Fotogrametria e Visão Robótica

Código:

MVCOMP11

Sigla:

FVR

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
CNAEF	Engenharia e técnicas afins

Ocorrência: 2023/2024 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Visão por Computador

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MVCOMP	1	Plano de Estudos Oficial	1	-	6	42	162

Língua de trabalho

Inglês
Obs.: Lecionada por docentes da Universidade de Vigo

Objetivos

Apresentação de temas específicos de fotogrametria que sejam transversais a vários domínios de aplicação, incluindo também as principais aplicações industriais.

Resultados de aprendizagem e competências

Possuir e compreender o conhecimento que fornece uma base ou oportunidade para ser original no desenvolvimento e / ou aplicação de ideias, muitas vezes num contexto de pesquisa.
Saber como comunicar as suas conclusões - e o conhecimento e as razões últimas que as sustentam - para públicos especializados e não especializados de maneira clara e inequívoca.
Capacidade de trabalhar em equipa, organização e planeamento.
Capacidade de analisar e sintetizar conhecimento.
Conhecer e aplicar os conceitos, metodologias e te cnologias de fotogrametria e visão robótica.
Conhecer e aplicar os conceitos, metodologias e tecnologias de sistemas embarcados e navega ção autónoma.
Conhecimento e aplicação dos fundamentos dos sistemas de aquisição de imagens e visão artificial.
Conhecer e aplicar os conceitos, metodologias e tecnologias para o reconhecimento de padrões visuais em cenas reais.

Modo de trabalho

À distância

Programa

Calibração avançada da câma ra
Transformações geométricas: co rreção de perspetiva, retificação e metrologia
Orientação relativa e absoluta. Geometria e triangulação epipolar.
Bundle-adjustment e e auto-calibração. Modelos 3D e aplicações i ndustriais
Sistemas embarcados e arquiteturas.
Integração de sensores e informações multimodais.
Odometria Visual, Navegação autônoma e SLAM.
Aplicações de visão robótica.

Bibliografia Obrigatória

Luhmann,Thomas y Robson, Stuart; Close Range Photogrammetry: Principles, Methods and Applications,1ª ed.,, Whittles Publishing, 2011

Observações Bibliográficas

Outros títulos a indicar.

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Palestras participativas, práticas laboratoriais e em salas de informática, conferências, aprendizagem baseada na resolução de casos práticos, uso da sala de aula virtual, trabalho autónomo e estudo independente dos estudantes, trabalho em grupo e aprendizagem colaborativa, preparação e apresentação de trabalhos.
O programa de ensino anual da matéria incluirá os detalhes da metodologia.
Aulas práticas realizadas em laboratório na Universidade de Vigo.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Trabalho prático ou de projeto	100,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Apresentação/discussão de um trabalho científico	10,00
Elaboração de projeto	60,00
Frequência das aulas	36,00
Trabalho laboratorial	6,00
Estudo autónomo	40,00
Trabalho escrito	10,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

A definir em cada ano.

Fórmula de cálculo da classificação final

A avaliação incidirá em projetos realizados ao longo do semestre.