연락처 정보

코스 개요

로보틱스를 위한 컴퓨터 비전 소개

  • 로보틱스에서 컴퓨터 비전 응용 사례 개요
  • 지각과 시각적 이해의 주요 과제
  • OpenCV와 Python으로 개발 환경 설정

이미지 처리 기본

  • 이미지 표현 및 조작
  • 필터링, 경계 탐지, 특징 추출
  • 색 공간 및 분할 기술

OpenCV를 활용한 객체 탐지 및 추적

  • 고전적 방법(Haar cascades, HOG)을 이용한 객체 탐지
  • 비디오 스트림에서 이동하는 객체 추적
  • 로보틱스 시스템에 시각적 피드백 통합

시각적 지각을 위한 딥러닝

  • 합성곱 신경망(CNN) 개요
  • 객체 탐지 모델 훈련 및 배포
  • 미리 학습된 모델(YOLO, SSD, Faster R-CNN) 적용

센서 융합 및 깊이 지각

  • 카메라 데이터와 LiDAR 및 초음파 센서 통합
  • 깊이 추정 및 3D 재구성
  • 장애물 회피 및 내비게이션을 위한 지각

비전 기반 제어 및 의사결정

  • 로보틱스 조작에 컴퓨터 비전 적용
  • 시각적 서보링 및 폐루프 제어
  • 시각 입력 기반 자율 의사결정

비전 모델 배포 및 최적화

  • 임베디드 시스템 및 엣지 장치에 모델 배포
  • 실시간 애플리케이션을 위한 추론 성능 최적화
  • 문제 해결 및 정확도 향상

요약 및 다음 단계

요건

  • 기본 로보틱스 개념 이해
  • Python 프로그래밍 경험
  • 기계학습 기본 사항에 대한 익숙함

대상 독자층

  • 로보틱스 엔지니어
  • 컴퓨터 비전 전문가
  • 기계학습 엔지니어
 21 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (2)

예정된 코스

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