Klasifikace typů vozidel metodou dynamického borcení času

Abstract

Tato práce se věnuje metodě borcení času. Během práce byla napsaná C/Python knihovna, která je použita na klasifikaci typů vozidel podle profilů. Testování se provádělo na reálných datech z laserového skeneru. Algoritmus byl porovnán s korelací a Euklidovskou vzdáleností. Nakonec byl vytvořen laboratorní přípravek, který demonstruje rozpoznávání vozidel metodou borcení času.This thesis focuses on the dynamic time warping. During the work was written C/Python library. Using this library, the algorithm was subsequently applied for the vehicle classification based on their shapes. Testing had been performed on real data from a laser scanner. Then the algorithm had been compared to the correlation and Euclidean distance. Finally, laboratory model had been created, which demonstrates vehicle recognition using dynamic time warping.