|
|
Tracking of Moving Objects in Video
Folenta, Ján ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with the issue of detection, tracking and counting vehicles in different directions in video. To deal with this problem, modern techniques of object detection and tracking using convolutional neural networks are used. The goal of this work is to achieve highest possible accuracy of vehicle counting while maintaining the processing of video recordings in real-time. The problems of the implemented method for detection and tracking are solved by analyzing and working with the trajectories of vehicles. With accuracy of 90,94% and total score of 0,8829, this work participated in AI City Challenge 2020, where it placed 6th.
|
|
|
Detekce objektů a sledování trasy pohybu účastníků provozu pro potřeby inteligentních dopravních uzlů
Vymazal, Tomáš ; Kiac, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Diplomová práce se zaměřuje na problematiku detekce objektů. Je navržen experiment, který posuzuje detekční modely YOLOv5, YOLOR, Scaled-YOLOv4 a EfficientDet a po- rovnává jejich vlastnosti (rychlost detekce, pamětové nároky, přesnost a jistotu detekce). K tomuto účelu je vytvořena vlastní datová sada, na které jsou tyto parametry zkoumány. Ze studie vyplývá, že nejlépe je na tom síť YOLOv5. Pro trasování objektů je použit deep SORT, který je důležitý pro následné získání trénovacích dat z videozáznamu pro predikci pohybu objektů. Přidanou hodnotou je návrh predikčního algoritmu, který je založený na polynomiálním regresním modelu.
|
|
|
Tracking of Moving Objects in Video
Folenta, Ján ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with the issue of detection, tracking and counting vehicles in different directions in video. To deal with this problem, modern techniques of object detection and tracking using convolutional neural networks are used. The goal of this work is to achieve highest possible accuracy of vehicle counting while maintaining the processing of video recordings in real-time. The problems of the implemented method for detection and tracking are solved by analyzing and working with the trajectories of vehicles. With accuracy of 90,94% and total score of 0,8829, this work participated in AI City Challenge 2020, where it placed 6th.
|
|
|
Visual tracking systém pro UAV
KOLÁŘ, Michal
Diplomová práce se zabývá analýzou současných možností pro sledování objektů v obraze, na základě které je navržen postup pro tvorbu systému schopného sledovat objekt zájmu. Součástí práce je navržení virtuální reality pro potřeby implementace sledovacího systému, jež je ve finále nasazen a testován na reálném prototypu bezpilotního prostředku.
|
host ::
RSS.