Deep learning tanító-adatbázisok generálása okosváros platformok felhasználásával

Konzulens:
Szántó Mátyás
Tárgy:
Önálló laboratórium 2 - Irányítórendszerek főspecializáció, MSc Vill.
Hallgatói létszám:
1
Folytatás:
Szakdolgozat / Diplomaterv
Leírás:

A manapság egyre szélesebb körben alkalmazott és számos területen felhasznált okosváros platformok felépítése alapvetően három részre osztható:

  • a platform számára szükséges környezeti adatok gyűjtése,
  • az összegyűjtött adatok feldolgozása és tárolása,
  • a tárolt adatok felhasználása.
A gyűjtött adatok a végfelhasználástól függően számos típusúak lehetnek: a városi környezet statikus és dinamikus jellemzői, egyebek mellett infrastrukturális jellegű információk, az úthálózat pillanatnyi kihasználtságára jellemző statisztikai mutatók és pozícióinformációhoz rendelhető adatok is.
Az autonóm járművek térnyerésének is köszönhetően az ilyen típusú adatbázisokból kinyerhető adatok egyik legfontosabb felhasználási területe manapság az önvezető járművek vezérlésénél megjelenő környezetdetektálási feladatokban fedezhető fel. Ahhoz, hogy egy autonóm járműben is alkalmazható, az útinfrastruktúra különböző elemeinek észlelésére képes, mély neurális hálót alkalmazó módszer hatékonyan tudjon működni – vagyis képes legyen magas valószínűségi mutatókat elérni a keresett objektumok osztályozásánál – egy olyan adatbázis szükséges a rendszer betanítására, melyben nagy mennyiségű, és jól leírt környezeti adatok állnak rendelkezésre.

A témára jelentkező hallgató feladatai a második félévben a következők:

  • Vizsgálja meg, hogy milyen klasszikus képfeldolgozásban ismert élkeresési algoritmusok használhatók, javíthatók gépi tanulás segítségével!
  • Az első féléves eredmények tükrében készítsen olyan algoritmust, amely a tanító adatbázis képein található objektumok pontosabb lokalizálását teszi lehetővé!
  • Javasoljon olyan megoldást, mely az okosváros platformok tanító adatbázisainak generálását készíti elő a klasszikus képfeldolgozási és mély tanulási megoldások ötvözésével.