|
|
Využití senzoru Kinect pro detekci osob
Janás, Lukáš ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Práce pojednává o způsobech detekce osob za pomoci zařízení Kinect od společnosti Microsoft. Hloubkový obraz pořízený tímto zařízením je dále zpracováván pomocí stan- dartních algoritmů pro práci s obrazem za využití volně dostupné knihovny OpenCV. Všechny používané metody zpracování obrazu jsou podrobně popsány z hlediska jejich funkce a vlivu na změnu obrazu. Praktická část práce se zaměřuje na realizaci jednodu- chého programu sloužícího pro segmentaci obrazu a nalezení osob v něm.
|
|
|
Ovládání aplikace gesty rukou a prstů uživatele
Břenek, Martin ; Behúň, Kamil (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá tvorbou prvku uživatelského rozhraní, který slouží k ovládání aplikace za pomoci gesta tvořeného rukou a prsty uživatele. V textu jsou rozebrány základy počítačového vidění a principy segmentace obrazu. Dále se práce zaměřuje na analýzu zadání a návrh, popisuje implementační detaily, včetně použitých nástrojů a zahrnuje výsledky testů koncového řešení.
|
|
|
Depth-Based Determination of a 3D Hand Position
Ondris, Ladislav ; Tinka, Jan (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
This work aims to offer a real-time, depth-based gesture recognition system using a hand's skeletal information. The Tiny YOLOv3 neural network detects the hand in the depth image. The detected hand is rid of the background and used by the JGR-P2O neural network, which estimates the hand's skeleton represented by 21 key points. Furthermore, a novel technique for gesture recognition from hand key points that compares the input skeleton with user-defined gestures has been proposed. A dataset consisting of four thousand images was captured to evaluate the system.
|
|
|
Obstacle detection using an image-based 3D scanner
Rybin, Andrei ; Kumpán, Pavel (oponent) ; Hrbáček, Jan (vedoucí práce)
This bachelor thesis is focused on the implementation of software for obstacle detection system based on image-based 3D scanner Kinect V2. The research part deals with the thorough description of existing types of image-based 3D scanners, the analysis of related solutions and algorithms, and the necessary theory is provided here. The practical part consists of three sections: the description of the chosen robotic platform, the examination of a software implementation, and the discussion with the analysis of conducted experiments’ results. To conclude the developed system is evaluated, possibilities of application and further development are proposed.
|
|
|
Spolupráce člověk-stroj – využití počítačového videní
Sobotka, Pavel ; Matoušek, Radomil (oponent) ; Parák, Roman (vedoucí práce)
Hlavní náplní této bakalářské práce je realizace aplikace pro řízení robotického ramene prostřednictvím zařízení Kinect. Aplikace je psána v jazyce C# za použití vývojového prostředí Microsoft Visual Studio 2017. První část bakalářské práce pojednává o tématech kolaborativní robotiky, počítačového vidění a zařízení Kinect od společnosti Microsoft. Druhá část práce je věnována popisu implementace a testování zmíňené aplikace.
|
|
|
Detekce objektů pomocí Kinectu
Řehánek, Martin ; Hradiš, Michal (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
S příchodem zařízení Kinect se otevřely možnosti, jak jednoduše využít hloubku obrazu ve zpracování obrazu. Cílem této práce je popsat metodu, kterou jsem navrhnul pro rozpoznávání a detekci objektů v hloubkové mapě. Pro rozpoznávání objektů použiji metodu Bag of Words, ve které jako deskriptor hloubkové mapy použiji metodu Spin Image. Spin Image je jeden z několika přístupů k popisu hloubkové mapy, které ve své práci popíši. O vyhledání objektu v obraze se postará metoda klouzajícího okna, která je vylepšena o využití hloubkové informace pro zrychlení prohledávání.
|
|
|
Depth-Based Determination of a 3D Hand Position
Ondris, Ladislav ; Tinka, Jan (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
This work aims to offer a real-time, depth-based gesture recognition system using a hand's skeletal information. The Tiny YOLOv3 neural network detects the hand in the depth image. The detected hand is rid of the background and used by the JGR-P2O neural network, which estimates the hand's skeleton represented by 21 key points. Furthermore, a novel technique for gesture recognition from hand key points that compares the input skeleton with user-defined gestures has been proposed. A dataset consisting of four thousand images was captured to evaluate the system.
|
|
|
Spolupráce člověk-stroj – využití počítačového videní
Sobotka, Pavel ; Matoušek, Radomil (oponent) ; Parák, Roman (vedoucí práce)
Hlavní náplní této bakalářské práce je realizace aplikace pro řízení robotického ramene prostřednictvím zařízení Kinect. Aplikace je psána v jazyce C# za použití vývojového prostředí Microsoft Visual Studio 2017. První část bakalářské práce pojednává o tématech kolaborativní robotiky, počítačového vidění a zařízení Kinect od společnosti Microsoft. Druhá část práce je věnována popisu implementace a testování zmíňené aplikace.
|
|
|
Obstacle detection using an image-based 3D scanner
Rybin, Andrei ; Kumpán, Pavel (oponent) ; Hrbáček, Jan (vedoucí práce)
This bachelor thesis is focused on the implementation of software for obstacle detection system based on image-based 3D scanner Kinect V2. The research part deals with the thorough description of existing types of image-based 3D scanners, the analysis of related solutions and algorithms, and the necessary theory is provided here. The practical part consists of three sections: the description of the chosen robotic platform, the examination of a software implementation, and the discussion with the analysis of conducted experiments’ results. To conclude the developed system is evaluated, possibilities of application and further development are proposed.
|
|
|
Využití senzoru Kinect pro detekci osob
Janás, Lukáš ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Práce pojednává o způsobech detekce osob za pomoci zařízení Kinect od společnosti Microsoft. Hloubkový obraz pořízený tímto zařízením je dále zpracováván pomocí stan- dartních algoritmů pro práci s obrazem za využití volně dostupné knihovny OpenCV. Všechny používané metody zpracování obrazu jsou podrobně popsány z hlediska jejich funkce a vlivu na změnu obrazu. Praktická část práce se zaměřuje na realizaci jednodu- chého programu sloužícího pro segmentaci obrazu a nalezení osob v něm.
|
host ::
RSS.