Detekce palných zbraní v obrazu

but.committeedoc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (místopředseda) Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen) Ing. David Bařina, Ph.D. (člen) Ing. Radek Kočí, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent 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 " D ". Otázky u obhajoby: Jak si poradí Vaše řešení s různými rotacemi a natočeními zbraní? Testoval jste tyto varianty? Funguje Vaše řešení i u nekonzistentního osvětlení zbraně ve scéně?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorDvořák, Michalcs
dc.contributor.authorDebnár, Pavolcs
dc.contributor.refereeDrahanský, Martincs
dc.date.accessioned2019-07-08T15:56:15Z
dc.date.available2019-07-08T15:56:15Z
dc.date.created2019cs
dc.description.abstractTáto práca sa zaoberá detekciou palných zbraní v obraze. V teoretickej časti je najprv definovaný pojem palná zbraň a potom sú uvedené typy palných zbraní. Nasleduje vysvetlenie obrazového šumu, ktorý môže do značnej miery ovplyvniť výsledok detekcie, a sú uvedené spôsoby, ako ho redukovať. Ďalej sú definované algoritmy obrazovej detekcie, ktoré pracujú na báze neurónových sietí - konvolučné neurónové siete (CNN) a Single Shot Multibox Detector (SSD). Vysvetlené sú aj klasické algoritmy pre detekciu v obraze ako HOG+SVM a SURF. V ďalšej časti sú uvedené použité knižnice a softvér. Nasleduje experimentálna časť, kde uvedieme navrhnutý postup riešenia a databázu. Pre detekciu boli použité algoritmy HOG+SVM, SURF a SSD. Následne sú uvedené výsledky testov na databáze a videu, čomu nasleduje zhrnutie a možnosti rozšírenia do budúcnosti.cs
dc.description.abstractThis thesis is focused on the topic of firearms detection in images. In the theoretic section, the explanation of the term firearm is covered, along with the definition of the most prevalent firearm categories. Then the concept of image noise and the ways it can hinder image detection is covered, along  with ways of reducing it. Next, algorithms of image detection are introduced - first those which operate on the basis of neural nets - such as Convolutional Neural Nets and Single Shot Multibox Detection. The next section discusses classic algorithms of object detection such as HOG+SVM and SURF. After that, information on the used libraries and software is provided. The experimental part covers the designed algorithm and database. For detection, the HOG+SVM, SURF and SSD algorithms were used. All the algorithms are tested on the database and, if possible, on video. A final evaluation is provided, along with possible future development options.en
dc.description.markDcs
dc.identifier.citationDEBNÁR, P. Detekce palných zbraní v obrazu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.cs
dc.identifier.other122034cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/180188
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectstrelné zbranecs
dc.subjectdetekcia objektovcs
dc.subjectSURFcs
dc.subjectSSDcs
dc.subjectHOGcs
dc.subjectSVMcs
dc.subjectSpeeded-Up Robust Featurescs
dc.subjectSingle Shot Multibox Detectorcs
dc.subjectHistogram of Oriented Gradientscs
dc.subjectSupport Vector Machinescs
dc.subjectdetekcia strelných zbranícs
dc.subjectneurónové sietecs
dc.subjectkonvolučné neurónové sietecs
dc.subjectCNNcs
dc.subjectfirearmsen
dc.subjectobject detectionen
dc.subjectSURFen
dc.subjectSSDen
dc.subjectHOGen
dc.subjectSVMen
dc.subjectSpeeded-Up Robust Featuresen
dc.subjectSingle Shot Multibox Detectoren
dc.subjectHistogram of Oriented Gradientsen
dc.subjectSupport Vector Machinesen
dc.subjectfirearm detectionen
dc.subjectneural netsen
dc.subjectconvolutional neural netsen
dc.subjectCNNen
dc.titleDetekce palných zbraní v obrazucs
dc.title.alternativeWeapon Detection in an Imageen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2019-06-12cs
dcterms.modified2019-07-08-13:31:24cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid122034en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 22:00:56en
sync.item.modts2021.11.12 21:44:42en
thesis.disciplineInformační technologiecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémůcs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 4 of 4
Loading...
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
15.62 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Oponent prace-21743_o.pdf
Size:
89.18 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek-Oponent prace-21743_o.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Vedouci prace-21743_v.pdf
Size:
86.17 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek-Vedouci prace-21743_v.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
review_122034.html
Size:
1.43 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_122034.html
Collections