diff --git a/diploma.pdf b/diploma.pdf index 172c8e5..0dda7df 100644 Binary files a/diploma.pdf and b/diploma.pdf differ diff --git a/diploma.tex b/diploma.tex index df21f6b..a468868 100644 --- a/diploma.tex +++ b/diploma.tex @@ -883,32 +883,38 @@ Kamere na dronih imajo vidno polje 80 stopinj in so usmerjene pravokotno na sred Mesta, vključena v ucni nabor podatkov, so: \begin{itemize} - \item \textbf{Maribor:} 422m nad morsko gladino. - \item \textbf{Trst:} 173m nad morsko gladino. - \item \textbf{Zagreb:} 308m nad morsko gladino. - \item \textbf{Gradec:} 503m nad morsko gladino. - \item \textbf{Celovec:} 596m nad morsko gladino. - \item \textbf{Videm:} 263m nad morsko gladino. - \item \textbf{Pula:} 167m nad morsko gladino. - \item \textbf{Pordenone:} 174m nad morsko gladino. - \item \textbf{Szombathely:} 362m nad morsko gladino. - \item \textbf{Benetke:} 149m nad morsko gladino. + \item \textbf{Maribor:} Nadmorska višina: 272m, Višina drona: 150m, Skupaj: 422m nad morsko gladino. + \item \textbf{Trst:} Nadmorska višina: 23m, Višina drona: 150m, Skupaj: 173m nad morsko gladino. + \item \textbf{Zagreb:} Nadmorska višina: 158m, Višina drona: 150m, Skupaj: 308m nad morsko gladino. + \item \textbf{Gradec:} Nadmorska višina: 353m, Višina drona: 150m, Skupaj: 503m nad morsko gladino. + \item \textbf{Celovec:} Nadmorska višina: 446m, Višina drona: 150m, Skupaj: 596m nad morsko gladino. + \item \textbf{Videm:} Nadmorska višina: 113m, Višina drona: 150m, Skupaj: 263m nad morsko gladino. + \item \textbf{Pula:} Nadmorska višina: 17m, Višina drona: 150m, Skupaj: 167m nad morsko gladino. + \item \textbf{Pordenone:} Nadmorska višina: 24m, Višina drona: 150m, Skupaj: 174m nad morsko gladino. + \item \textbf{Szombathely:} Nadmorska višina: 212m, Višina drona: 150m, Skupaj: 362m nad morsko gladino. + \item \textbf{Benetke:} Nadmorska višina: -1m, Višina drona: 150m, Skupaj: 149m nad morsko gladino. \end{itemize} Dodatno je bil v nabor dodan tudi testni nabor podatkov za Ljubljano, ki vključuje 1.000 slik. Vsaka slika je opremljena z oznakami lokacije kamere v sistemu ECEF. Sistem ECEF (Earth Centered, Earth Fixed) je globalni koordinatni sistem z izhodiščem v središču Zemlje. -Ta nabor podatkov ponuja dragocen vpogled v izzive in možnosti, ki jih droni srečujejo v različnih mestnih okoljih, +Ta nabor podatkov ponuja vpogled v izzive in možnosti, ki jih droni srečujejo v različnih mestnih okoljih, in je ključnega pomena za razvoj naprednih algoritmov za lokalizacijo in navigacijo. +\begin{figure}[h] +\centering +\includegraphics[width=0.8\textwidth]{./img/drone_image_example.jpeg} +\caption{Primer dronske slike.} +\label{fig:drone_image_example} +\end{figure} \section{satelitske slike} Za vsako dronsko sliko sem poiskal ustrezen satelitski "tile" ali ploščico. Ta korak je bil ključnega pomena, saj je zagotovil, da so satelitske slike popolnoma usklajene z dronskimi slikami v smislu geografske lokacije. -Ko sem identificiral ustrezen satelitski "tile", sem ga prenesel neposredno iz Mapbox API-ja, priznanega vira za visokokakovostne satelitske slike. -Da bi zagotovil dodatno globino in kontekst za vsako lokacijo, nisem prenesel samo osrednjega "tile-a", temveč tudi vse njegove sosednje ploščice. -Te sosednje ploščice so bile nato združene z osrednjim "tile-om" za ustvarjanje enotne TIFF datoteke. +Ko sem identificiral ustrezen satelitsko ploscico, sem jo prenesel