Analiza temporalnih segmentacijskih metod za detekcijo ovir na domeni avtonomnih plovilŠKODNIK, LUKA (Avtor) Kristan, Matej (Mentor) Žust, Lojze (Komentor) semantična segmentacijadetekcija oviravtonomna plovilaSemantična segmentacija je uveljavljen pristop reševanja problema navigacije avtonomnih vozil. Okolica avtonomnih plovil je zelo specifična in se razlikuje od splošne okolice avtonomnih vozil. Zaradi tega so potrebne podatkovne zbirke, metode za pridobitev semantične segmentacije in načini evalvacije posebej zasnovani za vodno domeno. V sklopu naloge anotiramo manjšo podatkovno zbirko z raznolikimi prizori vodne okolice, ki je vkjučena v večjo podatkovno zbirko, ki je uporabljena za učenje in evalvacijo. Za izboljšanje semantične segmentacije videoposnetkov nekatere metode uporabljajo časovno informacijo v obliki zaporednih videosličic. Dve taki metodi učimo s podatki iz vodnega okolja in ju primerjamo z metodo zasnovano posebej za pridobitev segmentacije v vodnem okolju za navigacijo avtonomnih plovil. Zaradi premajhne splošnosti uporabljenega evalvatorja, priredimo način evalvacije in dodamo nekaj novih mer. S temi merami na splošno ocenimo segmentacijo, detekcijo dinamičnih ovir in zaznan vodni rob ter podamo interpretacijo rezultatov. Ugotovimo, da ena izmed metod, ki uporablja časovno informacijo v splošnem daje boljše rezultate od druge, vendar je druga bolj robustna pri zaznavanju težkih primerov na vodni gladini (npr. odsevi). Prav tako ugotovimo, da ti dve metodi samo z uporabo časovne informacije ne pridobita dovolj, da bi podali boljše rezultate od metode, ki je zasnovana specifično za vodno okolje. Zadnja ugotovitev je, da na rezultate zelo vplivajo tudi učni podatki. Če metode učimo na podatkih splošnega vodnega okolja, dobimo veliko boljše rezultate, kot če metode učimo samo na podatkih iz morskega okolja.20222022-09-07 11:25:00Diplomsko delo/naloga139798VisID: 35049COBISS_ID: 121660419sl