Deep-Learning Approach to Topographical Image Analysis

grant

image geo-lokalizace, topografické informace, registrace obrazu, hluboké učení, počítačové vidění

Projekt se zaměřuje na aktuální problémy počítačového vidění, zejména na vizuální lokalizaci v přírodním prostředí. Vizuální lokalizace kamery ve venkovním prostředí není v současnosti vyřešeným problémem, přestože nabízí celou řadu atraktivních aplikací od automatického porozumění obrazu, přes aplikace rozšířené reality až po navigaci samořiditelných vozidel a letounů. Projekt si klade za cíl výzkum nových metod pro lokalizaci kamery založených na registraci (angl. matching) multimodálních dat, zejména fotografické informace, syntetických (angl. rendered) obrazů, hloubkové informace a terénních modelů s využitím aktuálních metod strojového učení, zejména hlubokých neuronových sítí (DNN). Vedle využití terénních dat ve formě grafických modelů bude zkoumána také alternativa predikce hloubkové informace ze vstupní fotografie. Skupina CPhoto@FIT se dlouhodobě daným problémem zabývá a do projektu přináší hluboké zkušenosti výzkumné i aplikační, izraelskému partnerovi dále nabízí unikátní datové sady nepostradatelné pro trénování DNN.

Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT) , hlavní řešitel
Bobák Petr, Ing. (UPGM FIT VUT)
Brejcha Jan, Ing. (UPGM FIT VUT)
Hanzlíček Jiří, Ing. (UPGM FIT VUT)
Lysek Tomáš, Ing. (UPGM FIT VUT)
Otáhalová Sylva (UPGM FIT VUT)
Polášek Tomáš, Ing. (UPGM FIT VUT)
Tomešek Jan, Ing. (UPGM FIT VUT)