Original title: Počítání vozidel v statickém obraze
Translated title: Counting Vehicles in Static Images
Authors: Zemánek, Ondřej ; Špaňhel, Jakub (referee) ; Herout, Adam (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2020
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Tato práce se zaměřuje na problém počítání vozidel v statickém obraze bez znalosti geometrických vlastností scény. V rámci řešení bylo implementováno a natrénováno 5 architektur konvolučních neuronových sítí. Také byl pořízen rozsáhlý dataset s 19 310 snímky pořízených z 12pohledů a zachycujících 7 různých scén. Použité konvoluční sítě mapují vstupní vzorek na mapu hustoty vozidel, ze které lze získat jejich počet a lokalizaci v kontextu vstupního snímku. Hlavním přínosem této práce je porovnání a aplikace dosavadních nejlepších řešení pro počítání objektů v obraze. Většina z těchto architektur byla navržena pro počítání lidí v obraze, proto musely být uzpůsobeny pro potřeby počítání vozidel v statickém obraze. Natrénované modely jsou vyhodnoceny GAME metrikou na TRANCOS datasetu a na velkém spojeném datasetu. Dosažené výsledky všech modelů jsou následně popsány a porovnány. This work addresses the problem of counting vehicles in static images with no geometric information of the scene. Five convolutional neural network architectures were studied, implemented and trained as the main part of this work. Also, a dataset that consists of 19 310 images from 12 views that captures 7 different scenes were taken as part of this work. The trained networks map the appearance of the input sample to its corresponding vehicles density map, which can be easily translated to the vehicle count with keeping the localization of the vehicles in the input image. The main contribution of this work is in an application and a comparison of the state-of-the-art solutions to the problem of object counting. Most of them were mainly designed to count pedestrians in crowded scenes or for medicine images, so the major goal was to adapt these solutions for vehicle counting task. The implemented models were evaluated on TRANCOS dataset and large custom dataset with the GAME metric. Their performance is compared and the results are discussed.
Keywords: detekce význačných bodů; GAME metrika; konvoluční sítě; počítání objektů odhadem mapy hustoty; vlastní dataset vozidel; convolutional network; custom carpark dataset; deep learning; GAME metric; landmarks localization; objects counting by estimating a density map

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/192440

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-417211


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses