컴퓨터 비전 패턴인식

교육일정

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컴퓨터 비전 패턴인식 분야의 전문성 확보를 위해 실증 위주의 영상인식 기술을 습득하는 것을 목표로 함
특히, 컴퓨터 비전의 응용 분야 중 자율주행자동차 구현을 위한 개발 방법을 소개하고, FCW, LDW, Deep Learning 기반 자율주행 제어 로직 개발에 관해 학습하고, 실습을 통해 개발 역량을 향상기키고자 함
LO (Learning Object) 의 구성은 다음과 같음
1. 단안 카메라를 이용한 FCW개발 이론 및 실습
2. 단안 카메라를 이용한 LDW개발 이론 및 실습
3. 스테레오 카메라를 이용한 차량 비전 시스템 개발 실무
4. 딥러닝 기반 차량 비전 시스템 개발 실

label.lecture.content

딥러닝 기반 차량 비전 시스템 개발 실무
- 딥러닝 기반 자율주행 자동차 개발현황 분석
- TensorFlow를 이용한 자율주행 자동차 구현 실습
스테레오 카메라를 이용한 차량 비전 시스템 개발 실무
- 스테레오 비전 시스템 개요
- Depth Map 알고리즘 이론
- Depth Map 알고리즘 검증
단안 카메라를 이용한 LDW개발 이론 및 실습
- 차선이탈 경고(Lane Departure Warning) 시스템 개요
- 차선 인식 알고리즘 구현 이론 및 실습
단안 카메라를 이용한 LDW개발 이론 및 실습
- FCW 개발 방법론
- 차량DB확보 및 OpenCV를 이용한 학습 모델
- 차량 검증 및 추적알고리즘 구현 실습

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※ 교육신청은 대기상태로 협회의 교육 승인 후 수강이 가능합니다.
※ 교육 대기상태에서는 수강에 제한이 있을 수 있으니 이 점 참고하시기 바랍니다.
※ 개강안내 메일 및 문자는 교육 승인되신 분들에 한하여 개강 일주일 전에 발송됩니다.
※ 과정별 모집인원에 따라 변동 및 폐강 될 수 있으며, 이는 개강 일주일 전에 확정됩니다.

<교육대상>
협약기업 재직자(고용보험 납부) 및 회원사 재직자 지원가능

<훈련대상 요건>
C, C++ 언어 가능자
컴퓨터 비전 기반 ADAS 시스템 개발자 및 개발 책임자
자율주행 제어기술 개발자 및 개발 책임자

<패널티 안내>
선착순으로 마감되는 교육과정일 경우 교육을 받고 싶어도 받지 못하는 분들이 계실 수 있습니다. 원
활한 강의 진행을 위해 아래 경우에 패널티가 부여됨을 알려드립니다.

1. 신청 후 개인사정에 의해 사전 연락없이 3회 이상 수강 취소시
2. 강좌 미수료 3회 이상시

패널티를 부여받은 수강생이 3분 이상일 경우 재직 중이신 회사의 모든 수강생이 3개월 수강제한을 받으
십니다.

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[판교 교육장] 재직자:031-606-9319, 채용예정자:031-606-9316
[가산 교육장] 재직자:02-6278-9353, 채용예정자:02-6278-9352

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