Metody předzpracování obrazu pro automatickou detekci účastníků silničního provozu

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25510%2F22%3A39918826" target="_blank" >RIV/00216275:25510/22:39918826 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://pernerscontacts.upce.cz/index.php/perner/article/view/2389/2122" target="_blank" >https://pernerscontacts.upce.cz/index.php/perner/article/view/2389/2122</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.46585/pc.2022.2.2389" target="_blank" >10.46585/pc.2022.2.2389</a>

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Metody předzpracování obrazu pro automatickou detekci účastníků silničního provozu

Popis výsledku v původním jazyce

Hlavním cílem tohoto článku je provést analýzu metod předzpracování obrazu a uvést jednotlivé autory a publikace, které se jimi zabývají. Za účelem získání systematického přehledu je v článku navržena metodika pro vyhledávání jednotlivých relevantních zdrojů. Metody předzpracování obrazu předcházejí automatické detekci účastníků silničního provozu. Díky vhodně zvolenému postupu předzpracování obrazu je automatická detekce přesnější a rychlejší stejně jako následující klasifikace detekovaných objektů a jejich trasování. Vhodné předzpracování obrazu se využívá jak u standardní metody detekce odečítání pozadí, tak u moderních metod pracujících na principu neuronových sítí jako CNN, YOLO, SSD a další. Obsahem článku je přehled jednotlivých nejčastěji využívaných metod předzpracování obrazu a publikací, ve kterých je jednotliví autoři využívají pro přípravu obrazu před různými metodami automatické detekce. Následuje vyhodnocení výsledků a na závěr navrhujeme směry dalšího výzkumu v této oblasti.

Název v anglickém jazyce

Image pre-processing methods used for automatic detection of road users

Popis výsledku anglicky

The main objective of this paper is to conduct an analysis of image pre-processing methods and to state individual authors and publications dealing with them. In order to obtain a systematic review, a methodology of relevant sources‘ searching is proposed in the article. The methods of image pre-processing precede the automatic detection of road users. Thank to suitably chosen image pre-processing process is the automatic detection more accurate and faster as well as consequent classification of the detected objects and their tracking. Suitable image pre-processing is used by the standard background subtraction method and by modern methods working on the principle of neural networks like CNN, YOLO, SSD etc. The content of this article is a review of individual most commonly used pre-processing methods and publications, where individual authors use them to prepare frames prior to various automatic detection methods. An evaluation of results follows and in the conclusion we propose ways for further research based on the analysis.

Druh

J_ost - Ostatní články v recenzovaných periodicích

CEP obor

—

OECD FORD obor

20104 - Transport engineering

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2022

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Perner´s Contacts

ISSN

1801-674X

e-ISSN

1801-674X

Svazek periodika

17

Číslo periodika v rámci svazku

2

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

nestrankovano

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—