|
|
Systém pro asistenci při nepřehledných dopravních situacích
Podola, David ; Janáková, Ilona (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
Nepřehledné dopravní křižovatky typu T představují místa s častou nehodovostí. Možné řešení nabízí instalace inteligentního dopravního zrcadla, které snímá a vyhodnocuje situaci v okolí křižovatky a podává řidičům přijíždějícím z vedlejší komunikace jednoznačně srozumitelný signál, zdali mohou v jízdě pokračovat či je třeba vyčkat. Práce se zabývá studií dosažitelnosti spolehlivé detekce nestacionárních objektů pomocí optických metod (kamerového vstupu). Navržený detekční algoritmus, tvořící jádro zamýšleného zařízení, detekoval objekty poměrně spolehlivě, nicméně vykázal horší výsledky se stoupající vzdáleností objektů od křižovatky. Jelikož lze zlepšení detekce na delší vzdálenosti dosáhnout poměrně jednoduše, například pomocí kamery s větším fokusem, byla v závěru práce potvrzena realizovatelnost daného úkolu pomocí zvolené metody optické detekce.
|
|
|
Rozpoznání typu vozidla z dohledové kamery
Mencner, Pavel ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Sochor, Jakub (vedoucí práce)
Cílem této práce je detekce vozidel v obraze z dopravní dohledové kamery a jemná klasifikace jejich typu (výrobce a model). V práci je implementována normalizační metoda Unpack, která slouží pro transformaci obrazu vozidla do jeho zdánlivé rovinné reprezentace, za účelem zvýšení úspěšnosti klasifikátoru. Metoda Unpack využívá pro normalizaci 3D bounding box vozidla, který je v testovací fázi sestaven z informací o kontuře a směru k úběžníkům vozidla. Součástí práce je srovnání přesnosti metody přímé a Unpack klasifikace. Řešení se skládá z více na sebe navazujících částí, které využívají konvolučních neuronových sítí. Tyto části jsou: detekce vozidel v obraze, odhad směru k úběžníkům scény řešený jako klasifikační úloha, detekce kontury vozidel s využitím konvoluční Encoder-Decoder sítě a jemná klasifikace typu vozidel. Pomocí klasifikace s využitím metody Unpack bylo dosaženo zvýšení přesnosti systému o 2% proti přímé klasifikaci, dosahujíc výsledné úspěšnosti 86%. Výsledkem práce je systém jemné klasifikace typu vozidel pracující se záznamem z dohledové kamery bez omezení pozorovacích úhlů.
|
|
|
Re-identifikace vozidla pomocí rozpoznání jeho registrační značky
Špaňhel, Jakub ; Juránková, Markéta (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem algoritmů detekce a rozpoznání registrační značky vozidla, které by byly použitelné pro re-identifikaci vozidla v obraze, a vytvořením jednoduchého systému analýzy dopravy. Byly navrženy a otestovány jednotlivé části toho systému. Konkrétně se jedná o detekci vozidel, detekci a rozpoznání registrační značky vozidla a systém samotný. Detekce vozidel je prováděna pomocí metody odečítání pozadí a vytváření ohraničení těchto oblastí s úspěšností ~92%. Registrační značka je detekována pomocí kaskády klasifikátoru a dosahuje úspěšnosti 81.72% a přesnosti 94.42%. Rozpoznání poznávací značky pomocí metody Template matching dosahuje úspěšnosti 60.55%. Proto byl představen zcela nový princip rozpoznávání registrační značky vozidla pomocí jejího skenování užitím principu sliding window a rozpoznáváním neuronovou sítí. Neuronová síť dosahuje úspěšnosti 64.47% pro testovací datovou sadu při použití pěti příznaků. Malou úspěšnost neuronové sítě však ovlivňuje nedostatek vzorků některých znaků registrační značky.
|
|
|
Detekce kolizí vozidel
Kruták, Martin ; Sochor, Jakub (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje systém pro detekci a vícenásobné sledování vozidel z dohledových kamer s detekcí kolizí. Práce je zaměřena na detekci a predikci kolize vozidel na dálnicích v jednom směru jízdy. Systém není plně automatický, tudíž vyžaduje počáteční nastavení (např. čáry vymezující pruhy na silnici) pro svou správnou funkčnost. Problém je řešen tak, že je nejdříve získána přesná kontura vozidla. Poté je vypočteno těžiště této kontury. Na základě tohoto těžiště je každému vozidlu přidělen jízdní pruh, ve kterém se pohybuje a každé vozidlo je poté sledováno individuálně. Práce dále představuje metodu predikce a detekce kolize. Pro tuto část je vytvořen obdélník kolem přízemní části vozidla. Tento obdélník je poté zvětšen a vyhodnocován proti obdélníkům jiných vozidel. Objekty, jejichž obdélníky se překrývají jsou předmětem dalšího sledování možné kolize. Experimentální výsledky ukazují 72% přesnost konstrukce přízemního obdélníku jakožto základního stavebního kamene v navrženém systému pro detekci kolizí. Výhody systému jsou v jeho možnostech využití v kamerových systémech, které monitorují provoz na dálnicích.
