|
|
Machine vision implementation in the UVSSR PORTABLE CELL production system
Gómez Rojas, José Luis ; Kroupa, Jiří (oponent) ; Bražina, Jakub (vedoucí práce)
This thesis investigates the integration of computer vision into Industry 4.0, utilizing the UVSSR CELL at Brno University of Technology. Focused on enhancing virtual commissioning, it introduces three innovative vision techniques linked via an OPC server to an IoT gateway. Object recognition, hand gesture control, and facial recognition are employed, improving robotic arm operations and security protocols. This integration resulted in high accuracy trained model for object detection with mAP50-90 close to 0.9, and control precision of the technologies and the virtual environment, contributing significantly to smart industry automation and setting a call for future work on top of it. The thesis covers methodology, technological implementation, and prospects for advanced, efficient machine vision systems within industry 4.0.
|
|
|
Ovládání počítače gesty
Jaroň, Lukáš ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
V této diplomové práci jsou popsány možnosti a principy mnou navrženého uživatelského rozhraní, s jehož pomocí lze ovládat počítač gesty. V práci jsou obecně popsány přístupy pro ovládání gesty a detailněji je vysvětlena implementace zvolené detekce rukou a prstů pomocí hloubkové mapy načítané ze senzoru Kinect. Implementace se též věnuje rozpoznávání gest pomocí skrytých Markovových modelů. Pro demonstrační účely je navržena a implementována aplikace pro prohlížení fotografií, jež využívá vyvinutého uživatelského rozhraní. Práce se též zaměřuje na testování kvality a správnosti vyhodnocování pro zvolený rozpoznávač gest.
|
|
|
Rozpoznávání gest lidské ruky
Adámek, Jakub ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na rozpoznávání gest lidské ruky. Její stěžejní částí je segmentace obrazu ve video sekvenci. Pro segmentaci obrazu je použita metoda rozpoznání obličeje v obrazu s následnou detekcí lidské kůže a metoda odečítání pozadí. Pro odstranění šumu po segmentaci obrazu jsou použity metody matematické morfologie. Práce se zabývá rozpoznáváním čistě dynamických gest. V rámci práce byla navržena aplikace pro rozpoznávání dynamických gest lidské ruky a sada modelů dynamických gest. Rozpoznávání gest je inspirováno skrytými Markovovými modely. Závěrečná kapitola je pak věnována míře přesnosti rozpoznávání gest.
|
|
|
Rozpoznání gest ruky v obraze
Zlotý, Petr ; Horák, Karel (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Práce popisuje rozbor a implementaci rozpoznání gest ruky. Zvolenou metodou je porovnání histogramu orientací. Metoda je rozšířena o několik úprav, především o segmentaci na základě barvy kůže a segmentaci na základě rozdílu aktuálního snímku a modelu pozadí. Dále je v práci navržena metoda rozpoznání trajektorie pohybu celé ruky z dostupných dat prostřednictvím určení polohy z histogramů pro x-ovou a y-ovou souřadnici snímku a klasifikace vyhledáváním v binárním stromu dle kritéria minimální absolutní hodnoty rozdílu vektoru pohybu a bázových vektorů obrázku.
|
|
|
Optické metody rozeznání gest
Netopil, Jan ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Čmiel, Vratislav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá optickými systémy a metodami zpracování získaných dat pro rozeznání gest ruky. V rámci práce je popsáno rozdělení gest, možnosti využití rozeznání gest v různých oblastech a dostupné kontaktní a bezkontaktní technologie. Následně jsou představeny metody pro detekci ruky, získání příznaků a klasifikaci gest. Navržený systém pro rozeznání gest ruky se skládá z kamery FLIR A655sc a modulu FLIR Lepton, a webové kamery Logitech S7500, dále metody pro zpracování nasnímaných dat a databáze gest, sloužící pro závěrečnou klasifikaci. Pomocí vytvořené aplikace v MATLABU je pro každé zařízení realizováno hodnocení rozpoznání gest a to s ohledem na rychlost a úspěšnost rozpoznání v různých prostředích.
|
|
|
Rozpoznávání gest lidské ruky
Adámek, Jakub ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na rozpoznávání gest lidské ruky. Její stěžejní částí je segmentace obrazu ve video sekvenci. Pro segmentaci obrazu je použita metoda rozpoznání obličeje v obrazu s následnou detekcí lidské kůže a metoda odečítání pozadí. Pro odstranění šumu po segmentaci obrazu jsou použity metody matematické morfologie. Práce se zabývá rozpoznáváním čistě dynamických gest. V rámci práce byla navržena aplikace pro rozpoznávání dynamických gest lidské ruky a sada modelů dynamických gest. Rozpoznávání gest je inspirováno skrytými Markovovými modely. Závěrečná kapitola je pak věnována míře přesnosti rozpoznávání gest.
|
|
|
Optické metody rozeznání gest
Netopil, Jan ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Čmiel, Vratislav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá optickými systémy a metodami zpracování získaných dat pro rozeznání gest ruky. V rámci práce je popsáno rozdělení gest, možnosti využití rozeznání gest v různých oblastech a dostupné kontaktní a bezkontaktní technologie. Následně jsou představeny metody pro detekci ruky, získání příznaků a klasifikaci gest. Navržený systém pro rozeznání gest ruky se skládá z kamery FLIR A655sc a modulu FLIR Lepton, a webové kamery Logitech S7500, dále metody pro zpracování nasnímaných dat a databáze gest, sloužící pro závěrečnou klasifikaci. Pomocí vytvořené aplikace v MATLABU je pro každé zařízení realizováno hodnocení rozpoznání gest a to s ohledem na rychlost a úspěšnost rozpoznání v různých prostředích.
|
|
|
Ovládání počítače gesty
Jaroň, Lukáš ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
V této diplomové práci jsou popsány možnosti a principy mnou navrženého uživatelského rozhraní, s jehož pomocí lze ovládat počítač gesty. V práci jsou obecně popsány přístupy pro ovládání gesty a detailněji je vysvětlena implementace zvolené detekce rukou a prstů pomocí hloubkové mapy načítané ze senzoru Kinect. Implementace se též věnuje rozpoznávání gest pomocí skrytých Markovových modelů. Pro demonstrační účely je navržena a implementována aplikace pro prohlížení fotografií, jež využívá vyvinutého uživatelského rozhraní. Práce se též zaměřuje na testování kvality a správnosti vyhodnocování pro zvolený rozpoznávač gest.
|
|
|
Rozpoznání gest ruky v obraze
Zlotý, Petr ; Horák, Karel (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Práce popisuje rozbor a implementaci rozpoznání gest ruky. Zvolenou metodou je porovnání histogramu orientací. Metoda je rozšířena o několik úprav, především o segmentaci na základě barvy kůže a segmentaci na základě rozdílu aktuálního snímku a modelu pozadí. Dále je v práci navržena metoda rozpoznání trajektorie pohybu celé ruky z dostupných dat prostřednictvím určení polohy z histogramů pro x-ovou a y-ovou souřadnici snímku a klasifikace vyhledáváním v binárním stromu dle kritéria minimální absolutní hodnoty rozdílu vektoru pohybu a bázových vektorů obrázku.
|
host ::
RSS.