|
|
Monitorování dopravy z leteckých videí
Babinec, Adam ; Orság, Filip (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací systému pro extrakci trajektorií vozidel z leteckých videí. Navržený systém analyzuje po sobě jdoucí letecké snímky dopravní křižovatky, které byly pořízeny kamerou z výšky přibližně 150 metrů pomocí autonomně létajícího stroje. Každý snímek je geo-registrovaný na základě vizuálních klíčových bodů ORB. Pro detekci vozidel v obraze byl využit kaskádový klasifikátor a příznaky MB-LBP. Oblast detekce vozidel byla omezena pomocí algoritmů pro detekci pohybu a s využitím informace o geometrii sledované křižovatky. Samotné sledování detekovaných vozidel je postaveno na částicovém filtru, který při evaluaci částic kombinuje výstup z detektoru vozidel a vizuální i pohybový model sledovaného vozidla. Systém byl otestovaný na třech ručně anotovaných video sekvencích, přičemž 92 % odhadnutých trajektorií koresponduje s realitou. Systém našel svoje uplatnění ve výzkumné činnosti dopravních analytiků, kde se využívá pro pokročilejší analýzy chování účastníků provozu v oblasti dopravních křižovatek a jejich vzájemné interakce.
|
|
|
Detekce živosti otisku prstu na bezdotykovém zařízení
Fořtová, Kateřina ; Kanich, Ondřej (oponent) ; Heidari, Mona (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je zaměřena na detekci živosti otisků prstů s využitím bezdotykového senzoru. Shrnuje teoretický úvod do biometrie, zpracování otisků prstů a některé ze současných přístupů pro detekci živosti. Představuje nový přístup, který využívá algoritmus lokálního binárního vzoru, Sobelův a Laplaceův operátor a vlnkovou transformaci. Následná klasifikace byla provedena s využitím umělých neuronových sítí, metody podpůrných vektorů SVM a rozhodovacích stromů. Experimenty byly provedeny s datasetem nasvíceným světly o různé vlnové délce. Bylo zjištěno, že otisky prstů nasvícené červeným světlem vykazují nejlepší přesnost 90.1% ze všech uvažovaných vlnových délek viditelného světla. Klasifikace s využitím vektoru na základě lokálního binárního vzoru dosahovala průměrné přesnosti 89.8%, přesnost s užitým vektorem na základě Sobelova a Laplaceova operátoru byla 91.5%. Pro vlnkovou transformaci byly využity různé Wavelet rodiny. Největší přesnosti dosahovaly vlnky z rodiny biortogonálních spline vlnek (85.1%) a z rodiny reverzních biortogonálních spline vlnek (86.6%).
|
|
|
Detekce živosti otisku prstu na bezdotykovém zařízení
Fořtová, Kateřina ; Kanich, Ondřej (oponent) ; Heidari, Mona (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je zaměřena na detekci živosti otisků prstů s využitím bezdotykového senzoru. Shrnuje teoretický úvod do biometrie, zpracování otisků prstů a některé ze současných přístupů pro detekci živosti. Představuje nový přístup, který využívá algoritmus lokálního binárního vzoru, Sobelův a Laplaceův operátor a vlnkovou transformaci. Následná klasifikace byla provedena s využitím umělých neuronových sítí, metody podpůrných vektorů SVM a rozhodovacích stromů. Experimenty byly provedeny s datasetem nasvíceným světly o různé vlnové délce. Bylo zjištěno, že otisky prstů nasvícené červeným světlem vykazují nejlepší přesnost 90.1% ze všech uvažovaných vlnových délek viditelného světla. Klasifikace s využitím vektoru na základě lokálního binárního vzoru dosahovala průměrné přesnosti 89.8%, přesnost s užitým vektorem na základě Sobelova a Laplaceova operátoru byla 91.5%. Pro vlnkovou transformaci byly využity různé Wavelet rodiny. Největší přesnosti dosahovaly vlnky z rodiny biortogonálních spline vlnek (85.1%) a z rodiny reverzních biortogonálních spline vlnek (86.6%).
|
|
|
Monitorování dopravy z leteckých videí
Babinec, Adam ; Orság, Filip (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací systému pro extrakci trajektorií vozidel z leteckých videí. Navržený systém analyzuje po sobě jdoucí letecké snímky dopravní křižovatky, které byly pořízeny kamerou z výšky přibližně 150 metrů pomocí autonomně létajícího stroje. Každý snímek je geo-registrovaný na základě vizuálních klíčových bodů ORB. Pro detekci vozidel v obraze byl využit kaskádový klasifikátor a příznaky MB-LBP. Oblast detekce vozidel byla omezena pomocí algoritmů pro detekci pohybu a s využitím informace o geometrii sledované křižovatky. Samotné sledování detekovaných vozidel je postaveno na částicovém filtru, který při evaluaci částic kombinuje výstup z detektoru vozidel a vizuální i pohybový model sledovaného vozidla. Systém byl otestovaný na třech ručně anotovaných video sekvencích, přičemž 92 % odhadnutých trajektorií koresponduje s realitou. Systém našel svoje uplatnění ve výzkumné činnosti dopravních analytiků, kde se využívá pro pokročilejší analýzy chování účastníků provozu v oblasti dopravních křižovatek a jejich vzájemné interakce.
|
host ::
RSS.