Créditos ECTS Créditos ECTS: 3
Horas ECTS Criterios/Memorias Horas de Tutorías: 4.5 Clase Expositiva: 16 Clase Interactiva: 12 Total: 32.5
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Electrónica y Computación
Áreas: Electrónica
Centro Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
La materia tiene como objetivos la introducción de técnicas para el procesado de vídeo en el borde utilizando dispositivos de bajo consumo de potencia que permiten el despliegue de este tipo de aplicaciones en el borde.
Los contenidos de esta materia son los siguientes:
- Estudio de detectores y métodos de seguimiento de objetos en vídeo mediante aprendizaje profundo en el ámbito de las aplicaciones para vehículo conectado.
- Adaptación de detectores y métodos de seguimiento de objetos en vídeo para su funcionamiento en el borde en el ámbito de las aplicaciones para vehículo conectado.
- Procesamiento en el borde: aplicaciones de conteo de personas y vehículos con vídeo en el espectro visible e infrarrojo en procesadores gráficos (GPUs, Graphics Processing Units) empotradas y SBCs en el ámbito de las aplicaciones para vehículo conectado.
- Aplicaciones del análisis de vídeo en el ámbito del vehículo conectado.
Estos contenidos se desarrollan en los siguientes temas:
1. Adquisición de Imágenes y Vídeo
2. Dispositivos para procesado de vídeo en el borde
3. Algoritmos de procesamiento de video:
a. Detectores de movimiento
b. Tracking de objetos
c. Contaje de personas
4. Técnicas para despliegue de algoritmos en el borde:
a. Cuantización
b. Podado
c. Técnicas de destilación de conocimiento
Las prácticas consistirán en el despliegue de los algoritmos analizados en las clases teóricas en dispositivos en el borde para hacer procesado de vídeo en tiempo real.
Bibliografía básica:
• Richard Szeliski. "Computer Vision: Algorithms & Applications". Springer 2010.
• Rafael C. González, Richard E. Woods. "Digital Image Processing". Third Edition. Pearson 2007.
• Jun Ohta. "Smart Image Sensors and Applications". Second Edition. CRC Press 2020.
• Junichi Nakamura. "Image Sensors & Signal Processing for Digital Still Cameras". CRC Press 2016.
• Alexander Hornberg, "Handbook of Machine and Computer Vision: The Guide for Developers and Users", Wiley-VCH, 2017.
• E. R. Davies, "Machine Vision, Theory, Algorithms, Practicalities", Academic Press, 2012.
• Adrian Kaehler, Gary Bradsky, "Learning OpenCV 3", O'Reilly Media Inc., 2017.
Bibliografía complementaria:
• D. Forsyth, J. Ponce, "Computer Vision, a Modern Approach", Prentice Hall, 2003.
• Artículos científicos relacionados con la materia proporcionados por los profesores de la misma
Al terminar con éxito esta asignatura el alumnado adquiere los siguientes conocimientos:
- V-CN5: Conocer y comprender el funcionamiento básico de las cámaras de vídeo y detectores de movimiento en el ámbito de las aplicaciones de vehículo conectado, así como las aplicaciones del análisis de vídeo en dicho ámbito.
Al terminar con éxito esta asignatura el alumnado habrá desarrollado las siguientes destrezas:
- V-HB2: Aplicar técnicas de análisis de imagen en el ámbito del vehículo conectado.
Al terminar con éxito esta asignatura el alumnado habrá adquirido las siguientes competencias:
- V-CP2: Implementar algoritmos de análisis y procesado de vídeo en el ámbito del vehículo conectado.
La asignatura consta tanto de contenidos teóricos como prácticos. En la sesiones expositivas se expondrán los contenidos teóricos de la materia apoyándose en materiales multimedia que se completarán con la realización de problemas. Las sesiones interactivas consistirán en el desarrollo de montajes experimentales. Para la realización de las prácticas el alumnado dispondrá de guiones que reflejarán sus objetivos, material y métodos. La realización de las prácticas será obligatoria.
