Original title:
Automatická analýza scény v dopravě prostřednictvím zpracování obrazu
Translated title:
Automatic Trafic Scene Analysis Using Image Processing
Authors:
Válek, Lukáš ; Špaňhel, Jakub (referee) ; Zemčík, Pavel (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2020
Language:
eng Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[eng][cze]
Tato práce se zabývá problematikou analýzy scény pomocí metod počítačového vidění. Cílem této práce je vytvořit systém schopný automaticky detekovat anomálie nacházející se ve video záznamech. Práce se zabývá systémy pro detekci a sledování objektů v obraze, tvorbou grafického uživatelského rozhraní a algoritmem pro detekci porušení uživatelem definovaných pravidel. Výsledkem práce je webová aplikace, která uživateli umožňuje správu videozáznamů, definování pravidel pro scénu, zahájení detekce anomálií a zobrazení výsledků analýzy. Systém pracuje v reálném čase, upozorňuje uživatele o dokončení operace a uchovává výsledky analýzy pro další zpracovaní.
This thesis deals with the issue of scene analysis using computer vision methods. The aim of this work is to create a system capable of automatically detecting anomalies found in video recordings. The present thesis discusses object-detection and object-tracking systems. It also pursues graphical user interface and violation-detecting algorithm of user-defined rules. As a result of the present thesis, a web application is created that allows users to manage their videos, to define rules for scenes, to start the anomaly detection as well as display the results of the analysis. The system operates in real-time, notifies users when the operation is finished and stores the analysis results for further processing.
Keywords:
DeepSort; Detekce objektů; Flask; Počítačové Vidění; Python; Rozpoznávání obrazu; Sledování objektů; Strojové učení; Webová aplikace; YOLO; Computer Vision; DeepSort; Flask; Image Recognition; Machine Learning; Object detection; Object tracking; Python; Web Application; 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/11012/191404