Primjena umjetne inteligencije u predobradi fotogrametrijskih snimki

diplomski rad

• Naslov (engleski): Application of artificial intelligence in the preprocessing of photogrammetric images
• Autor: Izabela Nikolina Gusić Janjić
• Mentor: Dubravko Gajski (mentor)
• Član povjerenstva: Andrija Krtalić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Vanja Miljković (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Geodetski fakultet; Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-09-20, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Geodezija; Fotogrametrija i daljinska istraživanja

Sažetak

Ovaj rad je obuhvatio primjenu umjetne inteligencije kao alata za unapređenje predobrade fotogrametrijskih snimki. Korištenjem raznih metoda učenja, UI može automatski detektirati i ispraviti greške, filtrirati šum, poboljšati kvalitetu snimki, te ukloniti neželjene objekte. Obavljena je praktična primjena algoritama na fotogrametrijskim snimkama nastalim u nepovoljnim uvjetima kao što su kiša, magla, snijeg, loše osvjetljenje ili objekta koji zaklanja dio scene. Prikazani su rezultati 3D modela izrađenih od originalnih i obrađenih snimki. Vidljiva je i važnost odabira aplikacije preko koje će se obrada izvršavati, kao i kombiniranje više algoritama kako bi se postigli bolji rezultati. Rezultati pokazuju da umjetna inteligencija značajno smanjuje vrijeme predobrade i povećava objektivnost u procesu odluke te povećava estetičnost bitnu za prvi dojam.

Sažetak (engleski)

This work encompasses the application of artificial intelligence as a tool for improving the pre-processing of photogrammetric images. Using various learning methods, AI can automatically detect and correct errors, filter noise, improve image quality, and remove unwanted objects. A practical application of algorithms on photogrammetric images taken in adverse conditions such as rain, fog, snow, poor lighting or objects obscuring part of the scene was performed. The results of 3D models created from original and processed images are presented. The importance of selecting the application through which the processing will be performed, as well as combining multiple algorithms to achieve better results, is also visible. The results show that artificial intelligence significantly reduces pre-processing time, increases objectivity in the decision-making process and enhances aesthetics important for the first impression.

• Ključne riječi: fotogrametrija; metode učenja; predobrada; snimke; umjetna inteligencija
• Ključne riječi (engleski): photogrammetry; learning methods; preprocessing; images; artificial intelligence
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:256:257699
• Studijski program: Naziv: Geodezija i geoinformatika; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka geodezije i geoinformatike (mag. ing. geod. et geoinf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Pristup korisnicima matične ustanove
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-09-12 20:29:34