|
|
Detektor hlavy v obraze
Svoboda, Jakub ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Detekce hlavy je důležitou součástí algoritmů pro detekci a identifikaci osob. Tato práce je zaměřena na detekci lidské hlavy v obraze pomocí neuronových sítí. Většina konvenčních detektorů dokáže detekovat objekty v omezené množině úhlů, zatímco modely založené na neuronových sítích pokrývají větší škálu úhlů natočení hlavy. V této práci jsme natrénovali současné state-of-the-art modely a porovnali je z hlediska přesnosti a rychlosti zpracování snímku. Nejvíce se osvědčil model RetinaNet, který dosáhl přesnosti 85,15% AP. Díky tomuto detektoru mohou být vylepšené dostupné algoritmy pro detekci, identifikaci a sledování osob.
|
|
|
Určení lokalizace dronu pomocí navigačních systémů
Nosál, Jan ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou lokalizace dronu pomocí navigačních systémů, se kterými jsou schopny pracovat navigační moduly, které byly testovány. Dále je řešena problematika záznamu dráhy letu a určení náklonu a směru letu dronu. Drony se stávají stále populárnějšími zařízeními, která jsou používána pro vojenské, zemědělské a především pro komerční účely. Tato práce shrnuje informace o nejvyužívanějších navigačních systémech, se kterými se setkáváme každý den, a to především v automobilech a letadlech. Pro řešení problematiky lokalizace dronu byly testovány dva navigační moduly. Moduly jsou schopny pracovat s až pěti navigačními systémy, a to GPS, Glonass, Galileo, Beidou a QZSS a zároveň dokáží komunikovat s mikrokontrolérem Arduino a IMU jednotkou pro určení pozice dronu.
|
|
|
Určení typu a směru zbraně v obrazové scéně
Kolcún, Róbert ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je navrhnúť spôsob pre klasifikáciu typu zbrane do dvoch kategórií na krátke a dlhé, a určenie náklonu zbrane v obrazovej scéne. Zvolený problém som riešil pomocou niekoľkých postupov, použitím klasických postupov ako K-Nearest-Neighbour a SVM klasifikátora, a použitím konvolučných neurónových sietí. V práci bolo vytvorené porovnanie týchto postupov s výslednou presnosťou až 90%. Výsledky tejto práce umožnujú vybrať správny postup pre riešenie daného problému.
|
|
| |
|
|
Správa verzí aplikací
Kyzlink, Jiří ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Práce se zabývá řešením problému aktualizací aplikací běžících na platformě .NET Framework a následnou kontrolou jejich stavu při běhu. Byly vytvořeny dva frameworky, první, postavený na knihovně Squirrel.Windows, umožňující aktualizovat aplikaci na uživatelem zvolenou verzi pomocí grafického nebo konzolového uživatelského rozhraní, včetně podpory kanálů pro předběžné verze. Druhý, umožnující jednoduchou registraci aplikace a jejich služeb do nástroje Consul, který následně kontroluje jejich stav a umožňuje získání přehledu o spuštěných aplikacích a jejich stavu. Oba frameworky jsou zpracované modulárně a díky .NET Standardu cílené na co nejširší použití. Frameworky jsou nasazené a využívané ve firmě Y Soft.
|
|
|
Inteligentní rozpoznání činnosti uživatele chytrého telefonu
Pustka, Michal ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí uživatelských aktivit (např. běhání, chůze, jízda autě atd.) v reálném čase, přičemž k samotné detekci je využito senzorů dostupných v mobilních zařízeních. V rámci práce vznikla aplikace pro sběr dat ze senzorů, pomocí které byla nasbírána data. Dalším produktem této práce je program pro předzpracování naměřených dat a vytvoření datasetu. Součástí práce je vlastní návrh konvoluční neuronové sítě, která slouží ke klasifikaci aktivit. Celou implementační část uzavírá vytvořená knihovna pro detekci aktivit na mobilních zařízeních s Android OS. Spojením všech aplikací vzniká komplexní framework pro vývoj aplikace, využívající detekci uživatelských aktivit. Na závěr jsou provedeny některé zajímavé experimenty pomocí tohoto frameworku (např. vliv konkrétních senzorů na výkon detekce).
|
|
|
Odhad výšky osob zaznamenaných na videu
Jelen, Vilém ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit aplikaci detekující osoby a provádějící odhad jejich výšky z videozáznamu. Ve stěžejní části práce jsem představil bezpečnostní kamery a metody zpracování obrazu vhodné pro detekci a klasifikaci objektů. Na základě porovnání těchto metod jsem realizoval detekci osob pomocí histogramů orientovaných gradientů. Jako vstupní parametry navrženého algoritmu odhadu výšky jsem použil pozici a vlastnosti kamery a referenční objekty nebo body.
|
|
|
Metody extrakce charakteristických rysů obličeje
Adamček, Ľubomír ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Tvár je dlhodobo jedna z najatraktívnejších dostupných biometrií človeka pre jej ľahké a pohodlné nasnímanie. Využitie je široké - od bezpečnosti, cez monitorovanie až po zábavný priemysel. Táto práca predstavuje doménu biometrie tváre a analyzuje 3 extrakčné metódy charakteristických rysov tváre - PCA, LBP a HOG. Súčasťou práce je tiež efektívna implementácia týchto algoritmov spolu s navrhnutým grafickým používateľským rozhraním využitým na experimentovanie s touto implementáciou a na vyhodnotenie jej úspešnosti na sade snímok zachytávajúcich osoby v rôznych podmienkach.
|
|
|
Vývojářské technologie nositelných zařízení pro YSoft SafeQ
Stárek, Jan ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Nositelná zařízení se řadí mezi stále oblíbenější elektroniku. Tento fakt přispívá ke zvyšující se snaze rozšířit mobilní i jiné aplikace na nositelná zařízení. Na tyto skutečnosti navazuje tato práce, která shrnuje informace o nositelných zařízeních a jejich typických operačních systémech. V dalších kapitolách se nacházejí informace o možnostech pro vývojáře, které tyto operační systémy a jejich vývojářské nástroje nabízejí. Na základě získaných poznatků se v práci nachází i demonstrace tvorby aplikace, konkrétně pro obsluhu tiskáren skrze systém YSoft SafeQ společnosti Y Soft Corporation.
|
|
|
Určení azimutu natočení hlavy v záznamu bezpečnostní kamerou
Blucha, Ondřej ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá tvorbou aplikace k určení natočení hlavy v záznamu pořízeném bezpečnostní kamerou. Celá aplikace se skládá ze tří částí, a to z detekce obličejů, lokalizace charakteristických bodů v obličeji a ze samotného výpočtu úhlů natočení hlavy. Detekce obličejů byla naimplementována pomocí algoritmů Viola-Jones a HOG. Lokalizace charakteristických bodů v obličeji byla provedena pomocí algoritmu založeného na principu aktivní šablony. Samotný výpočet úhlů natočení hlavy byl proveden pomocí dvou metod. První metoda vychází z antropometrických vlastností hlavy a druhá metoda je založena na natáčení modelů hlavy a hledání správné pozice pomocí algoritmu Perspective-n-Point. Následně byly všechny implementované algoritmy otestovány a bylo nalezeno nejvhodnější nastavení parametrů.
|
host ::
RSS.