|
|
Reidentifikace automobilů ve videu
Zapletal, Dominik ; Sochor, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problémem reidentifikace automobilů ve videu. Reidentifikace automobilů ve videu je založena na porovnávání částí obrazu získaného z různých kamer. Tato práce je zaměřena zejména na reidentifikaci automobilů samotnou a vychází z předpokladu, že problém detekce automobilů ve videu je již vyřešen v podobě vytvořeného 3D ohraničujícího kvádru kolem vozidla. Problém reidentifikace je vyřešen pomocí barevných histogramů, histogramů orientovaných gradientů a lineárního regresoru. Příznaky jsou používány v oddělených modelech za účelem dosažení nejlepších výsledků v nejkratším výpočetním čase procesoru. Navrhovaná metoda pracuje s vysokou přesností (60% opravdu pozitivních rozpoznání s 10% mírou falešně pozitivních případů na náročné datové sadě) s výpočetním časem procesoru (Core i7) 85 milisekund pro jednu reidentifikaci vozidla za předpokladu video vstupu v plném HD rozlišení. Použitím této práce v distribuovaných dopravních monitorovacích systémech je možné zjistit důležité parametry jako doba cestování, směry dopravních toků nebo dopravní informace.
|
|
|
Porovnávání významných bodů pro detekci objektů v obraze
Trávníček, Vojtěch ; Macíček, Ondřej (oponent) ; Harabiš, Vratislav (vedoucí práce)
Tato práce se týká oboru počítačového vidění. Konkrétně se věnuje extrakci významných bodů z obrazu jako prostředek pro srovnání obrazů a vyhledávání objektů. Jsou zde zmíněny 4 metody, které jsou porovnávány z hlediska účinnosti a využití. Jako hlavní algoritmy jsou zde zmíněny SIFT a SURF, které jsou v poslední době nejčastěji využívané. Jsou zde popsány taky metody popisu významných bodů a jejich porovnávání. Jsou zde vloženy testovací obrazy pro primární testování implementovaného algoritmu. Nakonec je popsána implementace metody SURF a je otestována z hlediska několika nejvýznamnějších parametrů.
|
|
|
Porovnávání významných bodů pro detekci objektů v obraze
Trávníček, Vojtěch ; Macíček, Ondřej (oponent) ; Harabiš, Vratislav (vedoucí práce)
Tato práce se týká oboru počítačového vidění. Konkrétně se věnuje extrakci významných bodů z obrazu jako prostředek pro srovnání obrazů a vyhledávání objektů. Jsou zde zmíněny 4 metody, které jsou porovnávány z hlediska účinnosti a využití. Jako hlavní algoritmy jsou zde zmíněny SIFT a SURF, které jsou v poslední době nejčastěji využívané. Jsou zde popsány taky metody popisu významných bodů a jejich porovnávání. Jsou zde vloženy testovací obrazy pro primární testování implementovaného algoritmu. Nakonec je popsána implementace metody SURF a je otestována z hlediska několika nejvýznamnějších parametrů.
|
|
|
Reidentifikace automobilů ve videu
Zapletal, Dominik ; Sochor, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problémem reidentifikace automobilů ve videu. Reidentifikace automobilů ve videu je založena na porovnávání částí obrazu získaného z různých kamer. Tato práce je zaměřena zejména na reidentifikaci automobilů samotnou a vychází z předpokladu, že problém detekce automobilů ve videu je již vyřešen v podobě vytvořeného 3D ohraničujícího kvádru kolem vozidla. Problém reidentifikace je vyřešen pomocí barevných histogramů, histogramů orientovaných gradientů a lineárního regresoru. Příznaky jsou používány v oddělených modelech za účelem dosažení nejlepších výsledků v nejkratším výpočetním čase procesoru. Navrhovaná metoda pracuje s vysokou přesností (60% opravdu pozitivních rozpoznání s 10% mírou falešně pozitivních případů na náročné datové sadě) s výpočetním časem procesoru (Core i7) 85 milisekund pro jednu reidentifikaci vozidla za předpokladu video vstupu v plném HD rozlišení. Použitím této práce v distribuovaných dopravních monitorovacích systémech je možné zjistit důležité parametry jako doba cestování, směry dopravních toků nebo dopravní informace.
|
host ::
RSS.