Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 17 záznamů.  1 - 10další  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Detekce a rozpoznávání dopravních značek
Číp, Pavel ; Honec, Peter (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá diskuzí nad metodami detekce a rozpoznávání dopravních značek v městském i mimoměstkém prostředí. Předpokladem pro realizaci systému je zabudovaná kamera, obvykle ve zpětném zrcátku automobilu, snímající scénu před automobilem. Její obrazová data jsou posléze zpracována připojeným PC, kde dochází k převodu dat na informace a jejich vyhodnocení. O případné nalezené značce je řidič vizuálně či akusticky upozorněn. Úloha vedoucí k úspěšnému cíli je rozdělena do čtyřech samostatných bloků. V první části je předzpracování obrazu jako takového. Pracujeme s barevným obrazem a s využitím znalosti o barevnosti dopravních značek v České republice, lze provést barevnou segmentaci žádaných intervalů. Druhým krokem je detekce geometrických tvarů odpovídajících dopravním značkám v segmentovaných datech. Krokem číslo tři je rozpoznání vnitřního piktogramu a jeho nalezení v databázi. Posledním krokem je vizuální výstup zobrazením nalezené dopravní značky. Práce byla zpracována tak, aby byla zajištěna detekce všech důležitých dopravních značení ve třech základních barevných kombinacích platných dle Ministerstva dopravy České republiky. Výsledkem je zdrojový kód pro program MATLAB.
Lokomoční identifikace osob
Pražák, Ondřej ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá studiem pohybu člověka a jejím použitím při identifikaci. Dále uvádí charakteristické vlastností chůze a běhu člověka a faktory, které je ovlivňují. Praktickou částí je vytvoření programu řešící uvedenou problematiky, jehož vstupem je video sekvence, obsahující boční pohled na pohybujícího se člověka. Program určuje souřadnice kloubů dolních končetin a sestavuje lokomoční charakteristiky pohybu. Identifikace, se provádí pomocí korelace, která stanový podobnost jednotlivých průběhů.
Detekce dopravních značek
Ťapuška, Tomáš ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá detekciou dopravných značiek v obraze. Popisuje známe postupy, ich výhody a nevýhody. Je v nej uvedený popis implementácie systému pre detekciu dopravných značiek. V poslednej kapitole sú uvedené testy prevedené na systéme s využitím testovacej sady, ktorú som zostavil a anotoval.
Rozpoznávání obličejů v obraze
Krhut, Miloš ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá tématikou detekcí obličejů v digitálních obrazech. Jsou v ní obecně popsány a roztříděny nejčastěji používané metody a zmíněny jejich výhody a nevýhody. Podrobněji je popsána metoda detekce kůže pomocí barev, detekce očí, úst a dále teoreticky popsány algoritmy strojového učení a detekce Haarovými příznaky. Dále se práce věnuje implementaci těchto metod v knihovně OpenCV, jsou zde zmíněny praktické možnosti použití a nakonec provedeno srovnání detekcí různými dostupnými natrénovanými soubory.
Mapování dopravního značení za pomoci metod zpracování obrazu
Leško, Vladimír ; Drahanský, Martin (oponent) ; Novotný, Tomáš (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním dopravního značení z videozáznamu, získávaným GPS záznamu a vložením dopravních značek s odpovídajícími GPS souřadnicemi do centrální databáze OSM. V jednotlivých kapitolách  sou postupně představené metody detekce a klasifikace obrazu, obeznámení s projektem OSM a jeho zásuvným modulem JOSM, návrh a samotná implementace výsledné aplikace a zásuvného modulu. V poslední kapitole sou představené výsledky testovaní aplikace na deseti videozáznamech. Závěr obsahuje zhodnocení práce s možnými rozšířeními.
Traffic sign recognition with using of neural networks
Zámečník, Dušan ; Horák, Karel (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
This paper deals with traffic signs recognition. Red color area is obtained by thresholding in HSV color model. Selected radiometric deskriptors, Hough transform deskriptors and neural networs are used to classification. In conclusion has been designed complex decision algorithm.
Detekce a rozpoznání dopravních značek v obraze
Vránsky, Radovan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá různými metodami detekce a rozpoznání dopravních značek v obraze. V úvodě jsou různé z těchto metod popsané a je ukázané jejich využití v praxi. V další části je podrobně popsaná implementace aplikace na detekci a rozpoznani dopravních značek v obraze s využitím Support Vector Machine. Také je tu popsaný způsob vytváření datové sady či různých modelů popisujících tuto sadu. V závěru je potom celá metoda zhodnocená.
Využití metod zpracování signálů pro zvýšení bezpečnosti automobilové dopravy
Beneš, Radek ; Říha, Kamil (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou rozpoznávání dopravních značek ve videosekvenci. Systémy rozpoznání značek rozhodně přispívají ke zvýšení bezpečnosti v automobilové dopravě, což potvrzují i komerční systémy vkládané výrobci automobilů do svých vozů (Opel, BMW). V práci je nejprve prezentována motivace pro použití těchto systémů, následuje přehled současného stavu vývoje v této oblasti a nakonec je zvolena a detailně popsána konkrétní metoda pro rozpoznávání značek, která využívá pokročilé techniky zpracování obrazového signálu. Pro detekci značek, je v práci použita segmentační metoda, pracující s barevnou informací. Následná klasifikace je realizována lineárním klasifikátorem s volitelným využitím metody PCA. Navíc byla implementována metoda sledování dopravních značek ve videosekvenci založená na Kalmanově filtraci. Realizovaný systém dává poměrně kvalitní výsledky a v práci nechybí podrobné srovnání a zhodnocení úspěšnosti klasifikace.
Detekce a rozpoznání dopravních značek v obraze
Vránsky, Radovan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá různými metodami detekce a rozpoznání dopravních značek v obraze. V úvodě jsou různé z těchto metod popsané a je ukázané jejich využití v praxi. V další části je podrobně popsaná implementace aplikace na detekci a rozpoznani dopravních značek v obraze s využitím Support Vector Machine. Také je tu popsaný způsob vytváření datové sady či různých modelů popisujících tuto sadu. V závěru je potom celá metoda zhodnocená.
Detekce dopravních značek
Ťapuška, Tomáš ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá detekciou dopravných značiek v obraze. Popisuje známe postupy, ich výhody a nevýhody. Je v nej uvedený popis implementácie systému pre detekciu dopravných značiek. V poslednej kapitole sú uvedené testy prevedené na systéme s využitím testovacej sady, ktorú som zostavil a anotoval.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 17 záznamů.   1 - 10další  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.