EEL110021-21000139ES (20232) - Visão Computacional e Inteligência Artificial para Veículos Autônomos I

Os desafios da navegação veicular autônoma: percepção do ambiente, integração sensorial, detecção do caminho navegável e identificação de ameaças e obstáculos, Visão computacional para navegação veicular autônoma (Paradigmas de Visão Computacional: Visão Clássica x Deep Learning, Paradigma Clássico); Exercícios práticos; Paradigma de Aprendizado Profundo; Redes Neurais; Classificação de imagens; Classificação de Imagens: redes residuais, de alta resolução e transformadores visuais; Detecção de Objetos e Segmentação de Instâncias: YOLO e Detectron; Data Science e aquisição e preparo de dados para soluções de DL. Detecção de caminho navegável; Identificação de ameaças e obstáculos; Obstáculos estáticos e alterações de pavimento; Obstáculos dinâmicos e outros veículos;