Original title: Vizuální systém pro detekci obsazenosti parkoviště pomocí hlubokých neuronových sítí
Translated title: Visual Car-Detection on the Parking Lots Using Deep Neural Networks
Authors: Stránský, Václav ; Veľas, Martin (referee) ; Rozman, Jaroslav (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2017
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Počet automobilů neustále roste a jejich parkování se čím dál více komplikuje. Ve městech proto začala vznikat inteligentní parkoviště. Tato práce se zabývá návrhem a implementací robustního systému pro analýzu obsazenosti parkoviště z kamerových záznamů. Systém analyzuje jednotlivá parkovací místa ze záznamů z více-kamerového systému s možností překryvu mezi kamerami. Aplikace je navržena a implementována v Robotickém operačním systému (ROS) a její jádro se skládá ze dvou oddělených klasifikátorů. Úspěšnější, avšak pomalejší, je klasifikace pomocí hluboké neuronové sítě. Rychlou interakci řeší méně přesný klasifikátor pohybu s modelem pozadí. Systém je schopen fungovat v reálném čase, a to na grafické kartě i na procesoru. Úspěšnost systému na testovací datové sadě z reálného provozu jednoho parkoviště přesahuje 95 %. The concept of smart cities is inherently connected with efficient parking solutions based on the knowledge of individual parking space occupancy. The subject of this paper is the design and implementation of a robust system for analyzing parking space occupancy from a multi-camera system with the possibility of visual overlap between cameras. The system is designed and implemented in Robot Operating System (ROS) and its core consists of two separate classifiers. The more successful, however, a slower option is detection by a deep neural network. A quick interaction is provided by a less accurate classifier of movement with a background model. The system is capable of working in real time on a graphic card as well as on a processor. The success rate of the system on a testing data set from real operation exceeds 95 %.
Keywords: background model; car detection; Computer vision; deep neural networks; GoogLeNet; machine learning; Robot Operating System; detekce automobilů; GoogLeNet; hluboké neuronové sítě; model pozadí; Počítačové vidění; Robotický operační systém; strojové učení

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/11012/69562

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-552222


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