|
|
Detekce kolizí vozidel
Kruták, Martin ; Sochor, Jakub (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje systém pro detekci a vícenásobné sledování vozidel z dohledových kamer s detekcí kolizí. Práce je zaměřena na detekci a predikci kolize vozidel na dálnicích v jednom směru jízdy. Systém není plně automatický, tudíž vyžaduje počáteční nastavení (např. čáry vymezující pruhy na silnici) pro svou správnou funkčnost. Problém je řešen tak, že je nejdříve získána přesná kontura vozidla. Poté je vypočteno těžiště této kontury. Na základě tohoto těžiště je každému vozidlu přidělen jízdní pruh, ve kterém se pohybuje a každé vozidlo je poté sledováno individuálně. Práce dále představuje metodu predikce a detekce kolize. Pro tuto část je vytvořen obdélník kolem přízemní části vozidla. Tento obdélník je poté zvětšen a vyhodnocován proti obdélníkům jiných vozidel. Objekty, jejichž obdélníky se překrývají jsou předmětem dalšího sledování možné kolize. Experimentální výsledky ukazují 72% přesnost konstrukce přízemního obdélníku jakožto základního stavebního kamene v navrženém systému pro detekci kolizí. Výhody systému jsou v jeho možnostech využití v kamerových systémech, které monitorují provoz na dálnicích.
|
|
|
Rychlá re-kalibrace PTZ kamery pro analýzu dopravy
Dřevo, Aleš ; Juránek, Roman (oponent) ; Sochor, Jakub (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou re-kalibrace PTZ kamery při jejím pohybu. Cílem práce je udržet kameru ve zkalibrovaném stavu z výchozího stavu, kdy jsou známé pozice úběžníků v obraze. Jejich pozice jsou při pohybu kamery udržovány, a to pomocí dvou implementovaných metod. První metoda je založena na principu homografie, druhá pak na principu dvojpoměru. Výsledky ukazují, že obě tyto metody fungují především pro udržení pozice prvních úběžníků. V případě druhých úběžníků vznikají různé problémy a výsledky jsou často poměrně nepřesné.
|
|
|
Cloudová aplikace pro analýzu dopravy
Valchář, Vít ; Sochor, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit cloudovou aplikaci pro analýzu videa bez znalosti jakýchkoliv parametrů kamery. Jediným vstupem je tak adresa webové kamery. Aplikace je postavena na již existujícím řešení. To je vylepšeno přidáním nového modulu pro odstranění překážek, jako je např. sloup veřejného osvětlení zastiňující část vozovky, a modulu pro rozdělení dvou blízko sebe jedoucích vozidel. Výsledné cloudové řešení je tvořeno soustavou dílčích aplikací, které spolu komunikují pomocí HTTP zpráv a jsou ovládány přes webové rozhraní.
|
|
|
Paralelní trénování hlubokých neuronových sítí
Šlampa, Ondřej ; Sochor, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnou způsob jak zhodnotit výhodnost použití paralelního trénování neuronových sítí. V této práci jsem provedl analýzu paralelního trénování se zaměřením na délku trénování. Vycházím ze sekvenční délky trénování a délky přenosu vah po síti. Výsledkem této práce je návrh vzorců, které slouží k odhadu zrychlení na více výpočetních jednotkách. Tyto vzorce je možné použít na zjištění ideálního počtu pracovních jednotek pro trénování.
|
|
|
Systém automatického přístupu na parkoviště pomocí rozpoznání registrační značky
Václavek, Patrik ; Sochor, Jakub (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo navrhnout a implementovat systém pracující v reálném čase, schopný detekovat příjezd vozidla k terminálu parkoviště, rozpoznat registrační značku a automaticky rozhodnout o jeho vpuštění. Systém pro detekci příjezdu automobilu využívá algoritmus Gaussian Mixture Model. Pro spolehlivou lokalizaci registrační značky jsou použity dvě metody. V první jsou extrahovány Maximálně Stabilní Extrémní Regiony (MSER), zatímco ve druhé je použita transformace Top-Hat. Pro určení, zda se u nalezených regionů jedná o registrační značku, je využito klasifikátoru Support Vector Machine (SVM). Klasifikace znaků je provedena použitím umělé neuronové sítě. Pro implementaci byla použita knihovna OpenCV. Extrakce MSER byla díky navržené optimalizaci zrychlena až sedmkrát. Při lokalizaci registrační značky se podařilo dosáhnout úspěšnosti 92,47% a spolehlivost klasifikace dosahuje 90,03%.
