Show simple item record

Detection and tracking of vehicles from video sequence for analytical purposes



dc.contributor.advisorBrchl Lukáš
dc.contributor.authorPetr Pilař
dc.date.accessioned2020-09-04T13:53:25Z
dc.date.available2020-09-04T13:53:25Z
dc.date.issued2020-08-27
dc.identifierKOS-962290875305
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/90035
dc.description.abstractAplikaci detekce a sledováni vozidel se v poslednich letech stále vice využivá ke sledováni dopravnich situaci v zabydlených oblastech i dálnicich, plánováni provozu po komunikacich i k různorodému civilnimu využiti. Spojenim záznamů z kamer a modernich algoritmů pro detekci a sledováni objektů můžeme agre-govat statistiky o počtu vozidel v určitém úseku, průměrné rychlosti, typu, barvě, značce, trajektorii pohybu a spoustu dalšiho. Tato práce se zabývá problematikou detekce a sledováni vozidel v běžném provozu z video záznamů. V prvni části se zaměřuje předevšim na analýzu algoritmů, struktur, modelů a existujicich řešeni této problematiky a popi-suje jednotlivé druhy neuronových siti využitých v pokročilých modelech. Na základě analýzy implementuje v druhé části práce řešeni detekce a sledováni vozidel pomoci modelu DETR, který je absolutni novinka mezi modely pro de-tekci a klasifikaci objektů, která využivá model hlubokého učeni Transformer. K trénováni a evaluaci použivám v implementaci dataset VisDrone.cze
dc.description.abstractIn recent years, the applications of vehicle detection and tracking have been increasingly used for monitoring traffic situations in populated areas and motorways, planning traffic on the roads and for various civil uses. Combining recordings from surveillance cameras and modern algorithms for detection and tracking objects, we can aggregate statistics on the number of vehicles in each area, average speed, type, colour, brand, trajectories and more. This work deals with the issue of detection and monitoring of vehicles in normal operation from the video recordings. The first part focuses mainly on the analysis of algorithms, structures, models and existing solutions to the given topic; describes different types of neural networks used in advanced models. Based on the analysis, in the second part of the work it implements a solution for vehicle detection and tracking using the DETR model, which is an absolute novelty among models for object detection and classification, which uses the Transformer deep learning model. In the implementation for training and evaluation, the VisDrone dataset was used.eng
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmleng
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlcze
dc.subjectPočitačové viděnicze
dc.subjectneuronové sitěcze
dc.subjectsupervizované učenicze
dc.subjectde-tekce objektůcze
dc.subjectpředzpracováni datcze
dc.subjectsledováni objektůcze
dc.subjectDETRcze
dc.subjectTransformerscze
dc.subjectSORTcze
dc.subjectCentroid Trackercze
dc.subjectVisDrone datasetcze
dc.subjectdetekce vozidel z video záznamucze
dc.subjectPythoncze
dc.subjectComputer visioneng
dc.subjectneural networkseng
dc.subjectsupervised learningeng
dc.subjectobjectdetectioneng
dc.subjectdata preprocessingeng
dc.subjectobject trackingeng
dc.subjectDETReng
dc.subjecttransformerseng
dc.subjectSORTeng
dc.subjectCentroid Trackereng
dc.subjectVisDrone dataseteng
dc.subjectvehicle detection from video recordingeng
dc.subjectPythoneng
dc.titleDetekce a sledování vozidel z video záznamu pro analytické účelycze
dc.titleDetection and tracking of vehicles from video sequence for analytical purposeseng
dc.typediplomová prácecze
dc.typemaster thesiseng
dc.contributor.refereeSurynek Pavel
theses.degree.disciplineZnalostní inženýrstvícze
theses.degree.grantorkatedra aplikované matematikycze
theses.degree.programmeInformatikacze


Files in this item




This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record