Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"multiple object tracking"
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 12 záznamů.  předchozí11 - 12  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Modelling eye movements during Multiple Object Tracking
 Děchtěrenko, Filip ; Lukavský, Jiří (vedoucí práce) ; Toth, Peter Gabriel (oponent)
Lidé musí sledovat v každodenních situacích více objektů zároveň (např. řízení automobilu nebo kolektivní sporty). Sledování více objektů (MOT) věrohodně simuluje sledování více objektů v laboratorních podmínkách. Když sledujeme cíle v úloze s mnoha dalšími objekty ve scéně, stává se obtížné rozlišit objekty na periférii (crowding). Přestože sledování by mohlo být prováděno pouze pomocí pozornosti, je zajímavá otázka, jakým způsobem lidé plánují své oční pohyby při sledování. V naší studii jsme provedli MOT experiment, ve kterém jsme účastníkům předložili opakovaně několik úloh s proměnlivým počtem distraktorů, nahrávali jsme oční pohyby a měřili jsme konzistenci očních pohybů pomocí Normalized scanpath saliency (NSS) metriky. Vytvořili jsme několik analytických strategií, které se vyhýbají crowdingu a porovnali jsme je s očními daty. Kromě analytických modelů jsme trénovali neuronové sítě na předpovídání očních pohybů v MOT úlohách. Výkon navrhovaných modelů a neuronových sítí jsme vyhodnocovali na datech z nového MOT experimentu. Analytické modely vysvětlovaly variabilitu očních pohybů dobře (výsledky jsou srovnatelné s intraindividuálními rozdíly); předpovědi založené na neuronových sítích byly méně úspěšné.
Úplný záznam
Monitorování dopravy z leteckých videí
 Babinec, Adam ; Orság, Filip (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací systému pro extrakci trajektorií vozidel z leteckých videí. Navržený systém analyzuje po sobě jdoucí letecké snímky dopravní křižovatky, které byly pořízeny kamerou z výšky přibližně 150 metrů pomocí autonomně létajícího stroje. Každý snímek je geo-registrovaný na základě vizuálních klíčových bodů ORB. Pro detekci vozidel v obraze byl využit kaskádový klasifikátor a příznaky MB-LBP. Oblast detekce vozidel byla omezena pomocí algoritmů pro detekci pohybu a s využitím informace o geometrii sledované křižovatky. Samotné sledování detekovaných vozidel je postaveno na částicovém filtru, který při evaluaci částic kombinuje výstup z detektoru vozidel a vizuální i pohybový model sledovaného vozidla. Systém byl otestovaný na třech ručně anotovaných video sekvencích, přičemž 92 % odhadnutých trajektorií koresponduje s realitou. Systém našel svoje uplatnění ve výzkumné činnosti dopravních analytiků, kde se využívá pro pokročilejší analýzy chování účastníků provozu v oblasti dopravních křižovatek a jejich vzájemné interakce.
Úplný záznam

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 12 záznamů.   předchozí11 - 12  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English