Rekonstrukce 3D informací o automobilech z průjezdů před dohledovou kamerou
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato diplomová práce se zabývá 3D rekonstrukcí vozidel projíždějících před dohledovou kamerou. V práci je nejprve představena kalibrace dohledové kamery a souvislost automatické kalibrace s 3D informacemi o sledované dopravě. Dále jsou představeny algoritmy Structure from Motion a SLAM, společně s metodami pro odhad optického toku. Za účelem prozkoumání chování pro snímky projíždějících vozidel jsou provedeny experimenty s výpočtem korespondencí a algoritmem Structure from Motion. Následně je postup algoritmu Structure from Motion upraven. SIFT příznaky jsou nahrazeny algoritmem DeepMatching za účelem získání hustých bodových korespondencí pro následnou fázi rekonstrukce. Rekonstruované modely jsou dále zpřesněny aplikováním dodatečných omezení, která jsou specifická pro rekonstrukci projíždějících vozidel. Získané modely jsou poté vyhodnoceny. Veškeré zjištěné poznatky a informace o rekonstrukci vozidel jsou pak využity k navržení dalších modifikací, které by vedly k vytvoření zcela vlastního rekonstrukčního postupu, specializovaného přímo pro 3D rekonstrukci projíždějících vozidel.
This master's thesis focuses on 3D reconstruction of vehicles passing in front of a traffic surveillance camera. Calibration process of surveillance camera is first introduced and the relation of automatic calibration with 3D information about observed traffic is described. Furthermore, Structure from Motion, SLAM, and optical flow algorithms are presented. A set of experiments with feature matching and the Structure from Motion algorithm is carried out to examine results on images of passing vehicles. Afterwards, the Structure from Motion pipeline is modified. Instead of using SIFT features, DeepMatching algorithm is utilized to obtain quasi-dense point correspondences for the subsequent reconstruction phase. Afterwards, reconstructed models are refined by applying additional constraints specific to the vehicle reconstruction task. The resultant models are then evaluated. Lastly, observations and acquired information about the process of vehicle reconstruction are utilized to form proposals for prospective design of an entirely custom pipeline that would be specialized for 3D reconstruction of passing vehicles.
This master's thesis focuses on 3D reconstruction of vehicles passing in front of a traffic surveillance camera. Calibration process of surveillance camera is first introduced and the relation of automatic calibration with 3D information about observed traffic is described. Furthermore, Structure from Motion, SLAM, and optical flow algorithms are presented. A set of experiments with feature matching and the Structure from Motion algorithm is carried out to examine results on images of passing vehicles. Afterwards, the Structure from Motion pipeline is modified. Instead of using SIFT features, DeepMatching algorithm is utilized to obtain quasi-dense point correspondences for the subsequent reconstruction phase. Afterwards, reconstructed models are refined by applying additional constraints specific to the vehicle reconstruction task. The resultant models are then evaluated. Lastly, observations and acquired information about the process of vehicle reconstruction are utilized to form proposals for prospective design of an entirely custom pipeline that would be specialized for 3D reconstruction of passing vehicles.
Description
Citation
DOBEŠ, P. Rekonstrukce 3D informací o automobilech z průjezdů před dohledovou kamerou [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Počítačová grafika a multimédia
Comittee
doc. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda)
doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (místopředseda)
doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Petr Sedlák, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Zdeněk Vašíček, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2017-06-21
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A . Otázky u obhajoby: Jak byste vyhodnocoval přesnost/kvalitu získaného 3D modelu? Přemýšlel jste o zakomponování omezení symetričnosti 3D modelu? Jak ovlivní vaše výsledky pokud automobil zrychluje/zpomaluje?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení