Original title:
Kroky ke zlepšení metod počítačového vidění pro analýzu dopravy
Translated title:
Steps Towards Improvements of Computer Vision Methods for Traffic Analysis
Authors:
Špaňhel, Jakub ; Sablatnig, Robert (referee) ; Šikudová, Elena (referee) ; Herout, Adam (advisor) Document type: Doctoral theses
Year:
2024
Language:
eng Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[eng][cze]
Rostoucí urbanizace a zvyšující se počet vozidel na silnicích přetěžují tradiční systémy řízení dopravy na hranici jejich možností. Řešení nabízejí inteligentní dopravní systémy (ITS), které využívají pokročilé technologie ke zvýšení plynulosti a bezpečnosti dopravy. Zásadní oblastí, kterou je třeba zlepšit, však zůstává robustnost metod počítačového vidění v rámci ITS, které jsou nezbytné pro analýzu dopravy. Tato práce přispívá k této oblasti, konkrétně se zaměřuje na přesné (fine-grained) rozpoznávání vozidel, reidentifikaci vozidel, rozpoznávání registračních značek a monokulární měření rychlosti vozidel. Bylo představeno několik nových datových sad, vysoce ceněných výzkumnou komunitou, které rozšiřují hodnocení a zkoumání v každé z výše uvedených oblastí. Hlavní přínosy lze shrnout následovně: Nové technicky augmentace pro přesné rozpoznávání vozidel & rozšíření dříve publikované datové sady. Nová metoda agregace vizuálních znaků pro re-identifikaci vozidel & datová sada. Inovativní přístup k rozpoznávání registračních značek pomocí zarovnání registrační značky a holistického rozpoznávání & tři publikované datové sady. Největší datová sada pro měření rychlosti vozidel & stanovení výchozího vyhodnocení s dostupnými metodami vizuálního meření rychlosti. Klíčová zjištění této práce prokazují významné zvýšení přesnosti, účinnosti a robustnosti metod počítačového vidění aplikovaných na analýzu dopravy. Přínosy tohoto výzkumu byly oceněny na nejvýznamnějších konferencích a v časopisech v oblasti ITS a stanovují nové standardy pro budoucí práci. Tím, že tato práce posunula současný stav ITS a přispěla cennými zdroji pro probíhající výzkum, představuje zásadní krok směrem k udržitelnějším, efektivnějším a inteligentnějším dopravním systémům. Má důsledky pro řízení dopravy a širší společenský cíl vytvořit citlivější a přizpůsobivější městské prostředí.
The rapid urbanization and increasing number of vehicles on the roads have stretched traditional traffic management systems to their limits. Intelligent Transportation Systems (ITS) offer a solution, utilizing advanced technologies to enhance traffic flow and safety. The robustness of computer vision methods within ITS, essential for traffic analysis, remains a crucial area for improvement. This thesis substantially contributes to this field, specifically focusing on Vehicle Fine-Grained Recognition, Vehicle Re-Identification, License Plate Recognition, and Monocular Vehicle Speed Measurement. Several new datasets, highly appreciated by the research community, were introduced, enhancing the evaluation and exploration within each domain mentioned earlier. The main contributions can be summarized as follows: Novel method for aggregation of visual features for vehicle re-identification & dataset. Innovative approach to license plate recognition using alignment of the license plate and holistic recognition & three published datasets. Novel augmentation techniques for vehicle fine-grained recognition & extension of previously published dataset. The biggest dataset for vehicle speed measurement & baseline evaluation with state-of-the-art methods. The key findings of this work demonstrate a significant enhancement in the accuracy, efficiency, and robustness of computer vision methods applied to traffic analysis. This research's contributions have been recognized at top conferences and journals in ITS, setting new standards for future work. By advancing the current state of ITS and contributing valuable resources for ongoing research, this thesis represents a step towards more sustainable and efficient intelligent transportation systems.
Keywords:
analýza dopravy; měření rychlosti vozidel; počítačové vidění; re-identifikace vozidel; rozpoznávání registračních značek; rozpoznávání typu vozidel; zarovnání registračních značek; computer vision; license plate alignment; license plate recognition; traffic analysis; vehicle fine-grained recognition; vehicle re-identification; vehicle speed measurement
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/11012/245525