|
|
|
|
| LEADER |
02787na a2200241 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 005 |
20160516012016.0 |
| 008 |
160221s2014 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid1363
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Braut, Viktor
|9 34946
|
| 245 |
|
|
|a Detekcija objekata u gustoj stereoskopskoj rekonstrukciji :
|b diplomski rad /
|c Viktor Braut ; [mentor Siniša Šegvić].
|
| 246 |
1 |
|
|a Object detection in dense stereo reconstruction
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b V. Braut,
|c 2014.
|
| 300 |
|
|
|a 40 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b diplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 56, datum predaje: 2014-06-30, datum završetka: 2014-07-16
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: U sklopu ovog rada razmatra se postupak brze detekcije objekata u oblaku točaka. Specifično je podešen za detekciju objekata u rektificiranim sekvencama snimljenih parom kalibriranih kamera montiranih na vozilu. U okviru rada proučene su i uspoređene metode podudaranja pomoću kojih se izračunava disparitetna mapa iz stereo slike prema kojoj se formira oblak točaka. Zbog težnje za minimizacijom računske složenosti odabrana je lokalna \textit{Block Matching} metoda. Formirani oblak točaka se dijeli na blokove koji se klasificiraju kao zauzeti ili slobodni ovisno o broju točaka koji im pripadaju. Susjedni zauzeti blokovi se zatim grupiraju s ciljem stvaranja objekata. Dobiveni rezultati su analizirani i prikazani u poglavlju s eksperimentima.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: This master thesis considers the method of fast object detection in a point cloud. It's specifically tuned for the object detection in the rectified image sequences recorded by pair of calibrated cameras mounted on the vehicle. Stereo matching methods used for disparity map computation have been studied and compared in this master thesis. The local \textit{Block Matching} method has been chosen for minimizing computational complexity. Obtained point cloud is divided into blocks that are classified as occupied or free, depending on the number of points that belong to them. Neighboring occupied blocks are then grouped in order to create objects. The obtained results are analyzed and presented in the chapter with experiments.
|
| 653 |
|
1 |
|a racunalni vid
|a detekcija objekata
|a oblak tocaka
|a stereo kamera
|a estimacija ravnine
|a 3D rekonstrukcija
|a triangulacija
|a epipolarna geometrija
|a biblioteka OpenCV
|a biblioteka PCL
|
| 653 |
|
1 |
|a computer vision
|a object detection
|a point cloud
|a stereo camera
|a plane estimation
|a 3D reconstruction
|a triangulation
|a epipolar geometry
|a OpenCV library
|a PCL library
|
| 700 |
1 |
|
|a Šegvić, Siniša
|4 ths
|9 18165
|
| 942 |
|
|
|2 udc
|c Y
|
| 999 |
|
|
|c 45387
|d 45387
|