Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N1)

Sylabus przedmiotu Systemy monitoringu wizyjnego:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauk technicznych, studiów inżynierskich
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Systemy monitoringu wizyjnego
Specjalność systemy komputerowe i oprogramowanie
Jednostka prowadząca Katedra Systemów Multimedialnych
Nauczyciel odpowiedzialny Adam Nowosielski <Adam.Nowosielski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Adam Nowosielski <Adam.Nowosielski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny 3 Grupa obieralna 5

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL7 10 1,10,25zaliczenie
projektyP7 10 1,70,33zaliczenie
wykładyW7 10 1,20,42egzamin

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa umiejętność programowania w języku proceduralnym i obiektowym (preferowane C++, MATLAB)
W-2Podstawowa umiejętność przetwarzania obrazów cyfrowych (poprawa jakości obrazu, filtracja, itp.) oraz umiejętność implementacji algorytmów przetwarzania obrazów
W-3Podstawowa wiedza z zakresu budowy i obsługi baz danych

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z możliwościami i zasadami funkcjonowania współczesnych inteligentncyh systemów monitoirngu
C-2Przygotowanie studentów do korzystania ze specjalizowanego oprogramowania stosowanego w tradycyjnych systemach monitoringu i inteligentnych systemach monitoringu
C-3Przygotowanie studentów do samodzielnego projektowania inteligentnego systemu monitoringu realizującego zadania automatycznego przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych
C-4Zdobycie przez studentów umiejętności rozwiązania problemu technicznego za pomocą metod informatycznych - implementacja funkcjonalnego oprogramowania z zakresu inteligentnych systemów monitoringu
C-5Zdobycie przez studentów kompetencji personalnych w zakresie umiejętności czytania dokumentacji technicznej (dokumentacja producentów sprzętu, bibliotek programistycznych np. OpenCV), wykorzystywania opisów i wiedzy zgromadzonej w Internecie do programowania własnych aplikacji
C-6Zdobycie przez studentów kompetencji społecznych w zakresie wymiany wiedzy z innymi studentami, współpracy przy implementacji algorytmów oraz testowania opracowanych rozwiązań

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Istruktaż do zajęć.1
T-L-2Praca z oprogramowaniem do monitoringu wizyjnego. Monitoring wizyjny w budynku Wydziału i na terenie kampusu. System ALPR.1
T-L-3Budowa i wykorzystanie sprzętu komputerowego na potrzeby zaawansowanych systemów monitoringu wizyjnego (np. kamera termowizyjna, kamery bezporzewodowe, kamery inteligentne).1
T-L-4Implementacja wybranych algorytmów modelowania tła.2
T-L-5Implementacja algorytmu automatycznego śledzenia obiektów.2
T-L-6Implementacja wybranych metody automatycznego rozpoznawania obiektów.2
T-L-7Zaliczenie laboratoriów.1
10
projekty
T-P-1Opracowanie koncepcji inteligentnego systemu monitoringu. Określenie zakresu projektu.2
T-P-2Projekt i implementacja własnego systemu. Opracowanie dokumentacji.6
T-P-3Zaliczenie projektu.2
10
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do systemów monitoringu wizyjnego. Wybrane zagadnienia i klasyfikacja systemów monitoringu. Regulacje prawne.1
T-W-2Systemy wideo-obserwacji. Sprzęt w systemach monitoringu. Inteligentny budynek. Inteligentne kamery. Zastosowanie obrazów termowizyjnych w monitoringu. Mobilne platformy bezprzewodowe. Rejestry czasu pracy.2
T-W-3Systemy monitoringu stosowane w ITS (Inteligentnych Systemach Transportowych). Systemy ALPR, WIM, pomiaru natężenia ruchu, inteligentny parking, monitoringu samochodów w firmie transportowo-spedycyjnej, inne.2
T-W-4Metody modelowanie tła w systemach monitoringu na potrzeby ekstrakcji obiektów pierwszoplanowych.1
T-W-5Metody automatycznego śledzenia obiektów w systemach monitoringu wizyjnego.1
T-W-6Metody automatycznego rozpoznawania obiektów w systemach monitoringu wizyjnego.1
T-W-7Przykłady realizacji inteligentnych systemów monitoringu wizyjnego. Systemy pomiaru natężenia ruchu. Analiza skupisk ludzkich. Rozpoznawanie obiektów na podstawie sylwetki. Rozpoznawanie ludzi na podstawie cech biometrycznych.2
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2przygotowanie do zajęć laboratoryjnych10
A-L-3udział w konsultacjach do laboratoriów2
A-L-4przygotowanie sprawozdań z realizacji wybranych laboratoriów6
A-L-5uzupełnienie implementacji wykonanej w czasie laboratoriów5
33
projekty
A-P-1uczestnictwo w zajęciach10
A-P-2praca własna nad tworzonym systemem40
50
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2czytanie literatury - wyszukiwanie i zapoznawanie się z rozwiązaniami implementacyjnymi20
A-W-3przygotowanie do egzaminu5
35

