|
|
Analysis of Surveillance Camera Recordings
Ščavnická, Šárka ; Švec, Tomáš (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
This thesis deals with the systems for analyzing records from security cameras. It aims to create a functional solution that analyzes records and answers questions from the user. The created system combines the YOLO algorithm for object detection and DeepSORT for their subsequent tracking. It contains five models that detect specific situations. Individual models achieved varying degrees of success during testing, with the lowest success rate being 58 % for the getting out of car situation. The highest success rate, 83 %, was obtained by a model for detecting a meeting between two people.
|
|
|
Surveillance Video Search
Piwowarski, Lukáš ; Ali, Anas (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
S rostoucím množstvím video záznamů produkovaných bezpečnostními kamerami roste poptávka po systémech, které jsou schopné je prohledávat. Tato práce zkoumá právě takové systémy a metody, které za nimi stojí. V úvodu práce je popsáno schéma systémů pro vyhledávání záznamů z bezpečnostních kamer společně s metodami, které tyto systémy používají pro uchovávání informací, které získávají při analýze videí. Představeny jsou také algoritmy pro trasování objektů (DeepSort) a detekci objektů (YOLO), které jsou využity v systému vytvořeného v rámci této práce. Závěr práce je věnován vytvořenému systému, který využívá trajektorií detekovaných objektů v prohledávaných záznamech. K specifikování hledaných událostí systém využívá v rámci této práce navrženého dotazovacího jazyka. Tento jazyk se skládá z tzv. vyhledávacích bloků, jejichž skládáním mohou být definovány situace jako: "člověk vystoupil z auta" nebo "auto zastavilo na parkovacím místě".
|
|
|
Analysis of Surveillance Camera Recordings
Ščavnická, Šárka ; Švec, Tomáš (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
This thesis deals with the systems for analyzing records from security cameras. It aims to create a functional solution that analyzes records and answers questions from the user. The created system combines the YOLO algorithm for object detection and DeepSORT for their subsequent tracking. It contains five models that detect specific situations. Individual models achieved varying degrees of success during testing, with the lowest success rate being 58 % for the getting out of car situation. The highest success rate, 83 %, was obtained by a model for detecting a meeting between two people.
|
|
|
Surveillance Video Search
Piwowarski, Lukáš ; Ali, Anas (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
S rostoucím množstvím video záznamů produkovaných bezpečnostními kamerami roste poptávka po systémech, které jsou schopné je prohledávat. Tato práce zkoumá právě takové systémy a metody, které za nimi stojí. V úvodu práce je popsáno schéma systémů pro vyhledávání záznamů z bezpečnostních kamer společně s metodami, které tyto systémy používají pro uchovávání informací, které získávají při analýze videí. Představeny jsou také algoritmy pro trasování objektů (DeepSort) a detekci objektů (YOLO), které jsou využity v systému vytvořeného v rámci této práce. Závěr práce je věnován vytvořenému systému, který využívá trajektorií detekovaných objektů v prohledávaných záznamech. K specifikování hledaných událostí systém využívá v rámci této práce navrženého dotazovacího jazyka. Tento jazyk se skládá z tzv. vyhledávacích bloků, jejichž skládáním mohou být definovány situace jako: "člověk vystoupil z auta" nebo "auto zastavilo na parkovacím místě".
|
guest ::
