Detekce obsazenosti parkovacích míst pomocí algoritmu strojového učení bez učitele

Abstract

Tato bakalářská práce je zaměřena na detekci obsazenosti parkovacích míst ze statických snímků. Práce obsahuje popis úprav snímků potřebných pro předzpracování obrazu, popis algoritmu strojového učení bez učitele, princip fungování klasifikátorů K-means a Expectation Maximization. Implementace těchto částí byla za pomocí OpenCV prakticky odzkoušena na reálných snímcích parkoviště a nakonec popsány výsledky.

This bachelor thesis is focused on detecting the occupancy of parking spaces from still images. Contains a description of editing images needed for image pre-processing, description of unsupervised machine learning algorithm, the operating principle of classifiers K-means and Expectation Maximization. Implementation of these segments were using OpenCV practically tested on real images park and finally describes the results.