Tato práce řeší všeobecný problém čekání ve frontě. Cílem práce je navrhnout systém, který na základě obrazové informace z videozáznamu fronty odhadne čekací dobu zákazníka. Tento problém byl řešen za pomoci objektového detektoru založeného na konvolučních neuronových sítích Faster R-CNN a trackování pomocí KCF trackeru. Ze zjištěných informací o časech průchodu a počtu čekajících je vypočten odhad čekací doby. Vytvořené řešení je využitelné v optimálních podmínkách. Jeho funkčnost závisí na umístění kamery vzhledem ke scéně, velikosti scény a kvalitě obrazu. Navržený systém by mohl pomoci ke zpříjemnění čekání ve frontě.
This work addresses common problem of queuing. The goal of the work is to propose a system that estimates queuing time from video. The proposed solution is based on convolutional neural network based object detector Faster R-CNN and KCF tracker. The queuing time is then estimated based on knowledge of serving time per person and number of waiting people. The proposed solution is usable in optimal conditions. Its functionality depends on the position of the camera relative to the scene, scene size and image quality. The proposed system could help to make waiting in the queue more enjoyable.
