Előadás címe: Multi-sensorial environment perception with machine learning
Helyszín: Online, https://meet.google.com/dwi-igdo-bmn?authuser=0
Időpont: 2021.01.28., 15:05-15:15
Leírás:
A miniprojekt során új algoritmusokat hozunk létre multimodális téradatok automatikus elemzésére, melyek heterogén szenzorforrásokból származnak. A megoldás során mélytanulásos és valószínűségi módszereket alkalmazunk.
A projekt elmúlt szakaszában a következő főbb eredmények születtek:
- Új automatikus kalibrációs eljárást dolgoztunk ki mozgó járművek tetejére rögzített kamera és forgó többsugaras Lidar szenzor méréseinek összeillesztésére. Az eljárásunk két fő lépésből áll: az objektumszintű előzetes illesztést egy kontrollpont alapú pontszintű finomítási lépés követi.
- Új módszert fejlesztettünk ki mobil lézerszkenneléssel nyert nagysűrűségű 3D térképek felhasználására önvezető járművek számára, hatékonyabbá téve a forgó többsugaras Lidar szenzor mérésein alapuló valósidejű objektumdetekciós megoldásokat
További előzetes eredményeket értünk el a következő területeken, melyeket az előttünk álló hónapokban tervezünk publikálni:
- Új hierarchikus mélytanuló hálót tervezünk, amely épületek funkció és stílus szerint történő automatikus osztályozását végzi el a homlokzataikról elkészült fényképek alapján.
- Új automatikus képkiegészítő eljárást készítünk épített falazatról készült fotók feldolgozására, amely képes a takarásban lévő, vagy megsérült falrészeket automatikus megtalálni, és az ezeken a részeken hiányzó falmintát élethűen kipótolni