|
|
Aplikace pro sledování dopravy
Tesař, Filip ; Zahrádka, Jiří (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí a sledováním pohybujících se objektů ve videosekvenci. Cílem práce je návrh a implementace aplikace, která z videosekvence zachycující dopravní provoz získá statistická data o jednotlivých vozidlech, například odhadne rychlost vozidla a určí jeho jízdní pruh. Vytvořená aplikace používá metodu odečítání pozadí Mixture of Gaussians a umožňuje sledování více dopravních úseků současně nezávislými kamerami, výstupní údaje ukládá do databáze a uživateli umožňuje jejich zobrazení ve formě grafů skrze jednoduché webové rozhraní.
|
|
|
Detekce lidské postavy v obrazové scéně
Šmirg, Ondřej ; Číka, Petr (oponent) ; Kohoutek, Michal (vedoucí práce)
Práce se skládá ze dvou hlavních částí, části separační a diagnostické. Separační část je založena na statistickém modelu využívající barvy každého pixelu k určení, zda se jedná o pixel pozadí nebo popředí. V projektu využitá metoda je mixture of gaussians. Mixture of gaussians je vhodný pro dané použítí, protože výsledky testů obrazu nezávisí na světelnosti objektivu, ale spíše na barvách v pozadí. Proto se jeví metoda mixture of gaussians jako dobrá volba. Výsledky dosažené s použitím této metody na skutečné sekvenci jsou prezentována v této práci. Diagnostická část má za úkol identifikovat lidskou postavu ve scéně. Použitá metoda je ASM(Active Shape Models) s PCA(Principal Component Analysis). ASM jsou statistické modely tvarů lidských postav, které jsou deformovány do vhodného tvaru pro porovnání s objektem v novém obraze.
|
|
|
Detekce aut přijíždějících ke křižovatce
Hopjan, Tomáš ; Peringer, Petr (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Práce se zabývá sledováním aut přijíždějících ke křižovatce. Jsou popsány různé způsoby jejich detekce a zhodnoceny problémy. Primárně se jedná o sledování provozu během dne za různého počasí, ale je představen i způsob detekce během noci a nedostatečného osvětlení. Implementovány jsou nejpoužívanější algoritmy s využitím knihovny OpenCV. Důraz je kladen na otestování nejen různých algoritmů, ale také různých světelných podmínek, umístění a nastavení kamery.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Aplikace pro sledování dopravy
Tesař, Filip ; Zahrádka, Jiří (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí a sledováním pohybujících se objektů ve videosekvenci. Cílem práce je návrh a implementace aplikace, která z videosekvence zachycující dopravní provoz získá statistická data o jednotlivých vozidlech, například odhadne rychlost vozidla a určí jeho jízdní pruh. Vytvořená aplikace používá metodu odečítání pozadí Mixture of Gaussians a umožňuje sledování více dopravních úseků současně nezávislými kamerami, výstupní údaje ukládá do databáze a uživateli umožňuje jejich zobrazení ve formě grafů skrze jednoduché webové rozhraní.
|
|
|
Detekce aut přijíždějících ke křižovatce
Hopjan, Tomáš ; Peringer, Petr (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Práce se zabývá sledováním aut přijíždějících ke křižovatce. Jsou popsány různé způsoby jejich detekce a zhodnoceny problémy. Primárně se jedná o sledování provozu během dne za různého počasí, ale je představen i způsob detekce během noci a nedostatečného osvětlení. Implementovány jsou nejpoužívanější algoritmy s využitím knihovny OpenCV. Důraz je kladen na otestování nejen různých algoritmů, ale také různých světelných podmínek, umístění a nastavení kamery.
|
|
|
Detekce lidské postavy v obrazové scéně
Šmirg, Ondřej ; Číka, Petr (oponent) ; Kohoutek, Michal (vedoucí práce)
Práce se skládá ze dvou hlavních částí, části separační a diagnostické. Separační část je založena na statistickém modelu využívající barvy každého pixelu k určení, zda se jedná o pixel pozadí nebo popředí. V projektu využitá metoda je mixture of gaussians. Mixture of gaussians je vhodný pro dané použítí, protože výsledky testů obrazu nezávisí na světelnosti objektivu, ale spíše na barvách v pozadí. Proto se jeví metoda mixture of gaussians jako dobrá volba. Výsledky dosažené s použitím této metody na skutečné sekvenci jsou prezentována v této práci. Diagnostická část má za úkol identifikovat lidskou postavu ve scéně. Použitá metoda je ASM(Active Shape Models) s PCA(Principal Component Analysis). ASM jsou statistické modely tvarů lidských postav, které jsou deformovány do vhodného tvaru pro porovnání s objektem v novém obraze.
|
host ::
RSS.