Original title: Detekce a distribuce polohy vozidel z kamerových snímků
Translated title: Vehicle Location Detection and Distribution from Camera Images
Authors: Stryk, Filip ; Götthans, Jakub (referee) ; Götthans, Tomáš (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2023
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí a sledováním polohy vozidel. Nejdříve jsou představeny základní principy hlubokého učení a konvolučních neuronových sítí. Jsou popsány detektory objektů fungující na principu konvolučních neuronových sítí se zaměřením především na YOLO, které jsou následně porovnány z hlediska přesnosti a rychlosti. Je navržen, implementován a vyhodnocen systém pro detekci a sledování polohy vozidel s pomocí YOLOv4-tiny a SORT. This bachelor's thesis deals with vehicle location detection and tracking. Basic principles of deep learning and convolutional networks are presented. Deep learning based object detectors are described with a focus on YOLO and then compared in terms of accuracy and speed. A system for vehicle location detection and tracking using YOLOv4-tiny and SORT is designed, implemented and evaluated.
Keywords: Darknet; DeepSORT; detekce vozidel; Docker; FastAPI; Hluboké učení; MQTT; NVIDIA Jetson Xavier; OpenCV; PostgreSQL; Python; SORT; UA-DETRAC; YOLO; Darknet; Deep learning; DeepSORT; Docker; FastAPI; MQTT; NVIDIA Jetson Xavier; OpenCV; PostgreSQL; Python; SORT; UA-DETRAC; vehicle detection; YOLO

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/11012/210963

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-529244


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