Detekce osob ve videozáznamu
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
E
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato bakalářská práce se zabývá implementací aplikace pro detekci osob ve videozáznamu. Jak aplikace tak detekce jsou implementovány v jazyce Python. Pro vytvoření aplikace je použita knihovna TKinter. Pro detekci je použita knihovna OpenCV a detekční algoritmus YOLOv4, který běží na CUDA backendu, ale může běžet i na procesoru.
This bachelor thesis deals with the implementation of an application for detecting people in video footage. Both the application and the detection are implemented in Python. TKinter library is used to create the application. The OpenCV library and the YOLOv4 detection algorithm, which runs on a CUDA backend but can also run on the CPU, are used for detection.
This bachelor thesis deals with the implementation of an application for detecting people in video footage. Both the application and the detection are implemented in Python. TKinter library is used to create the application. The OpenCV library and the YOLOv4 detection algorithm, which runs on a CUDA backend but can also run on the CPU, are used for detection.
Description
Citation
MAREK, L. Detekce osob ve videozáznamu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Radek Burget, Ph.D. (místopředseda)
Ing. David Bařina, Ph.D. (člen)
doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen)
Ing. Vojtěch Mrázek, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2022-06-14
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 E. Otázky u obhajoby: Proč jste si vybral neuronovou síť Yolo, když v teorii tvrdíte, že nejlepší je RetinaNet? Jaké jste provedl experimenty s vámi implementovaným detektorem a jaké jsou výsledky (proveďte shrnutí)? Jaké váhy jste při trénování použil? Jak zajišťujete že jedna osoba bude mít po celou dobu pozorování stejné číslo. Jaká je celková délka vaší implementace?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení