Detekcija poškodb stekel s polarizacijsko kamero

Kert, Aleš (avtor), Kristan, Matej (mentor)

V diplomskem delu predstavimo problem detekcije poškodb na steklu. Predlagamo novo metodo, ki se namesto zanašanja na slike klasičnih kamer, zanaša na podatke o polarizaciji, pridobljenih s polarizacijsko kamero. Tekom razvoja metode je bila zajeta prva javno dostopna podatkovna zbirka, ki vsebuje polarizacijske slike poškodb na vetrobranskih steklih. Na zbirki so nato ročno označene poškodbe. Detekcijo poškodb stekla opišemo kot problem semantične segmentacije, kjer za vsak piksel določimo, če predstavlja poškodbo ali ne. Reševanja problema se lotimo z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. Pri izbiri vhodnih podatkov mreže eksperimentiramo z različnimi obdelavami polarizacijskih slik, z namenom odkritja optimalne obdelave. Najboljše rezultate nam nudi model, ki za vhod prejme nespremenjene polarizacijske slike, zložene v štiri kanale. Ta model dosega natančnost 0.923, priklic 0.861 in F-mero 0.885.

• Jezik: Slovenski jezik
• Ključne besede: polarizacija, polarizacijska kamera, konvolucijska nevronska mreža, semantična segmentacija
• 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: 2021
• PID: 20.500.12556/RUL-129843
• COBISS.SI-ID: 76733699
• Datum objave v RUL: 08.09.2021

KERT, Aleš, 2021, Detekcija poškodb stekel s polarizacijsko kamero [na spletu]. Diplomsko delo. [Dostopano 7 april 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=129843

Sekundarni jezik

• Jezik: Angleški jezik
• Naslov: Detection of glass damage using a polarization camera

Izvleček

This thesis addresses the problem of detecting glass damage. We propose a new method that uses polarization data captured with a polarization camera, instead of relying on pictures taken with a classic camera. During the development of this method, we created the first publicly available dataset containing polarization pictures of windshield damage. The damage was annotated by hand. We pose the detection of glass damage as a semantic segmentation problem, where each pixel is classified as either healthy or damaged. We try to solve this problem using convolutional neural networks. Furthermore, we evaluate different ways of processing polarization pictures to determine the optimal processing method. The best results are offered by a model, that uses unchanged polarization images, arranged into a four channel image, which achieves a precision of 0.923, recall of 0.861 and F-score of 0.885.

• Ključne besede: polarization, polarization camera, convolutional neural network, semantic segmentation