Tým IKON vám přeje pevné zdraví!

Úkoly v BLOKU I:

  1. Detekce chodců pomocí Haar Cascade Classifier
  2. Detekce pruhů a odhad křivosti pomocí zpracování obrazu
  3. Rozpoznávání dopravních značek pomocí technik hloubkového učení
  4. Generování faktů ze senzorických dat pomocí modulů PiCan 2
  5. Tvorba faktů z algoritmů zpracování obrazu

Úkoly projektu spolu úzce souvisejí a směřují k „uvědomění si situace“ v tom, že schopnost rozhodování by měla být podporována vnímáním a začleněním informací z prostředí. Na základě vnímaných informací z úkolů 1–4 bylo možné vytvořit čitelné informace, na jejichž základě byla zahájena rozhodnutí (viz úkol 4).

Práce na úkolech jedna až tři zahrnovala řešení různých technik zpracování obrazu, strojového a hlubokého učení. Účelem zpracování úkolů bylo vygenerovat informace, které lze vnímat z vnějšího prostředí. Cílovou architekturou úkolů byly modely Raspberry Pi 3b+, přičemž tyto byly již zpracovány v demonstračním objektu „CE-Box“ počítačovými inženýry z TU Chemnitz.

Po dokončení prvního úkolu byli studenti schopni vyvinout přesnější a lepší algoritmus pro detekci chodců, než mohl poskytnout program OpenCV. Úspěšní byli také studenti, kteří řešili úkol 2. Naprogramovali algoritmus, který dokáže odhadnout zakřivení silnice doleva nebo doprava úpravou sklonu pruhu. Ve třetím úkolu byly metody RCNN použity k vnímání a rozpoznávání dopravních značek (16 kusů) při snaze o vysokou přesnost, a proto tento výsledek vyžaduje další optimalizaci.

Po dokončení a testování algoritmů byly výsledky předány studentům, kteří se zabývali pátým úkolem.

Čtvrtý úkol se také zabýval vnímáním, ale týkalo se to interních informací vozidla. Cílem proto bylo vygenerovat senzorická syntetická data a předat nabyté informace studentům dalšího úkolu. GUI (Graphical User Interface) sloužilo jako senzory pro poskytování syntetických dat, jako jsou rychlost, motorové palivo atd. Studenti vytvořili GUI, ke kterému by mohly být syntetické senzory přidávány nebo odebírány podle příslušného účelu. Data byla poté předána skupině, která se zabývala úkolem 5 prostřednictvím zpráv CAN, které vygenerovaly relevantní fakta a poslaly je zpět do skupiny čtyři. Zde byl kontinuálně rotující cyklus uzavřen změnou senzorických syntetických hodnot na základě dříve definovaných pravidel.