Lokalizacija mej med odbojnimi površinami v deflektometrični aplikaciji

Koželj, Janja (avtor), Kristan, Matej (mentor)

V diplomski nalogi obravnamo problem detekcije mej med odbojnimi površinami med postopkom skeniranja z deflektometrijo. V tem postopku se na površino projicira črtast vzorec, kar močno otežuje lokalizacijo meje s standardnimi metodami. Zato predlagamo novo metodo za lokalizacijo mej, ki uporablja konvolucijsko nevronsko mrežo in aktivne konture. Uspešnost naše metode demonstriramo na slikah, kjer je prikazan stranski pogled avtomobila, detektiramo pa meje med vrati. Predlagana mreža je oblike enkoder dekoder in za boljše prepoznavanje vzorca uporablja razširjene konvolucijske sloje. Za najboljši postopek prileganja se izkaže robustno prileganje na segmentirani maski z uporabo aktivnih kontur, ki izboljša povprečno napako iz 5.00 na 2.67 pikslov. Predlagana metoda na testni množici doseže natančnost 0.91, priklic 0.68 in F-mero 0.76, procesiramo pa lahko približno 4.29 slik na sekundo.

• Jezik: Slovenski jezik
• Ključne besede: konvolucija, nevronske mreže, semantična segmentacija, aktivne konture, deflektometrija
• Vrsta gradiva: Diplomsko delo/naloga
• Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
• Organizacija: FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko; FMF - Fakulteta za matematiko in fiziko
• Leto izida: 2020
• PID: 20.500.12556/RUL-119551
• COBISS.SI-ID: 29404675
• Datum objave v RUL: 09.09.2020

KOŽELJ, Janja, 2020, Lokalizacija mej med odbojnimi površinami v deflektometrični aplikaciji [na spletu]. Diplomsko delo. [Dostopano 5 maj 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=119551

Sekundarni jezik

• Jezik: Angleški jezik
• Naslov: Border localization between reflective surfaces in a deflectometry application

Izvleček

In this thesis, we address the problem of border detection between reflective surfaces during the process of deflectometry. In this process a striped pattern is projected on the surface, which makes it difficult to localize border with standard methods. To address this problem, we propose a new method for border localization, which uses convolutional neural network and active contours. We demonstrate the performance of our method on the task of car door border detection from images taken from the side of a car. Proposed network has the encoder decoder architecture and contains dilated convolutional layers for better pattern recognition. We show that robust fitting on segmented masks using active contours is the best way of fitting, and it reduces mean error from 5.00 to 2.67 pixels. On test set the proposed method achieves precision of 0.91, recall of 0.68 and F-score of 0.76. The method allows processing at approximately 4.29 frames per second.

• Ključne besede: convolution, neural networks, semantic segmentation, active contours, deflectometry