Original title: Analýza dopravního provozu s využitím strojového učení
Translated title: Traffic analysis using on machine learning
Authors: Zelený, Ondřej ; Slanina, Martin (referee) ; Frýza, Tomáš (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2022
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [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.
Keywords: detekce objektů; Hluboké učení; klasifikaace objektů; konvoluční neuronové sítě; počítačové vidění; python; pytorch; učení s učitelem; computer vision; convolutional neural networks; Deep learning; object detection; object klasification python; pytorch; supervised learning

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/11012/204790

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-571442


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