車用影像辨識與物體偵測技術

本課程將從影像式行人偵測開始，介紹目前最有效的方向梯度直方圖(HOG).....

　　現代主動安全科技的核心概念是透過車載攝影機搭配影像辨識系統，讓汽車「看」得見周遭路況。從所獲得的影像資料，並進一步預估車輛可能遭遇到的狀況，再主動提出避開危險的警示。目前國際各大車廠已發展出各種主動安全防撞系統，例如：Audi Piloted Parking、Volvo City Safety、Ford Active City Stop、Mercedes-Benz Pre-safe System等。針對此技術需求，本課程將從影像式行人偵測開始，介紹目前最有效的方向梯度直方圖(HOG)，是如何達成偵測行人的目標。取得HOG特徵之後，再透過機器學習的方法，找出適合的分類器。

提供機構：

工業技術研究院(工研院產業學院)

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課程介紹

車用影像辨識與物體偵測技術

上課地址：台北市中正區館前路65號7樓(館前聯合大樓)

時數：6

起迄日期：2020-08-14~2020-08-14

聯絡資訊：陳俐潔/02-23701111#310

報名截止日：2020-08-12

課程類別：人才培訓(課程)

活動代碼：2320030058

課程簡介

現代主動安全科技的核心概念是透過車載攝影機搭配影像辨識系統，讓汽車「看」得見周遭路況。從所獲得的影像資料，並進一步預估車輛可能遭遇到的狀況，再主動提出避開危險的警示。目前國際各大車廠已發展出各種主動安全防撞系統，例如：Audi Piloted Parking、Volvo City Safety、Ford Active City Stop、Mercedes-Benz Pre-safe System等。針對此技術需求，本課程將從影像式行人偵測開始，介紹目前最有效的方向梯度直方圖(HOG)，是如何達成偵測行人的目標。取得HOG特徵之後，再透過機器學習的方法，找出適合的分類器。另外，近年在各種影像應用中嶄露頭角的深度學習Convolutional Neural Network(CNN)，也將會在本課程中介紹。

課程大綱

1. 物體偵測演算法介紹
2. 方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradients)與支持向量機(Support Vector Machine)
3. 快速金字塔特徵(Fast Pyramid Feature)
4. 深度卷積式類神經網路Deep Convolutional Neural Network
5. 經典CNN物體偵測器(R-CNN Detector)
6. 更快速物體偵測器(Faster R-CNN Detector)
7. 單次決定偵測器(Single Shot Detector)

講師簡介

詹益銘老師

現職: 星猿哲科技視覺感知研究員

學歷: 國立臺灣大學資訊工程研究所博士

專長: 影像辨識、圖形識別、機器學習

美國專利: Vision based pedestrian and cyclist detection method、Pedestrian detection systems and methods、Pedestrian detector

開課資訊

主辦單位：財團法人車輛研究測試中心(ARTC)、工研院產業學院產業人才訓練一部(台北)

舉辦地點：台北市中正區館前路65號7樓(館前聯合大樓)

舉辦日期：2020/8/14(五)，09:30～16:30，共6小時

報名方式：請以正楷填妥報名表傳真至02-2381-1000

課程洽詢：02-2370-1111 分機 310陳小姐 / 313蘇小姐

注意事項：

1. 為確保您的上課權益，報名後若未收到任何回覆，敬請來電洽詢方完成報名。

2. 因課前教材、講義及餐點之準備及需為您進行退款相關事宜，若您不克前來，請於開課五日前告知，以利行政作業進行並共同愛護資源。

3. 若原報名者因故不克參加，但欲更換他人參加，敬請於開課前二日通知。

價格

(1) 課程定價-每人4,000元
(2) 2020/8/7前報名可享9折優惠價3,600元
(3) 同公司2人以上報名可享8折優惠價3,200元
(以上價格包含講義、午餐及稅)

貼心提醒

□ 信用卡（線上報名）：繳費方式選「信用卡」，直到顯示「您已完成報名手續」為止，才確實完成繳費。

□ ATM轉帳（線上報名）：繳費方式選擇「ATM轉帳」者，系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」，但此帳號只提供本課程轉帳使用, 各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號！！轉帳後，寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」回傳。

□ 銀行匯款(公司逕行電匯付款)：土地銀行　工研院分行，帳號156-005-00002-5（土銀代碼：005）。戶名「財團法人工業技術研究院」，請填具「報名表」與「收據」回傳。

□ 即期支票或郵政匯票：抬頭「財團法人工業技術研究院」，郵寄至： 100台北市中正區館前路65號7樓704室陳小姐收。

□ 計畫代號扣款(工研院同仁) :請從產業學院學習網直接登入工研人報名；俾利計畫代號扣款。