Detekce cesty pro autonomní vozidlo
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
D
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Táto diplomová práca sa venuje problematike detekcie cesty v okolí autonómneho vozidla. Cesta sa vyhodnocuje na základe dát z laserového radaru Velodyne LiDAR. V práci je použité už existujúce riešnie, ktoré je rozšírené o strojové učenie SVM s postupným učením. Práca porovnáva staré a nové riešenie na datasete KITTI. Úspešnosť odhadu cesty je vypočítaní podľa ukazateľa F-measure.
his thesis deals with detection of the road adjacent to an autonomous vehicle. The road is recognition is based on the Velodyne LiDAR laser radar data. An existing solution is used and extended by machine learning - a Support Vector Machine with online learning. The thesis evaluates the existing solution and the new one using a KITTI dataset. The reliability of the road recognition is then computed using F-measure.
his thesis deals with detection of the road adjacent to an autonomous vehicle. The road is recognition is based on the Velodyne LiDAR laser radar data. An existing solution is used and extended by machine learning - a Support Vector Machine with online learning. The thesis evaluates the existing solution and the new one using a KITTI dataset. The reliability of the road recognition is then computed using F-measure.
Description
Citation
KOMORA, M. Detekce cesty pro autonomní vozidlo [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Počítačová grafika a multimédia
Comittee
prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík (předseda)
doc. Ing. Vladimír Drábek, CSc. (místopředseda)
doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen)
Ing. Igor Szőke, Ph.D. (člen)
prof. RNDr. Josef Šlapal, CSc. (člen)
Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2016-08-24
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm " D ". Otázky u obhajoby: Prečo ste vo svojej práci využili KITTI dataset? Skúšali ste využiť iné anotované dáta, prípadne vytvoriť takú dátovú sadu? Na aké problémy ste narazili? Okrem využitia SVM ste taktiež rozšírili riešenie o klasifikáciu na základe okolitého priestoru. Testovali ste tieto rozšírenia oddelene? Ktoré malo prípadne významnejší prínos.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení