Detection of Vehicles in Image

Tato práce si klade za cíl implementovat metodu detekce a sledování automobilu založenou na modelu pohybu, vhodnou pro zpracování v reálném čase. Je zde uveden rozbor běžně užívaných metod detekce a představen princip této metody, který se skládá z detekce nízkoúrovňových klíčových bodů, časoprostorového profilování snímků i klíčových bodů a~klasifikací získaných stop pomocí HMM. Následně byly s metodou prováděny experimenty sloužící k nalezení oblastí potenciálního zlepšení metody.This thesis aims to implement the vehicle detection and tracking method based on the motion model suitable for real-time processing. The first part includes analysis of the commonly used methods. The second part introduces principles of implemented method. This method consists of low-level features extraction, the spatiotemporal profiling of extracted features and image intensities, and classification of obtained traces based on HMM. Subsequently experiments using this trustworthy method are conducted to locate areas of potential method improvements.

1st Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2023: Challenge Results

The 1$^{\text{st}}$ Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2023 focused on maritime computer vision for Unmanned Aerial Vehicles (UAV) and Unmanned Surface Vehicle (USV), and organized several subchallenges in this domain: (i) UAV-based Maritime Object Detection, (ii) UAV-based Maritime Object Tracking, (iii) USV-based Maritime Obstacle Segmentation and (iv) USV-based Maritime Obstacle Detection. The subchallenges were based on the SeaDronesSee and MODS benchmarks. This report summarizes the main findings of the individual subchallenges and introduces a new benchmark, called SeaDronesSee Object Detection v2, which extends the previous benchmark by including more classes and footage. We provide statistical and qualitative analyses, and assess trends in the best-performing methodologies of over 130 submissions. The methods are summarized in the appendix. The datasets, evaluation code and the leaderboard are publicly available at https://seadronessee.cs.uni-tuebingen.de/macvi.Comment: MaCVi 2023 was part of WACV 2023. This report (38 pages) discusses the competition as part of MaCV

Re-Identification of Vehicles by License Plate Recognition

Tato práce se zabývá návrhem algoritmů detekce a rozpoznání registrační značky vozidla, které by byly použitelné pro re-identifikaci vozidla v obraze, a vytvořením jednoduchého systému analýzy dopravy. Byly navrženy a otestovány jednotlivé části toho systému. Konkrétně se jedná o detekci vozidel, detekci a rozpoznání registrační značky vozidla a systém samotný. Detekce vozidel je prováděna pomocí metody odečítání pozadí a vytváření ohraničení těchto oblastí s úspěšností ~92%. Registrační značka je detekována pomocí kaskády klasifikátoru a dosahuje úspěšnosti 81.72% a přesnosti 94.42%. Rozpoznání poznávací značky pomocí metody Template matching  dosahuje úspěšnosti 60.55%. Proto byl představen zcela nový princip rozpoznávání registrační značky vozidla pomocí jejího skenování užitím principu sliding window  a rozpoznáváním neuronovou sítí. Neuronová síť dosahuje úspěšnosti 64.47% pro testovací datovou sadu při použití pěti příznaků. Malou úspěšnost neuronové sítě však ovlivňuje nedostatek vzorků některých znaků registrační značky.This thesis aims at proposing vehicle license plate detection and recognition algorithms, suitable for vehicle re-identification. Simple urban traffic analysis system is also proposed. Multiple stages of this system was developed and tested. Specifically - vehicle detection, license plate detection and recognition. Vehicle detection is based on background substraction method, which results in an average hit rate of ~92%. License plate detection is done by cascade classifiers and achieves an average hit rate of 81.92% and precision rate of 94.42%. License plate recognition based on Template matching results in an average precission rate of 60.55%. Therefore the new license plate recognition method based on license plate scanning using the sliding window principle and neural network recognition was introduced. Neural network achieves a precision rate of 64.47% for five input features. Low precision rate of neural network is caused by small amount of training sample for some specific license plate characters.

Steps Towards Improvements of Computer Vision Methods for Traffic Analysis

Rostoucí urbanizace a zvyšující se počet vozidel na silnicích přetěžují tradiční systémy řízení dopravy na hranici jejich možností. Řešení nabízejí inteligentní dopravní systémy (ITS), které využívají pokročilé technologie ke zvýšení plynulosti a bezpečnosti dopravy. Zásadní oblastí, kterou je třeba zlepšit, však zůstává robustnost metod počítačového vidění v rámci ITS, které jsou nezbytné pro analýzu dopravy.  Tato práce přispívá k této oblasti, konkrétně se zaměřuje na přesné (fine-grained) rozpoznávání vozidel, reidentifikaci vozidel, rozpoznávání registračních značek a monokulární měření rychlosti vozidel. Bylo představeno několik nových datových sad, vysoce ceněných výzkumnou komunitou, které rozšiřují hodnocení a zkoumání v každé z výše uvedených oblastí.     Hlavní přínosy lze shrnout následovně: Nové technicky augmentace pro přesné rozpoznávání vozidel & rozšíření dříve publikované datové sady. Nová metoda agregace vizuálních znaků pro re-identifikaci vozidel & datová sada. Inovativní přístup k rozpoznávání registračních značek pomocí zarovnání registrační značky a holistického rozpoznávání & tři publikované datové sady. Největší datová sada pro měření rychlosti vozidel & stanovení výchozího vyhodnocení s dostupnými metodami vizuálního meření rychlosti. Klíčová zjištění této práce prokazují významné zvýšení přesnosti, účinnosti a robustnosti metod počítačového vidění aplikovaných na analýzu dopravy.  Přínosy tohoto výzkumu byly oceněny na nejvýznamnějších konferencích a v časopisech v oblasti ITS a stanovují nové standardy pro budoucí práci.  Tím, že tato práce posunula současný stav ITS a přispěla cennými zdroji pro probíhající výzkum, představuje zásadní krok směrem k udržitelnějším, efektivnějším a inteligentnějším dopravním systémům. Má důsledky pro řízení dopravy a širší společenský cíl vytvořit citlivější a přizpůsobivější městské prostředí