Detail práce
Detekce registrační značky vozidla ve videu
Tato práce se zabývá přípravou trénovací datové sady a trénováním konvoluční neuronové sítě pro detekci registrační značky vozidla ve videu. Pro detekce byla použita technologie Darknet, konkrétně model neuronové sítě YOLOv3-tiny. Řešení bylo zaměřeno na co nejpřesnější detekce a na co nejmenší počet falešných detekcí na obrázek, a tím dosáhnout co nejmenší celkové chyby modelu. Datová sada byla připravena z již existujících volně dostupných datových sad, z datové sady poskytnuté výzkumnou skupinou GRAPH@FIT a z vlastnoručně anotovaných obrázků vytvořených ze stažených videí ze serveru YouTube. Tato datová sada byla dále také zpracována pomocí augmentace dat, čímž byla rozšířena na dvojnásobnou velikost. Pro vytvoření anotací byl použit nástroj YOLO Mark. Pro vizualizaci chybovosti modelu byla použita ROC křivka. Vytvořené řešení dosahuje minimální celkové chyby 10,849%. Součástí řešení je i již zmiňovaná datová sada.
Konvoluční neuronová síť, CNN, Hluboké učení, Darknet, YOLO, YOLOv3, YOLOv3-tiny, detekce registračních značek, detekce objektů, ROC
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 B.
- Jak hodnotíte framework Darknet?
- Jaký je vztah rozlišení obrazu a úspěšnosti detekce značek různé velikosti?
- Jaká by mohla být vhodná architektura detektoru?
- Co znamená, že nejlepší chyba je 10 procent?
- Co je podle Vás největší přednost Vašeho přístupu k detekci SPZ?
Bidlo Michal, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Křivka Zbyněk, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
Rogalewicz Adam, doc. Mgr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
@bachelorsthesis{FITBT20554, author = "Tom\'{a}\v{s} L\'{i}bal", type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce", title = "Detekce registra\v{c}n\'{i} zna\v{c}ky vozidla ve videu", school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}", year = 2019, location = "Brno, CZ", language = "czech", url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/20554/" }