|
|
3D Reconstruction of Historic Landmarks from Flickr Pictures
Šimetka, Vojtěch ; Maršík, Lukáš (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
This thesis describes challenges in design and development of an application which reconstructs 3D model given set of 2D images. This technique is called bundle adjustment. The thesi discusses the 3D reconstruction pipeline and elaborates on each step. The first step covers dataset acquisition from the internet. The scripts used to download such data from Flickr and Google Images are described and image characteristics necessary for a good reconstruction are identified. Hereafter the paper compares different feature detectors, extractors and matchers to find best suited combination for reconstruction of historic landmarks. This is followed by description the reconstruction and optimization steps and their implementation. At the end of the thesis the implemented solution is examined on several datasets and compared with other existing solutions presented at the very beginning of the thesis.
|
|
|
Lokalizace robota pomocí kamery
Heřman, Petr ; Španěl, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh jednoduché lokalizační metody a její implementace pro robotický operační systém ROS. Tato metoda využívá monokulární kameru jako jediný senzor a odhaduje pozici v předem známé mapě. V rámci experimentů s prototypem jsou vyzkoušeny klíčové body typu SURF, SIFT a ORB.
|
|
|
Running Motion Analysis
Eliáš, Radoslav ; Kolářová, Jana (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to analyze body movement in running gait. The system works with recordings from two cameras, one from the side and one from the back. The problem is solved using a pose estimation algorithm based on the convolutional method. Multiple estimators are compared in this thesis. The final system uses the OpenPose framework and provides a library with calculations for many metrics used to evaluate the running gait. Results are then visualised in a multiplatform desktop application. Experiments were conducted on a private dataset of running recordings.
|
|
|
Automatic calibration ot robotic arm using cameras
Adámek, Daniel ; Richter, Miloslav (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
To eliminate human factor in end-to-end testing of embedded devices, it is needed to develop complex robotic automated system. One of crucial tasks is to automatically calibrate such a system. In this thesis, I analyzed multiple approaches how to estimate robot-device spatial relation using camera/s and presented solution based on one camera pose estimation using iterative methods such as Gauss-Newton or Levenberg-Marquardt. At the end, I discussed the accuracy of the solution and introduced possible improvements and the direction of next development.
|
|
|
6-DOF lokalizace objektů v průmyslových aplikacích
Macurová, Nela ; Španěl, Michal (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cílem práce je navrhnout metodu, která lokalizuje objekt v bodovém mračně a co nejpřesněji odhadne 6D pózu předem známých objektů v průmyslové scéně pro bin picking. Návrh řešení je inspirován sítí PoseCNN. Součástí řešení je i simulátor scén, který generuje umělá data. Simulátor je použit k vygenerování trénovací datové sady obsahující 2 objekty pro trénování konvoluční neuronové sítě. Síť je otestována na anotovaných reálných scénách a dosahuje nízké úspěšnosti, pouze 23.8 % a 31.6 % úspěšnosti pro odhad translace a rotace pro jeden typ a pro druhý objekt 12.4 % a 21.6 %, přičemž tolerance pro správný odhad je 5 mm a 15°. Avšak použitím algoritmu ICP na odhadnuté výsledky je dosažena úspěšnost odhadu translace 81.5 % a rotace 51.8 % a pro druhý objekt 51.9 % a 48.7 %. Přínosem této práce je vytvoření generátoru a otestování funkčnosti sítě na malé objekty.
|
|
| |
|
|
Detection of object position
Baáš, Filip ; Janáková, Ilona (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Master’s thesis deals with object pose estimation using monocular camera. As an object is considered every rigid, shape fixed entity with strong edges, ideally textureless. Object position in this work is represented by transformation matrix, which describes object translation and rotation towards world coordinate system. First chapter is dedicated to explanation of theory of geometric transformations and intrinsic and extrinsic parameters of camera. This chapter also describes detection algorithm Chamfer Matching, which is used in this work. Second chapter describes all development tools used in this work. Third, fourth and fifth chapter are dedicated to practical realization of this works goal and achieved results. Last chapter describes created application, that realizes known object pose estimation in scene.
|
|
|
Použití self-supervised learning pro rozpoznání sportovních pozic v obraze
Olekšák, Samuel ; Kocur, Viktor (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Táto práca demonštruje spôsob, ako minimalizovať množstvo potrebných označených trénovacích dát pri klasifikácií športových pozícií s použitím neurónovej siete trénovanej metódou contrastive self-supervised learning. Trénovanie prebieha v dvoch etapách. V prvej sa trénuje extraktor príznakov, ktorý využíva neoznačené trénovacie obrázky extrahované z nahrávok cvičení z viacerých uhlov. V druhej etape sa s využitím malého množstva označených dát trénuje jednoduchý klasifikátor napojený na extraktor príznakov. Práca pojednáva o klasifikácií v kontexte jogových póz, avšak výsledné riešenie sa dá jednoducho aplikovať aj na iné športy v prípade získania vhodnej dátovej sady. Pri návrhu riešenia je kladený dôraz na výkon výsledného modelu, aby mohol byť použiteľný v mobilných zariadeniach. Výsledný model na dátovej sade so štyrmi označenými obrázkami na každú jogovú pózu dosiahol s využitím augmentácií vstupných dát úspešnosť 76 %. Na väčšej dátovej sade s 800 označenými obrázkami na všetky pozície je úspešnosť 82 %.
|
|
|
Detekce známých 3D objektů v obraze
Bordovský, Gabriel ; Veľas, Martin (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí známého 3D objektu v obraze a odhadem jeho pozice vůči kameře. Metoda využívá význačné body typu ORB a jejich pozici na povrchu obalového kvádru. Za pomoci řešení PnP problému je získána pozice objektu z 2D souřadnic bodu v detekovaném obrazu a 3D souřadnic onoho stejného bodu na obalovém kvádru. Tato práce rozšiřuje metodu detekce jednoduchých objektů tvaru kvádru, obsaženou v OpenCV knihovně, na detekci složitějších předmětů. Při testování bylo dosaženo 85% úspěšnosti detekce objektu a detekovaná pozice shodovala se skutečnou průměrně z 88%.
|
|
|
Aplikace rozšířené reality: Měření rozměrů objektů
Karásek, Miroslav ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je navrhnout a implementovat aplikaci pro automatizované měření objektů v rozšířené realitě. Zaměřuje se na automatizaci celého procesu, aby uživatel prováděl co nejmenší počet manuálních akcí. Navržené rozhraní rozděluje měření do několika kroků, ve kterých dává uživateli instrukce pro postup do další fáze. Výsledkem je aplikace pro systém Android s technologií ARCore. Ta je schopná určit minimální rozměry kvádru pro obalení objektu obecného tvaru ležícího na vodorovné podložce. Chyba měření se v závislosti na okolních podmínkách pohybuje v řádu jednotek procent.
|
host ::
RSS.