|
|
System for People Detection and Localization Using Thermal Imaging Cameras
Charvát, Michal ; Kempter, Guido (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
V dnešním světě je neustále se zvyšující poptávka po spolehlivých automatizovaných mechanismech pro detekci a lokalizaci osob pro různé účely -- od analýzy pohybu návštěvníků v muzeích přes ovládání chytrých domovů až po hlídání nebezpečných oblastí, jimiž jsou například nástupiště vlakových stanic. Představujeme metodu detekce a lokalizace osob s pomocí nízkonákladových termálních kamer FLIR Lepton 3.5 a malých počítačů Raspberry Pi 3B+. Tento projekt, navazující na předchozí bakalářský projekt "Detekce lidí v místnosti za použití nízkonákladové termální kamery", nově podporuje modelování komplexních scén s polygonálními okraji a více termálními kamerami. V této práci představujeme vylepšenou knihovnu řízení a snímání pro kameru Lepton 3.5, novou techniku detekce lidí používající nejmodernější YOLO (You Only Look Once) detektor objektů v reálném čase, založený na hlubokých neuronových sítích, dále novou automaticky konfigurovatelnou termální jednotku, chráněnou schránkou z 3D tiskárny pro bezpečnou manipulaci, a v neposlední řadě také podrobný návod instalace detekčního systému do nového prostředí a další podpůrné nástroje a vylepšení. Výsledky nového systému demonstrujeme příkladem analýzy pohybu osob v Národním muzeu v Praze.
|
|
|
Counting People Using a PIR Sensor
Beneš, Martin ; Kempter, Guido (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
PIR (pasivní infračervený) senzor se používá zejména pro detekci přítomnosti osoby a oznámení systému pro příslušnou reakci. Cílem této práce je užití PIR senzorů pro lokalizaci osoby a návrh způsobu pro určení počtu lidí ve snímaném prostoru. Pro tento účel je navržen způsob zpracování jeho výstupního analogového signálu, počínající extrakcí příznaků pomocí spojité vlnkové transformace, klasifikačního modelu založeném na fuzzy logice a lineární regresi. Na konci jsou představeny a vyhodnoceny experimentálně získané výsledky.
|
|
|
Detection of People in Room Using Low-Cost Thermal Imaging Camera
Charvát, Michal ; Kempter, Guido (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
S příchodem průmyslu 4.0 a chytrých domovů se zvyšují nároky na automatické a spolehlivé technologie umožňující detekci živých bytostí. Tyto technologie můžou například pomáhat starším či postiženým osobám s každodenním životem nebo zvyšovat úroveň bezpečnosti na pracovištích tak, že budou hlídat rizikové zóny. Představujeme metodu počítání, detekce a lokalizace osob za použití jediné nízkonákladové termální kamery FLIR Lepton 3 a počítače Orange Pi. Tato práce popisuje proces konfigurace hardwarových součástí celého systému a softwarové řešení problému detekce a lokalizace osob. Naše řešení je založeno na aplikování teplotního filtru s rozmezím lidských teplot, zpracování obrazu s detekcí objektů s pomocí knihovny OpenCV a rekonstrukci 3D scény o známých parametrech. Tento přístup, i ve své jednoduché podobě, dosahuje na naší kolekci dat přesnosti kolem 90 % a nabízí řadu příležitostí na vylepšení.
|
|
|
System for People Detection and Localization Using Thermal Imaging Cameras
Charvát, Michal ; Kempter, Guido (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
V dnešním světě je neustále se zvyšující poptávka po spolehlivých automatizovaných mechanismech pro detekci a lokalizaci osob pro různé účely -- od analýzy pohybu návštěvníků v muzeích přes ovládání chytrých domovů až po hlídání nebezpečných oblastí, jimiž jsou například nástupiště vlakových stanic. Představujeme metodu detekce a lokalizace osob s pomocí nízkonákladových termálních kamer FLIR Lepton 3.5 a malých počítačů Raspberry Pi 3B+. Tento projekt, navazující na předchozí bakalářský projekt "Detekce lidí v místnosti za použití nízkonákladové termální kamery", nově podporuje modelování komplexních scén s polygonálními okraji a více termálními kamerami. V této práci představujeme vylepšenou knihovnu řízení a snímání pro kameru Lepton 3.5, novou techniku detekce lidí používající nejmodernější YOLO (You Only Look Once) detektor objektů v reálném čase, založený na hlubokých neuronových sítích, dále novou automaticky konfigurovatelnou termální jednotku, chráněnou schránkou z 3D tiskárny pro bezpečnou manipulaci, a v neposlední řadě také podrobný návod instalace detekčního systému do nového prostředí a další podpůrné nástroje a vylepšení. Výsledky nového systému demonstrujeme příkladem analýzy pohybu osob v Národním muzeu v Praze.
|
|
|
Counting People Using a PIR Sensor
Beneš, Martin ; Kempter, Guido (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
PIR (pasivní infračervený) senzor se používá zejména pro detekci přítomnosti osoby a oznámení systému pro příslušnou reakci. Cílem této práce je užití PIR senzorů pro lokalizaci osoby a návrh způsobu pro určení počtu lidí ve snímaném prostoru. Pro tento účel je navržen způsob zpracování jeho výstupního analogového signálu, počínající extrakcí příznaků pomocí spojité vlnkové transformace, klasifikačního modelu založeném na fuzzy logice a lineární regresi. Na konci jsou představeny a vyhodnoceny experimentálně získané výsledky.
|
|
|
Detection of People in Room Using Low-Cost Thermal Imaging Camera
Charvát, Michal ; Kempter, Guido (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
S příchodem průmyslu 4.0 a chytrých domovů se zvyšují nároky na automatické a spolehlivé technologie umožňující detekci živých bytostí. Tyto technologie můžou například pomáhat starším či postiženým osobám s každodenním životem nebo zvyšovat úroveň bezpečnosti na pracovištích tak, že budou hlídat rizikové zóny. Představujeme metodu počítání, detekce a lokalizace osob za použití jediné nízkonákladové termální kamery FLIR Lepton 3 a počítače Orange Pi. Tato práce popisuje proces konfigurace hardwarových součástí celého systému a softwarové řešení problému detekce a lokalizace osob. Naše řešení je založeno na aplikování teplotního filtru s rozmezím lidských teplot, zpracování obrazu s detekcí objektů s pomocí knihovny OpenCV a rekonstrukci 3D scény o známých parametrech. Tento přístup, i ve své jednoduché podobě, dosahuje na naší kolekci dat přesnosti kolem 90 % a nabízí řadu příležitostí na vylepšení.
|
guest ::