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykłady: informacyjne, problemowe i konwersatoryjne
M-2ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
M-3dyskusja dydaktyczna związana z indywidualnym projektem realizowanym przez studenta, burza mózgów

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: egzamin z wiedzy teoretycznej
S-2Ocena podsumowująca: ocena zaimplementowanego systemu inteligentnego monitoringu
S-3Ocena formująca: kontrola postępów w implementacji własnego systemu
S-4Ocena formująca: sprawdzenie sprawozdań z wykonanych zadań
S-5Ocena formująca: ocena przygotowania do zajęć laboratoryjnych
S-6Ocena podsumowująca: obrona sprawozdania z projektu przed grupą

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O5/9_W01
zdobycie wiedzy z zaakresu budowy i funkcjonowania systemów monitoringu wizyjnego oraz algorytmów przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych w inteligentnych systemach monitoringu wizyjnego
I_1A_W06, I_1A_W16, I_1A_W12, I_1A_W17T1A_W03, T1A_W04, T1A_W05, T1A_W06, T1A_W07, T1A_W08, T1A_W09, T1A_W10, T1A_W11InzA_W01, InzA_W02, InzA_W03, InzA_W04, InzA_W05C-1, C-3T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7M-1S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O5/9_U01
umiejętność praktycznego rozwiązywania problemów technicznych metodami programistycznymi na przykładzie zadań stawianych inteligentnym systemom monitoringu
I_1A_U17, I_1A_U05, I_1A_U01, I_1A_U02, I_1A_U03, I_1A_U15, I_1A_U06, I_1A_U19T1A_U01, T1A_U02, T1A_U03, T1A_U04, T1A_U06, T1A_U07, T1A_U08, T1A_U09, T1A_U10, T1A_U11, T1A_U12, T1A_U13, T1A_U14, T1A_U15, T1A_U16InzA_U01, InzA_U02, InzA_U03, InzA_U05, InzA_U06, InzA_U07, InzA_U08C-1, C-2, C-3, C-4, C-5, C-6T-P-1, T-P-2, T-L-2, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6M-2, M-3S-2, S-3, S-4, S-5

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O5/9_K01
zdobycie kompetencji personalnych w zakresie umiejętności odszukania wiedzy i wykorzystania jej w praktyce oraz zdobycie kompetencji społecznych w zakresie konsutowania się przy rozwiązywaniu określonych problemów i obrony własnych rezultatów
I_1A_K01, I_1A_K04, I_1A_K02, I_1A_K07T1A_K01, T1A_K02, T1A_K03, T1A_K05, T1A_K07InzA_K01C-5, C-6T-P-1, T-P-2, T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-L-6M-2, M-3S-2, S-3, S-4, S-5, S-6

