Plug-in software umožňující výší spolehlivost algoritmů počítačového vidění a strojového učení pro detekci a lokalizaci překážek

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F25%3A43978089" target="_blank" >RIV/49777513:23520/25:43978089 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://www.kky.zcu.cz/cs/sw/smart-depo-sw" target="_blank" >http://www.kky.zcu.cz/cs/sw/smart-depo-sw</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Plug-in software umožňující výší spolehlivost algoritmů počítačového vidění a strojového učení pro detekci a lokalizaci překážek

Popis výsledku v původním jazyce

Software pro detekci a lokalizaci překážek určené pro antikolizní systémy kolejových vozidel je navržen jako vícesenzorový systém pracující s kamerovými a LiDARovými daty. Tento plug-in software se skládá ze tří hlavních modulů: algoritmů detekce objektů, integračního wrapperu a funkčně-bezpečnostního bloku (FuSi Block). Algoritmická část zahrnuje detekci objektů z kamer a LiDARu, stereo-vidění, odhad hloubky pomocí neuronových sítí a clustering bodových mračen. Wrapper sjednocuje výstupy jednotlivých algoritmů do společné prostorové reprezentace a zajišťuje jejich časovou synchronizaci. FuSi Block provádí fúzi detekcí, sledování objektů v čase, odhad neurčitosti, plausibility kontroly a arbitrační rozhodování o finálním výstupu systému. Software poskytuje jednotný výstup detekovaných překážek pro nadřazený řídicí systém a umožňuje bezpečnou integraci více algoritmických přístupů do jednoho detektoru.

Název v anglickém jazyce

Plug-in software enabling higher reliability of computer vision and machine learning algorithms for obstacle detection and localization

Popis výsledku anglicky

The software for obstacle detection and localization designed for anti-collision functions in rail vehicles is implemented as a multi-sensor solution processing camera and LiDAR data. This plug-in software is composed of three main modules: object detection algorithms, a data integration wrapper, and a functional safety block (FuSi Block). The algorithmic layer includes camera-based and LiDAR-based object detection, stereo vision, neural-network-based depth estimation, and point-cloud clustering. The wrapper unifies heterogeneous algorithm outputs into a common spatial representation and ensures temporal synchronization. The FuSi Block performs detection fusion, object tracking, uncertainty estimation, plausibility checks, and arbitration to produce the final obstacle detection output for the vehicle control system. The software enables robust and extensible integration of multiple perception algorithms into a single obstacle detector.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

Projekt

<a href="/cs/project/CL01000275" target="_blank" >CL01000275: Smart Depo: Prostředek pro vyhodnocování důvěryhodnosti AI algoritmů využitelných k autonomnímu řízení tramvají</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2025

Kód důvěrnosti údajů

C - Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§ 504 Občanského zákoníku), ale název projektu, cíle projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu (údaje P03, P04, P15, P19, P29, PN8) dodané do CEP, jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.

Interní identifikační kód produktu

ZCU/KKY/2025/020

Technické parametry

&quot;Základem technického řešení je modulární softwarový systém implementovaný v jazyce Python, navržený jako otevřená a rozšiřitelná platforma pro vícesenzorovou detekci překážek. Jednotlivé funkční moduly jsou odděleny do samostatných Docker kontejnerů, což umožňuje jejich nezávislé nasazení, škálování a spouštění na různých výpočetních uzlech v distribuovaném prostředí. Systém využívá knihovny a frameworky běžně používané v oblasti počítačového vidění a strojového učení, zejména PyTorch, NumPy, SciPy, scikit-learn, nástroje pro zpracování bodových mračen a LiDARových dat, práci s konfiguracemi (YAML) a experimentální logování. Architektura systému je postavena kolem centrálního jádra, které řídí tok dat, konfiguraci a komunikaci mezi moduly. Vstupní data mohou být získávána jak v režimu živého provozu (ROS), tak v režimu přehrávání historických dat (rosbag). Jednotlivé algoritmické moduly jsou připojovány prostřednictvím pluginového rozhraní, které umožňuje dynamické přidávání a výměnu algoritmů bez zásahu do jádra systému. Software je distribuován pod licencí MIT, která umožňuje jeho volné používání, modifikaci a distribuci s minimálními omezeními. Kontaktní osoba: Ing. Václav Diviš, Ph.D., tel.: 606 131413, e-mail: vincie@ntis.zcu.cz, adresa: Technická 8, Plzeň.&quot;

Ekonomické parametry

&quot;Výsledek je určen pro výzkum, vývoj a pilotní nasazení v oblasti automatizace a bezpečnosti kolejových vozidel. Softwarová povaha řešení umožňuje jeho opakované využití a adaptaci pro různé typy vozidel a provozních prostředí bez nutnosti zásadních hardwarových změn. Ekonomický přínos spočívá zejména ve snížení nákladů na vývoj a integraci antikolizních systémů díky modulární architektuře a možnosti kombinovat různé algoritmické přístupy v jednom softwarovém řešení. Další potenciál představuje využití softwaru v komerčních systémech výrobců kolejových vozidel, při zakázkových integracích nebo v navazujících výzkumných a vývojových projektech zaměřených na autonomní provoz.&quot;

IČO vlastníka výsledku

49777513

Název vlastníka

Západočeská univerzita v Plzni