Kamera polarimetriko bidezko markatzaile naturalen detekzioa

Abstract

Azken urteotan, ikusmen artifiziala, izandako garapen handiagatik, geroz eta erabiliagoa izaten ari da industria arloan. Lan honetan mundu errealeko industriaren arazo jakin baten aurrean, objektuen detekzioan sakontzen den ikusmen artifizial sistema bat garatu da. Sistema honen helburua, hegazkinen muntaketa garaian bere fuselajean ezarri beharreko zuakerrak modu egokian lerrokatzeko, zuaker hauetan dauden markatzaile naturalak detektatzea da. Horrez gain, ohiko kamerak baztertuz, kamera polarimetrikoak deituriko kamera berezien onura eta desabantailak aztertu dira, hauekin lortutako irudiekin datuen gehikuntza (data augmentation) nola aplikatu daitekeen ikertuz. Horretarako, lehenengo kamera polarimetrikoaren funtzionamendua eta ezaugarriak ulertu dira. Segidan, kamera berezi horrekin ateratako argazkiak, zeinak detektatu beharreko markatzaile motak dituzten, bildu dira datu multzo bat osatuz. Ondoren, objektuen detekziorako dauden metodoen azterketa sakona egin eta arazo honetarako interesgarrienak diren metodoak sortutako datu multzoarekin erabili dira. Metodo aukeratuen artean, objektuen detekziorako sortutako Faster R-CNN metodoa dago eta horrez aparte, objektuen detekzioa irudien segmentaziotik burutzen duen metodo bat definitu da HRNet eredua erabiliz. Hori egitean, ahalik eta zehaztasun handiena bilatuz, metodoen detekzioetatik abiatuta eta teknika klasikoagoak erabilita, markatzaileen zentroa lortzeko prozedurak definitu eta inplementatu dira. Azkenik, proposatutako sistema Jetson Nano mikroordenagailu batean erabili da, integrazio prozesuarekin hasiz. Ondorio bezala, emaitzei erreparatuz, markatzaileen detekziorako proposatutako prozedura baliozkoa dela ikusi da. Frogatutako bi ereduek emaitza onak eman dituzte, baina zentroen detekzio zehatza burutzeko HRNet erabili da itzulitako segmentazio mapen informazio gehigarriagatik. Horrez gain, kamera polarimetrikoaren polarizazio fisikak arazo honetarako markatzaileen detekzioan ez duela emaitzak hobetzen gehiegi lagundu frogatu da. Markatzaileen zentroen detekzio zehatzean berriz, markatzaile guztien zentroa detektatu ezin izan den arren, polarizazioa erabiltzen duten irudiek detekzioan lagundu dutela ikusi da. Azkenik, proiektuarekin aurrera egin eta sakontzeko interesgarriak izan daitezkeen hurrengo pausuak definitu dira.