Detail práce

Detekce dopravních značek v obraze a videu

Bakalářská práce Student: Kočica Filip Akademický rok: 2018/2019 Vedoucí: Herout Adam, prof. Ing., Ph.D.
Název anglicky
Detection of Traffic Signs in Image and Video
Jazyk práce
český
Abstrakt

Tato práce řeší problematiku detekce dopravního značení za pomoci moderních technik zpracování obrazu. K řešení byla použita speciální architektura hluboké konvoluční neuronové sítě zvaná YOLO, tedy You Only Look Once, která řeší detekci i klasifikaci objektů v jednom kroce, což celý proces značně urychluje. Práce pojednává také o porovnání úspěšnosti modelů trénovaných na reálných a syntetických datových sadách. Podařilo se dosáhnout úspěšnosti 63.4% mAP při použití modelu trénovaného na reálných datech a úspěšnosti 82.3% mAP při použití modelu trénovaného na datech syntetických. Vyhodnocení jednoho snímku trvá na průměrně výkonném grafickém čipu ~40.4ms a na nadprůměrně výkonném čipu ~3.9ms. Přínosem této práce je skutečnost, že model neuronové sítě trénovaný na syntetických datech může za určitých podmínek dosahovat podobných či lepších výsledků, než model trénovaný na reálných datech. To může usnadnit proces tvorby detektoru o nutnost anotovat velké množství obrázků.

Klíčová slova

konvoluční neuronová síť, YOLO, detekce, klasifikace, syntetická, reálná, datová sada, dopravní značka

Ústav
Studijní program
Informační technologie
Soubory
Stav
obhájeno, hodnocení B
Obhajoba
10. června 2019
Oponent
Průběh obhajoby

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 B.

Otázky u obhajoby
  1. Můžete v tabulce zobrazit dohromady všechny výsledky z kapitolky 5.4?
  2. Můžete vysvětlit přesněji nastavení detektoru, který jste použil? Můžete například zobrazit všechny "anchors" při vámi použitými "mask" a zobrazit, jaké se vybraly "kotvy" po jejich přepočítání?
Komise
Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing. (UPGM FIT VUT), předseda
Fusek Michal, Ing., Ph.D. (UMAT FEKT VUT), člen
Martínek Tomáš, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Matoušek Petr, doc. Ing., Ph.D., M.A. (UIFS FIT VUT), člen
Rogalewicz Adam, doc. Mgr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Citace
KOČICA, Filip. Detekce dopravních značek v obraze a videu. Brno, 2019. Bakalářská práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií. 2019-06-10. Vedoucí práce Herout Adam. Dostupné z: https://www.fit.vut.cz/study/thesis/22070/
BibTeX
@bachelorsthesis{FITBT22070,
    author = "Filip Ko\v{c}ica",
    type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce",
    title = "Detekce dopravn\'{i}ch zna\v{c}ek v obraze a videu",
    school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
    year = 2019,
    location = "Brno, CZ",
    language = "czech",
    url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/22070/"
}
Nahoru