Original title: Detekce, sledování a klasifikace automobilů
Translated title: Detection, Tracking and Classification of Vehicles
Authors: Vopálenský, Radek ; Herout, Adam (referee) ; Juránek, Roman (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2017
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Cílem této diplomové práce je navrhnout a implementovat v jazyce C++ systém pro detekci, sledování a klasifikaci automobilů ze streamů nebo záznamů dopravních kamer. Systém běží na platformě robotického operačního systému a využívá knihovny OpenCV, FFmpeg, TensorFlow a Keras. Pro detekci je využit kaskádový klasifikátor, pro sledování Kalmanův filtr a pro klasifikaci konvoluční neuronová síť. Úspěšnost detekce je 91.93 %, sledování 81.94 % a klasifikace 63.72 %. Tento systém je součástí komplexního systému, který umí navíc kalibrovat video a měřit rychlost automobilů. Výsledný systém je možné využívat pro analýzu dopravy. The aim of this master thesis is to design and implementation in language C++ a system for the detection, tracking and classification of vehicles from streams or records from traffic cameras. The system runs on the platform Robot Operating System and uses the OpenCV, FFmpeg, TensorFlow and Keras libraries. For detection is used cascade classifier, for tracking Kalman filter and for classification of the convolutional neural network. Success rate for detection is 91.93 %, tracking 81.94 % and classification 63.72 %. This system is part of a comprehensive system, that can moreover calibrate video and measure of vehicles speed. The resulting system can be used for traffic analysis.
Keywords: cascade classifier; classification; convolutional neural network; detection; image processing; Kalman filter; ROS; tracking; traffic; detekce; doprava; Kalmanův filtr; kaskádový klasifikátor; klasifikace; konvoluční neuronová síť; ROS; sledování; zpracování obrazu

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/11012/187279

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-592411


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