Lokalizace chodců v dopravě pomocí obrazů

Jan Pitala

Bakalářská práce

Pedestrian Localization Using Images

Anotace:

Cílem této práce je seznámení s metodami pro lokalizaci chodců, které jsou již v dnešní době všude okolo nás a pomáhají lidem zlepšovat život. V budoucnu budou takové metody nedílnou součástí každodenního života. Práce se bude zejména zaměřovat na konkrétní metody, srovnání přesnosti a časové náročnosti mezi sebou. Implementace detektorů pro detekci jednotlivých chodců bude v různých knihovnách pro jazyk Python. Trénink modelů bude z množiny snímků z datasetů ECP, Cityscapes a PRW. Testování jejich funkčnosti bude následně otestováno na množinách snímků ECP datasetu a Cityscapes datasetu.

Abstract:

The goal of this work is to get acquainted with methods for locating pedestrians which are already all around us today and help people improve their lives. In the future, such methods will be an integral part of everyday life. The work will mainly focus on specific methods, comparison of accuracy and time requirements among themselves. The implementation of detectors for the detection of individual pedestrians will be in different libraries for the Python language. The training of the models will be from a set of images from the ECP, Cityscapes and PRW datasets. Testing their functionality will subsequently be tested on sets of images of the ECP dataset and the Cityscapes dataset.

Klíčová slova

Cityscapes dataset, detekce chodců, ECP dataset, Faster R-CNN, HOG, příznaky Haar, PRW dataset, Python, SSDMobileNet, YOLO

Keywords

Cityscapes dataset, ECP dataset, Faster R-CNN, Haar-like features, HOG, Pedestrian Detection, PRW dataset, Python, SSDMobileNet, YOLO

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 4. 2023

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 30. 5. 2023
• Vedoucí: Radovan Fusek
• Oponent: Eduard Sojka

VŠB – Technická univerzita Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Bakalářský studijní program:
Informatika