Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 109 Horas de Tutorías: 1 Clase Expositiva: 14 Clase Interactiva: 26 Total: 150
Lenguas de uso Inglés
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Departamento externo vinculado a las titulaciones
Áreas: Área externa Máster en Visión por Computador / Computer Vision
Centro Escuela Técnica Superior de Ingeniería
Convocatoria: Segundo semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
En esta materia los estudiantes aprenderán a:
modelar de forma precisa un sistema de adquisición de imágenes desde el punto de vista geométrico;
las metodologías de adquisición y procesamiento adecuadas para relacionar varias imágenes entre sí;
las herramientas de orientación para la obtención de un modelo tridimensional;
las técnicas de mapeado y navegación a través de la integración de sensores y la generación de información multimodal visión-láser.
-Calibración de cámaras. Transformaciones geométricas.
Propiedades geométricas de los sistemas ópticos:
Condición de colinealidad. Resolución geométrica de una cámara.
Transformaciones en el plano: Similitud. Afinidad. Proyectividad. Transformaciones polinomiales
Calibración de una cámara. Parámetros. Errores. Corrección iterativa. Precisión.
Corrección de perspectiva, rectificación y metrología:
Resección de imagen espacial. Rectificación de imagen plana. Medición de vista única.
-Orientación relativa y absoluta
Condición de coplanaridad.
Geometría y triangulación epipolar.
Modelo de sistema de coordenadas.
Parámetros de calidad y precisión.
Pares estereoscópicos
Orientación absoluta.
Sistemas de referencia globales geográficos y proyectados. Dato.
Transformaciones espaciales. Transformación de parámetros.
-Ajuste del paquete
Modelos de ajuste y autocalibración.
Generación de ortoimágenes.
-Nubes de puntos 3D
Cálculo y Cobro.
Procesamiento 3D
-Aplicaciones Robot Vision
Estimación de movimiento.
Resección de imagen espacial y odometría visual. Cartografía.
Bibliografía Básica
Thomas Luhmann, Close Range Photogrammetry, 1-870325-50-8, Whittles Publishing, 200
Richard Hartley, Multiple view geometry in Computer Vision, 0521-54051-8, 2, Cambridge : Cambridge University Press, 2003.
Karl Kraus, Photogrammetry : geometry from images and laser scans, 978-3-11-019007-6, 2, Berlin ; New York : Walter De Gruyter, cop., 2007
Bibliografía Complementaria
Wolfgang FörstnerBernhard P. Wrobel, Photogrammetric Computer Vision, 978-3-319-11549-8, Springer, 2016
CB6 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones –y los conocimientos y razones últimas que las sustentan–a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
CB10: Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
CT2- Capacidad de trabajo en equipo, organización y planificación.
CE1. Conocer y aplicar los conceptos, metodologías y tecnologías de procesado de imagen.
CE3. Conocer y aplicar los conceptos, metodologías y tecnologías de análisis de imagen y vídeo.
CE5: Analizar y aplicar métodos del estado de la técnica en visión por computador.
CE6- Conocer y aplicar los fundamentos de los sistemas de adquisición de imagen y de visión artificial.
CE9:Conocer y aplicar los conceptos, metodologías y tecnologías para el reconocimiento de patrones visuales en escenas reales.
-Lección magistral
Se realizará la exposición de los contenidos de la asignatura de manera pariticipativa.
Se plantearán temas para la discusión en el aula y la resolución de problemas y supuestos prácticos.
Competencias Evaluadas:
CB6
CB9
CB10
CT2
CE1
CE3
CE5
CE6
CE9
-Prácticas con apoyo de las TIC
Se solucionarán casos de estudio relacionados con la temática de la materia utilizando software de referencia.
Se plantearán prácticas enfocadas a la implementación de los algoritmos explicados en las clases participativas.
Competencias Evaluadas:
CB6
CB9
CB10
CT2
CE1
CE3
CE5
CE6
CE9
Esta asignatura requiere asistencia presencial de todo el alumnado a la Universidad de Vigo para llevar a cabo parte de sus prácticas de laboratorio.
-Trabajo tutelado
Para todas las modalidades de docencia, las sesiones de tutorización podrán realizarse por medios telemáticos (correo electrónico, videoconferencia, foros de FAITIC, ...) bajo la modalidad de concertación previa.
Competencias Evaluadas:
CB6
CB9
CB10
CT2
CE1
CE3
CE5
CE6
CE9
Ver Plan de Contingencia para Escenarios Alternativos.
-Trabajo tutelado (30)
Los alumnos deberán completar un caso de estudio mediante el
diseño de una metodología que incluya los pasos vistos en el curso:
1.- Análiisis de objetivos y productos requeridos
2.- Definición de las redes de adquisición de imágenes necesarias
3.- Procesamiento y análisis de las imágenes
4.- Obtención de los productos fotogramétricos adecuados.
-Examen de preguntas objetivas (30)
Los alumnos deberán responder de forma individual un conjunto de preguntas acerca de los contenidos del curso.
-Resolución de problemas y/o ejercicios (40)
Los alumnos deberán resolver de forma individual y en pequeños grupos un conjunto de casos y ejercicios prácticos concretos.
Ver Plan de Contingencia para Escenarios Alternativos.
El tiempo de estudio promedio recomendado es de 2 horas por semana. Además, debe contarse el tiempo dedicado a la realización de trabajos de prácticos que estimamos en 6.5 h /semana más. En total suman alrededor de 120 h / semestre.
Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente
Instrumentación y procesamiento para visión artificial/V05M185V01104
Visión artificial en tiempo real/V05M185V01207
Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente
Descripción y modelado de imagen/V05M185V01102
Fundamentos de procesado y análisis de imagen/V05M185V01101
=== Plan de Contingencia (Universidade de Vigo)===
Ante la incierta e imprevisible evolución de la alerta sanitaria provocada por la COVID-19, la Universidad establece una planificación extraordinaria que se activará en el momento en que las administraciones y la propia institución lo determinen, atendiendo a criterios de seguridad, salud y responsabilidad, y garantizando la docencia en un escenario no presencial o no totalmente presencial. Estas medidas ya planificadas garantizan, en el momento que sea preceptivo, el desarrollo de la docencia de una manera más ágil y eficaz al ser conocido de antemano (o con una amplia antelación) por el alumnado y el profesorado a través de la herramienta normalizada e institucionalizada de las guías docentes DOCNET.
1. Modalidad semipresencial
En el caso de activarse la enseñanza semipresencial supondría una reducción de los aforos de los espacios docentes
empleados en la modalidad presencial, por lo que como primera medida el centro proporcionaría al profesorado de la
materia la información relativa a los nuevos aforos de los espacios docentes, al objeto de que pueda proceder a reorganizar
las actividades formativas del que resta del cuatrimestre. Cabe señalar que la reorganización dependerá del momento a lo
largo del cuatrimestre en que se active dicha modalidad de enseñanza. En la reorganización de las enseñanzas se seguirían
las siguientes pautas:
Informar a todo el alumnado a través de la plataforma FaiTIC de las condiciones en que se
desarrollarán las actividades formativas y las pruebas de evaluación que resten para finalizar el cuatrimestre.
Las sesiones de tutorización podrán realizarse por medios telemáticos (correo electrónico,
videoconferencia, foros de FAITIC, ...) bajo la modalidad de concertación previa.
En caso de que parte del alumnado tenga realizadas prácticas de laboratorio instrumental o de
informática de forma presencial, realizar presencialmente, de ser posible, estas actividades o
equivalentes para el alumnado que no las realizó.
De las actividades que resten para finalizar el cuatrimestre, identificar aquellas actividades
formativas que puedan ser realizadas por todo el alumnado de forma presencial y las
actividades formativas que se realizarán en modo remoto.
En relación las herramientas para emplear en las actividades formativas que se realicen en modo no presencial, se contará con el uso de CampusRemoto y la plataforma FaiTIC.
2. Modalidad no presencial
En el caso en que se active la modalidad de enseñanza no presencial (suspensión de todas las actividades formativas y de evaluación presenciales) se emplearán las herramientas disponibles en la actualidad en la Universidad de Vigo: Campus Remoto y FaiTIC. Las
condiciones de reorganización dependerán del momento a lo largo del cuatrimestre en que se active dicha modalidad de enseñanza. En la reorganización de las enseñanzas se seguirían las siguientes pautas:
2.1. Comunicación
Informar a todo el alumnado a través de la plataforma FaiTIC de las condiciones en las que se devolverán las actividades formativas y las pruebas de evaluación que resten para finalizar el cuatrimestre.
2.2. Adaptación y/o modificación de metodologías docentes
Dado que las metodologías docentes están concebidas para la modalidad de enseñanza presencial se indican a continuación las metodologías docentes que se mantendrián y cuales se modificarían o sustituirían en la modalidad no presencial.
De las metodologías docentes previstas, se modificarán el caso de actividades formativas que figuran en la modalidad presencial en laboratorio y se reemplazarán por prácticas basadas en herramientas
telemáticas
2.3. Adaptación de atención de tutorías y atención personalizada
Las sesiones de tutorización podrán realizarse por medios telemáticos (correo electrónico, videoconferencia, foros de FAITIC, ...) bajo la modalidad de concertación previa.
2.4. Evaluación
Las pruebas de evaluación presenciales se podrán reemplazar por la entrega asíncrona de actividades o tareas de discusión razonada, incluída la entrevista personal, acerca de alguno de los temas previstos en los contenidos.