|
|
System for People Detection and Localization Using Thermal Imaging Cameras
Charvát, Michal ; Kempter, Guido (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
In today's world, there is an increasing need for automatic reliable mechanisms for detecting and localizing people -- from performing people flow analysis in museums, controlling smart homes to guarding hazardous areas like railway platforms. We propose a method for detecting and locating people using low-cost FLIR Lepton 3.5 thermal cameras and a~Raspberry Pi 3B+ computers. This thesis describes the continuation of the "Detection of People in Room Using Low-Cost Thermal Imaging Camera" project, which now supports modelling of complex scenes with polygonal boundaries and multiple thermal cameras observing them. In this paper, we introduce an improved control and capture library for the Lepton 3.5, a new person detection technique that uses the state-of-the-art YOLO (You Only Look Once) real-time object detector based on deep neural networks, furthermore, a new thermal unit with automated configuration using Ansible encapsulated in a custom 3D printed enclosure for safe manipulation, and last but not least, a step by step instruction manual on how to deploy the detection system in a new environment including other supporting tools and improvements. The results of the new system are demonstrated on a~simple people flow analysis performed in the Czech National Museum in Prague.
|
|
|
Acceleration of Photoacoustic Imaging
Nedeljković, Sava ; Bordovský, Gabriel (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to provide a new method of image reconstruction out of data generated using Photo-Acoustic imaging. Photo-Acoustic imaging is a very popular biomedical in-vivo imaging modality based on the non-invasive laser-induced generation of ultrasound waves recorded by the acoustic sensors, during which very large amounts of data are generated. The amount of data makes the image reconstruction process very time-consuming. This thesis demonstrates image reconstruction using Back-Projection, an algorithm that is simple enough to be optimized for execution on modern accelerated processor architectures. Two versions of this algorithm are designed: from the perspective of the pixel and from the perspective of the sensor. Both versions are implemented using 3 different execution acceleration methods: vector-level parallelism, thread-level parallelism, and parallelism on the Graphical Processing Unit (GPU). All 3 implementations of both algorithm versions are tested and their results are compared to the much slower but more accurate Time-Reversal reconstruction method. The results have shown that the GPU parallelism implementation offers the fastest execution, which is faster more than 200 times on average compared to the Time-Reversal method. This possibly makes it suitable even for real-time applications.
|
|
|
Sledování vybraného objektu v dynamickém obraze
Klvaňa, Marek ; Březina, Lukáš (oponent) ; Krejsa, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá popisem a implementací algoritmů pro obecné sledování objektu v dynamickém obraze. Jsou zde představeny sledovací algoritmy Mean shift a Continuously adaptive mean shift, které reprezentují skupinu jádrového sledováni. K sestavení modelu sledovaného objektu je použit trojrozměrný barevný histogram, jehož konstrukce je rovněž popsána a zahrnuta do konceptu této práce. Výkony uvedených sledovacích algoritmů jsou porovnány na zkušebních snímkových sekvencích a podrobně vyhodnoceny.
|
|
|
System for People Detection and Localization Using Thermal Imaging Cameras
Charvát, Michal ; Kempter, Guido (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
In today's world, there is an increasing need for automatic reliable mechanisms for detecting and localizing people -- from performing people flow analysis in museums, controlling smart homes to guarding hazardous areas like railway platforms. We propose a method for detecting and locating people using low-cost FLIR Lepton 3.5 thermal cameras and a~Raspberry Pi 3B+ computers. This thesis describes the continuation of the "Detection of People in Room Using Low-Cost Thermal Imaging Camera" project, which now supports modelling of complex scenes with polygonal boundaries and multiple thermal cameras observing them. In this paper, we introduce an improved control and capture library for the Lepton 3.5, a new person detection technique that uses the state-of-the-art YOLO (You Only Look Once) real-time object detector based on deep neural networks, furthermore, a new thermal unit with automated configuration using Ansible encapsulated in a custom 3D printed enclosure for safe manipulation, and last but not least, a step by step instruction manual on how to deploy the detection system in a new environment including other supporting tools and improvements. The results of the new system are demonstrated on a~simple people flow analysis performed in the Czech National Museum in Prague.
