• A Deep Learning-Based 3D Vision Pipeline for Shape Completion of 3D Objects 

      Kongsgård, Sondre Bø (Master thesis, 2019)
      Enkelt-vis formfullføring omhandler problemet hvor målet er å estimere den komplette geometrien fra delvise observasjoner av objekter, noe som er essensielt i mange applikasjoner innen datasyn og robotikk. Denne oppgaven ...
    • A stereo image dataset of a fish model in a fresh water tank, and using it to compare stereo-matching algorithms 

      Westlie, Storm (Master thesis, 2019)
      En oversikt over ulike metoder som kan bli brukt til å lage et “riktig” disparity-kart har blitt laget, der fokuset lå på deres nøyaktighet og generelle krav for at metoden skal være gyldig. Videre har det blitt laget en ...
    • Advancing Ocean Observation with an AI-driven Mobile Robotic Explorer 

      Saad, Aya; Stahl, Annette; Våge, Andreas; Davies, Emlyn John; Nordam, Tor; Aberle-Malzahn, Nicole; Ludvigsen, Martin; Johnsen, Geir; Sousa, João; Rajan, Kanna (Journal article; Peer reviewed, 2020)
      Rapid assessment and enhanced knowledge of plankton communities and their structure in the productive upper water column is of crucial importance to understand the impact of the changing climate on upper ocean processes. ...
    • Applying active learning techniques in machine learning to minimize labeling effort 

      Haug, Martin Lund (Master thesis, 2021)
      De mest fremtredende maskinlæringsmetodene (ML) for klassifisering er avhengige av en enorm mengde annotert data for å utvikle og trene nevrale nettverk til å utføre klassifisering så nøyaktig som mulig. Med den komplekse ...
    • Attention segmentation approaches for plankton images captured in-situ 

      Borgersen, Jonas Nagell (Master thesis, 2021)
      Plankton er svært viktig for marine økosystemer, og for å forstå hvordan klimaendringer påvirker liv i vann er det nyttig å få innblikk i hvordan plankton bestander påvirkes av et endret klima. Målet med denne oppgaven er ...
    • Autonomous Navigation, Mapping, and Exploration for Underwater Robots 

      Engebretsen, Marcus Aleksander; Gjerden, Kjetil Skogstrand; Utbjoe, Øystein Barth; Våge, Andreas (Master thesis, 2019)
      Denne masteroppgaven legger frem, og implementerer, en arkitektur for et autonomt system som er i stand til kontektsbasert resonnering under inspeksjonsoppdrag utført med ubemannede undervannsfartøy. For å forenkle design- ...
    • Autonomous Navigation, Mapping, and Exploration for Underwater Robots 

      Engebretsen, Marcus Aleksander; Gjerden, Kjetil Skogstrand; Utbjoe, Øystein Barth; Våge, Andreas (Master thesis, 2019)
      Denne masteroppgaven legger frem, og implementerer, en arkitektur for et autonomt system som er i stand til kontektsbasert resonnering under inspeksjonsoppdrag utført med ubemannede undervannsfartøy. For å forenkle design- ...
    • Autonomous Navigation, Mapping, and Exploration for Underwater Robots 

      Engebretsen, Marcus Aleksander; Gjerden, Kjetil Skogstrand; Utbjoe, Øystein Barth; Våge, Andreas (Master thesis, 2019)
      Denne masteroppgaven legger frem, og implementerer, en arkitektur for et autonomt system som er i stand til kontektsbasert resonnering under inspeksjonsoppdrag utført med ubemannede undervannsfartøy. For å forenkle design- ...
    • Biometric recognition and individual tracking of salmon in large-scale sea cages 

      Hammerset, Ivar (Master thesis, 2018)
      In this project a method for tracking and biometric identification of salmon in large scale sea cages using machine vision cameras and techniques has been developed. This has been done by finding unique point patterns in ...
    • Camera-assisted AUV navigation in fish cages 

