Bildebehandling 2017

Hallo! Nå skal vi ta en kikk på hva bildebehandling er og hvem som har vært så heldige å få holde på med det i sommer!

Det er tre studenter som har fått holde på med bildebehandling i år og alle studerer ved NTNU i Trondheim. Marie og Nora er to av studentene og går begge masterstudiet kybernetikk og robotikk. Marie er ferdig med tre år og Nora er ferdig med to. Den siste studenten heter Mette og hun studerer nanoteknologi og er ferdig med tre år av det fem år lange masterstudiet. For Nora var bildebehandling noe hun visste litt om fra før, men for Mette og Marie var det helt nytt. Selv om alle tre egentlig ikke hadde noe særlig erfaring med bildebehandling har de klart seg kjempebra!

Hva bildebehandlings-faggruppen arbeider med er ganske selvforklarende, men nettopp hva bildebehandling er, er ikke like klart. Bildebehandling går ut på å gjenkjenne objekter i en video. LocalHawk-prosjektets langsiktige mål er som tidligere nevnt at dronene skal filme et bilcrossløp helt autonomt. For å gjøre det må dronen vite hvor bilene befinner seg. Med bildebehandling blir det mulig å kjenne igjen bilene i videoen fra kameraet på dronene. Denne informasjonen brukes til å følge etter bilene. Marie, Nora og Mette har for det meste brukt en slags blink for å teste om bildebehandlingen fungerer som den skal. Det har vært veldig suksessfullt! Dette kan sees på videoen under.

Målet for sommeren var å endre metoden man bruker for å gjenkjenne objektene. Dette blir gjort for at gjenkjenningen skal kunne gå raskere og at nettverket skal bli flinkere til å finne riktig objekt i bildet. Tidligere har det blitt brukt krysskorrelasjon, men i år gikk vi over til å bruke nevrale nettverk. Forskjellen på metodene er ganske store. Med krysskorrelasjon bruker man et bilde og sammenligner dette med detaljer i videoen. Om det finner detaljer som ligner på bilde det sammenlignes med, så vil det bli gjenkjent. Mens med nevrale nettverk kan man trene opp datamaskinen til å kjenne igjen detaljer ved å sende mange bilder til det. På denne måten lærer nettverket seg hvordan objektet i videoen ser ut i forskjellige scenarioer (istedenfor det éne bildet). Med nevrale nettverk kan man kjenne igjen objektene fra forskjellige vinkler og i tillegg kan man kategorisere de. Man kan for eksempel skille biler fra båter. Dette er utrolig spennende teknologi som både studentene og ansatte begeistrer seg over!

Nora, Mette og Marie greide årets mål om å lage et fungerende nettverk som kan brukes på dronen. Forhåpentligvis vil dette snart bli implementert på dronen, sammen med gimbalen, slik at det kan testes i praksis. Det var litt om hva bildebehandlings-gruppen holder på med! Neste og siste faggruppe ut er mekanikk! Følg med!

Her er noen bilder av jentene på bildebehandlings-faggruppen: