Počítání unikátních aut ve snímcích
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Současné systémy pro počítání aut na parkovištích většinou využívají nějakých specializovaných zařízení, jako jsou například závory při vjezdu na parkoviště. Takový přístup není vhodný pro neplacená, či rezidenční parkoviště. I na těchto parkovištích může být však užitečné udržovat si přehled o jejich obsazenosti a jiných datech. Systém navržený v této práci využívá model YOLOv4 pro vizuální detekci aut na snímcích z kamer. Následně pro každé auto vypočítá embedding vektor, který použije při porovnávání, jestli se na daném parkovacím místě v průběhu času auto změnilo. Výsledné informace ukládá do databáze. Z těchto dat následně systém agreguje různé statistické údaje jako jsou například celkový počet detekovaných aut, průměrná obsazenost parkoviště a průměrná doba parkování jednoho auta. Tyto údaje je možné získat pomocí REST API nebo si je zobrazit ve webové aplikaci.
Current systems for counting cars on parking lots usually use specialized equipment, such as barriers at the parking lot entrance. Usage of such equipment is not suitable for free or residential parking areas. However, even in these car parks, it can help keep track of their occupancy and other data. The system designed in this thesis uses the YOLOv4 model for visual detection of cars in photos. It then calculates an embedding vector for each vehicle, which is used to describe cars and compare whether the car has changed over time at the same parking spot. This information is stored in the database and used to calculate various statistical values like total cars count, average occupancy, or average stay time. These values can be retrieved using REST API or be viewed in the web application.
Current systems for counting cars on parking lots usually use specialized equipment, such as barriers at the parking lot entrance. Usage of such equipment is not suitable for free or residential parking areas. However, even in these car parks, it can help keep track of their occupancy and other data. The system designed in this thesis uses the YOLOv4 model for visual detection of cars in photos. It then calculates an embedding vector for each vehicle, which is used to describe cars and compare whether the car has changed over time at the same parking spot. This information is stored in the database and used to calculate various statistical values like total cars count, average occupancy, or average stay time. These values can be retrieved using REST API or be viewed in the web application.
Description
Citation
UHRÍN, P. Počítání unikátních aut ve snímcích [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2021.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Strojové učení
Comittee
doc. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda)
doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (místopředseda)
Ing. David Bařina, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (člen)
doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen)
Ing. Jaroslav Rozman, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2021-06-23
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 A. Otázky u obhajoby: V práci vyhodnocujete úspěšnost detektoru jako mean average precision dosaženou na testovací části datasetu CarPK, což je v pořádku. Pro úplnost by mě však zajímalo porovnání úspěšnosti počítání aut na standardních datasetech jako je PUCPR+, či CarPK. Jak si stojí vámi natrénovaný detektor oproti standardním metodám? (Pouze detekce a NMS. Bez filtrování pomocí RoI ). Můžete uvést motivaci pro vámi navrhnutý systém?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení