Methods for advanced traffic analysis in cloud

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F22%3APR36469" target="_blank" >RIV/00216305:26230/22:PR36469 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://git.fit.vutbr.cz/SSTS-NG/TrafficAnalysis-cloud" target="_blank" >https://git.fit.vutbr.cz/SSTS-NG/TrafficAnalysis-cloud</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Methods for advanced traffic analysis in cloud

Popis výsledku v původním jazyce

Traffic analysis software in the cloud, created within the MV SECTECH project - Safe and Secure Traffic Systems of New Generation (VB01000048).  The web application for processing traffic data in the cloud offers an interface (REST API) for the task of re-identification of vehicles based on visual characteristics (appearance) of the vehicle in the image, together with the actual implementation of the developed methods.  This framework, based on Flask, RabbitMQ, Redis, Celery techniques, offers distributed traffic data processing capabilities, including computation of convolutional neural network models for extracting identification feautres using ONNX runtime. The developed web application offers the possibility of extending to other traffic analysis tasks for further development of the project.

Název v anglickém jazyce

Methods for advanced traffic analysis in cloud

Popis výsledku anglicky

Traffic analysis software in the cloud, created within the MV SECTECH project - Safe and Secure Traffic Systems of New Generation (VB01000048).  The web application for processing traffic data in the cloud offers an interface (REST API) for the task of re-identification of vehicles based on visual characteristics (appearance) of the vehicle in the image, together with the actual implementation of the developed methods.  This framework, based on Flask, RabbitMQ, Redis, Celery techniques, offers distributed traffic data processing capabilities, including computation of convolutional neural network models for extracting identification feautres using ONNX runtime. The developed web application offers the possibility of extending to other traffic analysis tasks for further development of the project.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

20206 - Computer hardware and architecture

Projekt

<a href="/cs/project/VB01000048" target="_blank" >VB01000048: Bezpečné dopravní systémy nové generace</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2022

Kód důvěrnosti údajů

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

Interní identifikační kód produktu

TrafficAnalysis-cloud

Technické parametry

Pro informace o licenčních podmínkách prosím kontaktujte: Výzkumné centrum informačních technologií, Fakulta informačních technologií VUT v Brně, Božetěchova 2, 612 66 Brno, 541 141 472.

Ekonomické parametry

Úspora nákladů při realizaci i provozu dopravní kamerových dohledových systémů, včetně parkovacích, kontrolních i represivních.  Úspora člověko-hodin operátora kamerového systému/analytika/dalších při analýze dat z dopravních kamerových systémů.

IČO vlastníka výsledku

00216305

Název vlastníka

Vysoké učení technické v Brně