|
|
Rozpoznávání osob a jejich činnosti ve videu z bezpečnostních kamer
Saloň, Juraj Samuel ; Švec, Tomáš (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je navrhnutie a implementovanie systému schopného rozpoznávať činností ľudí z bezpečnostných kamier. Hlavný dôraz je kladený na koncept komplexných situácií alebo udalostí, ktoré sú definované vzťahmi medzi rozpoznanými objektmi. Úvod tejto práce je venovaný oboznámeniu sa s jednotlivými časťami systému, kde sú objasnené využité techniky rozpoznávania objektov, sledovania objektov a rozpoznávania činností, ktoré sú použité v tejto práci. Druhá časť práce popisuje konečný návrh a implementáciu systému. Pre rozpoznávanie jednotlivých činností sú ďalej definované niektoré vzťahy medzi získanými informáciami popisujúce tieto činnosti, ako napríklad "vystupovanie z auta" alebo "kráčanie dvoch a viacerých ľudí spolu". Nakoniec je úspešnosť rozpoznávania vyhodnotená metrikou strednej priemernej presnosti (Mean Average Presicion).
|
|
|
An automatic football match event detection
Dvonč, Tomáš ; Říha, Kamil (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
This diploma thesis describes methods suitable for automatic detection of events from video sequences focused on football matches. The first part of the work is focused on the analysis and creation of procedures for extracting informations from available data. The second part deals with the implementation of selected methods and neural network algorithm for corner kick detection. Two experiments were performed in this work. The first captures static information from one image and the second is focused on detection from spatio-temporal data. The output of this work is a program for automatic event detection, which can be used to interpret the results of the experiments. This work may figure as a basis to gain new knowledge about the issue and also to the further development of detection events from football.
|
|
|
Porozumění videozáznamům badmintonu
Mašláň, Vojtěch ; Hradiš, Michal (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce bylo experimentování s modely strojového učení pro porozumění záznamů badmintonu. V první částí práce byl zmapován aktuální stav v oblasti využití počítačového vidění pro analýzu sportu, následně v experimentální části bylo navrženo několik modelů pro detekci úderů badmintonu. Navržené modely využívají již existující modely pro extrakci póz lidí. Vypracované modely dosáhly přesnosti 80,1 % pro detekci 7 různých činností a 84,0 % pro detekci 4 různých činností. Natrénované modely byly demonstrovány na jednoduché webové aplikaci pro analýzu krátkých videí badmintonu.
|
|
|
Rozpoznávání osob a jejich činnosti ve videu z bezpečnostních kamer
Saloň, Juraj Samuel ; Švec, Tomáš (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je navrhnutie a implementovanie systému schopného rozpoznávať činností ľudí z bezpečnostných kamier. Hlavný dôraz je kladený na koncept komplexných situácií alebo udalostí, ktoré sú definované vzťahmi medzi rozpoznanými objektmi. Úvod tejto práce je venovaný oboznámeniu sa s jednotlivými časťami systému, kde sú objasnené využité techniky rozpoznávania objektov, sledovania objektov a rozpoznávania činností, ktoré sú použité v tejto práci. Druhá časť práce popisuje konečný návrh a implementáciu systému. Pre rozpoznávanie jednotlivých činností sú ďalej definované niektoré vzťahy medzi získanými informáciami popisujúce tieto činnosti, ako napríklad "vystupovanie z auta" alebo "kráčanie dvoch a viacerých ľudí spolu". Nakoniec je úspešnosť rozpoznávania vyhodnotená metrikou strednej priemernej presnosti (Mean Average Presicion).
|
|
|
An automatic football match event detection
Dvonč, Tomáš ; Říha, Kamil (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
This diploma thesis describes methods suitable for automatic detection of events from video sequences focused on football matches. The first part of the work is focused on the analysis and creation of procedures for extracting informations from available data. The second part deals with the implementation of selected methods and neural network algorithm for corner kick detection. Two experiments were performed in this work. The first captures static information from one image and the second is focused on detection from spatio-temporal data. The output of this work is a program for automatic event detection, which can be used to interpret the results of the experiments. This work may figure as a basis to gain new knowledge about the issue and also to the further development of detection events from football.
|
host ::
RSS.