Detekce zbraní ve 2D obrazu
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
E
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Táto bakalárska práca sa zaoberá detekciou zbraní v 2D obraze. V teoretickej časti bol zadefinovaný pojem zbraň, uviedli sme možnosti detekcie zbrane v obraze s použitím klasických metód a s využitím hlbokých neurónových sietí. Popísali kľúčové kroky spracovania obrazu, klasifikácie objektov, detekcie. Uviedli prehľad nástrojov, knižníc. Pre realizáciu praktickej časti sme vybrali 3 modely. Jeden klasický model s využitím HOG transformácie. Druhý CNN model s prioritným cieľom presnosťi detekcie a dvoma rôznymi architektúrami neurónových sietí ako klasifikátormi. Tretí model s architektúrou siete YOLO mal ako prioritný cieľ detekciu v reálnom čase. Podstatnou časťou každého modelu bol výber, resp. vytvorenie vhodného datasetu. Nasledovalo zostrojenie a implementácia modelov s analýzou a vyhodnotením získaných dát.
This bachelor thesis deals with detection of weapons in 2D image. In the theoretical part of the thesis the term weapon was defined and the possibilities of detection of weapons in image with using classic methods and deep neural networks were mentioned there. The key steps of image processing, objects classification and detection were described. The overview of frameworks, libraries was presented. To implement the pratical part of the thesis, 3 models were chosen. The first classic model with using HOG transformation. The second CNN model with priority target detection accuracy and with two different neural network architectures as classifiers. The third model with YOLO network architecture had as priority target real-time detection. The essential part of each model was choice, or more precisely creating suitable dataset. What followed was the construction and implementation of models and the evaluation of obtained data.
This bachelor thesis deals with detection of weapons in 2D image. In the theoretical part of the thesis the term weapon was defined and the possibilities of detection of weapons in image with using classic methods and deep neural networks were mentioned there. The key steps of image processing, objects classification and detection were described. The overview of frameworks, libraries was presented. To implement the pratical part of the thesis, 3 models were chosen. The first classic model with using HOG transformation. The second CNN model with priority target detection accuracy and with two different neural network architectures as classifiers. The third model with YOLO network architecture had as priority target real-time detection. The essential part of each model was choice, or more precisely creating suitable dataset. What followed was the construction and implementation of models and the evaluation of obtained data.
Description
Citation
DEMČÁK, J. Detekce zbraní ve 2D obrazu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (místopředseda)
doc. RNDr. Dana Hliněná, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jan Kořenek, Ph.D. (člen)
Ing. Vladimír Veselý, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2018-06-13
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: Je možné z výsledků práce kvantifikovat výkonost jednotlivých použitých algoritmů (ideálně použitím FAR a FRR)? Jaké kroky jste podnikl pro zlepšení výkonnosti algoritmů využívajících HOG a SVN, než jste jej zavrhnul jako nedostatečný?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení