Detection of traffic participants in video sequences using deformable part models

Rad se bavi analizom te opisom algoritma detektora temeljenog na parcijalnim deformabilnim modelima implementiranog pomoću gramatičkih modela. Cilj rada je postići detekciju više različitih objekata na istoj ulaznoj slici te naći način na koji se algoritam može ubrzati da bi se mogao koristiti za detekciju objekata u video snimkama. Korišten je grafički procesor kao sredstvo za ubrzanje algoritma pri čemu se implementacija ostvarila preko CUDA platforme za paralelno računanje. U radu se iznose problemi koji su se pojavili tijekom izrade rješenja te se daje usporedna analiza vremena izvršavanja u odnosu na originalnu implementaciju. Kao objekti detekcije se u svim testnim primjerima koriste sudionici u prometu: bicikli, pješaci i automobili.This paper deals with the analysis and description of the detector algorithm based on deformable part models implemented using grammar models. The aim of the paper is to achieve the detection of different objects on same input image and find a way to speed up the algorithm that could be used to detect objects in video sequences. Graphics processor is used to speed up the algorithm whereby the implementation is achieved using CUDA toolkit for parallel computing. This paper presents the problems which have appeared during developement of solutions and gives analysis of execution time compared to the original implementation. As objects of detection, in all test examples, are used traffic participants such as bicycles, pedestrians and cars