• norsk
    • English
  • norsk 
    • norsk
    • English
  • Logg inn
Vis innførsel 
  •   Hjem
  • Fakultet for teknologi, kunst og design (TKD)
  • TKD - Master Theses
  • TKD - Master i Anvendt data- og informasjonsteknologi (ACIT)
  • Vis innførsel
  •   Hjem
  • Fakultet for teknologi, kunst og design (TKD)
  • TKD - Master Theses
  • TKD - Master i Anvendt data- og informasjonsteknologi (ACIT)
  • Vis innførsel
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Can depth data improve the accuracy when classifying mops?

Blomdal, Stian
Master thesis
Published version
Thumbnail
Åpne
blomdal-acit2022.pdf (14.43Mb)
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/3016582
Utgivelsesdato
2022
Metadata
Vis full innførsel
Samlinger
  • TKD - Master i Anvendt data- og informasjonsteknologi (ACIT) [237]
Sammendrag
Since the emergence of low cost RGB-D cameras, a new world of possibilities have opened up in the field of Computer Vision. This projects focuses on both the practical and theoretical part of how depth data can improve the accuracy when classifying objects in an industrial environment. We have tested both classical machine learning methods and Google's Residual Neural Network: MobilNetV2. The goal was to achieve an accuracy that can match HF RFID-tag(95-97\%). The purpose of the research question was to find out more about RGB-D images and what methods that can be used best for classification.
Utgiver
OsloMet - storbyuniversitetet
Serie
ACIT;2022
ACIT;2022

Kontakt oss | Gi tilbakemelding

Personvernerklæring
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Levert av  Unit
 

 

Bla i

Hele arkivetDelarkiv og samlingerUtgivelsesdatoForfattereTitlerEmneordDokumenttyperTidsskrifterDenne samlingenUtgivelsesdatoForfattereTitlerEmneordDokumenttyperTidsskrifter

Min side

Logg inn

Statistikk

Besøksstatistikk

Kontakt oss | Gi tilbakemelding

Personvernerklæring
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Levert av  Unit