|
|
Remotely Managed Low-Energy Information Display
Petruška, Zdenko ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
The main goal of this thesis is to create visualization panel and an app used for management of content on this panel. Visualization panel is composed of a platform ESP32 and an E-ink display. The panel and the app communicate with each other using wireless connection. The app is written using Django web framework. The app provides management of multiple panels and displayed content can be shared by panels.
|
|
|
Detekce výskytu objektů ve videozáznamu
Šamánek, Jan ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí objektů ve videozáznamu, především pomocí konvolučních neuronových sítí a implementace jednoduchého uživatelského rozhraní, které dovolí uživateli vybírání mezi klasifikátory a jejich využití pro analýzu videa a jejich trénování na vlastním datasetu. První část je dedikovaná popisu strojového učení a neuronových sítí. Poté následuje část pro popis segmentace a klasifikace obrazu pomocí algoritmů strojového učení a předzpracování dat pro trénování modelů. Poslední je praktická část, která popisuje návrh vytvořeného modelu, uživatelského rozhraní a dosažených výsledků.
|
|
|
Identification of Persons in the Video from Quadcopter
Mojžiš, Tomáš ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
The aim of this thesis is to make an application capable of recognizing people's faces based on a user-created database in drone footage. The database is made of pictures of people that should be identified in the footage. The output of this application is a video where the demanded people are labeled with their names. Some face detection and recognition state of the art solutions based on neural networks are compared in this work. The final solution consists of the MTCNN detector and a face embedding extractor based on ArcFace. The created multiplatform application allows to recognize people in drone footage even with face width of less than 20 pixels. The final solution was tested on a private dataset comprised of drone footage.
|
|
|
Určování počasí podle snímků oblaků
Kukaň, Tomáš ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce bylo vytvořit aplikaci schopnou předpovědět nastávající počasí na základě fotografie oblak s využitím konvolučních neuronových sítí. V této práci jsou popsané kategorie oblak a jejich odpovídající předpověď. Dále zde jsou výsledky experimentů s různými architekturami sítí a datasetů s přihlédnutím na jejich úspěšnost v rozeznání typu oblak. Nakonec je tu krátce popsána tvorba finální aplikace a řešení problémů, kterým jsem čelil při její implementaci.
|
|
|
Lokalizace automobilu pomocí satelitních systémů
Uhliar, Martin ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá návrhom a následnou hardvérovou a softvérovou implementáciou lokalizačného zariadenia slúžiaceho na získavanie polohy a rýchlosti automobilu na zemskom povrchu. Prostredníctvom mobilnej siete GPRS sú získané hodnoty prenesené na vzdialený server a následne sú uložené do databázy. Tieto údaje sú užívateľovi prezentované prostredníctvom webovej aplikácie, ktorá zobrazuje aktuálnu polohu automobilu na mape. Zariadenie je ovládané ARM mikrokontrolérom.
|
|
|
Biometrická brána využívající kamer pro identifikaci osob
Jelen, Vilém ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Biometrické brány se používají pro rychlou a přesnou identifikaci osob. Z~biometrických charakteristik jsou běžně používány duhovka, obličej a otisky prstů. Jejich kombinací lze dosáhnout lepších výsledků identifikace. Cílem této práce je vytvoření takové biometrické brány společně s~řídící aplikací. Využita je kombinace duhovky obou očí a obličeje, který je snímán kamerami ze tří úhlů pro zvýšení přesnosti. K~detekci a extrakci příznaků obličeje jsou použity neuronové sítě. Rozpoznání duhovky je realizováno pomocí Daugmanova algoritmu.
|
|
|
Deskriptor pro identifikaci osoby podle obličeje
Coufal, Tomáš ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Práce shrnuje dosavadní poznatky v oboru biometrie při řešení problematiky identifikace osoby podle tváře. Zaměřuje se na konvoluční neuronové sítě a kapslové sítě. Dále se zabývá současnými, modernímy postupy a jejich implementacemi. V neposlední řadě nabízí vlastní implementaci obdobného řešení na bázi architektury CapsNet - kapslových neuronových sítí. Práce dále rozebírá přínosy a možnosti využití této architektury pro identifikaci podle obličeje.
|
|
|
Multikamerová biometrická brána pro identifikaci osob
Kosík, Dominik ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce řeší vytvoření biometrické brány pro identifikaci osob. Identifikace probíhá za pomocí 5 barevných kamer a IR kamery. IR kamera zajišťuje detekci osoby a následně se ze snímku barevných kamer vytváří 3D model obličeje osoby. Na základě tohoto modelu se provádí identifikace. Jelikož při vytváření samotného 3D modelu docházelo k nepřesnostem, což má vliv na rozpoznání osoby, není výsledná identifikace dostatečně přesná. Z toho důvodu je zapotřebí upravit algoritmy zpracovávající 3D model, a tak dosáhnout dostatečné přesnosti.
|
|
|
Rekonstrukce snímku obličeje s využitím neuronových sítí
Zubalík, Petr ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Hlavním cílem této bakalářské práce je navrhnout a implementovat model neuronové sítě, který bude schopen rekonstruovat snímky obličeje v tak nízkém rozlišení, že na nich budou rozmazány základní části obličeje. Zadaný problém rekonstrukce obličejů je vyřešen pomocí modelů založených na konvolučních neuronových sítích. První model je postaven na architektuře ResNet, kdežto druhý staví na principech generativních kompetitivních sítí. Navržené modely jsou implementovány v programovacím jazyce Python za pomoci aplikačního programového rozhraní frameworku TensorFlow. Součástí práce je i aplikace s velmi jednoduchým grafickým uživatelským rozhraním pro snadné používání modelu. V poslední části práce je rozebráno několik experimentů provedených pro otestování úspěšnosti navržených modelů
|
|
|
Monitorování chodců pomocí dronu
Dušek, Vladimír ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá monitorováním lidí na videozáznamu pořízeným dronem. Detekce osob v obraze je realizována pomocí natrénovaného modelu detekční sítě RetinaNet. Každé detekované osobě je extrahován příznakový vektor pomocí barevných histogramů. Jednoznačná identifikace detekovaných osob je uskutečněna porovnáváním jejich příznakových vektorů s ohledem na jejich vzdálenost ve snímku. Nakonec je vykreslena trajektorie pohybů všech detekovaných osob do výsledného panoramatického obrázku. Úspěšnost detektoru na těžkých validačních datech je 58,6%. Chybovost je částečně vyřešena způsobem navrhnutí algoritmu pro vizualizaci trajektorií. Pro korektní vykreslení trajektorie osoby ji není nutné úspěšně detekovat v každém snímku. Zároveň statické objekty, kde je vysoká pravděpodobnost, že se nejedná o člověka, nejsou vizualizovány vůbec. Algoritmů zabývajících se detekcí lidí je velké množství, avšak přístupů zaměřených se na pohled z výšky je velmi poskromnu.
|
host ::
RSS.