Original title: Pasivní optická detekce a klasifikace letících objektů
Translated title: Passive optical detection and classification of flying objects
Authors: Mošková, Andrea ; Marcoň, Petr (referee) ; Vlachová Hutová, Eliška (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2022
Language: slo
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [slo] [eng]
Na základe úvodného rozboru metód využívaných pre optickú detekciu a rozpoznávanie pohybujúcich sa elementov v dynamickom obraze snímanom statickou kamerou, predstavuje bakalárska práca návrh komplexného detekčného algoritmu, schopného vo videonahrávkach zaznamenať a klasifikovať letiace objekty na oblohe. Metóda využíva diferenčný algoritmus pre detekciu pohybových príznakov, vďaka ktorým sú potom v snímkach videosekvencie lokalizované letiace objekty. SVM klasifikátor následne rozhodne o zaradení každého objektu do jednej z troch uvažovaných tried, a to na základe jeho popisu získanom extrakciou SIFT deskriptorov a prípadne doplnenom aj o informácie z RGB histogramov. Algoritmus bol implementovaný primárne v programe Matlab. Based on an initial analysis of the methods used for optical detection and recognition of moving elements in a dynamic image captured by a static camera, the bachelor's thesis presents a proposal for a complex detection algorithm capable of recording and classifying flying objects in the sky. The method uses a differential detection algorithm to detect signs of motion, thanks to which flying objects are located in the video frames. The SVM classifier then decides on the classification of the object into one of the three considered classes, based on its description obtained by extraction of SIFT descriptors and possibly supplemented with information from RGB histograms. The algorithm was implemented primarily in Matlab.
Keywords: machine learning; Matlab; Motion detection; object recognition; SIFT; SVM

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/205710

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-548792


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses