Original title: Detekce a klasifikace dopravních prostředků v obraze pomocí hlubokých neuronových sítí
Translated title: Detection and Classification of Road Users in Aerial Imagery Based on Deep Neural Networks
Authors: Hlavoň, David ; Hradiš, Michal (referee) ; Rozman, Jaroslav (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2018
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Práce se zaobírá problematikou neuronových sítí z pohledu úlohy detekce dopravních prostředků v obraze, který byl pořízen z dronu. Jelikož je cílem vytvořit prakticky použitelný detektor, práce jako první popisuje datovou sadu. Dále práce rozebírá několik architektur dopředných neuronových sítí, které byly následně použity při realizaci detektoru. Na architektury neuronových sítí navazují metody tvorby detektoru pomocí naivních metod a současně nejúspěšnějších meta architektur. V druhé části se práce zabývá praktickou realizací detektoru. Výsledkem práce je detektor postavený na meta architektuře Faster R-CNN a neuronové sítí PVA s úspěšností detekce přes 90 % a rychlostí 45 full HD snímků za sekundu. This master's thesis deals with a vehicle detector based on the convolutional neural network and scene captured by drone. Dataset is described at the beginning, because the main aim of this thesis is to create practicly usable detector. Architectures of the forward neural networks which detector was created from are described in the next chapter. Techniques for building a detector based on the naive methods and current the most successful meta architectures follow the neural network architectures. An implementation of the detector is described in the second part of this thesis. The final detector was built on meta architecture Faster R-CNN and PVA neural network on which the detector achieved score over 90 % and 45 full HD frames per seconds.
Keywords: Caffe; car; detector; faster R-CNN; Neural nets; NVIDIA; TensorRT; traffic; vehicle; auto; Caffe; detektor; doprava; dopravní prostředek; faster R-CNN; Neuronové sítě; NVIDIA; TensorRT

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/11012/84997

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-386014


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