|
|
Hlavní nabídka Prohlížení IS/STAG
Nalezené předměty, počet: 1
Stránkování výsledků vyhledávání
Nalezeno 1 záznamů
Export do Xls
Informace o předmětu
KRP / NSTVI
:
Popis předmětu
Pracoviště / Zkratka
|
KRP
/
NSTVI
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Akademický rok
|
2023/2024
|
Název
|
Strojové vidění
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Způsob zakončení
|
Zkouška
|
Akreditováno / Kredity
|
Ano,
4
Kred.
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Forma zakončení
|
Kombinovaná
|
Rozsah hodin
|
Přednáška
2
[HOD/TYD]
Cvičení
2
[HOD/TYD]
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Zápočet před zkouškou
|
Ano
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Obs/max
|
|
|
|
Automatické uznávání zápočtu před zkouškou
|
Ne
|
Letní semestr
|
0 / -
|
0 / -
|
0 / -
|
Počítán do průměru
|
ANO
|
Zimní semestr
|
0 / -
|
18 / -
|
0 / 0
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Opakovaný zápis
|
NE
|
Rozvrh
|
Ano
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Vyučovaný semestr
|
Zimní semestr
|
Minimum (B + C) studentů
|
nestanoveno
|
Volně zapisovatelný předmět |
Ano
|
Volně zapisovatelný předmět
|
Ano
|
Vyučovací jazyk
|
Čeština
|
Počet dnů praxe
|
0
|
Počet hodin kontaktní výuky |
0
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Periodicita |
každý rok
|
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Periodicita upřesnění |
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Profilující předmět |
Ano
|
Základní teoretický předmět |
Ne
|
Hodnotící stupnice |
A|B|C|D|E|F |
Hodnotící stupnice pro zp. před zk. |
S|N |
Nahrazovaný předmět
|
Žádný
|
Vyloučené předměty
|
Nejsou definovány
|
Podmiňující předměty
|
Nejsou definovány
|
Předměty informativně doporučené
|
Nejsou definovány
|
Předměty,které předmět podmiňuje
|
Nejsou definovány
|
Graf četnosti udělených hodnocení studentům napříč roky:
Obrázek PNG
,
XLS
|
Cíle předmětu (anotace):
|
Cílem předmětu je představení principů vzniku a zpracování digitální fotografie, demonstrace specifik snímání obrazu pro průmyslové a vědecké aplikace, představení možností pokročilých algoritmů zpracování obrazu a způsobů návrhu funkčního systému pro strojové vidění.
|
Požadavky na studenta
|
Účast na přímé výuce je doporučená. Nutné je zpracování samostatného projektu.
|
Obsah
|
Cílem předmětu je představení principů vzniku a zpracování digitální fotografie, demonstrace specifik snímání obrazu pro průmyslové a vědecké aplikace, představení možností pokročilých algoritmů zpracování obrazu a způsobů návrhu funkčního systému pro strojové vidění.
1. Proces tvorby digitálního obrazu
2. Senzory pro snímání digitálního obrazu
3. Objektivy a jejich vlastnosti
4. Osvětlovače a jejich vlastnosti
5. Filtry a jejich použití
6. Řádkové kamery
7. Reprezentace digitálního obrazu, základní operace pro úpravu obrazu
8. Zvýraznění hran, detekce bodů a oblasti zájmu, extrakce příznaků
9. Segmentace
10. Rozpoznávání objektů v obrazových datech
11. Sledování objektů, modelování pohybu
12. Využití laserových sensorů a IR sensorů při strojovém vidění
13. Postup návrhu systému pro strojové vidění
|
Aktivity
|
|
Studijní opory
|
V případě mimořádných opatření bude výuka probíhat vzdáleně s využitím programu MS Teams v době dle rozvrhu. Účast na schůzkách skupiny v MS Teams je ekvivalentní účasti na přednáškách a cvičeních.
In the case of distance learning, lessons will be tought trough MS Teams. Lessons will be at the time shown in the timetable. MS Teams is equivalent to participation and or attendens in lectures and excersises.
|
Garanti a vyučující
|
|
Literatura
|
-
Základní:
LUCCI, Stephen a Danny KOPEC. Artificial Intelligence in the 21st Centruy. 2nd Edition. Herndon: Mercury Learning and Information, 2016. ISBN 978-1-942270-00-3.
-
Základní:
LAWLESS, William, Ranjeey MUTTU, Donald; SOFGE, Ira S. MISKOWITZ a Stephen RUSSELL. Artiticial Intellignece for the Internet of Everything. London: Elsevier, 2019. ISBN 978-0-1281-7636-8.
-
Základní:
Szeliski Richard. Computer Vision: Algorithms and Application (online).
-
Základní:
DAVIES, E. R. Computer Vision: Principlex, Algorithms, Applications, Learning.. Academic Press, 2017. ISBN 978-0128092842.
-
Základní:
BEYERER, J., F. P. LEÓN a Ch. FRESE. Machine Vision: Automated Visual Inspection: Theory Practice and Applications.. Springer, 2016. ISBN 3662508184.
-
Základní:
Hotař Vlastimil. Úvod do problematiky strojového vidění.. Liberec: Technická univerzita, 2015. ISBN 97-88-07494-156-6.
-
Doporučená:
MCMANAMOM Paul. Field Guide to Lidar. 1. Bellingham. USA: SPIE, 2015. ISBN 9781628416541.
-
Doporučená:
BATCHELOR, Bruce G. Machine vision handbook: with 1295 figures and 117 tables (online). London: Springer, 2012.
|
Časová náročnost
|
Všechny formy studia
|
Aktivity
|
Časová náročnost aktivity [h]
|
Účast na výuce
|
120
|
Celkem
|
120
|
|
Předpoklady - další informace k podmíněnosti studia předmětu |
Předpokládají se základní znalosti programování. |
Získané způsobilosti |
Základní orientace v problematice strojového vidění.
Schopnost aplikace získaných znalostí na typické problémy strojového vidění - výběr snímače a objektivu, návrh osvětlení, zpracování získaných dat. |
Vyučovací metody |
- Monologická (výklad, přednáška, instruktáž)
- Demonstrace
- Laborování
|
Hodnotící metody |
- Ústní zkouška
- Posouzení zadané práce
|
|
|
|