Para el estudio de la asignatura el alumnado dispondrá de la bibliografía básica de la asignatura, así como del material de apoyo que use el profesor, al que se podrá acceder también desde el Campus Virtual de la USC.
La evaluación de la asignatura se realizará mediante las siguientes actividades:
- Examen escrito final: supondrá un 40% de la nota total. Una puntuación global en el examen de 4 sobre 10 puntos permitirá hacer media con el resto de las actividades de la materia.
- Evaluación de las prácticas: la evaluación del trabajo práctico realizado por el alumnado en las sesiones interactivas supondrá un 40% de la cualificación final. La asistencia a las sesiones interactivas es obligatoria. Para poder superar la materia será requisito imprescindible tener una cualificación en las prácticas de por lo menos el 50% de su valor total.
- Actividades de evaluación continua: un 20% da nota total vendrá dada por las actividades de evaluación continua propuestas por el profesorado durante el semestre.
Todo el alumnado tiene derecho a asistir al examen de la segunda oportunidad. Se mantiene la nota, y también su peso en la nota final, obtenida en cada una de las partes: trabajo práctico y actividades de evaluación continua.
La asistencia a prácticas será obligatoria salvo causa justificada. No será posible la superación de la materia salvo que se haya asistido como mínimo al 80% de las prácticas. La no asistencia a las mismas impedirá la superación de la materia tanto en la oportunidad ordinaria como en la de segunda oportunidad.
Para los casos de realización fraudulenta de ejercicios o pruebas será de aplicación lo recogido en la ”Normativa de evaluación del rendimiento académico de los estudiantes y de revisión de cualificaciones”, que en su artículo 16 indica:
La realización fraudulenta de algún ejercicio o prueba exigida en la evaluación de una asignatura implicará la calificación de suspenso en la convocatoria correspondiente, con independencia del proceso disciplinario que se pueda seguir contra el alumno infractor. Se considerará fraudulenta, entre otras, la realización de trabajos plagiados u obtenidos de fuentes accesibles al público sin reelaboración o reinterpretación y sin citas a los autores y de las fuentes.
EVALUACIÓN DE ALUMNADO DE SEGUNDA MATRÍCULA
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El alumnado de segunda matrícula que haya superado las prácticas en convocatorias anteriores estará exento de su realización. En cuanto al examen final y el proceso de evaluación continua seguirán el mismo proceso que el alumnado de primera matrícula. La calificación de la parte práctica se conservará durante tres cursos académicos, transcurrido este período se deberán repetir las prácticas.
EVALUACIÓN DE ALUMNADO CON DISPENSA
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En caso de alumnado con dispensa de asistencia se eximirá de la asistencia a clases expositivas, pero deberá realizar las prácticas de forma presencial. Se le aplicarán los mismos criterios de evaluación que al resto del alumnado.
La dedicación a actividades presenciales se organiza en:
- 24 horas de clases expositivas (asistencia recomendable)
- 24 horas de sesiones interactivas (asistencia obligatoria)
Se contempla además una dedicación de horas no presenciales por parte del alumnado:
- 16 horas revisión contenidos teóricos (trabajo individual)
- 11 horas preparación y revisión de sesiones interactivas (trabajo individual o en pequeños grupos).
Debido a la alta correlación existente entre los conceptos desarrollados en las clases de teoría y los contenidos de las prácticas, se recomienda al alumnado constancia en el estudio de la materia, acudiendo a las sesiones de prácticas con los conceptos ya revisados y trabajados. La realización de las prácticas supone un apoyo importante para que los conceptos teóricos se asienten y facilitarán la comprensión de la materia.
Victor Manuel Brea Sanchez
Coordinador/a- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Electrónica
- Teléfono
- 881816436
- Correo electrónico
- victor.brea [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Catedrático/a de Universidad
Fernando Rafael Pardo Seco
- Departamento
- Electrónica y Computación
- Área
- Electrónica
- Teléfono
- 982823212
- Correo electrónico
- fernando.pardo [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Contratado/a Doctor
| Jueves | |||
|---|---|---|---|
| 15:30-17:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano, Gallego | Aula A10 |