Return to search

Dynamické rozpoznávání scény pro navigaci mobilního robotu / Dynamic Scene Understanding for Mobile Robot Navigation

Diplomová práce se zabývá porozuměním dynamických scén pro navigaci mobilních robotů. V první části předkládáme nový přístup k "sebe-učícím" modelům - fůzi odhadu úběžníku cesty založeného na frekvenčním zpracování a pravděpodobnostních modelech využívající barvu pro segmentaci. Detekce úběžníku cesty je založena na odhadu dominantních orientací texturního toku, získáného pomocí banky Gaborových vlnek, a hlasování. Úběžník cesty poté definuje trénovací oblast, která se využívá k samostatnému učení barevných modelů. Nakonec, oblasti tvořící cestu jsou vybrány pomocí měření Mahalanobisovi vzdálenosti. Pár pravidel řeší situace, jako jsou mohutné stíny, přepaly a rychlost adaptivity. Kromě toho celý odhad úběžníku cesty je přepracován - vlnky jsou nahrazeny aproximacemi pomocí binárních blokových funkcí, což umožňuje efektivní filtraci pomocí integrálních obrazů. Nejužší hrdlo celého algoritmu bylo samotné hlasování, proto překládáme schéma, které nejdříve provede hrubý odhad úběžníku a následně jej zpřesní, čímž dosáhneme výrazně vyšší rychlosti (až 40x), zatímco přesnost se zhorší pouze o 3-5%. V druhé části práce předkládáme vyhlazovací filtr pro prostorovo-časovou konzistentnost predikcí, která je důležitá pro vyspělé systémy. Klíčovou částí filtru je nová metrika měřící podobnost mezi třídami, která rozlišuje mnohem lépe než standardní Euclidovská vzdálenost. Tato metrika může být použita k nejrůznějším úlohám v počítačovém vidění. Vyhlazovací filtr nejdříve odhadne optický tok, aby definoval lokální okolí. Toto okolí je použito k rekurzivní filtraci založené na podobnostní metrice. Celková přesnost předkládané metody měřená na pixelech, které nemají shodné predikce mezi původními daty a vyfiltrovanými, je téměř o 18% vyšší než u původních predikcí. Ačkoliv využíváme SHIM jako zdroj původních predikcí, algoritmus může být kombinován s kterýmkoliv jiným systémem (MRF, CRF,...), který poskytne predikce ve formě pravěpodobností. Předkládaný filtr představuje první krok na cestě k úplnému usuzování.

Identiferoai:union.ndltd.org:nusl.cz/oai:invenio.nusl.cz:219711
Date January 2012
CreatorsMikšík, Ondřej
ContributorsHorák, Karel, Žalud, Luděk
PublisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Source SetsCzech ETDs
LanguageEnglish
Detected LanguageUnknown
Typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
Rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess

Page generated in 0.1328 seconds