Den här examensarbeten tratar om spårning av fordonsbanor och fordon återidentifiering i videor med en enda och stationär kamera. Många verk har tagit upp den här fråga med utseende modeller baserade på CNN men ockluderade bilar gör det svårt att spåra alla fordon effektivt. Den föreslagna lösningen är att förbättra utseende modellen genom att skapa ett skelett av vägen och en graf för att bättre modellera bilbanorna och att få geometrisk information. Resultaten visar att denna strategi kan minska antalet räknade fordon och göra det närmare verkligheten. Som framtida arbete föreslår vi att anpassa hyperparametrarna till varje video, att använda grafen mer effektivt och att få mer data.
Keywords: Deep Learning, Computer Vision, car Re-identification, tracking, detection, mathematical morphology, skeleton, graph, traffic supervision.