540f65333f57f89e2b954bc4_top_coatofarms_v2.png
540f65135b848513272c60bb_top_ornament_v2.png
2011
543aaffd1b4ea3f7344afcba_1st_prize.png
informatika
Horváth Csaba
Tanító módszereken alapuló automatikus eseményanalízis nagy forgalmú többsávos utak videó felügyeletéhez
Témavezető:
Dr. Benedek Csaba
Összefoglaló
Pályamunkám témája intelligens videó kamerás felügyeleti rendszerek fejlesztéséhez kapcsolódik. A feladat egy hatékonyan működő, videó eseményfigyelő rendszerbe illeszthető algoritmus létrehozása és dokumentációja, mely párhuzamos közlekedésre alkalmas, nagy forgalmú városi utak széleskörű közlekedési felügyeletét látja el. Forgalom felügyeleti rendszerekben a megoldandó problémák többek között az objektum felismerés, objektum osztályozás és alakzatkövetés. A feladatok elvégzéséhez rendelkezésemre állt egy alapvető mozgókép kezelésre alkalmas keretrendszer, valamint egy gépi tanításon alapuló algoritmus implementáció, amely autók – részben hiányos és hamis találatokkal terhelt – észlelését végzi az egyes különálló képkockákon. A feladatmegoldás első felében ismerkedtem a már kidolgozott technológiákkal, módszerekkel, melyek segítségemre lehettek a munkában. Teszteltem a háttérkiemelés módszerét, de az én esetemben nem vezetett megfelelő szintű eredményre. Ezután egy gépi tanuláson alapuló módszerrel ismerkedtem meg, mely implementált változata részben rendelkezésre állt a használt keretrendszerben. A megvalósított rendszer hatékony működést mutatott az elvégzett tesztekkor, azonban csak az objektum detekciót végezte el, az alakzatkövetéshez más technikát kellett alkalmazni. Vizsgáltam a hisztogram alapján történő objektum megkülönböztetést, és annak felhasználhatóságát a követés megvalósításához. A tesztek során kiderült, hogy ez a módszer nem vezet értékelhető eredményre, mert több lett volna a hibaszűrésre fordított energia befektetés, mint a visszakapott pozitív eredmény. Ezután egy új módszert ismertem meg, a minta-illesztést. A technikát alkalmazva és a teszteket lefuttatva megfigyeltem, hogy ez a megvalósítás elfogadható eredményeket nyújt. A dolgozatban említett valamennyi program implementáció C++ nyelven készült. Mindkét általam készített módszer kipróbálását az OpenCV képfeldolgozási függvénycsomaggal végeztem, amiben nagy segítségemre voltak a beépített algoritmusok. Dolgozatomban végezetül kiértékeltem az eredményeket, és megállapítottam következtetéseket a továbbfejlesztési lehetőségeket illetően.
Horváth Csaba
Horváth Csaba
A TDK dolgozat elkészítésébe fektetett munka nagyon sok tapasztalattal építette karrierem fejlődését. A pályamunka elkészítése mellett szerzett jó kapcsolatoknak köszönhetően könnyebben el tudtam helyezkedni oda, ahol olyan témán dolgozhatok ami legjobban érdekel, ezért mindenkinek ajánlom a TDK munkát!
Curriculum Vitae
A budapesti Szent Margit Gimnáziumban érettségiztem 2007-ben, majd a Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológiai és Bionikai Karának mérnök informatikus szakán kezdtem egyetemi tanulmányaimat, később a Szoftvertechnológia szakirány felé szakosodtam. Az egyetem mesterképzése keretében Erasmus ösztöndíjjal egy évet Angliában tanultam, majd itt írtam diplomamunkámat képfeldolgozás témában. Jelenleg fejlesztő mérnökként dolgozom egy magyar tulajdonban lévő irányítás technikával foglalkozó cégnél.
Dr. Benedek Csaba
Dr. Benedek Csaba
Adatok feltöltés alatt