Autonomní řízení vozidla pomocí zpracování obrazu
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Tato diplomová práce se zabývá tématem autonomních vozidel a především detekce jízdních pruhů. V práci jsou popsány a porovnány dva hlavní přístupy pro detekci jízdních pruhů – pomocí tradičních metod počítačového vidění a pomocí konvolučních neuronových sítí. Cílem práce bylo vytvořit systém, který by byl schopný rozpoznávat jízdní pruhy v reálném čase. Navržený systém byl sestaven z počítače Jetson Nano, ze stereo kamery ZED a z naprogramovaného algoritmu. Celkem byly vytvořeny dva algoritmy, které využívají zcela odlišných přístupů. Závěrem byl celý systém otestován z hlediska funkčnosti a schopnosti rozpoznávání jízdních pruhů.
This diploma thesis deals with the topic of autonomous vehicles and especially lane detection. The paper describes and compares two main approaches to the lane detection - using traditional methods of computer vision and convolutional neural networks. The aim of the work was to create a system that would be able to recognize road lanes in a real time. The proposed system consisted of a Jetson Nano computer, a ZED stereo camera and a programmed algorithm. In total, two algorithms have been developed that use completely different approaches. Finally, the whole system was tested in terms of functionality and lane recognition.
This diploma thesis deals with the topic of autonomous vehicles and especially lane detection. The paper describes and compares two main approaches to the lane detection - using traditional methods of computer vision and convolutional neural networks. The aim of the work was to create a system that would be able to recognize road lanes in a real time. The proposed system consisted of a Jetson Nano computer, a ZED stereo camera and a programmed algorithm. In total, two algorithms have been developed that use completely different approaches. Finally, the whole system was tested in terms of functionality and lane recognition.
Description
Citation
FRONC, L. Autonomní řízení vozidla pomocí zpracování obrazu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2022.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Václav Píštěk, DrSc. (předseda)
doc. Ing. Pavel Kučera, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Radim Dundálek, Ph.D. (člen)
Ing. Rudolf Franz, Ph.D. (člen)
Ing. Karel Štěpánek (člen)
Date of acceptance
2022-06-20
Defence
Student seznámil komisi s výsledky závěrečné práce. Následně odpovídal na otázky oponenta.
Otázky oponenta:
1) Co je aktivační funkce sigmoid?
Hodnocení: Zodpovězeno
2) Proč se při anotaci setu pro učení NN na obr. 41 dělí konkrétní obrázky na 2 snímky a nestačí jen originální
obrázek souřadnice ohraničení?
Hodnocení: Zodpovězeno
3) Jaká byla přesnost naučení neuronové sítě?
Hodnocení: Částečně zodpovězeno
Další otázky:
1) Jaký má funkce sigmoid rozsah na ose y?
Hodnocení: Zodpovězeno
2) Bylo nutné použít stereokameru? K čemu se používá?
Hodnocení: Zodpovězeno
3) Jaké bylo rozlišení záznamu? Jaké mělo snížení rozlišení vliv na výsledky?
Hodnocení: Zodpovězeno
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení