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사업내용

미래자동차 마이크로디그리 교육과정

대림대학교 미래자동차학부 차량비전시스템 강의 계획

차량비전시스템 강의 계획 안내 표

교과목명 차량비전시스템 수준 고급
개설대학(학과/담당교수) 인하대 스마트모빌리티공학과 심인욱/류춘우 교수
국민대 자동차-IT융합학과 유진우 교수
충북대 지능로봇공학과 황영배 교수
계명대 컴퓨터공학과 이덕우 교수
학점/시간 3 / 3
수업형식 이론 수업방식 Off, PBL
추천선수과목 프로그래밍, 선형대수, 확률및통계 평가유형 상대평가
교과목개요

자율 주행 자동차의 핵심 기술 중 하나인 비전 시스템의 기초와 응용에 대하여 학습하고, 그에 부합하는 과제 및 프로젝트 기반 실습을 진행한다.
PBL 기반 학습과 널리 사용되고 있는 차량 비전 데이터 셋을 기반으로 비전시스템 개발에 관하여 다양한 기술적 관점에서 학습힌다

교과목개요 안내표

1주차
  • Introduction for Instructor and Course Overview
  • History and Future of Self-Driving Cars,Benchmark Datasets(KITTI, cityscape, AI Hub DB.)
9주차
  • Tracking #1 (Bayesian, Kalman Filter)
  • Tracking #2 (EKF, UK) (+Particle Filter)
2주차
  • Review for Visual Sensors (Camera, LiDAR, RADAR)
  • Imaging Sensing Pipeline and Properties
10주차
  • Recognition #1 (Detection and Categorization)
  • Recognition #2 (Face, Pedestrian, Object detection)
3주차
  • Colorimetry
  • Camera Models
11주차
  • Recognition #3 (Sliding Window Obj. Detection, Region Proposal)
  • Clustering (K-NN, K-Means)
4주차
  • Image (Camera) Geometry
  • Two-View Geometry
12주차
  • Visual odometry
  • Localization
5주차
  • Image Spatial Transformation
  • Histogram & Filtering
13주차
  • Visual SLAM Introduction
  • Various Sensors for Self-Driving Cars (e.g., HDR Camera, Event-Camera, Gated Camera and IR Cameras)
6주차
  • Hough Transform
  • Key point and Corner Detection
14주차
  • Introduction on Deep Learning for Self-Driving Car
  • Final Project Presentation 1
7주차
  • Image Feature
  • Feature Descriptor
15주차
  • Final Project Presentation 2
8주차
  • Project Proposal (Paper Presentation