Automatický systém sběru dat pro dopravní průzkum

Filip Král

Bakalářská práce

Automatic data collection system for traffic surveys

Anotace:

Tato bakalářská práce popisuje návrh a implementaci, která se zabývá vytvořením a následným testováním systému automatického sběru dat pro dopravní průzkum. Cílem této práce bylo navržení architektury pro detekci a klasifikaci dopravních značek za pomocí Raspberry Pi 4 a serverového prostoru. Pro řešení problému byla vybrána detekce a klasifikace pomocí neuronových sítí, které fungují jako detekční a klasifikační skripty na straně serverové. Nakonec byla architektura systému navrhnuta jako sběr snímků a zapisování do jejich metadat u Raspberry v jednom kroku, ve druhém kroku jako detekce, klasifikace a celkové vyhodnocení na straně serverové. Řešení je automatizované za pomocí automatického odesílání pořízených snímků z Raspberry na server. Automatizace detekce a klasifikace na serverové části je připravena, ale při testování nepoužita. Výstupem je webová aplikace, která graficky zobrazuje statistické vyhodnocení. Jako programovací jazyk pro tuto práci byl použit Python.

Abstract:

This bachelor thesis describes the design and implementation that deals with the creation and subsequent testing of an automatic data collection system for traffic surveys. The aim of this work was to design an architecture for traffic sign detection and classification using Raspberry Pi 4 and server space. Neural network detection and classification was chosen to solve the problem by using neural networks to act as server-side detection and classification scripts. Finally, the architecture of the system was designed as image collection and writing to its metadata at the Raspberry in one step, in the second step as detection, classification and overall evaluation at the server side. The solution is automated by automatically sending the captured images from the Raspberry to the server. Automation of detection and classification on the server side is ready but not used in testing. The output is a web application that graphically displays the statistical evaluation. Python was used as the programming language for this thesis.

Klíčová slova

Detekce, Klasifikace, Dopravní značky, Model neuronové sítě, Webová aplikace, Raspberry Pi 4B, Trénování, GPS, EfficientDet, TensorFlow

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 14. 5. 2024

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Ing. Jana Kolaja Ehlerová, Ph.D.

Technická univerzita v Liberci

Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií

Bakalářský studijní program / obor:
Informační technologie / Aplikovaná informatika