Topografická analýza obrazu s využitím metod hlubokého učení

Poskytovatel

Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy

Program

INTER-EXCELLENCE

Veřejná soutěž

INTER-EXCELLENCE 21 (SMSM2019LTAIZ)

Hlavní účastníci

Vysoké učení technické v Brně / Fakulta informačních technologií

Druh soutěže

VS - Veřejná soutěž

Číslo smlouvy

MSMT-22782/2019-2

Název projektu anglicky

Deep-Learning Approach to Topographical Image Analysis

Anotace anglicky

The aim of the project is to research completely new approaches based on deep learning (DL) to the fusion of multimodal data sources that are suitable for visual geo-localization. These are mainly photos / videos taken with a conventional camera or mobile device, 3D digital terrain models, synthetic (rendered) images, or. depth information.

Kategorie VaV

ZV - Základní výzkum

OECD FORD - hlavní obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

OECD FORD - vedlejší obor

—

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

Hodnocení poskytovatelem

V - Vynikající výsledky projektu (s mezinárodním významem atd.)

Zhodnocení výsledků projektu

Projekt Topografická analýza obrazu s využitím metod hlubokého učení byl zaměřen na výzkum nových algoritmů vizuální lokalizace kamery založených na registraci multimodálních dat s využitím aktuálních principů strojového učení. V druhé polovině řešení (2021-22) byl důraz kladen na výzkum metod určení polohy kamery v přírodním prostředí. Na konferenci WACV22 byla prezentována nová lokalizační metoda Crosslocate, na konferenci IJCNN21 jsme představili efektivní metodu detekce křivky horizontu. Dále pokračoval výzkum vnímání 3D terénních modelů a dalších synteticky generovaných dat. Byly navrženy dvě nové percepční metriky pro odhad realističnosti 3D modelů terénů a stromů (ICTree), které byly publikovány v časopise ACM TAP a na konferenci SIGGRAPH Asia 21. V rámci tohoto výzkumu byly také vytvořeny dvě datové sady modelů terénu a stromů doplněné o percepční uživatelská skóre získaná v rozsáhlých uživatelských experimentech.

Zahájení řešení

1. 7. 2019

Ukončení řešení

30. 6. 2022

Poslední stav řešení

U - Ukončený projekt

Poslední uvolnění podpory

24. 2. 2022

Důvěrnost údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Systémové označení dodávky dat

CEP23-MSM-LT-U

Datum dodání záznamu

30. 6. 2023

Celkové uznané náklady

4 478 tis. Kč

Výše podpory ze státního rozpočtu

3 828 tis. Kč

Ostatní veřejné zdroje financování

0 tis. Kč

Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

0 tis. Kč