|
|
Multimodální systém pro multi-object tracking v reálném čase
Kučera, Adam ; Šátek, Václav (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tématem multi-objektového multi-senzorového sledování. V programovacím jazyce C++ je implementován konvenční řetězec pro track-oriented multiple hypothesis tracking (TOMHT) a je navrženo implementovatelné rozhraní, které umožňuje snadno rozšířit základní algoritmus o libovolné senzory a měřené cílové atributy, čímž se systém stává multimodálním, tj. použitelným v heterogenních systémech senzorů. Je navržen nový algoritmus pro řešení kombinatorické optimalizace vznikající v TOMHT. Nakonec je poskytnuto několik příkladů implementace rozhraní a systém je vyhodnocen v simulovaných a reálných scénářích.
|
|
|
Detekce pohyblivého objektu ve videu
Buchtela, Radim ; Ševcovic, Jiří (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Práce se věnuje oblasti detekce pohyblivých objektů ve video sekvenci. V práci jsou detailně popsány detekční metody založené na principu odečítání pozadí (Background subtraction). Jsou zde představeny strategie modelování pozadí a aktualizace modelu pozadí. Práce se také částečně zabývá problematikou sledování objektů ve videu, kde je představen jeden z možných přístupů. Součástí práce je aplikace pro demonstrování činnosti detekčních metod a sledovací metody. Na výsledcích jsou ukázány hlavní přednosti a zápory naimplementovaných metod.
|
|
|
Sledování pohybu míče ve videu
Motlík, Matúš ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Bartl, Vojtěch (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá automatickou detekciou a sledovaním futbalovej lopty v zázname športového stretnutia. Na základe predstavených techník zameraných na sledovanie malých objektov vo vysokom rozlíšení sú navrhnuté a implementované efektívne konvolučné neurónové siete, ktoré ďalej využíva upravený sledovací algoritmus SORT pre automatickú detekciu objektov v obraze. Za účelom preskúmania možností spracovania v reálnom čase pri čo najnižšej strate presnosti sledovania sú uskutočnené experimenty so spracovávaním snímok v rôznych rozlíšeniach a s rôznou frekvenciou získavania detekcií. Získané výsledky experimentov sú prezentované a využité pre návrh ďalších rozšírení, ktoré by viedli k zlepšeniu úspešnosti sledovania pri zachovaní dostatočnej rýchlosti spracovania.
|
|
|
Počítání lidí na lávce FITu kamerou
Maliňák, Václav ; Nečas, Ondřej (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Práce se věnuje počítání osob ve video sekvencích. Jsou popsány principy a základní metody detekce pohybujících se objektů ve videu. Zmíněny jsou metody LBP, optický tok, jasové histogramy a do hloubky je probrána metoda odečítání pozadí. Následně je popsán princip sledování pohyblivého objektu a metody, jak objekty vhodně počítat. Součástí této práce je aplikace, jenž byla otestována na počítání lidí přecházející přes lávku Fakulty Informačních Technologií, VUT v Brně. V závěru jsou výsledky testování zhodnoceny.
|
|
| |
|
|
Sledování objektů v sekvenci snímků
Švancar, Boris ; Doležel, Michal (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Práce se věnuje metódam pro detekci pohybu a sledováni objektů ve video sekvenci ze statické a dynamické kamery. Detailně je zde představena metoda odčítaní pozadí s využitím aktualizace pozadí a metoda Lucas-Kanade optický tok. Obě metódy jsou implementovány v testovací aplikaci v jazyce C++ s využitím knihoven OpenCV a Qt a následně jsou podrobeny testování. Závěr práce tvoří zhodnocení dosažených výsledků.
