but.committee	prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Elena Šikudová, Ph.D. (člen) prof. Dr. Ing. Robert Sablatnig (člen)	cs
but.defence	Student přednesl cíle a výsledky, kterých v rámci řešení disertační práce dosáhl. V rozpravě student odpověděl na otázky komise a oponentů. Diskuze je zaznamenána na diskuzních lístcích, které jsou přílohou protokolu. Počet diskuzních lístků: 4. Komise se v závěru jednomyslně usnesla, že student splnil podmínky pro udělení akademického titulu doktor. The student presented the goals and results, which he achieved within the solution of the dissertation. The student has competently answered the questions of the committee members and reviewers. The discussion is recorded on the discussion sheets, which are attached to the protocol. Number of discussion sheets: 4. The committee has agreed unanimously that the student has fulfilled requirements for being awarded the academic title Ph.D.	cs
but.jazyk	angličtina (English)
but.program	Výpočetní technika a informatika	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Herout, Adam	en
dc.contributor.author	Špaňhel, Jakub	en
dc.contributor.referee	Sablatnig, Robert	en
dc.contributor.referee	Šikudová, Elena	en
dc.date.created	2024	cs
dc.description.abstract	Rostoucí urbanizace a zvyšující se počet vozidel na silnicích přetěžují tradiční systémy řízení dopravy na hranici jejich možností. Řešení nabízejí inteligentní dopravní systémy (ITS), které využívají pokročilé technologie ke zvýšení plynulosti a bezpečnosti dopravy. Zásadní oblastí, kterou je třeba zlepšit, však zůstává robustnost metod počítačového vidění v rámci ITS, které jsou nezbytné pro analýzu dopravy. Tato práce přispívá k této oblasti, konkrétně se zaměřuje na přesné (fine-grained) rozpoznávání vozidel, reidentifikaci vozidel, rozpoznávání registračních značek a monokulární měření rychlosti vozidel. Bylo představeno několik nových datových sad, vysoce ceněných výzkumnou komunitou, které rozšiřují hodnocení a zkoumání v každé z výše uvedených oblastí. Hlavní přínosy lze shrnout následovně: Nové technicky augmentace pro přesné rozpoznávání vozidel & rozšíření dříve publikované datové sady. Nová metoda agregace vizuálních znaků pro re-identifikaci vozidel & datová sada. Inovativní přístup k rozpoznávání registračních značek pomocí zarovnání registrační značky a holistického rozpoznávání & tři publikované datové sady. Největší datová sada pro měření rychlosti vozidel & stanovení výchozího vyhodnocení s dostupnými metodami vizuálního meření rychlosti. Klíčová zjištění této práce prokazují významné zvýšení přesnosti, účinnosti a robustnosti metod počítačového vidění aplikovaných na analýzu dopravy. Přínosy tohoto výzkumu byly oceněny na nejvýznamnějších konferencích a v časopisech v oblasti ITS a stanovují nové standardy pro budoucí práci. Tím, že tato práce posunula současný stav ITS a přispěla cennými zdroji pro probíhající výzkum, představuje zásadní krok směrem k udržitelnějším, efektivnějším a inteligentnějším dopravním systémům. Má důsledky pro řízení dopravy a širší společenský cíl vytvořit citlivější a přizpůsobivější městské prostředí.	en
dc.description.abstract	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.	cs
dc.description.mark	P	cs
dc.identifier.citation	ŠPAŇHEL, J. Kroky ke zlepšení metod počítačového vidění pro analýzu dopravy [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.	cs
dc.identifier.other	161586	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/245525
dc.language.iso	en	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	analýza dopravy	en
dc.subject	počítačové vidění	en
dc.subject	rozpoznávání typu vozidel	en
dc.subject	re-identifikace vozidel	en
dc.subject	měření rychlosti vozidel	en
dc.subject	rozpoznávání registračních značek	en
dc.subject	zarovnání registračních značek	en
dc.subject	traffic analysis	cs
dc.subject	computer vision	cs
dc.subject	vehicle fine-grained recognition	cs
dc.subject	vehicle re-identification	cs
dc.subject	vehicle speed measurement	cs
dc.subject	license plate recognition	cs
dc.subject	license plate alignment	cs
dc.title	Kroky ke zlepšení metod počítačového vidění pro analýzu dopravy	en
dc.title.alternative	Steps Towards Improvements of Computer Vision Methods for Traffic Analysis	cs
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	doctoralThesis	en
dc.type.evskp	dizertační práce	cs
dcterms.dateAccepted	2024-05-13	cs
dcterms.modified	2024-05-14-08:46:34	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	161586	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2024.05.22 12:47:30	en
sync.item.modts	2024.05.22 12:12:18	en
thesis.discipline	Výpočetní technika a informatika	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Doktorský	cs
thesis.name	Ph.D.	cs

Kroky ke zlepšení metod počítačového vidění pro analýzu dopravy

Files

Original bundle

Collections