презентация_для_курсовой_вахтеров

1.

Применение
нейронных сетей в
задаче вычисления
дистанции по
стереоизображению
Презентация по
курсовой работе
Вахтеров К.А
41 СМР

2.

Представьте, что вы
смотрите на предмет,
закрыв сначала один
глаз, а потом другой. Вы
заметите, что
предмет немного
смещается относительно
фона..
Это происходит потому, что
ваши глаза находятся на
расстоянии друг от друга
(около 6-7 см). Мозг, получая
эти два немного разных
изображения, автоматически
вычисляет разницу
(смещение) и создает у вас
ощущение глубины и объема.
Стереозрение — это технология,
которая копирует этот природный
механизм. Она использует две
камеры (или одну камеру, снимающую
с двух точек), разнесенные на
небольшое расстояние, как наши глаза.
Получается стереопара — два

3.

• Машинное обучение
искусственного интеллекта
стереозрения — это мощная
комбинация трёх областей,
которая революционизирует
способ, которым
компьютеры "видят" и
понимают трёхмерный мир

4.

• Глубокое обучение (Deep
Learning, DL) — это подмножество
машинного обучения,
использующее искусственные
нейронные сети с множеством
слоёв ("глубокие" сети). Его
революционность заключается в
том, что оно позволяет
алгоритмам самостоятельно
извлекать иерархические признаки
из сырых данных, минуя
трудоёмкий этап ручного
инжиниринга признаков (feature

5.

• Разработка и исследование алгоритма
построения карт глубины
• Если предположить, что камеры идентичны и их
оптические оси параллельны, то диспаритет
рассчитывается по формуле:
• d = x_l - x_r
• Зная диспаритет, можно рассчитать глубину Z
• с помощью формулы триангуляции, которая
выводится из подобия треугольников:
• Z = (f ∗ B) / d
Погрешность определения диспаритета
Даже ошибка в 1 пиксель может привести к
значительной погрешности в Z
ΔZ ≈ |∂Z/∂d| ∗ Δd = (f ∗ B) / d² ∗ Δd

6.

• Определение трудоемкости выполнения
работ
• ,t-ожi.=,3∙,t-,min-i.+2∙,t-,max-i…-5.
• Исходя из ожидаемой трудоемкости работ,
определяется продолжительность каждой работы
в рабочих днях Tрi, учитывающая параллельность
выполнения работ несколькими исполнителями:
• ,t-pi.=,,t-ожi.-,ч-i..
• Длительность каждого из этапов работ из
рабочих дней следует перевести в календарные
дни. Для этого необходимо воспользоваться
следующей формулой. Для примера произведём
расчёт первого этапа работы руководителя:
• Tкi = Tpi ∗ kкал
• Коэффициент календарности определяется по
следующей формуле:
• K_кал=t_кал/(t_кал-t_вых-t_пр )=365/(365104-16)=1,5

7.

• графика проведения научного исследования

8.

Детальное сравнение методов построения карт глубины
Метрика
Нейронн
ая сеть
• После завершения обучения
была проведена комплексная
оценка эффективности
предложенной нейросетевой
модели и ее сравнение с
классическими алгоритмами.
OpenC
V StereoBM
Улучшени
OpenC
V SGBM
е, %
MSE
0.0005
0.09
0.04
98.7%
RMSE
0.022
0.30
0.20
92.7%
PSNR, dB
43.2
19.8
22.1
118.2%
SSIM
0.954
0.712
0.785
34.0%
Относительн
0.028
0.185
0.124
84.9%
δ < 1.25
0.982
0.635
0.724
54.6%
δ < 1.25²
0.994
0.812
0.865
22.4%
δ < 1.25³
0.998
0.923
0.942
8.1%
Время
0.020
0.006
0.015
-233%
1240
85
210
-1359%
ая ошибка
обработки, с
Потребление
памяти, МБ

9.

конец