Комп’ютерний зір для безпілотних літальних апаратів

Опис курсу

Ми вивчимо технологію побудови систем точної навігації безпілотних апаратів, використовуючи лише візуальну інформацію. По-перше, ми порівняємо поточні зображення з камер з набором зображень того самого ландшафту використовуючи фазову кореляцію. Далі ми представимо метод оцінки висоти за допомогою подвійної чи одинарної камери (метод “Циклоп”). Потім ми познайомимось з математичним моделюванням літака, використанням фільтрів Калмана та рекурентних мереж для його управління. Нарешті, ми зробимо огляд кількох більш складних задач керування безпілотними апаратами.

Теми курсу

Computer vision, unmanned aerial vehicles, phase correlation, altitude estimation, Kalman-like filtering, recurrent neural networks.

Інструментарій

Python, Keras, Tensor flow, C++, Open CV, Matlab/Octave

Вимоги до попередніх знань

Основи ком’ютерного зору та динамічних систем

Викладач

Др. Дмитро Новіцький
Computational neuroscientist — експерт зі штучного інтелекту та нейронних мереж

Організація: Інститут Кібернетики НАНУ / Univ of Massachusetts CS dept.

Computational neuroscientist — експерт зі штучного інтелекту та нейронних мереж. PhD (Université de Toulouse, 2004), MSc з прикладної математики, Московський Інститут Фізики та Технологій (2000). Працював у Франції (Toulouse, Grenoble), США (Univ. of Massachusetts, Harvard University). Науковий співробітник в Інституті Кібернетики НАНУ.

Галузі професійних інтересів: computational neuroscience, bioinformatics, recurrent networks and associative memory, optimization etc

Контакти:

[email protected]
www.facebook.com/dimitri.nowicki