Corso di Visione Artificiale Subacquea
Questo corso ti prepara ad applicare la visione artificiale a immagini e video ripresi sott'acqua, dove la luce viene assorbita, diffusa e alterata nel colore. Imparerai a correggere e migliorare le immagini subacquee, addestrare modelli di deep learning per rilevare e classificare specie, oggetti e danni, ricostruire il fondale in 3D con la fotogrammetria e combinare telecamere e sonar su robot e piattaforme di osservazione.
Verifica delle conoscenze pregresse
Queste sono le competenze che ti offre il programma. Seleziona quelle che padroneggi già e ti diremo quale parte del piano di studi fa per te.
Parti da zero in questa materia. Il programma è pensato proprio per questo.
Che cos'è il programma Corso di Visione Artificiale Subacquea?
Questo corso breve ti prepara a insegnare alle macchine a vedere sott'acqua. Imparerai come assorbimento e diffusione determinano le immagini subacquee, come si gestiscono telecamere, custodie, illuminazione e calibrazione sotto la superficie, come correzione del colore, rimozione della foschia, miglioramento del contrasto e riduzione del rumore migliorano la qualità dell'immagine, come si addestrano reti neurali convoluzionali per rilevamento e segmentazione con dataset etichettati, data augmentation e transfer learning, e come visione stereo, fotogrammetria, mosaicatura e fusione telecamera-sonar supportano la ricostruzione 3D e la navigazione dei robot.
Cosa distingue questo corso: l'attenzione alle sfide specifiche di torbidità, assorbimento della luce e scarsità di dati etichettati; il lavoro con strumenti aperti come Python, OpenCV e librerie di deep learning; applicazioni diverse nel monitoraggio della biodiversità, nelle ispezioni e nella navigazione dei robot; la copertura della fotogrammetria 3D subacquea e della ricostruzione del fondale; un formato agile di cinque moduli orientati all'applicazione; e un caso pratico in cui sviluppi un rilevatore con immagini subacquee reali.
Punti di forza del programma
- Sfide specifiche: torbidità, assorbimento della luce e scarsità di dati etichettati.
- Strumenti aperti: Python, OpenCV e librerie di deep learning.
- Applicazioni diverse: biodiversità, ispezioni e navigazione dei robot.
- 3D subacqueo: fotogrammetria e ricostruzione del fondale.
- Fusione di sensori: telecamere e sonar combinati per la percezione.
- Caso pratico: sviluppo di un rilevatore con immagini subacquee reali.
Piano di studi del programma Corso di Visione Artificiale Subacquea
5 moduli. Seleziona un modulo per vederne i contenuti.
Immagini e ottica subacquea
- 1.1. Assorbimento e diffusione della luce
- 1.2. Telecamere e custodie subacquee
- 1.3. Illuminazione artificiale
- 1.4. Calibrazione delle telecamere subacquee
- 1.5. Formati e volumi di dati
Elaborazione e miglioramento delle immagini
- 2.1. Correzione del colore
- 2.2. Rimozione della foschia
- 2.3. Miglioramento del contrasto
- 2.4. Riduzione del rumore
- 2.5. Valutazione della qualità dell'immagine
Deep learning per immagini subacquee
- 3.1. Reti neurali convoluzionali
- 3.2. Rilevamento di oggetti
- 3.3. Segmentazione delle immagini
- 3.4. Dataset ed etichettatura
- 3.5. Data augmentation e transfer learning
Ricostruzione 3D e percezione
- 4.1. Visione stereo
- 4.2. Fotogrammetria subacquea
- 4.3. Mosaici del fondale
- 4.4. Fusione di telecamera e sonar
- 4.5. Visione per la navigazione dei robot
Applicazioni e messa in opera
- 5.1. Monitoraggio della biodiversità
- 5.2. Ispezione di strutture e scafi
- 5.3. Rilevamento dei rifiuti marini
- 5.4. Elaborazione a bordo e in tempo reale
- 5.5. Caso pratico: rilevatore con immagini reali
Durata e modalità del programma Corso di Visione Artificiale Subacquea
Sono 300 ore. Dicci quante puoi dedicarne ogni settimana e ti diremo quando finirai davvero.
