|
|
Multimodální systém pro multi-object tracking v reálném čase
Kučera, Adam ; Šátek, Václav (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tématem multi-objektového multi-senzorového sledování. V programovacím jazyce C++ je implementován konvenční řetězec pro track-oriented multiple hypothesis tracking (TOMHT) a je navrženo implementovatelné rozhraní, které umožňuje snadno rozšířit základní algoritmus o libovolné senzory a měřené cílové atributy, čímž se systém stává multimodálním, tj. použitelným v heterogenních systémech senzorů. Je navržen nový algoritmus pro řešení kombinatorické optimalizace vznikající v TOMHT. Nakonec je poskytnuto několik příkladů implementace rozhraní a systém je vyhodnocen v simulovaných a reálných scénářích.
|
|
|
Analýza senzorických dat pro pokročilé uživatelské rozhraní
Chmiel, Filip ; Polok, Lukáš (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Práce se zabývá tvorbou uživatelského rozhraní založeného na více vstupních signálech, tedy multimodálním rozhraním. Za tímto účelem nejprve rozebírá výhody daného přístupu ke komunikaci s přístroji. Dále práce obsahuje přehled úrovní, na kterých lze fúzi dat provádět, a různé přístupy k rozvržení architektury systému pro zpracování multimodálních dat. Důležitou částí je samotný návrh systému, kde pro výsledné rozhraní byla zvolena distribuovaná architektura používající softwarové agenty pro zpracování vstupů. Ze studovaných metod pro integraci dat byla vybrána hybridní fúze. Cílem má být rozhraní umožňující ovládání multimediálního centra a interakci s dalšími zařízeními v okolí uživatele.
|
|
|
Methods for Simultaneous Self-localization and Mapping for Depht Cameras
Ligocki, Adam ; Jelínek, Aleš (oponent) ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
This Master’s thesis deals with existing visual SLAM and wheel odometry data fusion. The result of this data connection is the possibility of suppressing measurement error of each position estimation method and creating more accurate 3D model of examined environment. At the beginning this thesis is aiming on theoretical principles that are nec- essary to deal with 3D SLAM.Next, the features of used open source SLAM project and its modi cations are described. Then the principles of visual and wheel odometry data fusion are explained, followed by speci cation of di erential chassis used for odometry. In conclusion, the thesis summarises the results obtained by data fusion and compares them with the original accuracy of visual SLAM.
|
|
|
Využití neuronových sítí pro fúzi obrazových a neobrazových dat
Reich, Bořek ; Maršík, Lukáš (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá využitím konvolučních neuronových sítí pro fúzi obrazových a neobrazových dat. V práci jsou zkoumány jak detekční systémy využívající principy hlubokého učení spoléhající se pouze na obrazová data (snímky z kamery), tak detekční systémy, které využívají obrazová i neobrazová data (snímky z kamery a data z milimetrového radaru). Pro účely porovnání těchto typů metod (metod využívajících fúzi a metod spoléhajících se pouze na obrazová data) byla vytvořena jedinečná datová sada obsahující nezpracovaná data z milimetrového radaru a odpovídající časově synchronizované snímky z kamery zaměřená na monitorování dopravy. Dále je v této práci navržena časově synchronizační metoda pro milimetrový radar a kameru s použitím volně dostupného hardware. Za použití vytvořené datové sady je pak ověřena detekční schopnost systému využívajícího pouze data z kamery a fúzního systému využívajícího data z milimetrového radaru i kamery.
|
|
|
Navigation and Information System for Visually Impaired
Hrbáček, Jan ; Volf, Jaromír (oponent) ; Grepl, Robert (oponent) ; Singule, Vladislav (vedoucí práce)
Visual impairment is one of the most widespread physical handicaps -- as much as 3 % of the world's population suffers from visual impairment or complete blindness. Vision loss substantially worsens one's ability to orient in the environment -- without the knowledge of spatial arrangement, normally acquired predominantly by one's vision, the impaired simply does not know which way to go. The most usual solution is an accompanying person; this service is very demanding though and the sightless have to fully rely on the accompaniment. This thesis explores ways to support visually impaired users' orientation in space by employment of existing sensory technology and application of appropriate processing methods. The subject is researched through an analogy to mobile robotics, by partitioning the subject to the separate problems of localization and path planning. While the methods of path planning are generally existing, pedestrian localization often suffers from major inaccuracies and complicates usage of standard navigation devices by the visually impaired users. An improvement of pose estimate quality can be accomplished by a multitude of approaches studied by the analytical section. In the first stage, the thesis proposes data fusion between an ordinary GPS receiver and a pedestrian dead reckoning unit, leading to preserving local trajectory shape feature faithfully. To mitigate remaining offset errors, design of a globally referenced mechanism of natural landmark detection and matching is provided. Building on the existing graph search formalism, the path planning part of the thesis examines optimality criteria suitable for navigating the visually impaired user through urban terrain. A human-oriented fuzzy logic driven high-level instructions generator is then devised together with a real-time haptic feedback delivering heading directions. The performance of the proposed techniques was evaluated in real-world scenarios, aiming to capture the particularities of the target urban environment. The outcomes have shown considerable improvements in both maximum and mean positioning errors.
