prikaz prve stranice dokumenta Semantička segmentacija kolničkih trakova
Rad nije dostupan
završni rad
Semantička segmentacija kolničkih trakova
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. urn:nbn:hr:168:913204
Bratulić, Jelena
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Bratulić, J. (2020). Semantička segmentacija kolničkih trakova (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:913204

Bratulić, Jelena. "Semantička segmentacija kolničkih trakova." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:913204

Bratulić, Jelena. "Semantička segmentacija kolničkih trakova." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:913204

Bratulić, J. (2020). 'Semantička segmentacija kolničkih trakova', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 25.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:913204

Bratulić J. Semantička segmentacija kolničkih trakova [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2020 [pristupljeno 25.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:913204

J. Bratulić, "Semantička segmentacija kolničkih trakova", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:913204

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:913204
Podaci o radu
NaslovSemantička segmentacija kolničkih trakova
Naslov (engleski)Semantic segmentation of road lanes
AutorJelena Bratulić
MentorSiniša Šegvić (mentor)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIvan Grubišić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaPetra Bevandić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2020-07-08, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Semantička segmentacija je jedan od problema kojim se bavi računalni vid. Semantička segmentacija ima širok spektar primjene, od medicine, poljoprivrede do u posljednje vrijeme sve popularnijeg područja autonomne vožnje. Autonomna vožnja nameće poseban izazov semantičkoj segmentaciji, posebice ukoliko se radi o segmentaciji kolničkih trakova budući da su sami trakovi izrazito uski i teško primjetni na slikama. Međutim, dobre rezultate u rješavanju tog problema postižu duboki konvolucijski modeli s ljestvičastim naduzorkovanjem. U ovom radu implementiran je jedan takav model te su provodeni i prikazani eksperimentalni rezultati na skupu podataka LLAMAS.
Sažetak (engleski)
Semantic segmentation is one of the problems that computer vision deals with. Semantic segmentation has a wide range of applications, from medicine, agriculture to the recently increasingly popular field of autonomous driving. Autonomous driving imposes a special challenge on semantic segmentation, especially when it comes to lane segmentation since the lanes themselves are extremely narrow and difficult to notice in images. However, deep convolutional models with ladder upsampling achieve good results in solving this problem. In this paper, one such model was implemented and experimental results were performed and presented on the LLAMAS data set.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:913204
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-14 08:34:38