neposredno iz Mapbox API-ja, priznanega vira za visokokakovostne satelitske slike. +Da bi zagotovil dodatno globino in kontekst za vsako lokacijo, nisem prenesel samo osrednje ploscice, temveč tudi vse njegove sosednje ploščice. +Te sosednje ploščice so bile nato združene z osrednjo ploscico za ustvarjanje enotne TIFF datoteke. Ta pristop je omogočil, da sem imel na voljo širšo regijo za analizo in učenje. Ko sem imel pripravljene TIFF datoteke, sem začel z učnim procesom. Za vsako iteracijo učenja sem iz vsake TIFF datoteke naključno izrezal regijo velikosti 400x400 pikslov. @@ -941,10 +947,32 @@ lahko izrazimo: \end{align*} \end{itemize} +\begin{figure}[h] +\centering +\includegraphics[width=0.8\textwidth]{./img/corresponding_sat_image_example.png} +\caption{Primer pripadajoče satelitske slike za dronsko sliko.} +\label{fig:corresponding_sat_image_example} +\end{figure} \chapter{Implementacija} \label{ch3} -Tle bos pa napisal o implementaciji. + +\subsection{Motivacija} +Pri sledenju objektov raziskovalci sledenje izvajajo z izračunom podobnosti med predlogo in iskalnim območjem v trenutnem okviru. +Metoda iskanja točk znotraj slike izhaja iz metode na področju sledenja objektov, vendar je ta metoda bolj zapletena kot sledenje objektov. +To je zato, ker sta predloga (dronska slika) in iskalna slika (satelitske slike) iz različnih pogledov, kar povzroča veliko variabilnost. + +Metoda iskanja točk z uporabo slike uporablja satelitsko sliko kot iskalno sliko in dronsko sliko kot poizvedbeno sliko. +Nato se slike, posnete z dronom, in satelitske slike ustreznih območij prenesejo v end-to-end (celovito?) omrežje. +Po obdelavi je rezultat toplotni zemljevid, točka z najvišjo vrednostjo na toplotnem zemljevidu pa je lokacija drona, kot jo napove model. +Nato to lokacijo preslikamo na satelitsko sliko. Položaj drona lahko določimo glede na informacije o geografski širini in dolžini, ki jih ohranja satelitska slika. +V FPI avtorji uporabljajo dva Deit-S brez deljenih uteži kot modula za ekstrakcijo značilnosti za vertikalne poglede slik drona in satelitskih slik \cite{dai2022finding}. +Nato se ekstrahirane značilnosti podvržejo izračunu podobnosti, da se pridobi toplotni zemljevid. +Končno preslikamo lokacijo z najvišjo vrednostjo toplotnega zemljevida na satelitsko sliko, da določimo lokacijo UAV. + +V FPI se za izračun podobnosti uporablja zadnja plast zemljevidov značilnosti \cite{dai2022finding}. +Ker je končni izhodni zemljevid stisnjen 16-krat, model izgubi veliko prostorskih informacij. +Izguba prostorskih informacij prinese nepopravljivo izgubo končne natančnosti pozicioniranja. \chapter{Eksperimenti} \label{ch4} diff --git a/img/2d_gaussian_kernel.jpg b/img/2d_gaussian_kernel.jpg index 8f56f77..1a842b4 100644 Binary files a/img/2d_gaussian_kernel.jpg and b/img/2d_gaussian_kernel.jpg differ diff --git a/img/2d_hanning_kernel.jpg b/img/2d_hanning_kernel.jpg index 6067725..ead5a38 100644 Binary files a/img/2d_hanning_kernel.jpg and b/img/2d_hanning_kernel.jpg differ diff --git a/img/corresponding_sat_image_example.png b/img/corresponding_sat_image_example.png new file mode 100644 index 0000000..b5cded0 Binary files /dev/null and b/img/corresponding_sat_image_example.png differ diff --git a/img/drone_image_example.jpeg b/img/drone_image_example.jpeg new file mode 100644 index 0000000..196f338 Binary files /dev/null and b/img/drone_image_example.jpeg differ