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 | 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 | 8 | Grupa obieralna | 5 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Podstawowa umiejętność programowania w języku proceduralnym i obiektowym (preferowane C++, MATLAB) |
| W-2 | Podstawowa umiejętność przetwarzania obrazów cyfrowych (poprawa jakości obrazu, filtracja, itp.) oraz umiejętność implementacji algorytmów przetwarzania obrazów |
| W-3 | Podstawowa wiedza z zakresu budowy i obsługi baz danych |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z możliwościami i zasadami funkcjonowania współczesnych inteligentncyh systemów monitoirngu |
| C-2 | Przygotowanie studentów do korzystania ze specjalizowanego oprogramowania stosowanego w tradycyjnych systemach monitoringu i inteligentnych systemach monitoringu |
| C-3 | Przygotowanie studentów do samodzielnego projektowania inteligentnego systemu monitoringu realizującego zadania automatycznego przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych |
| C-4 | Zdobycie przez studentów umiejętności rozwiązania problemu technicznego za pomocą metod informatycznych - implementacja funkcjonalnego oprogramowania z zakresu inteligentnych systemów monitoringu |
| C-5 | Zdobycie 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-6 | Zdobycie 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
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Istruktaż do zajęć. Praca z oprogramowaniem do monitoringu wizyjnego. Monitoring wizyjny w budynku Wydziału i na terenie kampusu. System ALPR. | 1 |
| T-L-2 | Budowa i wykorzystanie sprzętu komputerowego na potrzeby zaawansowanych systemów monitoringu wizyjnego w zadaniach wykrywania i oceny zagrożeń w przestrzeni publicznej. | 2 |
| T-L-3 | Implementacja wybranych algorytmów modelowania tła. | 2 |
| T-L-4 | Implementacja algorytmu automatycznego śledzenia obiektów. | 2 |
| T-L-5 | Implementacja wybranych metody automatycznego rozpoznawania obiektów. | 2 |
| T-L-6 | Zaliczenie laboratoriów. | 1 |
| 10 | ||
| projekty | ||
| T-P-1 | Opracowanie koncepcji inteligentnego systemu monitoringu. Określenie zakresu projektu. | 2 |
| T-P-2 | Projekt i implementacja własnego systemu. Opracowanie dokumentacji. | 6 |
| T-P-3 | Zaliczenie projektu. | 2 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do systemów monitoringu wizyjnego. Wybrane zagadnienia i klasyfikacja systemów monitoringu. Regulacje prawne. | 1 |
| T-W-2 | Systemy wideo-obserwacji. Sprzęt w systemach monitoringu. Inteligentny budynek. Inteligentne kamery. Zastosowanie obrazów termowizyjnych w monitoringu. Mobilne platformy bezprzewodowe. Rejestry czasu pracy. | 2 |
| T-W-3 | Systemy 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-4 | Metody modelowanie tła w systemach monitoringu na potrzeby ekstrakcji obiektów pierwszoplanowych. | 1 |
| T-W-5 | Metody automatycznego śledzenia obiektów w systemach monitoringu wizyjnego. | 1 |
| T-W-6 | Metody automatycznego rozpoznawania obiektów w systemach monitoringu wizyjnego. | 1 |
| T-W-7 | Przykłady realizacji inteligentnych systemów monitoringu wizyjnego dla celów zabezpieczenia bezpieczeństwa publicznego. | 1 |
| T-W-8 | Przykłady realizacji inteligentnych systemów monitoringu wizyjnego. Systemy pomiaru natężenia ruchu. Analiza skupisk ludzkich. Rozpoznawanie obiektów na podstawie sylwetki. Rozpoznawanie ludzi na podstawie cech biometrycznych. | 1 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-L-2 | przygotowanie do zajęć laboratoryjnych | 10 |
| A-L-3 | udział w konsultacjach do laboratoriów | 2 |
| A-L-4 | przygotowanie sprawozdań z realizacji wybranych laboratoriów | 6 |
| A-L-5 | uzupełnienie implementacji wykonanej w czasie laboratoriów | 5 |
| 33 | ||
| projekty | ||
| A-P-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-P-2 | praca własna nad tworzonym systemem | 40 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-W-2 | czytanie literatury - wyszukiwanie i zapoznawanie się z rozwiązaniami implementacyjnymi | 20 |
| A-W-3 | przygotowanie do egzaminu | 5 |
| 35 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykłady: informacyjne, problemowe i konwersatoryjne |
| M-2 | ćwiczenia laboratoryjne z użyciem komputera |
| M-3 | dyskusja dydaktyczna związana z indywidualnym projektem realizowanym przez studenta, burza mózgów |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: egzamin z wiedzy teoretycznej |
| S-2 | Ocena podsumowująca: ocena zaimplementowanego systemu inteligentnego monitoringu |
| S-3 | Ocena formująca: kontrola postępów w implementacji własnego systemu |
| S-4 | Ocena formująca: sprawdzenie sprawozdań z wykonanych zadań |
| S-5 | Ocena formująca: ocena przygotowania do zajęć laboratoryjnych |
| S-6 | Ocena podsumowująca: obrona sprawozdania z projektu przed grupą |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_W17, I_1A_W06, I_1A_W16 | — | — | C-1, C-3 | T-W-4, T-W-5, T-W-3, T-W-6, T-W-2, T-W-1, T-W-8 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_O5/09_U01 umiejętność praktycznego rozwiązywania problemów technicznych metodami programistycznymi na przykładzie zadań stawianych inteligentnym systemom monitoringu | I_1A_U19, I_1A_U06, I_1A_U17, I_1A_U01, I_1A_U02, I_1A_U15, I_1A_U03, I_1A_U05 | — | — | C-5, C-1, C-3, C-4, C-6, C-2 | T-L-3, T-L-2, T-L-4, T-L-5, T-P-1, T-P-2 | M-3, M-2 | S-5, S-4, S-2, S-3 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób 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_K02, I_1A_K01, I_1A_K07, I_1A_K04 | — | — | C-5, C-6 | T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-P-1, T-P-2 | M-3, M-2 | S-5, S-4, S-6, S-2, S-3 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium 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 | 2,0 | Brak podstawowej wiedzy z zakresu przedmiotu. |
| 3,0 | Zna zasady budowy i funkcjonowania systemów monitoringu wizyjnego. Potrafi podać przykłady realizacji inteligentnych systemów monitoringu wizyjnego. | |
| 3,5 | Zna parametry podstawowych komponentów systemu monitoringu wizyjnego. Orientuje się jakie alogrytmy przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych stosowane są w inteligentnych systemach monitoringu wizyjnego. | |
| 4,0 | Rozróżnia technologie stosowane w systemach monitoringu wizyjnego - potrafi wymienić ich wady i zalety. Zna algorytmy przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych stosowane w systemach monitoringu wizyjnego. | |
| 4,5 | Porównuje technologie stosowane w systemach monitoringu wizyjnego. Umie wskazać potencjaną grupę algorytmów do realizacji przykładowego zadania. | |
| 5,0 | Potrafi dokonać wyboru technologi pod konkretne zastosowanie. Ocenia potencjalną skuteczność algorytmów w zadanym problemie inteligentnego systemu monitoringu. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O5/09_U01 umiejętność praktycznego rozwiązywania problemów technicznych metodami programistycznymi na przykładzie zadań stawianych inteligentnym systemom monitoringu | 2,0 | Brak podstawowych umiejętności z zakresu przedmiotu. |
| 3,0 | Potrafi obsługiwać wybrane aplikacje stosowane w monitoringu wizyjnym. Potrafi sformułować założenia dla koncepcji inteligentnego systemu monitoringu wizyjnego. | |
| 3,5 | Potrafi podłączyć się do strumienia danych z kamery wideo we własnym oprogramowaniu. | |
| 4,0 | Korzysta z gotowych implementacji algorytmów. Potrafi sprawdzi ich skuteczność. | |
| 4,5 | Implementuje algorytmy przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych na potrzeby systemów monitoringu wizyjnego. | |
| 5,0 | Implementuje własny system inteligentnego monitoringu wizyjnego realizujący zadania przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium 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 | 2,0 | Nie posiada kompetencji społecznych przewidzianych dla przedmotu. |
| 3,0 | Potrafi 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. | |
| 3,5 | Potrafi zaprezentować wyszukany materiał na forum grupy. Potrafi przedstawić założenia włąsnego systemu. | |
| 4,0 | Wymienia się wiedzą w grupie. Rozumie konstruktywną krytykę i potrafi się do niej dostosować. | |
| 4,5 | Potrafi przygotować i wygłosić prezentację nt. własnego inteligentnego systemu monitoringu wizyjnego. | |
| 5,0 | Broni osiągniętych rezultatów. Konstruuje obiektywne wnioski. |
Literatura podstawowa
- H. Kruegle., CCTV Surveillance, Second Edition: Video Practices and Technology, Butterworth-Heinemann, 2006, 672 s.
- G. Kukharev, A. Kuźmiński, Techniki Biometryczne Część I – Metody Rozpoznawania Twarzy, Politechnika Szczecińska, Szczecin, 2003, 310 s.
- J. S. Sussman, Perspectives on Intelligent Transportation Systems (ITS), Springer, 2005, 229 s.
- Z. Wróbel, R. Koprowski, Praktyka przetwarzania obrazów z zadaniami w programie Matlab, EXIT, Warszawa, 2008, 278 s.
- G. Bradski, A. Kaehler, Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library, O'Reilly, 2008, 578 s.
Literatura dodatkowa
- E. M. Harwood, Digital CCTV: A Security Professional's Guide, Butterworth-Heinemann, 2007, 328 s.
- S. Wang, Intelligent Buildings and Building Automation, Spon Press, 2009, 264 s.
- M. Dalgleish, N. Hoose, Highway Traffic Monitoring and Data Quality, Artech House Publishers, 2008, 233 s.
- V. Damjanovski, CCTV, Second Edition: Networking and Digital Technology, Butterworth-Heinemann, 2005, 584 s.