Detekce a analýza narušitelů ve sledované oblasti
Detection and Analysis of Violators in the Monitored Area

Author
Advisor
Goldmann, TomášReferee
Drahanský, MartinGrade
AAltmetrics
Metadata
Show full item recordAbstract
Cílem této práce je vytvořit internetovou aplikaci pro detekci a analýzu narušitelů ve sledované oblasti. Taková aplikace může následně posloužit k automatizovanému zpracování videozáznamů z bezpečnostních kamer či jinak pořízených videí ze střežené oblasti. První část práce je zaměřena na teorii neuronových sítí pro detekci a klasifikaci objektů v obraze a rozpoznávání osob podle obličeje. V další části jsou popsány použité technologie pro vývoj aplikací. Výsledkem pak je klient-server aplikace s možností konfigurace zpracování, která umožňuje detekci narušitelů, identifikaci osob, sledování a počítání objektů, vykreslování cest, vymezení sledované oblasti, uplatnění vlastního detektoru aj. Zpracované záznamy je nakonec možné přehrát, stáhnout nebo spolu s výpisem detekovaných narušitelů sdílet na internetu pomocí odkazu. The aim of this thesis is to create an internet application for detection and analysis of violators in the monitored area. Such an application then can be used for automated processing of records from security cameras or other captured videos from the guarded area. The first part of the work is focused on the theory of neural networks for object detection and classification in the image and recognition of people by their face. The next part describes used technologies for application development. The result is a client-server application with the possibility of configuration of processing, which allows detection of violators, identification of persons, object tracking and counting, path drawing, definition of the monitored area, usage of own detector, etc. Processed videos at the end can be played, downloaded or together with a list of detected violators shared on the internet via link.
Keywords
konvoluční neuronové sítě, knn, detekce, klasifikace, rozpoznávání obličeje, sledování objektu, zpracování obrazu, YOLOv3, DeepFace, DeepSORT, internetová aplikace, React, Express.js, Socket.io, convolutional neural networks, cnn, detection, classification, face recognition, object tracking, image processing, YOLOv3, DeepFace, DeepSORT, internet application, React, Express.js, Socket.ioLanguage
čeština (Czech)Study brunch
Vývoj aplikacíComposition of Committee
prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (předseda) doc. RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. (místopředseda) doc. Mgr. Lukáš Holík, Ph.D. (člen) Ing. Vojtěch Mrázek, Ph.D. (člen) Ing. Libor Polčák, Ph.D. (člen) RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen)Date of defence
2022-06-20Process of defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: Jakým způsobem by bylo možno zvýšit výkonnost serverové části pro paralelní zpracování více videosekvenčních souborů? Jak je řešeno zajištění bezpečnosti předávání dat (pro případ nahrávání souborů z trestné činnosti)? Co bylo na Vaší práci nejnáročnější?Result of the defence
práce byla úspěšně obhájenaPersistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/207806Source
SADÍLEK, J. Detekce a analýza narušitelů ve sledované oblasti [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.Collections
- 2022 [127]