Detekce a klasifikace objektů zájmu zalévacího robotu zpracováním obrazu
Detection and classification of objects of interest for watering mobile robot using image processing
Abstract
Tato práce se zabývá obrazovým zpracováním na autonomním zaléváním mobilním robotu s využitím embedded počítače NVIDIA Jetson Nano. Vybrána a aplikována byla metoda pro detekci objektů YOLOv5, která sloužila k detekci květin a květináčů. Pomocí metody pro monokulární predikci MiDaS byla predikována relativní hloubková mapa. Vytvořen byl algoritmus, který pomocí dat z LiDARu převedl tuto mapu na metrickou. Díky tomu mohla být určena vzdálenost detekovaných květin. Vytvořené nástroje byly implementovány v prostředí ROS a otestovány na reálných datech z vnitřního prostředí. This thesis deals with image processing on autonomous watering mobile robot using embedded computer NVIDIA Jetson Nano. A method for object detection, YOLOv5, was chosen, which served for detection of flowers and flower pots. Using a method for monocular depth estimation, MiDaS, relative depth map was predicted. An algorithm was created, which converted this map to metric depth map using data from LiDAR. Thanks to that, distance of the detected flowers could be estimated. The created tools were implemented in ROS framework and tested on real data form indoor environment.
Keywords
počítačové vidění, konvoluční neuronové sítě, detekce objektů, YOLO, monokulární predikce hloubky, MiDaS, ROS, indoor, detekce květin, ArUco, computer vision, convolutional neural networks, object detection, monocular depth estimation, MiDaS, ROS, indoor, flower detection, ArUcoLanguage
čeština (Czech)Study brunch
bez specializaceComposition of Committee
RNDr. Vladimír Opluštil (předseda) doc. Ing. Robert Grepl, Ph.D. (místopředseda) Ing. Dalibor Červinka, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jiří Krejsa, Ph.D. (člen) doc. Ing. Peter Kriššák, Ph.D. (člen) doc. Ing. Radoslav Cipín, Ph.D. (člen) Ing. Bohumil Král, CSc. (člen) mjr. Ing. Václav Křivánek, Ph.D. (člen)Date of defence
2022-06-16Process of defence
Student ve vymezeném čase prezentoval svou diplomovou práci. Poté byly předneseny posudky a student odpověděl na otázky oponenta. Následně proběhla diskuze se členy komise vztahující se k diplomové práci, při které byly položeny následující dotazy: Jak se robot vyrovná s hustým porostem květiny, pokud potřebuje vsunout zalévací rameno až do květináče. Je možné metodu pro monokulární predikci hloubky používat v reálném čase? Existuje nějaká zpětná vazba kontrolující správné zalití, dosažení požadované polohy zalévacího ramena? Podle názoru komise byla úroveň odpovědí vyhovující.Result of the defence
práce byla úspěšně obhájenaPersistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/206447Source
SLADKÝ, J. Detekce a klasifikace objektů zájmu zalévacího robotu zpracováním obrazu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2022.Collections
- 2022 [477]