Járművek detektálása és nyomonkövetése

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Kővári Bence András
Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék

A járművek detektálása és nyomonkövetése egy régóta kutatott terület. Az algoritmusok folyamatosan fejlődnek, de a mai napig nem létezik egy általános módszertan a feladat megoldására. A közlekedési infrastruktúra fejlesztésénél a járműforgalom statisztikai elemzése kulcsfontosságú, a kellően megalapozott fejlesztések világszerte évente több milliárd euró megtakarítást tesznek lehetővé. A kitűzött cél az, hogy építsek egy olyan rendszert, amely kellően pontosan és hatékonyan oldja meg a járművek detektálását és nyomonkövetését képfeldolgozási módszerek segítségével.

A megvalósításhoz a mély tanulás eszközeit hívtam segítségül. Kezdetben sokat foglalkoztam az AlexNet osztályozó hálózathoz szükséges adatok előállításával és augmentálásával. Miközben kutattam az SSD detektorhálózat után, kidolgoztam az ehhez előállítandó adatok munkafolyamatát, és az ehhez szükséges programok elkészítését, illetve telepítését elvégeztem. Felépítettem az SSD-hez szükséges környezetet, telepítettem a szükséges programkönyvtárakat. Mind az SSD 300x300as és az 500x500-as bemenetű hálózatán is elvégeztem tanításokat, a céljainkat és a hálózat paramétereit figyelembe véve. Kihasználva az SSD kimenetét, összekötöttem a SORT nevű nyomonkövetővel a detektort. A detektorhálózat és a nyomonkövető együttes működösével pontosság és sebesség tekintetében elfogadható minőségű eredmény született.

A detekorhálózat, esetleg a nyomonkövető továbbfejlesztésével speciális körülményekre is pontos és gyors eredményt fogunk tudni előállítani. A detektorhálózat és egyben osztályozó számos más problémára is alkalmas lehet, akár elegendő a hálózat újratanítása is, architektúra módosítás nélkül

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.