Original title:
Detekce anomálií v chůzi chodců
Translated title:
Detection of Anomalies in Pedestrian Walking
Authors:
Pokorný, Ondřej ; Orság, Filip (referee) ; Goldmann, Tomáš (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2022
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Cílem práce bylo vytvořit systém pro detekci anomálií v záznamech chůze chodců. Jako základ aplikace použijeme již existující řešení pro extrakci souřadnic skeletu chodce OpenPose. Pro následnou detekci z hodnot souřadnic jsem se zaměřil na řešení pomocí neuronových sítí. K řešení jsem použil obousměrnou LSTM neuronovou síť, která během experimentování měla nejlepší hodnoty detekce. Výsledná aplikace zvládá detekci tří anomálií a to skoku, dřepu a kliku. Výstupem je video, ve kterém jsou nápisem označeny sekvence, které obsahují anomálii. Celý systém je implementovaný v jazyce Python a jeho běžně dostupných knihoven.
The goal of this work was to create a system that would be able to detect anomalies in pedestrian walking. As the core of my application, I have used OpenPose, which is an application for detecting human skeletons. Then I used a bidirectional LSTM neural network to detect anomalies in video sequences. This architecture was chosen during the experiment because it outperformed other solutions. I trained my model to detect three types of anomalies. The output of my application is a video with marked sequences of anomalies. The whole system is implemented in Python.
Keywords:
anomaly; anomaly detection; artificial intelligence; computer vision; human detection; image processing; LSTM; machine learning; neural networks; python; reccurent neural networks; skelet detection; surveillance system; anomálie; detekce anomálií; detekce lidí; detekce skeletu; kamerový systém; LSTM; neuronové sítě; počítačové vidění; python; rekurentní neuronové sítě; strojové učení; umělá inteligence; zpracování obrazu
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/207494