prikaz prve stranice dokumenta Metoda za procjenu dubine scene korištenjem jedne slike
Rad nije dostupan
diplomski rad
Metoda za procjenu dubine scene korištenjem jedne slike
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. urn:nbn:hr:168:314880
Mišković, Gabriela
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Mišković, G. (2021). Metoda za procjenu dubine scene korištenjem jedne slike (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:314880

Mišković, Gabriela. "Metoda za procjenu dubine scene korištenjem jedne slike." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:314880

Mišković, Gabriela. "Metoda za procjenu dubine scene korištenjem jedne slike." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:314880

Mišković, G. (2021). 'Metoda za procjenu dubine scene korištenjem jedne slike', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 29.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:314880

Mišković G. Metoda za procjenu dubine scene korištenjem jedne slike [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 29.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:314880

G. Mišković, "Metoda za procjenu dubine scene korištenjem jedne slike", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:314880

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:314880
Podaci o radu
NaslovMetoda za procjenu dubine scene korištenjem jedne slike
Naslov (engleski)A Method for Scene Depth Estimation Using Single Image
AutorGabriela Mišković
MentorSven Lončarić (mentor)
Član povjerenstvaSven Lončarić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Subašić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Petković (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-09, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Razvoj računarskih znanosti uvijek je bio popraćen razvojem tehnologije. Sve češća upotreba modernih vozila zahtjeva visoke tehnološke standarde. Upravo je računalni vid grana koja uvelike pronalazi primjenu u tehnološkom napretku modernih vozila. Važan zadatak koji rješava računalni vid je procjena dubine scene. Korištenje podataka o dubini vozilima omogućuje izbjegavanje sudara s objektima za koje se utvrdi da su preblizu. Na taj način se može drastično utjecati na smanjenje prometnih nesreća i samim time spasiti mnoge živote. Cilj ovog rada bio je napraviti vlastito rješenje na temelju postojeće metode za procjenu dubine scene korištenjem samo jedne slike. U skladu s postavljenim ciljem, u radu su predstavljene umjetne neuronske mreže s posebnim naglaskom na duboke konvolucijske neuronske mreže. Opisan je korišteni kitti set podataka, kao i detalji implementacije same metode te su predstavljeni dobiveni rezultati.
Sažetak (engleski)
The development of computer science has always been followed up by the development of technology. The increasing use of modern vehicles requires high technological standards. Computer vision is part of artificial intelligence which has a wide use in technological advancement of the modern vehicles. The important task solved by computer vision is depth estimation of the scene. Usage of depth data allows vehicles to avoid collisions with objects that are believed to be too close, and that is how number of traffic collisions may be drastically reduced and many lives saved. The aim of this paper was to create my own solution based on existing monodepth method. In addition to the subject, this paper presents artificial neural networks with special accent on deep convolutional neural networks. Used kitti data set is described, as well as the details of implementation of the method itself, and the obtained results are presented.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:314880
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 15:40:01