Autokalibrace kamerových systémů a algoritmů počítačového vidění pro predikci a kolize

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F26%3A0197608" target="_blank" >RIV/00216305:26220/26:0197608 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00216305:26230/26:0197608
Výsledek na webu
<a href="https://www.ceskatelevize.cz/porady/1181680258-tyden-v-regionech-brno/324281381890713/cast/1056412/" target="_blank" >https://www.ceskatelevize.cz/porady/1181680258-tyden-v-regionech-brno/324281381890713/cast/1056412/</a>
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
Autokalibrace kamerových systémů a algoritmů počítačového vidění pro predikci a kolize
Popis výsledku v původním jazyce
Aplikace poskytující automatickou kalibraci dopravní kamery založené na automatické 3D rekonstrukci structure-from-motion. Metoda vyžaduje minimální asistenci ze strany uživatele, využívá pokročilé metody extrakce a párování příznaků založené na algoritmech hlubokého učení.
Název v anglickém jazyce
Automatic calibration of camera systems and computer vision algorithms for prediction and collisions
Popis výsledku anglicky
The application provides automatic calibration for traffic cameras based on automatic 3D reconstruction using structure-from-motion. The method requires minimal user assistance, utilizing advanced feature extraction and matching techniques based on deep learning algorithms.

Projekt
<a href="/cs/project/CK04000027" target="_blank" >CK04000027: Systém řízENí Dopravy nové gEneRace (SENDER)</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Interní identifikační kód produktu
Y-SENDER Kalibrace 1.0
Technické parametry
Software pro automatickou kalibraci je založen na 3D rekonstrukci scény metodou structure-from-motion. V rámci rekonstruované scény je následně lokalizována kalibrovaná kamera a vypočteny kalibrační parametry. Rekonstrukce je založena na vstupních obrazových datech z okolí místa, kde se nachází kalibrovaná dopravní kamera. Tato data lze získat z veřejně dostupných zdrojů. Pro zvýšení přesnosti 3D rekonstrukce jsou využity metody hlubokého učení (extrakce a párování příznaků).
Ekonomické parametry
Hlavním přínosem metody je plná automatizace kalibračního procesu, který tak oproti stávajícím přístupům minimalizuje nutnost manuálního nastavení parametrů ze strany obsluhy systému. Následně lze snížit náklady na kalibraci kamery.
IČO vlastníka výsledku
00216305
Název vlastníka
Vysoké učení technické v Brně

Podobné výsledky(10)