|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Lokalizace robota v bytě s využitím jedné kamery
Konderla, Tomasz ; Veľas, Martin (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Táto práce se zabývá lokalizací robota pomocí analýzy obrazu z kamery umístěné na robotovi. Také se budu zabývat tvorbou 3D modelu prostředí, který je tvořen z datové sady fotografii pořízené kamerou. 3D model budu tvořit pomocí metody SFM. Lokalizovat kameru budu pomocí předem známého 3D modelu. V práci popíšu teorii zpracování obrazových dat potřebnou pro tento projekt. Nakonec zhodnotím výsledky úspěšnosti lokalizace.
|
|
|
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.
|
|
|
Lokalizace robota v bytě s využitím jedné kamery
Konderla, Tomasz ; Veľas, Martin (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Táto práce se zabývá lokalizací robota pomocí analýzy obrazu z kamery umístěné na robotovi. Také se budu zabývat tvorbou 3D modelu prostředí, který je tvořen z datové sady fotografii pořízené kamerou. 3D model budu tvořit pomocí metody SFM. Lokalizovat kameru budu pomocí předem známého 3D modelu. V práci popíšu teorii zpracování obrazových dat potřebnou pro tento projekt. Nakonec zhodnotím výsledky úspěšnosti lokalizace.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.