|
|
Height Measurement in Digital Image
Olejár, Adam ; Přinosil, Jiří (referee) ; Říha, Kamil (advisor)
The aim of this paper is a summary of the theory necessary for a modification, detection of person and the height calculation of the detected person in the image. These information were then used for implementation of the algoritm. The first half reveals teoretical problems and solutions. Shows the basic methods of image preprocessing and discusses the basic concepts of plane and projective geometry and transformations. Then describes the distortion, that brings into the picture imperfections of optical systems of cameras and the possibilities of removing them. Explains HOG algorithm and the actual method of calculating height of person detected in the image. The second half describes algoritm structure and statistical evaluation.
|
|
|
Object Detection Based on Edges
Caha, Jaroslav ; Švub, Miroslav (referee) ; Španěl, Michal (advisor)
This work presents a door detection method in images for mobile robot navigation. The method is able to detect doors in an input picture on the basis of found image edges. It is important to distinguish the door from similar objects like windows, paintings, or floor patterns. Therefore, the picture is divided into more parts (a floor, a wall, a ceiling) so that the potential placement of the door can be better drawn.
|
|
|
Traffic Violation Detection on Crossroads
Karpíšek, Miroslav ; Bartl, Vojtěch (referee) ; Špaňhel, Jakub (advisor)
This bachelor thesis presents procedure for the detection of red-light violation. In the theoretical part of the thesis, the current solution aproaches used in image processing are described. The practical part focuses on creation of program for automatic traffic corridors detection, vehicle tracking and the current traffic light state detection. The results obtained by experimenting with the proposed procedure and the possibilities of its further improvement are also discussed.
|
|
|
Dynamic Scene Understanding for Mobile Robot Navigation
Mikšík, Ondřej ; Horák, Karel (referee) ; Žalud, Luděk (advisor)
Diplomová práce se zabývá porozuměním dynamických scén pro navigaci mobilních robotů. V první části předkládáme nový přístup k "sebe-učícím" modelům - fůzi odhadu úběžníku cesty založeného na frekvenčním zpracování a pravděpodobnostních modelech využívající barvu pro segmentaci. Detekce úběžníku cesty je založena na odhadu dominantních orientací texturního toku, získáného pomocí banky Gaborových vlnek, a hlasování. Úběžník cesty poté definuje trénovací oblast, která se využívá k samostatnému učení barevných modelů. Nakonec, oblasti tvořící cestu jsou vybrány pomocí měření Mahalanobisovi vzdálenosti. Pár pravidel řeší situace, jako jsou mohutné stíny, přepaly a rychlost adaptivity. Kromě toho celý odhad úběžníku cesty je přepracován - vlnky jsou nahrazeny aproximacemi pomocí binárních blokových funkcí, což umožňuje efektivní filtraci pomocí integrálních obrazů. Nejužší hrdlo celého algoritmu bylo samotné hlasování, proto překládáme schéma, které nejdříve provede hrubý odhad úběžníku a následně jej zpřesní, čímž dosáhneme výrazně vyšší rychlosti (až 40x), zatímco přesnost se zhorší pouze o 3-5%. V druhé části práce předkládáme vyhlazovací filtr pro prostorovo-časovou konzistentnost predikcí, která je důležitá pro vyspělé systémy. Klíčovou částí filtru je nová metrika měřící podobnost mezi třídami, která rozlišuje mnohem lépe než standardní Euclidovská vzdálenost. Tato metrika může být použita k nejrůznějším úlohám v počítačovém vidění. Vyhlazovací filtr nejdříve odhadne optický tok, aby definoval lokální okolí. Toto okolí je použito k rekurzivní filtraci založené na podobnostní metrice. Celková přesnost předkládané metody měřená na pixelech, které nemají shodné predikce mezi původními daty a vyfiltrovanými, je téměř o 18% vyšší než u původních predikcí. Ačkoliv využíváme SHIM jako zdroj původních predikcí, algoritmus může být kombinován s kterýmkoliv jiným systémem (MRF, CRF,...), který poskytne predikce ve formě pravěpodobností. Předkládaný filtr představuje první krok na cestě k úplnému usuzování.
|
|
|
Fast Re-Calibration of PTZ Camera for Traffic Analysis
Dřevo, Aleš ; Juránek, Roman (referee) ; Sochor, Jakub (advisor)
This thesis deals with problematics of PTZ-camera re-calibration during movement. The objective of this work is to keep the camera in calibration mode from default status when the known positions of Vanishing Points are in the image. With their use during movement, which is changing with motion of the camera, their positions are kept with help of two implemented methods. The first method is based on the principle of homography, the second on the principle of cross ratio. The results show that both of these methods work especially for keeping the positions of First Vanishing Points. In the case of the Second Vanishing Points there appear various problems and the results are often quite inaccurate.
|
|
|
Traffic Violation Detection on Crossroads
Karpíšek, Miroslav ; Bartl, Vojtěch (referee) ; Špaňhel, Jakub (advisor)
This bachelor thesis presents procedure for the detection of red-light violation. In the theoretical part of the thesis, the current solution aproaches used in image processing are described. The practical part focuses on creation of program for automatic traffic corridors detection, vehicle tracking and the current traffic light state detection. The results obtained by experimenting with the proposed procedure and the possibilities of its further improvement are also discussed.
|
|
|
Fast Re-Calibration of PTZ Camera for Traffic Analysis
Dřevo, Aleš ; Juránek, Roman (referee) ; Sochor, Jakub (advisor)
This thesis deals with problematics of PTZ-camera re-calibration during movement. The objective of this work is to keep the camera in calibration mode from default status when the known positions of Vanishing Points are in the image. With their use during movement, which is changing with motion of the camera, their positions are kept with help of two implemented methods. The first method is based on the principle of homography, the second on the principle of cross ratio. The results show that both of these methods work especially for keeping the positions of First Vanishing Points. In the case of the Second Vanishing Points there appear various problems and the results are often quite inaccurate.
|
|
|
Object Detection Based on Edges
Caha, Jaroslav ; Švub, Miroslav (referee) ; Španěl, Michal (advisor)
This work presents a door detection method in images for mobile robot navigation. The method is able to detect doors in an input picture on the basis of found image edges. It is important to distinguish the door from similar objects like windows, paintings, or floor patterns. Therefore, the picture is divided into more parts (a floor, a wall, a ceiling) so that the potential placement of the door can be better drawn.
|
|
|
Height Measurement in Digital Image
Olejár, Adam ; Přinosil, Jiří (referee) ; Říha, Kamil (advisor)
The aim of this paper is a summary of the theory necessary for a modification, detection of person and the height calculation of the detected person in the image. These information were then used for implementation of the algoritm. The first half reveals teoretical problems and solutions. Shows the basic methods of image preprocessing and discusses the basic concepts of plane and projective geometry and transformations. Then describes the distortion, that brings into the picture imperfections of optical systems of cameras and the possibilities of removing them. Explains HOG algorithm and the actual method of calculating height of person detected in the image. The second half describes algoritm structure and statistical evaluation.
|
|
|
Dynamic Scene Understanding for Mobile Robot Navigation
Mikšík, Ondřej ; Horák, Karel (referee) ; Žalud, Luděk (advisor)
Diplomová práce se zabývá porozuměním dynamických scén pro navigaci mobilních robotů. V první části předkládáme nový přístup k "sebe-učícím" modelům - fůzi odhadu úběžníku cesty založeného na frekvenčním zpracování a pravděpodobnostních modelech využívající barvu pro segmentaci. Detekce úběžníku cesty je založena na odhadu dominantních orientací texturního toku, získáného pomocí banky Gaborových vlnek, a hlasování. Úběžník cesty poté definuje trénovací oblast, která se využívá k samostatnému učení barevných modelů. Nakonec, oblasti tvořící cestu jsou vybrány pomocí měření Mahalanobisovi vzdálenosti. Pár pravidel řeší situace, jako jsou mohutné stíny, přepaly a rychlost adaptivity. Kromě toho celý odhad úběžníku cesty je přepracován - vlnky jsou nahrazeny aproximacemi pomocí binárních blokových funkcí, což umožňuje efektivní filtraci pomocí integrálních obrazů. Nejužší hrdlo celého algoritmu bylo samotné hlasování, proto překládáme schéma, které nejdříve provede hrubý odhad úběžníku a následně jej zpřesní, čímž dosáhneme výrazně vyšší rychlosti (až 40x), zatímco přesnost se zhorší pouze o 3-5%. V druhé části práce předkládáme vyhlazovací filtr pro prostorovo-časovou konzistentnost predikcí, která je důležitá pro vyspělé systémy. Klíčovou částí filtru je nová metrika měřící podobnost mezi třídami, která rozlišuje mnohem lépe než standardní Euclidovská vzdálenost. Tato metrika může být použita k nejrůznějším úlohám v počítačovém vidění. Vyhlazovací filtr nejdříve odhadne optický tok, aby definoval lokální okolí. Toto okolí je použito k rekurzivní filtraci založené na podobnostní metrice. Celková přesnost předkládané metody měřená na pixelech, které nemají shodné predikce mezi původními daty a vyfiltrovanými, je téměř o 18% vyšší než u původních predikcí. Ačkoliv využíváme SHIM jako zdroj původních predikcí, algoritmus může být kombinován s kterýmkoliv jiným systémem (MRF, CRF,...), který poskytne predikce ve formě pravěpodobností. Předkládaný filtr představuje první krok na cestě k úplnému usuzování.
|
guest ::
