Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
specjalność: systemy komputerowe i oprogramowanie

Sylabus przedmiotu Systemy monitoringu wizyjnego:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
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 10 Grupa obieralna 5

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL6 15 1,10,25zaliczenie
projektyP6 15 1,70,33zaliczenie
wykładyW6 15 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.2
T-L-3Budowa i wykorzystanie sprzętu komputerowego na potrzeby zaawansowanych systemów monitoringu wizyjnego w zadaniach wykrywania i oceny zagrożeń w przestrzeni publicznej.2
T-L-4Implementacja wybranych algorytmów modelowania tła.3
T-L-5Implementacja algorytmu automatycznego śledzenia obiektów.3
T-L-6Implementacja wybranych metody automatycznego rozpoznawania obiektów.3
T-L-7Zaliczenie laboratoriów.1
15
projekty
T-P-1Opracowanie koncepcji inteligentnego systemu monitoringu. Określenie zakresu projektu.2
T-P-2Projekt i implementacja własnego systemu. Opracowanie dokumentacji.11
T-P-3Zaliczenie projektu.2
15
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do systemów monitoringu wizyjnego. Wybrane zagadnienia i klasyfikacja systemów monitoringu. Regulacje prawne.2
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.2
T-W-5Metody automatycznego śledzenia obiektów w systemach monitoringu wizyjnego.2
T-W-6Metody automatycznego rozpoznawania obiektów w systemach monitoringu wizyjnego.2
T-W-7Przykłady realizacji inteligentnych systemów monitoringu wizyjnego dla celów zabezpieczenia bezpieczeństwa publicznego.1
T-W-8Przykłady realizacji inteligentnych systemów monitoringu wizyjnego. Systemy pomiaru natężenia ruchu. Analiza skupisk ludzkich. Rozpoznawanie obiektów na podstawie sylwetki. Rozpoznawanie ludzi na podstawie cech biometrycznych.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2przygotowanie do zajęć laboratoryjnych2
A-L-3udział w konsultacjach do laboratoriów2
A-L-4przygotowanie sprawozdań z realizacji wybranych laboratoriów6
A-L-5uzupełnienie implementacji wykonanej w czasie laboratoriów7
32
projekty
A-P-1uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2praca własna nad tworzonym systemem25
A-P-3Udział w zaliczeniu i konsultacjach2
A-P-4Studiowanie literatury10
52
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2czytanie literatury - wyszukiwanie i zapoznawanie się z rozwiązaniami implementacyjnymi10
A-W-3przygotowanie do egzaminu6
A-W-4Udział w egzaminie i konsultacjach4
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_O5/09_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_W12, I_1A_W06, I_1A_W16, I_1A_W17C-3, C-1T-W-8, T-W-3, T-W-4, T-W-6, T-W-5, T-W-2, T-W-1M-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_O5/09_U01
umiejętność praktycznego rozwiązywania problemów technicznych metodami programistycznymi na przykładzie zadań stawianych inteligentnym systemom monitoringu
I_1A_U01, I_1A_U02, I_1A_U06, I_1A_U15, I_1A_U17, I_1A_U19, I_1A_U03, I_1A_U05C-2, C-3, C-1, C-4, C-5, C-6T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-3, T-P-1, T-P-2M-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_O5/09_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_K07, I_1A_K01, I_1A_K02, I_1A_K04C-5, C-6T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-P-1, T-P-2M-2, M-3S-2, S-3, S-4, S-5, S-6

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O5/09_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_O5/09_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_O5/09_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.2
T-L-3Budowa i wykorzystanie sprzętu komputerowego na potrzeby zaawansowanych systemów monitoringu wizyjnego w zadaniach wykrywania i oceny zagrożeń w przestrzeni publicznej.2
T-L-4Implementacja wybranych algorytmów modelowania tła.3
T-L-5Implementacja algorytmu automatycznego śledzenia obiektów.3
T-L-6Implementacja wybranych metody automatycznego rozpoznawania obiektów.3
T-L-7Zaliczenie laboratoriów.1
15

