|
|
Urban Element Detection Using Satellite Imagery
Oravec, Dávid ; Herout, Adam (oponent) ; Zlámal, Adam (vedoucí práce)
This thesis focuses on the right detection of objects in satellite imagery using convolutional neural networks. The goal of the thesis is to detect swimming pools and tennis courts in satellite imagery from different cities using the trained model. The model works with data from 10 different cities. The RetinaNet neural network model and Detectron2 library were used for development. The final trained model can detect objects with the average precision (AP50) at the level of 63.402 %. The thesis can be useful in the field of automating the acquisition of land surface statistics.
|
|
|
Lokalizace pozemního robota ve vnitřním prostředí
Sýkora, Tomáš ; Brejcha, Jan (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cieľom tohto projektu bolo vytvoriť softvér pre autonómneho pozemného robota, ktorý bude schopný navigovať sa vo vnútornom prostredí a detekovať a rozpoznávať objekty na svojej ceste. Dôležitou podmienkou, ktorú musel výsledný softvér spĺňať, bolo nájsť čo najmenej nákladné riešenie. Daný cieľ som splnil s použitím frameworku Robotic Operating System (ROS) a nástrojov, ktoré poskytuje. Výsledný softvér je skupina ROS modulov komunikujúcich medzi sebou, používajúcich jeden hĺbkový senzor ako vstupný dátový prúd a malý motor, ktorý je schopný poskytovať informácie o pohyboch robota do riadiaceho systému. Tento robot sa dokáže bez výrazných problémov navigovať zmapovaným prostredím, zatiaľ čo sa snaží vyhľadávať známe objekty. Podobný robot by mohol pomôcť (po doplnení špecifických mechanických častí) starým alebo hendikepovaným ľuďom, pracovníkom v priemysle či v iných oblastiach.
|
|
|
Inteligentní termokamera s detekci narušitele
Mysza, Róbert ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Technológia termovízie začína byť čoraz viac rozšírenou a používanou v monitorovacích a bezpečnostných aplikáciach. Táto práca rozoberá jej využitie na detekciu objektov a popisuje metódy a algoritmy k tomu uplatniteľné. Taktiež skúma faktory, ktoré majú vplyv na teplotu povrchu ľudského ľudského tela. Súčasťou práce je návrh zariadenia posielajúceho snímky na server, ktoré je schopné detekovať narušiteľa pomocou jeho teploty. V poslednej časti sa zaoberám testovaním úspešnosti detekcie a jej zhodnotením.
|
|
|
Detekce palných zbraní v obrazu
Debnár, Pavol ; Drahanský, Martin (oponent) ; Dvořák, Michal (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá detekciou palných zbraní v obraze. V teoretickej časti je najprv definovaný pojem palná zbraň a potom sú uvedené typy palných zbraní. Nasleduje vysvetlenie obrazového šumu, ktorý môže do značnej miery ovplyvniť výsledok detekcie, a sú uvedené spôsoby, ako ho redukovať. Ďalej sú definované algoritmy obrazovej detekcie, ktoré pracujú na báze neurónových sietí - konvolučné neurónové siete (CNN) a Single Shot Multibox Detector (SSD). Vysvetlené sú aj klasické algoritmy pre detekciu v obraze ako HOG+SVM a SURF. V ďalšej časti sú uvedené použité knižnice a softvér. Nasleduje experimentálna časť, kde uvedieme navrhnutý postup riešenia a databázu. Pre detekciu boli použité algoritmy HOG+SVM, SURF a SSD. Následne sú uvedené výsledky testov na databáze a videu, čomu nasleduje zhrnutie a možnosti rozšírenia do budúcnosti.
