Odhad hloubkové mapy za využití neuronových sítí

Beran, Ladislav

Publikace:
Odhad hloubkové mapy za využití neuronových sítí

Disertační práceopen access

dc.contributor.advisor	Doležel, Petr
dc.contributor.author	Beran, Ladislav
dc.contributor.referee	Kotyrba, Martin
dc.contributor.referee	Šilhavý, Radek
dc.date.accepted	2022-03-23
dc.date.accessioned	2022-04-01T08:03:59Z
dc.date.available	2022-04-01T08:03:59Z
dc.date.issued	2022
dc.date.submitted	2022-02-02
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá aktuálním tématem umělých neuronových sítí a jejich využití v odhadu hloubkové mapy na základě vstupního barevného snímku získaného z monokulární kamery. Práce je rozdělena do několika částí. V první části práce jsou popsány teoretické základy umělých neuronových sítí. Následující část se zabývá analýzou aktuálně používaných architektur neuronových sítí a výběrem vhodné struktury pro sémantickou segmentaci obrazových dat z kamerového snímače. V práci jsou taktéž rozebrány základní principy práce s mračnem bodů, jako je registrace, transformace apod. V experimentální části práce jsou popsány senzory robotické platformy jako je hloubková kamera či V-SLAM kamera, včetně postupu snímání a předzpracování množiny dat pro učení neuronové sítě. V závěru práce je proveden rozbor výsledků všech testovaných neuronových sítí, ze kterých byly na základě zvolených kritérií vybrány nejlepší, u kterých byla provedena detailní analýza.	cze
dc.description.abstract-translated	This thesis describes neural networks and implementation of these neural networks for depth scene estimation. Input for the neural network is image obtained from monocular camera. The first part of the thesisi contains introduction to the neural networks. The second part describes appropriate architectures usable for image segmentation. The third part of this thesis describes methods usable for poing cloud registration, transformation etc. Sensors fitted on robotics platform, like RGB-D or V-SLAM camera, are describes in experimental part of this thesis. Methods used for data pre-processing usable for neural networks are describes in this part of thesis too. The last chapter describes methods used for analyze estimated depth images obtained from neural network. The selected neural networks were analyzed to obtain statistical parameters of tested networks.	eng
dc.description.defence	Po představení doktoranda Ing. Ladislava Berana byla komise seznámena se stanoviskem školitele k disertační práci a osobě disertanta. Doktorand seznámil komisi se svojí disertační prací formou prezentace. Poté byly předneseny posudky oponentů a doktorand reagoval na připomínky oponentů. V následné veřejné diskusi disertant odpověděl na otázky členů komise, které jsou uvedeny na samostatných listech. Komise posoudila disertační práci a rozhodla, že disertační práce není plagiát. Na závěr proběhlo tajné hlasování. Protokol o výsledcích hlasování tvoří samostatnou přílohu.	cze
dc.description.department	Fakulta elektrotechniky a informatiky	cze
dc.description.grade	Dokončená práce s úspěšnou obhajobou	cze
dc.format	200 s.
dc.identifier	Univerzitní knihovna (studovna)	cze
dc.identifier.signature	D40579
dc.identifier.stag	43956
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10195/78901
dc.language.iso	cze
dc.publisher	Univerzita Pardubice	cze
dc.rights	bez omezení	cze
dc.subject	umělé neuronové sítě	cze
dc.subject	UNS	cze
dc.subject	odhad hloubkového snímku	cze
dc.subject	zpracování obrazu neuronovými sítěmi	cze
dc.subject	hloubková mapa	cze
dc.subject	RGB-D	cze
dc.subject	mračno bodů	cze
dc.subject	neural networks	eng
dc.subject	depth scene	eng
dc.subject	point cloud	eng
dc.subject	image processing using neural networks	eng
dc.subject	RGB-D	eng
dc.thesis.degree-discipline	Informační, komunikační a řídicí technologie	cze
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Pardubice. Fakulta elektrotechniky a informatiky	cze
dc.thesis.degree-name	Ph.D.
dc.thesis.degree-program	Elektrotechnika a informatika	cze
dc.title	Odhad hloubkové mapy za využití neuronových sítí	cze
dc.title.alternative	The depth map estimation using neural networks	eng
dc.type	disertační práce	cze
dspace.entity.type	Publication