Для студентов МГУ им. Ломоносова по предмету ДругиеОптимизация разметки ground truth data пешеходовОптимизация разметки ground truth data пешеходов
2024-07-182024-07-18СтудИзба
Курсовая работа: Оптимизация разметки ground truth data пешеходов
Описание
Оглавление
2
Введение
Появление автопилотов и систем помощи водителю автомобильных средств делают вождение более безопасным, комфортным.
Усовершенствованная система помощи водителю (ADAS)
(англ. Advanced driver-assistance systems) помогает водителю управлять машиной, парковать ее, предупреждает о возможных столкновениях
Для корректной работы ADAS необходима точная модель мира. Для этого необходимо уметь максимально точно распознавать и отслежи-вать в пространстве окружающие объекты в режиме реального време-ни. Как правило, беспилотные системы ориентируются в пространстве с помощью радара, gps, лидара или камеры. Преимущество использо-вания камеры заключается в более низкой стоимости по сравнению с лидаром. Эталонные данные (англ. ground truth data) в данном кон-тексте — верная разметка данных с камеры: полос дороги, передви-жения пешеходов, светофоров и прочего. Ручная разметка занимает много времени, но эти данные необходимы для тестирования ADAS, и поэтому нужны инструменты для автоматизации процесса.
При создании эталонных данных не ставятся ограничения на ско-рость работы, но важна точность, поэтому используемый алгоритм не обязан быть применим для трекинга в реальном времени.
Для автоматизации разметки пешеходов с целью эталонных данных подойдут и алгоритмы трекинга, в том числе и те, которые не могут работать в реальном времени. Ал
| Введение | 3 | ||
| 1. | Постановка задачи | 5 | |
| 2. | Обзор | 6 | |
| 2.1. | Cуществующие реализации алгоритмов трекинга . . . . . | 6 | |
| 2.2. | Возможные направления исследований . . . . . . . . . . | 10 | |
| 2.3. | Существующие инструменты разметки . . . . . . . . . . . | 11 | |
| 2.4. | Используемые алгоритмы трекинга . . . . . . . . . . . . . | 12 | |
| 3. | Реализация | 14 | |
| 3.1. | OpenCV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 14 | |
| 3.2. | C++............................... | 14 | |
| 3.3. | Qt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 14 | |
| 3.4. | CVAT .............................. | 15 | |
| 3.5. | Nuclio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 15 | |
| 3.6. | cpprestsdk . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 15 | |
| 3.7. | Алгоритмтрекинга ...................... | 15 | |
| 3.8. | Интеграция........................... | 16 | |
| 4. | Апробация | 20 | |
| 4.1. | Метрики ............................ | 20 | |
| 4.2. | Методикаэксперимента. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . | 20 | |
| 4.3. | Результаты........................... | 20 | |
| Заключение | 22 | ||
| Список литературы | 23 | ||
2
Введение
Появление автопилотов и систем помощи водителю автомобильных средств делают вождение более безопасным, комфортным.
Усовершенствованная система помощи водителю (ADAS)
(англ. Advanced driver-assistance systems) помогает водителю управлять машиной, парковать ее, предупреждает о возможных столкновениях
- прочее. ADAS руководствуется данными, полученными с датчиков,
- через интерфейс сообщает рекомендации. Одна из причин высокой смертности пешеходов на дороге — слишком позднее их обнаружение водителем. В том числе такие системы помощи водителю могут, осно-вываясь на данных с камеры, отслеживать пешеходов и предупреждать человека у руля о необходимости замедлиться.
Для корректной работы ADAS необходима точная модель мира. Для этого необходимо уметь максимально точно распознавать и отслежи-вать в пространстве окружающие объекты в режиме реального време-ни. Как правило, беспилотные системы ориентируются в пространстве с помощью радара, gps, лидара или камеры. Преимущество использо-вания камеры заключается в более низкой стоимости по сравнению с лидаром. Эталонные данные (англ. ground truth data) в данном кон-тексте — верная разметка данных с камеры: полос дороги, передви-жения пешеходов, светофоров и прочего. Ручная разметка занимает много времени, но эти данные необходимы для тестирования ADAS, и поэтому нужны инструменты для автоматизации процесса.
При создании эталонных данных не ставятся ограничения на ско-рость работы, но важна точность, поэтому используемый алгоритм не обязан быть применим для трекинга в реальном времени.
Для автоматизации разметки пешеходов с целью эталонных данных подойдут и алгоритмы трекинга, в том числе и те, которые не могут работать в реальном времени. Ал
Характеристики курсовой работы
Предмет
Учебное заведение
МГУ им. ЛомоносоваСеместр
Просмотров
1
Размер
253,5 Kb
Список файлов
Оптимизация разметки ground truth data пешеходов.doc
Tortuga
18 июля 2024 в 14:23
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