|
|
|
Aplikace pro zpracování obrazu na platformě Android
Kiac, Martin ; Říha, Kamil (oponent) ; Krajsa, Ondřej (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá problematikou spracovania obrazu a detekciou predom definovaných objektov z kamery daného zariadenie na platforme Android. Na spracovanie obrazu sú v práci použité nástroje a metódy z knižnice OpenCV. Práca sa skladá z teoretickej časti, kde je popísaná samotná platforma Android, štruktúra tohto operačného systému a vývojové prostredie Android Studio. Teoretická časť práce ďalej popisuje knižnicu OpenCV a teóriu spracovania obrazu pomocou tejto knižnice. V praktickej časti práce je vysvetlená implementácie knižnice OpenCV do vývojového prostredia Android Studio. Ďalej je v praktickej časti popísaný postup pri spracovaní obrazu pomocou knižnice OpenCV. Následne je táto práca venovaná analýze a vyhľadávaniu kontúr, použitie Houghovej transformácie a segmentácií spracovaného obrazu. V práci je ďalej popísaná realizácia grafického užívateľského rozhrania a následne práca s databázou aplikácie. Záver práce je venovaný testovaniu a vyhodnoteniu dosiahnutých výsledkov.
|
|
|
Detekce kvádrů-krabic v obraze
Žitňanský, Adam ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá problémom detekcie kvádrov, konkrétne krabíc v obraze. Hlavným výsledkom práce je návrh a implementácia systému na detekciu krabíc na základe rohov a hrán. Systém pozostáva z detektora hranových bodov a rohov založeného na konvolučnejneurónovej sieti a dekodéra na zostavenie výsledného 2d modelu krabice. V rámci riešenia vznikol taktiež dataset s 550 anotovanými snímkami krabíc s anotáciami rohov a hrán.
|
|
|
Anonymizace videa
Mokrý, Martin ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je navrhnutie a vytvorenie automatického systému pre anonymizáciu videí. Tento systém na svoju činnosť využíva rôzne detektory objektov v obraze a taktiež aj aktívne sledovanie takto zdetekovaných objektov. Na zdetekované objekty je následne aplikovaná úprava, ktorá zabezpečí dostatočnú mieru anonymizácie. Hlavným prínosom takéhoto systému je urýchlenie anonymizácie videí, ktoré bude následne možné zverejniť.
|
|
| |
|
|
Předpovídání trajektorie vozidel a chodců pro asistenční systémy řízení
Mudroň, Marek ; Musil, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
V tejto práci sa zaoberám vytváraním reprezentácie dopravnej scény pomocou spracovania monokulárneho záznamu. Na základe vytvorenej reprezentácie sa snažím predpovedať trajektórie detekovaných vozidiel v krátkom časovom horizonte 2 sekúnd. Súčasné postupy využívajú viacero drahých senzorov na zhromažďovanie okamžitých informácií o prostredí. Predstavujem postup, ktorý pomocou viacerých modelov strojového učenia, dokáže z videa zistiť rovnaké údaje, ako spomínané senzory. Výsledkom je systém umožňujúci zníženie nákladov na senzory pre vytváranie reprezentácie prostredia a predikciu trajektórie vozidiel v scéne. Ďalším prínosom je porovnanie presnosti modelov, trénovaných na odlišne spracovaných dátach. Pri porovnaní poskytujem údaje o tom, ako veľmi sa približujú k presnosti najspoľahlivejších predikčných systémov.
|
|
|
Detekce ruky uživatele v hloubkových datech
Malík, Pavol ; Šimon, Martin (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je detekovať ruku užívateľa nad interaktívnym stolom a zobraziť jej pozíciu voči stolu. Na vypracovanie bol zvolený prístup pomocou hĺbkových dát, použitím senzora Kinect. Detekcia je realizovaná použitím registračnej metódy SAC-IA, pracujúcej na princípe šablónového porovnávania. Ďalej práca pojednáva o existujúcich riešeniach detekcie rúk, ako aj postupe použitom vo výslednom programe. Bola definovaná dátová sada, obsahujúca vzory rúk a testovacie scény, na ktorých bol klasifikátor vyhodnotený. Záverečné testovanie prebehlo na viac ako sto objektoch a úspešnosť klasifikátora dosiahla 82 %.
|
host ::
RSS.