prikaz prve stranice dokumenta Estimacija lokacije i orijentacije metalnih objekata iz linijskih odziva impulsnog detektora metala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža
No public access
master's thesis
Estimacija lokacije i orijentacije metalnih objekata iz linijskih odziva impulsnog detektora metala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. urn:nbn:hr:168:985865
Barać, Ivan
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Barać, I. (2023). Estimacija lokacije i orijentacije metalnih objekata iz linijskih odziva impulsnog detektora metala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:985865

Barać, Ivan. "Estimacija lokacije i orijentacije metalnih objekata iz linijskih odziva impulsnog detektora metala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:985865

Barać, Ivan. "Estimacija lokacije i orijentacije metalnih objekata iz linijskih odziva impulsnog detektora metala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:985865

Barać, I. (2023). 'Estimacija lokacije i orijentacije metalnih objekata iz linijskih odziva impulsnog detektora metala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 25 June 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:985865

Barać I. Estimacija lokacije i orijentacije metalnih objekata iz linijskih odziva impulsnog detektora metala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2023 [cited 2024 June 25] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:985865

I. Barać, "Estimacija lokacije i orijentacije metalnih objekata iz linijskih odziva impulsnog detektora metala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2023. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:985865

Metadata
TitleEstimacija lokacije i orijentacije metalnih objekata iz linijskih odziva impulsnog detektora metala primjenom konvolucijskih neuronskih mreža
Title (english)Estimation of Location and Orientation of Metal Objects From Line Responses of Pulse Metal Detector Using Convolutional Neural Networks
AuthorIvan Barać
MentorVedran Bilas (mentor)
Committee memberVedran Bilas (predsjednik povjerenstva)
Committee memberDarko Vasić (član povjerenstva)
Committee memberStjepan Begušić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2023-07-07, Croatia
Abstract
U ovom diplomskom radu kreirano je nekoliko 1D konvolucijskih neuronskih mreža kojima je cilj estimacija lokacije i orijentacije metalnog objekta pod zemljom. Opisano je kako su kreirani primjeri za treniranje mreže. Za svaku od kreiranih konvolucijskih neuronskih mreža dan je prikaz arhitekture te je provedeno pretraživanje po rešetki kojim se određuju optimalni hiperparametri. Nakon određivanja optimalnih hiperparametara, svaka mreža se trenirala i evaluirala. U laboratoriju su napravljena mjerenja koja su poslužila za testiranje treniranih modela konvolucijske neuronske mreže. Opisano je kako su se mjerenja izvodila i kako su obrađeni primjeri prije samog testiranja. Najbolji rezultati estimacije x i y i z koordinate mete dobiveni su za mete na dubinama manjima od 5 cm gdje medijan pogreške estimacije iznosi oko 1 cm za svaku metu. Estimacija x koordinate mete najveći medijan pogreške ima za metak na dubinama preko 10 cm i on iznosi 2,8 cm. Detonator PMA 2 mine pokazao je najveću pogrešku estimacije y koordinate mete i ona iznosi 1,9 cm. Kao i kod estimacije x koordinate mete, za estimaciju z koordinatu mete najveći medijan pogreške dobiven je za metak na dubinama preko 10 cm i on iznosi 3 cm.
Abstract (english)
Several 1D convolutional neural networks were created in this thesis to estimate the location and orientation of an underground metal object. The process of generating training examples for the networks was described. For each created convolutional neural network, its architecture was presented, and a grid search was performed to determine the optimal hyperparameters. After determining the optimal hyperparameters, each network was trained and evaluated. Measurements were conducted in the laboratory to test the trained models of the convolutional neural networks. The process of conducting the measurements and preprocessing the examples before testing was described. The best results for estimating the target's x, y, and z coordinates were obtained for targets at depths less than 5 cm, with a median estimation error of approximately 1 cm for each target. The estimation of the x coordinate showed the highest median error for bullets at depths greater than 10 cm, with an error of 2,8 cm. The detonator of the PMA 2 mine exhibited the highest estimation error for the y coordinate, which was 1,9 cm. Similar to the estimation of the x coordinate, the estimation of the z coordinate had the highest median error for bullets at depths greater than 10 cm, with an error of 3 cm.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:985865
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-10-11 08:22:09