|
|
|
Detekce, sledování a klasifikace automobilů
Vopálenský, Radek ; Sochor, Jakub (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je navrhnout a implementovat v jazyce C++ systém pro detekci, sledování a klasifikaci automobilů ze streamů nebo záznamů dopravních kamer. Systém běží na platformě robotického operačního systému a využívá knihovny OpenCV, FFmpeg, TensorFlow a Keras. Pro detekci je využit kaskádový klasifikátor, pro sledování Kalmanův filtr a pro klasifikaci konvoluční neuronová síť. Z celkového počtu 627 automobilů bylo správně sledováno 479. Z toho bylo klasifikováno celkem 458 (nejsou zahrnuty kamiony nebo nákladní automobily). Výsledný systém je možné využívat pro analýzu dopravy.
|
|
|
Re-identifikace automobilů pomocí registrační značky
Hažmuka, Tomáš ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Sochor, Jakub (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a tvorbou aplikace pro reidentifikaci vozidel ve dvou videích. Práce popisuje metody zpracování obrazu a detekci objektů v něm a identifikaci symbolů. Vytvořená aplikace používá knihovnu OpenCV k velkému množství úkonů. Aplikace je napsaná v jazyce C++, standart C++11. Tato práce se dále popisuje otestování aplikace na vstupních datech včetně natrénování referenčních dat.
|
|
|
Zjištění současného stavu zařazování výuky úpolů v hodinách tělesné výchovy na druhém stupni základních škol, středních školách a gymnáziích v Praze
Sochor, Jakub ; Zdobinský, Adam (vedoucí práce) ; Pavelka, Radim (oponent)
Název: Zjištění současného stavu zařazování úpolů v hodinách tělesné výchovy na II. stupni základních škol, středních školách a gymnáziích v Praze Cíl: Cíl výzkumu je zjistit, jak výuka v hodinách tělesné výchovy reflektuje doporučení RVP ohledně výuky úpolů, jaký podíl v rámci TV výuka úpolů zaujímá a popsat trendy zařazování nebo důvody nezařazování úpolů do hodin školní tělesné výchovy z pohledu učitelů tělesné výchovy. Metody: Analýza literatury zabývající se daným tématem. Jako výzkumný instrument jsme zvolili dotazníkové šetření. Na základě dříve publikovaného dotazníku, který se zabýval otázkou výuky úpolů u menšího výběru škol moravského kraje (Reguli, Ďurech, Vít, 2007), jsme vytvořili účelový dotazník. Dotazník byl vytvořen na platformě služby survio.com a distribuován pomocí elektronické pošty ředitelům škol. Ti dotazník dále předali učitelům tělesné výchovy. Výsledky: Na základě vyhodnocení dotazníku, bylo zjištěno, že 75 z 84 učitelů zařazuje úpoly do hodin TV. Z celkového počtu dotázaných tvořili 48 respondentů muži a 34 ženy. Největší zastoupení mezi našimi respondenty měli osoby mezi 31 - 40 lety. Nejvíce respondentů učí pouze na ZŠ, celkem 48. Pádové techniky do svých hodin TV zařazuje 36 respondentů. Nejvíce 67 dotázaných zařazuje úpolové hry. U sebeobrany si lze povšimnout, že...
|
|
|
Zjištění současného stavu zařazování výuky úpolů v hodinách tělesné výchovy na druhém stupni základních škol, středních školách a gymnáziích v Praze
Sochor, Jakub ; Zdobinský, Adam (vedoucí práce) ; Pavelka, Radim (oponent)
Název: Zjištění současného stavu zařazování úpolů v hodinách tělesné výchovy na II. stupni základních škol, středních školách a gymnáziích v Praze Cíl: Cíl výzkumu je zjistit, jak výuka v hodinách tělesné výchovy reflektuje doporučení RVP ohledně výuky úpolů, jaký podíl v rámci TV výuka úpolů zaujímá a popsat trendy zařazování nebo důvody nezařazování úpolů do hodin školní tělesné výchovy z pohledu učitelů tělesné výchovy. Metody: Analýza literatury zabývající se daným tématem. Jako výzkumný instrument jsme zvolili dotazníkové šetření. Na základě dříve publikovaného dotazníku, který se zabýval otázkou výuky úpolů u menšího výběru škol moravského kraje (Reguli, Ďurech, Vít, 2007), jsme vytvořili účelový dotazník. Dotazník byl vytvořen na platformě služby survio.com a distribuován pomocí elektronické pošty ředitelům škol. Ti dotazník dále předali učitelům tělesné výchovy. Výsledky: Na základě vyhodnocení dotazníku, bylo zjištěno, že 75 z 84 učitelů zařazuje úpoly do hodin TV. Z celkového počtu dotázaných tvořili 48 respondentů muži a 34 ženy. Největší zastoupení mezi našimi respondenty měli osoby mezi 31 - 40 lety. Nejvíce respondentů učí pouze na ZŠ, celkem 48. Pádové techniky do svých hodin TV zařazuje 36 respondentů. Nejvíce 67 dotázaných zařazuje úpolové hry. U sebeobrany si lze povšimnout, že...
|
|
| |
host ::
RSS.