Aggiornamento sulla malattia da coronavirus 2019 (COVID-19)

A causa delle crescenti preoccupazioni riguardo alla diffusione del virus COVID-19, aggiungeremo ulteriori corsi di formazione online con istruttore come alternativa opzionale ai corsi in aula.

Calendario e registrazione

Prerequisiti

MATLAB Fundamentals o esperienza equivalente nell'uso di MATLAB. Elaborazione di Immagini con MATLAB, Computer Vision con MATLAB, e conoscenze di base dei concetti di visione artificiale ed elaborazione di immagini. Deep Learning con MATLAB è consigliato.

Guida Autonoma con MATLAB

Questo corso di due giorni fornisce un'esperienza pratica per sviluppare e verificare algoritmi di percezione per la guida autonoma. Gli esempi e gli esercizi illustrano l'uso di appropriate funzionalità di MATLAB^® e Automated Driving Toolbox^™. Elenco degli argomenti:

Assegnazione di label a dati empirici di campo (ground truth)
Visualizzazione dei dati dei sensori
Rilevamento di veicoli e corsie
Elaborazione di cloud di punti ottenuti dalla scansione LiDAR
Tracciamento e fusione di sensori
Generazione di scenari di guida e modellazione dei sensori

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Prerequisiti

Giorno 1
Assegnazione di Label a Dati Empirici di Campo (Ground Truth)	Obiettivo: Etichettare interattivamente i dati empirici di campo (ground truth) in un video o una sequenza di immagini. Automatizzare l’etichettatura con algoritmi di rilevamento e tracciamento. Panoramica dell'app Ground Truth Labeler Etichettare regioni di interesse (ROI) e scene Automatizzare l’etichettatura Visualizzare ed esportare i risultati di campo
Visualizzazione dei Dati dei Sensori	Obiettivo: Visualizzare i frame di una videocamera, rilevamenti radar e LiDAR. Usare sistemi appropriati di coordinate per trasformare coordinate immagine in coordinate veicolo e viceversa. Creare un plot con vista aerea (bird's-eye) Plottare le aree di copertura di un sensore Visualizzare rilevamenti e corsie Convertire da coordinate veicolo a coordinate immagine Annotare video con rilevamenti e limiti di corsia
Rilevamento di Veicoli e Corsie	Obiettivo: Segmentare e modellare limiti di corsia parabolici. Usare rilevatori di oggetti pre-addestrati per rilevare veicoli. Eseguire una trasformazione della visualizzazione aerea Rilevare le caratteristiche di una corsia Calcolare un modello di corsia Convalidare un rilevamento di corsia con dati di campo Rilevare veicoli con rilevatori di oggetti pre-addestrati
Elaborazione di Cloud di Punti Ottenuti dalla Scansione LiDAR	Obiettivo: Utilizzare dati LiDAR memorizzati come nuvole di punti 3D. Importare, visualizzare ed elaborare cloud di punti segmentandole nei cluster. Registrare cloud di punti per allinearli e creare una mappa di quelli acquisiti. Importare e visualizzare cloud di punti Pre-elaborare cloud di punti Segmentare gli oggetti partendo dai dati dei sensori LiDAR Creare una mappa partendo dai dati dei sensori LiDAR

Giorno 2
Tracciamento e Rilevamenti dei Sensori di Fusione	Obiettivo: Creare un tracker multi-oggetto per fondere le informazioni ottenute da più sensori come fotocamera, radar e LiDAR. Tracciare oggetti multipli Pre-elaborare i rilevamenti Utilizzare i filtri di Kalman Gestire oggetti multipli Tracciare con il tracker multi-oggetto
Tracciamento di Oggetti di Grandi Dimensioni	Obiettivo: Creare un tracker di tipo Probability Hypothesis Density (PHD) per tracciare gli oggetti di grandi dimensioni e stimarne l'estensione spaziale. Definire le configurazioni dei sensori Tracciare oggetti di grandi dimensioni Fare una stima dell'estensione spaziale
Generazione di Scenari di Guida e Modellazione dei Sensori	Obiettivo: Creare scenari di guida ed effettuare rilevamenti sintetici tramite sensori di fotocamere e radar in modo interattivo per testare gli algoritmi di percezione per la guida autonoma. Panoramica dell'app Driving Scenario Designer Creare scenari con strade, attori e sensori Simulare e visualizzare scenari Effettuare rilevamenti ed esportare scenari Testare gli algoritmi con gli scenari

Guaranteed to Run

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Calendario e registrazione

Risultati 1 - 6 di 6

Date	Località	Lingua	Costo
24 feb 2021- 25 feb 2021	Online 9:00 am - 5:00 pm Ora legale Stati Uniti Pacifico	English	USD 1.500
25 feb 2021- 26 feb 2021	Online 9:00 am - 5:00 pm Ora solare Giappone	Japanese	USD 1.500
04 mag 2021- 05 mag 2021	Online 9:00 am - 5:00 pm Ora legale Stati Uniti orientali	English	USD 1.500
11 mag 2021- 12 mag 2021	Online 9:00 am - 5:00 pm Ora solare Europa centrale	English	USD 1.500
27 mag 2021- 28 mag 2021	Online 9:00 am - 5:00 pm Ora solare Giappone	Japanese	USD 1.500
18 ago 2021- 19 ago 2021	Online 9:00 am - 5:00 pm Ora solare Cina	Chinese	USD 1.500

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