Система двовимірного розпізнавання об'єктів в безпілотних автомобілях

Магістерська дисертація виконана на 106 сторінках, містить 37 ілюстрацій, 22 таблиці 15 джерел та 1 додаток. Актуальність. В зв’язку з розвитком сфери штучного інтелекту, безпілотного автотранспорту, а також систем безпеки в автомобілях, постає необхідність в розробці яка була б здатна проводити детекцію об’єктів навколо машини за допомогою різноманітних датчиків, зокрема відеокамер Мета дослідження – використовуючи машинне навчання, розробити систему розпізнавання об’єктів в відеопотоці Об’єкт дослідження: задача двовимірного розпізнавання учасників дорожнього руху: велосипедистів, пішоходів, автомобілів. Предмет дослідження: методи і моделі глибинних нейронних мереж в задачах розпізнавання образів. Методи дослідження, застосовані у даній роботі, базуються на методах машинного навчання та експертної оцінки. Наукова новизна одержаних результатів — розроблено систему, що розпізнає учасників дорожнього руху: велосипедистів, пішоходів, автомобілі; Дана система може використовувати смартфон водія в якості обчислювального сервера, що дозволяє встановлювати її навіть на старих автомобілях Вдосконалити систему можна додавши інші канали отримання данних та використовувати їх для поліпшення результатів розпізнавання в складних умовах.Master's thesis performed at 106 pages, contains 37 illustrations, 22 tables, 15 sources, 1 supplement. Actuality . Due to the development of artificial intelligence, unmanned vehicles, as well as safety systems in cars, there is a need to develop a device that would be able to detect objects around the machine using a variety of sensors, including video cameras The aim of the study— is to use machine learning to develop a system for recognizing objects in a video stream The object of research: the problem of two-dimensional recognition of road users: cyclists, pedestrians, cars. The subject of research: methods and models of deep neural networks in image recognition problems. The research methodsused in this work are based on the methods of machine learning and expert evaluation. Scientific novelty of the obtained results - a program has been developed that recognizes road users: cyclists, pedestrians, cars; You can improve the system by adding other data acquisition channels and use them to improve recognition results in difficult conditions

Detection of vehicles in circulation by artificial vision and convolutional neural networks

Trabajo de Fin de Máster en Máster en Ingeniería Informática, Facultad de Informática UCM, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, Curso 2019/2020El presente trabajo está orientado a la detección de vehículos en movimiento utilizando secuencias de imágenes consecutivas (vídeos) sobre las que se aplican diferentes técnicas de visión artificial con el fin de obtener datos acerca del tránsito de vehículos en entornos urbanos bajo el contexto de las ciudades inteligentes. En lo que se refiere a la detección del movimiento, se formula una propuesta computacional basada en una rama de la psicología, concretamente la percepción visual. Sobre esta propuesta teórica, se aplican algoritmos de detección de movimiento relativo entre un observador (la cámara) y la escena, esto es, flujo óptico. Además, basado en la información obtenida de los algoritmos de flujo óptico, se obtienen las regiones de interés, estas son, regiones de la imágen donde se encuentran los objetos en movimiento. Partiendo de esta información, se hace uso de las redes neuronales convolucionales (CNN, Convolutional Neural Network) como herramienta específica dentro del aprendizaje profundo, para obtener información de los objetos detectados, véase, su categoría. De esta forma, se diseñan un total de tres modelos de CNN, AlexNet, ResNet y YOLO, con hasta cinco variantes en el caso de ResNet. Así mismo, las arquitecturas mencionadas son entrenadas bajo un conjunto de datos adaptado al contexto de la detección y clasificación de vehículos. Finalmente, se integran todas funcionalidades un sistema completo con la capacidad para discernir entre distintos tipos de vehículos según su categoría y pertenencia a las diferentes clases establecidas en las CNN. Con todos los experimentos realizados, se hace a su vez, un análisis del diseño de las diferentes CNN y de los métodos de detección de movimiento en relación a su desempeño y sus casos de uso.The present work is oriented to the detection of moving vehicles using sequences of consecutive images (videos) applying different artificial vision techniques in order to obtain data about vehicle traffic in urban environments under the context of smart cities. As far as motion detection is concerned, a computational proposal is formulated based on visual perception, a psychology branch. On this theoretical proposal, relative motion detection algorithms are applied between an observer (the camera) and the scene, that is, optical flow. In addition, based on the information obtained from optical flow algorithms, the regions of interest are calculated. These are regions of the image where the objects in movement are located. With this information, the convolutional neural networks (CNN) are used as a specific tool within the deep learning. All of this with the objetive of obtaining information of the detected objects, for example, its category. A total of three models of CNN, AlexNet, ResNet and YOLO, with up to five variants in the case of ResNet, are designed. Also, the mentioned architectures are trained under a dataset adapted to the context of vehicle detection and classification. Finally, all functionalities are integrated into a complete system with the ability to distinguish between different types of vehicles according to their category and belonging to the different classes established in the CNN. With all the experiments carried out, an analysis of the design of the different CNNs and motion detection methods is made in relation to their performance and use cases.Depto. de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial (ISIA)Fac. de InformáticaTRUEunpu