Centar izvrsnosti za računalni vid

Centar izvrsnosti za računalni vid na Fakultetu elektrotehnike i računarstva (FER) osnovan je 2012. godine sa ciljem okupljanja relevantnih istraživača s FER-a i s drugih sastavnica Sveučilišta. U osnivanju Centra sudjelovalo je sedam sastavnica Sveučilišta u Zagrebu. Ciljevi Centra su jačanje međunarodne vidljivosti Sveučilišta u Zagrebu u području računalnog vida, stvaranje kritične mase istraživača za zajednički nastup u većim znanstvenoistraživačkim i razvojnim projektima, poboljšanje kvalitete doktorskih istraživanja u području računalnog vida i poticanje zajedničkog nastupa prema gospodarstvu radi suradnje i transfera tehnologije. U radu je predstavljena motivacija za osnivanje Centra te znanstvene i stručne aktivnosti članova Centra

Algoritmi traženja optimalnog puta u prostoru s preprekama

U okviru ovog završnog rada opisan je algoritam pronalaska puta. Algoritam je sposoban pronaći put od početne pozicije do cilja, a da pritom izbjegava prepreke uz uvjet optimalnosti. U prvom poglavlju dan je kratak opis razvojnog okruženja algoritma u Pythonu, zatim opis rada algoritama. Algoritam koristi heuristiku, te je kratko objašnjeno što je heuristika i njena važnost. \Načinjeni program može učitati realnu sliku prostora te iz slike prikupiti informacije o objektima koje je potrebno izbječi da bi se došlo do traženog cilja. Za obradu slike korišten je OpenCV u sprezi s Pythonom. Također su opisana dosadašnja istraživanja u području traženja puta

Kakav je računalni vid u odnosu na standardni kolorimetar u procjeni boje sjemene ljuske graha (Phaseolus vulgaris L.)?

Common bean (Phaseolus vulgaris L.) exhibits a wide range of seed coat colors and this morphological trait is widely used in cultivar identification and assessment of diversity within this species. With an advancement in technology and informatics, new methods of assessing seed color are emerging in addition to traditionally used visual observation. Due to a great variety of color measuring techniques, the evaluation of the agreement between methods is needed prior to using the methods interchangeably. Seed coat color in terms of CIE L*a*b* color coordinates of 100 common bean accessions belonging to five mono-colored landraces was assessed using two methods, colorimeter and Computer vision. The percentage difference between the two methods across all samples for L* color coordinate was 5.81%, for a* color coordinate 23.32% and for b* color coordinate 44.44%. According to Bland-Altman difference plot there is a considerable lack of agreement between the two methods. However, using stepwise discriminant analysis revealed that colorimeter method correctly classified 97% of accessions into their respective landrace, while the classification success of the Computer vision was 99%.Grah (Phaseolus vulgaris L.) pokazuje veliki raspon boja sjemene ljuske te je korištenje ove morfološke karakteristike uobičajeno u identifikaciji kultivara i procjeni raznolikosti unutar vrste. Napretkom tehnologije i informatike pojavljuju se nove metode određivanja boje sjemena uz klasičnu metodu vizualnog određivanja. Zbog velikog broja tehnika određivanja boja, potrebna je ocjena usuglašenosti između metoda prije njihovog kombiniranja ili naizmjeničnog korištenja. Boja sjemena 100 primki pet jednobojnih tradicijskih kultivara graha opisana CIE L*a*b* koordinatama procijenjena je koristeći dvije metode, kolorimetar i računalni vid. Postotna razlika između dvije metode kroz sve uzorke za koordinatu L* iznosila je 5.81%, za koordinatu a* 23.32%, a za koordinatu b* 44.44%. Bland-Altmanov graf razlike pokazuje da postoji značajan nedostatak usuglašenosti između dvije metode. Koristeći postupnu diskriminantnu analizu uspješno je klasificirano 97% primki na temelju podataka dobivenih kolorimetrom dok je klasifikacijski uspjeh računalnog vida bio 99%

Umrežavanje narodnih i školskih knjižnica Primorsko-goranske županije

Cilj. Prikazati sve aspekte rada Županijske matične razvojne službe Gradske knjižnice Rijeka na informatizaciji i umrežavanju narodnih i školskih knjižnica Primorsko-goranske županije dugog više od desetljeća, s ciljem standardiziranja i ujednačavanja stručnog rada. Pristup/metodologija. Polazišna je točka analiza pokazatelja informatiziranosti narodnih i školskih knjižnica u 2009. godini kao uporište za plansko i postupno umrežavanje koje će uslijediti sljedećih dvanaest godina. Tema se obrazlaže s aspekta zakonskih zadaća županijske matične narodne knjižnice vezanih uz umrežavanje, suradnju s osnivačima, knjižnicama i knjižničarima, školama te održivosti projekta, metoda i sadržaja stručnog rada tijekom i nakon postupka umrežavanja, postignutih rezultata, kao i recentnog početka daljnjeg funkcionalnog povezivanja kroz novi projekt.   Rezultati. Najznačajniji su rezultati projekta izrazito visok postotak umreženosti narodnih i školskih knjižnica, skupni katalog Primorsko-goranske županije, sustavan i kontinuiran razvoj knjižnica na matičnom području, savjetodavno praćen i podupiran od strane županijske matične razvojne službe te kontinuirana edukacija i povećanje profesionalnih kompetencija knjižničara kroz stručnu komunikaciju unutar mreže knjižnica. Originalnost/vrijednost. Predstavljen višegodišnji projekt umrežavanja narodnih i školskih knjižnica u okviru nadležnosti županijske matične razvojne službe može poslužiti kao model izgradnje jedinstvene knjižnične mreže u sredinama gdje to još nije postignuto

COMPUTER VISION

Računalni vid je multidisciplinarno područje u kojem glavnu riječ vode znanstvenici računarstva i matematike. Znanstveni radovi iz tog područja su često potkrijepljeni samo matematičkim izvodima i škrtim grafičkim prikazima. U ovom radu, uz objašnjenje funkcioniranja računalnog vida, dan je detaljniji prikaz matematičkih izračuna, te su dopunjeni grafički prikazi.Computer vision is a multidisciplinary scientific field which is discussed and understood by mathematicians and computing professionals. Scientific papers about the mentioned scientific field are usually described by mathematical formulas and graphs, and not explained into detail, which would enable a better understanding to scientists from other scientific fields. This paper tries to give a more detailed explanation of computer vision, but it contains mathematical calculations and graphs as well

Umrežavanje narodnih i školskih knjižnica Primorsko-goranske županije

Cilj. Prikazati sve aspekte rada Županijske matične razvojne službe Gradske knjižnice Rijeka na informatizaciji i umrežavanju narodnih i školskih knjižnica Primorsko-goranske županije dugog više od desetljeća, s ciljem standardiziranja i ujednačavanja stručnog rada. Pristup/metodologija. Polazišna je točka analiza pokazatelja informatiziranosti narodnih i školskih knjižnica u 2009. godini kao uporište za plansko i postupno umrežavanje koje će uslijediti sljedećih dvanaest godina. Tema se obrazlaže s aspekta zakonskih zadaća županijske matične narodne knjižnice vezanih uz umrežavanje, suradnju s osnivačima, knjižnicama i knjižničarima, školama te održivosti projekta, metoda i sadržaja stručnog rada tijekom i nakon postupka umrežavanja, postignutih rezultata, kao i recentnog početka daljnjeg funkcionalnog povezivanja kroz novi projekt.   Rezultati. Najznačajniji su rezultati projekta izrazito visok postotak umreženosti narodnih i školskih knjižnica, skupni katalog Primorsko-goranske županije, sustavan i kontinuiran razvoj knjižnica na matičnom području, savjetodavno praćen i podupiran od strane županijske matične razvojne službe te kontinuirana edukacija i povećanje profesionalnih kompetencija knjižničara kroz stručnu komunikaciju unutar mreže knjižnica. Originalnost/vrijednost. Predstavljen višegodišnji projekt umrežavanja narodnih i školskih knjižnica u okviru nadležnosti županijske matične razvojne službe može poslužiti kao model izgradnje jedinstvene knjižnične mreže u sredinama gdje to još nije postignuto

