Odhad hustoty davu osob z fotografie
Loading...
Date
Authors
Ferencz, Adam
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cílem této práce je vytvořit aplikaci, která umožní získat odhad počtu lidí v davu na demonstraci či jiné hromadné akci. Vstupem je několik fotografií pořízených dronem, či jiných fotografií. Výsledkem jsou obarvené části mapy podle hustoty lidí v daném místě. Jednotlivé fotografie se umisťují do topologické mapy. Pro počítání lidí z fotky je použita metoda konvoluční neuronové sítě MCNN, která dokáže k fotografii vytvořit příslušnou mapu hustoty lidí. Pro zachování správného celkového odhadu v případě, že se obrázky v mapě překrývají je navrhnut algoritmus korekce překryvů. Aplikace je rozdělena na serverovou a klientskou část. Serverová část se stará o vytvoření map hustoty, ukládá data a dělá algoritmus korekce překryvů. Klient zpracovává vstupy uživatele a zobrazuje mu interaktivní mapu, která vše vizualizuje.
The aim of this thesis is to develop an aplication estimating the total number of people at a demonstration or at other public events. Input is a serie of photos from a drone or some other photos. The output are couloured maps according to people density in the place. Photos are placed in a topological map. Convolutional neural network MCNN is used for the crowd counting, which can generate a density map from the photo. Special method was proposed to correct the total amount of counted people when photographs overlap. The application is divided into server and web client. The server part generates density maps, saves data and runs an overlap correction algorithm. Client handles user inputs and provides an interactiv map with visualization.
The aim of this thesis is to develop an aplication estimating the total number of people at a demonstration or at other public events. Input is a serie of photos from a drone or some other photos. The output are couloured maps according to people density in the place. Photos are placed in a topological map. Convolutional neural network MCNN is used for the crowd counting, which can generate a density map from the photo. Special method was proposed to correct the total amount of counted people when photographs overlap. The application is divided into server and web client. The server part generates density maps, saves data and runs an overlap correction algorithm. Client handles user inputs and provides an interactiv map with visualization.
Description
Keywords
Citation
FERENCZ, A. Odhad hustoty davu osob z fotografie [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.
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. Jiří Jaroš, Ph.D. (místopředseda)
Ing. David Bařina, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Radek Burget, Ph.D. (člen)
doc. Mgr. Lukáš Holík, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2020-07-08
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 otázku oponenta a na další otázky přítomných komisařů. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm velmi dobře. Otázky u obhajoby: Jak by uživatelské rozhraní muselo být upraveno, aby vhodně a bez problémů bylo možné zpracovávat velký počet fotografií? Jak je fotografie zadávána do systému? Je fotografie zarovnána/promítána do mapy? Aplikace běží na jednom stroji, nebo více serverech? Proč bylo nutné vytvořit vlastní dataset? Jak byl dataset vytvořen? Jak dobře výsledná síť pracovala? Používal jste již existující sítě, nebo jste vytvořil svoji? Byl výsledek použit někde v praxi? Jaký je další plán výzkumné skupiny?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení