Vezetést segítő funkciók fejlesztése okostelefonra mély tanulás alapon
Napjainkban a mély neurális hálózatok egyre több szoftver funkciónak a hajtómotorjává vállnak, ahogy egyre több területen újabb és jobb modelleket alkotnak a kutatók és fejlesztők. A hálózatok erőforrás igényei nem csak tanítási időben magasak, de sok esetben egy komplex, nagy méretű hálózatban a predikció kiszámítása is jelentős számítási kapacitást igényelhet.
Dolgozatomban egy olyan szoftver keretrendszert dolgozok ki és mutatok be, amely a felhasználó számára vezetést segítő funkciókkal szolgál úgy, hogy az objektum detektálást végző mély neurális hálózat lokálisan, a készüléken fut. A keretrendszerrel kapcsolatban a munka kezdetén az alábbi célokat fogalmaztam meg: mély neurális hálózat futtatása mobil eszközön, az alkalmazást függetlenné tenni az Internet elérhetőségétől, új adatok gyűjtése és tanító adatok automatizált létrehozása nyers adatokból. Utóbbinak oka, hogy a publikusan elérhető adatbázisok száma és mérete véges és a magyar utakról nem áll rendelkezésre olyan adatbázis, amely publikus és címkézett is lenne. Célom, hogy a mobil készüléken újonnan gyűjtött adatokból automatizált módon új tanító adat legyen előállítható és ennek segítségével a meglévő modellek javítás és új modellek fejlesztése lehetséges legyen.
A munkám során létrehoztam egy Android alkalmazást, amely autókat, buszok és jelző lámpákat detektál a kamera képén úgy, hogy a háttérben mély neurális hálózatok számításait a készülék processzorán futtatja. Az alkalmazás emellett képes videó rögzítésére, amelyet egy FTP tárhelyre fel tud tölteni. A szerver oldal itt sem elhanyagolható, mert a feltöltött videók feldolgozásával a mély neurális hálózat tovább tanítására képes, majd az „okosabb” hálózatot vissza tudja szinkronizálni az Androidos készülékre. Ezzel az architektúrával biztosított az offline működés, viszont nem zárja ki, hogy a mély neurális hálózatunk tanuljon és egyre jobb predikciókkal szolgáljon a felhasználóknak. A felhasználók számának növekedésével a begyűjtött tanító adat mennyisége is lineárisan nő, ezzel biztosítva a lehetőséget, hogy olyan adatokkal is tanítsunk, ami egyébként nem állna rendelkezésünkre. Az alkalmazás felhasználók kezelésre is képes, így a felhasználók hozzáférést az alkalmazás funkcióihoz távolról lehet korlátozni vagy engedélyezni. Az eredményeket objektív módon kiértékeltem a mobil készüléken gyűjtött futás idejű adatokból.
szerző
-
Gróf Attila
Mérnök informatikus szak, mesterképzés
mesterképzés (MA/MSc)
konzulens
-
Dr. Gyires-Tóth Bálint
adjunktus, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék
