Detekce a distribuce polohy vozidel z kamerových snímků

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Aleš Prokeš, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Václav Říčný, CSc. (člen) doc. Ing. Petr Drexler, Ph.D. (člen) Ing. Josef Vochyán, Ph.D. (člen) Ing. Michal Kubíček, Ph.D. (místopředseda)cs
but.defenceStudent odpovídá na dotazy odponenta a na připomínky komise doc. Ing. Petr Drexler, Ph.D. - Moc jsem neporozuměl tomu, co teda ten váš systém umí. Můžete to dovysvětlit? Student dovysvětluje Ing. Josef Vochyán, Ph.D. - Čím je způsoben ten obrovský rozptyl rychlosti, který tu prezentujete? Jak byste tu přesnost zlepšil? Následuje diskuze nad tématem a komise přijimá odpověď prof. Ing. Aleš Prokeš, Ph.D. - Máte vyhodnocenou úspěšnost klasifikace? Student odpovídá, že ano Ing. Michal Kubíček, Ph.D. - Jak jste určil ty refereční body, které jste prezentoval? Student odpovídá uspokojivěcs
but.jazykangličtina (English)
but.programElektronika a komunikační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorGötthans, Tomášen
dc.contributor.authorStryk, Filipen
dc.contributor.refereeGötthans, Jakuben
dc.date.created2023cs
dc.description.abstractTato bakalářská práce se zabývá detekcí a sledováním polohy vozidel. Nejdříve jsou představeny základní principy hlubokého učení a konvolučních neuronových sítí. Jsou popsány detektory objektů fungující na principu konvolučních neuronových sítí se zaměřením především na YOLO, které jsou následně porovnány z hlediska přesnosti a rychlosti. Je navržen, implementován a vyhodnocen systém pro detekci a sledování polohy vozidel s pomocí YOLOv4-tiny a SORT.en
dc.description.abstractThis bachelor's thesis deals with vehicle location detection and tracking. Basic principles of deep learning and convolutional networks are presented. Deep learning based object detectors are described with a focus on YOLO and then compared in terms of accuracy and speed. A system for vehicle location detection and tracking using YOLOv4-tiny and SORT is designed, implemented and evaluated.cs
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationSTRYK, F. Detekce a distribuce polohy vozidel z kamerových snímků [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.cs
dc.identifier.other151711cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/210963
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectHluboké učeníen
dc.subjectdetekce vozidelen
dc.subjectYOLOen
dc.subjectSORTen
dc.subjectDeepSORTen
dc.subjectDarkneten
dc.subjectUA-DETRACen
dc.subjectMQTTen
dc.subjectPostgreSQLen
dc.subjectDockeren
dc.subjectPythonen
dc.subjectFastAPIen
dc.subjectOpenCVen
dc.subjectNVIDIA Jetson Xavieren
dc.subjectDeep learningcs
dc.subjectvehicle detectioncs
dc.subjectYOLOcs
dc.subjectSORTcs
dc.subjectDeepSORTcs
dc.subjectDarknetcs
dc.subjectUA-DETRACcs
dc.subjectMQTTcs
dc.subjectPostgreSQLcs
dc.subjectDockercs
dc.subjectPythoncs
dc.subjectFastAPIcs
dc.subjectOpenCVcs
dc.subjectNVIDIA Jetson Xaviercs
dc.titleDetekce a distribuce polohy vozidel z kamerových snímkůen
dc.title.alternativeVehicle Location Detection and Distribution from Camera Imagescs
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2023-06-13cs
dcterms.modified2023-06-14-10:58:08cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid151711en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.18 17:39:39en
sync.item.modts2025.01.15 11:53:42en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav radioelektronikycs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
4.85 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
2.01 MB
Format:
Unknown data format
Description:
file appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_151711.html
Size:
4.36 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_151711.html
Download
Collections
2023