prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje markera RGB kamerom za navigaciju autonomnog vozila
Pristup korisnicima matične ustanove
diplomski rad
Prepoznavanje markera RGB kamerom za navigaciju autonomnog vozila
2019. urn:nbn:hr:190:122760
Milković, Dražen
Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
Zavod za računarstvo
Katedra za inteligentne računalne sustave

Citirajte ovaj rad

Milković, D. (2019). Prepoznavanje markera RGB kamerom za navigaciju autonomnog vozila (Diplomski rad). Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:122760

Milković, Dražen. "Prepoznavanje markera RGB kamerom za navigaciju autonomnog vozila." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:122760

Milković, Dražen. "Prepoznavanje markera RGB kamerom za navigaciju autonomnog vozila." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:122760

Milković, D. (2019). 'Prepoznavanje markera RGB kamerom za navigaciju autonomnog vozila', Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, citirano: 23.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:122760

Milković D. Prepoznavanje markera RGB kamerom za navigaciju autonomnog vozila [Diplomski rad]. Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet; 2019 [pristupljeno 23.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:122760

D. Milković, "Prepoznavanje markera RGB kamerom za navigaciju autonomnog vozila", Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, Rijeka, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:122760

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:122760
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrepoznavanje markera RGB kamerom za navigaciju autonomnog vozila
Naslov (engleski)Marker recognition with RGB camera for autonomous vehicle navigation
AutorDražen Milković
MentorKristijan Lenac (mentor)
Član povjerenstvaMiroslav Joler (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaRenato Filjar (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKristijan Lenac (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
(Zavod za računarstvo)
(Katedra za inteligentne računalne sustave)
Rijeka
Datum i država obrane2019-11-25, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Autonomnavozilaznatnosunapredovalauzadnjihnekolikogodina,većsadaserazvijaju i testiraju potpuno autonomna vozila. Tehnologije koje se koriste za autonomnu vožnju se mijenjaju i pronalaze se novi načini percipiranja okoline. Cilj natjecanja Formula Student Driverless je kreiranje autonomnih vozila koja samo uz vlastite senzoreiračunalnumoćmogupercipiratisvojuokolinu, stvoritikartuprostoraiodrediti najbolju putanju za postizanje što boljeg vremena na stazi. U ovom projektu istraženo je kako možemo koristiti RGB kameru visoke razlučivosti za navigaciju autonomnog vozila uz pomoć strojnog učenja. Da bi se sustav koristio na bolidu poželjno je da percepcija bude što brža. Istraživanjem različitih modela za detekciju objekata odlučeno je da će se za detekciju koristiti YOLOv3 tiny sustav za detekciju u stvarnom vremenu. To je iznimno brz model za detekciju objekata s visokom točnošću koji će nam omogućiti da i na slabijem sklopovlju detektiramo objekte velikom brzinom.
Sažetak (engleski)
Autonomous vehicles have significantly progressed in the last few years, already now fully autonomous vehicles are being developed and tested. Technologies used for autonomous driving are changing and new ways of perceiving the environment are being found. The goal of the Formula Student Driverless competition is to create autonomousvehiclesthatcanperceivetheirenvironmentusingonlytheirownsensors and computing power, create a map of their surroundings, and determine the best path to get the best track time possible. This project explores how we can use a high-resolution RGB camera to navigate an autonomous vehicle using machine learning. In order to use the system on a car, perception should be as fast as possible. By researching various object detection models it was decided that YOLOv3 tiny real-time object detection system would be used for detection. It is an extremely fast object detection model with high accuracy, enabling object detection at high speed even with weaker computer hardware.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:190:122760
Studijski programNaziv: Elektrotehnika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike (mag. ing. el.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2020-07-27 10:33:21