Název: System for People Detection and Localization Using Thermal Imaging Cameras
Překlad názvu: System for People Detection and Localization Using Thermal Imaging Cameras
Autoři: Charvát, Michal ; Kempter, Guido (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2020
Jazyk: eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [eng] [cze]
V dnešním světě je neustále se zvyšující poptávka po spolehlivých automatizovaných mechanismech pro detekci a lokalizaci osob pro různé účely -- od analýzy pohybu návštěvníků v muzeích přes ovládání chytrých domovů až po hlídání nebezpečných oblastí, jimiž jsou například nástupiště vlakových stanic. Představujeme metodu detekce a lokalizace osob s pomocí nízkonákladových termálních kamer FLIR Lepton 3.5 a malých počítačů Raspberry Pi 3B+. Tento projekt, navazující na předchozí bakalářský projekt "Detekce lidí v místnosti za použití nízkonákladové termální kamery", nově podporuje modelování komplexních scén s polygonálními okraji a více termálními kamerami. V této práci představujeme vylepšenou knihovnu řízení a snímání pro kameru Lepton 3.5, novou techniku detekce lidí používající nejmodernější YOLO (You Only Look Once) detektor objektů v reálném čase, založený na hlubokých neuronových sítích, dále novou automaticky konfigurovatelnou termální jednotku, chráněnou schránkou z 3D tiskárny pro bezpečnou manipulaci, a v neposlední řadě také podrobný návod instalace detekčního systému do nového prostředí a další podpůrné nástroje a vylepšení. Výsledky nového systému demonstrujeme příkladem analýzy pohybu osob v Národním muzeu v Praze. In today's world, there is an increasing need for automatic reliable mechanisms for detecting and localizing people -- from performing people flow analysis in museums, controlling smart homes to guarding hazardous areas like railway platforms. We propose a method for detecting and locating people using low-cost FLIR Lepton 3.5 thermal cameras and a~Raspberry Pi 3B+ computers. This thesis describes the continuation of the "Detection of People in Room Using Low-Cost Thermal Imaging Camera" project, which now supports modelling of complex scenes with polygonal boundaries and multiple thermal cameras observing them. In this paper, we introduce an improved control and capture library for the Lepton 3.5, a new person detection technique that uses the state-of-the-art YOLO (You Only Look Once) real-time object detector based on deep neural networks, furthermore, a new thermal unit with automated configuration using Ansible encapsulated in a custom 3D printed enclosure for safe manipulation, and last but not least, a step by step instruction manual on how to deploy the detection system in a new environment including other supporting tools and improvements. The results of the new system are demonstrated on a~simple people flow analysis performed in the Czech National Museum in Prague.
Klíčová slova: AI; artificial intelligence; deep learning; detection; detector; FLIR; Lepton; Lepton 3.5; localization; neural network; people; people flow analysis; person; Raspberry Pi; real-time; reverse projection; scene reconstruction; security system; thermal; YOLO; YOLOv4; analýza pohybu lidí; bezpečnostní systém; detekce; detektor; FLIR; hluboké učení; Lepton; Lepton 3.5; lidi; lokalizace; neuronová síť; osoba; Raspberry Pi; rekonstrukce scény; reálný čas; termální; UI; umělá inteligence; YOLO; YOLOv4; zpětná projekce

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/11012/194978

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-432478


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce