|
|
Anonymizace videa
Mokrý, Martin ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je navrhnutie a vytvorenie automatického systému pre anonymizáciu videí. Tento systém na svoju činnosť využíva rôzne detektory objektov v obraze a taktiež aj aktívne sledovanie takto zdetekovaných objektov. Na zdetekované objekty je následne aplikovaná úprava, ktorá zabezpečí dostatočnú mieru anonymizácie. Hlavným prínosom takéhoto systému je urýchlenie anonymizácie videí, ktoré bude následne možné zverejniť.
|
|
|
Inteligentní termokamera s detekci narušitele
Mysza, Róbert ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Technológia termovízie začína byť čoraz viac rozšírenou a používanou v monitorovacích a bezpečnostných aplikáciach. Táto práca rozoberá jej využitie na detekciu objektov a popisuje metódy a algoritmy k tomu uplatniteľné. Taktiež skúma faktory, ktoré majú vplyv na teplotu povrchu ľudského ľudského tela. Súčasťou práce je návrh zariadenia posielajúceho snímky na server, ktoré je schopné detekovať narušiteľa pomocou jeho teploty. V poslednej časti sa zaoberám testovaním úspešnosti detekcie a jej zhodnotením.
|
|
|
Mobilní aplikace využívající hlubokých konvolučních neuronových sítí
Poliak, Sebastián ; Herout, Adam (oponent) ; Sochor, Jakub (vedoucí práce)
Táto práca popisuje proces tvorby mobilnej aplikácie, ktorá využíva hlboké konvolučné neurónové siete. Proces začína predstavením hlavnej myšlienky, po ktorej nasleduje produktový a technický návrh, implementácia a vyhodnotenie. Práca taktiež skúma technické pozadie rozpoznávania obrazu, a vyberá najvhodnejšie možnosti pre účely aplikácie. Tie sú detekcia objektov a multi-label klasifikácia, ktoré sú obe implementované, vyhodnotené a porovnané. Výsledná aplikácia sa snaží priniesť hodnotu z užívateľského aj technického hľadiska.
|
|
|
Lokalizace pozemního robota ve vnitřním prostředí
Sýkora, Tomáš ; Brejcha, Jan (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cieľom tohto projektu bolo vytvoriť softvér pre autonómneho pozemného robota, ktorý bude schopný navigovať sa vo vnútornom prostredí a detekovať a rozpoznávať objekty na svojej ceste. Dôležitou podmienkou, ktorú musel výsledný softvér spĺňať, bolo nájsť čo najmenej nákladné riešenie. Daný cieľ som splnil s použitím frameworku Robotic Operating System (ROS) a nástrojov, ktoré poskytuje. Výsledný softvér je skupina ROS modulov komunikujúcich medzi sebou, používajúcich jeden hĺbkový senzor ako vstupný dátový prúd a malý motor, ktorý je schopný poskytovať informácie o pohyboch robota do riadiaceho systému. Tento robot sa dokáže bez výrazných problémov navigovať zmapovaným prostredím, zatiaľ čo sa snaží vyhľadávať známe objekty. Podobný robot by mohol pomôcť (po doplnení špecifických mechanických častí) starým alebo hendikepovaným ľuďom, pracovníkom v priemysle či v iných oblastiach.
|
|
|
Detekce objektů na stole
Timko, Martin ; Veľas, Martin (oponent) ; Kapinus, Michal (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je navrhnúť a vytvoriť modul pre robotickú platformu PR2. Tento modul má detegovať objekty položené pred robotom na stole a následne umožniť prácu s týmito objektmi. Táto práca popisuje metódy detekcie objektov, ktoré boli využité pri implementá- cii modulu. Ďalej popisuje samotný návrh a implementáciu modulu. Na záver je spomenuté testovanie modulu a zhodnotenie výsledkov.
|
|
|
Convolutional neural networks and their application in object detection
Hrinčár, Matej ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce) ; Pešková, Klára (oponent)
1 Názov práce: Konvoluční neuronové sítě a jejich využití při detekci objektů Autor: Matej Hrinčár Katedra (ústav): Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML) Vedúci diplomovej práce: doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. E-mail vedúceho práce: Iveta.Mrazova@mff.cuni.cz Abstrakt: V dnešnej dobe je moderné zatraktívňovať športové prenosy tzv. rožšírenou realitou, napríklad k hráčom hokejového zápasu zobraziť rôzne štatistiky. Aby sme to mohli urobiť, musíme hráčov najprv automaticky nájsť - detekovať. Touto náročnou úlohou sa zaoberá predložená práca. Išlo nám nielen o presnosť, ale i o rýchlosť, pretože by sme mali byť schopní detekcie v reálnom čase. Využili sme jeden z novších modelov neurónových sietí - konvolučné siete. Sú vhodné na spracovanie obrazových dát a ako vstup dostávajú obrázok bez akéhokoľvek predspracovania. Na základe podrobnej analýzy a urobených testov sme si ich vybrali pre implementáciu detektora hokejových hráčov v hokejovom zápase. V práci sme otestovali niekoľko rôznych architektúr týchto sietí, porovnali ich a vybrali tú z nich, ktorá je presná a rýchla. Otestovali sme i robustnosť siete na zašumených vzoroch. Nakoniec sme pre takto detekovaných hráčov použili farbu ich dresu a na jej základe ich pomocou algoritmu K-means zaradili do jedného z práve hrajúcich tímov....
