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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Introdução à Visão Computacional para Robótica

  • Visão geral das aplicações de visão computacional em robótica
  • Principais desafios na percepção e compreensão visual
  • Configuração do ambiente de desenvolvimento com OpenCV e Python

Fundamentos do Processamento de Imagens

  • Representação e manipulação de imagens
  • Filtragem, deteção de bordas e extração de características
  • Espaços de cores e técnicas de segmentação

Deteção e Rastreio de Objetos com OpenCV

  • Deteção de objetos utilizando métodos clássicos (Haar cascades, HOG)
  • Rastreio de objetos em movimento em fluxos de vídeo
  • Integração de feedback visual em sistemas robóticos

Deep Learning para Percepção Visual

  • Visão geral de redes neuronais convolucionais (CNNs)
  • Formação e implantação de modelos de deteção de objetos
  • Aplicação de modelos pré-treinados (YOLO, SSD, Faster R-CNN)

Fusão de Sensores e Percepção de Profundidade

  • Integração de dados de câmeras com sensores LiDAR e ultrassônicos
  • Estimação de profundidade e reconstrução 3D
  • Percepção para evitamento de obstáculos e navegação

Controlo e Tomada de Decisão Baseados em Visão

  • Aplicação da visão computacional à manipulação robótica
  • Posicionamento visual (visual servoing) e controlo em laço fechado
  • Tomada de decisão autónoma baseada em entrada visual

Implantação e Otimização de Modelos de Visão

  • Implantação de modelos em sistemas embutidos e dispositivos de borda
  • Otimização do desempenho de inferência para aplicações em tempo real
  • Resolução de problemas e melhoria da precisão

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de robótica
  • Experiência com programação em Python
  • Familiaridade com os fundamentos de machine learning

Público-Alvo

  • Engenheiros de robótica
  • Especialistas em visão computacional
  • Engenheiros de machine learning

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