Tesis sobre el tema "Embedded Systems, Computer Vision, Object Classification"
Crea una cita precisa en los estilos APA, MLA, Chicago, Harvard y otros
Consulte los 21 mejores tesis para su investigación sobre el tema "Embedded Systems, Computer Vision, Object Classification".
Junto a cada fuente en la lista de referencias hay un botón "Agregar a la bibliografía". Pulsa este botón, y generaremos automáticamente la referencia bibliográfica para la obra elegida en el estilo de cita que necesites: APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
También puede descargar el texto completo de la publicación académica en formato pdf y leer en línea su resumen siempre que esté disponible en los metadatos.
Explore tesis sobre una amplia variedad de disciplinas y organice su bibliografía correctamente.
Fagg, Ashton J. "Why capture frame rate matters for embedded vision". Thesis, Queensland University of Technology, 2018. https://eprints.qut.edu.au/117072/1/Ashton_Fagg_Thesis.pdf.
Texto completoBartoli, Giacomo. "Edge AI: Deep Learning techniques for Computer Vision applied to embedded systems". Master's thesis, Alma Mater Studiorum - Università di Bologna, 2018. http://amslaurea.unibo.it/16820/.
Texto completoÖrn, Fredrik. "Computer Vision for Camera Trap Footage : Comparing classification with object detection". Thesis, Uppsala universitet, Avdelningen för visuell information och interaktion, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:uu:diva-447482.
Texto completoParvez, Bilal. "Embedded Vision Machine Learning on Embedded Devices for Image classification in Industrial Internet of things". Thesis, KTH, Skolan för informations- och kommunikationsteknik (ICT), 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-219622.
Texto completoMaskiner har blivit extremt bra på bildklassificering i nära realtid. På grund av maskininlärning med kraftig träningsdata, kan kraftfulla maskiner utbildas för att känna igen bilder så bra som alla människor skulle. Hittills har trenden varit att få bilderna skickade till en server och sedan få servern att känna igen bilderna. Men eftersom sensorerna ökar i antal, går trenden mot så kallad "edge computing" för att stryka den ökande graden av dataöverföring och kommunikationsflaskhalsar. Tanken är att göra bearbetningen lokalt eller så nära sensorn som möjligt och sedan bara överföra aktiv data till servern. Samtidigt som detta löser överflöd av kommunikationsproblem, speciellt i industriella inställningar, skapar det ett nytt problem. Sensorerna måste kunna göra denna beräkningsintensiva bildklassificering ombord vilket speciellt är en utmaning för inbyggda system och bärbara enheter, på grund av sin resursbegränsade natur. Denna avhandling analyserar maskininlärningsalgoritmer och biblioteken från motivationen att portera generiska bildklassificatorer till inbyggda system. Att jämföra olika övervakade maskininlärningsmetoder för bildklassificering, utreda vilka som är mest lämpade för att bli porterade till inbyggda system, för att göra processen att testa och implementera maskininlärningsalgoritmer lika enkelt som sina skrivbordsmodeller. Målet är att underlätta processen för att portera nya bildigenkännings och klassificeringsalgoritmer på en mängd olika inbyggda system och att ge motivation bakom designbeslut som tagits och för att beskriva det snabbaste sättet att skapa en prototyp med "embedded vision design". Det slutliga förslaget går igenom all hänsyn till konstruktion och implementerar en prototyp som är maskinvaruoberoende och kan användas för snabb framtagning av prototyper och sedan senare överföring av maskininlärningsklassificatorer till inbyggda system.
Palazzo, Simone. "Hybrid human-machine vision systems for automated object segmentation and categorization". Doctoral thesis, Università di Catania, 2017. http://hdl.handle.net/10761/3985.
Texto completoWallenberg, Marcus. "Components of Embodied Visual Object Recognition : Object Perception and Learning on a Robotic Platform". Licentiate thesis, Linköpings universitet, Datorseende, 2013. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-93812.
Texto completoEmbodied Visual Object Recognition
Simons, Taylor Scott. "High-Speed Image Classification for Resource-Limited Systems Using Binary Values". BYU ScholarsArchive, 2021. https://scholarsarchive.byu.edu/etd/9097.
Texto completoLindqvist, Zebh. "Design Principles for Visual Object Recognition Systems". Thesis, Luleå tekniska universitet, Institutionen för system- och rymdteknik, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:ltu:diva-80769.
Texto completoHuttunen, S. (Sami). "Methods and systems for vision-based proactive applications". Doctoral thesis, Oulun yliopisto, 2011. http://urn.fi/urn:isbn:9789514296536.
