Search

Tijekom posljednjih nekoliko godina, domena detekcije objekata je značajno i brzo napredovala, otvarajući mnoge vrijedne mogućnosti kao što je detekcija brodova u pomorskom okruženju. Primjena daljinskih istraživanja na detekciju brodova može biti od vrijednosti za mnoge primjene kao što su nadzor luke, nadzor prometa, upravljanje ribarstvom i praćenje onečišćenja. No i dalje je detekcija brodova iz zračnih snimaka bespilotne letjelice visoke rezolucije prilično izazovan zadatak koji zahtijeva optimalna rješenja. Jedno od rješenja je primjena YOLO (engl. You Only Look Once) metode detekcije objekata. Pomoću YOLO sustava slika se pogleda samo jednom kako bi se predvidjelo koji su predmeti prisutni na toj slici te gdje se nalaze. Prilikom testiranja slike, jednostavno pokrenemo neuronsku mrežu kako bi predvidjeli detekcije. Osnovna mreža radi na 45 sličica po sekundi bez serijske obrade. To znači da možemo obraditi videozapis u stvarnom vremenu koji ima kašnjenje manje od 25 milisekundi. U prosjeku, YOLO postiže dvostruku prosječnu preciznost od ostalih sustava. Budući da je YOLO dobro generaliziran, manja je vjerojatnost da neće raditi kada se na njega primjeni nove domene ili neočekivani unosi. Stoga će glavni cilj ovog diplomskog rada biti izrada algoritma za automatsku detekciju brodova na lučkom području grada Crikvenice koji bi služio za pomorsku sigurnost, nadzor morskog prometa, naplate pristojbi, zaštitu od ilegalnog ribolova, kontrolu onečišćenja mora.