|
|
Recognition of trafic signs in pictures
Hrinčár, Matej ; Patočka, Mikuláš (vedoucí práce) ; Štanclová, Jana (oponent)
Cieľom práce je vytvoriť program, ktorý bude (pokiaľ možno v reálnom čase) rozpoznávať dopravné značky na obrázkoch. Program by mal rozpoznať značku, ak žiadna jej časť nie je ničím zakrytá a je otočená do rozumného uhlu. Program by nemalo zmiasť pozadie alebo objekty podobnej farby. V práci sa riešia dva problémy. Jeden z nich je nájsť značku na vstupnom obrázku, druhý je nájdenú značku rozpoznať. Pre riešenie prvého je využitá farebná segmentácia t.j. extrakcia zaujímavej farby z obrázku. V tomto novom obrázku sa hľadajú tvary podobné dopravným značkám. Na rozpoznanie značky sme použili neurónovú sieť.
|
|
|
Convolutional neural networks and their application in object detection
Hrinčár, Matej ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Pešková, Klára (oponent)
1 Názov práce: Konvoluční neuronové sítě a jejich využití při detekci objektů Autor: Matej Hrinčár Katedra (ústav): Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML) Vedúci diplomovej práce: doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. E-mail vedúceho práce: Iveta.Mrazova@mff.cuni.cz Abstrakt: V dnešnej dobe je moderné zatraktívňovať športové prenosy tzv. rožšírenou realitou, napríklad k hráčom hokejového zápasu zobraziť rôzne štatistiky. Aby sme to mohli urobiť, musíme hráčov najprv automaticky nájsť - detekovať. Touto náročnou úlohou sa zaoberá predložená práca. Išlo nám nielen o presnosť, ale i o rýchlosť, pretože by sme mali byť schopní detekcie v reálnom čase. Využili sme jeden z novších modelov neurónových sietí - konvolučné siete. Sú vhodné na spracovanie obrazových dát a ako vstup dostávajú obrázok bez akéhokoľvek predspracovania. Na základe podrobnej analýzy a urobených testov sme si ich vybrali pre implementáciu detektora hokejových hráčov v hokejovom zápase. V práci sme otestovali niekoľko rôznych architektúr týchto sietí, porovnali ich a vybrali tú z nich, ktorá je presná a rýchla. Otestovali sme i robustnosť siete na zašumených vzoroch. Nakoniec sme pre takto detekovaných hráčov použili farbu ich dresu a na jej základe ich pomocou algoritmu K-means zaradili do jedného z práve hrajúcich tímov....
|
|
|
Convolutional neural networks and their application in object detection
Hrinčár, Matej ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Pešková, Klára (oponent)
1 Názov práce: Konvoluční neuronové sítě a jejich využití při detekci objektů Autor: Matej Hrinčár Katedra (ústav): Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML) Vedúci diplomovej práce: doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. E-mail vedúceho práce: Iveta.Mrazova@mff.cuni.cz Abstrakt: V dnešnej dobe je moderné zatraktívňovať športové prenosy tzv. rožšírenou realitou, napríklad k hráčom hokejového zápasu zobraziť rôzne štatistiky. Aby sme to mohli urobiť, musíme hráčov najprv automaticky nájsť - detekovať. Touto náročnou úlohou sa zaoberá predložená práca. Išlo nám nielen o presnosť, ale i o rýchlosť, pretože by sme mali byť schopní detekcie v reálnom čase. Využili sme jeden z novších modelov neurónových sietí - konvolučné siete. Sú vhodné na spracovanie obrazových dát a ako vstup dostávajú obrázok bez akéhokoľvek predspracovania. Na základe podrobnej analýzy a urobených testov sme si ich vybrali pre implementáciu detektora hokejových hráčov v hokejovom zápase. V práci sme otestovali niekoľko rôznych architektúr týchto sietí, porovnali ich a vybrali tú z nich, ktorá je presná a rýchla. Otestovali sme i robustnosť siete na zašumených vzoroch. Nakoniec sme pre takto detekovaných hráčov použili farbu ich dresu a na jej základe ich pomocou algoritmu K-means zaradili do jedného z práve hrajúcich tímov....
|
|
|
Recognition of trafic signs in pictures
Hrinčár, Matej ; Štanclová, Jana (oponent) ; Patočka, Mikuláš (vedoucí práce)
Cieľom práce je vytvoriť program, ktorý bude (pokiaľ možno v reálnom čase) rozpoznávať dopravné značky na obrázkoch. Program by mal rozpoznať značku, ak žiadna jej časť nie je ničím zakrytá a je otočená do rozumného uhlu. Program by nemalo zmiasť pozadie alebo objekty podobnej farby. V práci sa riešia dva problémy. Jeden z nich je nájsť značku na vstupnom obrázku, druhý je nájdenú značku rozpoznať. Pre riešenie prvého je využitá farebná segmentácia t.j. extrakcia zaujímavej farby z obrázku. V tomto novom obrázku sa hľadajú tvary podobné dopravným značkám. Na rozpoznanie značky sme použili neurónovú sieť.
|
host ::
RSS.