Tantárgy » BMEVIIIMB05
Látórendszerek laboratórium
Computer Vision Laboratory
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
—
| Tantárgy neve (magyarul, angolul) |
Látórendszerek laboratórium
Computer Vision Laboratory
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tantárgykód | BMEVIIIMB05 | ||||||||||||
| Tantárgyjelleg | — | ||||||||||||
| Képzési szint | — | ||||||||||||
| Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves) |
|
||||||||||||
| Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa | félévközi érdemjegy | ||||||||||||
| Tantárgy kreditértéke | 5 | ||||||||||||
| Tantárgyfelelős |
DR. Szántó Mátyás
beosztás: adjunktus
elérhetőség:
szanto.matyas@vik.bme.hu
|
||||||||||||
| Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység |
Irányítástechnika és Informatika Tanszék
|
||||||||||||
| Kar | Villamosmérnöki és Informatikai Kar | ||||||||||||
| Tantárgy weboldala | https://edu.vik.bme.hu/ | ||||||||||||
| Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege | — | ||||||||||||
| Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény | nincs | ||||||||||||
| Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény | nincs | ||||||||||||
| Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény | nincs | ||||||||||||
| Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény | nincs | ||||||||||||
| Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel | nincs |
Célkitűzés
Tantárgyprogram
1. Számítógépes látás alapjai
Python programozási nyelv alapjai, az OpenCV és a NumPy könyvtárak használata.
Automatikus dokumentumfeldolgozás megvalósítása.
2. Képosztályozás
Közlekedési táblák osztályozása mélytanulás segítségével.
3. Szemantikus szegmentálás
Mélytanulás alapú szegmentáló rendszer megvalósítása közlekedési szituációkban.
4. Objektumdetektálás
Gyalogosok és járművek detektálása mély neurális hálókkal.
5. CUDA
Egyszerű képfeldolgozási algoritmusok hatékony megvalósítása GPU-n a CUDA környezet segítségével
6. Sávkövetés
Sávkövetés, pozícióbecslés és sávtartás megvalósítása egy mobilis jármű segítségével.
7. Akadálydetektálás
Automatikus akadálydetektálás és -kerülés megvalósítása mélységkép segítségével autonóm járművekben.
8. 3D Rekonstrukció
Többnézetű 3D rekonstrukció elkészítése egy mélységképre alapuló egyidejű lokalizációs és térképkészítő (RGB-D SLAM)
algoritmus segítségével.
9. Objektumkövetés
Egyszerű objektumkövetés megvalósítása RGB-D kamerakép segítségével.
10. Vizuális visszacsatolás vizsgálata
Hat szabadságfokú robotkar megfogójára rögzített kamera szem-kéz kalibrációja,
a robotkar irányítása a kamera képe alapján.
A tantárgy célja, hogy a hallgatók a képfeldolgozás és számítógépes látás technikák gyakorlati módszereinek használatát készségszinten elsajátítsák. A tárgy keretein belül összetett gépi látás feladatok megoldását egy több lépcsős csoportos együttműködésen keresztül lehetséges abszolválni, amelyhez tárgyi és gyakorlati segítséget biztosítunk. A technikák és a módszertan megismerésével a mérnöki gyakorlati gondolkodásmódot és a magas szintű képfeldolgozási perspektívát egyaránt el tudják sajátítani a tárgy hallgatói. A mérések tematikáját a klasszikustól a modern képfeldolgozás eszközrendszeréhez illesztjük.
Tanulmányi eredmények
Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:
Tudás
Nincsenek rögzített tanulási eredmények.
Képességek
Nincsenek rögzített tanulási eredmények.
Attitűd
Nincsenek rögzített tanulási eredmények.
Autonómia és felelősség
Nincsenek rögzített tanulási eredmények.
Oktatási módszertan
Összesen 10 laboratóriumi mérés, melyek egyenként 4 órásak.
Tanulástámogató anyagok
Online források
Elektronikus mérési útmutatók
A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek
Tudás típusú kompetenciák
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
Képfeldolgozás alapjai
Képesség típusú kompetenciák
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
Képfeldolgozás alapjai
Általános szabályok
Követelmények:
A szorgalmi időszakban: A 10 mérés elvégzése legalább elégséges eredménnyel. A hallgatók felkészültségét a mérés elején ellenőrizzük, a nem kellőképpen felkészült hallgatók a mérést nem kezdhetik meg. A mérésről jegyzőkönyvet kell készíteni.
Pótlási lehetőségek:
Az elmulasztott vagy sikertelen mérések pótlására 2 pótmérési alkalmat biztosítunk.
Teljesítményértékelési módszerek
Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása
Nincs megadva részletes értékelés.
Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya
Nincs megadva részarány.
Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása
Nincs megadva részletes értékelés.
Vizsgarészek részaránya
Nincs megadva részarány.
Érdemjegy megállapítása
Nincs megadva érdemjegy határ.
Jelenléti és részvételi követelmények
Nincs megadva jelenléti követelmény.
Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai
Nincs megadva.
Rövid leírás
Nincs megadva.
Részletes leírás
Nincs megadva.
Ajánlott tantárgyak
Számítógépes látórendszerek
A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka
Nincs megadva munkaidő bontás.
Tantárgykövetelmények hatályossága
Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:
—
Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:
—
Tantervi elhelyezés
Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.