|
|
Rekonstrukce 3D informací o automobilech z průjezdů před dohledovou kamerou
Dobeš, Petr ; Sochor, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá 3D rekonstrukcí vozidel projíždějících před dohledovou kamerou. V práci je nejprve představena kalibrace dohledové kamery a souvislost automatické kalibrace s 3D informacemi o sledované dopravě. Dále jsou představeny algoritmy Structure from Motion a SLAM, společně s metodami pro odhad optického toku. Za účelem prozkoumání chování pro snímky projíždějících vozidel jsou provedeny experimenty s výpočtem korespondencí a algoritmem Structure from Motion. Následně je postup algoritmu Structure from Motion upraven. SIFT příznaky jsou nahrazeny algoritmem DeepMatching za účelem získání hustých bodových korespondencí pro následnou fázi rekonstrukce. Rekonstruované modely jsou dále zpřesněny aplikováním dodatečných omezení, která jsou specifická pro rekonstrukci projíždějících vozidel. Získané modely jsou poté vyhodnoceny. Veškeré zjištěné poznatky a informace o rekonstrukci vozidel jsou pak využity k navržení dalších modifikací, které by vedly k vytvoření zcela vlastního rekonstrukčního postupu, specializovaného přímo pro 3D rekonstrukci projíždějících vozidel.
|
|
|
Automatic Traffic Video Surveillance: Fine-Grained Recognition of Vehicles and Automatic Speed Measurement
Sochor, Jakub ; Elder, James (oponent) ; Svoboda,, Tomáš (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
This thesis presents my contributions to the state-of-the-art in Intelligent Transportation Systems and Computer Vision. Specifically, the work is focused on two tasks -- automatic speed measurement of vehicles and fine-grained recognition of vehicles. The problem of vehicle fine-grained recognition can be defined as a task where the system is supposed to produce exact fine-grained type (e.g. "Škoda Octavia combi mk2") for a presented vehicle. In my first paper on this topic, a method exploiting automatically constructed 3D bounding boxes around vehicles is proposed. The results show that the method significantly improves classification and verification accuracy. Further improvements and analysis of the approach was published in my second paper dealing with the problem. The improved approach eliminates necessity to know vanishing points a priori - it is possible to construct the 3D bounding box of the vehicle from a single image of the vehicle. The results show that our proposed method consistently improves classification accuracy by up to 12 percentage points with different Convolutional Neural Networks. The classification error was also reduced by up to 50 %.The second addressed problem is automatic speed measurement of vehicles. The proposed system should work from a single camera without any manual calibration or input. First, we had to collect a large dataset with precise ground truth speed measurements as there was no such dataset. The dataset contains over 20,000 vehicles with ground truth speed measurement acquired from two synchronized LIDAR optical gates. Furthermore, we proposed a method for fully automatic traffic surveillance camera calibration enabling precise speed measurement of vehicles. The approach is based on vanishing point estimation and 3D model alignment of several common vehicle models. The experimental results show that our method achieves 1.10 km/h mean speed measurement error while outperforming both state-of-the-art methods and manual calibration in the speed measurement task.
|
|
|
Rozhraní pro hry s dataprojektorem a Leap Motion
Holcner, Jonáš ; Najman, Pavel (oponent) ; Zahrádka, Jiří (vedoucí práce)
Cílém této práce je navrhnout herní uživatelské rozhraní a hru využívající potenciálu zařízení Leap Motion v kombinaci s promítaným obrazem dataprojektoru. Součástí práce je kalibrace projektoru, za pomocí které je možné převádět body mezi souřadnými prostory zařízení Leap Motion a projektoru. V kombinaci s daty získanými z Leap Motion toto umožňuje uživateli ovládat aplikace pohyby rukou přímo v obraze projektoru. Vytvořené rozhraní obsahuje projektor promítající na stůl a Leap Motion sledující pohyb rukou nad tímto obrazem. Pro demonstraci připraveného rozhraní byla vytvořena hra v enginu Unity 3D.
|
|
|
Vizuální detekce elektronických součástek
Juhas, Miroslav ; Honec, Peter (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Tato práce popisuje použití zpracování obrazu pro přesné měření vzdáleností v automatické výrobě hrotu pro AFM mikroskop. Hlavním cílem je měření vzdáleností mezi jednotlivými díly během výroby. Účelem je získání dat pro automatickou výrobní linku, která má nahradit nepřesnou a neopakovatelnou manuální výrobu. Výrobní proces sestává ze tří technologických kroků. V prvních dvou krocích je přilepen wolframový drát k nosníku. V těchto krocích je, pro správné zarovnaní částí, nutno měřit vzdálenost ve všech třech osách. Ve třetím kroku je odleptán ostrý hrot v roztoku KOH. Musí být dodržena správná vzdálenost mezi hladinou roztoku a nosníkem. K získání obrazu je použita kamera s vysokým rozlišením a makro objektivem. Obraz je poté kalibrován, aby bylo odstraněno zkreslení a vliv polohy scény vzhledem k umístění kamery. Je také zjištěn délkový převodní koeficient. Rozpoznání objektů a měření vzdálenosti využívá standardní metody počítačového vidění: adaptivní prahování, momenty, statistické vlastnosti obrazu, Cannyho hranový detektor, Houghovu transformaci,… Navržené algoritmy byly implementovány v jazyce C++ s použitím Intel OpenCV knihovny. Finální dosažené rozlišení při měření je 10 µm na pixel. Výstup algoritmů byl použit k sestavení několika testovacích hrotů.
