AMD/Xilinx FPGA’lerde Drone Görüntüleri Üzerinden Yer Nesnelerinin Tanımlanması

Çevre algılama, otonom sistemlerin gerçek hayat uygulamalarına entegrasyonundaki risklerin engellenmesi açısından bir gereksinimdir. Çoğu uygulamada birden fazla sensör verisinin birleştirilmesi ile yürütülen çevre algılama, oluşturulan bir sanal çevre kullanılarak can ve mal güvenliğine yönelik güvenli hareketin hesaplanmasını ve uygulanmasını hedeflenmektedir.

Görüntü işleme ile yürütülen nesne tespiti, görüntü üzerinde konumu ve türü belirlenmek istenen nesnelerin derin öğrenme algoritmaları ile sınıflandırılmasını (classification) ve görseli ifade eden iki boyutlu düzlem üzerindeki konumunun belirlenmesinin (localization) birleşimini ifade eder.

Çalışmamız kapsamında, literatürdeki güncel nesne tespit model mimarilerinden biri olan YOLOv5 [2] modeli ve buna entegre olarak SAHI [3] algoritması kullanılmıştır.

Detaylar için:

https://medium.com/empa-electronics-blog/drone-g%C3%B6r%C3%BCnt%C3%BCleri-%C3%BCzerinden-yer-nesnelerinin-tan%C4%B1mlanmas%C4%B1-9476bbddb55a