Teaching

Visione Artificiale per il Veicolo

Calendario

DataAulaLezione
27/2 14:30B/201 - Introduzione
28/2 10:30B/202 - Perceptions
6/3 14:30B/203 - DataSets
7/3 10:30B/205 - Sensors Calibration (part I)
13/3 14:30B/205 - Sensors Calibration (part II)
14/3 10:30B/206 - Visual Odometry (part I)
20/3 14:30B/206 - Visual Odometry (part II)
21/3 10:30B/207 - FreeSpace, Occupacy Grid and Stixels
Sessione Primaverile
9/4 10:30B/508 - Visual Self Localization and Visual SLAM
11/4 10:30B/2LAB: Introduzione a GOLD (CWindow e Pannelli)
16/4 10:30B/5LAB: Introduzione a GOLD (KeyPoint)
18/4 10:30B/2LAB: Introduzione a GOLD (Filtri)
23/4 10:30B/504A - Data Fusion [part1]
25/4 10:30B/2Festa
30/4 10:30B/5Festa
2/5 10:30B/204B - Data Fusion [part2]
7/5 10:30B/5LAB: Visual Odometry (lin)
9/5 10:30B/2LAB: Visual Odometry (lin)
14/5 10:30B/5LAB: Visual Odometry (non.lin)
16/5 10:30B/2LAB: Visual Odometry (non.lin)
21/5 10:30B/5LAB: Lane detection
23/5 10:30B/2LAB: Lane Detection
28/5 10:30B/5Preparazione Progetti
30/5 10:30B/2Preparazione Progetti
4/6 10:30B/5Presentazione Progetti
6/6 10:30B/2Preparazione Progetti

In genere il materiale viene caricato appena prima della lezione (o al massimo nei giorni successivi se devo apportare modifiche).

Modalità di Esame

Il voto è costituito per il 20% dal giudizio sul materiale prodotto durante le sessioni di laboratorio, per il 40% dall'esame teorico scritto e per il 40% dal giudizio sul progetto sviluppato.

Visione Artificiale

Il docente del corso è Stefano Cattani. Fare riferimento comunque al sito http://www.ce.unipr.it/people/broggi/visione/.

Materiale per Tesi e Tesine

Per le tesine l'uso di LaTex è opzionale (ma consigliato), obbligatorio per le tesi. Sia per le tesi che per le tesine la presentazione PowerPoint/OpenOffice deve essere di massimo 15 minuti, perciò circa 15 slides.

[Template Tesi/Tesina LaTex]

[Template Presentazione OpenOffice] [Template Presentazione PowerPoint]