Texto completoTiivistelmä Ihmisen ja eri laitteiden välisellä vuorovaikutuksella on keskeinen osa nyky-yhteiskunnassa. Teknisten laitteiden lisääntymisen myötä vuorovaikutustavat ovat myös muuttumassa. Tulevaisuuden järjestelmien tulisi olla proaktiivisia, jotta ne voisivat sopeutua ihmisten liikkeisiin ja toimintoihin ilman tietoista ohjausta. Ilmaisuvoimansa ansiosta visuaalisella tiedolla on keskeinen rooli tällaisessa epäsuorassa ihminen-tietokone –vuorovaikutuksessa. Tämän vuoksi on selvää, että kamerat yhdessä laskentaresurssien ja konenäkömenetelmien kanssa tarjoavat huomaamattoman tavan ihmisten toiminnan analysointiin. Lukuisista eduistaan huolimatta konenäön soveltaminen ei ole aina suoraviivaista. Yleensä jokainen sovellus asettaa erikoisvaatimuksia käytettäville menetelmille. Tästä syystä väitöskirjassa on päämääränä kehittää uusia kuvatietoon perustuvia menetelmiä ja järjestelmiä, joita voidaan hyödyntää proaktiivisissa sovelluksissa. Tässä väitöskirjassa esitellään kaksi proaktiivista sovellusta, jotka molemmat hyödyntävät tietokonenäköä. Ensimmäinen sovellus on etäopetusjärjestelmä, joka valitsee ja vaihtaa kuvalähteen automaattisesti. Järjestelmään esitellään myös ohjattavaan kameraan perustava laajennus, jonka avulla opettajaa voidaan seurata hänen liikkuessaan eri puolilla luokkahuonetta. Toinen proaktiivisen tekniikan sovellus on tarkoitettu mobiililaitteisiin. Kehitetty järjestelmä kykenee tunnistamaan maisemakuvat, jolloin kameran kuvaustila voidaan asettaa automaattisesti. Monissa sovelluksissa on tarpeen käyttää useampia kameroita. Tämän seurauksena eri puolille ympäristöä sijoitettavat älykkäät kamerat ovat olleet viime vuosina erityisen kiinnostuksen kohteena. Suurin osa kehityksestä on kuitenkin keskittynyt lähinnä eri konenäköalgoritmeihin tai yksittäisiin sovelluksiin. Sen sijaan panostukset yleisiin ja helposti laajennettaviin ratkaisuihin, jotka mahdollistavat erilaisten menetelmien, sensoreiden ja tiedonvälityskanavien käyttämisen, ovat olleet vähäisempiä. Tilanteen parantamiseksi väitöskirjassa esitellään hajautettujen sensoriverkkojen kehitykseen tarkoitettu avoin ja laajennettavissa oleva ohjelmistorunko. Menetelmien osalta tässä väitöskirjassa keskitytään useiden kohteiden seurantaan. Kehitetty seurantamenetelmä yhdistää saadut paikkamittaukset seurattaviin kohteisiin siten, että jokaiselle mittaukselle lasketaan todennäköisyys, jolla se kuuluu jokaiseen yksittäiseen seurattavaan kohteeseen. Seurantaongelman lisäksi työssä esitellään kaksi erilaista tapaa, joilla kohteiden paikka kuvassa voidaan määrittää. Esiteltyä kokonaisuutta voidaan hyödyntää proaktiivisissa sovelluksissa, jotka tarvitsevat usean kohteen paikkatiedon tai kohteiden kulkeman reitin
Andersson, Dickfors Robin y Nick Grannas. "OBJECT DETECTION USING DEEP LEARNING ON METAL CHIPS IN MANUFACTURING". Thesis, Mälardalens högskola, Akademin för innovation, design och teknik, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mdh:diva-55068.
Texto completoDIGICOGS
Leijonhufvud, Peder y Emil Bråkenhielm. "Image Processing for Improved Bacteria Classification". Thesis, Linköpings universitet, Programvara och system, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-167416.
Texto completoSandino, Mora Juan David. "Autonomous decision-making for UAVs operating under environmental and object detection uncertainty". Thesis, Queensland University of Technology, 2022. https://eprints.qut.edu.au/232513/1/Juan%20David_Sandino%20Mora_Thesis.pdf.
Texto completoEdlund, Fredrik y Saqib Sarker. "Smart Kitchen : Automatisk inventering av föremål". Thesis, KTH, Data- och elektroteknik, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-183583.
Texto completoInternet of Things is growing fast and is predicted to become a part of everyday life. This can be used to create products which will make everyday life easier. Automated object detection combined with an automated inventory check can make it easier to manage what is in stock, this is something that can be used in smart refrigerators as an example, to make life more convenient through Internet of Things. This Bachelor thesis studies methods regarding object detection with the purpose to build a system which automatically identifies objects and manages the inventory status. A prototype was built and tested to see what the possibilities there is with such a system. The Prototype uses a Raspberry Pi as core unit, which uses Dlib libraries to identify predefined objects. The user will identify unknown objects via the mobile phone application, which makes it possible for the system to learn how to identify new objects. The same application is used to check the inventory status for the different objects that has been identified by the system. The prototype can identify objects and learn to identify new ones, according to the goals of the project.
