傳統類比及數位網路影像監控大都依賴人工,監控過程所獲得事件狀況都須透過人為分析判斷;藉由智慧影像分析技術,將使影像監控系統除錄影監視,更有智慧影像分析能力,可廣泛取代過去人員緊盯畫面的情況,並從影像資料收集的大數據資料庫中,分析其產生結果及規則,讓過去的被動監控進化到異常事件主動通知及處理。這樣的智慧型態已逐漸應用在工業製造、商業零售、學校、醫療、交通運輸、及智慧城市等。近年來,業內普遍看好安防監控系統中影像大數據智慧分析應用,可利用智慧影像分析技術對所拍攝的影像序列及事件資料進行自動判讀分類及分析、包括目標檢測、目標識別、目標跟蹤,以及對監視場景中目標行為的描述與解釋,進而研判及智慧決策。 本課程概述安防監控產業實務所面臨的挑戰,以及介紹如何整合人工智慧與影像辨識技術,提供安防監控產業的最新解決方案,包含MVIAT Lab近期的研究內容與成果。課程首先以Matlab/Simulink設計建構人工智慧為基礎的智慧監控系統需求框架,同時獲取關鍵參數以降低監控系統海量辨識多樣目標所需時間,並評估系統可行性與性能;接著結合OpenCV/ Python/Matlab特色,整合深度學習相關演算法與TensorFlow,開發強健且適應多樣需求的智慧監控系統,且將其廣泛應用於交通智慧監控、智慧城市、智慧居家、遠距照護等。本課程同時以執行產業實際案例說明,透過手把手方式引導學員進入人工智慧為基礎的智慧監控應用實務。

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