Detekce objektu z fúze informace z barevné kamery a hloubkových dat pro UAV

Abstract

V práci jsou prezentovány přístupy pro detekci objektů v soutěži MBZIRC 2020. Objekty jsou polystyrénové cihly dané ve-likosti a barvy. Práce obsahuje návrh algo-ritmů pro detekci objektů z barevného ob-razu pomocí barevné segmentace, metody Grab and Cut, uzavírání cyklů a neurono-vých sítí. Dále byly otestovány možnosti detekce hranolů v datech ze senzoru In-tel RealSense D435. Na závěr byly obě metody použity společně pomocí datové fúze.

The work contains a review of different methods for object detection related to the MBZIRC 2020 competition. The objects are polystyrene blocks of a given size and color. The work demonstrates the design of algorithms for detection of cuboid objects from a color image using Color Segmentation, GrabCut methods, Closed Loop search and Neural Networks. Furthermore, it reviews methods of detection for depth image and geometrical verification of detected objects. Finally, both methods were used together for data fusion and its performance was reviewed. The data is obtained by Intel RealSense D435 camera.