Computer Vision for Autonomous Vehicles
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Percepční systémy v autonomních vozech jsou v dnešní době intenzivně zkoumaným tématem a nezbytnou součástí potřebnou k vytvoření plně autonomních vozidel. Nejprve, stručně shrneme vývoj takových systémů, vysvětlíme si různé přístupy potřebné k vytvoření percepčních systémů a zaměříme se na detekci objektů, protože to bude naše hlavní část pro námi vytvořená systém. Nový model pro detekci objektů je , spolu s několika dalšími částmi jako odhad vzdálenosti a detekce jízdních pruhů.
Perceptive systems in autonomous cars are a heavily researched topic these days and an essential part of making fully autonomous vehicles possible. First, we make a short summary of the development of such a system, then we explain different approaches to make these systems possible, and we focus on object detection, as this will be the main part of our own created perceptive system. A new model for object detection is implemented, and some additional parts like distance estimation and lane detection are added.
Perceptive systems in autonomous cars are a heavily researched topic these days and an essential part of making fully autonomous vehicles possible. First, we make a short summary of the development of such a system, then we explain different approaches to make these systems possible, and we focus on object detection, as this will be the main part of our own created perceptive system. A new model for object detection is implemented, and some additional parts like distance estimation and lane detection are added.
Description
Citation
LEČBYCH, M. Computer Vision for Autonomous Vehicles [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2022.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Miluše Vítečková, CSc. (předseda)
doc. Ing. Jan Roupec, Ph.D. (místopředseda)
prof. RNDr. Ing. Jiří Šťastný, CSc. (člen)
prof. RNDr. PaedDr. Eva Volná, PhD. (člen)
doc. Ing. Miloš Hammer, CSc. (člen)
Date of acceptance
2022-06-13
Defence
Student představil svou závěrečnou práci a seznámil komisi se svými výsledky. Poté úspěšně zodpověděl dotazy oponenta a následující dotazy komise: Co bylo hlavním důvodem využití metod deep learningu? Jaké byly omezující podmínky?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení