Haladó jármű környezetének adaptív maszkolása optical-flow technikák használatával
Haladó jármű környezetének adaptív maszkolása optical-flow technikák használatával
A dolgozat célja egy közösségi adatgyűjtésen alapuló, háromdimenziós térképek létrehozására szolgáló felhőalapú platform, a CrowdMapping egyik alrendszere prototípusának elkészítése. Ennek a rendszernek a feladata egy olyan 3D rekonstrukciós eljárás megvalósítása, amelynek bemeneteként egy kamera, illetve egy pozícionáló egység (pl GPS-IMU) jelei szolgálnak, és amely a kimeneten egy 3D pontfelhőt szolgáltat a felhőben történő további feldolgozás számára.
A rekonstrukció során több, különböző mélységbecslési illetve 3D rekonstrukciós eljárást kombinálva, egyfajta szenzorfúziót megvalósítva törekszünk a kimenet minőségének javítására. A monokuláris rekonstrukciót segítendő, egy neurális-hálóval generált, becsült előzetes mélységkép, illetve a mért elmozdulás alapján kiszámításra kerülnek a várt, majd a valós optical-flow mezők. Ezek összehasonlításával meghatározásra kerülnek a képet rögzítő jármű környezetének statikus és mozgó szegmensei.
Ezt követően a monokuláris rekonstrukció csak az erre alkalmasabb statikus részen kerül végrehajtásra, így potenciálisan nagyobb pontosságot, megbízhatóságot, esetlegesen rövidebb futásidőt vagy részletesebb rekonstrukciót nyerve. A rész-rekonstrukciók a felhőben zajló további feldolgozás során állnak össze egy teljes, folyamatosan és rendszeresen frissülő térképpé, amelyet aztán egyéb felhasználási módjai mellett autonóm járművek is használhatnak útvonal és adott esetben akár a trajektória tervezéséhez.
A dolgozatban a rekonstrukciós eljárás bizonyos részeinek megvalósítása, illetve a részek integrációja mellett a statikus-mozgó képszegmensek optical-flow alapú szegmentálásának értékelésére, valamint a konkrét rekonstrukciós eljárás gyakorlati tulajdonságainak felmérésére kerül sor.
A fenti feladatok a Karlsruhe Institut für Technologie és a Toyota Technological Institute at Chicago által elérhetővé tett „KITTI Vision Benchmark Suite” tartalmazta szinkronizált kép, pozíció és 3D pontfelhő adatok, illetve a csatolt fejlesztő eszközök alkalmazásával kerülnek megvalósításra, támaszkodva más, szintén a CrowdMapping projekthez kapcsolódó kutatások eredményeire.
szerző
-
Mészégető Tamás
Villamosmérnöki szak, mesterképzés
mesterképzés (MA/MSc)
konzulens
-
Dr. Szántó Mátyás
Egyetemi Adjunktus, Irányítástechnika és Informatika Tanszék
