دوره پیاده‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های تحلیل ویدئو با استفاده از ابزار OpenVINO در محیط‌های پردازشی داخلی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های تحلیل ویدئو با استفاده از ابزار OpenVINO در محیط‌های پردازشی داخلی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و بینایی ماشین (Computer Vision)

موضوع میانی: تحلیل ویدئو و تشخیص فعالیت‌های انسانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بینایی ماشین و تحلیل ویدئو در محیط‌های پردازشی
• 2. آشنایی با معماری و قابلیت‌های ابزار OpenVINO
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه OpenVINO در سیستم‌های داخلی
• 4. ساختار مدل‌های یادگیری عمیق برای تشخیص فعالیت‌های انسانی
• 5. پیش‌پردازش فریم‌های ویدئویی برای افزایش دقت تحلیل
• 6. مفاهیم پایه در استنتاج مدل‌های بینایی ماشین
• 7. آشنایی با فرمت مدل‌های شبکه عصبی و تبدیل آن‌ها به IR
• 8. بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از Model Optimizer
• 9. استفاده از ابزار Benchmark برای ارزیابی عملکرد پردازشی
• 10. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی بارگذاری مدل در محیط‌های CPU
• 11. آشنایی با مجموعه داده‌های استاندارد در تشخیص فعالیت
• 12. پیاده‌سازی الگوریتم‌های استخراج ویژگی‌های حرکتی
• 13. تکنیک‌های کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل‌های ویدئویی
• 14. پیاده‌سازی لایه استنتاج (Inference Engine) در پایتون
• 15. مدیریت جریان‌های ویدئویی زنده و ضبط‌شده
• 16. تشخیص اشیاء و الگوهای حرکتی در فریم‌های متوالی
• 17. طبقه‌بندی فعالیت‌های انسانی با استفاده از مدل‌های CNN
• 18. به‌کارگیری شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در تحلیل ویدئو
• 19. تکنیک‌های تشخیص حرکت با استفاده از Optical Flow
• 20. پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص وضعیت بدن (Pose Estimation)
• 21. بهینه‌سازی عملیات محاسباتی با استفاده از پلاگین‌های OpenVINO
• 22. اجرای موازی عملیات پردازش ویدئو در پردازنده‌های چند هسته‌ای
• 23. کاهش تأخیر در سیستم‌های نظارت تصویری هوشمند
• 24. ارزیابی دقت و نرخ فریم در سیستم‌های تحلیل بلادرنگ
• 25. پیاده‌سازی مدل‌های سبک‌وزن برای پردازش در لبه (Edge Computing)
• 26. بررسی چالش‌های پردازش ویدئو در شرایط نوری و محیطی مختلف
• 27. ارتقای دقت تشخیص با استفاده از تکنیک‌های پس‌پردازش
• 28. فیلتر کردن نویز و بهبود کیفیت تصویر در مراحل پیش‌پردازش
• 29. یکپارچه‌سازی خروجی مدل با سیستم‌های ثبت وقایع
• 30. توسعه رابط کاربری برای نمایش نتایج تحلیل ویدئو
• 31. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی سیستم‌های بینایی ماشین
• 32. روش‌های تست و عیب‌یابی مدل‌های بهینه‌شده
• 33. مستندسازی و گزارش‌گیری از نتایج تحلیل فعالیت‌های انسانی
• 34. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های پردازش ویدئو
• 35. مقیاس‌پذیری سیستم‌های بینایی ماشین در پروژه‌های بزرگ
• 36. بررسی خطاهای رایج در استنتاج مدل‌های ویدئویی
• 37. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 38. اخلاق در فناوری و رعایت حریم خصوصی در سیستم‌های نظارتی
• 39. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه تحلیل ویدئو برای پایش محیطی