Stenhager, Elinore. "Sportanalys för skytte : En metod för automatisk detektion och analys av träffar". Thesis, Jönköping University, JTH, Avdelningen för datateknik och informatik, 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hj:diva-45692.
Texto completoScore calculation and performance analysis on shooting targets is an important aspect in development of shooting ability. An image based automatic scoring algorithm would provide automation of this procedure and digital visualization of the result. Prevailing solutions are high quality algorithms detecting hit points with high precision. However, these methods are adapted to unrealistic use cases where single-used, high-quality target boards are photographed in favourable environments. Usually gun shooting is performed outdoors where bullet holes are covered with stickers between shooting rounds, and targets are reused until they fall apart. This bachelor thesis introduces a method of automatic hit point detection adapted to realistic shooting conditions and relies solely on available image processing techniques. The proposed algorithm detects holes with 40 percent detection rate in low-quality target boards, reaching 88 percent detection rate in targets of higher quality. However, producing a significant number of false positives. The result demonstrates the possibilities of developing such a system and highlights the difficulties associated with such an implementation.
Sievert, Rolf. "Instance Segmentation of Multiclass Litter and Imbalanced Dataset Handling : A Deep Learning Model Comparison". Thesis, Linköpings universitet, Datorseende, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-175173.
Texto completoHaynes, Keith L. Liu Xiuwen. "Object recognition using rapid classification trees". 2006. http://etd.lib.fsu.edu/theses/available/05182006-092602.
Texto completoAdvisor: Xiuwen Liu, Florida State University, College of Arts and Sciences, Dept. of Computer Science. Title and description from dissertation home page (viewed Sept. 20, 2006). Document formatted into pages; contains xi, 109 pages. Includes bibliographical references.
Vance, Lauren M. "A Transfer Learning Approach to Object Detection Acceleration for Embedded Applications". Thesis, 2021. http://dx.doi.org/10.7912/C2/62.
Texto completoDeep learning solutions to computer vision tasks have revolutionized many industries in recent years, but embedded systems have too many restrictions to take advantage of current state-of-the-art configurations. Typical embedded processor hardware configurations must meet very low power and memory constraints to maintain small and lightweight packaging, and the architectures of the current best deep learning models are too computationally-intensive for these hardware configurations. Current research shows that convolutional neural networks (CNNs) can be deployed with a few architectural modifications on Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) resulting in minimal loss of accuracy, similar or decreased processing speeds, and lower power consumption when compared to general-purpose Central Processing Units (CPUs) and Graphics Processing Units (GPUs). This research contributes further to these findings with the FPGA implementation of a YOLOv4 object detection model that was developed with the use of transfer learning. The transfer-learned model uses the weights of a model pre-trained on the MS-COCO dataset as a starting point then fine-tunes only the output layers for detection on more specific objects of five classes. The model architecture was then modified slightly for compatibility with the FPGA hardware using techniques such as weight quantization and replacing unsupported activation layer types. The model was deployed on three different hardware setups (CPU, GPU, FPGA) for inference on a test set of 100 images. It was found that the FPGA was able to achieve real-time inference speeds of 33.77 frames-per-second, a speedup of 7.74 frames-per-second when compared to GPU deployment. The model also consumed 96% less power than a GPU configuration with only approximately 4% average loss in accuracy across all 5 classes. The results are even more striking when compared to CPU deployment, with 131.7-times speedup in inference throughput. CPUs have long since been outperformed by GPUs for deep learning applications but are used in most embedded systems. These results further illustrate the advantages of FPGAs for deep learning inference on embedded systems even when transfer learning is used for an efficient end-to-end deployment process. This work advances current state-of-the-art with the implementation of a YOLOv4 object detection model developed with transfer learning for FPGA deployment.
Martí, i. Rabadán Miquel. "Multitask Deep Learning models for real-time deployment in embedded systems". Thesis, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-216673.
Texto completoMartí, Rabadán Miquel. "Multitask Deep Learning models for real-time deployment in embedded systems". Thesis, 2017. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-216673.
Texto completo(8082806), Dewant Katare. "EXPLORATION OF DEEP LEARNING APPLICATIONS ON AN AUTONOMOUS EMBEDDED PLATFORM (BLUEBOX 2.0)". Thesis, 2019.
Buscar texto completo(5931110), Durvesh Pathak. "Compressed Convolutional Neural Network for Autonomous Systems". Thesis, 2019.
Buscar texto completo