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O que você aprenderá

  • Entender a teoria básica sobre subtração de fundos aplicado em detecção de movimentos
  • Implementar os algoritmos MOG, GMG, KNN e CNT com o OpenCV, bem como comparar a qualidade e desempenho
  • Melhorar a qualidade dos vídeos utilizando técnicas de pré-processamento, como operações morfológicas e desfoque
  • Implementar um detector de movimento para monitoração de ambientes
  • Implementar um detector de distanciamento social para verificar a existência de aglomerações
  • Implementar um contador de carros e caminhões utilizando vídeos de rodovias

Requisitos

  • Lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
  • Programação básica em Python

Descrição

A detecção de movimentos é uma sub-área da Visão Computacional que tem o objetivo de identificar movimentos em vídeos ou em tempo real. Esse tipo de aplicação pode ser muito útil principalmente para sistemas de vigilância, nos quais é necessário detectar movimentos suspeitos como um ladrão tentando entrar na casa. Existem várias outras aplicações, como por exemplo: análise de tráfego em rodovias, detecção e contagem de pessoas, rastreamento de animais, contagem de ciclistas, dentre outros. Um sistema de controle de tráfego pode utilizar essas técnicas para identificar o número de carros e caminhões que passam pela rodovia diariamente e em determinados horários, para então realizar um planejamento de manutenção na pista.

E para levar você até essa área, neste curso você aprenderá na prática como utilizar algoritmos de subtração de fundo para detectar movimentos em vídeos, tudo passo a passo e utilizando a linguagem Python! Confira abaixo os principais tópicos que você aprenderá, bem como os projetos práticos:

  • Intuição teórica básica sobre a subtração de fundos e os principais algoritmos: MOG (Mixture of Gaussians), GMG (Godbehere, Matsukawa e Goldbert), KNN (K Nearest Neighbors) e CNT (Count)
  • Comparativo de qualidade e desempenho de cada algoritmo
  • Projeto prático 1: detector de movimento para monitorar ambientes
  • Projeto prático 2: detector de distanciamento social para identificar possíveis aglomerações de pessoas
  • Projeto prático 3: contador de carros e caminhões em rodovias

Ao final do curso, você poderá criar seus próprios projetos de detecção de movimentos!

Para quem é este curso

Pessoas interessadas em implementar detectores de movimento ou contadores de objetos em vídeos

Alunos de graduação e pós-graduação que cursam disciplinas de Computação Gráfica, Processamento Digital de Imagens ou Inteligência Artificial

Cientistas de Dados que queiram aumentar seus conhecimentos em Visão Computacional

Avaliações e Comentários

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Ramon Augusto
Publicado 5 meses atrás
Excelente!

Muito bem explicado, suporte funcional e ativo. E muito didático

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Publicado 11 meses atrás
por Francisco Moraes Gomes

Interessante

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Publicado 2 anos atrás
por Adilar Maia

muito boa as aulas, professsor muito bom, e as duvidas resolvidas. aprendi muito mesmo recomendo o curso. top demais este curso.

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Publicado 2 anos atrás
por Agustín García Abis

Outro curso fantástico. O instrutor é um cara 10. Explicação detalhada, simples e sem enrolação. Recomendo.

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Publicado 2 anos atrás
por Elisson Lugui

Gostaria de agradecer ao Dr. Jones Granatyr pelo excelente material.

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Publicado 2 anos atrás
por Everson Almeida

Muito bom o curso, didático e dá uma boa base para começar os próprios projetos. Recomendo!

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Publicado 2 anos atrás
por Rodrigo Garbelini Corghi

Estou adorando o curso até o momento.

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Publicado 3 anos atrás
por Adaiane Santos

Bom curso, com bastante prática e pouca teoria!

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Publicado 3 anos atrás
por Marcelo Barbosa de Oliveira

aulas bem explicadas

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Publicado 3 anos atrás
por Marlon Reis

Muito bem explicado!

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