الإدراك البصري للقيادة الذاتية

لكي تتنقل السيارة ذاتية القيادة بأمان، يجب عليها أولاً تفسير العالم البصري المحيط بها بدقة. توفر هذه الدورة أساسًا متينًا لكيفية معالجة البيانات البصرية لتحديد العوائق وعلامات المسار وإشارات المرور، وتحويل وحدات البكسل الخام إلى معلومات قابلة للتنفيذ للأنظمة الذاتية. ستكتسب فهمًا واضحًا لكيفية عمل الكاميرات كأجهزة استشعار وكيفية تحويل الصور ثنائية الأبعاد إلى بيانات مكانية ثلاثية الأبعاد. بحلول نهاية هذه الدورة، ستكون قادرًا على شرح الآليات الأساسية التي تسمح للمركبة بإدراك بيئتها والتمييز بين الأنواع المختلفة من المشاركين في الطريق. ما ستتعلمه: - فهم نموذج الكاميرا الثقبية (pinhole camera model) وهندسة تكوين الصورة - إجراء معايرة الكاميرا لحساب المعلمات الداخلية والخارجية (intrinsic and extrinsic parameters) - تحديد ومطابقة ميزات الصورة لتتبع الحركة عبر الإطارات - تطبيق تقنيات اكتشاف الأجسام لكل من عناصر الطريق الثابتة والمتحركة - استكشاف معماريات الرؤية الحديثة وtransformers لتعزيز الوعي المكاني - تفسير التجزئة الدلالية (semantic segmentation) للتمييز بين الأسطح القابلة للقيادة والعوائق تبدأ الدورة بتعريفات أساسية للضوء وهندسة الكاميرا قبل الانتقال إلى المنطق الكامن وراء خوارزميات التعرف والتتبع المتطورة. ستقرأ شروحات مفصلة وتحلل مقتطفات برمجية توضح كيفية تطبيق هذه المبادئ في تكنولوجيا السيارات الحديثة. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين المهتمين بالروبوتات أو الذكاء الاصطناعي (AI) أو هندسة السيارات. لا تتطلب خبرة سابقة في الرؤية الحاسوبية للبدء. ابدأ رحلتك في التكنولوجيا الكامنة وراء الملاحة الذاتية اليوم.