|
|
Webová aplikace pro pořizování a sdílení nových záběrů historických fotografií
Mencner, Pavel ; Maršík, Lukáš (oponent) ; Čadík, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a realizací webové aplikace pro pořizování a sdílení nových záběrů historických fotografií také označované jako refotografie. Výsledná webová aplikace je realizována v programovacím jazyce JavaScript. Serverová část je postavena na platformě Node.js a využívá aplikační rámec Express.js a NoSQL databázi MongoDB. Klientská část je realizována jako jednostránková aplikace při použití aplikačního rámce Angular 2 a komunikuje se serverem pomocí rozhraní REST.
|
|
|
Rozpoznání typu vozidla z dohledové kamery
Mencner, Pavel ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Sochor, Jakub (vedoucí práce)
Cílem této práce je detekce vozidel v obraze z dopravní dohledové kamery a jemná klasifikace jejich typu (výrobce a model). V práci je implementována normalizační metoda Unpack, která slouží pro transformaci obrazu vozidla do jeho zdánlivé rovinné reprezentace, za účelem zvýšení úspěšnosti klasifikátoru. Metoda Unpack využívá pro normalizaci 3D bounding box vozidla, který je v testovací fázi sestaven z informací o kontuře a směru k úběžníkům vozidla. Součástí práce je srovnání přesnosti metody přímé a Unpack klasifikace. Řešení se skládá z více na sebe navazujících částí, které využívají konvolučních neuronových sítí. Tyto části jsou: detekce vozidel v obraze, odhad směru k úběžníkům scény řešený jako klasifikační úloha, detekce kontury vozidel s využitím konvoluční Encoder-Decoder sítě a jemná klasifikace typu vozidel. Pomocí klasifikace s využitím metody Unpack bylo dosaženo zvýšení přesnosti systému o 2% proti přímé klasifikaci, dosahujíc výsledné úspěšnosti 86%. Výsledkem práce je systém jemné klasifikace typu vozidel pracující se záznamem z dohledové kamery bez omezení pozorovacích úhlů.
|
|
|
Webová aplikace pro pořizování a sdílení nových záběrů historických fotografií
Mencner, Pavel ; Maršík, Lukáš (oponent) ; Čadík, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a realizací webové aplikace pro pořizování a sdílení nových záběrů historických fotografií také označované jako refotografie. Výsledná webová aplikace je realizována v programovacím jazyce JavaScript. Serverová část je postavena na platformě Node.js a využívá aplikační rámec Express.js a NoSQL databázi MongoDB. Klientská část je realizována jako jednostránková aplikace při použití aplikačního rámce Angular 2 a komunikuje se serverem pomocí rozhraní REST.
|
|
|
Rozpoznání typu vozidla z dohledové kamery
Mencner, Pavel ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Sochor, Jakub (vedoucí práce)
Cílem této práce je detekce vozidel v obraze z dopravní dohledové kamery a jemná klasifikace jejich typu (výrobce a model). V práci je implementována normalizační metoda Unpack, která slouží pro transformaci obrazu vozidla do jeho zdánlivé rovinné reprezentace, za účelem zvýšení úspěšnosti klasifikátoru. Metoda Unpack využívá pro normalizaci 3D bounding box vozidla, který je v testovací fázi sestaven z informací o kontuře a směru k úběžníkům vozidla. Součástí práce je srovnání přesnosti metody přímé a Unpack klasifikace. Řešení se skládá z více na sebe navazujících částí, které využívají konvolučních neuronových sítí. Tyto části jsou: detekce vozidel v obraze, odhad směru k úběžníkům scény řešený jako klasifikační úloha, detekce kontury vozidel s využitím konvoluční Encoder-Decoder sítě a jemná klasifikace typu vozidel. Pomocí klasifikace s využitím metody Unpack bylo dosaženo zvýšení přesnosti systému o 2% proti přímé klasifikaci, dosahujíc výsledné úspěšnosti 86%. Výsledkem práce je systém jemné klasifikace typu vozidel pracující se záznamem z dohledové kamery bez omezení pozorovacích úhlů.
|
host ::
RSS.