Járművek detektálása és osztályozása neurális hálókkal

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

A gépi járműfelismerés ipari felhasználási lehetőségei megjelennek többek között a forgalomszámlálásban, az önműködő autók fejlesztésében és a gépjárművek nyomon követésében. Az objektumfelismerés e speciális területén felmerült egy olyan összetett rendszer piaci igénye, amely a járművek detektálását és osztályozását közel valós időben elvégzi. A probléma megoldására mély neuronhálókat alkalmaztam.

A dolgozat összefoglalja a teljes hálózatépítési folyamatot az adatbázis létrehozásától kezdve egészen a megvalósított járműfelismerő mesterséges neurális hálózatokig. Ismertetem az adatbázisok kiépítésére létrehozott munkafolyamatokat és adatmanipulációs eszközöket, valamint a Matlab keretében felépített osztályozó hálózatokat, melyekkel nagymértékben automatizálható az adatbázis létrehozása és szerkesztése. Végül bemutatom a két felhasznált, Caffe alapú objektumdetektáló rendszer módosításait, amelyekkel a nyilvánosan elérhető hálózatok alkalmassá váltak a járműdetektálás feladatának pontos és gyors elvégzésére.

A detektálás és az osztályozás eredményét felhasználva létrehozható egy megbízható rendszer, amely képes a nyomon követés feladatát elvégezni. Ezáltal elérhetővé közelségbe került a forgalomszámlálási feladatok teljes automatizálása.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.