|
|
|
Využití neuronových sítí pro fúzi obrazových a neobrazových dat
Pařilová, Michaela ; Reich, Bořek (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá využitím neuronových sítí pro fúzi obrazových a neobrazových dat. Primárně se zaměřuje na porovnání vlastností detekčních algoritmů pro obrazová data (data získaná z kamery) s detekčními algoritmy využívající fúzi obrazových dat a neobrazových dat (data získaná z kamery a radaru). V rámci porovnání těchto dvou přístupů byl vytvořen vlastní fúzní model, který byl následně otestován na zvolené datové sadě.
|
|
|
Methods of data fusion from disparate sensors for localization
Ioani, Leida ; Hanák, Pavel (oponent) ; Juráň, Radovan (vedoucí práce)
This thesis is focused on the UWB technology, specifically the new IEEE 802.15.4z standard, and IMU sensors. The goal is to describe the positioning principles of UWB, its security aspects, and ways to overcome possible difficulties and improve accuracy in industrial real time localization applications through sensor fusion with IMU. The practical part compares several optimization algorithms for positioning.
|
|
|
Využití neuronových sítí pro fúzi obrazových a neobrazových dat
Reich, Bořek ; Maršík, Lukáš (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá využitím konvolučních neuronových sítí pro fúzi obrazových a neobrazových dat. V práci jsou zkoumány jak detekční systémy využívající principy hlubokého učení spoléhající se pouze na obrazová data (snímky z kamery), tak detekční systémy, které využívají obrazová i neobrazová data (snímky z kamery a data z milimetrového radaru). Pro účely porovnání těchto typů metod (metod využívajících fúzi a metod spoléhajících se pouze na obrazová data) byla vytvořena jedinečná datová sada obsahující nezpracovaná data z milimetrového radaru a odpovídající časově synchronizované snímky z kamery zaměřená na monitorování dopravy. Dále je v této práci navržena časově synchronizační metoda pro milimetrový radar a kameru s použitím volně dostupného hardware. Za použití vytvořené datové sady je pak ověřena detekční schopnost systému využívajícího pouze data z kamery a fúzního systému využívajícího data z milimetrového radaru i kamery.
|
|
|
Multimodální systém pro multi-object tracking v reálném čase
Kučera, Adam ; Šátek, Václav (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tématem multi-objektového multi-senzorového sledování. V programovacím jazyce C++ je implementován konvenční řetězec pro track-oriented multiple hypothesis tracking (TOMHT) a je navrženo implementovatelné rozhraní, které umožňuje snadno rozšířit základní algoritmus o libovolné senzory a měřené cílové atributy, čímž se systém stává multimodálním, tj. použitelným v heterogenních systémech senzorů. Je navržen nový algoritmus pro řešení kombinatorické optimalizace vznikající v TOMHT. Nakonec je poskytnuto několik příkladů implementace rozhraní a systém je vyhodnocen v simulovaných a reálných scénářích.
|
|
|
Zpřesnění DMR v pískovcovém skalním terénu s využitím přesné registrace dat leteckého laserového skenování
Holman, Lukáš ; Lysák, Jakub (vedoucí práce) ; Dušánek, Petr (oponent)
Zpřesnění DMR v pískovcovém skalním terénu s využitím přesné registrace dat leteckého laserového skenování Abstrakt Předmětem této práce je navrhnout inovaci metodiky zpřesňování digitálních modelů reliéfu z dat leteckého laserového skenování ve členitém reliéfu pískovcových skal. Teoretická část práce představuje projekty GeNeSiS a Projekt tvorby nového výškopisu ČR, v jejichž rámci byly datové sady pořízeny. Současně tato část podrobně popisuje do současné doby publikované metody koregistrace datových sad od vyrovnání měřických pásů až po metodu 3D nejmenších čtverců. Praktická část práce nejprve charakterizuje modelovou oblast Pravčické brány. Těžiště této části ovšem spočívá v popisu metodiky pro koregistraci datových sad a klasifikaci bodového mračna s využitím prostorového dotazu. Koregistrace, respektive vyhledání transformačních parametrů řeší práce zavedením vlícovacích oblastí. Pro každou takovou oblast jsou detekovány posuny a rotace v jednotlivých osách, z nichž se následně určuje globální transformační klíč. Inovativnost celé práce tkví v tom, že ke zpřesnění DMR jí postačuje pouze jedno klasifikované bodové mračno. Druhé (případně i další) bodové mračno vytvořený algoritmus klasifikuje dle hodnoty tolerance, již zvolí uživatel a využije ho ke zpřesnění DMR. Celý algoritmus vytvořený v...
|
host ::
RSS.