Punktipilve filtreerimine kaamerapõhise inimtuvastuse abil

Lühendatud kirje lehekülg
dc.contributor.advisorAvarmaa, Rando
dc.contributor.advisorKivastik, Joosep
dc.contributor.authorRahuoja, Martin
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Tehnoloogiainstituutet
dc.date.accessioned2025-03-11T18:28:01Z
dc.date.available2025-03-11T18:28:01Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionDynamic objects, primarily humans in the context of the robotic forester project, can interfere with the robot’s LiDAR-based mapping and navigation algorithms. This thesis proposes a method, which utilizes the pretrained YOLOv8 human detection algorithm to find humans from the camera image. Human bounding boxes are later used to filter the pointcloud points of humans from the rest of the surrounding pointcloud. A ROS package was developed, in which two nodes operate simultaneously – one for human detection and the other for filtering. The package executes filtering on a mid-spec laptop at 18,8 iterations per second, enough for mapping algorithms such as SLAM.
dc.description.abstractRoboti ümbruses olevad dünaamilised objektid, milleks on metsaroboti konteksis enamasti inimesed, võivad häirida lidaripõhiseid kaardistamis- ja teekonnaplaneerimisalgoritme. Inimestele vastavate punktipilve punktide eraldamiseks pakutakse selles bakalaureusetöös välja meetod, mis leiab kaamerapildilt eeltreenitud YOLOv8 inimtuvastusalgoritmi abil inimeste piirkastid ning eraldab kastide sihile jäävad punktid ülejäänud punktipilvest. Töö käigus arendati välja ROS-i kimp, milles ühes sõlmes viiakse paralleelselt läbi inimtuvastust ja teises filtreerimist. Arendatud kimp viib keskklassi sülearvutil filtreerimist läbi 18,8 iteratsiooni sekundis, mis on piisavalt kiire jooksutamaks SLAM-i ja teisi kaardistamisalgoritme.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10062/107722
dc.language.isoet
dc.publisherTartu Ülikoolet
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estoniaen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/
dc.subjectrobootika
dc.subjectinimtuvastus
dc.subjectlidar
dc.subjectkaamera
dc.subjectROS
dc.subject.otherbakalaureusetöödet
dc.titlePunktipilve filtreerimine kaamerapõhise inimtuvastuse abil
dc.title.alternativePointcloud filtering using human detection
dc.typeThesisen

Failid

Originaal pakett

Nüüd näidatakse 1 - 1 1
Pisipilt ei ole saadaval
Nimi:
Rahuoja_BSc2024.pdf
Suurus:
7.97 MB
Formaat:
Adobe Portable Document Format
Lae alla

Kollektsioonid

Arvutitehnika bakalaureusetööd - Bachelor's theses