Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 6 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Clustering mraku bodů
Mrkvička, Daniel ; Štarha, Pavel (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá zpracováním mraku bodů. Zaměřuje se na detekci ploch v trojrozměrném prostoru. Popisuje především metody, které jsou používány k detekci rovin. Dále popisuje konkrétní implementaci jedné z těchto metod, metodu RANSAC, a zkoumá její praktické použití k detekci střech.
Detekce objektů na desce pracovního stolu
Varga, Tomáš ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou detekce objektů na pracovní desce v mračne bodů. Mračno bodů je zaznamenáno pomocí senzoru Kinect. Navržené řešení je postaveno na algoritmu RANSAC pro detekci plochy, dále na algoritmu Euklidovo zhlukování pro segmentaci a nakonec na algoritmu ICP pro detekci objektů. Algoritmus ICP je modifikovaný a dokáže detekovat hlavně rotačně symetrické objekty a objekty, které nejsou nijak transformovány vůči modelům. Řešení využíva platformu ROS, na kterém se výsledný balíček vyvíjí. Výsledky dosažené nad vlastní datovou sadou byly dobré i přes omezenou funkčnost detektoru.
Odhad geometrie místnosti pomocí Kinectu
Zemek, Martin ; Veľas, Martin (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá nalezením významných rovinných ploch v mračně bodů a jejich převodem na polygony, což je důležitý krok pro odhad geometrie místnosti. Vstupem je mračno bodů, které bylo získáno pomocí senzoru Kinect v2. Součástí práce je program, který dokáže zachytit jeden snímek z Kinectu. Pro detailnější mračna bodů je potřeba použít některý z externích programů, které jsou zmíněny dále v této práci. Pro detekci rovin je použit algoritmus RANSAC. Roviny se pomocí algoritmu extrakce Euklidovského shlukování rozdělí na menší plochy. Tyto plochy se následně pomocí konvexní nebo konkávní obálky převedou na polygony.   Výsledná aplikace je schopná zpracovat jak jeden snímek nebo větší mračno získané registrací dílčích snímků a detekovat hlavní i vedlejší roviny. Pro největší rovinu dokáže nachystat body k vytvoření textury a vypsat rozměry do příkazové řádky.
Clustering mraku bodů
Mrkvička, Daniel ; Štarha, Pavel (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá zpracováním mraku bodů. Zaměřuje se na detekci ploch v trojrozměrném prostoru. Popisuje především metody, které jsou používány k detekci rovin. Dále popisuje konkrétní implementaci jedné z těchto metod, metodu RANSAC, a zkoumá její praktické použití k detekci střech.
Odhad geometrie místnosti pomocí Kinectu
Zemek, Martin ; Veľas, Martin (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá nalezením významných rovinných ploch v mračně bodů a jejich převodem na polygony, což je důležitý krok pro odhad geometrie místnosti. Vstupem je mračno bodů, které bylo získáno pomocí senzoru Kinect v2. Součástí práce je program, který dokáže zachytit jeden snímek z Kinectu. Pro detailnější mračna bodů je potřeba použít některý z externích programů, které jsou zmíněny dále v této práci. Pro detekci rovin je použit algoritmus RANSAC. Roviny se pomocí algoritmu extrakce Euklidovského shlukování rozdělí na menší plochy. Tyto plochy se následně pomocí konvexní nebo konkávní obálky převedou na polygony.   Výsledná aplikace je schopná zpracovat jak jeden snímek nebo větší mračno získané registrací dílčích snímků a detekovat hlavní i vedlejší roviny. Pro největší rovinu dokáže nachystat body k vytvoření textury a vypsat rozměry do příkazové řádky.
Detekce objektů na desce pracovního stolu
Varga, Tomáš ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou detekce objektů na pracovní desce v mračne bodů. Mračno bodů je zaznamenáno pomocí senzoru Kinect. Navržené řešení je postaveno na algoritmu RANSAC pro detekci plochy, dále na algoritmu Euklidovo zhlukování pro segmentaci a nakonec na algoritmu ICP pro detekci objektů. Algoritmus ICP je modifikovaný a dokáže detekovat hlavně rotačně symetrické objekty a objekty, které nejsou nijak transformovány vůči modelům. Řešení využíva platformu ROS, na kterém se výsledný balíček vyvíjí. Výsledky dosažené nad vlastní datovou sadou byly dobré i přes omezenou funkčnost detektoru.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.