Kandidat: Tenjović Dušan

Naslov diplomskega dela: Vizualno Sledenje Objektov na Mobilni Platformi

Povzetek:

V tej diplomski nalogi je predstavljen sistem za realno časovno segmentacijo in sledenje objektov, integriran v demonstracijsko celico ViCoS Cube. Implementiran je segmentacijski sledilnik DAM4SAM, ki uporablja model SAM2.1 v kombinaciji s spominskim modulom, odpornim na motilce. Sledilnik zagotavlja natančne maske na ravni slikovnih točk in položaje centrov objektov, ki se uporabljajo za zaprtozančno krmiljenje kamere s pan-tilt-zoom (PTZ) mehanizmom. Modularna arhitektura, zasnovana na Dockerju in komunikaciji tipa publish/subscribe prek Echoliba, omogoča preprosto integracijo video tokov, sledenja in grafičnega vmesnika. Sistem je ovrednoten v kontroliranem okolju, pri čemer se analizira natančnost, robustnost in hitrost delovanja pri različnih konfiguracijah strojne opreme in kamer. Na koncu je prikazana tudi realno časovna demonstracija sledenja in segmentacije premikajočega se objekta, kjer sistem zaključi zanko med zaznavanjem in aktuacijo kamere. Projekt tako v interaktivno izobraževalno okolje prinaša sodobne pristope segmentacije in sledenja objektov.

Mentor: doc. dr. Alan Lukežič

Kandidatka: Erznožnik Brina

Naslov diplomskega dela: Zaznavanje odpadkov v morju z metodami globokega učenja

Povzetek:

V diplomskem delu je obravnavan problem semantične segmentacije morskega okolja iz satelitskih posnetkov Sentinel-2 s posebnim poudarkom na zaznavanju plavajočih plastičnih odpadkov, ki predstavljajo majhne, redke in težko zaznavne strukture. Začetna analiza je pokazala omejitve izhodiščnega modela UNet pri razločevanju redkih razredov ter pri zaznavanju objektov, ki obsegajo le nekaj pikslov. Na podlagi podrobne vizualne in podatkovne analize napak so bile preizkušene različne izboljšave, vključno z razširitvijo arhitekture, uporabo alternativnih funkcij izgube in bolj kompleksnimi arhitekturami. Najboljše rezultate je dosegla različica UNet z večjim številom skritih kanalov in kombinacijo križne entropije ter Diceove izgube. Predlagana izboljšava bistveno izboljša segmentacijo redkih in zahtevnih razredov in preseže izhodiščni model pri vseh uporabljenih metrikah.

Mentor: izr. prof. dr. Luka Čehovin Zajc

Komisija za zagovor:

    - doc. dr. Aleš Jaklič (predsednik)

    - izr. prof. dr. Luka Čehovin Zajc (mentor in član),

    - doc. dr. Alan Lukežič (mentor in član).

Prostor: Diplomska soba