1. Trang chủ
  2. Giáo Dục - Đào Tạo

Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

51 10 0
Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 29/11/2021, 10:27

Xem thêm:

Hình ảnh liên quan

Hình 1.1 Các xe tự lái - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 1.1.

Các xe tự lái Xem tại trang 13 của tài liệu.
Hình 2.1 Mối tương quan giữa thị giác máy tính và các lĩnh vực khoa học khác - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 2.1.

Mối tương quan giữa thị giác máy tính và các lĩnh vực khoa học khác Xem tại trang 17 của tài liệu.
Hình 2.2 Ro-bot sử dụng máy ảnh chuyên dụng để kiểm tra chất lượng quá trình sơn khung xe ôtô - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 2.2.

Ro-bot sử dụng máy ảnh chuyên dụng để kiểm tra chất lượng quá trình sơn khung xe ôtô Xem tại trang 18 của tài liệu.
Hình 2.3 Máy bay chiến đấu không người lái MQ-9 của hãng General Atomics - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 2.3.

Máy bay chiến đấu không người lái MQ-9 của hãng General Atomics Xem tại trang 19 của tài liệu.
Hình 2.4 Mặt phẳng phân lớp không gian vec-tơ của phương pháp SVM - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 2.4.

Mặt phẳng phân lớp không gian vec-tơ của phương pháp SVM Xem tại trang 21 của tài liệu.
Hình 2.5 Các dạng cơ bản của đặc trưng Haar-like A-B: two-rectangle C: three-rectangle D: four-rectangle - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 2.5.

Các dạng cơ bản của đặc trưng Haar-like A-B: two-rectangle C: three-rectangle D: four-rectangle Xem tại trang 22 của tài liệu.
Hình 2.6 Ví dụ cách tính đăc trưng LBP - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 2.6.

Ví dụ cách tính đăc trưng LBP Xem tại trang 22 của tài liệu.
Hình 2.7 Các ví dụ về cấu trúc LBP - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 2.7.

Các ví dụ về cấu trúc LBP Xem tại trang 23 của tài liệu.
Hình 2.8 Cấu trúc chia khối của đặc trưng HOG - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 2.8.

Cấu trúc chia khối của đặc trưng HOG Xem tại trang 25 của tài liệu.
- Cho ảnh đầu vào có vùng ản hI có kích thước 10 x8 pixel (Hình 2.9) - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

ho.

ảnh đầu vào có vùng ản hI có kích thước 10 x8 pixel (Hình 2.9) Xem tại trang 25 của tài liệu.
- Sau cùng, ta sẽ có được Hình 2.12 biểu đồ cường độ theo hướng của mỗi pixel ảnh đầu vào - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

au.

cùng, ta sẽ có được Hình 2.12 biểu đồ cường độ theo hướng của mỗi pixel ảnh đầu vào Xem tại trang 27 của tài liệu.
- Vec-tơ đặc trưng của 01 block được minh họa như Hình 2.10 - Ta có số chiều vec-tơ đặc trưng của mỗi block: - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

ec.

tơ đặc trưng của 01 block được minh họa như Hình 2.10 - Ta có số chiều vec-tơ đặc trưng của mỗi block: Xem tại trang 27 của tài liệu.
Hình 2.11 Các block trong ảnh gối lên nhau bởi một cell - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 2.11.

Các block trong ảnh gối lên nhau bởi một cell Xem tại trang 28 của tài liệu.
Hình 2.10 Nối các vec-tơ đặc trưng cells thành block - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 2.10.

Nối các vec-tơ đặc trưng cells thành block Xem tại trang 28 của tài liệu.
Hình 2.13 Sơ đồ cơ bản thuật toán AdaBoost - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 2.13.

Sơ đồ cơ bản thuật toán AdaBoost Xem tại trang 29 của tài liệu.
Hình 2.14 Quy trình huấn luyện của thuật toán AdaBoost - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 2.14.

Quy trình huấn luyện của thuật toán AdaBoost Xem tại trang 30 của tài liệu.
Bảng 2.1 Thuật toán tăng tốc thích nghi rời rạc DAB - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Bảng 2.1.