È il ritmo con cui termina la maggior parte degli studenti. Si adatta bene al piano di pagamento a rate.
Direzione accademica e corpo docente
Il team docente di Navalis: professionisti in attività che insegnano e supervisionano i programmi.
Dott.ssa Marina AlcoverDirettrice accademica e responsabile della qualità
Ing. Diego CifuentesProfessore ordinario di Saldatura navale e Controlli non distruttivi; responsabile QA/QC dei giunti saldati
Com. Javier Abaroa (MCA)Professore ordinario di Manovra, Navigazione elettronica (ECDIS/Radar/ARPA) e GMDSS; coordinatore della conformità STCW e del Bridge Resource Management
Dr. Pau FerrerProfessore ordinario di Architettura navale e Simulazione; direttore del Laboratorio di Idrodinamica e CFD
Dott.ssa Nuria LlobregatProfessoressa ordinaria di Meteorologia marina, SAR e Sicurezza operativa; coordinatrice della gestione dei rischi di navigazione
Ing. Javier BañulsProfessore ordinario di Elettrotecnica, Automazione e Ingegneria ETO; coordinatore dell'integrazione elettronica e degli allarmi di macchina
Ing. Sofía MarquinaProfessoressa ordinaria di Materiali, Compositi e Protezione anticorrosiva; coordinatrice della linea pitture e rivestimenti avanzati
Ing. Tomás RieraProfessore ordinario di Propulsione, Energie alternative e Sistemi ibridi; coordinatore di efficienza energetica e vibrazioniObiettivi del programma Corso di Visione Artificiale Subacquea
Sbocchi professionali del programma Corso di Visione Artificiale Subacquea
Domande sul programma Corso di Visione Artificiale Subacquea
Sì, si consiglia un livello base di Python per seguire gli esercizi.
No. Puoi usare ambienti di calcolo nel cloud con risorse gratuite o a basso costo.
Sì. Si lavora con dataset pubblici di immagini subacquee.
Si introducono le immagini acustiche e la loro fusione con le telecamere, anche se l'attenzione è sulle immagini ottiche.
Sviluppi e valuti un rilevatore con immagini subacquee reali.
Interamente online, tramite un campus virtuale disponibile 24 ore su 24, con sessioni dal vivo che vengono registrate e tutoraggi con il team didattico.
Il corso comprende 300 ore di studio suddivise in 5 moduli da circa 60 ore ciascuno e si conclude con un caso pratico applicato. Puoi avanzare al tuo ritmo entro il calendario fissato al momento dell'iscrizione.
Procedura di ammissione
Senza aspettare che ti richiamiamo. Se i tuoi documenti sono in regola, ti iscrivi nella stessa sessione.
- Profilo: rivolto a ingegneri informatici, delle telecomunicazioni ed elettronici che vogliono applicare la visione artificiale al mare, data scientist interessati alle immagini subacquee, biologi marini che analizzano grandi volumi di video, tecnici di ispezione subacquea che lavorano con ROV e telecamere e sviluppatori di robotica marina che necessitano di percezione visiva; si consigliano studi o esperienza professionale in ingegneria, informatica, data science, scienze del mare o ispezione subacquea.
- Lingua: conoscenza dell'italiano sufficiente per seguire le lezioni e la documentazione tecnica.
- Risorse tecniche: un computer con connessione internet stabile, un browser aggiornato e una webcam per le sessioni dal vivo e la presentazione dei progetti.
- Ammissione: domanda online, valutazione del tuo profilo e un breve colloquio con il team accademico.
- 01DomandaI tuoi dati, il tuo percorso e i tuoi documenti.
- 02Verifica immediataControlliamo che tutto sia completo e in regola.
- 03IscrizioneScegli pagamento unico o a rate e riserva il tuo posto.
L'ammissione è provvisoria finché la commissione non convalida la documentazione presentata. Se i requisiti non sono soddisfatti, l'importo viene rimborsato per intero.
Chiedici prima di iscriverti
Lasciaci i tuoi dati e l'ufficio ammissioni ti scriverà per rispondere a tutte le tue domande. Se hai già deciso, puoi presentare subito la domanda e pagare nella stessa sessione.