but.committee	doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (místopředseda) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen) doc. Ing. Petr Sedlák, Ph.D. (člen) Ing. Igor Szőke, Ph.D. (člen) doc. Ing. Zdeněk Vašíček, Ph.D. (člen)	cs
but.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.	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Čadík, Martin	cs
dc.contributor.author	Vašíček, Jan	cs
dc.contributor.referee	Kolář, Martin	cs
dc.date.created	2015	cs
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá automatickým odhadem nadmořské výšky kamery z obrazu. Úlohu jsem řešil pomocí konvolučních neuronových sítí, u nichž využívám schopnost učit se nové příznaky na základě trénovacích dat. Trénovací sada obrazů (dataset), která by obsahovala údaje o nadmořské výšce kamery, nebyla k dispozici a proto bylo nutné vytvořit dataset nový. Schopnosti člověka v dané úloze také nebyly dříve testovány, proto jsem provedl uživatelský experiment s cílem změřit průměrnou kvalitu lidského odhadu nadmořské výšky kamery. Výsledky experimentu, kterého se zúčastnilo 100 lidí ukazují, že člověk je schopen odhadnout nadmořskou výšku z obrazu s průměrnou chybou 879 m. Automatický systém založený na konvoluční neuronové síti dosahuje lepších výsledků než člověk. Průměrná chyba odhadu systému je 712 m. Navržený systém může kromě samotného odhadu nadmořské výšky z obrazových dat nalézt uplatnění také ve složitějších úlohách, jako je vizuální geolokalizace kamery.	cs
dc.description.abstract	This thesis is concerned with the automatic altitude estimation from a single landscape photograph. I solved this task using convolutional neural networks. There was no suitable training dataset available having information about image altitude, thus I had to create a new one. To estimate human performance in altitude estimation task, an experiment was conducted counting 100 subjects. The goal of this experiment was to measure the accuracy of the human estimate of camera altitude from an image. The measured average estimation error of subjects was 879 m. An automatic system based on convolutional neural networks outperforms humans with an average elevation error 712 m. The proposed system can be used in more complex scenario like the visual camera geo-localization.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	VAŠÍČEK, J. Automatický odhad nadmořské výšky z obrazu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2015.	cs
dc.identifier.other	88454	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/52304
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	Rozpoznávání obrazu	cs
dc.subject	odhad nadmořské výšky	cs
dc.subject	konvoluční neuronové sítě	cs
dc.subject	Automatic image recognition	en
dc.subject	altitude estimation	en
dc.subject	convolutional neural networks	en
dc.title	Automatický odhad nadmořské výšky z obrazu	cs
dc.title.alternative	Altitude Estimation from an Image	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2015-06-25	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:11:41	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	88454	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.26 15:20:09	en
sync.item.modts	2025.01.17 10:54:42	en
thesis.discipline	Počítačová grafika a multimédia	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Automatický odhad nadmořské výšky z obrazu

Files

Original bundle

Collections