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Webinar: Visão computacional Embarcada

No webinar, exploraremos várias técnicas essenciais para a manipulação e análise de imagens, utilizando a linguagem de programação Python e as bibliotecas/frameworks Opencv, PyTorch e ultralytics(yolo8). Serão feitos casos como exemplo, focando em aplicações práticas de processamento simples e avançados, cobrindo os seguintes tópicos:

  1. Aquisição e Manipulação de Imagens com o Framework OpenCV: Iniciaremos com uma introdução ao OpenCV, um framework amplamente utilizado para processamento de imagens e visão computacional. Discutiremos métodos eficientes de captura de imagens a partir de diferentes fontes, como câmeras e vídeos. Também exploraremos técnicas de pré-processamento de imagens, incluindo redimensionamento, filtragem, e transformações geométricas.
  2. Detecção de Objetos por Movimento e Cor: A detecção de objetos é uma aplicação crucial em visão computacional. Veremos como identificar e rastrear objetos baseando-se em seu movimento e cor. Aprenderemos a aplicar técnicas de subtração de fundo para isolar objetos em movimento e a utilizar segmentação por cor para destacar objetos específicos dentro de uma imagem ou vídeo.
  3. Utilização de Redes Neurais Pré-treinadas para Classificação e Identificação de Objetos: Exploraremos o uso de redes neurais pré-treinadas para a classificação e identificação de objetos em imagens. Discutiremos como essas redes podem ser aplicadas para reconhecer uma vasta gama de objetos e forneceremos exemplos práticos utilizando modelos populares já treinados como o yolo, yolo-nas e yolo-world.
  4. Treinamento de um Modelo Customizado (Fine Tuning) com YOLOv8 e Ultralytics: Passaremos para técnicas avançadas de treinamento de modelos personalizados. Demonstramos como ajustar (fine-tuning) modelos pré-treinados, especificamente utilizando o YOLOv8 e a biblioteca Ultralytics. Esse processo permitirá que nossos modelos sejam adaptados para detectar e classificar objetos específicos de interesse com alta precisão.
  5. Exemplo em Sistemas Embarcados com Raspberry Pi e OAK-D: Por fim, veremos a aplicação prática dessas técnicas em sistemas embarcados. Utilizaremos um Raspberry Pi e o sensor de profundidade OAK-D para demonstrar como essas tecnologias podem ser integradas em dispositivos compactos e eficientes para aplicações em campo. Veremos exemplos de implementação, desde a captura de imagens até a inferência em tempo real, destacando os desafios e soluções para a execução de modelos de visão computacional em hardware limitado.

Este webinar é uma oportunidade única para aprofundar seu conhecimento em visão computacional, desde conceitos básicos até aplicações avançadas, e entender como essas tecnologias podem ser aplicadas em projetos reais e sistemas embarcados. Esperamos que todos os participantes saiam com uma compreensão sólida e prática das técnicas discutidas, prontas para serem aplicadas em suas próprias iniciativas e projetos.

O que você aprenderá neste webinar

  • Aquisição e manipulação de imagens com o framework OpenCV.
  • Detecção de objetos por movimento e cor.
  • Utilização de redes neurais pré-treinadas para classificação e identificação de objetos.
  • Treinamento de um modelo customizado (fine tuning) com yolov8 e ultranalitics.
  • Exemplo em sistemas embarcados com Raspberry pi e OAK-D.

Apresentação

Gustavo Voltani von Atzingen – Professor no IFSP campus Piracicaba e co-fundador da Quickium Tecnologia

Gustavo possui graduação em Bacharelado em Física pela Universidade de São Paulo (2007), no Instituto de Física de São Carlos (IFSC), com Mestrado (2010-2013) e Doutorado (2013-2017), ambos em em Engenharia de Alimentos também pela USP na FZEA, com trabalhos relacionados ao desenvolvimento de equipamentos eletrônicos para a indústria de alimentos e simulação numérica de processos térmicos nos alimentos. Atualmente é Professor no IFSP Campus Piracicaba. Foi Técnico em laboratório de física aplicada da Universidade de São Paulo (2008-2014) e professor do Centro Universitário Anhanguera (2011-2014). Tem experiência no desenvolvimento de sistemas microcontrolados, dispositivos IoT e inteligência artificial, atuando como consultor para empresas da área de tecnologia. Coordenou projetos de desenvolvimento tecnológico no IFSP em parceria com a INOVA e empresas externas na área de inteligência artificial. Também é co-fundador da Startup Quickium e pesquisador do grupo Data Science BR, atuando no desenvolvimento da Plataforma Nilo Peçanha para o MEC. 

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