Proračun vektora pokreta na razini blokova i njihovo grupiranje prema sličnosti uz implementaciju na realnu ADAS razvojnu platformu

Radičević, Valentin

prikaz prve stranice dokumenta Proračun vektora pokreta na razini blokova i njihovo grupiranje prema sličnosti uz implementaciju na realnu ADAS razvojnu platformu

diplomski rad

Proračun vektora pokreta na razini blokova i njihovo grupiranje prema sličnosti uz implementaciju na realnu ADAS razvojnu platformu

2021. urn:nbn:hr:200:098658

Radičević, Valentin

Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za komunikacije
Katedra za multimedijske sustave i digitalnu televiziju

Citirajte ovaj rad

APA 6th Edition

Radičević, V. (2021). Proračun vektora pokreta na razini blokova i njihovo grupiranje prema sličnosti uz implementaciju na realnu ADAS razvojnu platformu (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:098658

MLA 8th Edition

Radičević, Valentin. "Proračun vektora pokreta na razini blokova i njihovo grupiranje prema sličnosti uz implementaciju na realnu ADAS razvojnu platformu." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:098658

Chicago 17th Edition

Harvard

Radičević, V. (2021). 'Proračun vektora pokreta na razini blokova i njihovo grupiranje prema sličnosti uz implementaciju na realnu ADAS razvojnu platformu', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 21.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:098658

Vancouver

Radičević V. Proračun vektora pokreta na razini blokova i njihovo grupiranje prema sličnosti uz implementaciju na realnu ADAS razvojnu platformu [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2021 [pristupljeno 21.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:098658

IEEE

V. Radičević, "Proračun vektora pokreta na razini blokova i njihovo grupiranje prema sličnosti uz implementaciju na realnu ADAS razvojnu platformu", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:098658

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:098658

Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.

Podaci o radu

Naslov	Proračun vektora pokreta na razini blokova i njihovo grupiranje prema sličnosti uz implementaciju na realnu ADAS razvojnu platformu
Naslov (engleski)	Calculation of motion vectors at the block level and their grouping according to similarity with implementation on a real ADAS development platform
Autor	Valentin Radičević
Mentor	Mario Vranješ (mentor)
Član povjerenstva	Mario Vranješ (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstva	Marijan Herceg (član povjerenstva)
Član povjerenstva	Ratko Grbić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj	Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek (Zavod za komunikacije) (Katedra za multimedijske sustave i digitalnu televiziju) Osijek
Datum i država obrane	2021-09-16, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana	TEHNIČKE ZNANOSTI Elektrotehnika Telekomunikacije i informatika
Sažetak	Ovaj rad se bavi metodama za pronalazak vektora pokreta i njihovim grupiranjem s ciljem detekcije broja i smjera kretanja pokretnih objekata u sceni te implementacijom metoda na ugradbenu ADAS Alpha ploču. Nakon implementacije i optimizacije rješenja u C programskom jeziku na osobnom računalu, odabrane metode su implementirane na ADAS ploču, također korištenjem C programskog jezika. S dovršetkom prve implementacije na Alpha ploču, pažnja je posvećena na raspodjelu poslova na dostupne procesore Alpha ploče. Nakon prikladne raspodjele posla, uspoređene su performanse triju metoda za pretragu vektora pokreta (metoda iscrpne pretrage, metoda tri koraka s mogućnošću povećanja broja koraka te metoda tri koraka s uključenim predviđanjem i prilagodbom na odabir oblika pretrage), prilikom izvođenja na osobnom računalu i na ugradbenoj ADAS Alpha ploči. Rezultati su pokazali da je predložena metoda iscrpne pretrage najtočnija metoda za pronalazak VP, a ostale metode imaju prihvatljivu točnost. Testiranjem rješenja na video signalima iz prirode (s prometnica) uočeno je da je predloženo rješenje za grupiranje VP primjenjivo u slučajevima gdje kamera miruje, dok je za slučaj video signala u kojima se kamera kreće dalo neprihvatljive rezultate točnosti. Rezultati testiranja brzine izvođenja optimiziranog rješenja pokazali su da je moguća obrada uz više od 50 okvira u sekundi za ulazne slike rezolucije 1280x720 elemenata slike.
Sažetak (engleski)	This paper presents methods for the discovery of motion vectors (MV) and their grouping with the goal of detection of number and direction of movable objects contained in the scene as well as the implementation of those methods onto an ADAS Alpha board. After implementing and optimizing the solutions in C programming language on a personal computer, chosen methods were implemented onto an ADAS board using the same programming language. With the completion of the first implementation on the Alpha board, attention was given to the allocation of tasks to the available Alpha board processors. After appropriate task allocation, the performance of three motion vector search methods (exhaustive search method, three-step search method with the possibility of increasing the number of steps, and three-step method with prediction and adaptation of search form selection) was compared both on a personal computer as well as on the ADAS Alpha board. The results have shown that the exhaustive search method is the most accurate method for finding MV with other methods having acceptable accuracy. Testing the solutions on real-life (taken from roads) video signals have shown that that the proposed solution for grouping MV is applicable in cases where the camera is stationary while it gave unacceptable accuracy results in cases of video signals where the camera is moving. The results of testing the execution speed of an optimized solution have shown that processing is possible with more than 50 frames per second for input images with a resolution of 1280x720 pixels.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezik	hrvatski
URN:NBN	urn:nbn:hr:200:098658
Studijski program	Naziv: Elektrotehnika; smjerovi: Komunikacije i informatika, Elektroenergetika Smjer: Komunikacije i informatika Vrsta studija: sveučilišni Stupanj studija: diplomski Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike (mag.ing.el.)
Vrsta resursa	Tekst
Način izrade datoteke	Izvorno digitalna
Prava pristupa	Otvoreni pristup
Uvjeti korištenja
Datum i vrijeme pohrane	2021-10-05 15:14:35