Praćenje više objekata pomoću metode višestrukih hipoteza

završni rad

• Naslov (engleski): Multiple object tracking via multiple hypothesis method
• Autor: Matko Bošnjak
• Mentor: Ivan Marković (mentor)
• Član povjerenstva: Ivan Marković (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Luka Petrović (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Jelena Gregorić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2023-09-12, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Ovaj rad prikazuje probleme i izazove praćenja više objekata te predstavlja tri glavne skupine metoda za praćenje više objekata. Prikazan je i rad Kalmanovog filtra koji se koristi u tim metodama za predstavljanje stanja objekata koji se prate i nji- hovo propagiranje u buduće vremenske korake. Evaluirane su sposobnosti jedne od tih metoda, praćenje više objekata metodom višestrukih hipoteza. Evaluirana je njena izvedenica, TOMHT, odnosno implemntacija TOMHT sustava u programskom jeziku Pythonu na generiranim i vanjskim podacima. Implementacija i postavke Kalmano- vog filtra su prilagod̄ene obradi podataka sa javnog izazova za praćenje više objekata MOTChallenge te su rezultati prikazani odgovarajućim metrikama.

Sažetak (engleski)

This thesis presents the problems and challenges of tracking multiple objects and introduces three main groups of methods for tracking multiple objects. The operation of the Kalman filter used in these methods for representing the states of the objects be- ing tracked and their propagation into future time steps is also presented. The capabili- ties of one of these methods, tracking multiple objects using the Multiple Hypotheses Tracking method, were evaluated. Its derivative, TOMHT, the implementation of the TOMHT system in the Python programming language on generated and external data was evaluated. The implementation and settings of the Kalman filter have been adap- ted for processing data from the public MOTChallenge, and the results are presented with the corresponding metrics.

• Ključne riječi: praćenje više objekata; metoda višestrukih hipoteza; Kalmanov filter; RFS; JPDAF; MHT; TOMHT; HOMHT
• Ključne riječi (engleski): multiple object tracking; multiple hypothesis tracking; Kalman filter; RFS; JPDAF; MHT; TOMHT; HOMHT
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:250376
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-10-11 08:30:15