prikaz prve stranice dokumenta Metoda za detekciju pješaka iz videozapisa temeljena na strojnom učenju
No public access
master's thesis
Metoda za detekciju pješaka iz videozapisa temeljena na strojnom učenju
2020. urn:nbn:hr:168:464774
Cikojević, Zvonimir
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Cite this document

Cikojević, Z. (2020). Metoda za detekciju pješaka iz videozapisa temeljena na strojnom učenju (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:464774

Cikojević, Zvonimir. "Metoda za detekciju pješaka iz videozapisa temeljena na strojnom učenju." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:464774

Cikojević, Zvonimir. "Metoda za detekciju pješaka iz videozapisa temeljena na strojnom učenju." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:464774

Cikojević, Z. (2020). 'Metoda za detekciju pješaka iz videozapisa temeljena na strojnom učenju', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 18 April 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:464774

Cikojević Z. Metoda za detekciju pješaka iz videozapisa temeljena na strojnom učenju [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2020 [cited 2024 April 18] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:464774

Z. Cikojević, "Metoda za detekciju pješaka iz videozapisa temeljena na strojnom učenju", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2020. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:464774

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitleMetoda za detekciju pješaka iz videozapisa temeljena na strojnom učenju
Title (english)Machine Learning-Based Method for Pedestrian Detection from Video
AuthorZvonimir Cikojević
MentorSven Lončarić (mentor)
Committee memberSven Lončarić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberSven Lončarić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMarko Subašić (član povjerenstva)
Committee memberMarko Subašić (član povjerenstva)
Committee memberTomislav Petković (član povjerenstva)
Committee memberTomislav Petković (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2020-07-10, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Detekcija osoba u video zapisima je važna u mnogim realnim primjenama uklju- čujući autonomna vozila. U okviru diplomskog rada potrebno je istražiti metode za detekciju pješaka u prometnim scenama snimljenim iz vozila. Naročito treba proučiti metode koje su temeljene na strojnom učenju. U okviru diplomskog rada treba odabrati metodu za detekciju pješaka korištenjem duboke neuronske mreže i koju je potrebno programski implementirati. Učenje mreže treba provesti korištenjem skupa ispitnih video zapisa. Evaluaciju točnosti metode detekcije pješaka treba provesti korištenjem video zapisa koji nisu bili korišteni za učenje.
Abstract (english)
Pedestrian detection is extremely important in many areas, especially autonomous vehicles. Focus of this paper is to explore and study current methods for detecting pedestrian in scenes captured from vehicle camera, with focus on machine learning algorithms. A method of choice will be implemented using deep neural networks. Chosen neural network has to be trained on video frames and evaluated on a separate set of video frames that network has not been trained on.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:464774
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-01-13 09:50:55