National Repository of Grey Literature 8 records found  Search took 0.02 seconds. 
Mapping of the Pedestrian Movement Trajectory in a Video Recording Captured by a Drone
Šťastný, Filip ; Tinka, Jan (referee) ; Orság, Filip (advisor)
This master's thesis deals with pedestrian detection using neural networks in a video record captured by drone. Pedestrians are tracked, and their GPS coordinates are calculated using digital elevation models and mapped based on their identity and an information provided by the drone.
Robotic Tracking of a Person using Neural Networks
Zakarovský, Matúš ; Lázna, Tomáš (referee) ; Žalud, Luděk (advisor)
Hlavným cieľom práce bolo vytvorenie softvérového riešenia založeného na neurónových sieťach, pomocou ktorého bolo možné detegovať človeka a následne ho nasledovať. Tento výsledok bol dosiahnutý splnením jednotlivých bodov zadania tejto práce. V prvej časti práce je popísaný použitý hardvér, softvérové knižnice a rozhrania pre programovanie aplikácií (API), ako aj robotická platforma dodaná skupinou robotiky a umelej inteligencie ústavu automatizácie a meracej techniky Vysokého Učenia Technického v Brne, na ktorej bol výsledný robot postavený. Následne bola spracovaná rešerš viacerých typov neurónových sietí na detekciu osôb. Podrobne boli popísané štyri detektory. Niektoré z nich boli neskôr testované na klasickom počítači alebo na počítači NVIDIA Jetson Nano. V ďalšom kroku bolo vytvorené softvérové riešenie tvorené piatimi programmi, pomocou ktorého bolo dosiahnuté ciele ako rozpoznanie osoby pomocou neurónovej siete ped-100, určenie reálnej vzdialenosti vzhľadom k robotu pomocou monokulárnej kamery a riadenie roboty k úspešnému dosiahnutiu cieľa. Výstupom tejto práce je robotická platforma umožnujúca detekciu a nasledovanie osoby využiteľné v praxi.
Monitoring the Movement of Visitors in Museum Exhibitions
Viskupič, Matej ; Dyk, Tomáš (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
The aim of this work is to propose a new system of monitoring visitors in museums. Incontrast to existing methods, the problem is solved here only using camera technology. This requires addressing three sub-problems: (1.) detection of visitors in camera streams using a convolutional neural network; (2.) camera configuration to exactly determine the position of the detected persons within the monitoring area; and (3.) identification and tracking the detected persons. The outcome of the proposed solution is the heatmap of most visited places, the map of visitor trajectories and the statistic of visits for individual exhibits. This monitoring method can contribute towards improved evaluation of visitor experience and more effective selection and positioning of the exhibits.
Design of an assistive mobile robot for following people
Šamánek, Jan David ; Appel, Martin (referee) ; Adámek, Roman (advisor)
At the beginning of the thesis, several algorithms for person tracking, gesture detection, and person tracking are presented. The following section focuses on the description of the created program. Namely, the implementation of person detection, gesture detection, person tracking, and program application to the robotic platform. This work also handles the control of the robotic platform based on the outputs of the created program.
Detection and Recognition of Persons in a Multi-Camera System
Martinček, Ľuboš ; Beran, Jan (referee) ; Goldmann, Tomáš (advisor)
This thesis deals with the detection and recognition of people in a multi-camera system. In this thesis I describe general camera systems and their development and methods used for detection and recognition of persons. Based on this information, in the second part of the project I describe the design and implementation of a multi-camera system that is able to detect and recognize people. This thesis implements a combination of a YOLO detector and an Omni-Scale neural network based feature extractor.
Monitoring the Movement of Visitors in Museum Exhibitions
Viskupič, Matej ; Dyk, Tomáš (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
The aim of this work is to propose a new system of monitoring visitors in museums. Incontrast to existing methods, the problem is solved here only using camera technology. This requires addressing three sub-problems: (1.) detection of visitors in camera streams using a convolutional neural network; (2.) camera configuration to exactly determine the position of the detected persons within the monitoring area; and (3.) identification and tracking the detected persons. The outcome of the proposed solution is the heatmap of most visited places, the map of visitor trajectories and the statistic of visits for individual exhibits. This monitoring method can contribute towards improved evaluation of visitor experience and more effective selection and positioning of the exhibits.
Mapping of the Pedestrian Movement Trajectory in a Video Recording Captured by a Drone
Šťastný, Filip ; Tinka, Jan (referee) ; Orság, Filip (advisor)
This master's thesis deals with pedestrian detection using neural networks in a video record captured by drone. Pedestrians are tracked, and their GPS coordinates are calculated using digital elevation models and mapped based on their identity and an information provided by the drone.
Robotic Tracking of a Person using Neural Networks
Zakarovský, Matúš ; Lázna, Tomáš (referee) ; Žalud, Luděk (advisor)
Hlavným cieľom práce bolo vytvorenie softvérového riešenia založeného na neurónových sieťach, pomocou ktorého bolo možné detegovať človeka a následne ho nasledovať. Tento výsledok bol dosiahnutý splnením jednotlivých bodov zadania tejto práce. V prvej časti práce je popísaný použitý hardvér, softvérové knižnice a rozhrania pre programovanie aplikácií (API), ako aj robotická platforma dodaná skupinou robotiky a umelej inteligencie ústavu automatizácie a meracej techniky Vysokého Učenia Technického v Brne, na ktorej bol výsledný robot postavený. Následne bola spracovaná rešerš viacerých typov neurónových sietí na detekciu osôb. Podrobne boli popísané štyri detektory. Niektoré z nich boli neskôr testované na klasickom počítači alebo na počítači NVIDIA Jetson Nano. V ďalšom kroku bolo vytvorené softvérové riešenie tvorené piatimi programmi, pomocou ktorého bolo dosiahnuté ciele ako rozpoznanie osoby pomocou neurónovej siete ped-100, určenie reálnej vzdialenosti vzhľadom k robotu pomocou monokulárnej kamery a riadenie roboty k úspešnému dosiahnutiu cieľa. Výstupom tejto práce je robotická platforma umožnujúca detekciu a nasledovanie osoby využiteľné v praxi.

Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.