|
|
Optimal Crop For Photographing Individuals During Sports Activities
Lebedenko, Anastasiia ; Tesařová, Alena (referee) ; Herout, Adam (advisor)
Cílem této bakalářské práce je vyvinout řešení pro zpracování záběrů lidských subjektů za účelem generování videí optimálních rozměrů zaměřených na jednotlivce a eliminujících nadbytečné pozadí. Pomocí modelů počítačového vidění program identifikuje a sleduje lidské pozice ve vstupních videích a poté aplikuje specializovaný algoritmus oříznutí pro generování výstupních snímků. Řešení nabízí možnosti přizpůsobení poměru stran a režimu oříznutí ve výstupním videu. Eliminuje tak nutnost pořizovat více videí, aby byly splněny různé technické nebo estetické požadavky, což umožňuje vytváření různých výstupů z jednoho videa s vysokým rozlišením pomocí předdefinovaných parametrů oříznutí.
|
|
|
Detekce typu a bodového ohodnocení kartiček ve hře Hobiti
Hlinský, Martin ; Kohút, Jan (referee) ; Vaško, Marek (advisor)
This thesis aims to create a card detector that can train a model that can detect the score of a card and its type using the synthetic generation of the dataset. The YOLOv8 model is used for training. The first step is to take pictures of the cards, which then go through a pre-processing stage so they do not contain background and are aligned. These pre-processed card images are combined with photos from other datasets in a generator that randomly translates, rotates, and otherwise simulates photos of possible card placements. This generator’s output is roughly 50 000 annotated images in the case of the Hobiti game, but different dataset sizes and pre-trained weights are compared in the experiments. The latest generation of trained detectors was validated on a real dataset for unbiased testing, and the most accurate model trained on purely synthetic datasets achieved precision up to 81.5 % according to the 50 metric. It is then possible to implement, for example, a point counter on the final detector, a prototype of which is also described in this paper.
|
|
|
Fusing image and non-grid-like data for object segmentation
Repka, Samuel ; Nosko, Svetozár (referee) ; Zemčík, Pavel (advisor)
Objekt záujmu sa často dá popísať viacerými dátovými zdrojmi. Napríklad, z obrazu auta sa dá zistiť farba, značka, alebo aj jeho typ. Čo sa ale najskôr nedá, je zistiť stav motora, či beží alebo nie. Táto informácia sa ale dá zistiť inak, sluchom alebo aj dotykom. Aj keď je možné, že jeden dátový zdroj poskytuje všetky potrebné informácie, pridanie modality môže zlepšiť riešenie, kvôli možnej komplementarite dát. Tento proces dátovej fúzie môže byť ale pomerne komplikovaný proces. Rôzne dáta majú rôzne vlastnosti, štruktúry a rôzne výzvy, ktoré s nimi súvisia. Existuje veľké množstvo rôznych metód dátovej fúzie, ktoré sú ale často aplikovateľné len na konkrétne modality. Táto práca prezentuje nový prístup k dátovej fúzii dvoch modalít, primárne za účelom segmentácie obrazu. Jedna z modalít je obraz, druhá je ľubovoľná neštrukturovaná modalita. Prezentovaná metóda využíva graf na spoločnú reprezentáciu oboch modalít, dizajnovanú tak, aby čo najpresnejšie zachytila závislosti v modalitách aj medzi nimi. Graf je potom spracovaný, výsledkom čoho je graf so spojenými dátami, alebo aj priama segmentácia. Prezentované riešenie bolo otestované na dvoch datasetoch (z oblasti mineralógie a drevárskeho priemyslu) a porovnané s inými metódami. Výsledky ukazujú, že riešenie má veľký potenciál ale aj svoje limitácie. V prípade datasetu z mineralógie, výsledky boli výborné a ukazujú, že metóda je schopná dátovej fúzie a dokáže prekonať aj súčasné metódy vo viacerých metrikách. V druhom prípade, výsledky až tak jednoznačné neboli, pretože metóda nevylepšila výsledky v porovnaní s iným riešením, čo ale mohlo byť spôsobené aj ťažkým datasetom.
|
|
|
Detekce karet při turnajích v pokru
Kovalets, Vladyslav ; Šilling, Petr (referee) ; Vaško, Marek (advisor)
This bachelor's thesis focuses on the development of an advanced system for automatic recognition and registration of playing cards from video recordings of poker games. The technology of convolutional neural networks, specifically the YOLO network, was chosen as the basic tool. It enables effective identification of cards on the table and in the hands of players even under challenging conditions. The work involved creating an extensive dataset for training and testing the card detector, which achieved a recognition accuracy of 98.7%. An algorithm was designed to minimize detector errors and improve the overall accuracy of the system. The results of the study suggest that the developed system has potential for use in practice.
|
|
|
App Supporting Strength Sports Training
Klem, Richard ; Tesařová, Alena (referee) ; Herout, Adam (advisor)
Tato práce představuje nový přístup k analýze výkonu v silových sportech pomocí modelu strojového učení pro odhad lidské pózy. Implementované řešení využívá model RTMPose k odhadu klíčových bodů lidské pózy, následně odvozuje polohu činky ze souřadnic zápěstí a vypočítává výkonnostní metriky. Konkrétní úhly kamery nebo viditelné kotouče nejsou vyžadovány. Navrhovaná metoda vylepšuje tradiční silový trénink tím, že poskytuje zpětnou vazbu a výkonnostní metriky, jako je průměrná rychlost, a ukazuje se jako účinná ve veřejných posilovnách i v domácím prostředí, a to i pro cvičení s vlastní vahou nebo pomůckami jako je např. odporová guma. Rozsáhlé experimenty potvrzují širokou použitelnost navrhnutého řešení. Srovnání s profesionálním systémem Qualisys prokazuje dostatečnou kvalitu aplikace.