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O5/9_W01
zdobycie wiedzy z zaakresu budowy i funkcjonowania systemów monitoringu wizyjnego oraz algorytmów przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych w inteligentnych systemach monitoringu wizyjnego
2,0Brak podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Zna zasady budowy i funkcjonowania systemów monitoringu wizyjnego. Potrafi podać przykłady realizacji inteligentnych systemów monitoringu wizyjnego.
3,5Zna parametry podstawowych komponentów systemu monitoringu wizyjnego. Orientuje się jakie alogrytmy przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych stosowane są w inteligentnych systemach monitoringu wizyjnego.
4,0Rozróżnia technologie stosowane w systemach monitoringu wizyjnego - potrafi wymienić ich wady i zalety. Zna algorytmy przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych stosowane w systemach monitoringu wizyjnego.
4,5Porównuje technologie stosowane w systemach monitoringu wizyjnego. Umie wskazać potencjaną grupę algorytmów do realizacji przykładowego zadania.
5,0Potrafi dokonać wyboru technologi pod konkretne zastosowanie. Ocenia potencjalną skuteczność algorytmów w zadanym problemie inteligentnego systemu monitoringu.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O5/9_U01
umiejętność praktycznego rozwiązywania problemów technicznych metodami programistycznymi na przykładzie zadań stawianych inteligentnym systemom monitoringu
2,0Brak podstawowych umiejętności z zakresu przedmiotu.
3,0Potrafi obsługiwać wybrane aplikacje stosowane w monitoringu wizyjnym. Potrafi sformułować założenia dla koncepcji inteligentnego systemu monitoringu wizyjnego.
3,5Potrafi podłączyć się do strumienia danych z kamery wideo we własnym oprogramowaniu.
4,0Korzysta z gotowych implementacji algorytmów. Potrafi sprawdzi ich skuteczność.
4,5Implementuje algorytmy przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych na potrzeby systemów monitoringu wizyjnego.
5,0Implementuje własny system inteligentnego monitoringu wizyjnego realizujący zadania przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O5/9_K01
zdobycie kompetencji personalnych w zakresie umiejętności odszukania wiedzy i wykorzystania jej w praktyce oraz zdobycie kompetencji społecznych w zakresie konsutowania się przy rozwiązywaniu określonych problemów i obrony własnych rezultatów
2,0Nie posiada kompetencji społecznych przewidzianych dla przedmotu.
3,0Potrafi zdobyć informację z dostępnych źródeł (literatura, materiały konferencyjne, internet, inne) na temat rozwiązań sprzętowych oraz algorytmów przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych stosowanych w systemach monitoringu wizyjnego.
3,5Potrafi zaprezentować wyszukany materiał na forum grupy. Potrafi przedstawić założenia włąsnego systemu.
4,0Wymienia się wiedzą w grupie. Rozumie konstruktywną krytykę i potrafi się do niej dostosować.
4,5Potrafi przygotować i wygłosić prezentację nt. własnego inteligentnego systemu monitoringu wizyjnego.
5,0Broni osiągniętych rezultatów. Konstruuje obiektywne wnioski.

Literatura podstawowa

  1. H. Kruegle., CCTV Surveillance, Second Edition: Video Practices and Technology, Butterworth-Heinemann, 2006, 672 s.
  2. G. Kukharev, A. Kuźmiński, Techniki Biometryczne Część I – Metody Rozpoznawania Twarzy, Politechnika Szczecińska, Szczecin, 2003, 310 s.
  3. J. S. Sussman, Perspectives on Intelligent Transportation Systems (ITS), Springer, 2005, 229 s.
  4. Z. Wróbel, R. Koprowski, Praktyka przetwarzania obrazów z zadaniami w programie Matlab, EXIT, Warszawa, 2008, 278 s.
  5. G. Bradski, A. Kaehler, Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library, O'Reilly, 2008, 578 s.

