Examensarbete inom bildanalys av p-fickor
Syftet med examensarbetet är att se om vi kan få en bättre och mer heltäckande och tillförlitlig bild av landets P-fickor med hjälp av fjärranalys inte bara var de finns, utan också hur stora de är.
Det är kopplat till behoven för kör- och vilotider. Arbetet ska förbättra den bildanalysmodell som finns idag för att detektera p-fickor på vägar. Modellen är byggd för att optimera den största möjliga rektangelarean som får plats inom parkeringsfickan och nyttjar detta för att definiera parkeringsfickans uppställbara längd och bredd. Hur hade man kunnat optimera modellen för att täcka in fler p-fickor och som sedan rapporteras in? Hade man kunnat använda andra sorters data och bilder än ortfoton? En del av examensarbetet behöver utföras från Trafikverkets kontor i Göteborg.
Om jobbet
Trafikverket har jobbat med att ta fram en bildanalys modell för att kunna detektera p-fickor genom ortfoton från lantmäteriet. Av de 11 525 parkeringsfickor som finns dokumenterade i NVDB så har vi täckning av ortofoton för ca 44%, vilket motsvarar 5 092 parkeringsfickor. Av de 5 092 som vi har ortofoton för så hittar modellen, inklusive postprocessning, 4 414, d.v.s. ca 87%.
Modellen har tränats på att detektera P-fickor, samt rita ut dess konturer. För varje detekterad P-ficka görs sedan en storleksbedömning och en klassificering. Storleksbedömning och klassificering kan göras på många olika sätt, beroende på vad verksamheten behöver.
Det finns utrymme för förbättring av modellens träffsäkerhet. Samtidigt finns det också utrymme att använda sig av andra metoder utöver ortfoton för att upptäcka p-fickor. Exempel på detta kan vara att använda bilder genererade från punktmolnsdata från Labvis eller liknande.
Mot bakgrund av detta finns det nu möjlighet att skriva ett givande examensarbete där du har chans att hjälpa till i att förbättra bildanalysen.
Exempel på frågeställningar som kan vara intressanta för oss. Vi är öppna för andra frågeställningar eller att dessa kan justeras.
Hur kan man förbättra bildanalysmodeller för att detektera P-fickor på vägen?
Handledning kommer ske primärt av verksamhetsområde IKT, men i samarbete med andra verksamhetsområden. Om du har tankar, frågor eller funderingar kring hur det är att skriva examensarbete på Trafikverket så är du varmt välkommen att höra av dig.
Kvalifikationer
Du strukturerar ditt arbete självständigt och tar initiativ för att driva processer framåt. Du har förmåga att analysera resultat och förstå hur de påverkar helheten. Du samarbetar gärna med andra och har viljan att lära dig nya saker.
Du genomgår just en högskole- eller universitetsutbildning inom ett för exjobbet relevant utbildning tex informationsteknik, datateknik, systemvetenskap, computer science eller andra liknande IT-utbildningar som omfattar minst 180 hp. Du har goda kunskaper i svenska
Övrig information
Examensarbetet kan vara 15 eller 30 hp och rapporten kan skrivas på svenska eller engelska. Det är möjligt att genomföra det själv eller tillsammans med andra studenter.
Ansökan
Detta är en cv-fri rekrytering, dvs helt utan ansökningshandlingar, du söker genom att svara på några frågor. Vi vill däremot att du bifogar ett studieintyg. Om du planerar att genomföra examensarbetet tillsammans med en annan student är det fullt möjligt att söka tillsammans och gemensamt svara på frågorna. Som student har du möjlighet att formulera ett eget förslag på frågeställning i samband med att du skickar in din ansökan. Vi är öppna för att frågeställningen kan justeras senare utifrån synpunkter från till exempel lärosätet.
Handledare: Noel Alldritt,
0101238796