bakalářská práce

Systém pro sledování silničního provozu a detekci nehod pomocí hlubokého učení

Text práce 33.07 MB Příloha 7.41 MB

Autor práce: Daniel Duraj

Ak. rok: 2025/2026

Vedoucí: Ing. Štěpán Ježek

Oponent: Ing. Martin Jonák, Ph.D.

Abstrakt:

Táto bakalárska práca sa zaoberá problematikou sledovania cestnej premávky a automatickou detekciou dopravných nehôd s využitím techník hĺbkového učenia. V rámci práce bolo potrebné vytvoriť dátovú množinu obsahujúcu dáta získané z reálnej premávky, ďalej implementovať detekciu a trasovanie objektov, ako aj kalibráciu kamery umožňujúcu prevod obrazových súradníc na metrické jednotky. Následne bolo potrebné vytvoriť systém, ktorý na základe získaných znalostí vyhodnocuje dianie v doprave a odmerať presnosť jeho predikcií. Z porovnania výsledkov navrhnutého systému s aktuálnymi metódami využívanými v tejto problematike vyplynulo, že jeho presnosť vyhodnocovania pri jednoduchších situáciách v doprave je podobná. Pri náročnejších situáciách systém predčil ostatné metódy. Navrhnutý systém je však náchylný na nesprávne vyhodnocovanie vyplývajúce z nepresnosti detektora objektov a kalibrácie kamery. Na záver bolo implementované používateľské rozhranie a výsledný systém zabezpečený.

Klíčová slova:

Hĺbkové učenie, detekcia dopravných nehôd, dátová množina, počítačové videnie, trasovanie objektov, kalibrácia kamery

Termín obhajoby

16.06.2026

Výsledek obhajoby

obhájeno (práce byla úspěšně obhájena)

znamkaAznamka

Klasifikace

A

Průběh obhajoby

Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Student obhájil bakalářskou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta. V textu uvádíte, že data z palubních kamer nejsou vhodná. Prosím vysvětlete důvod a zkuste popsat teoretický přístup, jak by bylo možné tyto data využít za učelem rozšíření vašeho datasetu?  Používal jste metriky FPR a TPR? Jaké bylo rozložení nehod a normálního provozu v testovací sadě? Student dostatečně vysvětlil otázky.

Jazyk práce

slovenština

Fakulta

Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií

Ústav

Ústav telekomunikací

Studijní program

Informační bezpečnost (BPC-IBE)

Složení komise

doc. Ing. Václav Zeman, Ph.D. (předseda)
JUDr. Mgr. Jakub Harašta, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Karel Kuchař, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Polívka, Ph.D. (člen)
Ing. Petr Blažek, Ph.D. (člen)
Ing. Vojtěch Fiala (člen)
doc. Ing. Norbert Herencsár, Ph.D. (člen)

Posudek vedoucího
Ing. Štěpán Ježek

Téma práce představuje komplexní a náročný problém v oblasti počítačového vidění a strojového učení. Student musel v rámci práce propojit řadu pokročilých metod z různých oblastí, např. detekce a trasování objektů a pokročilou kalibraci kamery s využitím metody Structure-from-Motion. Student zadání práce zvládl na velmi dobré úrovni, pracoval samostatně a dosažené výsledky pravidelně konzultoval. Navržená metoda byla ověřena na záznamech z reálného dopravního provozu, což potvrzuje vysokou hodnotu dosažených výsledků. Přestože má navržená metoda prostor pro další zlepšení přesnosti, student správně identifikoval tato omezení. Následně také provedl objektivní srovnání s dalšími současnými metodami detekce dopravních nehod, které byly v několika měřeních překonány vlastní navrženou metodou. Kladně hodnotím také praktickou realizaci systému v podobě webové aplikace s uživatelským rozhraním, kde student při vývoji uplatnil moderní vývojové přístupy včetně kontejnerizace a úspěšně implementoval také zabezpečení aplikace. Práce obsahuje pouze drobné formální a typografické nedostatky, které neovlivňují výslednou kvalitu práce. Navrhuji hodnocení A (98 bodů) a práci doporučuji k obhajobě. Výsledný počet bodů navržený vedoucím: 98

Známka navržená vedoucím: A

Posudek oponenta
Ing. Martin Jonák, Ph.D.

Předložená bakalářská práce se zabývá automatickou detekcí dopravních nehod a sledováním silničního provozu s využitím moderních metod hlubokého učení. Student v rámci práce navrhl a vytvořil vlastní datové sady z reálného provozu, rozlišené podle náročnosti scénářů. Dále úspěšně implementoval a otestoval pokročilé algoritmy pro detekci a trasování objektů, kde na základě měření poměru rychlosti a přesnosti zvolil optimální kombinaci modelu YOLOv8s a trasovače BoT-SORT. Součástí řešení byla také kalibrace kamery a výsledný predikční systém integroval do funkčního uživatelského rozhraní.

Práce je kompletní a logicky členěná. Studentovi vytýkám pouze formální nedostatky jako absence odkazů na literaturu v úvodu práce a časté používání anglických ekvivalentů v závorkách za českými názvy, které působí strojově a nijak nezlepšuje čitelnost či porozumění textu v daném místě.

Věcně je však práce na výborné úrovni a doporučuji ji k obhajobě. Otázky k obhajobě:
  1. V textu uvádíte, že data z palubních kamer nejsou vhodná. Prosím vysvětlete důvod a zkuste popsat teoretický přístup, jak by bylo možné tyto data využít za učelem rozšíření vašeho datasetu? 
Výsledný počet bodů navržený oponentem: 92

Známka navržená oponentem: A

Odpovědnost: Mgr. et Mgr. Hana Odstrčilová