Název:
Computer Vision for Autonomous Vehicles
Překlad názvu:
Computer Vision for Autonomous Vehicles
Autoři:
Lečbych, Michal ; Škrabánek, Pavel (oponent) ; Shehadeh, Mhd Ali (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2022
Jazyk:
eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstrakt: [eng][cze]
Percepční systémy v autonomních vozech jsou v dnešní době intenzivně zkoumaným tématem a nezbytnou součástí potřebnou k vytvoření plně autonomních vozidel. Nejprve, stručně shrneme vývoj takových systémů, vysvětlíme si různé přístupy potřebné k vytvoření percepčních systémů a zaměříme se na detekci objektů, protože to bude naše hlavní část pro námi vytvořená systém. Nový model pro detekci objektů je , spolu s několika dalšími částmi jako odhad vzdálenosti a detekce jízdních pruhů.
Perceptive systems in autonomous cars are a heavily researched topic these days and an essential part of making fully autonomous vehicles possible. First, we make a short summary of the development of such a system, then we explain different approaches to make these systems possible, and we focus on object detection, as this will be the main part of our own created perceptive system. A new model for object detection is implemented, and some additional parts like distance estimation and lane detection are added.
Klíčová slova:
CNN; computer vision; deep learning; distance estimation; lane detection; object detection; self-driving cars; YOLO; CNN; detekce objektů; detekce pruhů; hluboké učení; odhad vzdálenosti; samořídící auta; strojové videní; YOLO
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/208539