Module for real-time object detection in video stream
Název práce v češtině: | Modul pro detekci objektů ve video streamu v reálném čase |
---|---|
Název v anglickém jazyce: | Module for real-time object detection in video stream |
Klíčová slova: | video dohled, zpracování videa v reálném čase, detekce objektů v reálném čase |
Klíčová slova anglicky: | video surveillance, real-time video processing, real-time object detection |
Akademický rok vypsání: | 2019/2020 |
Typ práce: | bakalářská práce |
Jazyk práce: | angličtina |
Ústav: | Katedra softwarového inženýrství (32-KSI) |
Vedoucí / školitel: | prof. RNDr. Tomáš Skopal, Ph.D. |
Řešitel: | skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd. |
Datum přihlášení: | 02.06.2020 |
Datum zadání: | 02.06.2020 |
Datum potvrzení stud. oddělením: | 02.06.2020 |
Datum a čas obhajoby: | 07.07.2020 09:00 |
Datum odevzdání elektronické podoby: | 04.06.2020 |
Datum odevzdání tištěné podoby: | 04.06.2020 |
Datum proběhlé obhajoby: | 07.07.2020 |
Oponenti: | doc. RNDr. Martin Kruliš, Ph.D. |
Zásady pro vypracování |
Cílem BP je návrh a implementace modulu pro real-time detekci objektů ve video streamu a jejich export do relační databáze. Implementace detekce bude realizována v CUDA na GPU a export detekcí potom vně, na CPU platformě. Detekce objektů bude využívat existující natrénovaný SSD model. Důraz je kladem na zpracování v reálném čase, neboť modul bude zapojen do systému pro videoanalytiku, ve kterém se předpokládá zpracování v reálném čase bez ukládání video zdroje. Výsledné detekce se budou zapisovat do PostgreSQL databáze. Součástí vývoje bude profiling a testování celé detekční pipeline a následná optimalizace pro co nejefektivnější běh. |
Seznam odborné literatury |
M. Dobranský, Detekce objektů pro kamerový dohled pomocí SSD přístupu, diplomová práce MFF UK, 2019
Brian Tuomanen, Hands-On GPU Programming with Python and CUDA: Explore high-performance parallel computing with CUDA, Packt Publishing, 2018 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html |