|
|
Steps Towards Improvements of Computer Vision Methods for Traffic Analysis
Špaňhel, Jakub ; Sablatnig, Robert (oponent) ; Šikudová, Elena (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
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.
|
|
|
Rozpoznání registrační značky
Mrhač, Ondřej ; Sochor, Jakub (oponent) ; Navrátil, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zaobírá problematikou detekování, rozpoznávání státních poznávacích značek a následnou implementací pro konkrétní zařízení i.MX 6 Series od společnosti NXP semiconductors s.r.o. S využitím knihovny OpenCV a Tesseractu byl vytvořen vzorový program na detekci a rozpoznání registrační značky, který byl úspěšně zprovozněn na tomto zařízení. Následně byl podroben měření rychlosti běhu na počítači a na daném zařízení. Výsledkem bylo nalezení nejnáročnějších fází programu a dle toho byla navržena další možná vylepšení a rozšíření.
|
|
|
Rozpoznání registrační značky vozidla
Tilňak, Tomáš ; Juránek, Roman (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje problematice rozpoznávání registračních značek a mojí implementaci programu na rozpoznávání registračních značek. Nejdříve představím formát registračních značek v České republice. Následující kapitola je věnována existujícím způsobům řešení jednotlivých fází rozpoznávání podle vybraných vědeckých článků. Jádrem této práce je návrh a implementace programu na rozpoznávaní registračních značek, představím i jednotlivé použité knihovny, které jsem použil při mém řešení. Nezbytnou součástí vývoje programu je testování, kterému je taktéž věnována samostatná kapitola. V závěru zhodnotím dosažené výsledky a navrhnu možná rozšíření.
|
|
|
Holistické rozpoznání registrační značky pomocí konvolučních neuronových sítí
Morbitzer, Dušan ; Juránek, Roman (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvoření modelu neuronové sítě pro holistické rozpoznávání registračních značek se zaměřením na přesnost a zkrácení doby trénovacího procesu. Model byl implementován, jako spojení konvoluční neuronové sítě pro extrakci hlubokých rysů obrázku značky a Bidirectional LSTM s CTC. Natrénovaný model byl porovnán s jinou implementací, využívající holistického přístupu, která byla natrénována na stejném datasetu. Vlastní návrh sítě dosáhl lepších výsledků při rozpoznávání na datové sadě, odlišné od trénovací, s chybovostí 8,3 %.
|
|
|
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.
|
|
|
Zpracování obrazu v systému Android - detekce a rozpoznání SPZ/RZ
Hortai, František ; Petyovský, Petr (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá návrhem pro zpracování obrazu v systému Android. Volba vývojového prostředí a její implementace Pracovní postup řešení problematiky vytvoření aplikací, grafického uživatelského rozhraní a interfejsu pro Android. Popisuji můj postup při návrhu a funkcionality aplikace, komunikaci s kamerou, uložení a načítání dat. Vysvětlí se, jaké algoritmy byly implementovány pro zpracování obrazu a vyhodnocení snímku. Produkt práce je fungující aplikace, která dovoluje uživateli snímat obrázky a datový proud videa. Z vstupujících údajů vyhodnotí umístění SPZ/RZ. Aplikace umožňuje z obrázku rozpoznat text a čísla, taktéž je doplněna mnoho praktickými funkcemi a možnostmi.
|
|
|
Detekce a rozpoznání registrační značky z jedoucího vozidla
Tomovič, Martin ; Sochor, Jakub (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť aplikáciu na detekciu a rozpoznávanie registračných značiek, vhodnú pre spracovanie v reálnom čase. Práca obsahuje rozbor vybraných metód zaoberajúcich sa touto problematikou. Časť práce je venovaná súčasnej podobe registračných značiek v Českej republike. Pri tvorbe práce bola vytvorená nová dátová sada a bola implementovaná počítačová aplikácia. Aplikácia využíva existujúce knižnice určené pre počítačové videnie a strojové učenie. Jej úlohou je detekcia a rozpoznávanie značiek z videa. Detekcia je realizovaná pomocou kaskádového klasifikátora a rozpoznávanie pomocou perceptrónovej neurónovej siete. V závere je zhodnotená úspešnosť implementovaného riešenia.
|
|
|
Holistické rozpoznání registrační značky pomocí konvolučních neuronových sítí
Morbitzer, Dušan ; Juránek, Roman (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvoření modelu neuronové sítě pro holistické rozpoznávání registračních značek se zaměřením na přesnost a zkrácení doby trénovacího procesu. Model byl implementován, jako spojení konvoluční neuronové sítě pro extrakci hlubokých rysů obrázku značky a Bidirectional LSTM s CTC. Natrénovaný model byl porovnán s jinou implementací, využívající holistického přístupu, která byla natrénována na stejném datasetu. Vlastní návrh sítě dosáhl lepších výsledků při rozpoznávání na datové sadě, odlišné od trénovací, s chybovostí 8,3 %.
|
|
|
Rozpoznání registrační značky
Mrhač, Ondřej ; Sochor, Jakub (oponent) ; Navrátil, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zaobírá problematikou detekování, rozpoznávání státních poznávacích značek a následnou implementací pro konkrétní zařízení i.MX 6 Series od společnosti NXP semiconductors s.r.o. S využitím knihovny OpenCV a Tesseractu byl vytvořen vzorový program na detekci a rozpoznání registrační značky, který byl úspěšně zprovozněn na tomto zařízení. Následně byl podroben měření rychlosti běhu na počítači a na daném zařízení. Výsledkem bylo nalezení nejnáročnějších fází programu a dle toho byla navržena další možná vylepšení a rozšíření.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.