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Fast Object Localization via Neural Networks

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Ribeiro, Mariana Neves Ferreira
Orientador(a): Mesquita, Diego Parente Paiva
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Inglês:
Multilateration
Localization
Deep sets
Neural networks
Link de acesso: https://hdl.handle.net/10438/35731
Resumo: A multilateração tem como objetivo determinar a posição de um objeto analisando as medições de distância de vários pontos conhecidos. Apesar de sua ampla aplicação, os métodos tradicionais de multilateração são vulneráveis a observações com ruídos e podem ser custosos do ponto de vista computacional. Esta dissertação propõe o DSM, que integra Deep Sets em arquiteturas de redes neurais para tratar dessas limitações. Os Deep Sets permitem que as redes neurais lidem com um número variável de entradas sem retreinamento, tratando as entradas como conjuntos. Testamos o DSM em conjuntos de dados sintéticos e do mundo real, e ele demonstrou sua capacidade de gerenciar dados ausentes com mais eficácia do que os métodos convencionais. Além disso, nosso método apresentou uma redução notável no tempo de computação em comparação com os outros métodos de multilateração testados. Os resultados indicam que o DSM é um candidato altamente adequado para aplicações em tempo real e em grande escala. O estudo também abre caminhos para pesquisas futuras, incluindo a quantificação da incerteza do DSM.
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spelling Ribeiro, Mariana Neves FerreiraEscolas::EMApOliveira, Dário Augusto BorgesGomes, João Paulo PordeusMesquita, Diego Parente Paiva2024-08-16T13:09:42Z2024-08-16T13:09:42Z2024-07-31https://hdl.handle.net/10438/35731A multilateração tem como objetivo determinar a posição de um objeto analisando as medições de distância de vários pontos conhecidos. Apesar de sua ampla aplicação, os métodos tradicionais de multilateração são vulneráveis a observações com ruídos e podem ser custosos do ponto de vista computacional. Esta dissertação propõe o DSM, que integra Deep Sets em arquiteturas de redes neurais para tratar dessas limitações. Os Deep Sets permitem que as redes neurais lidem com um número variável de entradas sem retreinamento, tratando as entradas como conjuntos. Testamos o DSM em conjuntos de dados sintéticos e do mundo real, e ele demonstrou sua capacidade de gerenciar dados ausentes com mais eficácia do que os métodos convencionais. Além disso, nosso método apresentou uma redução notável no tempo de computação em comparação com os outros métodos de multilateração testados. Os resultados indicam que o DSM é um candidato altamente adequado para aplicações em tempo real e em grande escala. O estudo também abre caminhos para pesquisas futuras, incluindo a quantificação da incerteza do DSM.Multilateration aims to determine the position of an object by analyzing distance measurements from multiple known points. Despite its widespread application, traditional Multilateration methods are vulnerable to noisy observations and can be computationally costly. This dissertation proposes the Deep Set Mutilateration Neural Network (DSM), which integrates Deep Set structures into neural network architectures to address these limitations. Deep Sets allow neural networks to handle a variable number of inputs without retraining by treating sets as inputs. We tested DSM on synthetic and real-world datasets, and it showed its ability to manage missing data more effectively than conventional methods. Furthermore, our method showed a remarkable reduction in computational time compared to the baselines. Results indicate that DSM is a highly suitable candidate for real-time and large-scale applications. The study also opens avenues for future research, including quantifying DSM’s uncertainty.engMultilaterationLocalizationDeep setsNeural networksMatemáticaRedes neurais (Computação)Inteligência artificialAprendizado do computadorMatemática - Processamento de dadosFast Object Localization via Neural Networksinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVORIGINALMariana_mestrado_emap_pronto.pdfMariana_mestrado_emap_pronto.pdfPDFapplication/pdf1262091https://repositorio.fgv.br/bitstreams/b708d44d-b498-42c2-8a5e-09468f8d0b24/downloadefe17e9b0c2f277bc03d6873a3e89e4aMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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