      Strand, Eirik (Master thesis, 2017)
      The usage of Remotely Operated Vehicles (ROVs) for inspection of marine structures such as fish nets is today an essential part of the growing offshore industry. In fish farms, the ROV operator has to spend most of the ...
    • Classification of Corrosion and Coating Damages on Bridge Constructions using Deep Learning 

      Holm, Egil (Master thesis, 2019)
      Denne masteroppgaven presenterer en sammenligning av ytelse for forskjellige nevrale nettverk på bildeklassifisering av korrosjon og beleggskader på brukonstruksjoner. Totalt 9300 bilder, delt inn i fire klasser; ...
    • Classification of fish body parts in an underwater environment 

      Sømod, Thorbjørn (Master thesis, 2017)
      This master thesis is the result of work conducted over the course of a semester with the goal of invstigating a possible approach to recognizing fish parts in a video stream from a camera system situated in an underwater ...
    • Computer Vision Based Pose Estimation for Auto Docking System 

      Bjørnsen, Tord Sjeggestad (Master thesis, 2019)
      Denne masteroppgaven presenterer utviklingen av et komplett, datasynbasert, posisjons- og orienteringsestimeringssystem. Systemet er utviklet spesielt for bruk på små ferger som går over fjorder og innsjøer. Systemet kan ...
    • Continuous Signed Distance Functions for 3D Vision 

      Haugo, Simen; Stahl, Annette; Brekke, Edmund (2017 International Conference on 3D Vision (3DV 2017);, Journal article, 2017)
      We explore the use of continuous signed distance functions as an object representation for 3D vision. Popularized in procedural computer graphics, this representation defines 3D objects as geometric primitives combined ...
    • Convolutional Autoencoder aided loop closure detection for monocular SLAM 

      Leonardi, Marco; Stahl, Annette (Chapter, 2018)
      A correct loop closure detection is an important component of a robust SLAM (simultaneous localization and mapping) system. Loop closing refers to the process of correctly asserting that a mobile robot has returned to a ...
    • Deep learning based keypoint rejection system for underwater visual ego-motion estimation 

      Leonardi, Marco; Fiori, Luca; Stahl, Annette (Peer reviewed; Journal article, 2020)
      Most visual odometry (VO) and visual simultaneous localization and mapping (VSLAM) systems rely heavily on robust keypoint detection and matching. With regards to images taken in the underwater environment, phenomena like ...
    • Detection of Naval Vessels using Deep Learning and Aerial Images 

      Vik, Paul (Master thesis, 2020)
      Omfanget av denne oppgaven er å lage en strømlinjet dyp lærings prosess med mål om å oppdage marinefartøyer fra luftfoto. Prosessen innebærer å lage et tilpasset datasett ved å samle bilder fra NSMs Seahunter-system og ...
    • Determining spatial feed distribution in sea cage aquaculture using an aerial camera platform 

      Lien, Andreas Myskja; Schellewald, Christian; Stahl, Annette; Frank, Kevin; Skøien, Kristoffer Rist; Tjølsen, Jan Inge (Journal article; Peer reviewed, 2019)
      Within this paper we describe an unmanned aerial vehicle (UAV) based method to estimate the spatial feed pellet distribution in salmon fish-cages and exploit it within a case study to determine the radial pellet distribution ...
    • Developing a mapping system for an autonomous Formula Student racecar 

      Gustavsen, Lars (Master thesis, 2018)
      This thesis describes the development of a perception system for an autonomous racecar on behalf of the Driverless team at Revolve NTNU. My contribution has an extra focus on the issue of localization and mapping. The ...
    • Development of an Algorithm for Non-Invasive Identification of Salmon Individuals, Using Images from Underwater Video Recordings 

      Brovoll, Ingeborg Flatin (Master thesis, 2020)
      En ikke-invasiv metode for å overvåke individer av laks i løpet av dens levetid i en laksemerd er av stor interesse for lakseoppdrettsnæringen. Dette vil blant annet muliggjøre behandling av sykdommer og tilpasset fôring ...