3D object detection from point clouds with dense pose voters

Fucili, Mattia (2019) 3D object detection from point clouds with dense pose voters. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria informatica [LM-DM270]
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Abstract

Il riconoscimento di oggetti è sempre stato un compito sfidante per la Computer Vision. Trova applicazione in molti campi, principalmente nell’industria, come ad esempio per permettere ad un robot di trovare gli oggetti da afferrare. Negli ultimi decenni tali compiti hanno trovato nuovi modi di essere raggiunti grazie alla riscoperta delle Reti Neurali, in particolare le Reti Neurali Convoluzionali. Questo tipo di reti ha raggiunto ottimi risultati in molte applicazioni per il riconoscimento e la classificazione degli oggetti. La tendenza, ora, `e quella di utilizzare tali reti anche nell’industria automobilistica per cercare di rendere reale il sogno delle automobili che guidano da sole. Ci sono molti lavori importanti sul riconoscimento delle auto dalle immagini. In questa tesi presentiamo la nostra architettura di Rete Neurale Convoluzionale per il riconoscimento di automobili e la loro posizione nello spazio, utilizzando solo input lidar. Salvando le informazioni riguardanti le bounding box attorno all’auto a livello del punto ci assicura una buona previsione anche in situazioni in cui le automobili sono occluse. I test vengono eseguiti sul dataset più utilizzato per il riconoscimento di automobili e pedoni nelle applicazioni di guida autonoma.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Fucili, Mattia
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
computer vision,deep learning,object detection,car detection,convolutional neural network,CNN,point cloud
Data di discussione della Tesi
14 Marzo 2019
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