Sustav za detekciju vozila u video snimkama prometnica

undergraduate thesis

• Title (english): System for detecting vehicles in traffic video sequences
• Author: Antonio Glavaš
• Mentor: Zoran Kalafatić (mentor)
• Committee member: Zoran Kalafatić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Marin Kačan (član povjerenstva)
• Committee member: Zorana Doždor (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2024-07-03, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

U okviru rada napravljen je sustav za detekciju vozila koji se temelji na često korištenim konceptima iz područja računalnog vida kao što su identifikacija, klasifikacija i prebrojavanje objekata. To je ostvareno korištenjem YOLOv8 modela čiji se rad temelji na konvolucijskoj neuronskoj mreži. Osim unaprijed treniranog modela, korišten je i model učen na javno dostupnom skupu podataka. U radu se nalazi pregled rezultata treniranja modela i usporedba kvalitete pojedinih modela testiranih na uobičajenim primjerima s prometnica. Sustav je ostvaren kao jednostavna web aplikacija koja nudi korisnicima odabir vlastite slike ili video snimke koju će model koristiti za detekciju ili brojanje vozila.

Abstract (english)

In this paper, a vehicle detection system has been developed based on commonly used concepts in the field of computer vision, such as object identification, classification, and object counting. The system utilizes YOLOv8 model, which is based on a convolutional neural network. In addition to the pre-trained model, a new model has been trained on a public dataset. The paper includes an overview of the model training results and a comparison of each model by testing their quality on common traffic images. The system is implemented as a simple web application that allows the users to select their own image or video that the model will use for vehicle detection or counting.

• Keywords: strojno učenje; računalni vid; neuronske mreže; YOLO model; detekcija; klasifikacija
• Keywords (english): machine learning; computer vision; neural networks; YOLO model; detection; classification
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:372093
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: undergraduate; Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2024-10-12 20:39:11