Valgusfoori oleku määratlemine objektituvastuse ja kaardiandmete põhjal
Nimi
Tetiana Shtym
Kokkuvõte
Tavasõidukitega koos liiklemiseks peavad isejuhtivad autod leidma tänaval olevate valgusfooride asukoha ja tuvastama nende oleku. Kuigi inimeselt ei nõua suurt pingutust asjakohaste valgusfooride märkamine, on see isejuhtivatele autodele keerukas ülesanne. Kuigi valgusfooride tuvastus on lihtsasti lahendatav olemasolevate objektituvastus meetoditega, on fooride sidumine nendele vasatvate sõiduradadega keeruline.
Kõige tavalisem viis ülesande lahendamiseks hõlmab valgusfoori täpset asukohta täppiskaardil (HD map), auto asukohta ja kaamera positsiooni auto suhtes. Kui sõiduk läheneb valgusfoorile, projitseeritakse täppiskaardil olevad foorid kaamera pildile. Pildi osad, milles leidub valgusfoor ehk huvi pakkuvad alad (ROI), eraldatakse pildilt ja antakse sisendiks klassifikaatorile. Lokaliseerimisvigade vähendamiseks tuleb huvi pakkuvat ala (ROI) suurendada. See võib muuta valgusfoori oleku ennustused ebatäpseks, sest uus ala ei pruugi valgusfoori õigesti jäädvustada.
Lõputöös on valgusfooride paremaks tuvastamiseks ühendatud objektide tuvastamine ja täppiskaardi informatsioon. Protsess on jagatud kolme ossa: esiteks projitseeritakse kaardilt kolmemõõtmelised valgusfoori ümbritsevad kastid \\emph{(bounding box)} kaamera pildile kahemõõtmelisteks; teiseks tuvastatakse kaamera pildilt kahemõõtmelised valgusfoori ümbritsevad kastid ja fooride olek; kolmandaks sobitatakse tuvastatud valgusfoorid kaardilt projitseeritutega, mõõtes kahe kasti ülekattuvust (Intersection-over-Union).
Loodud meetod integreeriti Autoware.AI tarkvarasse ja seda testiti Tartus ja Tallinnas salvestatud marsruutidel. Meetod saavutas 93-protsendilise õigsuse ja edestas senist Autoware.AI poolt kasutatud meetodit.
Kõige tavalisem viis ülesande lahendamiseks hõlmab valgusfoori täpset asukohta täppiskaardil (HD map), auto asukohta ja kaamera positsiooni auto suhtes. Kui sõiduk läheneb valgusfoorile, projitseeritakse täppiskaardil olevad foorid kaamera pildile. Pildi osad, milles leidub valgusfoor ehk huvi pakkuvad alad (ROI), eraldatakse pildilt ja antakse sisendiks klassifikaatorile. Lokaliseerimisvigade vähendamiseks tuleb huvi pakkuvat ala (ROI) suurendada. See võib muuta valgusfoori oleku ennustused ebatäpseks, sest uus ala ei pruugi valgusfoori õigesti jäädvustada.
Lõputöös on valgusfooride paremaks tuvastamiseks ühendatud objektide tuvastamine ja täppiskaardi informatsioon. Protsess on jagatud kolme ossa: esiteks projitseeritakse kaardilt kolmemõõtmelised valgusfoori ümbritsevad kastid \\emph{(bounding box)} kaamera pildile kahemõõtmelisteks; teiseks tuvastatakse kaamera pildilt kahemõõtmelised valgusfoori ümbritsevad kastid ja fooride olek; kolmandaks sobitatakse tuvastatud valgusfoorid kaardilt projitseeritutega, mõõtes kahe kasti ülekattuvust (Intersection-over-Union).
Loodud meetod integreeriti Autoware.AI tarkvarasse ja seda testiti Tartus ja Tallinnas salvestatud marsruutidel. Meetod saavutas 93-protsendilise õigsuse ja edestas senist Autoware.AI poolt kasutatud meetodit.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Tambet Matiisen, Meelis Kull
Kaitsmise aasta
2021