|
|
|
Laser Line Profilometry
Kugler, Jan ; Goldmann, Tomáš (referee) ; Malaník, Petr (advisor)
Profilometr je zařízení sloužící k měření geometrie povrchu. Liší se ve velikosti, přesnosti a rychlosti měření, a ceně. Účelem této práce je vytvořit software knihovnu a uživatelskou aplikaci pro jednoduchý systém složený z kamery a laseru, jehož úkolem bude měřit opotřebení vnitřního povrchu tankových hlavní. Je vypracován matematický popis tohoto systému který knihovna využívá pro určení polohy měřeného povrchu v prostoru. Výsledná knihovna obsahuje nástroje pro identifikaci rysů povrchu. Demonstrační aplikace umožňuje zároveň sledovat snímaný povrch, zpracovaný obraz, i výsledný profil povrchu.
|
|
|
Machine vision implementation in the UVSSR PORTABLE CELL production system
Gómez Rojas, José Luis ; Kroupa, Jiří (referee) ; Bražina, Jakub (advisor)
This thesis investigates the integration of computer vision into Industry 4.0, utilizing the UVSSR CELL at Brno University of Technology. Focused on enhancing virtual commissioning, it introduces three innovative vision techniques linked via an OPC server to an IoT gateway. Object recognition, hand gesture control, and facial recognition are employed, improving robotic arm operations and security protocols. This integration resulted in high accuracy trained model for object detection with mAP50-90 close to 0.9, and control precision of the technologies and the virtual environment, contributing significantly to smart industry automation and setting a call for future work on top of it. The thesis covers methodology, technological implementation, and prospects for advanced, efficient machine vision systems within industry 4.0.
|
|
|
Figure trracking
Berka, Jiří Michael ; Řičánek, Dominik (referee) ; Richter, Miloslav (advisor)
This bachelor's thesis focuses on the development of software for tracking an exercising person and evaluating deviations from the correct execution of movement tasks. Initially, the thesis theoretically examines the fundamentals of digital image processing, the use of various types of cameras, and computer vision technologies. Subsequently, methods of artificial intelligence and deep learning that enable motion detection and analysis are described. The main part of the thesis focuses on the implementation of the OpenPose system for real-time pose estimation. Technical challenges are discussed, and solutions are proposed to achieve the accuracy and reliability of the system. The practical part includes testing the software on real videos and evaluating its performance. The results show that the developed software can effectively help in correcting movements and preventing injuries in various applications.
|
|
|
Interaktivní nástroj pro bike fitting využívající počítačové vidění
Kocman, Matej ; Hradiš, Michal (referee) ; Beran, Vítězslav (advisor)
Bike fitting is the adjustment of a cyclist’s pose on the bike often with the help of video analysis with the aim of increasing comfort, preventing injury and performance optimisation. The goal of this thesis was to create a prototype application for bike fitting, which would follow up on existing applications of its kind and would offer a working solution for chosen problems. The application offers functionality for increased keypoint detection accuracy, lowering the number of position iterations needed for optimal bike setup and optimal pose setup for a bike with limited setup options. The application was tested on users and contributed towards reaching an ideal position after a few iterations already. The application is a useful tool for bike fitting at home and the thesis propositions ways of improving it further.
|
|
|
Using dense X-ray reconstructions for developing virtual sawing method
Kunda, Matej ; Nosko, Svetozár (referee) ; Zemčík, Pavel (advisor)
Využívanie strojového učenia a počítačovej optimalizácie rastie a zasahuje do mnohých oblastí a piliarsky priemysel nie je výnimkou. Vďaka optimalizačným algoritmom a virtuálnemu píleniu môžu píly vyrábať dosky a iné drevené výrobky oveľa vyššej kvality. Hlavným faktorom, ktorý zhoršuje kvalitu dosiek, sú hrče. Hrče sú zvyšky konárov, ktoré sú prítomné v každom kuse guľatiny a pílených dosiek. Ich polohu však možno ovplyvniť metódami optimalizácie pílenia a maximalizovať kvalitu a cenu dosiek. Cieľom tejto diplomovej práce bolo vyvinúť jednu z metód optimalizácie pílenia - optimalizáciu uhla pílenia. Pred pílením možno guľatinu otočiť a kontrolovať polohu hŕč na doskách. Metóda optimalizácie funguje tak, že sa röntgenové snímky prevedú na funkciu, ktorá predstavuje umiestnenie uzlov pozdĺž polárnych uhlov v dreve, a na ďalšiu funkciu, ktorá obsahuje Gaussove krivky v rohových bodoch dosiek v píliacom vzore. Nakoniec sa vypočíta a minimalizuje korelácia medzi týmito dvoma funkciami, čo vedie k tomu, že sa uzly vyhnú rohovým oblastiam na doske. Navrhovaná metóda funguje na jednoduchom princípe, je výpočetne efektívna a možno ju nasadiť v aplikáciách, ktoré pracujú v reálnom čase. Vyvinutá metóda bola vyhodnotená aplikáciou virtuálneho pílenia pomocou uhlov získaných na datasete obsahujúcom anotované röntgenové údaje guľatiny, ktorý bol porovnaný so segmentovanými pozíciami hŕč a priemerným výsledkom. Výsledkom práce bolo pozoruhodné zníženie počtu hranových hŕč v už aj tak vysoko optimalizovanom prostredí pílenia.
|
guest ::
