prikaz prve stranice dokumenta Segmentacija voznog područja iz slike dobivene kamerom montiranom na prednjoj strani vozila
  Download
PDF 3.9 MB
master's thesis
Segmentacija voznog područja iz slike dobivene kamerom montiranom na prednjoj strani vozila
Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, 2024. urn:nbn:hr:200:308739
Ćaleta, Dunja
Josip Juraj Strossmayer University of Osijek
Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek
Department of Communications
Chair of Multimedia Systems and Digital Television

Institutional repository: Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek

Cite this document

Ćaleta, D. (2024). Segmentacija voznog područja iz slike dobivene kamerom montiranom na prednjoj strani vozila (Master's thesis). Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:308739

Ćaleta, Dunja. "Segmentacija voznog područja iz slike dobivene kamerom montiranom na prednjoj strani vozila." Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:308739

Ćaleta, Dunja. "Segmentacija voznog područja iz slike dobivene kamerom montiranom na prednjoj strani vozila." Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:308739

Ćaleta, D. (2024). 'Segmentacija voznog područja iz slike dobivene kamerom montiranom na prednjoj strani vozila', Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, accessed 25 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:308739

Ćaleta D. Segmentacija voznog područja iz slike dobivene kamerom montiranom na prednjoj strani vozila [Master's thesis]. Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek; 2024 [cited 2024 December 25] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:308739

D. Ćaleta, "Segmentacija voznog područja iz slike dobivene kamerom montiranom na prednjoj strani vozila", Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, Osijek, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:308739

Metadata
TitleSegmentacija voznog područja iz slike dobivene kamerom montiranom na prednjoj strani vozila
Title (english)Segmentation of the driving area from the image obtained by a camera mounted on the front of the vehicle
AuthorDunja Ćaleta
MentorMario Vranješ (mentor)
Committee memberMario Vranješ (predsjednik povjerenstva)
Committee memberRatko Grbić (član povjerenstva)
Committee memberMarijan Herceg (član povjerenstva)
GranterJosip Juraj Strossmayer University of Osijek
Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek
(Department of Communications)
(Chair of Multimedia Systems and Digital Television)
Osijek
Defense date and country2024-09-30, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Data Processing
Abstract
U sklopu ovog rada opisuje se razvoj i evaluaciju odabranih algoritama za semantičku segmentaciju voznog područja. Rad započinje pregledom područja te ističe potrebu za razvojem naprednih sustava za pomoć vozačima (ADAS). Detaljno se analiziraju postojeći pristupi semantičke segmentacije, uključujući segmentaciju zasnovanu na regijama i metode zasnovane na potpuno konvolucijskim mrežama (FCNs), s fokusom na modele kao što su SegFormer i U-Net. Također, istražuje se i evaluira prilagodba odabranih modela s ciljem poboljšanja učinkovitosti i jednostavnosti implementacije. Tijekom rada, odabrani algoritmi testirani su na skupovima podataka kao što su KITTI, Cityscapes i ADE20K, s ciljem identifikacije najučinkovitijeg modela za semantičku segmentaciju voznog područja. Opisana je implementacija modela, koji se pokazao kao najoptimalniji izbor, na mobilnim uređajima pomoću Android platforme. Rad se zaključuje potvrđivanjem uspješnosti implementacije, gdje odabrani model pokazuje zadovoljavajuće performanse u realnom vremenu. Ističe se značaj i potencijal semantičke segmentacije u području autonomne vožnje. Ovo istraživanje potvrđuje važnost daljnjeg razvoja i poboljšanja algoritma segmentacije, ne samo za poboljšanje sigurnosti i performansi autonomnih vozila, već i za primjenu u različitim inteligentnim transportnim sustavima.
Abstract (english)
Within this work, the development and evaluation of selected algorithms for semantic segmentation of the driving area are described.The paper begins with an overview of the area and highlights the need for the development of advanced driver assistance systems (ADAS). Existing approaches to semantic segmentation are analyzed in detail, including region-based segmentation and methods based on fully convolutional networks (FCNs), with a focus on models such as SegFormer and U-Net. Also, the adaptation of the selected models is investigated and evaluated with the aim of improving the efficiency and ease of implementation. During the work, the selected algorithms were tested on datasets such as KITTI, Cityscapes and ADE20K, with the aim of identifying the most effective model for semantic segmentation of the driving area. The implementation of the model, which proved to be the most optimal choice, on mobile devices using the Android platform is described. The paper concludes by confirming the success of the implementation, where the selected model shows satisfactory performance in real time. The importance and potential of semantic segmentation in the field of autonomous driving is highlighted. This research confirms the importance of further development and improvement of the segmentation algorithm, not only for improving the safety and performance of autonomous vehicles, but also for application in various intelligent transportation systems.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:200:308739
Study programmeTitle: University Study Automobile Computer and Communication
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: sveučilišni/a magistar/magistra inženjer/inženjerka automobilskog računarstva i komunikacija (sveučilišni/a magistar/magistra inženjer/inženjerka automobilskog računarstva i komunikacija)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2024-10-04 08:52:42