Контакты:

Сведения об авторах: 

Идиатуллов Тимур Тофикович, к.ф.-м.н., доцент кафедры "СМАРТ-технологии"

Сведения о дисциплине:

Название: Системы технического зрения в автоматизированных системах управления
Образовательная программа: Киберфизические системы
Трудоемкость: 6 ЗЕТ
Когда: 2 курс, 4 семестр
Форма контроля: Экзамен, курсовой проект

В курсе рассматриваются особенности построения систем технического зрения и восприятия окружающего пространства роботизированных систем. Курс дополняет разделы образовательной программы,  связанные с изучением основ программной обработки данных, работе с изображениями, робототехникой и системами принятия решений.

В рамках курса рассматриваются различные компоненты систем, позволяющих собирать информацию об окружении технической системы. Основная часть курса посвящена особенностям технологий компьютерного зрения, связанная с обработкой изображений с помощью программных средств на электронной вычислительной машине. 

В курсе рассматриваются как основы алгоритмов компьютерного зрения, так и использование функций стандартизированных библиотек, таких как OpenCV.

В рамках лабораторного практикума проводятся работы по получению и обработке изображений из разных источников, поиску объектов интереса, анализа структурированных объектов, а также решению производных задач, таких как локализация по известной карте размещения окружающих объектов.

Данный курс предназначен для студентов, обучающихся по программам бакалавриата по направлению 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" специализации "Киберфизические системы", а также для слушателей различных направлений подготовки и программ дополнительного образования, интересующихся методами построения систем программного.

Цель освоения дисциплины: получение знаний и умений, позволяющих разрабатывать системы технического зрения и робототехнические системы и комплексы.

Задача изучения курса: изучение основ обработки изображений с целью получения информации об окружающих объектах и .структуре сцены.

Разделы включают в себя следующие виды обучающих материалов:

  • Лекционные материалы
  • Видеоматериалы
  • Лабораторные работы
  • Тесты для промежуточного и итогового контроля
  • Наборы данных для самостоятельной обработки