liu.seSearch for publications in DiVA
Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Stockidentifiering och estimering av diameterfördelning med djupinlärning
Linköpings universitet, Institutionen för teknik och naturvetenskap, Medie- och Informationsteknik. Linköpings universitet, Tekniska högskolan.
2020 (svensk)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 poäng / 30 hpOppgaveAlternativ tittel
Log Detection and Diameter Distribution Estimation Using Deep Learning (engelsk)
Abstract [sv]

Mabema har en produkt som mäter vedvolym av virkestravar på lastbilar. Systemet är byggt på att en bildbehandlingsalgoritm hittar silhuetterna av stockarna på renderade bilder av lastbilstravar. Arbetsgivaren är inte helt nöjd med prestandan av algoritmen och vill utreda om djupinlärning kan förbättra resultatet. Detta arbete undersöker hur diameterfördelningen i varje trave kan estimeras med hjälp av djupinlärning och objektdetektering i synnerhet. Två metoder granskas, den ena hanterar problemet abstrakt med djup regression medan den andra metoden går in i detalj och nyttjar objektigenkänning för att hitta stockändar. Arbetet utvärderar även möjliheterna att träna dessa modeller baserat på data från fysiska simulationer. Det visar sig vara användbart att nyttja syntetisk data för träning och med transfer learning lyckas de syntetiska modellen uppnå kraven Biometria ställer på automatiserad diameterberäkning. Med objektdetektering visar det sig också gå att uppnå samma prestanda som arbetsgivarens algoritm med en bättre stocksökning tre gånger så snabbt eller snabbare.

sted, utgiver, år, opplag, sider
2020. , s. 48
Emneord [sv]
deep learning, virkesmätning, automatisk virkesmätning, objektdetektering, diameterfördelning, fysiska simuleringar, transfer learning
HSV kategori
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:liu:diva-168461ISRN: LiU-ITN-TEK-A--20/038--SEOAI: oai:DiVA.org:liu-168461DiVA, id: diva2:1460785
Fag / kurs
Media Technology
Uppsök
Technology
Veileder
Examiner
Tilgjengelig fra: 2020-08-25 Laget: 2020-08-25 Sist oppdatert: 2020-08-25bibliografisk kontrollert

Open Access i DiVA

fulltext(8189 kB)152 nedlastinger
Filinformasjon
Fil FULLTEXT01.pdfFilstørrelse 8189 kBChecksum SHA-512
3237155a0c53f9e771cd2cbe17c3e706d068c28ce5f08ba8ddefd3bfcd1d8f1d65d78f1d6a655f234802b3036c6af63f00086933594756433622c245209b0d1c
Type fulltextMimetype application/pdf

Søk i DiVA

Av forfatter/redaktør
Almlöf, Mattias
Av organisasjonen

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 152 nedlastinger
Antall nedlastinger er summen av alle nedlastinger av alle fulltekster. Det kan for eksempel være tidligere versjoner som er ikke lenger tilgjengelige

urn-nbn

Altmetric

urn-nbn
Totalt: 302 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf