Název:
Analýza dopravního provozu s využitím strojového učení
Překlad názvu:
Traffic analysis using on machine learning
Autoři:
Zelený, Ondřej ; Slanina, Martin (oponent) ; Frýza, Tomáš (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2022
Jazyk:
eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [eng][cze]
Tato práce přibližuje problematiku detekce objektů a jejich klasifikace pro uplatnění k analýze dopravy. V teoretické části přibližuji několik metod a technik pro detekci a klasifikaci objektů. Dále zde představuji nejpoužívanější platformy a programovací jazyky pro implementaci konvolučních neuronových sítí.. V praktické části se pak zabývám implementací vybraného modelu a výběrem hardware pro realizaci systému.
The aim of this semestral thesis is to investigate the problematic of object detection and clasification for traffic analysis. The theoretical part of the paper takes insight on numerous methods and techniques of object detection and clasification. Further the paper discuses popular frameworks and programming languages for implementation of convolutional neural networks. The practical part shows implementation of chosen model and hardware selection for real system.
Klíčová slova:
computer vision; convolutional neural networks; Deep learning; object detection; object klasification python; pytorch; supervised learning; detekce objektů; Hluboké učení; klasifikaace objektů; konvoluční neuronové sítě; počítačové vidění; python; pytorch; učení s učitelem
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/204790