Reidentifikace automobilů v obraze
Loading...
Date
Authors
Ohradzanská, Karolína
ORCID
Advisor
Referee
Mark
D
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Re-identifikácia vozidiel je užitočným nástrojom pre sledovanie a monitorovanie dopravy v rôznych situáciách. Táto práca sa zaoberá problematikou re-identifikácie automobilov v obraze, za účelom sledovania vozidiel pomocou kamerových systémov. Konkrétne sa zameriava na úlohu sledovania vozidiel pomocou viacerých kamier z medzinárodnej súťaže AI City Challenge. V práci bolo natrénovaných 5 typov konvolučných sieti a jeden transformerový model. Skúmalo sa, aké úspešnosti mali rôzne konvolúčne siete v porovnaní s transformerovym modelom pri úlohe re-identifikácie. S týmito sieťami sa vykonalo viacero experimentov nad viacerými dátovými sadami, pričom na VeRi datasete model resNeXt dosahoval úspešnosť až 86.35 %. Z dôvodu zapojenia do súťaže AI City Challenge v roku 2023 sa vytvoril aj dataset s ľuďmi, na ktorom sa vykonali rovnaké experimenty.
Vehicle re-identification is a helpful technic for tracking and monitoring traffic in various situations. This thesis deals with the issue of re-identification cars in the image to track vehicles using camera systems. Specifically, it focuses on the multi-camera vehicle tracking task from the international AI City Challenge competition. In this work were trained five types of convolutional networks and one transformer model. It investigated how successfully different convolutional networks worked compared to the transformer model in the re-identification task. Several experiments were performed with these networks on several datasets, while the resNeXt model achieved a success rate of up to 86.35~\% on the VeRi dataset. Participation in the AI City Challenge in 2023 required creating a dataset with people for the re-identification task.
Vehicle re-identification is a helpful technic for tracking and monitoring traffic in various situations. This thesis deals with the issue of re-identification cars in the image to track vehicles using camera systems. Specifically, it focuses on the multi-camera vehicle tracking task from the international AI City Challenge competition. In this work were trained five types of convolutional networks and one transformer model. It investigated how successfully different convolutional networks worked compared to the transformer model in the re-identification task. Several experiments were performed with these networks on several datasets, while the resNeXt model achieved a success rate of up to 86.35~\% on the VeRi dataset. Participation in the AI City Challenge in 2023 required creating a dataset with people for the re-identification task.
Description
Citation
OHRADZANSKÁ, K. Reidentifikace automobilů v obraze [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Inteligentní systémy
Comittee
prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. František Zbořil, CSc. (člen)
doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen)
Dr. Ing. Petr Peringer (člen)
Ing. Vladimír Veselý, Ph.D. (člen)
Ing. Radek Kočí, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-19
Defence
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm D.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení