|
|
Automatická tvorba mapy terénu dronem
Kapsa, Jan ; Bambušek, Daniel (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
V této práci je vysvětleno, jak funguje mapování terénu pomocí dronu se zaměřením na mapování v reálném čase. Pozornost je věnována metodě image stitchingu, na základě níž jsou vytvořeny dvě řešení. K řešením je vyroben dataset, reprezentující různé situace, na které při mapování může nastat. Pomocí metod jsou vytvořeny mapy terénu, které jsou mezi sebou porovnány a vyhodnoceny.
|
|
|
Složení snímku prstu s viditelným krevním řečištěm.
Pekárek, Jakub ; Semerád, Lukáš (oponent) ; Rydlo, Štěpán (vedoucí práce)
Práce popisuje zpracování snímku prstu pro vytvoření kompozitního snímku s viditelným krevním řečištěm. Krevní řečiště je detekováno algoritmem Maximum Curvature. Následně bylo experimentováno s hledáním a spojování klíčových bodů pomocí algoritmů SIFT a ORB. Protože však algoritmy nepřinášely požadované výsledky, musí být klíčové body vyznačovány manuálně. Z nich je vytvořen odhad matice transformace. Pomocí odhadu matice transformace je spojena dvojice snímků. Tento cyklus přiřazení klíčových bodů a spojení snímků probíhá i pro nově vytvořené snímky. Po spojení posledních dvou snímků je výsledkem kompozitní snímek s viditelným krevním řečištěm. Tento kompozitní snímek může být dále využit pro verifikaci nebo identifikaci osob.
|
|
|
Vyhledávání fotografií podle obsahu
Valenta, Martin ; Mlích, Jozef (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá studiem metod vhodných k vyhledávání fotografií na základě obsahu a následným návrhem a implementací aplikace pro vyhledávání budov. Cílem zmíněné aplikace je vytvořit interaktivního průvodce městem s využitím kombinace webových a klientských technologií (mobilních, desktopových). Podrobněji jsou popsány jednotlivé kroky rozpoznávání. Extrakce klíčových bodů obrazu metodou SURF, vytvoření vizuálního slovníku pomocí algoritmu k-means, váhování slovníku metodou TF-IDF. K popisu obrazových dat je využit postup Bag of Words. V textu jsou dále zmíněny nové trendy v této oblasti a shrnut návrh aplikace a dosažené implementační výsledky.
|
|
|
Lokalizace robota pomocí kamery
Heřman, Petr ; Španěl, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh jednoduché lokalizační metody a její implementace pro robotický operační systém ROS. Tato metoda využívá monokulární kameru jako jediný senzor a odhaduje pozici v předem známé mapě. V rámci experimentů s prototypem jsou vyzkoušeny klíčové body typu SURF, SIFT a ORB.
|
|
|
Depth-Based Determination of a 3D Hand Position
Ondris, Ladislav ; Tinka, Jan (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
This work aims to offer a real-time, depth-based gesture recognition system using a hand's skeletal information. The Tiny YOLOv3 neural network detects the hand in the depth image. The detected hand is rid of the background and used by the JGR-P2O neural network, which estimates the hand's skeleton represented by 21 key points. Furthermore, a novel technique for gesture recognition from hand key points that compares the input skeleton with user-defined gestures has been proposed. A dataset consisting of four thousand images was captured to evaluate the system.
|
|
|
Rekonstrukce 3D modelu prostředí a lokalizace kamery
Vahalík, Tomáš ; Materna, Zdeněk (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rekonstrukcí 3D modelu prostředí ze sady fotografií a následnou lokalizací kamery pozorovatele. Popisuje základní principy a techniky využívané pro tvorbu modelů prostředí a také pro následný odhad pozice kamery ze sady 2D bodů kamery do 3D bodů modelu. Dále zkoumá vliv parametrů na kvalitu rekonstrukce a možnosti lokalizace. Porovnává kvalitu deskriptorů při tvorbě modelu a na základě lokalizace umožňuje realizovat rozšířenou realitu.
|
|
|
Lokalizace robota v bytě s využitím jedné kamery
Konderla, Tomasz ; Veľas, Martin (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Táto práce se zabývá lokalizací robota pomocí analýzy obrazu z kamery umístěné na robotovi. Také se budu zabývat tvorbou 3D modelu prostředí, který je tvořen z datové sady fotografii pořízené kamerou. 3D model budu tvořit pomocí metody SFM. Lokalizovat kameru budu pomocí předem známého 3D modelu. V práci popíšu teorii zpracování obrazových dat potřebnou pro tento projekt. Nakonec zhodnotím výsledky úspěšnosti lokalizace.
|
|
|
3D model
Sládeček, Martin ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou rekonstrukce trojrozměrné scény ze sekvence sníkmů záznamu z obyčejné kamery. První část práce popisuje principy vyžívané při řešení úlohy, druhá část popisuje algoritmus rekonstrukce a jeho implementaci v jazyce Python. Tento program je dále demonstrován na několika vybraných scénách. Závěr diskutuje o kvalitě vytvořených modelů, nedostatcích programu a možných vylepšeních.
|
|
|
Rozšířená realita pomocí rovinného objektu a lokálních obrazových příznaků
Bárta, Milan ; Chrápek, David (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá tvorbou aplikace s prvky rozšířené reality umožňující mapování rovinného objektu a následnou lokalizaci pozice kamery nad tímto modelem s možností dokreslování dalších informací do obrazu. Podrobně jsou rozebrány postupy používané při skládání obrazů pomocí lokálních příznaků, které jsou základními technikami využívanými při tvorbě aplikací pracujících s rozšířenou realitou. Práce se dále zaměřuje na návrh a implementaci takové aplikace.
|
|
|
Tvorba panoramatických fotografií
Dospiva, Filip ; Sochor, Jakub (oponent) ; Behúň, Kamil (vedoucí práce)
Tato práce obsahuje srovnání přístupů pro implementaci tvorby panoramatických fotografií. Jsou zde rozebrány dílčí kroky tvorby panoramat a metody přístupu, které jsou pro tyto kroky používané. Je zde vytvořen náhled nad jednotlivými metodami a sepisuje jejich výhody a nevýhody. Součástí je také srovnání těchto metod a zhodnocení jejich použitelnosti.
|
host ::
RSS.