|
|
|
Acceleration of Photoacoustic Imaging
Nedeljković, Sava ; Bordovský, Gabriel (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to provide a new method of image reconstruction out of data generated using Photo-Acoustic imaging. Photo-Acoustic imaging is a very popular biomedical in-vivo imaging modality based on the non-invasive laser-induced generation of ultrasound waves recorded by the acoustic sensors, during which very large amounts of data are generated. The amount of data makes the image reconstruction process very time-consuming. This thesis demonstrates image reconstruction using Back-Projection, an algorithm that is simple enough to be optimized for execution on modern accelerated processor architectures. Two versions of this algorithm are designed: from the perspective of the pixel and from the perspective of the sensor. Both versions are implemented using 3 different execution acceleration methods: vector-level parallelism, thread-level parallelism, and parallelism on the Graphical Processing Unit (GPU). All 3 implementations of both algorithm versions are tested and their results are compared to the much slower but more accurate Time-Reversal reconstruction method. The results have shown that the GPU parallelism implementation offers the fastest execution, which is faster more than 200 times on average compared to the Time-Reversal method. This possibly makes it suitable even for real-time applications.
|
|
|
A system for 3D localization of gamma sources using Timepix3-based Compton cameras
Mánek, Petr ; Zavoral, Filip (vedoucí práce) ; Vinárek, Jiří (oponent)
Comptonovy kamery lokalizují zdroje γ záření ve 3D prostoru pozorováním Comptonova rozptylu pomocí detektorů citlivých na ionizující záření. Tato práce představuje softwarový systém určený k ovládání nové Comptonovy kamery složené z detektorů Timepix3 a readoutů Katherine. Komunikace se zařízením je zajištěna specializovaným protokolem odvozeným od UDP, pro který byla vyvinuta zvláštní ovládací knihovna. Systém založený na této knihovně je použit pro řízení souběžné synchronizované akvizice většího množství detektorů Timepix3 a následné zpracování naměřených dat. Za účelem detekce Comptonova rozptylu mezi pozorovanými jevy je aplikován řetězec algoritmů, který je optimalizován na zpracování potenciálně velkého objemu dat. Narozdíl od ostatních přístupů, tato práce využívá nedávno publikovaného modelu pohybu nosičů náboje uvnitř detektoru za účelem zpřesnění rozlišení kamery. Samotná lokalizace zdroje γ záření je provedena algoritmem zpětné projekce Comptonových kuželů do diskretizovaného kvádru. Výsledky náhodného vyhodnocení se simulovanými daty naznačují, že implementovaný systém pracuje korektně a řeší úlohu lokalizace zdroje γ záření ve 3D prostoru. Nyní probíhá experimentální ověření se skutečným prototypem kamery.
|
|
|
Sledování vybraného objektu v dynamickém obraze
Klvaňa, Marek ; Březina, Lukáš (oponent) ; Krejsa, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá popisem a implementací algoritmů pro obecné sledování objektu v dynamickém obraze. Jsou zde představeny sledovací algoritmy Mean shift a Continuously adaptive mean shift, které reprezentují skupinu jádrového sledováni. K sestavení modelu sledovaného objektu je použit trojrozměrný barevný histogram, jehož konstrukce je rovněž popsána a zahrnuta do konceptu této práce. Výkony uvedených sledovacích algoritmů jsou porovnány na zkušebních snímkových sekvencích a podrobně vyhodnoceny.
|
|
|
Podnikatelský plán - Black Fox Media
Titov, Anton ; Tyll, Ladislav (vedoucí práce) ; Eysseltová, Sylvie (oponent)
Black Fox Media. Společnost, která se bude zabývat instalací a provozováním velkoplošných reklamních obrazovek, které by nerušily prostor svojí velikostí, a vypadaly by všude přirozeně a atraktivně. Svým vkladem chceme zlepšit kvalitu a efektivitu celého reklamního trhu. Předvést divákům kvalitní reklamu na kvalitních obrazovkách v místech, kde budou mít čas ji vidět. Hlavně se chceme dostat do prostorů vedle fastfood kurtů, do prostorů před eskalátory a mezi obchodní galerii v nákupních centrech.
|
host ::
RSS.