Konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci objektů z LiDARových dat
Convolutional Neural Networks for Object Classification from LiDAR Data
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Jiří Zacha
Vedoucí práce
Vacek Patrik
Oponent práce
Fiala Dominik
Studijní program
Kybernetika a robotikaInstituce přidělující hodnost
katedra kybernetikyPráva
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.htmlVysokoškolská 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
Zobrazit celý záznamAbstrakt
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.
Kolekce
- Bakalářské práce - 13133 [778]