Název: Detekce a rozpoznání chodců ve vícekamerovém systému
Překlad názvu: Pedestrian Detection and Recognition in a Multi-Camera System
Autoři: Macák, Filip ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2021
Jazyk: slo
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [slo] [eng]
Hlavným cieľom tejto bakalárskej práce je vytvoriť aplikáciu na detekciu a rozpoznanie osôb zachytených na záberoch v multi-kamerovom systéme. Výstupom aplikácie je video, na ktorom sú detekované osoby vyznačené a každej osobe je priradené identifikačné číslo, pomocou ktorého je možno ju rozoznať naprieč zadanými záznamami. Pri riešení práce bolo preskúmaných viacero riešení problematiky detekcie a rozpoznávania založených na neurónových sietiach a text práce slúži ako prehľad týchto problematík. Aplikácia je postavená na knižniciach PyTorch a Torchreid. Na detekciu je využitý detektor so sieťou Faster-RCNN a rozpoznávanie je založené na sieti OSNet. Súčasťou aplikácie je aj jednoduché užívateľské rozhranie pre uľahčenie práce s aplikáciou. Aplikácia slúži ako ukážka state-of-the-art riešení deteckie a rozpoznávania osôb. The main purpose of this bachelor's thesis is to create an application for person detection and recognition from scenes captured in a multi-camera system. The output of the application is a video on which the detected persons are highlighted and each person is assigned an identification number through which it can be recognized across the input scenes. Several solutions to the problem of person detection and recognition were examined and the text of this work serves as an overview of these problems. The application is built on PyTorch and Torchreid libraries. A detector with a Faster-RCNN network is used for detection and recognition is based on the OSNet network. The application also includes a simple user interface to facilitate work with the application. The application serves as a demonstration of the state-of-the-art for person detection and recognition.
Klíčová slova: artificial intelligence; camera system; convolutional neural networks; Faster-RCNN; OSNet; person detection; person recognition; Python; PyTorch; torchreid

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/11012/199440

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-444836


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