Detail práce

Vizuální systém pro detekci obsazenosti parkoviště pomocí hlubokých neuronových sítí

Diplomová práce Student: Stránský Václav Akademický rok: 2016/2017 Vedoucí: Rozman Jaroslav, Ing., Ph.D.
Název anglicky
Visual Car-Detection on the Parking Lots Using Deep Neural Networks
Jazyk práce
český
Abstrakt

Počet automobilů neustále roste a jejich parkování se čím dál více komplikuje. Ve městech proto začala vznikat inteligentní parkoviště. Tato práce se zabývá návrhem a implementací robustního systému pro analýzu obsazenosti parkoviště z kamerových záznamů. Systém analyzuje jednotlivá parkovací místa ze záznamů z více-kamerového systému s možností překryvu mezi kamerami. Aplikace je navržena a implementována v Robotickém operačním systému (ROS) a její jádro se skládá ze dvou oddělených klasifikátorů. Úspěšnější, avšak pomalejší, je klasifikace pomocí hluboké neuronové sítě. Rychlou interakci řeší méně přesný klasifikátor pohybu s modelem pozadí. Systém je schopen fungovat v reálném čase, a to na grafické kartě i na procesoru. Úspěšnost systému na testovací datové sadě z reálného provozu jednoho parkoviště přesahuje 95 %.

Klíčová slova

Počítačové vidění, detekce automobilů, hluboké neuronové sítě, strojové učení, GoogLeNet, model pozadí, Robotický operační systém

Ústav
Ústav inteligentních systémů FIT VUT v Brně
Studijní program
Informační technologie, obor Počítačová grafika a multimédia
Soubory
Stav
obhájeno, hodnocení A
Obhajoba
19. června 2017
Oponent
Veľas Martin, Ing., Ph.D.
Průběh obhajoby

Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Dr. Bidlo vznesl dotaz na výhody využití neuronových sítí a možnosti jejich implementace v hardwaru. Prof. Herout položil otázku na kalibraci kamer. Student 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.

Otázky u obhajoby
  1. V kapitole 5.5 popisujete, že pre váš systém sú problematické situácie s ostrými tieňmi a bolo by vhodné použiť sofistikované metódy na ich odstránenie. Aké? Máte premyslený koncept riešenia?
  2. Aká je náročnosť nasadenia vášho systému na ďalšie (iné) parkovisko? Čo všetko tento proces zahŕňa?
  3. Akú chybovosť dosahujú ne-vizuálne riešenia pri rôznych (napr. poveternostných) podmienkach?
Komise
Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing. (UPGM FIT VUT), předseda
Beran Vítězslav, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Bidlo Michal, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Češka Milan, prof. RNDr., CSc. (UITS FIT VUT), člen
Herout Adam, prof. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Vranić Valentino, doc. Ing., Ph.D. (FIIT STU), člen
Citace
STRÁNSKÝ, Václav. Vizuální systém pro detekci obsazenosti parkoviště pomocí hlubokých neuronových sítí. Brno, 2017. Diplomová práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií. 2017-06-19. Vedoucí práce Rozman Jaroslav. Dostupné z: https://www.fit.vut.cz/study/thesis/19747/
BibTeX 
@mastersthesis{FITMT19747,
    author = "V\'{a}clav Str\'{a}nsk\'{y}",
    type = "Diplomov\'{a} pr\'{a}ce",
    title = "Vizu\'{a}ln\'{i} syst\'{e}m pro detekci obsazenosti parkovi\v{s}t\v{e} pomoc\'{i} hlubok\'{y}ch neuronov\'{y}ch s\'{i}t\'{i}",
    school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
    year = 2017,
    location = "Brno, CZ",
    language = "czech",
    url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/19747/"
}

Závěrečné práce

Nahoru