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.11
T-P-3Zaliczenie projektu.2
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do systemów monitoringu wizyjnego. Wybrane zagadnienia i klasyfikacja systemów monitoringu. Regulacje prawne.2
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.2
T-W-5Metody automatycznego śledzenia obiektów w systemach monitoringu wizyjnego.2
T-W-6Metody automatycznego rozpoznawania obiektów w systemach monitoringu wizyjnego.2
T-W-7Przykłady realizacji inteligentnych systemów monitoringu wizyjnego dla celów zabezpieczenia bezpieczeństwa publicznego.1
T-W-8Przykłady realizacji inteligentnych systemów monitoringu wizyjnego. Systemy pomiaru natężenia ruchu. Analiza skupisk ludzkich. Rozpoznawanie obiektów na podstawie sylwetki. Rozpoznawanie ludzi na podstawie cech biometrycznych.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2przygotowanie do zajęć laboratoryjnych2
A-L-3udział w konsultacjach do laboratoriów2
A-L-4przygotowanie sprawozdań z realizacji wybranych laboratoriów6
A-L-5uzupełnienie implementacji wykonanej w czasie laboratoriów7
32
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2praca własna nad tworzonym systemem25
A-P-3Udział w zaliczeniu i konsultacjach2
A-P-4Studiowanie literatury10
52
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2czytanie literatury - wyszukiwanie i zapoznawanie się z rozwiązaniami implementacyjnymi10
A-W-3przygotowanie do egzaminu6
A-W-4Udział w egzaminie i konsultacjach4
35
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O5/09_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_W12ma podstawową wiedzę dotyczącą metod sztucznej inteligencji
I_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_W17zna podstawowe metody gromadzenia i przetwarzania danych i informacji
Cel przedmiotuC-3Przygotowanie studentów do samodzielnego projektowania inteligentnego systemu monitoringu realizującego zadania automatycznego przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych
C-1Zapoznanie studentów z możliwościami i zasadami funkcjonowania współczesnych inteligentncyh systemów monitoirngu
Treści programoweT-W-8Przykłady realizacji inteligentnych systemów monitoringu wizyjnego. Systemy pomiaru natężenia ruchu. Analiza skupisk ludzkich. Rozpoznawanie obiektów na podstawie sylwetki. Rozpoznawanie ludzi na podstawie cech biometrycznych.
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-6Metody automatycznego rozpoznawania obiektów w systemach monitoringu wizyjnego.
T-W-5Metody automatycznego śledzenia obiektów w systemach monitoringu wizyjnego.
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-1Wprowadzenie do systemów monitoringu wizyjnego. Wybrane zagadnienia i klasyfikacja systemów monitoringu. Regulacje prawne.
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_O5/09_U01umiejętność praktycznego rozwiązywania problemów technicznych metodami programistycznymi na przykładzie zadań stawianych inteligentnym systemom monitoringu
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U01potrafi w zakresie podstawowym projektować, implementować i testować oprogramowanie
I_1A_U02potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych i indywidualnych
I_1A_U06umie na poziomie podstawowym konfigurować systemy komputerowe
I_1A_U15potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
I_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_U19ma umiejętność wyboru algorytmu i struktur danych do rozwiązania określonego zadania inżynierskiego
I_1A_U03umie oceniać przydatność i stosować różne paradygmaty programowania, języki i środowiska programistyczne do rozwiązywania problemów dziedzinowych
I_1A_U05potrafi tworzyć i posługiwać się dokumentacją techniczną
Cel przedmiotuC-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-1Zapoznanie studentów z możliwościami i zasadami funkcjonowania współczesnych inteligentncyh systemów monitoirngu
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-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.
T-L-3Budowa i wykorzystanie sprzętu komputerowego na potrzeby zaawansowanych systemów monitoringu wizyjnego w zadaniach wykrywania i oceny zagrożeń w przestrzeni publicznej.
T-P-1Opracowanie koncepcji inteligentnego systemu monitoringu. Określenie zakresu projektu.
T-P-2Projekt i implementacja własnego systemu. Opracowanie dokumentacji.
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_O5/09_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_K07rozumie społeczny i zawodowy kontekst informatyki oraz związanych z nim aspektów prawnych i etycznych
I_1A_K01świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
I_1A_K02świadomie stosuje przepisy prawa i przestrzega zasad etyki zawodowej
I_1A_K04rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu informacji o rozwoju i osiągnięciach nauki w zakresie informatyki
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-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.
T-P-1Opracowanie koncepcji inteligentnego systemu monitoringu. Określenie zakresu projektu.
T-P-2Projekt i implementacja własnego systemu. Opracowanie dokumentacji.
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.