|
|
Detekce graffiti tagů v obraze
Pavlica, Jan ; Hradiš, Michal (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na možnost využití současných metod v oblasti počítačového vidění za účelem automatické detekce graffiti tagů v obraze. Tagy jsou nejčastějším projevem graffiti, který slouží jako podpis autora. V rámci práce byly otestovány state-of-art detekční systémy, z nichž se nejvíce osvědčil Single Shot MultiBox Detector. Bylo u něj dosaženo 75,7% AP.
|
|
|
Protidronová ochrana perimetru
Janík, Roman ; Dvořák, Michal (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Rozvoj technologie dronů s sebou přináší příležitosti pro mnoho oblastí lidské činnosti, ale zároveň i bezpečnostní hrozby. Vzniká potřeba těmto hrozbám efektivně čelit. V této práci je popsána problematika a současné metody pro detekci objektů ve videu zachyceném pohybující se kamerou. Byl navržen systém pro detekci a lokalizaci dronu či hejna dronů. Algoritmus pro detekci je založen na konvoluční neuronové síti, konkrétně na algoritmu SSD. Konvoluční neuronovou síť byla natrénována na vlastním datasetu. Systém byl implementován pomocí knihovny OpenCV s možnou akcelerací algoritmu na GPU pomocí OpenCL. Vytvořené řešení bylo otestováno na videu.
|
|
|
Detektor hlavy v obraze
Svoboda, Jakub ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Detekce hlavy je důležitou součástí algoritmů pro detekci a identifikaci osob. Tato práce je zaměřena na detekci lidské hlavy v obraze pomocí neuronových sítí. Většina konvenčních detektorů dokáže detekovat objekty v omezené množině úhlů, zatímco modely založené na neuronových sítích pokrývají větší škálu úhlů natočení hlavy. V této práci jsme natrénovali současné state-of-the-art modely a porovnali je z hlediska přesnosti a rychlosti zpracování snímku. Nejvíce se osvědčil model RetinaNet, který dosáhl přesnosti 85,15% AP. Díky tomuto detektoru mohou být vylepšené dostupné algoritmy pro detekci, identifikaci a sledování osob.
|
|
|
Detekce palných zbraní v obrazu
Debnár, Pavol ; Drahanský, Martin (oponent) ; Dvořák, Michal (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá detekciou palných zbraní v obraze. V teoretickej časti je najprv definovaný pojem palná zbraň a potom sú uvedené typy palných zbraní. Nasleduje vysvetlenie obrazového šumu, ktorý môže do značnej miery ovplyvniť výsledok detekcie, a sú uvedené spôsoby, ako ho redukovať. Ďalej sú definované algoritmy obrazovej detekcie, ktoré pracujú na báze neurónových sietí - konvolučné neurónové siete (CNN) a Single Shot Multibox Detector (SSD). Vysvetlené sú aj klasické algoritmy pre detekciu v obraze ako HOG+SVM a SURF. V ďalšej časti sú uvedené použité knižnice a softvér. Nasleduje experimentálna časť, kde uvedieme navrhnutý postup riešenia a databázu. Pre detekciu boli použité algoritmy HOG+SVM, SURF a SSD. Následne sú uvedené výsledky testov na databáze a videu, čomu nasleduje zhrnutie a možnosti rozšírenia do budúcnosti.
|
|
|
Protection of sensitive data contained in images
Mezina, Anzhelika ; Rajnoha, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This work is focused on application of deep learning in security problem of escape sensitive information, that is contained in images. The presented solution of this problem is using Single Shot Multibox Detector and Fully Connected Network (FCN). FCN is faster than other methods and can be applied in industry, where is a need to analyse input and output information very quickly, for example, in network traffic analysis. In the first part of this work, methods that can be used in keyword detection are described. The second part contains a description of experiment and achieved results for two models of neural network: Single Shot Multibox Detector and Fully Connected Network. The second one gave better results and can be used in practice.
