|
|
Klasifikace dopravní scény
Vomela, Miroslav ; Janáková, Ilona (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Práce představuje obecný přehled postupů používaných v aplikacích pro monitorování provozu. Jsou zde popsány různé přístupy pro řešení jednotlivých kroků procesu detekce vozidel. Je provedena analýza těchto metod. Dále se tato práce zaměřuje na návrh a realizaci komplexního robustního algoritmu pro detekci vozidel v reálném čase. Je založen na analýze video-sekvence pořízené statickou kamerou umístěnou na komunikaci. Zpracování sestává z mnoha kroků. Výsledkem jsou statistiky monitorování dopravní situace, jako je průměrná rychlost, počet vozidel a stupeň provozu.
|
|
|
Přípravek pro snímání muzejní sbírky
Drapač, Lukáš ; Janáková, Ilona (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá návrhem a konstrukcí přípravku, který usnadní digitalizaci a vylepší způsob digitalizace muzejní sbírky kraslic, zejména z hlediska efektivity při digitalizaci velkého množství exponátů a prohlížení kraslic. Součástí práce je návrh přípravku, jehož tělo bylo vytisknuto na 3D tiskárně, a hardwarového vybavení. Pro ovládání přípravku a zobrazení 3D modelů kraslic byly vytvořeny samostatné programy v jazycích C++, C# a Java. Přípravek po spuštění pořídí snímky obvodu kraslice a zpracuje je. Výstupem jsou 3D modely kraslic, které je možné procházet a zobrazovat ze všech stran v galerii.
|
|
|
Zpracování obrazu v zařízení Android - detekce a rozpoznání vizitky
Krčmář, Martin ; Klečka, Jan (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je vytvoření mobilní aplikace pro systém Android, která bude sloužit k automatickému rozpoznávání vizitek a importování kontaktních údajů. V první části je popsána historie, architektura a vývojové nástroje operačního systému Android. Ve druhé části je proveden rozbor vybraných metod počítačového vidění, které byly použity při vytváření aplikace. Jsou zde popsány knihovny OpenCV a Tessaract OCR pro zpracování obrazu. V hlavní části je popsán vývoj aplikace spolu s podmínkami a omezeními pro správnou funkci aplikace. V závěrečné části je provedeno vyhodnocení úspěšnosti rozpoznávání a importování kontaktních údajů z vizitek.
|
|
|
Klasifikace vad
Benda, Jan ; Richter, Miloslav (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Práce se zabývá návrhem a vytvořením klasifikátorů defektů vad nalezených na pásech kontinuální výroby. Nejprve se práce věnuje rešerši používaných metod pro klasifikaci obrazu a analýze vlastností dodaných vzorů vad na textilii. Poté je popsáno vytvořené rozhraní klasifikátoru a vytvořené grafické rozhraní pro práci s klasifikátorem. Závěrečná část práce je věnována implementaci klasifikátorů a zhodnocení jejich spolehlivosti na dodaných vzorcích vad.
|
|
|
Detekce a počítání automobilů v obraze (videodetekce)
Kozina, Lubomír ; Beszédeš,, Marián (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
V diplomové práci na téma Detekce a počítání automobilů v obraze (videodetekce) jsem se zabýval vyhledáváním pohybujících se objektů v sekvenci na sebe navazujících snímků z dopravní kamery. V práci jsou popsány různé metody výpočtu modelu prostředí a následného označení pohybujících se vozidel, počítání pohybujících se vozidel nebo určení přibližné rychlosti pohybu vozidel. Pro pohodlnější vyhodnocení snímané scény bylo vytvořeno uživatelské rozhraní v programu MATLAB.
|
|
|
Koncepty strojového učení pro kategorizaci objektů v obrazu
Hubený, Marek ; Honec, Peter (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problémem rozpoznávání objektů a scén pomocí nástrojů strojového učení a počítačového vidění. Před řešením tohoto problému byly prostudovány základní fáze konceptu strojového učení a statistické modely s důrazem na jejich rozdělení na diskriminativní a generativní metody. Dále byla prostudována a popsána metoda Bag-of-words a její modifikace. V praktické části práce byla v prostředí Matlab vytvořena implementace metody Bag-of-words s SVM klasifikátorem a daný model byl prověřen na různých množinách veřejně dostupných obrazů.
|
|
|
Detekce vad s využitím smart kamery
Hons, Viktor ; Boštík, Ondřej (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
.Tato diplomová práce se zabývá využitím inteligentních (smart) kamer a ověřením jejich funkcí. V první části je definován pojem inteligentní kamera, jsou představeny její jednotlivé části a nejběžnější aplikace. Dále je zpracována rešerše trhu s inteligentními kamerami od různých výrobců. Po výběru vhodného modelu kamery jsou určeny tři úlohy z reálné průmyslové aplikace - kontrola potisku kondenzátoru, kontrola potisku pivních etiket a měření rozměrů. S vybranou kamerou je provedeno řešení úloh včetně rozvržení pracoviště, scény a osvětlení. Dále je otestována spolehlivost, úspěšnost a také rychlost vytvořeného řešení.
|
|
|
Klasifikace typů vozidel metodou dynamického borcení času
Halachkin, Aliaksei ; Honec, Peter (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje metodě borcení času. Během práce byla napsaná C/Python knihovna, která je použita na klasifikaci typů vozidel podle profilů. Testování se provádělo na reálných datech z laserového skeneru. Algoritmus byl porovnán s korelací a Euklidovskou vzdáleností. Nakonec byl vytvořen laboratorní přípravek, který demonstruje rozpoznávání vozidel metodou borcení času.
|
|
|
Zpracování obrazu v systému Android - detekce a rozpoznání obličeje
Korchakov, Sergei ; Richter, Miloslav (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá zpracováním obrazu v platformě Android, respektive vývojem mobilní aplikace, která je schopná provádět detekci a rozpoznávání obličejů v reálné scéně. V rámci projektu byla provedená rešerše současně existujících metod detekce obličejů, byly prozkoumány a porovnány standardní prostředky platformy Android pro detekci tváří (FaceDetector a FaceDetectionListener) a také knihovny JJIL, OpenIMAJ, OpenCV. Pro rozpoznání obličejů byla použita knihovna OpenCV a vyzkoušeny tři algoritmy identifikace: FisherFaces, EigenFaces a Local Binary Patterns Histograms. Na základě porovnání nejúspěšnější metody byly uplatněny ve vyvinuté aplikaci.
|
|
|
Detekce vad potisku
Boček, Václav ; Boštík, Ondřej (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a realizací zařízení pro vizuální kontrolu potisku loga na propiskách. Ke snímání objektu je využito řádkové kamery. Řízení celé jednotky a zpracování pořízených dat zajišťuje mikropočítač Raspberry Pi 4, ke kterému je vytvořena rozšiřující deska pro ovládání periferií. Řízení jednotlivých prvků zařízení je implementováno v jazyku C++, algoritmy detekce v jazyku Python s využitím knihoven OpenCV a TensorFlow. Zařízení disponuje grafickým uživatelským rozhraním pro ovládání celého procesu kontroly. Na konci práce jsou uvedeny výsledky testu spolehlivosti celé kontrolní jednotky.
|
host ::
RSS.