Isejuhtiva auto objektituvastusmudeli riski jaotuse hindamine Poissoni protsessiga

dc.contributor.advisorKull, Meelis, juhendaja
dc.contributor.authorPõru, Getter
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutet
dc.date.accessioned2020-07-02T06:17:19Z
dc.date.available2020-07-02T06:17:19Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractMagistritöö 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.et
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/68254
dc.language.isoestet
dc.rightsopenAccesset
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subject.otherstatistiline analüüset
dc.subject.otherisejuhtivad autodet
dc.subject.otherjuhuslikud protsessidet
dc.subject.otherruumipõhine statistikaet
dc.subject.otherspatial statisticsen
dc.subject.otherrandom processesen
dc.subject.otherself-driving carsen
dc.subject.otherstatistical analysisen
dc.titleIsejuhtiva auto objektituvastusmudeli riski jaotuse hindamine Poissoni protsessigaet
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiset

Failid

Originaal pakett

Nüüd näidatakse 1 - 1 1
Laen...
Pisipilt
Nimi:
poru_getter_msc_2020.pdf
Suurus:
1.7 MB
Formaat:
Adobe Portable Document Format
Kirjeldus:

Litsentsi pakett

Nüüd näidatakse 1 - 1 1
Pisipilt ei ole saadaval
Nimi:
license.txt
Suurus:
1.67 KB
Formaat:
Item-specific license agreed upon to submission
Kirjeldus: