|
|
Detekce pohybu ve video sekvenci
Chadim, Petr ; Štancl, Vít (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Práce pojednává o problému detekce pohybu ve video sekvenci. Detailně je popsán základní princip metody Odečítání pozadí a algoritmus pro hledání rozdílů mezi snímky. Velká pozornost je věnována aktualizaci referenčního snímku. Součástí práce je lokalizace pohybujícího se objektu ve video sekvenci. Výsledkem je aplikace pro otestování práce detektoru v různých prostředích.
|
|
|
Analýza obsazenosti parkoviště
Stránský, Václav ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Marvan, Aleš (vedoucí práce)
Práce se zabývá analýzou obsazenosti parkoviště z videozáznamů kamery. Úkolem je určení obsazenosti jednotlivých míst s ohledem na možné využití pro inteligentní řízení parkoviště. Práce popisuje návrh, implementaci a testování tří metod detekce a jejich sloučení v robustnější a úspěšnější systém. Popisovanými metodami jsou detekce pohybu, založená na rozdílnosti po sobě jdoucích snímků. Druhou metodou je detekce hran, předpokládající rozdílnou členitost povrchu automobilů a povrchu parkoviště. Třetí metoda porovnává histogramy jednotlivých míst s histogramem všech volných míst. Implementovaný systém byl úspěšně otestován na reálných záznamech.
|
|
|
Embedded zpracování videa pro dohledový systém
Gerych, Lukáš ; Polák, Ladislav (oponent) ; Frýza, Tomáš (vedoucí práce)
Obsahem práce je návrh a realizace vestavěného systému pro snímání statické scény a vyhodnocování obrazu pro dohledový systém. Je prováděna na miniaturním počítači Raspberry Pi s procesorem ARM. Jsou zde uvedeny metody různých typů detekcí v obraze a jejich implementace s použitím knihoven OpenCV. Dále se zabývá způsobem přístupu k systému pro jeho ovládání a prohlížení záznamů detekcí.
|
|
|
Detekce ohně v obraze a videu
Poledník, Tomáš ; Juránková, Markéta (oponent) ; Přibyl, Bronislav (vedoucí práce)
Táto bakalářská práce se zabývá detekcí ohně v obraze a videu. Pozornost je věnována již existujícím metodám a známým přístupům k detekci ohně. Na základe analýzy popsaných metod je pak navržen, implementován a otestován detektor ohně sledující atributy jeho barvy a pohybu. Implementovaný detektor dosahuje až 90% množství správných detekcií.
|
|
|
Rozšířená realita nad obrazem ze stacionární kamery
Lagová, Lenka ; Szentandrási, István (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou tvorby aplikací rozšířené reality. Jsou zde popsány typy rozšířených realit, problémy spojené s tvorbou aplikací tohoto druhu. Dále je popsán způsob detekce pohybujících se objektů ze záznamů ze stacionární kamery. Práce se zabývá kalibrací kamery ze znalosti geometrie scény. Součástí práce je implementace editoru scény pro stanovení geometrie scény ve videu. Rozšířená realita je zde zastoupena fyzikální simulací, kdy objekty virtuální reality reagují s detekovanými objekty a s objekty popsanými editorem scény.
|
|
|
Detekce pohybu v obraze z kamery
Půček, Petr ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáním pohybu v obraze pořízeného stacionární kamerou. Popisuje řešení návrhu a implementace aplikace pro rozpoznávání na platformě Windows s využitím knihovny pro zpracování obrazu OpenCV. Popsané obecné principy analýzy a zpracování obrazu jsou však uplatnitelné rovněž u jiných systémů.
|
|
|
Detekce pohybu v obraze
Zítka, Michal ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je zaměřena na detekci pohybu v obraze. Práce shrnuje základní metody pro detekci pohybu v obraze a metodu segmentace pomocí aktivních kontur. V praktické části je zaměřena na detekci pohybu osob ze snímků kamery.
|
|
|
Passive optical detection and classification of flying objects
Mošková, Andrea ; Marcoň, Petr (oponent) ; Vlachová Hutová, Eliška (vedoucí práce)
Based on an initial analysis of the methods used for optical detection and recognition of moving elements in a dynamic image captured by a static camera, the bachelor's thesis presents a proposal for a complex detection algorithm capable of recording and classifying flying objects in the sky. The method uses a differential detection algorithm to detect signs of motion, thanks to which flying objects are located in the video frames. The SVM classifier then decides on the classification of the object into one of the three considered classes, based on its description obtained by extraction of SIFT descriptors and possibly supplemented with information from RGB histograms. The algorithm was implemented primarily in Matlab.
|
|
| |
|
|
Identifikace osob pro kamerový systém
Hopjan, Tomáš ; Juránek, Roman (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá sledováním osob kamerovým systémem a jejich identifikací. Jsou popsány metody detekce pohybu a identifikace jednotlivých osob. Hlavním tématem je sledování pohybu osob pomocí více kamer. Identifikace osob je prováděna s využitím histogramů jednotlivých barev. Na základě experimentů jsou uvedeny přínosy a problémy, které je nutné řešit.
|
host ::
RSS.