Videókamerára épülő járműpozíció becslés AI alapon
A gépi látást felhasználó járműdetektálás fontos eleme a járművek követésének a központi autó környezetében, ami pedig sokféle automatizálási feladathoz felhasználható. A dolgozatom célja olyan mesterséges intelligencián alapuló algoritmus kidolgozása, amely megfelelő pontossággal képes járműpozíció becslésére. Ehhez egy kamera szenzor beérkező jeleit használja fel. Az algoritmus alkalmas lehet a jövőben autonóm kereszteződésekbe belépő járművek, illetve gyalogosok pozíciójának meghatározására is.
A célkitűzés továbbá drónok mozgásának koordinációja. Amikor egy drónt előre programozott pályán irányítunk, haladása során tájékozódásnál a saját szenzoraira támaszkodva becsüli meg a tartózkodási helyét. A pozícióbecslést külső videókamera segítségével precízebben el lehet végezni. A két becslés eredményét fuzionálva pontosabb mozgáskoordináció valósítható meg. Az objektum detektor tanítása, illetve az algoritmus Matlab és Simulink szoftverekkel készül.
Mesterséges intelligencián alapuló objektum detektáló modell többféle lehet, nincs határozott válasz arra, hogy melyik a legjobb. Alkalmazásuknál figyelembe kell vennünk, hogy mindegyik más gyorsaságú és pontosságú, és a számunkra optimális modellt kell választani. Dolgozatomban összehasonlítom a jelenleg elérhető változatokat sebesség és pontosság szerint.
szerző
-
Flores Victor
Járműmérnöki
alapképzés (BA/BSc)
konzulensek
-
Dr. Németh Balázs
tudományos munkatárs, Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék -
Fényes Dániel
Doktorandusz, Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék
