Analýza silničního provozu pomocí neuronových sítí

but.committeedoc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda) Mgr. Kamil Malinka, Ph.D. (člen) Ing. Miloš Musil, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Hynek, Ph.D. (člen) Ing. David Bařina, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent 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.cs
but.jazykangličtina (English)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorSmrž, Pavelen
dc.contributor.authorŽárský, Danielen
dc.contributor.refereeMusil, Petren
dc.date.created2024cs
dc.description.abstractCílem této bakalářské práce je zjednodušit analýzu silničního provozu, která využívá kamerové záznamy, a to poskutnutím prostředku pro automatickou annotaci scény. Práce popisuje obecné technické pricipy využité v kamerovém systému monitorujícím dopravu a navrhuje postup zpracování dat, získaných metodami počítačového vidění, s cílem automatizovaného nasazení systému. Následné zpracování dat využívá klastrovacích algoritmů pro identifikaci a lokalizaci hlavních směrů pohybu účastníků dopravnícho provozu. Na základě těchto výsledků je scéna automaticky annotována. Anotace scény je použitelná jako základ pozdější detekce anomálií v dopravě v reálném čase.en
dc.description.abstractThe aim of this bachelor thesis is to simplify the analysis of road traffic using camera recordings by providing a mean for automatic scene annotation. The thesis describes the general technical principles used in a traffic monitoring camera system and proposes a procedure for processing the data obtained by computer vision methods with the aim of automated deployment of the system. The subsequent data processing uses clustering algorithms to identify and locate the main directions of movement of traffic participants. Based on these results, the scene is automatically annotated. The scene annotation can be used as the basis for later real-time detection of traffic anomalies.cs
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationŽÁRSKÝ, D. Analýza silničního provozu pomocí neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.cs
dc.identifier.other153263cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/246548
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectanalýza proudů vozidelen
dc.subjectdopravní kameraen
dc.subjectdetekce objektůen
dc.subjectsledování objektůen
dc.subjectklastrováníen
dc.subjectautomatická anotace scényen
dc.subjectroad traffic flow analysiscs
dc.subjecttraffic cameracs
dc.subjectobject detectioncs
dc.subjectobject trackingcs
dc.subjectclusteringcs
dc.subjectautomatic scene annotationcs
dc.titleAnalýza silničního provozu pomocí neuronových sítíen
dc.title.alternativeRoad Transport Analysis Using Neural Networkscs
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2024-06-10cs
dcterms.modified2024-06-17-08:45:55cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid153263en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.18 21:00:51en
sync.item.modts2025.01.15 18:19:31en
thesis.disciplineInformační technologiecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédiícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs

Files

Original bundle

Now showing 1 - 3 of 3
Loading...
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
20 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
file final-thesis.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.png
Size:
3.72 MB
Format:
Portable Network Graphics
Description:
file appendix-1.png
Loading...
Thumbnail Image
Name:
review_153263.html
Size:
10.14 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_153263.html

Collections