Detail práce
Rozpoznávání a klasifikace dopravních situací
Cílem této práce je identifikace a klasifikace nebezpečných situací z přehledových kamer, monitorujících dopravní provoz. Příkladem takových situací jsou nebezpečné stání podél silnice a dopravní nehody, na které se práce zaměřuje. Vytvořený systém využívá detektor objektů, analyzující průměrné snímky v daném intervalu, algoritmů K nejbližších sousedů a K Means a opětovnou detekci objektů v lokálně zvětšené oblasti pro výběr kandidátů. Detekované objekty, nacházející se mimo silnici jsou přiložením masky silnice eliminovány. Modul pro zpracování anomálie pak vypočítá její interval a klasifikaci. Naměřené F1 skóre je 0,645, S4 skóre 0,535 a procentuální úspěšnost klasifikace anomálie 80 %.
detekce anomálie, klasifikace situace, analýza videa, detekce objektů, modelování pozadí,výběr kandidátů
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 D.
- Zhodnoťte, jak si Vámi implementovaný algoritmus poradí se změnou počasí nebo osvětlení scény.
- Používáte stacionární kamery?
- Zahrnuje vaše řešení i stabilizaci snímků?
Burgetová Ivana, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
Kreslíková Jitka, doc. RNDr., CSc. (UIFS FIT VUT), člen
Smrčka Aleš, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Strnadel Josef, Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
@bachelorsthesis{FITBT24437, author = "Ji\v{r}\'{i} Zbo\v{r}il", type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce", title = "Rozpozn\'{a}v\'{a}n\'{i} a klasifikace dopravn\'{i}ch situac\'{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 = 2022, location = "Brno, CZ", language = "czech", url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/24437/" }