Thuật toán tăng tốc thích nghi rời rạc DAB Xem tại trang 31 của tài liệu.
Hình 2.15 Cấu trúc bộ phân loại xếp tầng - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 2.15.

Cấu trúc bộ phân loại xếp tầng Xem tại trang 34 của tài liệu.
Hình 3.1 Giải thuật xây dựng hệ thống phát hiện đối tượng - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 3.1.

Giải thuật xây dựng hệ thống phát hiện đối tượng Xem tại trang 36 của tài liệu.
Hình 3.2. Tập mẫu huấn luyện chứa đối tượng. (a) Đối tượng là ôtô (b) Đối tượng là người đi bộ - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 3.2..

Tập mẫu huấn luyện chứa đối tượng. (a) Đối tượng là ôtô (b) Đối tượng là người đi bộ Xem tại trang 37 của tài liệu.
Hình 3.3 Tập mẫu huấn luyện chứa đối tượng. (a) Đối tượng là ôtô (b) Đối tượng là người đi bộ - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 3.3.

Tập mẫu huấn luyện chứa đối tượng. (a) Đối tượng là ôtô (b) Đối tượng là người đi bộ Xem tại trang 38 của tài liệu.
Hình 3.4 ROI được vẽ cho các mẫu chứa đối tượng (a) Đối tượng là ôtô (b) Đối tượng là người đi bộ - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 3.4.

ROI được vẽ cho các mẫu chứa đối tượng (a) Đối tượng là ôtô (b) Đối tượng là người đi bộ Xem tại trang 39 của tài liệu.
Bảng 3.1 Bảng lư uý thiết lập thông số cho việc huấn luyện bộ phân loại xếp tầng - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Bảng 3.1.

Bảng lư uý thiết lập thông số cho việc huấn luyện bộ phân loại xếp tầng Xem tại trang 39 của tài liệu.
Hình 3.5 Ảnh kiểm tra bộ phân loại xếp tầng cho đối tượng ôtô (a) Ảnh trước khi phân loại (b) Ảnh sau khi phân loại - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 3.5.

Ảnh kiểm tra bộ phân loại xếp tầng cho đối tượng ôtô (a) Ảnh trước khi phân loại (b) Ảnh sau khi phân loại Xem tại trang 40 của tài liệu.
Bảng 3.2 Quá trình huấn luyện bộ phân loại xếp tầng - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Bảng 3.2.

Quá trình huấn luyện bộ phân loại xếp tầng Xem tại trang 41 của tài liệu.
Hình 3.6 Ảnh kiểm tra bộ phân loại xếp tầng cho đối tượng người đi bộ (a) Ảnh trước khi phân loại (b) Ảnh sau khi phân loại - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 3.6.

Ảnh kiểm tra bộ phân loại xếp tầng cho đối tượng người đi bộ (a) Ảnh trước khi phân loại (b) Ảnh sau khi phân loại Xem tại trang 42 của tài liệu.
Bảng 3.3 Kết quả kiểm tra bộ phân loại xếp tầng đối với đối tượng là ôtô: - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Bảng 3.3.

Kết quả kiểm tra bộ phân loại xếp tầng đối với đối tượng là ôtô: Xem tại trang 42 của tài liệu.
Hình 3.7 Mẫu chứa đối tượng được phân loại bởi bộ phân loại xếp tầng (a) Mẫu được phân loại đúng (b) Mẫu bị phân loại - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 3.7.

Mẫu chứa đối tượng được phân loại bởi bộ phân loại xếp tầng (a) Mẫu được phân loại đúng (b) Mẫu bị phân loại Xem tại trang 43 của tài liệu.
Hình 3.8 Mẫu không chứa đối tượng được phân loại bởi bộ phân loại xếp tầng (a) Mẫu được phân loại đúng (b) Mẫu bị phân loại - Hiểu biết cảnh quang cho hệ thống hỗ trợ lái trong môi trường đô thị sử dụng thị giác máy tính

Hình 3.8.

Mẫu không chứa đối tượng được phân loại bởi bộ phân loại xếp tầng (a) Mẫu được phân loại đúng (b) Mẫu bị phân loại Xem tại trang 43 của tài liệu.

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan