Úthibák azonosítása képfeldolgozási eszközökkel

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Csorba Kristóf
Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék

A képfeldolgozás napjaink gyorsan fejlődő, nagy népszerűségnek örvendő tudományaihoz tartozik. Rendkívüli lehetőségeket rejt magában, és számos területen alkalmazhatóak az elért eredmények, többek között a biztonságtechnikában, a gyógyszeriparban, a gyártási folyamatokban és az építőiparban. Éppen ez a rohamos fejlődés és a rendkívül sokrétű felhasználás az, ami felkeltette a téma iránt való érdeklődésemet.

Az aszfalthibák elemzése egy olyan képfeldolgozási terület, ami meglátásom szerint a legtöbb ember számára fontos problémával foglalkozik. Jelenleg nem bevett gyakorlat ezen hibák automatikus felismerése, de úgy gondolom, - az okos autók szélesebb körű elterjedésére való tekintettel is - hogy a jövőben elterjedté válhat a hasonló módszereken alapuló automatikus hibadetektálás.

A képfeldolgozásra, illetve machine learningre kifejlesztett, nyílt forráskódú OpenCV (Open Source Computer Vision Library) könyvtár alkalmas a feladat elvégzésére. Magas szintű függvénykönyvtárával hatékony eszköz a képelemzésre, és az egyetemen fejlesztett cv4sensorhub keretrendszerbe integrálva a felhasználóval való interakció is könnyen kezelhető. A felsorolt eszközökkel sikerült egy olyan alkalmazást fejleszteni, ami számos hiba felismerésére és azok osztályozására is alkalmas, mindezt egy felhasználó-barát felületen keresztül.

Úgy gondolom, hogy az elért eredmények megfelelő alapot biztosítanak a területen való további fejlesztésekhez, a felhasználói felület és a képfeldolgozási algoritmusok pedig hatékonyan alkalmazhatóak az aszfalthibák kiküszöbölése céljából.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.