Nová generace algoritmů pro řešení problémů geometrie kamer
Cíle projektu
Problémy geometrie kamer jsou základními stavebními bloky mnoha aplikací počítačového vidění a robotiky, např. autonomních aut a rozšířené reality. Tyto problémy vedou na řešení systémů polynomiálních rovnic a vyžadují vysoce efektivní algoritmy. Klasické algebraické metody je většinou potřeba kombinovat s ručně navrženými strategiemi a expertními znalostmi šitými na míru danému problému, aby bylo dosaženo efektivity a robustnosti. Potřeba expertních znalostí je velmi omezující a pro velké množství problémů nejsou známa efektivní řešení. Tento projekt posune hranice metod pro řešení geometrie kamer a polynomiálních modelů 1. zobecněním a automatizací ručně vytvořených strategií, které jsou součástí těchto metod, 2. vylepšením řešících algoritmů pomocí metod strojového učení, 3. omezením potřeby expertních znalostí. Projekt zlepší všechny části procesu řešení polynomiálních modelů, t.j. formulaci problému, návrh algoritmů řešení a výběrem algoritmů a vzorků dat. Nové metody umožní efektivní řešení problémů, které nelze vyřešit stávajícími metodami, a otevřou dveře novým aplikacím.
Klíčová slova
camera geometrycomputer visionminimal problemscalibrationroboticspolynomial modelspolynomial equations
Veřejná podpora
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Program
JUNIOR STAR
Veřejná soutěž
SGA0202200005
Hlavní účastníci
České vysoké učení technické v Praze / Fakulta elektrotechnická
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
22-23183M
Alternativní jazyk
Název projektu anglicky
New generation of camera geometry solvers
Anotace anglicky
Camera geometry problems are crucial building blocks of many computer vision and robotics applications, e.g., self-driving cars and augmented reality. The problems result in solving polynomial systems and require highly efficient solvers. Classical algebraic methods usually have to be combined with handcrafted strategies and domain knowledge tailored to a particular problem to achieve efficiency and robustness. The need for expert knowledge is very restrictive and for many problems, efficient algorithms for their solution are missing. The project will push the boundaries of camera geometry and polynomial model estimation methods by 1. generalizing and automating handcrafted strategies that are parts of these methods, 2. reinforcing solvers with machine learning, 3. limiting the need for expert knowledge. We will improve the model solution process at all stages, i.e., problem formulation, solver design, and selection of solvers and data samples. The novel methods will allow efficiently solving problems that are not tractable by existing methods and will open doors to new applications.
Vědní obory
Kategorie VaV
ZV - Základní výzkum
OECD FORD - hlavní obor
10102 - Applied mathematics
OECD FORD - vedlejší obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
OECD FORD - další vedlejší obor
—
CEP - odpovídající obory
(dle převodníku)AF - Dokumentace, knihovnictví, práce s informacemi
BC - Teorie a systémy řízení
BD - Teorie informace
IN - Informatika
Termíny řešení
Zahájení řešení
1. 1. 2022
Ukončení řešení
31. 12. 2027
Poslední stav řešení
B - Běžící víceletý projekt
Poslední uvolnění podpory
1. 4. 2023
Dodání dat do CEP
Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP24-GA0-GM-R
Datum dodání záznamu
24. 3. 2025
Finance
Celkové uznané náklady
23 690 tis. Kč
Výše podpory ze státního rozpočtu
23 690 tis. Kč
Ostatní veřejné zdroje financování
0 tis. Kč
Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.
0 tis. Kč
Základní informace
Uznané náklady
23 690 tis. Kč
Statní podpora
23 690 tis. Kč
100%
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
OECD FORD
Applied mathematics
Doba řešení
01. 01. 2022 - 31. 12. 2027