|
|
System for tracking and classification of objects in the sky
Franka, Jakub ; Honec, Peter (referee) ; Janáková, Ilona (advisor)
This work deals with the use of computer vision in the field of detection, tracking and classification of flying objects in a real environment. The goal is to create a robust system, capable of working effectively in adverse conditions and accurately identifying different types of objects in the sky. The work progresses from theoretical foundations, choice of methods, to the design and implementation of a computer vision system.
|
|
|
Object detection using ToF camera
Hlaváč, Martin ; Bastl, Petr (referee) ; Valach, Soběslav (advisor)
This thesis is about computer vision using a ToF camera. The thesis summarizes the history of ToF cameras and their use. The text also includes the parameters of the cameras I worked with and describes the used libraries, OpenCV and wxWidgets. The text also describes the proposal and subsequently the description of the created application intended for counting people. The work also includes a description of the functionality of the designed application and a proposal for possible further modifications of the application.
|
|
|
Augmented Reality in Industrial Production and Maintenance
Kajan, Matej ; Janáková, Ilona (referee) ; Horák, Karel (advisor)
This paper seeks to explore the possibility to utilize XR (extended reality) in industrial assembly. The aim is to implement a system, which is able to visually navigate the operator during the product assembly process by the means of object recognition and image augmentation. The first chapter presents the use-case of augmented reality in the industry. The next part consists of research on the topic of augmented and virtual reality devices and provides a brief comparison of the current state of the art. Afterwards, a methodology is presented for object recognition of an arbitrary object. The implementation is able to detect the object in real-time, is resilient to occlusion and contains the information about the object’s orientation.
|
|
|
Stereo reconstruction of vehicles' cross section
Boch, Jan ; Richter, Miloslav (referee) ; Honec, Peter (advisor)
This master thesis deals with the design of a stereo system for processing vehicle images and subsequent reconstruction of their 3D model. The aim of the thesis is to reconstruct the vehicle model to control its dimensions and load on which restrictions are imposed in case of the use of critical transport infrastructure (tunnels, bridges). The thesis begins with a mathematical description of scene capture and continues with a research of theoretical possibilities of system configuration. One Intel RealSense 3D camera and one RGB camera were chosen as the most suitable configuration. The software solution works with the design of several different algorithms of which it is worth mentioning reconstruction using depth maps or triangulation.The resulting models in the last chapter contain data only from the aforementioned 3D camera. The model from the 3D camera could not be improved with the images from the RGB camera and camera can therefore be declared redundant. Resulting 3D model is still sufficient for the purpose of vehicle inspection and in case of continued work, another, more optimal configuration should be designed.
|
|
|
Vehicle Make and Model Recognition
Gregor, Adam ; Špaňhel, Jakub (referee) ; Juránek, Roman (advisor)
V praktické části diplomové práce byla realizována úloha ozpoznání výrobce a modelu vozidla (VMMR). V první části byla pro účely strojového učení sestavena datová sada vozidel sestávající se z obrázků z Internetu. Takto bylo získáno přes 6 milionů obrázků aut, autobusů, motorek a dodávek, použitelných pro úlohu VMMR. Dále byla v rámci ex- perimentů na část datové sady použita standardní klasifikace, kdy na enkodér navazuje klasifikační vrstva realizovaná použitím neuronové sítě, a přístup, kdy za pomocí metody supervised contrastive learning byly embeddingy z enkodérů shlukovány za účelem snazší klasifikace. Jelikož první uvedený přístup vracel přesnější výsledky, byl použit v dalších experimentech. V nich se použilo větší množství obrázků z naší datové sady k natrénování klasifikátoru pro VMMR. Další klasifikátory byly natrénovány na datových sadách Stan- ford Cars a Comprehensive cars. Posléze bylo při porovnávání funkčnosti klasifikátorů na různých datových sadách shledáno, že klasifikátor trénovaný na naší datové sadě si vedl nejlépe.
|
|
|
Classification of board defects in semiconductor manufacturing
Jašek, Filip ; Vágner, Martin (referee) ; Dřínovský, Jiří (advisor)
This diploma thesis focuses on detecting defects in semiconductor wafer manufacturing. It explores methods for identifying faulty chips and controlling yield during production. To classify defects machine learning techniques are used. Initially, ResNet18 architecture was used for inference, but low accuracy was attributed to limited input data. Transfer learning with ResNet50v2 was then attempted, resulting in improved metric with different dataset. Hyperparameter tuning and data augmentations were also explored. The study found that autoencoders for data compression during inference increased speed but led to degraded evaluation metrics.
|
|
|
Steps Towards Improvements of Computer Vision Methods for Traffic Analysis
Špaňhel, Jakub ; Sablatnig, Robert (referee) ; Šikudová, Elena (referee) ; Herout, Adam (advisor)
Rostoucí urbanizace a zvyšující se počet vozidel na silnicích přetěžují tradiční systémy řízení dopravy na hranici jejich možností. Řešení nabízejí inteligentní dopravní systémy (ITS), které využívají pokročilé technologie ke zvýšení plynulosti a bezpečnosti dopravy. Zásadní oblastí, kterou je třeba zlepšit, však zůstává robustnost metod počítačového vidění v rámci ITS, které jsou nezbytné pro analýzu dopravy. Tato práce přispívá k této oblasti, konkrétně se zaměřuje na přesné (fine-grained) rozpoznávání vozidel, reidentifikaci vozidel, rozpoznávání registračních značek a monokulární měření rychlosti vozidel. Bylo představeno několik nových datových sad, vysoce ceněných výzkumnou komunitou, které rozšiřují hodnocení a zkoumání v každé z výše uvedených oblastí. Hlavní přínosy lze shrnout následovně: Nové technicky augmentace pro přesné rozpoznávání vozidel & rozšíření dříve publikované datové sady. Nová metoda agregace vizuálních znaků pro re-identifikaci vozidel & datová sada. Inovativní přístup k rozpoznávání registračních značek pomocí zarovnání registrační značky a holistického rozpoznávání & tři publikované datové sady. Největší datová sada pro měření rychlosti vozidel & stanovení výchozího vyhodnocení s dostupnými metodami vizuálního meření rychlosti. Klíčová zjištění této práce prokazují významné zvýšení přesnosti, účinnosti a robustnosti metod počítačového vidění aplikovaných na analýzu dopravy. Přínosy tohoto výzkumu byly oceněny na nejvýznamnějších konferencích a v časopisech v oblasti ITS a stanovují nové standardy pro budoucí práci. Tím, že tato práce posunula současný stav ITS a přispěla cennými zdroji pro probíhající výzkum, představuje zásadní krok směrem k udržitelnějším, efektivnějším a inteligentnějším dopravním systémům. Má důsledky pro řízení dopravy a širší společenský cíl vytvořit citlivější a přizpůsobivější městské prostředí.
|
|
|
A computer vision system for emotion recognition
Wójcik, Jan ; Bilík, Šimon (referee) ; Janáková, Ilona (advisor)
The term paper deals with the design of an emotion recognition system, which will be used as a communication tool for people with autism spectrum disorder. Camera data will be used for emotion recognition, so it will be a computer vision application. The work deals with areas such as face detection, extraction of relevant features, finding a suitable dataset or designing a classifier.
|
|
|
Drone position stabilization methods using image data
Koukal, Ondřej ; Raichl, Petr (referee) ; Janoušek, Jiří (advisor)
This bachelor’s thesis focuses on the design of an unmanned aircraft stabilization system. The purpose of this system is to determine the exact position of the unmanned aircraft in space based on image data from two cameras in real time. The theoretical part describes the image processing methods and the algorithm for determining the position of the unmanned aircraft. The practical part describes the implementation and testing of the system.
|
|
|
Tutorial for autonomous driving
Strašil, Vojtěch ; Zemčík, Tomáš (referee) ; Honec, Peter (advisor)
This thesis is devoted to the design of a teaching aid for autonomous driving intended primarily for second grade primary school students and secondary school students. The aim of this work was to create a robot that is able to move autonomously along a line or in a lane that is formed by two lines, based on data obtained from a camera sensor. The thesis deals with the design of the mechanical part of the robot, the control electronics and the software. The mechanical basis of the robot is formed by an RC car that has been modified with parts printed on a 3D printer. The control electronics is a Raspberry Pi version 4 single board computer, which is complemented by an Adeept Robot HAT. Most of the necessary peripherals are then connected to this extension. The operating software was written in Python and several use cases were created as part of the work. These examples include line recognition algorithms as well as a PSD controller.
|
guest ::