Literatura dodatkowa

  1. E. M. Harwood, Digital CCTV: A Security Professional's Guide, Butterworth-Heinemann, 2007, 328 s.
  2. S. Wang, Intelligent Buildings and Building Automation, Spon Press, 2009, 264 s.
  3. M. Dalgleish, N. Hoose, Highway Traffic Monitoring and Data Quality, Artech House Publishers, 2008, 233 s.
  4. V. Damjanovski, CCTV, Second Edition: Networking and Digital Technology, Butterworth-Heinemann, 2005, 584 s.

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Istruktaż do zajęć.1
T-L-2Praca z oprogramowaniem do monitoringu wizyjnego. Monitoring wizyjny w budynku Wydziału i na terenie kampusu. System ALPR.1
T-L-3Budowa i wykorzystanie sprzętu komputerowego na potrzeby zaawansowanych systemów monitoringu wizyjnego (np. kamera termowizyjna, kamery bezporzewodowe, kamery inteligentne).1
T-L-4Implementacja wybranych algorytmów modelowania tła.2
T-L-5Implementacja algorytmu automatycznego śledzenia obiektów.2
T-L-6Implementacja wybranych metody automatycznego rozpoznawania obiektów.2
T-L-7Zaliczenie laboratoriów.1
10

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Opracowanie koncepcji inteligentnego systemu monitoringu. Określenie zakresu projektu.2
T-P-2Projekt i implementacja własnego systemu. Opracowanie dokumentacji.6
T-P-3Zaliczenie projektu.2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do systemów monitoringu wizyjnego. Wybrane zagadnienia i klasyfikacja systemów monitoringu. Regulacje prawne.1
T-W-2Systemy wideo-obserwacji. Sprzęt w systemach monitoringu. Inteligentny budynek. Inteligentne kamery. Zastosowanie obrazów termowizyjnych w monitoringu. Mobilne platformy bezprzewodowe. Rejestry czasu pracy.2
T-W-3Systemy monitoringu stosowane w ITS (Inteligentnych Systemach Transportowych). Systemy ALPR, WIM, pomiaru natężenia ruchu, inteligentny parking, monitoringu samochodów w firmie transportowo-spedycyjnej, inne.2
T-W-4Metody modelowanie tła w systemach monitoringu na potrzeby ekstrakcji obiektów pierwszoplanowych.1
T-W-5Metody automatycznego śledzenia obiektów w systemach monitoringu wizyjnego.1
T-W-6Metody automatycznego rozpoznawania obiektów w systemach monitoringu wizyjnego.1
T-W-7Przykłady realizacji inteligentnych systemów monitoringu wizyjnego. Systemy pomiaru natężenia ruchu. Analiza skupisk ludzkich. Rozpoznawanie obiektów na podstawie sylwetki. Rozpoznawanie ludzi na podstawie cech biometrycznych.2
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2przygotowanie do zajęć laboratoryjnych10
A-L-3udział w konsultacjach do laboratoriów2
A-L-4przygotowanie sprawozdań z realizacji wybranych laboratoriów6
A-L-5uzupełnienie implementacji wykonanej w czasie laboratoriów5
33
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1uczestnictwo w zajęciach10
A-P-2praca własna nad tworzonym systemem40
50
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach10
A-W-2czytanie literatury - wyszukiwanie i zapoznawanie się z rozwiązaniami implementacyjnymi20
A-W-3przygotowanie do egzaminu5
35
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O5/9_W01zdobycie wiedzy z zaakresu budowy i funkcjonowania systemów monitoringu wizyjnego oraz algorytmów przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych w inteligentnych systemach monitoringu wizyjnego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W06zna wybrane języki i techniki programowania, podstawowe techniki projektowania i wytwarzania aplikacji oraz systemów informatycznych
I_1A_W16ma wiedzę dotyczącą możliwości zastosowania informatyki w różnych dziedzinach aktywności ludzkiej (np. w przemyśle, zarządzaniu i medycynie)
I_1A_W12ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
I_1A_W17zna podstawowe metody gromadzenia i przetwarzania danych i informacji
