prikaz prve stranice dokumenta Poboljšanje performansi detektora objekata dodavanjem podataka o dubini slike koristeći oblak točaka
  Preuzmi
PDF 2.89 MB
diplomski rad
Poboljšanje performansi detektora objekata dodavanjem podataka o dubini slike koristeći oblak točaka
Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2022. urn:nbn:hr:200:786921
Zmeškal, Ivan
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za računalno inženjerstvo i automatiku
Katedra za automatiku i robotiku

Institucijski repozitorij: Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek

Citirajte ovaj rad

Zmeškal, I. (2022). Poboljšanje performansi detektora objekata dodavanjem podataka o dubini slike koristeći oblak točaka (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:786921

Zmeškal, Ivan. "Poboljšanje performansi detektora objekata dodavanjem podataka o dubini slike koristeći oblak točaka." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:786921

Zmeškal, Ivan. "Poboljšanje performansi detektora objekata dodavanjem podataka o dubini slike koristeći oblak točaka." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:786921

Zmeškal, I. (2022). 'Poboljšanje performansi detektora objekata dodavanjem podataka o dubini slike koristeći oblak točaka', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 25.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:786921

Zmeškal I. Poboljšanje performansi detektora objekata dodavanjem podataka o dubini slike koristeći oblak točaka [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2022 [pristupljeno 25.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:786921

I. Zmeškal, "Poboljšanje performansi detektora objekata dodavanjem podataka o dubini slike koristeći oblak točaka", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:786921

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:786921
Podaci o radu
NaslovPoboljšanje performansi detektora objekata dodavanjem podataka o dubini slike koristeći oblak točaka
Naslov (engleski)Improving object detector performance by adding depth information using a point cloud
AutorIvan Zmeškal
MentorRatko Grbić (mentor)
Član povjerenstvaRatko Grbić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarijan Herceg (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMario Vranješ (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za računalno inženjerstvo i automatiku)
(Katedra za automatiku i robotiku)
Osijek
Datum i država obrane2022-12-21, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Umjetna inteligencija
Sažetak
U okviru ovog diplomskog rada opisane su neke od postojećih metoda detekcije objekata koje se primjenjuju u autonomnim vozilima. Za potrebe izrade rada korišteni su podatci dobiveni sa kamera koje se nalaze na prednjoj strani vozila i podatci dobiveni LiDAR senzorom, dok su korišteni detektori temeljeni na YOLOv3 i YOLOv4 algoritmima. Pomoću RGB slika i LiDAR podataka koji su naknadno vizualizirani, kreiran je novi skup podataka s RGBD slikama. RGBD slike su nastale na način da je RGB slikama kao četvrti kanal dodana informacija o dubini. Testiranjem detektora nad sva tri skupa podataka zaključeno je da informacije o dubini mogu rezultirati poboljšanjem performansi detektora. TakoĎer, rezultati testiranja su pokazali i odreĎene nedostatke detektora, kao najveći nedostatak se ističe relativno niska razina detekcije objekata što ostavlja prostor za potencijalna daljnja poboljšanja.
Sažetak (engleski)
As part of this thesis, some of the existing object detection methods used in autonomous vehicles are described. For the purposes of creating the work, data obtained from cameras located on the front of the vehicle and data obtained from a LiDAR sensor were used, while detectors based on YOLOv3 and YOLOv4 algorithms were used. Using RGB images and LiDAR data that were subsequently visualized, a new subset of RGBD image data was created. RGBD images were created by adding depth information to RGB images as fourth channel. By testing the detector on all three subsets of data, it was concluded that depth information can result in improved detector performance. Also, the test results showed certain shortcomings of the detector, the biggest drawback being the relatively low level of object detection, which leaves room for potential further improvements.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:786921
Studijski programNaziv: Automobilsko računarstvo i komunikacije
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka automobilskog računarstva i komunikacija (mag. ing. comp. et comm. techn)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2023-02-17 10:27:52