Přístupnostní navigace
E-application
Search Search Close
Bachelor's Thesis
Author of thesis: Roman Krajčík
Acad. year: 2025/2026
Supervisor: prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c.
Reviewer: Ing. Zdeněk Materna, Ph.D.
Video-based traffic monitoring relies on object detection and multi-object tracking to produce reliable object trajectories under latency and resource constraints. The rapid development of detection and tracking methods, together with differences in deployment hardware and runtime settings, makes reproducible comparison of detector--tracker pipelines difficult. This thesis presents a unified benchmarking framework for traffic-monitoring pipelines. The framework is designed as a modular system with interchangeable detector and tracker components controlled by an explicit experiment configuration. It executes the selected pipeline, computes detection and tracking metrics, records runtime and resource measurements, and stores the results as structured artifacts and automatically generated reports. The implemented framework was verified on representative benchmark configurations and shown to support end-to-end execution, metric generation, telemetry collection, artifact persistence, and comparison reporting. The results demonstrate that the framework can expose accuracy--efficiency trade-offs between different pipeline configurations and provide a reproducible basis for selecting suitable approaches for traffic-monitoring scenarios.
traffic monitoring, intelligent transportation systems, object detection, multi-object tracking, benchmarking framework, computer vision, hardware telemetry, image processing
Date of defence
15.06.2026
Result of the defence
Defended (thesis was successfully defended)
Grading
E
Process of defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm E.
Topics for thesis defence
Language of thesis
English
Faculty
Fakulta informačních technologií
Department
Department of Computer Graphics and Multimedia
Study programme
Information Technology (BIT)
Composition of Committee
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (místopředseda) Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen) Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen) Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen)
Supervisor’s reportprof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c.
Overall, this is, I think, a solid piece of work. The student has processed a large volume of algorithms, developed evaluation procedures, implemented them and described them in the text of the work. Overall, I rate it as good (C).
The bachelor's thesis was one of the more demanding. It was focused on finding objects in video sequences, more precisely on evaluating the quality of detection systems. The student had to study and use them while implementing a system for their evaluation. This was successful and, in my opinion, the result is a functional evaluation system. The work has been written in English.
The student followed the recommendation and went beyond it to obtain study materials and software. He was active and creative in the process.
The student worked actively at first, but later his consulting activity decreased, perhaps he worked independently so that the consultations would intensify again in the summer semester. He fulfilled the deadlines and he was typically prepared well for consultations.
The implementation part of the work was completed on time. As for the text, it was written just in time to allow for corrections.
N/A
Grade proposed by supervisor: C
Reviewer’s reportIng. Zdeněk Materna, Ph.D.
Celkově jde o velmi dobře až výborně zpracovanou implementační bakalářskou práci. Oceňuji zejména zobecnění zadání do použitelného benchmarkovacího frameworku, pečlivost implementace a auditovatelné výsledkové artefakty. Zbývající výhrady jsou podle mého názoru dílčí a týkají se hlavně šíře experimentálního ověření, pevného FPS v části trackerů a přesnosti některých citačních opor. Tomu odpovídá hodnocení A v dolní části pásma, orientačně 90-92 bodů.
Evaluation level: more difficult assignment
Zadání hodnotím jako obtížnější. Kombinuje počítačové vidění, víceobjektové sledování, metriky kvality, měření výkonu a reprodukovatelnou benchmarkovací infrastrukturu. Nejde o výzkum nové detekční metody, ale o náročnou integrační a evaluační práci.
Text je přehledný a technické jádro frameworku je vysvětleno srozumitelně. Výsledky dobře demonstrují funkčnost frameworku na zvoleném scénáři, je však vhodné je chápat jako ukázku na jedné MOT17 sekvenci a konkrétní sadě konfigurací, nikoli jako obecné pořadí všech detektorů a trackerů.
Formální úroveň je dobrá. V práci jsou pouze drobné formální nedostatky v odkazech, interpunkci, popiscích a jednotlivých překlepech, ty ale nemění celkové hodnocení.
Realizační výstup považuji za nejsilnější část práce. Jde o strukturovaný Python framework s konfiguracemi, adaptéry, evaluací, reportováním, dokumentací a perzistentními výsledkovými artefakty. Dílčí technické výhrady se týkají zejména pevně nastaveného FPS v tracker adaptérech a omezeného experimentálního rozsahu.
Výsledek je dobře využitelný jako benchmarkovací framework a základ pro další srovnávání detekčně-sledovacích pipeline. Pro širší závěry o relativní kvalitě jednotlivých konfigurací by bylo potřeba ověření na více sekvencích a opakovaných bězích.
Evaluation level: assignment fulfilled, and the work contains significant extensions
Zadání bylo splněno a práce jej podle mého názoru smysluplně rozšiřuje. Student zvolil obecnější směr: namísto úzké implementace jednoho detektoru nebo trackeru vytvořil framework pro benchmarkování detekčně-sledovacích pipeline, doložený kódem, konfiguracemi a výsledkovými artefakty. Tuto změnu směru hodnotím jako přínosnou, při zachování přesné hranice mezi vlastní integrací a použitými externími modely.
Evaluation level: is within the usual extent
Technická zpráva má přiměřený rozsah a pokrývá potřebné části od motivace a existujících metod přes návrh a implementaci po experimenty, výsledky a závěr.
Práce s literaturou pokrývá relevantní oblasti detekce, sledování, metrik i benchmarkingu. Rezervu vidím hlavně v tom, že některá recentní tvrzení o YOLO verzích a výkonu by zasloužila silnější oporu v primárních nebo oficiálních zdrojích.
Grade proposed by reviewer: A
Responsibility: Mgr. et Mgr. Hana Odstrčilová