Multi-Object Tracking for Automotive Systems

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Aperçu

Découvrez le rôle crucial du Suivi d'Objets Multiples (MOT) dans l'avancement des véhicules autonomes avec notre cours complet. Comprenez les détails complexes de la façon dont les voitures autonomes perçoivent leur environnement grâce à une étude approfondie des capteurs courants, des modèles de mouvement, et des principes des filtres conçus pour des comptes d'objets variables. Plongez dans le cœur des systèmes automobiles en apprenant sur les filtres de suivi multi-objets essentiels.

Ce cours est une expansion des concepts précédemment introduits dans "Fusion de capteurs et filtrage non linéaire pour les systèmes automobiles", se concentrant sur la localisation d'un nombre non spécifié d'objets. Nous couvrons des technologies essentielles telles que les caméras, les scanners laser, et les capteurs radar avec un accent particulier sur le suivi des piétons et des véhicules à proximité immédiate. Cependant, les méthodes enseignées sont polyvalentes, étendant leur applicabilité à des domaines tels que la surveillance, l'analyse sportive, et le suivi des débris spatiaux.

Engagez-vous avec notre programme riche en contenu proposant des vidéos, des quiz, et des devoirs pratiques qui offrent une expérience pratique avec les algorithmes clés. Avec des instructions de la part d'éducateurs primés de Chalmers, une école d'ingénierie de premier plan reconnue pour sa collaboration avec l'industrie, ce cours sur edX est parfait pour ceux qui cherchent à améliorer leur expertise dans les véhicules autonomes, les technologies de capteurs, et les systèmes automobiles.

Les catégories incluent Cours sur les Véhicules Autonomes, Cours sur les Capteurs, et Cours sur la Technologie Automobile, vous mettant sur la voie pour maîtriser le domaine dynamique du suivi des systèmes automobiles.

Programme


Enseigné par

Lennart Svensson


Étiquettes

sweden

provider edX

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pricing Free Online Course (Audit)
language English
duration 10 weeks, 10-20 hours a week
sessions On-Demand
level Advanced