# data[].attributes.body
- Boats, lights and seamarks in differentvisibility conditions /  Maskinsyn for OpenCPN og  chartplotter-plugin
* Krever en del databakgrunn.
* Generelt nyttighet
* Kan være utfordrene med labelling av data.

- Estimering av CG/passenger counting
* Presis oppgave.
* Maskinsyn
* Statistikk/ Matematisk modellering/ State estimation
*

- Styresystem for vikeplikt/realistic traffic scenarios

# data[].attributes.body
- Boats, lights and seamarks in different visibility conditions

- Sabotasje / angrep --> sikkerhet

- Styresystem som overholder trafikkregler

# data[].attributes.body
Boats, lights and seamarks in differentvisibility conditions

Maskinsyn for OpenCPN / chartplotter-plugin

Realistic traffic scenarios

# data[].attributes.body
1. Estimering av CG/passanger counting

2. Styresystem for vikeplikt

3. Docking Landmarks

# data[].attributes.body
* Modell for kontrollrom i form av et VR-spill

* Etimering av CG og Masse

* Maskinsyn for OpenCPN / chartplotter-plugin

# data[].attributes.body
• Record data using camera and radar

• Analyze the data manually, to complement sensor-
fusion based analysis done by an MSc student.

# data[].attributes.body
Background:

• The ferry should not allow more than, e.g., 12 passengers to
board simultaneously.
• It should not allow passengers to climb on its outside/roof, and it
should warn emergency services / human operator if it appears
that a passenger has been lost in the water.

# data[].attributes.body
Building upon the work done Spring 2019:
• Can we test the radars in relevant environment?
• Can we quantify their performance experimentally?

# data[].attributes.headline
Boats, lights and seamarks in different visibility conditions

# data[].attributes.subject
Boats, lights and seamarks in different visibility conditions

# data[].attributes.body
Background:

• Several MSc theses have successfully implemented
convolutional neural network detection of ships in camera
images.
• However, these solutions have not been trained nor tested on any
significant amount of data with poor weather conditions etc.
• Furthermore, its not all about boats: An autonomous ship should
recognize both seamarks and signaling lights on other boats.

# data[].attributes.body
Background:

• MilliAmpere has successfully done autonomous docking
maneuvers by means of RTK-GPS.
• If RTK-GPS fails, exteroceptive sensors (camera and lidar) can
be used as backup.
• This could be done by navigating relative to easily recognizable
landmarks.

# data[].attributes.body
Background:

• The Unity-based simulator of MilliAmpere has so far been mainly
used as a computer game.
• However, an important value of it is the possibility to simulate
sensor data for testing of sensor fusion and COLAV methods in
thousands upon thousands of scenarios with realistic traffic.

# data[].attributes.body
The Unity-based simulator of MilliAmpere can simulate optical
and lidar data.
• However, in real-world experiments infrared cameras and radar
are going to be the most important sensors.

• Both radar and infrared are difficult to simulate because game
engines have no inbuilt support for this kind of data sources.

# data[].attributes.headline
Estimering av CG (center of gravity) og Masse

# data[].attributes.subject
Estimering av CG (center of gravity) og Masse

# data[].attributes.body
Ettersom man kan ha opp til 12 folk som er på ferga vil påvirke masse og CG. Målet er å undersøke metoder for å estimere hvordan CG og masse forandrer seg når folk går på og av ferga. 

Her finnes det flere metoder å se på. For eksempel en vekt for å få et estimat av masse, kameradeteksjon av folk i båten og hvor de står og sette opp en matematisk modell med ukjent CG og ekstra masse.

# data[].attributes.headline
Modell for kontrollrom i form av et VR-spill

# data[].attributes.subject
Modell for kontrollrom i form av et VR-spill

# data[].attributes.body
Løsning av kontrollrom:
- funksjonalitet
- design

# data[].attributes.headline
Maskinsyn for OpenCPN / chartplotter-plugin (CV at sea)

# data[].attributes.subject
Maskinsyn for OpenCPN / chartplotter-plugin (CV at sea)

# data[].attributes.body
Computer Vision for single-handed sailors

Problemstilling: Kan vi finne posisjonen og objekttypen til gjenstander rundt båten med kamera?

1. Vi skal trene et nevralt nettverk som skal kunne gjenkjenne seilbåter, motorbåter, jetski, kajak/kano, robåter og nyttefartøy som ferjer, containerskip, search and rescue og andre "store" skip.

Trene opp nevrale nettverk. Se https://docs.luxonis.com

Hva er "OpenCPN"?
- OpenCPN (Open Chart Plotter Navigator) er en digital chartplotter.

Hvordan "se" andre båter?
- Med "OAK-1" og "OAK-D"

Hva er "OAK-1" og "OAK-D"?
- Kameraer med innebygget (maskinvareakselerert) maskinsyn fra fra OpenCV.org

Hva er "OpenCV"?
- OpenCV er et bibliotek for maskinsyn.

Hvordan få OAK-D og OAK-1 til å "se"?
- Trene opp nevrale nettverk. Se https://docs.luxonis.com

Oppgave:

1. Vi skal trene et nevralt nettverk som skal kunne gjenkjenne seilbåter, motorbåter, jetski, kajak/kano, robåter og nyttefartøy som ferjer, containerskip, search and rescue og andre "store" skip.

2. Gjenkjente fartøy legges inn i chartplotteren OpenCPN. Posisjon og type fartøy fremstilles på det digitale kartet.

# data[].attributes.body
-Kamera med livefeed til autoferge.no ellerno
-display antall passasjerer totalt i løpet av dagen + i løpet av uka + måned + år + noen sinne

# data[].attributes.body
-må velge mellom et menneske som kan komme i klem, og kollisjon med ukjent fartøy. Hva er best?

# data[].attributes.body
-legge til
-unngå kollisjon med andre båter

# data[].attributes.body
-kombinere størmforsyning fra el-nettet og selvprodusert ved brygga??

# data[].attributes.body
Det finnes allerede "auto-pilot" styringssystemer for båter, men den vil kun holde en konstant kurs. Det er egentlig ulovlig å seile uten øyne på dekk, men mange hobbyseilere setter ut på havet alene og sover mens styringssystemet holder en bestemt kurs.

Sjøveisreglene: https://www.sdir.no/fritidsbat/regelverk-for-fritidsbat/Sjoveisreglene/

Den norske los: https://dnl.kartverket.no/

# data[].attributes.body
-Bruke sensorer til å skaffe info om hvilke andre fartøyer som befinner seg i elva, og sende til en simulator live. Så kan man se båtene i den virtuelle verden.

# data[].attributes.body
- Teknologisk
- Fysisk (sabotasje)

# data[].attributes.headline
Se folk i vannet og legge dem til på chartplotteren

# data[].attributes.subject
Se folk i vannet og legge dem til på chartplotteren

# data[].attributes.body
Å miste mennesker inn i vannet er et stort problem på havet. Det er lett å miste sikt og kjøre langt vekk fra en person som faller over bord.

Kanskje kameraer kan detektere mennesker som faller over bord, og legge posisjon av båten til chartplotteren? Da kan disse menneskene bli gjenfunnet.