|
|
Object tracking using computer vision
Klapal, Matěj ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This diploma thesis deals with posibilities of tracking object movement using computer vision algorithms. First chapters contain review of methods used for background subtraction, there are also listed basic detection approaches and thesis also mentions algorithms which allows tracking and movement prediction. Next part of this work informs about algoritms implemented in resulting software and its graphical user interface. Evaluation and comparison of original and modified algorithms is stationed at the end of this text.
|
|
|
Sledování a rozpoznávání lidí na videu
Šajboch, Antonín ; Hradiš, Michal (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním a sledováním lidí ve videu. K rozpoznávání byla použita konvoluční neuronová síť, která extrahuje vektor rysů z přiloženého snímku obličeje. Tento extrahovaný vektor je dále klasifikován. Proces rozpoznávání musí probíhat v reálném čase a s tímto ohledem jsou také voleny veškeré použité metody. V rámci této práce byl vytvořen nový dataset obličejů, který byl získán z videozáznamů pořízených v prostorách fakulty. Videozáznamy a dataset byly použity pro experimenty k ověření přesnosti vytvořeného systému. Výsledná přesnost rozpoznávání je cca 85%. Navržený systém může být použit například k evidenci osob, počítání průchodů či k ohlášení výskytu neznámé osoby v objektu.
|
|
|
Optická lokalizace velmi vzdálených cílů ve vícekamerovém systému
Bednařík, Jan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce představuje semiautonomní systém pro optickou lokalizaci velmi vzdálených pohyblivých cílů za pomocí několika polohovatelných kamer. Kamery byly kalibrovány a zastaničeny pomocí speciálně navržených kalibračních terčů a metodologie, jejímž účelem je minimalizovat hlavní zdroje chyb, jež byly objeveny během důkladné analýzy přesnosti. Detekce cíle probíhá manuálně, zatímco vizuální sledování je automatické a staví na dvou state-of-the-art přístupech. Odhad 3D lokace cíle je založen na triangulaci z více pohledů pracující s nepřesnými měřeními. Základní sestava o dvou kamerových jednotkách byla otestována na statických cílech a pohybujícím se pozemním cíli, přičemž byla přesnost odhadu lokace cíle porovnána s teoretickým modelem. Díky modularitě a přenosnosti je možné systém použít v široké škále situací, jako je například monitoring vytyčeného území, včasná detekce hrozby v bezpečnostních systémech nebo řízení vzdušeného provozu
|
|
|
Sledování více osob ve videu z jedné kamery
Vojvoda, Jakub ; Španěl, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Detekcia a sledovanie viacerých osôb je náročný problém s vysokým aplikačným potenciálom. Náročnosť problému je spôsobená hlavne zložitosťou scény a vysokou variabilitou v artikulácii a vzhľade osôb. Cieľom tejto práce je navrhnúť a implementovať systém schopný detekcie a sledovania viacerých osôb vo videu z jednej statickej kamery. K tomuto účelu bola navrhnutá on-line metóda založená na princípe sledovania pomocou detekcie. Navrhnutá metóda kombinuje detekciu, sledovanie a združovanie odoziev k dosiahnutiu presných výsledkov. Implementácia bola vyhodnotená na dostupnom datasete a výsledky ukázali, že je použiteľná k tomuto účelu. K zlepšeniu výsledkov sledovania bola navrhnutá a implementovaná robustná metóda segmentácie pohybu. Okrem toho, implementácia detektora založeného na histograme orientovaných gradientov bola zrýchlená s využitím grafického procesoru (GPU).
|
|
|
Detekce pohybujících se objektů v obraze
Prítel, Pavol ; Richter, Miloslav (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá detekciou pohybujúcich sa objektov v dynamickom obraze. Cieľom práce je navrhnutie algoritmu pre detekciu pohybujúcich sa objektov a jeho aplikácia na počítanie vozidiel v reálnej dopravnej scéne. Práca je rozdelená do troch častí. Prvá časť rozoberá problém z teoretického hľadiska. Druhá časť sa zoberá návrhom a implementá- ciou algoritmu. Tretia časť je venovaná vyhodnoteniu výsledkov algoritmu.
|
|
|
Sledování objektů
Sochor, Petr ; Babinec, Tomáš (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Předmětem této práce je seznámení se s technikami zpracovávání obrazu, pro účel počítačového vidění. Jsou zde použity funkce z knihovny OpenCv zajišťující vyhledávání rohových bodů. Dále jsou zde navržené algoritmy pro vyhledávání shodných bodů na po sobě jdoucích snímcích videosekvence. V práci jsou navržené dvě techniky pro řešení tohoto porovnávání bodů a v závěru práce jsou shrnuté jejich výsledky. Rovněž jsou zde naznačena možná řešení některých nežádoucích vlastností těchto navržených algoritmů.
|
|
|
Sledování 3D trajektorie předmětů pomocí kamerového stereo páru
Manga, Marek ; Richter, Miloslav (oponent) ; Babinec, Tomáš (vedoucí práce)
První část se zabývá návrhem jednoduchého systému značek, který by umožnil sledování polohy objektu v prostoru. Je zde popsán způsob návrhu systému značek a jejich vlastnosti jsou zhodnoceny v několika testech. Druhá část práce je věnována stručnému úvodu do problematiky stereovidění a výpočtům prostorových souřadnic objektu. Dále je zde popsána výsledná aplikace pro sledování trajektorie předmětů. Nakonec je provedeno měření opakovatelnosti výsledků.
|
|
|
Sledování osoby pódiovým osvětlením s využitím kamery
Rajnoch, David ; Fliegel, Karel (oponent) ; Boleček, Libor (vedoucí práce)
Diplomová práce se věnuje navržení a sestrojení systému pro detekci osoby v obraze a její sledování světelnym kuželem. Teoretická část popisuje metody detekce a sledování, v praktické části je vybrán vhodny hardware a na platformě PC zprovozněn algoritmus sledování osoby a řízení světla pomocí rozhraní DMX512. Program je napsán v C++ s využitím knihoven OpenCV.
|
|
|
RoboAuto - Detekce automobilů
Melo, Jakub ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí a sledováním zadních částí automobilů. Pro detekci je použit algoritmus Adaboost. Ke sledování se používá Kalmanův filtr. V první části práce je představen princip detekce a sledování objektů. V druhé části práce jsou prezentovány experimenty s trénováním klasifikátorů a jejich výsledky.
|
|
|
Sledování objektů kamerou
Psota, Michal ; Orság, Filip (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá teoretickým popisem, návrhem a implementací programu pro sledování barevných objektů pomocí robota. Při zpracování obrazu je použit wrapper knihovny OpenCV - EmguCV. Aplikace komunikuje s robotem a navádí jej tak, aby sledoval zadaný barevný objekt. Program je implementován v jazyce C#
|
host ::
RSS.