Univerzita Pardubice Dopravní fakulta Jana Pernera

Univerzita Pardubice

Zaměstnanci
|
Studenti
English

Publikace detail

Metody předzpracování obrazu pro automatickou detekci účastníků silničního provozu

Autoři: Berg Jan | Jilek Petr | Pokorný Jan | Krmela Jan

Rok: 2022

Druh publikace: článek v odborném periodiku

Název zdroje: Perner´s Contacts

Strana od-do: nestránkováno

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Metody předzpracování obrazu pro automatickou detekci účastníků silničního provozu	Hlavním cílem tohoto článku je provést analýzu metod předzpracování obrazu a uvést jednotlivé autory a publikace, které se jimi zabývají. Za účelem získání systematického přehledu je v článku navržena metodika pro vyhledávání jednotlivých relevantních zdrojů. Metody předzpracování obrazu předcházejí automatické detekci účastníků silničního provozu. Díky vhodně zvolenému postupu předzpracování obrazu je automatická detekce přesnější a rychlejší stejně jako následující klasifikace detekovaných objektů a jejich trasování. Vhodné předzpracování obrazu se využívá jak u standardní metody detekce odečítání pozadí, tak u moderních metod pracujících na principu neuronových sítí jako CNN, YOLO, SSD a další. Obsahem článku je přehled jednotlivých nejčastěji využívaných metod předzpracování obrazu a publikací, ve kterých je jednotliví autoři využívají pro přípravu obrazu před různými metodami automatické detekce. Následuje vyhodnocení výsledků a na závěr navrhujeme směry dalšího výzkumu v této oblasti.	předzpracování obrazu; filtrování obrazu; denoising; matematická morfologie; thresholding; automatická detekce
eng	Image pre-processing methods used for automatic detection of road users	The main objective of this paper is to conduct an analysis of image pre-processing methods and to state individual authors and publications dealing with them. In order to obtain a systematic review, a methodology of relevant sources‘ searching is proposed in the article. The methods of image pre-processing precede the automatic detection of road users. Thank to suitably chosen image pre-processing process is the automatic detection more accurate and faster as well as consequent classification of the detected objects and their tracking. Suitable image pre-processing is used by the standard background subtraction method and by modern methods working on the principle of neural networks like CNN, YOLO, SSD etc. The content of this article is a review of individual most commonly used pre-processing methods and publications, where individual authors use them to prepare frames prior to various automatic detection methods. An evaluation of results follows and in the conclusion we propose ways for further research based on the analysis.	image pre-processing; filtering; denoising; mathematical morphology; thresholding; automatic detection