Self-driving vehicles have recently gained attention from vehicle manufacturers due breakthrough in machine learning and AI algorithms. One of the areas that has sparked interest is the improved perception of vehicles by employing accurate real-time object detectors aided by the fast computing resources available. As more vehicles become autonomous, there will be a need to monitor and remotely control vehicles to handle edge case scenarios that are difficult to automate or foresee. This would require streaming of video from the vehicle to a teleoperator driver. Due to network degradation caused by bandwidth fluctuations and handover operations, streaming of the video is not enough. One can improve the experience of teleoperators by highlighting detected objects in the visual scene such as vehicles and pedestrians. The main contribution of this thesis work is a realtime visual object detector that has comparable accuracy to Faster R-CNN. Furthermore, the proposed detector is modular meaning that retraining of the entire model is not required to detect new types of object classes. Finally, the detector is tested on a video with network degradation artifacts to assess it’s performance. ; Självkörande bilar har fångat intressen av biltillverkarna på grund av genombrott inom maskinlärning och AI algorithmer. En av de områden som har väckt intressen är förbättrat igenkännande av bilar genom att använda nogrann realtids objektdetektor. Som är föld av att mer fordon blir självkörande öka behovet att övervaka och fjärrstyra fordon. Detta för att kunna hantera speciella fall som är svåra att automatisera eller förutse. Detta kräver sändning av video från fordon till fjärrförare. På grund av nätverk problem som orsakas av bandbredd fluktuationer, räcker inte det att bara skicka video. Man kan förbettra körupplevelsen av fordonkörare genom att markera objekt som till exempel fordon och personer. Huvudbidragen av examensarbetet är en realtids objekt detektor som har jämförbar noggrannhet med Faster R-CNN. Det föreslagna ...


    Zugriff

    Download


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Visual Object Detector for Vehicle Teleoperation Applications


    Beteiligte:

    Erscheinungsdatum :

    2020-01-01


    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch



    Klassifikation :

    DDC:    629



    Vehicle Teleoperation Interfaces

    Fong, T. / Thorpe, C. | British Library Online Contents | 2001


    Teleoperation in Vehicle Computing

    Lu, Sidi / Shi, Weisong | Springer Verlag | 2024


    Teleoperation for cooperative vehicle guidance

    GOGNA ROBERT | Europäisches Patentamt | 2022

    Freier Zugriff

    Teleoperation convoy

    Muench, Paul L. / Laughery, Sean C. / Everson, Jon et al. | SPIE | 2000


    COOPERATIVE TELEOPERATION

    MCKENDRICK AIN / MARIOTTI ANDREA / LOWE MIKE et al. | Europäisches Patentamt | 2024

    Freier Zugriff