Název:
Detekce a rozpoznání zbraně ve scéně
Překlad názvu:
Detection and Recognition of Gun in a Scene
Autoři:
Stuchlík, David ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2020
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Cílem diplomové práce je návrh algoritmu pro detekci a rozpoznání typu zbraně v obrázku. V textu práce jsou nejprve stručně představeny existující metody a techniky detekce různých objektů, primárně jsou však metody zaměřeny na zbraně. Dále jsou stručně nastíněny základy neuronových sítí následované přehledem nejběžnějších detektorů pro hloubkové neuronové sítě. Druhá polovina práce se věnuje implementaci aplikace pro generování obrázků na základě 3D modelu zbraně, tvorbě datového souboru a učení neuronové sítě. V závěru práce jsou stručně shrnuty dosažené výsledky, které jasně indikují, že pro pokrytí obrovské variace reálných zbraní je zapotřebí vygenerovat velké množství trénovacích dat na základě mnoha různých 3D modelů.
The aim of the diploma thesis is to design an algorithm for detection and recognition of the type of gun in the image. Firstly, the existing methods and techniques for detecting the various objects are briefly introduced in the text of the thesis however, the methods are primarily focused on guns. Next, the basics of neural networks are briefly outlined, followed by an overview of the most common detectors for deep neural networks. The second half of the thesis is devoted to the implementation of an application for generating images based on a 3D model of a gun, the creation of a data file and learning of a neural network. Finally, the results obtained, which clearly indicate that in order to cover a huge variation of real weapons, is necessary to generate a large amount of training data based on many different 3D models, are briefly summarized in the conclusion of the thesis.
Klíčová slova:
detekce zbraní; hluboké neuronové sítě; Keras RetinaNet; počítačové vidění; RetinaNet; strojové učení; TensorFlow; Three.js; zpracování obrazu; computer vision; deep neural networrks; gun recognation; image processing; Keras RetinaNet; machine learning; RetinaNet; TensorFlow; Three.js
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/192445