Depending on the amount of data to process, file generation may take longer.

If it takes too long to generate, you can limit the data by, for example, reducing the range of years.

Dissertation

Download BibTeX

Title

Highly efficient night-vision pedestrian detection based on thermal images

Authors

[ 1 ] Instytut Automatyki i Robotyki, Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | [ P ] employee

Promoter

[ 1 ] Instytut Automatyki i Robotyki, Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | [ P ] employee

Supporting promoter

[ 1 ] Instytut Automatyki i Robotyki, Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | [ P ] employee

Reviewers

Title variant

PL Wysoce wydajna termowizyjna detekcja pieszych w warunkach widzenia nocnego

Language

english

Keywords
EN
  • pedestrian detection
  • night-vision
  • ADAS
PL
  • detekcja pieszych
  • widzenie nocne
  • systemy ADAS
Abstract

EN The scientific aim of this Ph.D. dissertation was development of automated mechanism for highly efficient night-vision pedestrian detection on thermal images. The research presented in this dissertation is focused to two main issues: region of interest (ROI) generation based on thresholding and procedure of tuning object classification stage. The author's motivation was to achieve the state-of-the-art accuracy and real-time performance of pedestrian detection process in order to apply it in vehicles (e.g. those equipped with driver assistance systems or in autonomous vehicles) without using special hardware i.e., general-purpose computing on graphics processing units. The proposed approach to night-vision pedestrian detection achieved very high computational efficiency, with up to 130 frames per second using the CPU only. Moreover, it was possible to obtain the state-of-the-art detection accuracy for tested detectors.

PL Celem naukowym rozprawy doktorskiej było opracowanie automatycznego mechanizmu detekcji pieszych na obrazach termowizyjnych rejestrowanych w nocy. Badania koncentrują się na dwóch głównych zagadnieniach: ekstrakcji obszaru zainteresowania w oparciu o progowanie obrazu termowizyjnego oraz odpowiednim dopasowaniu procedury klasyfikacji obiektów. Głównym zastosowaniem systemu jest detekcja w pojazdach (w systemach czasu rzeczywistego) bez konieczności wykorzystania dedykowanego sprzętu, tj. procesory graficzne. Proponowane przez autora podejście do detekcji pieszych w nocy osiągnęło bardzo wysoką wydajność obliczeniową przy użyciu samego procesora. Ponadto udało się uzyskać wysoką dokładność detekcji dla testowanych detektorów.

Number of pages

131

OECD domain

electrical engineering, electronics, computer engineering

KBN discipline

automation and robotics

Signature of printed version

DrOIN 2169

On-line catalog

to2022500522

Full text of dissertation

Download file

Access level to full text

public

First review

Paweł Skruch

Place

Kraków, Polska

Date

20.12.2021

Language

polish

Review text

Download file

Access level to review text

public

Second review

Andrzej Czyżewski

Date

30.12.2021

Language

polish

Review text

Download file

Access level to review text

public

Third review

Bogusław Więcek

Place

Łódź, Polska

Date

10.01.2022

Language

polish

Review text

Download file

Access level to review text

public

Dissertation status

dissertation

Place of defense

Poznań, Polska

Date of defense

10.03.2022

Unit granting title

Rada Dyscypliny Automatyka, Elektronika i Elektrotechnika Politechniki Poznańskiej

Obtained title

doktor nauk inżynieryjno-technicznych w dyscyplinie: automatyka, elektronika i elektrotechnika

This website uses cookies to remember the authenticated session of the user. For more information, read about Cookies and Privacy Policy.