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_W03ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną obejmującą kluczowe zagadnienia z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W04ma szczegółową wiedzę związaną z wybranymi zagadnieniami z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W05ma podstawową wiedzę o trendach rozwojowych z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_W06ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
T1A_W07zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_W08ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych pozatechnicznych uwarunkowań działalności inżynierskiej
T1A_W09ma podstawową wiedzę dotyczącą zarządzania, w tym zarządzania jakością, i prowadzenia działalności gospodarczej
T1A_W10zna i rozumie podstawowe pojęcia i zasady z zakresu ochrony własności przemysłowej i prawa autorskiego; umie korzystać z zasobów informacji patentowej
T1A_W11zna ogólne zasady tworzenia i rozwoju form indywidualnej przedsiębiorczości, wykorzystującej wiedzę z zakresu dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_W01ma podstawową wiedzę o cyklu życia urządzeń, obiektów i systemów technicznych
InzA_W02zna podstawowe metody, techniki, narzędzia i materiały stosowane przy rozwiązywaniu prostych zadań inżynierskich z zakresu studiowanego kierunku studiów
InzA_W03ma podstawową wiedzę niezbędną do rozumienia społecznych, ekonomicznych, prawnych i innych uwarunkowań działalności inżynierskiej
InzA_W04ma podstawową wiedzę dotyczącą zarządzania, w tym zarządzania jakością, i prowadzenia działalności gospodarczej
InzA_W05zna typowe technologie inżynierskie w zakresie studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z możliwościami i zasadami funkcjonowania współczesnych inteligentncyh systemów monitoirngu
C-3Przygotowanie studentów do samodzielnego projektowania inteligentnego systemu monitoringu realizującego zadania automatycznego przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do systemów monitoringu wizyjnego. Wybrane zagadnienia i klasyfikacja systemów monitoringu. Regulacje prawne.
T-W-2Systemy wideo-obserwacji. Sprzęt w systemach monitoringu. Inteligentny budynek. Inteligentne kamery. Zastosowanie obrazów termowizyjnych w monitoringu. Mobilne platformy bezprzewodowe. Rejestry czasu pracy.
T-W-3Systemy monitoringu stosowane w ITS (Inteligentnych Systemach Transportowych). Systemy ALPR, WIM, pomiaru natężenia ruchu, inteligentny parking, monitoringu samochodów w firmie transportowo-spedycyjnej, inne.
T-W-4Metody modelowanie tła w systemach monitoringu na potrzeby ekstrakcji obiektów pierwszoplanowych.
T-W-5Metody automatycznego śledzenia obiektów w systemach monitoringu wizyjnego.
T-W-6Metody automatycznego rozpoznawania obiektów w systemach monitoringu wizyjnego.
T-W-7Przykłady realizacji inteligentnych systemów monitoringu wizyjnego. Systemy pomiaru natężenia ruchu. Analiza skupisk ludzkich. Rozpoznawanie obiektów na podstawie sylwetki. Rozpoznawanie ludzi na podstawie cech biometrycznych.
Metody nauczaniaM-1wykłady: informacyjne, problemowe i konwersatoryjne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: egzamin z wiedzy teoretycznej
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Brak podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu.
3,0Zna zasady budowy i funkcjonowania systemów monitoringu wizyjnego. Potrafi podać przykłady realizacji inteligentnych systemów monitoringu wizyjnego.
3,5Zna parametry podstawowych komponentów systemu monitoringu wizyjnego. Orientuje się jakie alogrytmy przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych stosowane są w inteligentnych systemach monitoringu wizyjnego.
4,0Rozróżnia technologie stosowane w systemach monitoringu wizyjnego - potrafi wymienić ich wady i zalety. Zna algorytmy przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych stosowane w systemach monitoringu wizyjnego.
4,5Porównuje technologie stosowane w systemach monitoringu wizyjnego. Umie wskazać potencjaną grupę algorytmów do realizacji przykładowego zadania.
