Odhad 3D pozice vozidel z dopravních kamer
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cílem této bakalářské práce je vytvořit metodu pro odhad 3D pozice vozidel z dopravních kamer. V práci jsou probrány existující metody pro detekci a odhad pozice vozidel. Součástí práce je i sestavení datové sady pro trénování a experimenty nad navrženou metodou pro odhad pozice vozidel. Navržená metoda používá konvoluční neuronovou síť pro regresi podstavy vozidla na obrázku. Pozice vozidla je poté promítnuta do roviny silnice pomocí homografie. Experimenty shrnují trénovaní a vyhodnocení metody pro odhad pozice a přesnosti ruční anotace pozice.
The goal of this bachelor thesis is to create a method for the 3D pose estimation of vehicles from traffic cameras. Existing methods for the car detection and the pose estimation of vehicles are described. Part of the thesis was to build a dataset for the purpose of training and experiments on the proposed car pose estimation method. Proposed method uses a convolutional neural network for regression of the car base in the image. Car pose is then projected into the road plane using homography. Experiments summarize training and the evaluation of the car pose estimation method and accuracy of manual vehicle annotation.
The goal of this bachelor thesis is to create a method for the 3D pose estimation of vehicles from traffic cameras. Existing methods for the car detection and the pose estimation of vehicles are described. Part of the thesis was to build a dataset for the purpose of training and experiments on the proposed car pose estimation method. Proposed method uses a convolutional neural network for regression of the car base in the image. Car pose is then projected into the road plane using homography. Experiments summarize training and the evaluation of the car pose estimation method and accuracy of manual vehicle annotation.
Description
Citation
POSPÍŠIL, O. Odhad 3D pozice vozidel z dopravních kamer [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (místopředseda)
Ing. David Bařina, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Radek Burget, Ph.D. (člen)
doc. Mgr. Lukáš Holík, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2020-07-08
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 velmi dobře. Otázky u obhajoby: Jak je zajištěno, aby dvojice obrázků pořízených různými kamerami v experimentu v kap. 5.1 byly pořízené v identický okamžik, aby bylo možné porovnávat podstavy automobilů? Proč vyhodnocení v kapitole 5.3 nepoužívá stejný model jako hodnocení v kap. 5.1? Bylo by možné bez nutnosti anotování vyhodnotit velký počet vzorků a výsledky by byly daleko více vypovídající. Výsledky z experimentu popsaného v kap. 5.1 ukazují na omezenou přesnost anotací. Výsledky z kapitoly 5.3 ukazují na "větší přesnost" detekce, než ruční anotace (Tab. 5.4 vs. Tab 5.1). Jak je to možné? Vypovídají čísla z obou tabulek o týchž chybách? Jste spokojený s Vašimi výsledky?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení