MP4 - Motion Detection Using Python And Opencv

[joomlamz]

Publicado em 3/2023
MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHz
Idioma: Inglês | Tamanho: 2,73 GB | Duração: 5h 9m

Implemente um contador de veículos e um detector de distanciamento social usando algoritmos de subtração de fundo! Tudo passo a passo

O que você aprenderá
Entenda a intuição básica sobre subtração de fundo aplicada à detecção de movimento
Implemente os algoritmos MOG, GMG, KNN e CNT usando o OpenCV, bem como compare sua qualidade e desempenho
Melhore a qualidade dos resultados usando técnicas de pré-processamento, como operações morfológicas e desfoque
Implemente um detector de movimento para monitorar ambientes
Implemente um detector de distanciamento social
Implemente um contador de carros e caminhões usando vídeos de rodovias

Requisitos
Lógica de programação
Programação básica em Python

Descrição
A detecção de movimento é uma subárea da Visão Computacional que visa identificar movimentos em vídeos ou em tempo real. Este tipo de aplicativo pode ser muito útil, principalmente para sistemas de segurança, nos quais é necessário detectar movimentos suspeitos como um ladrão tentando entrar na casa. Existem diversas outras aplicações, tais como: análise de tráfego em rodovias, detecção/contagem de pessoas, rastreamento de animais, contagem de ciclistas, entre outras. Um sistema de controle de tráfego pode utilizar essas técnicas para identificar a quantidade de carros e caminhões que trafegam pela rodovia diariamente e em determinados horários, para assim poder realizar um plano de manutenção viária. use algoritmos de subtração de fundo para detectar movimentos em vídeos, tudo passo a passo e usando a linguagem de programação Python! Confira os principais tópicos que você vai aprender, bem como os projetos práticos: Intuição teórica básica sobre os seguintes algoritmos de subtração de fundo: Temporal Median Filter, MOG (Mixture of Gaussians), GMG (Godbehere, Matsukawa e Goldbert), KNN (K Nearest Neighbors) e CNT (Count)Comparação de qualidade e desempenho de cada algoritmoProjeto prático 1: detector de movimento para monitorar ambientesProjeto prático 2: detector de distanciamento social para identificar possíveis aglomerações de pessoasProjeto prático 3: contador de carros e caminhões em rodoviasNo final do curso, você poderá criar seus próprios projetos de detecção de movimento!

Visão geral
Seção 1: Introdução
Aula 1 Conteúdo do curso
Aula 2 Materiais do curso
Seção 2: subtração de plano de fundo
Aula 3 Subtração de fundo - intuição
Aula 4 Filtro mediano temporal - intuição
Aula 5 Instalando Anaconda e PyCharm
Aula 6 Filtro mediano temporal - implementação 1
Aula 7 Filtro mediano temporal - implementação 2
Aula 8 Filtro mediano temporal - implementação 3
Aula 9 Outros algoritmos: MOG, GMC, KNN e CNT
Aula 10 Leitura adicional
Aula 11 Técnicas de pré-processamento de imagem
Aula 12 MOG, GMC, KNN e CNT – implementação 1
Aula 13 MOG, GMC, KNN e CNT – implementação 2
Aula 14 MOG, GMC, KNN e CNT – implementação 3
Aula 15 MOG, GMC, KNN e CNT – implementação 4
Aula 16 MOG, GMC, KNN e CNT – implementação 5
Aula 17 Comparação de qualidade 1
Aula 18 Comparação de qualidade 2
Aula 19 Comparação de desempenho
Seção 3: Projetos práticos
Aula 20 Detecção de movimento 1
Aula 21 Detecção de arestas - intuição
Aula 22 Detecção de movimento 2
Aula 23 Distanciamento social
Aula 24 Contador de veículos 1
Aula 25 Contador de veículos 2
Aula 26 Contador de veículos 3
Aula 27 Contagem de veículos 4
Aula 28 Contagem de veículos 5
Seção 4: Considerações finais
Aula 29 Considerações finais
Pessoas interessadas em implementar detectores de movimento ou contadores de objetos, Estudantes de graduação e pós-graduação cursando Computação Gráfica, Processamento Digital de Imagens ou Inteligência Artificial, Cientistas de Dados que desejam aumentar seus conhecimentos em Visão Computacional

Pagina inicial
https://www.udemy.com/course/motion-detection-using-python-and-opencv/

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