Erciyes University - Info Package

Dersin Adı	Dersin Seviyesi	Dersin Kodu	Dersin Tipi	Dersin Dönemi	Yerel Kredi	AKTS Kredisi	Ders Bilgileri
HAREKETLİ ROBOTLAR İÇİN MESAFE ÖLÇME TEKNİKLERİ	Üçüncü Düzey	BİM 623	Seçmeli	1	7.50	7.50	Yazdır

Dersin Tanımı

Ön Koşul Dersleri	yok
Eğitimin Dili	Türkçe
Koordinatör
Dersi Veren Öğretim Eleman(lar)ı	PROF. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
Yardımcı Öğretim Eleman(lar)ı	yok
Dersin Veriliş Şekli	Yüz yüze
Dersin Amacı	Üç boyutlu Bilgisayar Görme teknikleri için gerekli altyapının oluşturulması. Verilen bir çevrenin üç boyutlu yapısının elde edilmesi, nesne tanıma ve konumlandırma, 3D tekniklerinin genel çalışma prensiplerinin öğrenilmesi. 3D çıkarım algoritmaları uygulamaları ile 2D sayısal resimlerden üçüncü boyutun elde edilmesi
Dersin Tanımı	Bu ders, sayısal resimlerden üç boyutlu çevrenin yorumlanması, anlaşılması ve modelinin oluşturulması gayesiyle 3D bilgisayar görü sahasının ilim ve mühendislik konularını içermektedir. Bilgisayar görü konusunun fizikî, matematikî ve bilgi işleme yönüne odaklanılmıştır. İşlenecek konular: Görüntü formasyon ve temsili, özellik elde etme, kamera kalibrasyonu ve 3D görü teknikleri: Aktif Teknikler (Radar, Ultrasonik, Ultraviyole, Triangulation, Structured light) ve Passive Teknikler (Stereo, Otomatik Odaklama, Bulanıklık, Doku, Gölge, Hareket)

Dersin İçeriği

1	Giriş:Üç boyutlu Bilgisayar Görme teknikleri
2	Görüntü formasyonu ve işleme
3	Özellikler ve özellik elde etme
4	Kamera modelleri ve kalibrasyonu
5	Aktif teknikler: Radar-ultrason
6	Aktif teknikler: Ultraviyole-üçgenleme-yapılandırılmış ışık demeti
7	Aktif teknikler: Ultraviyole-üçgenleme-yapılandırılmış ışık demeti
8	MID-TERM EXAM
9	Pasif teknikler: Fotometrik stereo
10	Pasif teknikler: Stereo
11	Pasif teknikler: Zoom
12	Pasif teknikler: Odak temelli teknikler
13	Pasif teknikler: Doku-gölge temelli teknikler
14	Pasif teknikler: Hareket
15
16
17
18
19
20

Dersin Öğrenme Çıktıları

1	robotlar için agılama sistemleri
2	kapalı mekan haritalama
3	üç boyutlu görme sistemlerini tanıma
4	iki boyutlu algılayıcılardan 3 boyutlu görüntü elde etme
5	bulanıklıktan 3 derinlik hesaplama
6	stero vision
7
8
9
10

*Dersin Program Yeterliliklerine Katkı Seviyesi

1	Matematik, fen ve Mühendislik bilgilerini uygulama becerisi
2	Deney tasarlama ve yapma ile deney sonuçlarını yorumlama becerisi
3	İstenen gereksinimleri karşılayacak biçimde bir sistemi, parçayı veya süreci tasarımlama
4	Disiplinler arası takımlarda çalışabilme becerisi
5	Mühendislik problemleri tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi
6	Mesleki ve etik sorumluluk bilinci
7	Mühendislik çözümlerinin evrensel ve toplumsal boyutlarda etkinliklerini anlamak için gerekli genişlikte eğitim
8	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci
9	Mühendislik problemlerini tanımlayabilme, çözüm yöntemi geliştirme ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygulama ve geliştirebilme becerisi
10	Çalışmalarını ulusal ve uluslararası ortamlarda yazılı ya da sözlü olarak aktarabilme becerisi
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
Yıldızların sayısı 1’den (en az) 5’e (en fazla) kadar katkı seviyesini ifade eder

Planlanan Öğretim Faaliyetleri, Öğretme Metodları ve AKTS İş Yükü

	Sayısı	Süresi (saat)	Sayı*Süre (saat)
Yüz yüze eğitim	14	3	42
Sınıf dışı ders çalışma süresi (ön çalışma, pekiştirme)	14	3	42
Ödevler	2	10	20
Sunum / Seminer hazırlama	1	3	3
Kısa sınavlar	0	0	0
Ara sınavlara hazırlık	1	20	20
Ara sınavlar	1	2	2
Proje (Yarıyıl ödevi)	1	20	20
Laboratuvar	0	0	0
Arazi çalışması	0	0	0
Yarıyıl sonu sınavına hazırlık	1	30	30
Yarıyıl sonu sınavı	1	2	2
Araştırma	1	10	10
Toplam iş yükü			191
AKTS			7.50

Değerlendirme yöntemleri ve kriterler

Yarıyıl içi değerlendirme	Sayısı	Katkı Yüzdesi
Ara sınav	1	40
Kısa sınav	0	0
Ödev	0	0
Yarıyıl içi toplam		40
Yarıyıl içi değerlendirmelerin başarıya katkı oranı		60
Yarıyıl sonu sınavının başarıya katkı oranı		0
Genel toplam		60

Önerilen Veya Zorunlu Okuma Materyalleri

Ders kitabı	• R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer 2010.
Yardımcı Kaynaklar	• L. G. Shapiro and G. C. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, 2001. • Kenneth R. Castleman, Digital Image Processing, Prentice Hall, 1996. • A. Rosenfeld and A. Kak, Digital Image Processing, Volume 1, Academic Press, 1982. • Image Processing Fundamentals Home Page • Image Processing Home Page • Computer Vision Home Page

Ders İle İlgili Dosyalar