Pokročilá analýza pohybujících se objektů v obraze
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato práce je zaměřena na zpracování obrazu pomocí knihovny OpenCV a detekci pohybujících se objektů ve videu s použitím konvolučních neuronových sítí. Výsledná aplikace umí detekovat pohybující se objekty z videa nebo v reálném čase a obsahuje uživatelské grafické rozhraní, pomocí kterého uživatel může jednoduše aplikaci ovládat. Součástí této aplikace je konvoluční model YOLO, který je určen k detekcí pohybujících se objektů.
This work focuses on image processing using the OpenCV library and detecting moving objects in video using convolutional neural networks. The resulting application can detect moving objects in video or in real time and includes a user interface that allows the user to easily control the application. Part of this application is the YOLO convolutional model, which is designed to detect moving objects.
This work focuses on image processing using the OpenCV library and detecting moving objects in video using convolutional neural networks. The resulting application can detect moving objects in video or in real time and includes a user interface that allows the user to easily control the application. Part of this application is the YOLO convolutional model, which is designed to detect moving objects.
Description
Citation
MEDYNSKYI, I. Pokročilá analýza pohybujících se objektů v obraze [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
doc. Ing. Kamil Říha, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Jan Jeřábek, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Aneta Koláčková (člen)
Ing. Pavel Hanák, Ph.D. (člen)
Ing. Vlastimil Člupek, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2021-06-15
Defence
Student obhájil bakalářskou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta:
- Proč navrhujete zvýšení subdivision a ne snížení velikosti batch v procesu trénování modelů?
- Detekci hran v obraze, která je použita v implementaci je vaše vlastní nebo převzatá?
- Jaké typy objektů je schopný realizovaný model a aplikace?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení