learning

Public cible

  • Ingénieurs en robotique
  • Praticiens de la vision par ordinateur
  • Ingénieurs en machine learning

Nombre de participants


Prix par participant

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