Effects of Ground Manifold Modeling on the Accuracy of Stixel Calculations

This paper highlights the role of ground manifold modeling for stixel calculations; stixels are medium-level data representations used for the development of computer vision modules for self-driving cars. By using single-disparity maps and simplifying ground manifold models, calculated stixels may suffer from noise, inconsistency, and false-detection rates for obstacles, especially in challenging datasets. Stixel calculations can be improved with respect to accuracy and robustness by using more adaptive ground manifold approximations. A comparative study of stixel results, obtained for different ground-manifold models (e.g., plane-fitting, line-fitting in v-disparities or polynomial approximation, and graph cut), defines the main part of this paper. This paper also considers the use of trinocular stereo vision and shows that this provides options to enhance stixel results, compared with the binocular recording. Comprehensive experiments are performed on two publicly available challenging datasets. We also use a novel way for comparing calculated stixels with ground truth. We compare depth information, as given by extracted stixels, with ground-truth depth, provided by depth measurements using a highly accurate LiDAR range sensor (as available in one of the public datasets). We evaluate the accuracy of four different ground-manifold methods. The experimental results also include quantitative evaluations of the tradeoff between accuracy and run time. As a result, the proposed trinocular recording together with graph-cut estimation of ground manifolds appears to be a recommended way, also considering challenging weather and lighting conditions

Система контролю дотримання норм карантинних заходів групою людей

Актуальність. Спалах нової коронавірусної інфекції COVID-19 став справжнім випробуванням для людства. Епідемія вразила країни на майже всій земній кулі та вплинула на розвиток галузей, сповільнивши темпи росту в цілому. Для запобігання поширенню інфекції уряди країн застосовують усі відомі методи та запобіжні заходи. Одним з найбільш ефективних методів утримання поширення хвороби є дотримання соціальної дистанції та використання засобів особистого захисту (маски для обличчя, одноразові рукавиці, дезинфектори). На жаль, впроваджені карантинні заходи на практиці не завжди виконуються усіма учасниками соціуму. Використання спеціальних автоматизованих систем для спостереження та виявлення цих порушень значно б збільшило ефективність карантинних. Мета і завдання дослідження. Метою магістерської роботи є дослідження в напрямку розпізнавання людей з використанням методів машинного навчання та нейронних мереж, а також створення автоматизованої системи для контролю дотримання соціальної дистанції в різних навколишніх середовищах. Об’єкт дослідження – система дотримання норм соціальної дистанції в період пандемій. Предмет дослідження – метод розпізнавання людей на фото та відеоматеріалах з розрахунком дистанції між виявленими об’єктами. Методи досліджень. Для досягнення поставлених в магістерській роботі задач, використано методи машинного навчання, спостереження роботи в реальних умовах. Наукова новизна. Наукова новизна одержаних результатів полягає в наступному: • представлено метод розпізнавання людей на фото та відео матеріалах, спосіб розрахунку дистанції між розпізнаними об’єктами • розроблено програмний продукт на основі представлених методів для використання в реальних умовах • створено апаратний тестовий стенд для роботи розробленого програмного забезпечення Результат досліджень представляє теоретично готову систему для її використання на практиці в реальних умовах навколишнього середовища. Особистий внесок здобувача. Дослідження проведене в ході виконання магістерської дисертації представляє особистий підхід для вирішення проблем поширення інфекцій під час пандемій, створений апаратно-програмний комплекс є власною розробкою автора. Практична цінність. Отримані результати магістерської дисертації можливо застосовувати на практиці, на їх основі можливо провести наступні дослідження: • вдосконалення методів розпізнавання та обчислення дистанції між об’єктами для збільшення точності та ефективності системи; • пошук більш ефективних апаратних засобів для програмного забезпечення; • розширення функціоналу системи;Subject relevance: The outbreak of a new coronavirus infection COVID-19 has become a real test for humanity. The epidemic affected countries around the globe and affected the development of industries, slowing the overall growth rate. Governments use all known methods and precautions to prevent the spread of infection. One of the most effective methods of curbing the spread of the disease is to maintain social distance and use personal protective equipment (face masks, disposable gloves, disinfectants). Unfortunately, the implemented quarantine measures in practice are not always implemented by all members of society. The use of special automated systems to monitor and detect these violations would significantly increase the effectiveness of quarantine. The purpose and objectives of the study. The purpose of the master's work is to study the recognition of people using machine learning methods and neural networks, as well as the creation of an automated system for monitoring compliance with social distance in different environments. The object of research is the system of observance of the norms of social distance during pandemics. The subject of the research is a method of recognizing people in photos and videos with the calculation of the distance between the detected objects. Research methods: to achieve the set in the master's thesis tasks, methods of machine learning, observation of work in real conditions are used. Scientific novelty: The scientific novelty of the obtained results is as follows: • presented a method of recognizing people in photos and videos, a way to calculate the distance between recognized objects • developed a software product based on the presented methods for use in real conditions • a hardware test stand was created for the operation of the developed software The research result represents a theoretically ready system for its use in practice in real environmental conditions. Personal contribution of the applicant. The research conducted during the master's dissertation is a personal approach to solving the problems of infection during pandemics, the created hardware and software complex is the author's own development. Practical value. The obtained results of the master's dissertation can be applied in practice, on their basis it is possible to carry out the following researches: • Improving methods for recognizing and calculating the distance between objects to increase the accuracy and efficiency of the system; • search for more efficient software hardware; • expansion of system functionalit