Isejuhtiva auto objektituvastusmudeli riski jaotuse hindamine Poissoni protsessiga
Date
2020
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Magistritöö eesmärk on isejuhtiva auto objektituvastusriskide jaotuse hindamine kaamerapildilt. Eraldi käsitletakse sõidukeid ja jalakäijaid. Objektide tuvastamata jätmiste hindamiseks on kasutatud tuvastatud objektide esimese tuvastuse kaadreid
teadmisega, et mõningates olukordades on objekt olemas ja tuvastatav juba ka esimesele tuvastusele eelnevas kaadris. Seega esimesele tuvastusele eelnevas kaadris toimus potentsiaalne tuvastamata jätmine ning kuna objekti asukoht kahe järjestikuse kaadri korral on väga sarnane, siis on tuvastamata jätmist hinnatud esmase tuvastamise asukohaga. Parema hinnangu saamiseks objektide tuvastamata jätmisest on välja filtreeritud olukorrad, kus objekt on ilmunud mõne teise objekti tagant või väljastpoolt kaadrit. Selline lähenemine võimaldab objektituvastusmudeli tuvastamata jätmiste jaotust hinnata ka kasutusjärgus uudses olukorras, mille kohta annoteeritud andmed puuduvad. Töö teoreetilises osas antakse ülevaade Poissoni protsessidest ja Gaussi segumudeli ning gammajaotuse tihedusfunktsiooni hindamisest. Töö praktilises osas sobitatakse andmetele Poissoni
protsesside intensiivsusfunktsioonid. Intensiivsusfunktsiooni defineerimiseks kasutatakse objektide asukohtade koordinaatide marginaaljaotustele sobitatud gammajaotust ning Gaussi segumudelit.