|
|
|
Analýza záznamů bezpečnostních kamer
Ščavnická, Šárka ; Švec, Tomáš (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá systémami na analyzovanie záznamov z bezpečnostných kamier. Cieľom bolo vytvorenie funkčného riešenia, ktoré bude analyzovať záznamy a odpovedať na dotazy od užívateľa. Vytvorený systém kombinuje algoritmus YOLO pre detekciu objektov a DeepSORT na ich následné sledovanie. Celkovo obsahuje päť modelov, ktoré detekujú špecifické situácie. Jednotlivé modely dosiahli počas testovania rôznej úspešnosti, pričom najnižšia úspešnosť bola 58 % a išlo o model detekcie vystúpenia z auta. Najvyššiu úspešnosť, 83 %, dosiahol model na detekciu stretnutia medzi dvomi ľudí.
|
|
|
Sledování více osob ve videu z jedné kamery
Vojvoda, Jakub ; Španěl, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Detekcia a sledovanie viacerých osôb je náročný problém s vysokým aplikačným potenciálom. Náročnosť problému je spôsobená hlavne zložitosťou scény a vysokou variabilitou v artikulácii a vzhľade osôb. Cieľom tejto práce je navrhnúť a implementovať systém schopný detekcie a sledovania viacerých osôb vo videu z jednej statickej kamery. K tomuto účelu bola navrhnutá on-line metóda založená na princípe sledovania pomocou detekcie. Navrhnutá metóda kombinuje detekciu, sledovanie a združovanie odoziev k dosiahnutiu presných výsledkov. Implementácia bola vyhodnotená na dostupnom datasete a výsledky ukázali, že je použiteľná k tomuto účelu. K zlepšeniu výsledkov sledovania bola navrhnutá a implementovaná robustná metóda segmentácie pohybu. Okrem toho, implementácia detektora založeného na histograme orientovaných gradientov bola zrýchlená s využitím grafického procesoru (GPU).
|
|
|
Gesturální rozhraní pro jednoduché ovládání počítače
Burdík, Vojtěch ; Beneš, Radek (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje poměrně novému počítačovému oboru – počítačovému vidění. Zaměřuje se na rozpoznávání objektů, určení polohy a reakci na určitý pohyb. Cílem práce je sestavit program, který bude schopný pomocí pohybu ruky ovládat počítač, reagovat na definované gesto provedené prsty nebo dlaní a vytvořit na něj určitou akci. Tohoto cíle má být dosaženo bez použití speciálních čidel nebo více kamer, pouze s jednou obyčejnou webkamerou. Ke zpracování obrazu byly využity funkce z knihovny OpenCV a byl sestaven program. Vyhodnocení funkcí je založeno na ověření funkčnosti v praxi, vyhodnocení rychlosti, přesnosti a kvalitě rozpoznání objektu. Poté bylo vytvořeno schéma, jak by mohl program pro gesturální ovládání počítače vypadat a následně byla provedena jeho realizace v podobě jednoduchého programu. Tento program je schopen rozeznat v obrazu objekt, v našem případě ruku, a pomocí vyhodnocení jejího pohybu ovládat kurzor myši na počítači s možností provedení simulace stisku levého tlačítka myši. Dále umožňuje skrolovat v dokumentech horizontálním i vertikálním směrem. Program je velice robustní a práce s ním je velice jednoduchá.
|
|
|
Detekce a sledování malých pohybujících se objektů
Záděra, David ; Mlích, Jozef (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce shrnuje a popisuje metody vedoucí k detekci a sledování pohybujících se objektů ve videu. Z detekčních metod jsou v práci zmíněny metody odečítání pozadí, segmentace a detekční metody využívající klasifikátorů. Ze sledovacích metod jsou zde představeny metody Kalmanův filtr, metoda TLD a částicový filtr, který je popsán detailněji v samostatné kapitole. Částicový filtr představuje sledovací metodu, která provádí výpočet odhadu nového stavu objektu na základě sady částic. Tyto částice jsou definovány jejich polohou a ohodnocením. Pro každý následující stav jsou tyto hodnoty iterativně aktualizovány novým ohodnocením a převzorkováním. Ze získaných znalostí a poznatků byl vytvořen program, který demonstruje činnost částicového filtru. Tento program je součástí přiloženého DVD, kde jsou i ukázky a výsledky testů.
|
host ::
RSS.