Disertace se zabývá aplikaci neuronových sítí pro detekci objektů na multimodální data v robotice. Celkem cílí na tři oblasti: tvorbu datasetu, zpracování multimodálních dat a trénování neuronových sítí. Nejdůležitější části práce je návrh metody pro tvorbu rozsáhlých anotovaných datasetů bez časové náročného lidského zásahu. Metoda používá neuronové sítě trénované na RGB obrázcích. Užitím dat z několika snímačů pro vytvoření modelu okolí a mapuje anotace z RGB obrázků na jinou datovou doménu jako jsou termální obrázky, či mračna bodů. Pomoci této metody autor vytvořil dataset několika set tisíc anotovaných obrázků a použil je pro trénink neuronové sítě, která následně překonala modely trénované na menších, lidmi anotovaných datasetech. Dále se autor v práci zabývá robustností detekce objektů v několika datových doménách za různých povětrnostních podmínek. Práce také popisuje kompletní řetězec zpracování multimodálních dat, které autor vytvořil během svého doktorského studia. To Zahrnuje vývoj unikátního senzorického zařízení, které je vybavené řadou snímačů běžně užívaných v robotice. Dále autor popisuje proces tvorby rozsáhlého, veřejně dostupného datasetu Brno Urban Dataset. Na závěr autor popisuje software, který vznikl během jeho studia a jak je tento software užit při zpracování dat v rámci jeho práce (Atlas Fusion a Robotic Template Library).
Identifer | oai:union.ndltd.org:nusl.cz/oai:invenio.nusl.cz:454982 |
Date | January 2021 |
Creators | Ligocki, Adam |
Contributors | Duchoň,, František, Saska,, Martin, Žalud, Luděk |
Publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií |
Source Sets | Czech ETDs |
Language | English |
Detected Language | Unknown |
Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
Page generated in 0.002 seconds