prikaz prve stranice dokumenta Detekcija i praćenje vozila u prometu korištenjem YOLOv8
  Preuzmi
PDF 4.17 MB
diplomski rad
Detekcija i praćenje vozila u prometu korištenjem YOLOv8
Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2024. urn:nbn:hr:190:290258
Tus, Ivana
Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
Zavod za računarstvo
Katedra za inteligentne računalne sustave

Institucijski repozitorij: Repozitorij Tehničkog fakulteta u Rijeci

Citirajte ovaj rad

Tus, I. (2024). Detekcija i praćenje vozila u prometu korištenjem YOLOv8 (Diplomski rad). Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:290258

Tus, Ivana. "Detekcija i praćenje vozila u prometu korištenjem YOLOv8." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:290258

Tus, Ivana. "Detekcija i praćenje vozila u prometu korištenjem YOLOv8." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:290258

Tus, I. (2024). 'Detekcija i praćenje vozila u prometu korištenjem YOLOv8', Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, citirano: 05.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:290258

Tus I. Detekcija i praćenje vozila u prometu korištenjem YOLOv8 [Diplomski rad]. Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet; 2024 [pristupljeno 05.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:290258

I. Tus, "Detekcija i praćenje vozila u prometu korištenjem YOLOv8", Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, Rijeka, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:290258

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:290258
Podaci o radu
NaslovDetekcija i praćenje vozila u prometu korištenjem YOLOv8
Naslov (engleski)Detection and Tracking of Vehicles in Traffic Using YOLOv8
AutorIvana Tus
MentorJonatan Lerga (mentor)
Član povjerenstvaJonatan Lerga (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaSandi Ljubić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMiroslav Joler (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
(Zavod za računarstvo)
(Katedra za inteligentne računalne sustave)
Rijeka
Datum i država obrane2024-09, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Programsko inženjerstvo
Sažetak
Ovaj rad istražuje primjenu računalnog vida za automatizaciju analize prometa. Korišten je prethodno treniran YOLO model za detekciju objekata. Statistička analiza odrađena je nad rezultatima detekcije objekata računalnim vidom u dva dijela: deskriptivna statistika koristeći Python programski jezik i NumPy knjižicu te inferencijalna statistika unutar Android aplikacije pomoću Apache Commons Math knjižice. Deskriptivna statistika uključuje izračun mjera centralne tendencije, dok se inferencijalna statistika fokusira na usporedbu prometa na različitim lokacijama pomoću statističkih testova. Unutar Android aplikacije grafički su prikazani rezultati statističke analize kako bi se prikazalo statistički vjerojatno trenutno stanje prometa. Aplikacija također uključuje digitalnu kartu s OpenStreetMap-om i koristi Firebase platformu za pohranu podataka i komunikaciju između Android aplikacije i poslužitelja, te ima mogućnost direktnog slanja video snimki u bazu podataka kako bi ih poslužiteljska strana obradila.
Sažetak (engleski)
This project explores the application of computer vision for automating traffic analysis. A pre-trained YOLO model was used for object detection. The statistical analysis was conducted on the results of object detection in two parts: descriptive statistics using the Python programming language and the NumPy library, and inferential statistics within the Android application using the Apache Commons Math library. Descriptive statistics include the calculation of measures of central tendency, while inferential statistics focus on comparing traffic at different locations using statistical tests. Within the Android application, the results of the statistical analysis are graphically displayed to show the statistically probable current traffic conditions. The application also includes a digital map using OpenStreetMap and utilizes the Firebase platform for data storage and communication between the Android application and the server. It also has the capability to directly upload video recordings to the database for processing on the server side.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:190:290258
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag. ing. comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Imenovanje 4.0 međunarodna (CC BY 4.0)
Datum i vrijeme pohrane2024-09-10 14:44:10