5,0Potrafi dokonać wyboru technologi pod konkretne zastosowanie. Ocenia potencjalną skuteczność algorytmów w zadanym problemie inteligentnego systemu monitoringu.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O5/9_U01umiejętność praktycznego rozwiązywania problemów technicznych metodami programistycznymi na przykładzie zadań stawianych inteligentnym systemom monitoringu
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U17potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi rozwiązania prostego zadania inżynierskiego, typowego dla reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
I_1A_U05potrafi tworzyć i posługiwać się dokumentacją techniczną
I_1A_U01potrafi w zakresie podstawowym projektować, implementować i testować oprogramowanie
I_1A_U02potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych i indywidualnych
I_1A_U03umie oceniać przydatność i stosować różne paradygmaty programowania, języki i środowiska programistyczne do rozwiązywania problemów dziedzinowych
I_1A_U15potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
I_1A_U06umie na poziomie podstawowym konfigurować systemy komputerowe
I_1A_U19ma umiejętność wyboru algorytmu i struktur danych do rozwiązania określonego zadania inżynierskiego
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_U01potrafi pozyskiwać informacje z literatury, baz danych oraz innych właściwie dobranych źródeł, także w języku angielskim lub innym języku obcym uznawanym za język komunikacji międzynarodowej w zakresie studiowanego kierunku studiów; potrafi integrować uzyskane informacje, dokonywać ich interpretacji, a także wyciągać wnioski oraz formułować i uzasadniać opinie
T1A_U02potrafi porozumiewać się przy użyciu różnych technik w środowisku zawodowym oraz w innych środowiskach
T1A_U03potrafi przygotować w języku polskim i języku obcym, uznawanym za podstawowy dla dziedzin nauki i dyscyplin naukowych właściwych dla studiowanego kierunku studiów, dobrze udokumentowane opracowanie problemów z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U04potrafi przygotować i przedstawić w języku polskim i języku obcym prezentację ustną, dotyczącą szczegółowych zagadnień z zakresu studiowanego kierunku studiów
T1A_U06ma umiejętności językowe w zakresie dziedzin nauki i dyscyplin naukowych, właściwych dla studiowanego kierunku studiów, zgodne z wymaganiami określonymi dla poziomu B2 Europejskiego Systemu Opisu Kształcenia Językowego
T1A_U07potrafi posługiwać się technikami informacyjno-komunikacyjnymi właściwymi do realizacji zadań typowych dla działalności inżynierskiej
T1A_U08potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
T1A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
T1A_U10potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
T1A_U11ma przygotowanie niezbędne do pracy w środowisku przemysłowym oraz zna zasady bezpieczeństwa związane z tą pracą
T1A_U12potrafi dokonać wstępnej analizy ekonomicznej podejmowanych działań inżynierskich
T1A_U13potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
T1A_U14potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
T1A_U15potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
T1A_U16potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować oraz zrealizować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_U01potrafi planować i przeprowadzać eksperymenty, w tym pomiary i symulacje komputerowe, interpretować uzyskane wyniki i wyciągać wnioski
InzA_U02potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich metody analityczne, symulacyjne oraz eksperymentalne
InzA_U03potrafi - przy formułowaniu i rozwiązywaniu zadań inżynierskich - dostrzegać ich aspekty systemowe i pozatechniczne
InzA_U05potrafi dokonać krytycznej analizy sposobu funkcjonowania i ocenić - zwłaszcza w powiązaniu ze studiowanym kierunkiem studiów - istniejące rozwiązania techniczne, w szczególności urządzenia, obiekty, systemy, procesy, usługi