|
|
|
Aplikace pro zpracování obrazu na platformě Android
Kiac, Martin ; Říha, Kamil (oponent) ; Krajsa, Ondřej (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá problematikou spracovania obrazu a detekciou predom definovaných objektov z kamery daného zariadenie na platforme Android. Na spracovanie obrazu sú v práci použité nástroje a metódy z knižnice OpenCV. Práca sa skladá z teoretickej časti, kde je popísaná samotná platforma Android, štruktúra tohto operačného systému a vývojové prostredie Android Studio. Teoretická časť práce ďalej popisuje knižnicu OpenCV a teóriu spracovania obrazu pomocou tejto knižnice. V praktickej časti práce je vysvetlená implementácie knižnice OpenCV do vývojového prostredia Android Studio. Ďalej je v praktickej časti popísaný postup pri spracovaní obrazu pomocou knižnice OpenCV. Následne je táto práca venovaná analýze a vyhľadávaniu kontúr, použitie Houghovej transformácie a segmentácií spracovaného obrazu. V práci je ďalej popísaná realizácia grafického užívateľského rozhrania a následne práca s databázou aplikácie. Záver práce je venovaný testovaniu a vyhodnoteniu dosiahnutých výsledkov.
|
|
|
Detekce objektů
Baáš, Filip ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá detekciou tvarovo nemenných objektov na snímkach. Pre detekciu je využitý algoritmus hranového vzdialenostného párovania, ktorý je na tieto účely stavaný. Prvá časť tejto práce je určená teoretickému vysvetleniu princípu tohto algoritmu. Sú tu vysvetlené najpoužívanejšie spôsoby prevedenia vzdialenostnej transformácie, potrebnej pre tento algoritmus. Ďalej je tu vysvetlený výpočet hranovej vzdialenosti a pyramídová reprezentácia informácií. Druhá časť je venovaná vývojovým nástrojom použitým v tejto práci, ktorými sú vývojové prostredie Visual Studio a knižnice OpenCV pre spracovanie obrazu a Qt pre tvorbu grafického používateľského rozhrania. V poslednej časti tejto práce je popísaná praktická realizácia detekcie objektov. Je tu popísaný spôsob akým sú objekty renderované, postup vytvorenia vzoru z renderovaného obrazu, spôsob vytvorenia sady vzorov, porovnanie rýchlostí vzdialenostných transformácií počítaných v rôznych metrikách, porovnanie obyčajnej a pyramídovej detekcie a spôsob vyhodnotenia detekcie. V závere práce sú zhrnuté dosiahnuté výsledky práce.
|
|
|
Exploitation of GPU in graphics and image processing algorithms
Jošth, Radovan ; Svoboda, David (oponent) ; Trajtel,, Ľudovít (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
This thesis introduces several selected algorithms, which were primarily developed for CPUs, but based on high demand for improvements; we have decided to utilize it on behalf of GPGPU. This modification was at the same time goal of our research. The research itself was performed on CUDA enabled devices. The thesis is divided in accordance with three algorithm’s groups that have been researched: a real-time object detection, spectral image analysis and real-time line detection. The research on real-time object detection was performed by using LRD and LRP features. Research on spectral image analysis was performed by using PCA and NTF algorithms and for the needs of real-time line detection, we have modified accumulation scheme for the Hough transform in two different ways. Prior to explaining particular algorithms and performed research, GPU architecture together with GPGPU overview are provided in second chapter, right after an introduction. Chapter dedicated to research achievements focus on methodology used for the different algorithm modifications and authors’ assess to the research, as well as several products that have been developed during the research. The final part of the thesis concludes our research and provides more information about the research impact.
|
|
|
Detekce ruky uživatele v hloubkových datech
Malík, Pavol ; Šimon, Martin (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je detekovať ruku užívateľa nad interaktívnym stolom a zobraziť jej pozíciu voči stolu. Na vypracovanie bol zvolený prístup pomocou hĺbkových dát, použitím senzora Kinect. Detekcia je realizovaná použitím registračnej metódy SAC-IA, pracujúcej na princípe šablónového porovnávania. Ďalej práca pojednáva o existujúcich riešeniach detekcie rúk, ako aj postupe použitom vo výslednom programe. Bola definovaná dátová sada, obsahujúca vzory rúk a testovacie scény, na ktorých bol klasifikátor vyhodnotený. Záverečné testovanie prebehlo na viac ako sto objektoch a úspešnosť klasifikátora dosiahla 82 %.
|
host ::
RSS.