Coronavirus-Ausbruch 2019 (COVID-19) Update

Aufgrund erhöhter Besorgnis über den Ausbruch von COVID-19 bieten wir weitere, von Ausbildern geleitete Online-Kurse als Alternative zu regulärem Unterricht an.

Termine und Anmeldung

Voraussetzungen

Kenntnisse ensprechend folgender Schulungen oder äquivalent: MATLAB Grundlagen, Bildverarbeitung mit MATLAB, Maschinelles Sehen mit MATLAB. Darüber hinaus wird Deep Learning mit MATLAB empfohlen.

Autonomes Fahren mit MATLAB

Dieser zweitägige Kurs liefert eine Einführung in die Entwicklung und Verifizierung von Algorithmen zur Umgebungswahrnehmung. Beispiele und Übungen verdeutlichen die Verwendung geeigneter Funktionalitäten von MATLAB^® und der Automated Driving System Toolbox^™.

Themen sind unter anderem:

Erstellen von Ground-Truth-Daten
Visualisieren von Sensordaten
Fahrspur- und Fahrzeugerkennung
Arbeiten mit Lidar-Punktwolken
Tracken und Zusammenführen von Sensordaten
Erzeugen von Fahrszenarien und Synthetisieren von Sensordaten

Detaillierte Kursbeschreibung anzeigen

Voraussetzungen

Tag 1 von 2
Erstellen von Ground-Truth-Daten	Ziel: Interaktives und automatisiertes Erstellen der Ground-Truth aus Videos und Bildsequenzen. Verwenden der "Ground Truth Labeler App" Beschriften von ROIs (Region of Interest) und Szenen Automatisiertes Erstellen der Ground-Truth mithilfe von Detektions- und Tracking Algorithmen Betrachten und exportieren der Ground-Truth
Visualisierung von Sensordaten	Ziel: Visualisieren von Kamerabildern, Radar- und Lidardaten. Verwenden geeigneter Koordinatensysteme. Visualisierung in Vogelperspektive Grafische Darstellung der Sensorabdeckung Visualisierung von detektierten Objekten und Fahrspur Transformation zwischen Fahrzeug- und Bildkoordinaten Kennzeichnung detektierter Objekte und Fahrspurbegrenzung in Videos
Fahrspur- und Fahrzeugerkennung	Ziel: Segmentieren und Modellieren von Fahrspurbegrenzungen. Verwenden vortrainierter Detektoren zur Fahrzeugerkennung. Transformation von Bilddaten in Vogelperspektive Erkennen der Fahrspurmarkierung Erstellen eines Fahrspurmodells Abgleich von Fahrspurerkennung und Ground-Truth Erkennen von Fahrzeugen
Arbeiten mit Lidar-Punktwolken	Ziel: Arbeiten mit Lidar-Daten, dargestellt als 3D-Punktwolken. Importieren, Anzeigen und Verarbeiten von Punktwolken. Ausrichten der Punktwolken und Erstellen einer Karte. Importieren und Anzeigen von Punktwolken Vorverarbeiten von Punktwolken Segmentieren von Objekten aus Lidar-Sensordaten Erstellen einer Karte basierend auf Lidar-Sensordaten

Tag 2 von 2
Tracken und Zusammenführen von Sensordaten	Ziel: Erzeugen eines Multi-Object Trackers um Informationen verschiedener Sensoren, wie z.B. Kamera, Radar und Lidar, zusammenzuführen. Tracken mehrerer Objekte Vorverarbeiten von Detektionen Verwendung von Kalman-Filtern Verwalten mehrerer Tracks Arbeiten mit dem Multi-Object Tracker
Tracken von erweiterten Objekten	Ziel: Erstellen eines Trackers zum Tracken von erweiterten Objekten und Bestimmen ihrer Maße. Definieren von Sensorkonfigurationen Tracken von erweiterten Objekten Schätzen der räumlichen Ausdehnung
Erzeugen von Fahrszenarien und Synthetisieren von Sensordaten	Ziel: Erzeugen künstlicher Fahrszenarien, sowie Radar- und Kameradetektionen um Algorithmen zur Umgebungswahrnehmung zu testen. Verwenden der "Driving Scenario Designer App" Erzeugen von Szenarien mit Straßen, Akteuren und Sensoren Simulation und Visualisierung von Szenarien Erzeugen von Detektionen und Exportieren von Szenarien Testen von Algorithmen in Szenarien

Termin garantiert.

Bei Anmeldung für einen dieser Kurse ist sichergestellt, dass der Kurs zum angegebenen Termin stattfindet und nicht verschoben oder storniert wird.

Termine und Anmeldung

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Datum	Ort	Sprache	Preis
04 Mai 2021- 05 Mai 2021	Online 9:00 am - 5:00 pm US Eastern Daylight Time	English	USD 1.500
11 Mai 2021- 12 Mai 2021	Online 9:00 am - 5:00 pm Mitteleuropäische Zeit	English	USD 1.500
04 Aug 2021- 05 Aug 2021	Online 9:00 am - 5:00 pm US Pacific Daylight Time	English	USD 1.500
18 Aug 2021- 19 Aug 2021	Online 9:00 am - 5:00 pm Gesetzliche Zeit in China	Chinese	USD 1.500
19 Aug 2021- 20 Aug 2021	Online 9:00 am - 5:00 pm Standardzeit in Japan	Japanese	USD 1.500
20 Okt 2021- 21 Okt 2021	Online 9:00 am - 5:00 pm Mitteleuropäische Zeit	English	USD 1.500
04 Nov 2021- 05 Nov 2021	Online 9:00 am - 5:00 pm US Eastern Daylight Time	English	USD 1.500
10 Nov 2021- 11 Nov 2021	Online 9:00 am - 5:00 pm Standardzeit in Korea	Korean	USD 1.500
18 Nov 2021- 19 Nov 2021	Online 9:00 am - 5:00 pm Standardzeit in Japan	Japanese	USD 1.500
16 Dez 2021- 17 Dez 2021	Online 9:00 am - 5:00 pm Gesetzliche Zeit in China	Chinese	USD 1.500

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