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- 서울/부산/울산 강의실은 http://aistc.com/contact 에서 참고하세요.
- 신청하시면 카톡으로 안내드립니다. 상세한 상담은 카톡으로 하세요
- 단체 수강은 별도 문의바랍니다.
번호판 식별 전문가 과정
운영일정 : 매회 3시간 총 5회 15시간(레밸1), 매회 3시간, 총 10회, 30시간(레밸2)
교육일시 : 희망하시는 날짜/시간에 개인지도(라이브/강의실 가능)
레밸1 수강료 : 638,000원
레밸2 수강료 : 1,338,000원
카카오톡 문의 : 첨단영상
자동차 번호판 영상 식별 및 복원 전문 커리큘럼
과정 목표
블랙박스 및 CCTV 영상에서 촬영된 자동차 번호판의 식별 어려움을 극복하기 위한 전문적인 영상 처리 및 분석 기법을 학습합니다.
레벨 1 (기초과정)
총 과정: 매회 3시간, 총 5회 과정 (총 15시간)
대상: 영상 처리 초급자, 영상 분석에 처음 접근하는 분
세부 커리큘럼
1회 영상 처리 개요 및 도구 소개
영상 처리 기초 이론, 오픈소스 도구(OpenCV) 소개 및 환경 설정
2회 기본 영상 보정 및 개선 기법
명암, 밝기 조정, 대비 향상, 노이즈 제거 기법 실습
3회 블러 영상 복원 및 선명화 기법
흔들림 보정, 블러 제거 및 선명도 향상 실습
4회 야간 및 저조도 영상 처리 기초
야간 촬영 영상의 밝기 개선 및 노이즈 제거 기법 실습
5회 번호판 식별을 위한 기초 응용 사례 실습
실습 과제 수행(간단한 번호판 식별 사례 연습) 및 피드백
레벨 2 (심화과정)
총 과정: 매회 3시간, 총 10회 과정 (총 30시간)
대상: 레벨 1 수료자 또는 영상 처리 기본 지식을 갖춘 분
세부 커리큘럼
1회 고급 영상 처리 기법 이론
이미지 처리 알고리즘 원리 및 고급 처리 기법 소개
2회 영상 안정화 및 흔들림 보정 심화
고급 영상 흔들림 제거 기법 및 사례 실습
3회 고급 노이즈 제거 및 이미지 복원
고급 필터링, 노이즈 제거 알고리즘 및 선명화 기법 적용 사례
4회 야간 영상 심화 처리 기법
야간 및 저조도 환경에서 번호판 강조 처리 및 개선 방법 실습
5회 번호판 문자 인식(OCR) 기초 및 응용
OCR 개념, 오픈소스 OCR 활용법(Tesseract OCR 등) 및 기본 적용
6회 딥러닝 기반 번호판 식별 기초
CNN 기반 번호판 인식 개념 및 간단한 모델 적용 실습
7회 딥러닝 기반 번호판 식별 심화
딥러닝 모델 튜닝 및 데이터셋 활용 사례 실습
8회 실무 영상 사례 기반 번호판 분석 및 식별
실제 블랙박스 및 CCTV 사례를 통한 분석 실습 및 피드백
9회 통합 프로젝트 기획 및 설계
다양한 유형의 어려운 사례를 해결하기 위한 프로젝트 기획 및 설계
10회 최종 프로젝트 실습 및 결과 발표
통합 프로젝트 수행, 실습 결과 발표 및 종합 피드백
수업 방식
이론 강의와 실습 병행
실제 사례를 활용한 실습 중심의 학습
과제 및 프로젝트 중심으로 실무 능력 배양
기대 효과
다양한 환경에서 촬영된 자동차 번호판 식별 능력 향상
현업에서 즉시 활용 가능한 실무 중심 기술 습득
영상 분석 및 식별 기술 전문성 강화
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번호판 식별 전문가 과정
운영일정 : 매회 3시간 총 5회 15시간(레밸1), 매회 3시간, 총 10회, 30시간(레밸2)
교육일시 : 희망하시는 날짜/시간에 개인지도(라이브/강의실 가능)
레밸1 수강료 : 638,000원
레밸2 수강료 : 1,338,000원
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자동차 번호판 영상 식별 및 복원 전문 커리큘럼
과정 목표
블랙박스 및 CCTV 영상에서 촬영된 자동차 번호판의 식별 어려움을 극복하기 위한 전문적인 영상 처리 및 분석 기법을 학습합니다.
레벨 1 (기초과정)
총 과정: 매회 3시간, 총 5회 과정 (총 15시간)
대상: 영상 처리 초급자, 영상 분석에 처음 접근하는 분
세부 커리큘럼
1회 영상 처리 개요 및 도구 소개
영상 처리 기초 이론, 오픈소스 도구(OpenCV) 소개 및 환경 설정
2회 기본 영상 보정 및 개선 기법
명암, 밝기 조정, 대비 향상, 노이즈 제거 기법 실습
3회 블러 영상 복원 및 선명화 기법
흔들림 보정, 블러 제거 및 선명도 향상 실습
4회 야간 및 저조도 영상 처리 기초
야간 촬영 영상의 밝기 개선 및 노이즈 제거 기법 실습
5회 번호판 식별을 위한 기초 응용 사례 실습
실습 과제 수행(간단한 번호판 식별 사례 연습) 및 피드백
레벨 2 (심화과정)
총 과정: 매회 3시간, 총 10회 과정 (총 30시간)
대상: 레벨 1 수료자 또는 영상 처리 기본 지식을 갖춘 분
세부 커리큘럼
1회 고급 영상 처리 기법 이론
이미지 처리 알고리즘 원리 및 고급 처리 기법 소개
2회 영상 안정화 및 흔들림 보정 심화
고급 영상 흔들림 제거 기법 및 사례 실습
3회 고급 노이즈 제거 및 이미지 복원
고급 필터링, 노이즈 제거 알고리즘 및 선명화 기법 적용 사례
4회 야간 영상 심화 처리 기법
야간 및 저조도 환경에서 번호판 강조 처리 및 개선 방법 실습
5회 번호판 문자 인식(OCR) 기초 및 응용
OCR 개념, 오픈소스 OCR 활용법(Tesseract OCR 등) 및 기본 적용
6회 딥러닝 기반 번호판 식별 기초
CNN 기반 번호판 인식 개념 및 간단한 모델 적용 실습
7회 딥러닝 기반 번호판 식별 심화
딥러닝 모델 튜닝 및 데이터셋 활용 사례 실습
8회 실무 영상 사례 기반 번호판 분석 및 식별
실제 블랙박스 및 CCTV 사례를 통한 분석 실습 및 피드백
9회 통합 프로젝트 기획 및 설계
다양한 유형의 어려운 사례를 해결하기 위한 프로젝트 기획 및 설계
10회 최종 프로젝트 실습 및 결과 발표
통합 프로젝트 수행, 실습 결과 발표 및 종합 피드백
수업 방식
이론 강의와 실습 병행
실제 사례를 활용한 실습 중심의 학습
과제 및 프로젝트 중심으로 실무 능력 배양
기대 효과
다양한 환경에서 촬영된 자동차 번호판 식별 능력 향상
현업에서 즉시 활용 가능한 실무 중심 기술 습득
영상 분석 및 식별 기술 전문성 강화
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