Fine-Grained Vehicle Recognition from Traffic Surveillance Camera

Cílem této práce je detekce vozidel v obraze z dopravní dohledové kamery a jemná klasifikace jejich typu (výrobce a model). V práci je implementována normalizační metoda Unpack, která slouží pro transformaci obrazu vozidla do jeho zdánlivé rovinné reprezentace, za účelem zvýšení úspěšnosti klasifikátoru. Metoda Unpack využívá pro normalizaci 3D bounding box vozidla, který je v testovací fázi sestaven z informací o kontuře a směru k úběžníkům vozidla. Součástí práce je srovnání přesnosti metody přímé a Unpack klasifikace. Řešení se skládá z více na sebe navazujících částí, které využívají konvolučních neuronových sítí. Tyto části jsou: detekce vozidel v obraze, odhad směru k úběžníkům scény řešený jako klasifikační úloha, detekce kontury vozidel s využitím konvoluční Encoder-Decoder sítě a jemná klasifikace typu vozidel. Pomocí klasifikace s využitím metody Unpack bylo dosaženo zvýšení přesnosti systému o 2% proti přímé klasifikaci, dosahujíc výsledné úspěšnosti 86%. Výsledkem práce je systém jemné klasifikace typu vozidel pracující se záznamem z dohledové kamery bez omezení pozorovacích úhlů.The aim of this thesis is image based detection of vehicles from traffic surveillance camera and fine-grained vehicle type recognition (manufacturer and model). In the thesis the Unpack normalization method is implemented which transforms the vehicle image into its apparent flat representation in order to increase the classifier's success rate. The Unpack method make use of 3D bounding box of the vehicle. This bounding box is constructed during test period using the information of vehicle contour and direction toward vanishing points. The thesis involve accuracy comparison between direct and Unpack classification methods. The proposed solution is based on several related parts that benefit from convolutional neural networks. These parts are: vehicle detection from image data, estimation of the directions towards vanishing points solved as classification task, vehicle contour detection using convolutional Encoder-Decoder network and fine-grained vehicle type classification. Using Unpack based classification the 2% accuracy improvement against direct classification has been achieved, resulting in 86% overall success rate. The outcome of this thesis is fine-grained vehicle classification system that works with traffic surveillance video without any viewpoint limitations.

Web App for Capturing and Sharing New Shots of Historical Photographs

Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a realizací webové aplikace pro pořizování a sdílení nových záběrů historických fotografií také označované jako refotografie. Výsledná webová aplikace je realizována v programovacím jazyce JavaScript. Serverová část je postavena na platformě Node.js a využívá aplikační rámec Express.js a NoSQL databázi MongoDB. Klientská část je realizována jako jednostránková aplikace při použití aplikačního rámce Angular 2 a komunikuje se serverem pomocí rozhraní REST.This bachelor's thesis deals with design and implementation of the web application used for capturing and sharing new shots of the historical photographs also known as rephotographs. Product application is realised in JavaScript programming language. Server side is build on the Node.js platform and use Express.js framework and NoSQL database MongoDB. Client side is realised as single page application build on Angular 2 framework and communicates with server side via REST interface.