|
|
|
Protidronová ochrana perimetru
Janík, Roman ; Dvořák, Michal (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Rozvoj technologie dronů s sebou přináší příležitosti pro mnoho oblastí lidské činnosti, ale zároveň i bezpečnostní hrozby. Vzniká potřeba těmto hrozbám efektivně čelit. V této práci je popsána problematika a současné metody pro detekci objektů ve videu zachyceném pohybující se kamerou. Byl navržen systém pro detekci a lokalizaci dronu či hejna dronů. Algoritmus pro detekci je založen na konvoluční neuronové síti, konkrétně na algoritmu SSD. Konvoluční neuronovou síť byla natrénována na vlastním datasetu. Systém byl implementován pomocí knihovny OpenCV s možnou akcelerací algoritmu na GPU pomocí OpenCL. Vytvořené řešení bylo otestováno na videu.
|
|
|
Detekce palných zbraní v obrazu
Debnár, Pavol ; Drahanský, Martin (oponent) ; Dvořák, Michal (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá detekciou palných zbraní v obraze. V teoretickej časti je najprv definovaný pojem palná zbraň a potom sú uvedené typy palných zbraní. Nasleduje vysvetlenie obrazového šumu, ktorý môže do značnej miery ovplyvniť výsledok detekcie, a sú uvedené spôsoby, ako ho redukovať. Ďalej sú definované algoritmy obrazovej detekcie, ktoré pracujú na báze neurónových sietí - konvolučné neurónové siete (CNN) a Single Shot Multibox Detector (SSD). Vysvetlené sú aj klasické algoritmy pre detekciu v obraze ako HOG+SVM a SURF. V ďalšej časti sú uvedené použité knižnice a softvér. Nasleduje experimentálna časť, kde uvedieme navrhnutý postup riešenia a databázu. Pre detekciu boli použité algoritmy HOG+SVM, SURF a SSD. Následne sú uvedené výsledky testov na databáze a videu, čomu nasleduje zhrnutie a možnosti rozšírenia do budúcnosti.
|
|
|
Detektor hlavy v obraze
Svoboda, Jakub ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Detekce hlavy je důležitou součástí algoritmů pro detekci a identifikaci osob. Tato práce je zaměřena na detekci lidské hlavy v obraze pomocí neuronových sítí. Většina konvenčních detektorů dokáže detekovat objekty v omezené množině úhlů, zatímco modely založené na neuronových sítích pokrývají větší škálu úhlů natočení hlavy. V této práci jsme natrénovali současné state-of-the-art modely a porovnali je z hlediska přesnosti a rychlosti zpracování snímku. Nejvíce se osvědčil model RetinaNet, který dosáhl přesnosti 85,15% AP. Díky tomuto detektoru mohou být vylepšené dostupné algoritmy pro detekci, identifikaci a sledování osob.
|
|
|
Protection of sensitive data contained in images
Mezina, Anzhelika ; Rajnoha, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This work is focused on application of deep learning in security problem of escape sensitive information, that is contained in images. The presented solution of this problem is using Single Shot Multibox Detector and Fully Connected Network (FCN). FCN is faster than other methods and can be applied in industry, where is a need to analyse input and output information very quickly, for example, in network traffic analysis. In the first part of this work, methods that can be used in keyword detection are described. The second part contains a description of experiment and achieved results for two models of neural network: Single Shot Multibox Detector and Fully Connected Network. The second one gave better results and can be used in practice.
|
|
|
Detekce graffiti tagů v obraze
Pavlica, Jan ; Hradiš, Michal (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na možnost využití současných metod v oblasti počítačového vidění za účelem automatické detekce graffiti tagů v obraze. Tagy jsou nejčastějším projevem graffiti, který slouží jako podpis autora. V rámci práce byly otestovány state-of-art detekční systémy, z nichž se nejvíce osvědčil Single Shot MultiBox Detector. Bylo u něj dosaženo 75,7% AP.
|
host ::
RSS.