ČVUT DSpace
  • Search DSpace
  • Čeština
  • Login
  • Čeština
  • Čeština
View Item 
  •   ČVUT DSpace
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Electrical Engineering
  • Department of Cybernetics
  • Bachelor Theses - 13133
  • View Item
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Electrical Engineering
  • Department of Cybernetics
  • Bachelor Theses - 13133
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci objektů z LiDARových dat

Convolutional Neural Networks for Object Classification from LiDAR Data

Type of document
bakalářská práce
bachelor thesis
Author
Jiří Zacha
Supervisor
Vacek Patrik
Opponent
Fiala Dominik
Study program
Kybernetika a robotika
Institutions assigning rank
katedra kybernetiky



Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item record
Abstract
Tato bakalářkská práce se zabývá návrhem konvolučních neuronových sítí pro segmentaci dat z LiDARu Scala. Byla použita simulovaná data ze hry GTA V a reálná data od firmy Valeo v podobě point cloudů, které byly převedeny na hloubkové mapy a snímky z ptačí perpektivy. Predikce sítě byly použity k sémantické segmentaci bodů a následně k odhadu pohybu vozidel.
 
This bachelor thesis focuses on designing a convolutional neural network for LiDAR data segmentation. The networks were trained using simulated data from GTA V and real data provided by Valeo represented by depth maps and BEV images. The predictions are then used to estimate motion of detected vehicles.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/82351
View/Open
PLNY_TEXT (5.773Mb)
PRILOHA (26.90Kb)
POSUDEK (274.8Kb)
POSUDEK (218.4Kb)
Collections
  • Bakalářské práce - 13133 [566]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 

Useful links

CTU in PragueCentral library of CTUAbout CTU Digital LibraryResourcesStudy and library skillsResearch support

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV