|
|
Detekce kvádrů-krabic v obraze
Soroka, Matej ; Zlámal, Adam (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je experimentovať a vyhodnotiť algoritmy s rôznymi prístupmi počítačového videnia s cieľom automatickej detekcie krabíc-kvádrov v obraze. Za týmto cieľom boli v riešení použité prístupy založené na neurónových sieťach. V práci boli prevedené experimenty s klasifikáciou pomocou vlastnej dátovej sady, klasifikáciou s využitím vlastnej konvolučnej neurónovej siete, detekciou pomocou pouvného okna, detektora YOLO a v konečnej iterácií využitie siete U-net pre detekciu krabíc v obraze.
|
|
|
Video montáž na platformě Android
Janska, Miroslav ; Herout, Adam (oponent) ; Kolář, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je implementovat aplikaci umožňující editování videa na platformě Android. Při implementaci byl použit framework FFmpeg umožňující manipulaci s multimediálním obsahem. Během implementace byla aplikace iterativně vylepšována a přizpůsobována požadavkům uživatelů. Výsledná aplikace umožňuje střih, spojování několika videí a~aplikování efektů. Díky aplikaci může potencionální uživatel sestříhat natočená videa během pár minut.
|
|
|
Živé panorama
Jalůvková, Lenka ; Juránková, Markéta (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je zaměřena na tvorbu živých panoramat. Jedná se o inovativní reprezentaci dat ze streamujících kamer. Vstupem je video ze streamujících kamer, výstupem je také stream - panorama neustále se překreslující podle aktuální polohy kamery. Výsledné řešení je založeno na algoritmu SIFT pro hledání klíčových bodů ve snímcích, dále na algoritmu RANSAC pro výpočet homografie sloužící k následnému plynulému spojování snímků. Spoje snímků jsou váhovány pro lepší překreslování v panoramatu. Funkčnost navrhnutého řešení byla otestována na řadě testovacích video nahrávek.
|
|
|
Videokodek - komprese videosekvencí
Vančura, Jan ; Herout, Adam (oponent) ; Sumec, Stanislav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a implementací aplikace pro kompresi videosekvencí. Aplikace je implementována za použití programovacího jazyka C++ pod Microsoft Visual Studiem 2005. Využívá knihovny Video for Windows a DirectShow. Má za cíl snížení velikosti datového toku videa. Popisuje ztrátové a bezeztrátové metody komprese.
|
|
|
Grafické intro 64kB s použitím OpenGL
Pinter, Jan ; Španěl, Michal (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou tvorby grafického intra (dema) s velikostí omezenou hranicí 64 kB. Rozebírá a popisuje problémy spojené s efektivním využitím poskytnutého minimálního prostoru, prezentuje základní techniky běžně používané u programů uvedeného charakteru. Také popisuje způsob realizace některých zajímavých grafických efektů a prvků, jejich možné optimalizace a vizuální vylepšení.
|
|
|
Mobilní aplikace pro skenování a rozpoznávání pokladních účtenek
Bambuch, Vladislav ; Sochor, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem práce je vytvořit mobilní aplikaci umožňující focení pokladních účtenek, následně pak správu osobních financí pomocí přehledného grafického uživatelského rozhraní. Aplikace využívá technologie OCR pro digitalizaci cen z účtenek a řídí se novými trendy Android Material Design. Na vyfocené účtence dochází k označování cen jednotlivých položek, které se po kliknutí mezi sebou sčítají do výsledné sumy. Tu pak, společně s dalšími informacemi, může uživatel uložit a vést si statistiky o svých výdajích. Výsledkem je rychlé a velmi snadné přidávání záznamů o nákupech, které jsou k dispozici v přehledných výpisech i ve formě grafů.
|
|
|
Virtuální prohlídka ve VR
Pelánek, Lukáš ; Matýšek, Michal (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá tvorbou virtuálních prohlídek ve virtuální realitě. Věnuje se panoramatickým fotografiím a jejich využití při tvorbě virtuálních prohlídek. V rámci této práce byly navrhnuty a implementovány dvě aplikace. První z nich jako webový editor pro vytváření a druhá jako mobilní aplikace pro prohlížení virtuálních prohlídek. Vytvořené řešení poskytuje komplexní nástroj pro práci s virtuálními prohlídkami.
|
|
|
Sledování paprsku v reálném čase
Blecha, Vít ; Sumec, Stanislav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Ve své práci se zabývám metodou zobrazování počítačové 3D grafiky, která se nazývá sledování paprsků (anglicky ray tracing). Zaměřuji se především na zkoumání možností zobrazování trojúhelníků touto metodou. Cílem práce je studium existujících algoritmů pro výpočet průsečíku trojúhelníku a paprsku, jejich vzájemné srovnání, jejich výpočetní náročnost a rychlost na různých počítačových architekturách. Tyto algoritmy také implementuji do existujícího ray traceru pracujícího v reálném čase.
|
|
|
Bezpečný průzkum dronem s využitím chytrého pohybu po trajektoriích
Ferencz, Adam ; Herout, Adam (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Piloti dronu často musí hlídat při plnění průzkumné mise více věcí zároveň. Pilot musí především sledovat dron, kromě toho ale také něco pozoruje, sleduje obraz, natočení dronu, rychlost a překážky. Cílem této práce je vytvořit asistenční algoritmus, který pilotovi ulehčí hlídání bezpečné polohy dronu. Práce prezentuje novou metodu revidující povely pilota tak, aby se dron držel "bezpečně blízko" předem definované dráze letu. Pilot se tak může více věnovat plnění cílů mise, než přímému a bezpečnému řízení dronu. Výstupem práce je nová metoda a její experimentální aplikace, která byla otestována uživatelskými testy. Pro testování byl do systému integrován simulátor AirSim, v němž uživatel splní nejdříve misi bez zapnuté korekce a poté s ní. V uživatelských testech byl cíl úspěšně uskutečnit průzkumnou misi. Piloti při letu bez korekce strávili 55 % času mimo definovanou bezpečnou oblast, při letu s asistentem takto strávili pouze 5 %. Testovací uživatelé uvedli, že jim řešení nejvíce pomohlo v udržení výšky a udržení na středu cesty.
|
|
|
Fast Analysis of Borders in Image
Kolesár, Matej ; Španěl, Michal (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
This thesis focuses on the problem of detecting edges in natural images while maintaining high performance per image. First, the existing approaches are analysed and from them the relevant information is extracted. This information is then used to design two architectures that use convolutional neural networks. One architecture is based on RCF and enriches the output, while the other is a combination of RCF and RCN. This combination provides better up-sampling and enriches the output even more. Evaluation was performed on the BSDS500 dataset and the best result was for achieved for the model that combined RCF and RCN with an ODS score of 0.675.
|
host ::
RSS.