Navigation of Autonomous Vehicles

U ovom završnom radu prikazane su senzorske tehnologije potrebne za navigaciju autonomnih vozila te je objašnjeno na koji način one rade i kakva je njihova preciznost. Navedene su prednosti kao i nedostaci uporabe ovakvih vozila te je prikazan trenutačni zakon koji se odnosi na Sjedinjene Američke Države i Europu. Detaljno su pojašnjeni zadaci koje obrađuje računalni vid te što je sam računalni vid. Opisani su trenutni projekti kroz auto-kompanije koje se bave izradom samih vozila ili unaprjeđenjem hardvera za poboljšanje senzora. Očekivani razvoj prikazan je do 2080. godine kao godina u kojoj će po svjetskim očekivanjima autonomna vozila preuzeti glavninu prometovanja na svim prometnicama.This paper shows which sensors technologies are used for navigation of autonomous vehicles. Also, it explains how it works and how accurate this navigation is. Both advantages and disadvantages are listed for the usage of autonomous vehicles as well as current legislation the US and European law. Tasks that computer vision does and also computer vision for itself are explained in detail. Current projects are shown through companies that develop vehicles or hardware technologies for their improvement. Expected development and evolution are stated until 2080 as a year in which all vehicles are going to be fully autonomous by the global expectations

Navigation of Autonomous Vehicles

U ovom završnom radu prikazane su senzorske tehnologije potrebne za navigaciju autonomnih vozila te je objašnjeno na koji način one rade i kakva je njihova preciznost. Navedene su prednosti kao i nedostaci uporabe ovakvih vozila te je prikazan trenutačni zakon koji se odnosi na Sjedinjene Američke Države i Europu. Detaljno su pojašnjeni zadaci koje obrađuje računalni vid te što je sam računalni vid. Opisani su trenutni projekti kroz auto-kompanije koje se bave izradom samih vozila ili unaprjeđenjem hardvera za poboljšanje senzora. Očekivani razvoj prikazan je do 2080. godine kao godina u kojoj će po svjetskim očekivanjima autonomna vozila preuzeti glavninu prometovanja na svim prometnicama.This paper shows which sensors technologies are used for navigation of autonomous vehicles. Also, it explains how it works and how accurate this navigation is. Both advantages and disadvantages are listed for the usage of autonomous vehicles as well as current legislation the US and European law. Tasks that computer vision does and also computer vision for itself are explained in detail. Current projects are shown through companies that develop vehicles or hardware technologies for their improvement. Expected development and evolution are stated until 2080 as a year in which all vehicles are going to be fully autonomous by the global expectations

Određivanje kontura objekta metodom značajnih razlika

Ovaj završni rad bavi se izradom programa za otkrivanje konture predmeta primjenom metode značajnih razlika. Program mora biti u stanju pomoću web kamere snimati predmete te označiti piksele koji predstavljaju konturu predmeta. Program je pisan u programskom jeziku C koristeći biblioteku OpenCV. Pri izradi programa nisu se koristile gotove funkcije za nalaženje konture objekta ( cvCanny, cvFindContours )nego se razvio vlastiti algoritam. Program je zatim proširen kako bi mogao raspoznavati objekte (eng. object recognition ). Dobivene konture predmeta nisu se mogle koristiti za raspoznavanje jer se radilo o malom broju piksela zbog toga je korištena segmentacija. Model pozadine dobiven je metodom srednje vrijednosti pozadine, a sama segmentacija je dobivena metodom oduzimanja pozadine. Značajka kojom vršimo prepoznavanje je površina predmeta, odnosno broj piksela bijele boje