Побудова деталізованих 3D карт на основі моделей YOLO

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Володимир Яковлевич
dc.contributor.authorМірошниченко, Михайло Андрійович
dc.date.accessioned2026-02-18T13:00:15Z
dc.date.available2026-02-18T13:00:15Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 131 ст., 4 рис., 26 табл., 21 посилань, додаток. Об’єкт дослідження – система побудови тривимірних карт на основі RGB-D даних у динамічних середовищах. Предмет дослідження – методи комп’ютерного зору та глибинного навчання, що інтегруються у SLAM-пайплайн для підвищення робастності до рухомих об’єктів. Метою роботи є розробка та аналіз нейромережевої системи Visual SLAM, яка забезпечує точне тривимірне картування в присутності динамічних об’єктів завдяки використанню YOLOv8, ByteTrack та TSDF-ф’южну. Розглянуто сучасні підходи до SLAM у динамічних середовищах, проаналізовано переваги та обмеження методів семантичного маскування та геометричної фільтрації. Описано архітектуру запропонованої системи, що поєднує детекцію об’єктів YOLOv8, трекінг ByteTrack, маскування динамічних областей та щільне картування на основі TSDF. Реалізовано програмний прототип, проведено експерименти на статичних та динамічних наборах даних, зокрема на послідовностях TUM RGB-D. Виконано порівняльний аналіз точності траєкторії (ATE RMSE) та візуальної якості карти у порівнянні з базовими SLAM-системами без семантичної фільтрації. Результатом дослідження є побудова та програмна реалізація нейромережевої системи Visual SLAM для динамічних середовищ; експериментальне підтвердження зменшення впливу рухомих об’єктів на якість тривимірної карти та траєкторії камери; отримання високоточних результатів на статичних послідовностях (ATE RMSE ≈ 0.0229 м) та покращення стійкості SLAM у динамічних сценах; формування рекомендацій щодо інтеграції детекторів об’єктів і трекерів у SLAM-пайплайни реального часу.
dc.description.abstractotherMaster’s Thesis: 131 pages, 4 figures, 26 tables, 21 references, appendix. The object of the research is an RGB-D based 3D mapping system operating in dynamic environments. The subject of the research is computer vision and deep learning methods integrated into a SLAM pipeline in order to increase robustness to moving objects. The purpose of the thesis is to develop and analyze a neural Visual SLAM system that performs accurate 3D mapping in the presence of dynamic objects by using YOLOv8 detection, ByteTrack tracking and TSDF fusion. The thesis reviews modern approaches to SLAM in dynamic environments and analyzes the advantages and limitations of semantic masking and purely geometric filtering methods. It describes the architecture of the proposed system that combines YOLOv8-based object detection, ByteTrack tracking, motion masking, and dense 3D reconstruction with TSDF. A software prototype of the system is implemented and evaluated on static and dynamic datasets, including TUM RGB-D sequences. A comparative analysis of camera trajectory accuracy (ATE RMSE) and map quality is performed against baseline SLAM systems without semantic filtering. The results of the study are design and implementation of a neural Visual SLAM system for dynamic environments; experimental confirmation of reduced influence of moving objects on the quality of the 3D map and camera trajectory; achievement of high accuracy on static sequences (ATE RMSE ≈ 0.0229 m) and improved robustness of SLAM in dynamic scenes; formulation of practical recommendations on integrating object detectors and trackers into real-time SLAM pipelines.
dc.format.extent113 с.
dc.identifier.citationМірошниченко, М. А. Побудова деталізованих 3D карт на основі моделей YOLO : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Мірошниченко Михайло Андрійович. – Київ, 2025. – 113 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78853
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectvisual slam
dc.subjectнейромережі
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectyolov8
dc.subjectbytetrack
dc.subjecttsdf-ф’южн
dc.subjectробастне 3d картування
dc.subjectдинамічні середовища
dc.subject.udc004.8.032.26:004.932](043.3)
dc.titleПобудова деталізованих 3D карт на основі моделей YOLO
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Miroshnychenko_magistr.pdf
Розмір:
1.75 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи