Detekcija i praćenje 3D objekata u slici kamere na vozilu primjenom dubokih neuronskih mreža (CROSBI ID 435670)
Ocjenski rad | diplomski rad
Podaci o odgovornosti
Kušec, Matija
Marković, Ivan
Peršić, Juraj
hrvatski
Detekcija i praćenje 3D objekata u slici kamere na vozilu primjenom dubokih neuronskih mreža
Detekcija i praćenje objekata u vremenu jedni su od najvažnijih zadataka autonomnih vozila. U radu je dan pregled korištenja duboke neuronske mreže u svrhu detekcije objekata u 3D slici kamere. Konkretna korištena mreža je CenterNet. Mreža se temelji na tome da su objekti predstavljeni središnjim točkama, a ostala se svojstva, poput 3D dimenzija i orijentacije, dobivaju regresijom iz značajki slike kod središta. Ta se neuronska mreža koristi kao potpora za probabilističko praćenje objekata u vremenu. Osnova za praćenje objekata je Kalmanov filtar. Za usporedbu predikcija i detekcija koristi se Mahalanobisova udaljenost. Mahalanobisova udaljenost može iskoristiti informaciju o neodred̄enosti predikcije, koju daje Kalmanov filtar. Praćenje se vrednuje na nuScenes skupu podataka.
Detekcija ; Praćenje ; Duboke neuronske mreže ; NuScenes ;
nije evidentirano
engleski
Detection and tracking of 3D objects in a camera image on a vehicle using deep neural networks
nije evidentirano
Detection ; Tracking ; Deep neural networks ; NuScenes ;
nije evidentirano
Podaci o izdanju
41
25.09.2020.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