|
|
|
Detekce aut přijíždějících ke křižovatce
Vácha, Lukáš ; Orság, Filip (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Sledování dopravy za pomocí počítačového vidění se stává v praxi žádaným systémem, který umožňuje nedestruktivní instalaci a je využitelný v celé řadě aplikací. Tato práce se zaměřuje na automatické sledování vozidel, přijíždějících ke křižovatce. Jsou zde popsány vybrané metody detekce pohybujících se vozidel a způsob jejich následného sledování. Na základě těchto metod je navržena aplikace, která je implementována a otestována vzhledem k různým světelným podmínkám a směru přijíždějících vozidel.
|
|
|
Detekce automobilů v obraze
Špaňhel, Jakub ; Juránek, Roman (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce si klade za cíl implementovat metodu detekce a sledování automobilu založenou na modelu pohybu, vhodnou pro zpracování v reálném čase. Je zde uveden rozbor běžně užívaných metod detekce a představen princip této metody, který se skládá z detekce nízkoúrovňových klíčových bodů, časoprostorového profilování snímků i klíčových bodů a~klasifikací získaných stop pomocí HMM. Následně byly s metodou prováděny experimenty sloužící k nalezení oblastí potenciálního zlepšení metody.
|
|
|
SMART CAR: Automatická detekce vozidel
Burkot, Martin ; Žák, Pavel (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato bakalárská práce se venuje detekci pohybujících se vozidel v sekvenci obrázku. V úvodu je proveden strucný rozbor soucasných metod pro detekci vozidel a pohybu ve scéne obecne. V dalších kapitolách je navržena a popsána implementace detektoru pohybujících se vozidel v obraze založeném na urcování optického toku. V záveru je provedeno zhodnocení daného rešení.
|
|
|
Detekce automobilů v obraze
Pálka, Zbyněk ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Krajsa, Ondřej (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o sledování provozu v dopravních komunikacích. Jsou zde rozebrány různé metody extrakce pozadí a čtyři metody detekce vozidel. Dále je zde popsána metoda počítání vozidel. Všechny metody byly realizovány v programovém prostředí Matlab, pro které bylo vytvořeno grafické uživatelské rozhraní. Jedna celá kapitola je věnována postupu při praktickém návrhu programu. Metody jsou porovnávány na sadě testovacích videí. Výsledkem jsou podrobné statistické údaje pojednávající o efektivnosti jednotlivých metod.
|
|
|
Klasifikace dopravní scény
Vomela, Miroslav ; Janáková, Ilona (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Práce představuje obecný přehled postupů používaných v aplikacích pro monitorování provozu. Jsou zde popsány různé přístupy pro řešení jednotlivých kroků procesu detekce vozidel. Je provedena analýza těchto metod. Dále se tato práce zaměřuje na návrh a realizaci komplexního robustního algoritmu pro detekci vozidel v reálném čase. Je založen na analýze video-sekvence pořízené statickou kamerou umístěnou na komunikaci. Zpracování sestává z mnoha kroků. Výsledkem jsou statistiky monitorování dopravní situace, jako je průměrná rychlost, počet vozidel a stupeň provozu.
|
|
|
Detekce a počítání automobilů v obraze (videodetekce)
Kozina, Lubomír ; Beszédeš,, Marián (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
V diplomové práci na téma Detekce a počítání automobilů v obraze (videodetekce) jsem se zabýval vyhledáváním pohybujících se objektů v sekvenci na sebe navazujících snímků z dopravní kamery. V práci jsou popsány různé metody výpočtu modelu prostředí a následného označení pohybujících se vozidel, počítání pohybujících se vozidel nebo určení přibližné rychlosti pohybu vozidel. Pro pohodlnější vyhodnocení snímané scény bylo vytvořeno uživatelské rozhraní v programu MATLAB.
|
host ::
RSS.