InzA_U06potrafi dokonać identyfikacji i sformułować specyfikację prostych zadań inżynierskich o charakterze praktycznym, charakterystycznych dla studiowanego kierunku studiów
InzA_U07potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi służących do rozwiązania prostego zadania inżynierskiego o charakterze praktycznym, charakterystycznego dla studiowanego kierunku studiów oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
InzA_U08potrafi - zgodnie z zadaną specyfikacją - zaprojektować proste urządzenie, obiekt, system lub proces, typowe dla studiowanego kierunku studiów, używając właściwych metod, technik i narzędzi
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z możliwościami i zasadami funkcjonowania współczesnych inteligentncyh systemów monitoirngu
C-2Przygotowanie studentów do korzystania ze specjalizowanego oprogramowania stosowanego w tradycyjnych systemach monitoringu i inteligentnych systemach monitoringu
C-3Przygotowanie studentów do samodzielnego projektowania inteligentnego systemu monitoringu realizującego zadania automatycznego przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych
C-4Zdobycie przez studentów umiejętności rozwiązania problemu technicznego za pomocą metod informatycznych - implementacja funkcjonalnego oprogramowania z zakresu inteligentnych systemów monitoringu
C-5Zdobycie przez studentów kompetencji personalnych w zakresie umiejętności czytania dokumentacji technicznej (dokumentacja producentów sprzętu, bibliotek programistycznych np. OpenCV), wykorzystywania opisów i wiedzy zgromadzonej w Internecie do programowania własnych aplikacji
C-6Zdobycie przez studentów kompetencji społecznych w zakresie wymiany wiedzy z innymi studentami, współpracy przy implementacji algorytmów oraz testowania opracowanych rozwiązań
Treści programoweT-P-1Opracowanie koncepcji inteligentnego systemu monitoringu. Określenie zakresu projektu.
T-P-2Projekt i implementacja własnego systemu. Opracowanie dokumentacji.
T-L-2Praca z oprogramowaniem do monitoringu wizyjnego. Monitoring wizyjny w budynku Wydziału i na terenie kampusu. System ALPR.
T-L-3Budowa i wykorzystanie sprzętu komputerowego na potrzeby zaawansowanych systemów monitoringu wizyjnego (np. kamera termowizyjna, kamery bezporzewodowe, kamery inteligentne).
T-L-4Implementacja wybranych algorytmów modelowania tła.
T-L-5Implementacja algorytmu automatycznego śledzenia obiektów.
T-L-6Implementacja wybranych metody automatycznego rozpoznawania obiektów.
Metody nauczaniaM-2ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
M-3dyskusja dydaktyczna związana z indywidualnym projektem realizowanym przez studenta, burza mózgów
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: ocena zaimplementowanego systemu inteligentnego monitoringu
S-3Ocena formująca: kontrola postępów w implementacji własnego systemu
S-4Ocena formująca: sprawdzenie sprawozdań z wykonanych zadań
S-5Ocena formująca: ocena przygotowania do zajęć laboratoryjnych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Brak podstawowych umiejętności z zakresu przedmiotu.
3,0Potrafi obsługiwać wybrane aplikacje stosowane w monitoringu wizyjnym. Potrafi sformułować założenia dla koncepcji inteligentnego systemu monitoringu wizyjnego.
3,5Potrafi podłączyć się do strumienia danych z kamery wideo we własnym oprogramowaniu.
4,0Korzysta z gotowych implementacji algorytmów. Potrafi sprawdzi ich skuteczność.
4,5Implementuje algorytmy przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych na potrzeby systemów monitoringu wizyjnego.
5,0Implementuje własny system inteligentnego monitoringu wizyjnego realizujący zadania przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O5/9_K01zdobycie kompetencji personalnych w zakresie umiejętności odszukania wiedzy i wykorzystania jej w praktyce oraz zdobycie kompetencji społecznych w zakresie konsutowania się przy rozwiązywaniu określonych problemów i obrony własnych rezultatów
