Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"kamerový dohled"
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Object detection for video surveillance using the SSD approach
 Dobranský, Marek ; Lokoč, Jakub (vedoucí práce) ; Božovský, Petr (oponent)
Kamerové systémy dnes slouží různým účelům, od bezpečnosti k moni- torování dopravy a marketingu. Nicméně, s rostoucím množstvím kamer se stává manuální sledování videa příliš pracné. V posledních letech se hodně vývoje umělé inteligence zaměřilo na automatické zpracování videa a následný výstup požadovaných upozornění a statistik. Tato práce zkoumá nejmodernější modely hlubokého učení pro detekci objektů v bezpečnostním videu a podrobně se zabývá SSD architekturou. Našim hlavním cílem je zvýšit výkon SSD ar- chitektury aktualizací vnitřní sítě extrahující tzv. feature mapy. V práci jsou navrženy možnosti nahrazení původního VGG modelu pomocí nejnovějších klasi- fikačních sítí ResNet, Xception a NASNet. Experimentálně jsme zjistili, že model ResNet50 nabízí nejlepší kompromis mezi rychlostí a přesností. Tento model zároveň výrazně překonává VGG. Po zavedení řady modifikací do sítě Xception se nám povedlo dorovnat výkon ResNetu. Kromě vylepšení architek- tury také analyzujeme vztah mezi SSD a množstvím detekovaných tříd a jejich výběrem. Také jsme navrhli a implementovali nový detektor, který využívá tem- porální kontext snímku pro detekci objektů. Tento detektor pracuje v...
Úplný záznam
Object detection for video surveillance using the SSD approach
 Dobranský, Marek ; Lokoč, Jakub (vedoucí práce) ; Božovský, Petr (oponent)
Kamerové systémy dnes slouží různým účelům, od bezpečnosti k moni- torování dopravy a marketingu. Nicméně, s rostoucím množstvím kamer se stává manuální sledování videa příliš pracné. V posledních letech se hodně vývoje umělé inteligence zaměřilo na automatické zpracování videa a následný výstup požadovaných upozornění a statistik. Tato práce zkoumá nejmodernější modely hlubokého učení pro detekci objektů v bezpečnostním videu a podrobně se zabývá SSD architekturou. Našim hlavním cílem je zvýšit výkon SSD ar- chitektury aktualizací vnitřní sítě extrahující tzv. feature mapy. V práci jsou navrženy možnosti nahrazení původního VGG modelu pomocí nejnovějších klasi- fikačních sítí ResNet, Xception a NASNet. Experimentálně jsme zjistili, že model ResNet50 nabízí nejlepší kompromis mezi rychlostí a přesností. Tento model zároveň výrazně překonává VGG. Po zavedení řady modifikací do sítě Xception se nám povedlo dorovnat výkon ResNetu. Kromě vylepšení architek- tury také analyzujeme vztah mezi SSD a množstvím detekovaných tříd a jejich výběrem. Také jsme navrhli a implementovali nový detektor, který využívá tem- porální kontext snímku pro detekci objektů. Tento detektor pracuje v...
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English