diplomsko delo
Aleš Kert (Avtor), Matej Kristan (Mentor)

Povzetek

V diplomskem delu predstavimo problem detekcije poškodb na steklu. Predlagamo novo metodo, ki se namesto zanašanja na slike klasičnih kamer, zanaša na podatke o polarizaciji, pridobljenih s polarizacijsko kamero. Tekom razvoja metode je bila zajeta prva javno dostopna podatkovna zbirka, ki vsebuje polarizacijske slike poškodb na vetrobranskih steklih. Na zbirki so nato ročno označene poškodbe. Detekcijo poškodb stekla opišemo kot problem semantične segmentacije, kjer za vsak piksel določimo, če predstavlja poškodbo ali ne. Reševanja problema se lotimo z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. Pri izbiri vhodnih podatkov mreže eksperimentiramo z različnimi obdelavami polarizacijskih slik, z namenom odkritja optimalne obdelave. Najboljše rezultate nam nudi model, ki za vhod prejme nespremenjene polarizacijske slike, zložene v štiri kanale. Ta model dosega natančnost 0.923, priklic 0.861 in F-mero 0.885.

Ključne besede

polarizacija;polarizacijska kamera;konvolucijska nevronska mreža;semantična segmentacija;računalništvo in informatika;računalništvo in matematika;interdisciplinarni študij;univerzitetni študij;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik: [A. Kert]
UDK: 004(043.2)
COBISS: 76733699 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 719
Št. prenosov: 55
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Detection of glass damage using a polarization camera
Sekundarni povzetek: This thesis addresses the problem of detecting glass damage. We propose a new method that uses polarization data captured with a polarization camera, instead of relying on pictures taken with a classic camera. During the development of this method, we created the first publicly available dataset containing polarization pictures of windshield damage. The damage was annotated by hand. We pose the detection of glass damage as a semantic segmentation problem, where each pixel is classified as either healthy or damaged. We try to solve this problem using convolutional neural networks. Furthermore, we evaluate different ways of processing polarization pictures to determine the optimal processing method. The best results are offered by a model, that uses unchanged polarization images, arranged into a four channel image, which achieves a precision of 0.923, recall of 0.861 and F-score of 0.885.
Sekundarne ključne besede: polarization;polarization camera;convolutional neural network;semantic segmentation;computer science;computer and information science;computer science and mathematics;interdisciplinary studies;diploma;Računalništvo;Univerzitetna in visokošolska dela;
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Študijski program: 1000407
Konec prepovedi (OpenAIRE): 1970-01-01
Komentar na gradivo: Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko
Strani: 73 str.
ID: 13345768