|
|
Urban Element Detection Using Satellite Imagery
Oravec, Dávid ; Herout, Adam (oponent) ; Zlámal, Adam (vedoucí práce)
This thesis focuses on the right detection of objects in satellite imagery using convolutional neural networks. The goal of the thesis is to detect swimming pools and tennis courts in satellite imagery from different cities using the trained model. The model works with data from 10 different cities. The RetinaNet neural network model and Detectron2 library were used for development. The final trained model can detect objects with the average precision (AP50) at the level of 63.402 %. The thesis can be useful in the field of automating the acquisition of land surface statistics.
|
|
|
Automatické ostření s využitím CAN-EF modulu
Ižarík, Marek ; Nováček, Petr (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Predmetom tejto diplomovej práce je návrh, testovanie a implementácia algoritmov automatického ostrenia pre fotografický objektív Canon s použitím CAN-EF modulu, pričom jednou z požiadaviek je možnosť priebežného ostrenia na vozidlo pri sledovaní dopravnej scény. V práci je otestovaných niekoľko kritérií pre posúdenie ostrosti v obraze a je navrhnutý systém automatického riadenia objektívu a kamery.
|
|
|
Sumarizace obsahu videí
Jaška, Roman ; Kolář, Martin (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Bezpečnostné kamery denne vyprodukujú enormné množstvo video záznamov. Ľudská analýza daného objemu záznamov je prakticky nemožná. Sumarizačný systém by bol v mnohých prípadoch veľkým prínosom. Táto práca definuje problém video sumarizácie na základe jeho vstupov, výstupov a podproblémov. Práca zároveň identifikuje vhodné techniky a existujúce práce na túto tému, pričom taktiež predstavuje návrh vhodného riešenia. Navrhnutý systém bol implementovaný a výsledky vyhodnotené.
|
|
|
Detection and Recognition of Drone Movement in Video
Lapšanský, Simon ; Sakin, Martin (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
With the increase in drone availability in recent years, the risk of using drones as a tool for attacks has also increased. Based on these risks, this paper proposes a method for their real-time detection, followed by classification. The proposed approach utilizes the background subtraction method for object detection while using deep learning to classify the detected object. The MOG2 utilizes the Gaussian mixture model method to provide background subtraction, while the YOLOv5 object detection model uses convolutional neural networks for classification. The approach implementation produces a way for drone detection and classification while utilizing the processor, reaching results sufficient for real-time drone detection and classification. The method evaluating 1080p recording using the Intel i5-7600K averaged 16 frames per second while detecting a single object within the frame.
|
|
|
Detection of persons and evaluation of gender and age in image data
Dobiš, Lukáš ; Vičar, Tomáš (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
This master thesis describes an approach for automated human recognition by using convolutional neural networks (CNN) to perform facial analysis of persons face in image data. The predicted biometric indicators are following: age, gender, facial landmarks and facial expression. CNN architectures with pretrained weights for each task are described. Age estimation CNN has new weights trained and freezed, then has added new LSTM layers into its architecture. New LSTM layers are trained and tested on newly created video data set. Test results indicate improved age prediction accuracy. Solution for human recognition inference with single image and time series variants, in form of script with interconnected CNNs is explained, and its inference speed performance supports further proposed expansion plans for live video inference.
|
|
|
Rozpoznání hranic jízdního pruhu v záběrech palubní kamery
Letovanec, Lukáš ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá problematikou rozpoznávania hraníc jazdného pruhu v záberoch palubnej kamery. V práci je predstavená architektúra hlbokej konvolučnej neurónovej siete, pomocou ktorej sa rieši spomínaný problém. Sieť bola trénovaná na rozsiahlej dátovej sade pomocou algoritmu gradientového zostupu. Natrénovaný model preukázal schopnosť kvalitne rozpoznávať hranice jazdného pruhu v rôznych situáciách a podmienkach. Výsledok práce potvrdzuje, že hlboké konvolučné neurónové siete sú vhodným nástrojom pre rozpoznávanie hraníc jazdného pruhu.
|
|
|
Detekce kvádrů-krabic v obraze
Žitňanský, Adam ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá problémom detekcie kvádrov, konkrétne krabíc v obraze. Hlavným výsledkom práce je návrh a implementácia systému na detekciu krabíc na základe rohov a hrán. Systém pozostáva z detektora hranových bodov a rohov založeného na konvolučnejneurónovej sieti a dekodéra na zostavenie výsledného 2d modelu krabice. V rámci riešenia vznikol taktiež dataset s 550 anotovanými snímkami krabíc s anotáciami rohov a hrán.
|
|
|
Vyhodnocení směru pohledu osoby
Virgala, Ján ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zameriava na problematiku vyhodnocovania smeru pohľadu človeka. Umožňuje oboznámiť sa so súčasnými ako aj historickými spôsobmi vyhodnocovania smeru pohľadu a ich využitím v rôznych oblastiach života. V práci sú opísané a vysvetlené základné princípy týchto metód. Súčasťou práce je taktiež popis realizovaného systému a princípu jeho funkcie. Práca taktiež obsahuje analýzu výsledkov testu systému na skupine dobrovoľníkov a zhodnotenie jeho funkcie.
|
|
| |
|
|
Deep Learning for Object Detection
Pitoňák, Radoslav ; Dobeš, Petr (oponent) ; Teuer, Lukáš (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá metódami použivanými na detekciu objektov ktoré používajú hlboké neurónové siete. Na začiatku sú popísané konvolučné neurónové siete a porovnané bežne používané metódy na detekciu objektov. V dalšej časti sa venuje návrhu a implementácii vybranej metódy natrénovanej na špecifickom datasete. Na konci tejto práce sú výsledky, ktoré tento model dosiahol diskutované a porovnané s výsledkami iných metód.
|
host ::
RSS.