Untersuchung von Lösungen mit maschinellem Lernen für die Tiefenbestimmung mit Stereobilddaten unter umweltbedingten Störungen - Timon Rupelt (2024)
Das Ziel dieser Arbeit ist, die Eignung von neuronalen Netzen für die Tiefenbestimmung mit Stereobildern unter dem Einfluss von Störungen zu untersuchen. Der Fokus wird dabei auf die Störung durch Regentropfen, Nebel und die Verdeckung durch Objekte wie Blätter oder Eis gelegt. Zu diesem Zweck wird eine ausgewählte allgemeine Netzwerkarchitektur für Stereokorrespondenz mit verschiedenen Datensätzen echter und synthetischer Daten trainiert. Es werden handelsübliche Stereokameras für die Aufnahme von Trainingsdaten und passenden Testszenarien für die Evaluierung genutzt. Durch die Entwicklung verschiedener Methoden zur Augmentation von existieren Daten mit diesen Störeffekten wird die Menge der für das Training geeigneten Datensätze vergrößert. Die Evaluierung zeigt, dass die Disparitäten für Bildbereiche, die durch Regentropfen und Verdeckungen kleiner bis mittlerer Größe beeinflusst sind, zuverlässig bestimmt werden können. Im Vergleich mit den verwendeten Stereokameras ist ein deutlicher Vorteil der Netzwerke festzustellen. Für Bedingungen mit dichtem Nebel führt der große Anteil gleichfarbiger Bildinformationen zu hohem Detailverlust in den Schätzungen. Das Training mit einem synthetischen Datensatz resultiert dabei in vielversprechenden, aber noch unzureichenden Ergebnissen.
Keywords: Stereo Vision; Tiefenbestimmung; Stereokorrespondenz; Maschinelles Lernen; Deep Learning