Magistrinio darbo tikslas – įgyvendinti, graužikų biologinio, aplinkos žymėjimo kvapais ir navigacijos, proceso modelį robotikos srityje. Graužikai aplinkoje orientuojasi analizuodami informaciją gautą iš skirtingų penkių jutimo organų. Regėjimas padeda suvokti aplinkos erdvę, reljefą, atstumus iki objektų. Klausa, suteikia informaciją apie aplink esančius garso šaltinius, besiartinančius gyvūnus. Lytėjimas, padeda nustatyti objekto paviršiaus savybes: karštas ar šaltas, drėgnas ar sausas, minkštas ar kietas. Uoslė ir skonio receptoriai naudojami nustatyti maisto šaltiniui ar teritorijos riboms. Realiame biologiniame pasaulyje gyvūnai gali lengvai analizuoti informaciją gautą iš skirtingų jutimo organų ir ją derinti erdvinės navigacijos procese. Dirbtinėje sistemoje šie duomenys yra gaunami iš sensorių pasižyminčių skirtingomis savybėmis ir techniniais parametrais. Projekto tikslas - išspręsti robotikos uždavinį: tikslo paieškos navigacija naudojant aplinkos žymėjimą. Sukurta sistema imituoja graužiko erdvinės navigacijos procesą naudojant du skirtingus jutimo sensorius: dirbtinę regą ir dirbtinę uoslę. Projekte pristatoma sukurta sistema ir realizuoti erdvinės navigacijos algoritmai naudojantys vaizdinę ir kvapo informaciją. Aprašoma eksperimento vykdymo metodika ir priemonės. / The aim of the master thesis is to implement, rodent’s biological, goal directed navigation based on self-marking process in robotics. Rodents in environment navigate using analyzed information that gets from five different senses. Seeing helps to realize environment’s space, relief, distance from the objects. Hearing sense gives information about sound position of sound sources or other animals. Touch sense helps to determine properties of the surface: is it cold or hot, dry or wet, soft or hard. Olfactory and flavor receptors are used to determine food source or territory range. In real biological world animals could easily analyze and combine information from different sense receptors in spatial navigation process. In artificial system this data we are getting from different type and characteristics sensors. The main aim of this project is to solve robotic task: goal directed navigation based on self -marking method. Created system simulates rodent’s spatial navigation process where in two sensors are used: artificial eyes and artificial nose. This project presents created system and implemented spatial navigation algorithms which are using video and odor tracking based information. The methodology and tools used in experiment are described in this paper.

Objektų klasterizavimas – tai viena iš duomenų gavybos (angl. data mining) sričių. Šių algoritmų pagrindinis privalumas – gebėjimas atpažinti grupavimo struktūrą be jokios išankstinės informacijos. Magistriniame darbe yra pristatomas vaizdų klasterizavimo algoritmas, naudojantis savaime susitvarkančius neuroninius tinklus (angl. Self-Organizing Map). Darbe analizuojami vaizdų apdorojimo, ypatingųjų taškų radimo bei palyginimo metodai. Nustatyta, kad SIFT (angl. Scale Invariant Feature Transform) ypatingųjų taškų radimas bei aprašymas veikia patikimiausiai, todėl būtent SIFT taškiniai požymiai yra naudojami klasterizavime. Darbe taip pat analizuojamas atstumo tarp paveikslėlių radimo algoritmas, tiriami skirtingi jo parametrai. Algoritmų palyginimui yra naudojamos ROC (angl. Receiver Operating Characteristic) kreivės ir EER (angl. Equal Error Rate) rodiklis. Vaizdų klasterizavimui yra naudojamas ESOM (Emergent Self-Organizing Map) neuroninis tinklas, jis vizualizuojamas U-Matrix (angl. Unified distance Matrix) pagalba ir tinklo neuronai skirstomi į klasterius vandenskyros algoritmu su skirtingu aukščio parinkimu. Magistriniame darbe demonstruojami klasterizavimo rezultatai su pavyzdinėmis paveikslėlių duomenų bazėmis bei realiais gyvenimiškais vaizdais. / Clustering algorithms – a field of data mining – aims at finding a grouping structure in the input data without any a-priori information. The master thesis is dedicated for image processing and clustering algorithms. There are point-feature detection, description and comparison methods analyzed in this paper. The SIFT (Scale Invariant Feature Transform) by D. Lowe has been shown to behave better than the other ones; hence it has been used for image to image distance calculation and undirectly in clustering phase. Finding distances between images is not a trivial task and it also has been analysed in this thesis. Several methods have been compared using ROC (Receiver Operating Curve) and EER measurements. Image clustering process is described as: (1) training of ESOM (Emergent Self-Organizing Map), (2) its visualization in U-Matrix, (3) neuron clustering using waterflood algorithm, and (4) image grouping according to their best-matching unit neurons. The paper demonstrates the image clustering algorithm on public object image databases and real life images from the Internet as well.

Kasmet daugybė žmonių būna sužalojami autoįvykiuose, iš kurių dalis sužalojimų būna rimti arba pasibaigia mirtimi. Dedama vis daugiau pastangų kuriant įvairias sistemas, kurios padėtų mažinti nelaimių skaičių kelyje. Tokios sistemos gebėtų perspėti vairuotojus apie galimus pavojus, atpažindamos eismo dalyvius ir sekdamos jų padėtį kelyje. Eismo dalyvių kelyje atpažinimas iš vaizdo yra pakankamai sudėtinga, daug skaičiavimų reikalaujanti problema. Šiame darbe šiai problemai spręsti pasitelkti stereo vaizdai, nesugretinamumo žemėlapis bei konvoliuciniai neuroniniai tinklai. Konvoliuciniai neuroniniai tinklai reikalauja daug skaičiavimų, todėl jie optimizuoti pasitelkus grafikos procesorių ir OpenCL. Gautas iki 33,4% spartos pagerėjimas lyginant su centriniu procesoriumi. Stereo vaizdai ir nesugretinamumo žemėlapis leidžia atmesti didelius kadro regionus, kurių nereikia klasifikuoti su konvoliuciniu neuroniniu tinklu. Priklausomai nuo scenos vaizde, reikalingų klasifikavimo operacijų skaičius sumažėja vidutiniškai apie 70-95% ir tai leidžia kadrą apdoroti atitinkamai greičiau. / Many people are injured during auto accidents each year, some injures are serious or end in death. Many efforts are being put in developing various systems, which could help to reduce accidents on the road. Such systems could warn drivers of a potential danger, while recognizing on-road vehicles and tracking their position on the road. On-road vehicle recognition on image is a complex and computationally very intensive problem. In this paper, to solve this problem, stereo images, disparity map and convolutional neural networks are used. Convolutional neural networks are very computational intensive, so to optimize it GPU and OpenCL are used. 33.4% speed improvement was achieved compared to the central processor. Stereo images and disparity map allows to discard large areas of the image, which are not needed to be classified using convolutional neural networks. Depending on the scene of the image, the number of the required classification operations decreases on average by 70-95% and this allows to process the image accordingly faster.