20.500.12556/RUL-150184 Lokalizacija brezpilotnih letalnikov na podlagi satelitskih slik Unmanned aerial vehicle localization using satellite images Diplomsko delo predstavlja implementacijo trenutno vodilne metode za geolokalizacijo brezpilotnih letalnikov, ob izgubi sistema za določanje položaja; implementacija ni bila javno dostopna. V okviru dela smo ustvarili novo podatkovno zbirko, ki vsebuje pare slik iz brezpilotnega letalnika in pripadajočih satelitskih posnetkov. Osredotočili smo se na uporabo naprednih nevronskih mrež, zlasti na piramidni vision transformer (PVT). Ključno vlogo je imela siamska nevronska mreža za primerjavo vzorcev med obema vrstama slik. Metodologija je bila podprta z različnimi optimizacijskimi strategijami, vključno z uporabo stratificiranega vzorčenja, Hanningovega okna in regularizacijskih tehnik. Rezultati potrjujejo učinkovitost predlagane metode za natančno geolokalizacijo brezpilotnih letalnikov. Delo zaključujemo s poudarkom na ključnih ugotovitvah in potencialu razvite metode. The thesis presents the implementation of the currently leading method for geolocation of unmanned aerial vehicles, in the event of a loss of the positioning system; the implementation was not publicly available. As part of the work, we created a new dataset containing pairs of images from unmanned aerial vehicles and corresponding satellite images. We focused on the use of advanced neural networks, especially the pyramid vision transformer (PVT). A key role was played by the siamese neural network for comparing patterns between the two types of images. The methodology was supported by various optimization strategies, including the use of stratified sampling, the Hanning window, and regularization techniques. The results confirm the effectiveness of the proposed method for accurate geolocation of unmanned aerial vehicles. We conclude the work with an emphasis on key findings and the potential of the developed method. Lokalizacija brezpilotnih letalnikov geo-lokalizacija globoko učenje transformer Unmanned aerial vehicle localization geo-localization deep learning transformer. true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2023-09-14 17:20:00 2023-09-14 17:20:05 2023-10-13 12:04:25 0000-00-00 00:00:00 2023 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 36706 168320771 Spagnolo_Gasper_-_Lokalizacija_brezpilotnih_letalnikov_na_podlagi_satelitskih_slik.pdf Spagnolo_Gasper_-_Lokalizacija_brezpilotnih_letalnikov_na_podlagi_satelitskih_slik.pdf 1 4AFDA0BA24CFFA5EEF5038426C734456 2ac547e4bc70046b84ee56384b4b6fab169c622116f8356eb4ae5bfc49937a2d 2fafd11d-5312-11ee-b233-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=174746 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0