|
|
Lokomoční identifikace osob
Pražák, Ondřej ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá studiem pohybu člověka a jejím použitím při identifikaci. Dále uvádí charakteristické vlastností chůze a běhu člověka a faktory, které je ovlivňují. Praktickou částí je vytvoření programu řešící uvedenou problematiky, jehož vstupem je video sekvence, obsahující boční pohled na pohybujícího se člověka. Program určuje souřadnice kloubů dolních končetin a sestavuje lokomoční charakteristiky pohybu. Identifikace, se provádí pomocí korelace, která stanový podobnost jednotlivých průběhů.
|
|
|
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.
|
|
|
Sledování hlídaného prostoru a detekce narušení bezpečnosti kamerovým systémem
Goldmann, Tomáš ; Drahanský, Martin (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Tato práce obsahuje popis základních systému používaných pro sledování hlídaného prostoru. Ve stěžejní části práce jsem představil metody počítačového vidění vhodné pro detekci a klasifikaci objektů. Dále jsem na základě metody odečítání pozadí realizoval algoritmus pro detekci lidí, který využívá pro popis objektů histogram orientovaných gradientů a pro klasifikaci SVM klasifikátor. V poslední části práce se zabývám porovnáním deskriptoru založeného na histogramu orientovaných gradientů se SIFT deskriptory a vyhodnocením preciznosti detekčního algoritmu.
|
|
|
Human Presence Detection and Applications in Smart Home Environments
Dostál, Pavel ; Juránek, Roman (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
The project is focused on human detection and recognition which has to be studied first and then implemented into software Home Manager which is a project simulating a smart house with intelligent appliances. In previous version this functionality was not supported and enhancing project in this way would allow better to fulfill user wishes and preferences. The application of human recognition is demonstrated on example of air-conditioner managemen in individual rooms.
|
|
|
Detekce osob s použitím radaru
Skácel, Jan ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Maršík, Lukáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se věnuje návrhu a implementaci algoritmu na detekci lidí v reálném čase pomocí radaru s kontinuální vlnou. Klasifikace člověka je založena na Dopplerových znacích, které produkuje při chůzi. K analyzování těchto znaků je použita Fourierova transformace, pomocí které se identifikují charakteristické rysy lidské chůze. Na základě návrhu algoritmu je implementována aplikace v C++, která zpracovává radarový signál a detekuje člověka. Závěr práce je zaměřen na vyhodnocení algoritmu.
|
|
|
Detekce anomálií v chůzi chodců
Pokorný, Ondřej ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Cílem práce bylo vytvořit systém pro detekci anomálií v záznamech chůze chodců. Jako základ aplikace použijeme již existující řešení pro extrakci souřadnic skeletu chodce OpenPose. Pro následnou detekci z hodnot souřadnic jsem se zaměřil na řešení pomocí neuronových sítí. K řešení jsem použil obousměrnou LSTM neuronovou síť, která během experimentování měla nejlepší hodnoty detekce. Výsledná aplikace zvládá detekci tří anomálií a to skoku, dřepu a kliku. Výstupem je video, ve kterém jsou nápisem označeny sekvence, které obsahují anomálii. Celý systém je implementovaný v jazyce Python a jeho běžně dostupných knihoven.
|
|
|
Odhad výšky osob zaznamenaných na videu
Jelen, Vilém ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit aplikaci detekující osoby a provádějící odhad jejich výšky z videozáznamu. Ve stěžejní části práce jsem představil bezpečnostní kamery a metody zpracování obrazu vhodné pro detekci a klasifikaci objektů. Na základě porovnání těchto metod jsem realizoval detekci osob pomocí histogramů orientovaných gradientů. Jako vstupní parametry navrženého algoritmu odhadu výšky jsem použil pozici a vlastnosti kamery a referenční objekty nebo body.
|
|
|
Monitorování chodců pomocí dronu
Dušek, Vladimír ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá monitorováním lidí na videozáznamu pořízeným dronem. Detekce osob v obraze je realizována pomocí natrénovaného modelu detekční sítě RetinaNet. Každé detekované osobě je extrahován příznakový vektor pomocí barevných histogramů. Jednoznačná identifikace detekovaných osob je uskutečněna porovnáváním jejich příznakových vektorů s ohledem na jejich vzdálenost ve snímku. Nakonec je vykreslena trajektorie pohybů všech detekovaných osob do výsledného panoramatického obrázku. Úspěšnost detektoru na těžkých validačních datech je 58,6%. Chybovost je částečně vyřešena způsobem navrhnutí algoritmu pro vizualizaci trajektorií. Pro korektní vykreslení trajektorie osoby ji není nutné úspěšně detekovat v každém snímku. Zároveň statické objekty, kde je vysoká pravděpodobnost, že se nejedná o člověka, nejsou vizualizovány vůbec. Algoritmů zabývajících se detekcí lidí je velké množství, avšak přístupů zaměřených se na pohled z výšky je velmi poskromnu.
|
|
|
Detekce anomálií v chůzi chodců
Pokorný, Ondřej ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Cílem práce bylo vytvořit systém pro detekci anomálií v záznamech chůze chodců. Jako základ aplikace použijeme již existující řešení pro extrakci souřadnic skeletu chodce OpenPose. Pro následnou detekci z hodnot souřadnic jsem se zaměřil na řešení pomocí neuronových sítí. K řešení jsem použil obousměrnou LSTM neuronovou síť, která během experimentování měla nejlepší hodnoty detekce. Výsledná aplikace zvládá detekci tří anomálií a to skoku, dřepu a kliku. Výstupem je video, ve kterém jsou nápisem označeny sekvence, které obsahují anomálii. Celý systém je implementovaný v jazyce Python a jeho běžně dostupných knihoven.
|
|
|
Monitorování chodců pomocí dronu
Dušek, Vladimír ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá monitorováním lidí na videozáznamu pořízeným dronem. Detekce osob v obraze je realizována pomocí natrénovaného modelu detekční sítě RetinaNet. Každé detekované osobě je extrahován příznakový vektor pomocí barevných histogramů. Jednoznačná identifikace detekovaných osob je uskutečněna porovnáváním jejich příznakových vektorů s ohledem na jejich vzdálenost ve snímku. Nakonec je vykreslena trajektorie pohybů všech detekovaných osob do výsledného panoramatického obrázku. Úspěšnost detektoru na těžkých validačních datech je 58,6%. Chybovost je částečně vyřešena způsobem navrhnutí algoritmu pro vizualizaci trajektorií. Pro korektní vykreslení trajektorie osoby ji není nutné úspěšně detekovat v každém snímku. Zároveň statické objekty, kde je vysoká pravděpodobnost, že se nejedná o člověka, nejsou vizualizovány vůbec. Algoritmů zabývajících se detekcí lidí je velké množství, avšak přístupů zaměřených se na pohled z výšky je velmi poskromnu.
|
host ::
RSS.