Sledování pohyblivých objektů ve videu

Abstract

Táto bakalárska práca sa zaoberá problematikou detekcie, sledovania a počítania vozidiel pohybujúcich v jednotlivých smeroch vo videu. Pre riešenie problému sú využité moderné techniky detekcie a sledovania objektov využívajúce konvolučné neurónové siete. Cieľom práce je dosiahnutie čo najväčšej presnosti počítania vozidiel pri zachovaní spracovania videozáznamov v reálnom čase. Problémy implementovanej metódy pre detekciu a sledovanie sú riešené analýzou a prácou s trajektóriami vozidiel. S úspešnosťou 90,94% a s celkovým skóre 0,8829 sa táto práca zúčastnila súťaže AI City Challenge 2020, kde sa umiestnila na konečnom 6. mieste.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.