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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.104.2020.tde-27072020-163939
Document
Auteur
Nom complet
Luiz Gabriel Fernandes Cotrim
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2020
Directeur
Jury
Zuanetti, Daiane Aparecida (Président)
Montoril, Michel Helcias
Paz, Rosineide Fernando da
Titre en portugais
Modelo de mistura de regressão: uma abordagem Bayesiana
Mots-clés en portugais
Data-driven reversible jump
DIC
EBIC
IDEB
Inferência Bayesiana
MCMC
Modelo de mistura
Modelo de mistura de regressão
Resumé en portugais
O estudo e desenvolvimento de veículos autônomos vem se tornando cada vez mais relevante. Para que estes veículos possam trafegar em um ambiente urbano real é necessário alto grau de confiabilidade para garantir a segurança dos passageiros e dos pedestres. Para isso, os sensores e algoritmos utilizados para auxiliar na tomada de decisão durante a direção autônoma necessitam do máximo de informação disponível, para que a análise do ambiente seja o mais ampla possível. Assim como um motorista humano, o computador deve analisar o ambiente ao seu redor e avaliar as possíveis medidas a serem tomadas afim de alcançar o destino final do trajeto de modo seguro. Contudo, apesar dos sensores coletarem informações com alta precisão, métodos computacionais possuem uma desvantagem em relação à cognição humana. Um motorista humano pode analisar as informações do ambiente ao seu redor e deduzir informações oclusas, mais especificamente informações sobre o ambiente por de trás de diferentes objetos e estruturas. Para métodos computacionais, extrair esta informação omissa é um desafio. Trabalhos recentes na área de processamento de imagens propõe métodos para estimar a área por trás de regiões especificadas. Porém, estes métodos são aplicados a imagens RGB, onde o foco é um resultado visualmente satisfatório. Ao lidarmos com imagens de disparidade, que codificam dados de profundidade, é necessária uma estimativa coerente e precisa, uma vez que quaisquer ruídos na imagem, serão intensificados na reconstrução tridimensional e influenciarão na interpretação do ambiente ao redor pelos algoritmos de tomada de decisão. Neste trabalho lidamos com a hipótese de que, utilizando aspectos específicos dos dados de disparidade e profundidade como orientação para a estimativa de disparidade, é possível alcançar uma reconstrução coerente do ambiente por de trás de uma região demarcada. Os resultados apontam para a validação dessa hipótese, uma vez que alcançamos - ao fim deste trabalho - uma reconstrução contínua do ambiente com poucos ruídos.
Titre en anglais
Regression mixture model: a Bayesian approach
Mots-clés en anglais
Bayesian approach
Data-driven reversible jump
DIC
EBIC
IDEB
MCMC
Mixture model
Mixture regression model
Resumé en anglais
The study and development of autonomous vehicles have become more relevant at each day. For the intelligent vehicle to be able to navigate through a real urban environment it is necessary a high degree of reliability to ensure the passenger and pedestrians safety. Therefore, sensors and algorithms used to help the decision making during the autonomous navigation need the maximum amount of information available, for the environment analysis to be most complete as possible. As an human driver, the computer should analyze the surrounding environment and evaluate the possible actions to execute in order to reach the final destination safely. However, despite the high precision data collected by the sensors, computational methods has a disadvantage when compared to the human cognition. A human driver can analyze the surrounding environment and deduce occluded information, more specifically information related to the environment behind objects and structures. For computational methods extract this missing data is a challenge. Recent works on image processing propose methods to estimate the area behind specified regions. Yet, those methods are applied on RGB images, where the focus is a visually satisfactory result. When dealing with disparity images, which codify depth data, it is necessary a coherent and precise estimation, since any noise on the image will be intensified in the tridimensional reconstruction, and will influence on the decision making algorithms environment interpretation. In this work we deal with the hypothesis of, by using specific disparity and depth features as guideline for the disparity image estimation, it is possible to achieve a coherent environment reconstruction of the area behind a masked region. Our results point out to this hypothesis validation, since we achieve - at the end of this work - a continuous environment reconstruction without significant noise.
 
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Date de Publication
2020-07-27
 
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