|
|
Web application for setting up an ergonomic position on a bicycle
Vlasák, Jiří ; Bobák, Petr (oponent) ; Čadík, Martin (vedoucí práce)
This work focuses on the development of a web application that helps users to set up an ergonomic position on a bicycle. The application uses the RTMPose pose estimation model to analyze a side view video of the user pedaling their bicycle, then computes various joint angles and provides the user suggestions for changing the bicycle saddle height, saddle setback, handlebar height and handlebar reach to achieve more ergonomic position. The application is implemented using the SvelteKit framework. The pose estimation model runs on the client-side using the TensorFlow.js library. To evaluate and improve the accuracy of the pose estimation model, a dataset of 2309 photos of the author pedaling his bicycle was created. After fine-tuning the model on this dataset, the model Normalized Mean Error significantly decreased from 2.54 to 1.51 (40\% improvement). Experiments showed that that the application successfully detects angle changes caused by the saddle height changes and that the application can be used to set up the saddle height.
|
|
|
Sledování postavy
Berka, Jiří Michael ; Řičánek, Dominik (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá vývojem softwaru pro sledování cvičící postavy a vyhodnocení odchylek od správného provedení pohybových úkonů. V práci jsou nejprve teoreticky rozebrány základy zpracování digitálního obrazu, použití různých typů kamer a technologie počítačového vidění. Následně jsou popsány metody umělé inteligence a hlubokého učení, které umožňují detekci a analýzu pohybů. Hlavní část práce se zaměřuje na implementaci systému OpenPose pro odhad pózy v reálném čase. Jsou diskutovány technické výzvy a navržena řešení pro dosažení přesnosti a spolehlivosti systému. Praktická část zahrnuje testování softwaru na reálných videích a vyhodnocení jeho výkonu. Výsledky ukazují, že vyvinutý software může efektivně pomoci při korekci pohybů a prevenci zranění v různých aplikacích.
|
|
|
3D model registration with depth camera data
Boháč, Daniel ; Věchet, Stanislav (oponent) ; Adámek, Roman (vedoucí práce)
This thesis deals with 3D object recognition and pose estimation based on depth camera data, specifically point clouds. The only references for potential objects considered are their corresponding 3D models. The goal is to identify an appropriate algorithm through a literature review, develop a solution implementing this algorithm, assess its functionality, and describe its limitations. The work proposes an easily usable extendable library written in C++ and usable within Python. This library incorporates a pipeline derived from the literature review that addresses the problem by utilizing global descriptors. Lastly, the solution is validated in experiments using artificial and real data.
|
|
|
3D Reconstruction of Historic Landmarks from Flickr Pictures
Šimetka, Vojtěch ; Maršík, Lukáš (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
This thesis describes challenges in design and development of an application which reconstructs 3D model given set of 2D images. This technique is called bundle adjustment. The thesi discusses the 3D reconstruction pipeline and elaborates on each step. The first step covers dataset acquisition from the internet. The scripts used to download such data from Flickr and Google Images are described and image characteristics necessary for a good reconstruction are identified. Hereafter the paper compares different feature detectors, extractors and matchers to find best suited combination for reconstruction of historic landmarks. This is followed by description the reconstruction and optimization steps and their implementation. At the end of the thesis the implemented solution is examined on several datasets and compared with other existing solutions presented at the very beginning of the thesis.
|
|
|
Lokalizace robota pomocí kamery
Heřman, Petr ; Španěl, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh jednoduché lokalizační metody a její implementace pro robotický operační systém ROS. Tato metoda využívá monokulární kameru jako jediný senzor a odhaduje pozici v předem známé mapě. V rámci experimentů s prototypem jsou vyzkoušeny klíčové body typu SURF, SIFT a ORB.
|
|
|
Running Motion Analysis
Eliáš, Radoslav ; Kolářová, Jana (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to analyze body movement in running gait. The system works with recordings from two cameras, one from the side and one from the back. The problem is solved using a pose estimation algorithm based on the convolutional method. Multiple estimators are compared in this thesis. The final system uses the OpenPose framework and provides a library with calculations for many metrics used to evaluate the running gait. Results are then visualised in a multiplatform desktop application. Experiments were conducted on a private dataset of running recordings.
|
|
|
Automatic calibration ot robotic arm using cameras
Adámek, Daniel ; Richter, Miloslav (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
To eliminate human factor in end-to-end testing of embedded devices, it is needed to develop complex robotic automated system. One of crucial tasks is to automatically calibrate such a system. In this thesis, I analyzed multiple approaches how to estimate robot-device spatial relation using camera/s and presented solution based on one camera pose estimation using iterative methods such as Gauss-Newton or Levenberg-Marquardt. At the end, I discussed the accuracy of the solution and introduced possible improvements and the direction of next development.
|
|
|
6-DOF lokalizace objektů v průmyslových aplikacích
Macurová, Nela ; Španěl, Michal (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cílem práce je navrhnout metodu, která lokalizuje objekt v bodovém mračně a co nejpřesněji odhadne 6D pózu předem známých objektů v průmyslové scéně pro bin picking. Návrh řešení je inspirován sítí PoseCNN. Součástí řešení je i simulátor scén, který generuje umělá data. Simulátor je použit k vygenerování trénovací datové sady obsahující 2 objekty pro trénování konvoluční neuronové sítě. Síť je otestována na anotovaných reálných scénách a dosahuje nízké úspěšnosti, pouze 23.8 % a 31.6 % úspěšnosti pro odhad translace a rotace pro jeden typ a pro druhý objekt 12.4 % a 21.6 %, přičemž tolerance pro správný odhad je 5 mm a 15°. Avšak použitím algoritmu ICP na odhadnuté výsledky je dosažena úspěšnost odhadu translace 81.5 % a rotace 51.8 % a pro druhý objekt 51.9 % a 48.7 %. Přínosem této práce je vytvoření generátoru a otestování funkčnosti sítě na malé objekty.
|
|
| |
|
|
Detection of object position
Baáš, Filip ; Janáková, Ilona (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Master’s thesis deals with object pose estimation using monocular camera. As an object is considered every rigid, shape fixed entity with strong edges, ideally textureless. Object position in this work is represented by transformation matrix, which describes object translation and rotation towards world coordinate system. First chapter is dedicated to explanation of theory of geometric transformations and intrinsic and extrinsic parameters of camera. This chapter also describes detection algorithm Chamfer Matching, which is used in this work. Second chapter describes all development tools used in this work. Third, fourth and fifth chapter are dedicated to practical realization of this works goal and achieved results. Last chapter describes created application, that realizes known object pose estimation in scene.
|
host ::
RSS.