Object Tracking and Motion Detection with Computer Vision

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Aperçu

Embarquez dans un voyage pour maîtriser le Suivi d'Objets et la Détection de Mouvement avec le dernier cours de la spécialisation en Vision par Ordinateur pour l'Ingénierie et la Science, disponible sur Coursera. Ce cours complet est conçu pour vous équiper des compétences nécessaires pour suivre des objets et détecter des mouvements dans les vidéos, une compétence cruciale pour des applications allant de la microbiologie aux systèmes autonomes. Tout au long du cours, vous serez initié à l'utilisation de réseaux de neurones profonds pré-entraînés pour la détection d'objets et aux techniques de flux optique pour la détection de mouvement, ouvrant la voie à l'identification précise d'objets en mouvement.

Plongez au cœur des applications pratiques en prenant en charge un projet final stimulant, où vous jouerez le rôle d'un ingénieur chargé de suivre les véhicules sur une autoroute animée, de compter chaque véhicule et de déterminer sa direction. Ce cours utilise MATLAB, un logiciel de pointe en ingénierie et en science, pour faciliter vos tâches de vision par ordinateur. Vous bénéficierez d'un accès gratuit à MATLAB pendant toute la durée du cours, vous assurant de disposer des outils nécessaires.

Bien qu'une expérience préalable en traitement d'images sera avantageuse, les nouveaux venus dans le domaine des données d'image sont encouragés à explorer d'abord la spécialisation en Traitement d'Images pour l'Ingénierie et la Science afin de bâtir une base solide. Avec un mélange de théorie et de travaux pratiques, ce cours est votre porte d'entrée pour progresser dans des domaines tels que la détection d'objets, et est catégoriquement adapté pour ceux intéressés par les Cours de Vision par Ordinateur, les Cours MATLAB et les Cours de Détection d'Objets.

Programme


Enseigné par

Amanda Wang, Isaac Bruss, Matt Rich, Megan Thompson and Brandon Armstrong


Étiquettes

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pricing Free Online Course (Audit)
language English
duration 14 hours
sessions On-Demand
level Intermediate