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_K01świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
I_1A_K04rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu informacji o rozwoju i osiągnięciach nauki w zakresie informatyki
I_1A_K02świadomie stosuje przepisy prawa i przestrzega zasad etyki zawodowej
I_1A_K07rozumie społeczny i zawodowy kontekst informatyki oraz związanych z nim aspektów prawnych i etycznych
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT1A_K01rozumie potrzebę uczenia się przez całe życie; potrafi inspirować i organizować proces uczenia się innych osób
T1A_K02ma świadomość ważności i zrozumienie pozatechnicznych aspektów i skutków działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
T1A_K03potrafi współdziałać i pracować w grupie, przyjmując w niej różne role
T1A_K05prawidłowo identyfikuje i rozstrzyga dylematy związane z wykonywaniem zawodu
T1A_K07ma świadomość roli społecznej absolwenta uczelni technicznej, a zwłaszcza rozumie potrzebę formułowania i przekazywania społeczeństwu, w szczególności poprzez środki masowego przekazu, informacji i opinii dotyczących osiągnięć techniki i innych aspektów działalności inżynierskiej; podejmuje starania, aby przekazać takie informacje i opinie w sposób powszechnie zrozumiały
Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraInzA_K01ma świadomość ważności i rozumie pozatechniczne aspekty i skutki działalności inżynierskiej, w tym jej wpływu na środowisko, i związanej z tym odpowiedzialności za podejmowane decyzje
Cel przedmiotuC-5Zdobycie przez studentów kompetencji personalnych w zakresie umiejętności czytania dokumentacji technicznej (dokumentacja producentów sprzętu, bibliotek programistycznych np. OpenCV), wykorzystywania opisów i wiedzy zgromadzonej w Internecie do programowania własnych aplikacji
C-6Zdobycie przez studentów kompetencji społecznych w zakresie wymiany wiedzy z innymi studentami, współpracy przy implementacji algorytmów oraz testowania opracowanych rozwiązań
Treści programoweT-P-1Opracowanie koncepcji inteligentnego systemu monitoringu. Określenie zakresu projektu.
T-P-2Projekt i implementacja własnego systemu. Opracowanie dokumentacji.
T-L-2Praca z oprogramowaniem do monitoringu wizyjnego. Monitoring wizyjny w budynku Wydziału i na terenie kampusu. System ALPR.
T-L-4Implementacja wybranych algorytmów modelowania tła.
T-L-5Implementacja algorytmu automatycznego śledzenia obiektów.
T-L-6Implementacja wybranych metody automatycznego rozpoznawania obiektów.
Metody nauczaniaM-2ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera
M-3dyskusja dydaktyczna związana z indywidualnym projektem realizowanym przez studenta, burza mózgów
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: ocena zaimplementowanego systemu inteligentnego monitoringu
S-3Ocena formująca: kontrola postępów w implementacji własnego systemu
S-4Ocena formująca: sprawdzenie sprawozdań z wykonanych zadań
S-5Ocena formująca: ocena przygotowania do zajęć laboratoryjnych
S-6Ocena podsumowująca: obrona sprawozdania z projektu przed grupą
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie posiada kompetencji społecznych przewidzianych dla przedmotu.
3,0Potrafi zdobyć informację z dostępnych źródeł (literatura, materiały konferencyjne, internet, inne) na temat rozwiązań sprzętowych oraz algorytmów przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych stosowanych w systemach monitoringu wizyjnego.
3,5Potrafi zaprezentować wyszukany materiał na forum grupy. Potrafi przedstawić założenia włąsnego systemu.
4,0Wymienia się wiedzą w grupie. Rozumie konstruktywną krytykę i potrafi się do niej dostosować.
4,5Potrafi przygotować i wygłosić prezentację nt. własnego inteligentnego systemu monitoringu wizyjnego.
5,0Broni osiągniętych rezultatów. Konstruuje obiektywne wnioski.