|
|
|
Lokalizace šachových figurek na hrací ploše z fotografie
Hampl, Tomáš ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce bylo analyzovat stav šachové partie a lokalizovat šachové figurky na šachovnici. Rozpoznání šachovnice je založené na lokalizaci čar v obraze pomocí Houghovy transformace a PClines. Figurky byly detekovány modely konvolučních neuronových sítí - YOLOv3, YOLOv4 a YOLOv4 tiny. Vyhodnocení bylo provedeno na vlastní datové sadě. Detekce šachovnice dosahuje přesnosti 97%, kompletní lokalizace stavu šachovnice dosahuje 74,5% a lokalizace figurek 96%.
|
|
| |
|
|
Strojové vidění pro robotizované výrobní systémy
Honkyš, Pavel ; Bražina, Jakub (oponent) ; Vetiška, Jan (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá využitím kamerového systému v automatizovaných průmyslových aplikacích a využitím nástrojů TwinCAT Vision pro zpracování obrazu a řízení softwarového PLC, které funguje na průmyslovém počítači od firmy BECKHOFF. Teoretická část se věnuje algoritmu návrhu kamerového systému do průmyslového prostředí, popisu jednotlivých komponent, které tento kamerový systém tvoří a průmyslových sběrnic využívaných k přenosu dat z kamer. Praktická část obsahuje zadání úlohy, její rozbor a návrh robotizovaného pracoviště využívající kamerový systém ke kontrole výrobků. Navržený kamerový systém je posléze sestaven, naprogramován a ověřena funkčnost vytvořených algoritmů a navrženého HMI.
|
|
|
Pozice objektu ze soustavy kamer
Dostál, Radek ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rekonstrukcí pozice golfového míčku ze soustavy kamer, která bude použita v rámci vývoje golfového simulátoru. Systém využívá fotogrametrické kalibrace a triangulačního algoritmu pro získání souřadnic bodu. V práci jsou také diskutovány možnosti pro volbu kamer. Konečným výsledkem je sestavení prototypu zařízení.
|
|
|
Určení pozice mobilního zařízení v prostoru
Komár, Michal ; Láník, Aleš (oponent) ; Šolony, Marek (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zaměřuje na dostupné možnosti lokalizace na současných mobilních telefonech platformy Android. Zkoumá možnosti lokalizace mobilního zařízení nejen s využitím inerciálních senzorů telefonu, ale také možnosti lokalizace s využitím obrazu integrované kamery. V rámci práce jsou popsána provedená měření dostupných inerciálních senzorů, představen algoritmus vizuální lokalizace a navržen systém využívající obou těchto přístupů.
|
|
|
Hybridní aplikace pro kalibraci kamerových čoček
Dovhalenko, Dmytro ; Malaník, Petr (oponent) ; Šimek, Václav (vedoucí práce)
Cílem teto bakalářské práce je navrhnout a realizovat nástroj pro korekci zkreslení obrazu způsobeného fyzickým zakřivením kamerové čočky typu rybího oka. V teoretické častí se věnuje analýze dostupných řešení a snaží se najít způsob, jak realizovat nástroj pro korekci zkreslení obrazu za využití moderních technologií. Použitelné technologie se analyzuji a popisuji a hledá se alternativní pohled který umožní změnit přístup v dodávce softwaru a dodat nástroj ve formě webové aplikace. Práce je specifická nutností dosažení cílů pro nasazení a budoucí vývoj v korporátní prostředí, a proto tyto potřeby analyzuje a přizpůsobuje se jim. Zaměřuje se na problematiku generování nastavení pro hardwarově akcelerovanou korekci obrázků, protože se v praxi využívá častěji než softwarová korekce. Praktická část je zaměřená na analýzu scénářů užiti, návrh vhodné architektury a uživatelského prostředí. K vyřešení problému využívá hybridní webové technologií v kombinaci s dodávkou knihovny OpenCV ve formě webassembly, a další moderní nástroje jako SSO autentizace a vestavěné úložiště prohlížeče. Práce je přínosná pro reálné zákazníky, kteří potřebují moderní řešení nástroje pro kalibraci zkreslení obrazu. Dokazuje, že využitím hybridních webových aplikací je možné dodat ekvivalentní náhradu za nativních aplikace a současně s tím navýšit uživatelský komfort a rovněž poskytuje důležité informace pro možnost transformace nástrojů z nativních aplikací do hybridních webových.
|
host ::
RSS.