Antalet vägtrafikanter ökar varje år, och med det ökar trängseln. Man har därför gjort undersökningar med hjälp av objektdetektionsalgoritmer på videoströmmar. Genom att analysera data resultat är det möjligt att bygga en bättre infrastruktur, för att minska trafikstockning samt olyckor. Data som analyseras kan till exempel vara att räkna hur många trafikanter som vistas på en viss väg (Slottsbron i Halmstad) under en viss tid. Detta examensarbete undersöker teoretiskt hur en YOLO algoritm samt TensorFlow kan användas för att detektera olika trafikanter. Utvärderingsmetoder som användes i projektet för att få resultatet och dra slutsatser är mAP, träning och testning av egna och andras YOLO modeller samt övervakning av FPS- och temperatur-värden. För att möjliggöra detekteringen av trafikflöde i realtid nyttjades Jetson nano toolkit. Flera olika jämförelser har skapats för att avgöra vilken YOLO modell som är lämpligast. Resultaten från tester av olika YOLO modeller visar att YOLO-TensorFlows implementationer kan detektera trafikanter med en godtagbar noggrannhet. Slutsatsen är att Jetson nano har tillräckligt med processorkraft för att detektera olika trafikanter i realtid med hjälp av original YOLO implementation. Metoderna för att detektera trafikanter är standard och fungerande för analysering av trafikflöden.Testning av mer varierande trafikmiljö under längre tidsperioder krävs för att ytterligare verifiera om Jetson nanos lämplighet.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:hh-44936 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Alsalehy, Ahmad, Alsayed, Ghada |
| Publisher | Högskolan i Halmstad, Akademin för informationsteknologi |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.1231 seconds