Reidentifikace automobilů ve videu
but.committee | prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (místopředseda) RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen) Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen) Ing. Igor Szőke, Ph.D. (člen) | cs |
but.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 výborně. Otázky u obhajoby: Jak si myslíte, že by se systém choval při zvětšujícím se rozdílu pohledu kamer na vozovku? Jak si myslíte, že by se systém choval když by kamery nesnímaly stejné místo, ale například kilometr vzdálené úseky dálnice? | cs |
but.jazyk | čeština (Czech) | |
but.program | Informační technologie | cs |
but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
dc.contributor.advisor | Herout, Adam | cs |
dc.contributor.author | Zapletal, Dominik | cs |
dc.contributor.referee | Sochor, Jakub | cs |
dc.date.created | 2015 | cs |
dc.description.abstract | Tato bakalářská práce se zabývá problémem reidentifikace automobilů ve videu. Reidentifikace automobilů ve videu je založena na porovnávání částí obrazu získaného z různých kamer. Tato práce je zaměřena zejména na reidentifikaci automobilů samotnou a vychází z předpokladu, že problém detekce automobilů ve videu je již vyřešen v podobě vytvořeného 3D ohraničujícího kvádru kolem vozidla. Problém reidentifikace je vyřešen pomocí barevných histogramů, histogramů orientovaných gradientů a lineárního regresoru. Příznaky jsou používány v oddělených modelech za účelem dosažení nejlepších výsledků v nejkratším výpočetním čase procesoru. Navrhovaná metoda pracuje s vysokou přesností (60% opravdu pozitivních rozpoznání s 10% mírou falešně pozitivních případů na náročné datové sadě) s výpočetním časem procesoru (Core i7) 85 milisekund pro jednu reidentifikaci vozidla za předpokladu video vstupu v plném HD rozlišení. Použitím této práce v distribuovaných dopravních monitorovacích systémech je možné zjistit důležité parametry jako doba cestování, směry dopravních toků nebo dopravní informace. | cs |
dc.description.abstract | This thesis deals with the vehicle re-identification in video problem. Vehicle re-identification is based on matching image parts obtained from different cameras. This work is focues on the re-identification itself assuming that the vehicle detection problem is already solved including extraction of a full-fledged 3D bounding box. The re-identification problem is solved by using color histograms, histograms of oriented gradients by a linear regressor. The features are used in separate models in order to get the best results in the shortest CPU computation time. The proposed method works with a high accuracy (60% true positives retrieved with 10% false positive rate on a challenging subset of the test data) in 85 milliseconds of the CPU (Core i7) computation time per one vehicle re-identification assuming the Full HD resolution video input. The applications of this work include finding important parameters like travel time, traffic flow, or traffic information in a distributed traffic surveillance and monitoring system. | en |
dc.description.mark | A | cs |
dc.identifier.citation | ZAPLETAL, D. Reidentifikace automobilů ve videu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2015. | cs |
dc.identifier.other | 88625 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/52473 | |
dc.language.iso | cs | 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 | reidentifikace automobilů | cs |
dc.subject | anonymní reidentifikace | cs |
dc.subject | počítačové vidění | cs |
dc.subject | regrese | cs |
dc.subject | extrakce příznaků | cs |
dc.subject | porovnávání obrazu | cs |
dc.subject | strojové učení | cs |
dc.subject | vehicle re-identification | en |
dc.subject | anonymous re-identification | en |
dc.subject | computer vision | en |
dc.subject | regression | en |
dc.subject | feature extraction | en |
dc.subject | image matching | en |
dc.subject | machine learning | en |
dc.title | Reidentifikace automobilů ve videu | cs |
dc.title.alternative | Re-Identification of Vehicles in Video | en |
dc.type | Text | cs |
dc.type.driver | bachelorThesis | en |
dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
dcterms.dateAccepted | 2015-06-16 | cs |
dcterms.modified | 2020-05-10-16:12:01 | cs |
eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
sync.item.dbid | 88625 | en |
sync.item.dbtype | ZP | en |
sync.item.insts | 2025.03.18 18:51:03 | en |
sync.item.modts | 2025.01.17 13:32:31 | en |
thesis.discipline | Informační technologie | cs |
thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií | cs |
thesis.level | Bakalářský | cs |
thesis.name | Bc. | cs |
Files
Original bundle
1 - 4 of 4
Loading...
- Name:
- final-thesis.pdf
- Size:
- 7.15 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- final-thesis.pdf
Loading...
- Name:
- Posudek-Vedouci prace-17333_v.pdf
- Size:
- 85.7 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek-Vedouci prace-17333_v.pdf
Loading...
- Name:
- Posudek-Oponent prace-17333_o.pdf
- Size:
- 87.11 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek-Oponent prace-17333_o.pdf
Loading...
- Name:
- review_88625.html
- Size:
- 1.42 KB
- Format:
- Hypertext Markup Language
- Description:
- file review_88625.html