Replacing goniophotometer with camera and U-Net with Hypercolumn rescale block
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17610%2F23%3AA2402KW0" target="_blank" >RIV/61988987:17610/23:A2402KW0 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-43078-7_35" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-43078-7_35</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-43078-7_35" target="_blank" >10.1007/978-3-031-43078-7_35</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Replacing goniophotometer with camera and U-Net with Hypercolumn rescale block
Popis výsledku v původním jazyce
We deal with replacing a costly and slow goniophotometer device with a standard, inexpensive, and fast camera in the task of evaluating an illuminated area by a car headlamp. This solution is novel, has not yet been solved, and has the potential to speed up the process of prototyping headlamps. The difficulties lie in the significantly different resolutions of the two devices and in the disparity between intensities captured by the camera and goniophotometer due to the nonlinear behavior of the light. We propose to capture images by a camera with various exposure times and handle them as a multispectral image. The image is processed by U-Net architecture where we replaced the standard decoder with a Hypercolumn rescale block. The proposed scheme produces a mean absolute percentage difference between the real goniophotometer and our solution of less than 0.5%.
Název v anglickém jazyce
Replacing goniophotometer with camera and U-Net with Hypercolumn rescale block
Popis výsledku anglicky
We deal with replacing a costly and slow goniophotometer device with a standard, inexpensive, and fast camera in the task of evaluating an illuminated area by a car headlamp. This solution is novel, has not yet been solved, and has the potential to speed up the process of prototyping headlamps. The difficulties lie in the significantly different resolutions of the two devices and in the disparity between intensities captured by the camera and goniophotometer due to the nonlinear behavior of the light. We propose to capture images by a camera with various exposure times and handle them as a multispectral image. The image is processed by U-Net architecture where we replaced the standard decoder with a Hypercolumn rescale block. The proposed scheme produces a mean absolute percentage difference between the real goniophotometer and our solution of less than 0.5%.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/EF17_049%2F0008414" target="_blank" >EF17_049/0008414: Centrum pro výzkum a vývoj metod umělé intelligence v automobilovém průmyslu regionu</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Lecture Notes in Computer Science
ISBN
978-303143077-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
423-434
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Ponta Delgada
Datum konání akce
18. 6. 2023
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
001155317100035