but.committee	prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c. (předseda) doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (místopředseda) doc. Mgr. Lukáš Holík, Ph.D. (člen) doc. Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen) Ing. Jaroslav Dytrych, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Petr Matoušek, Ph.D., M.A. (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 B. Otázky u obhajoby: Jaká se změní kvalita odezvy neuronové sítě v jiném prostředí než je to, které je na trénovacích videích? Je možné modifikovat navržené řešení tak, aby detekovalo jakoukoliv anomálii v chůzi a nikoliv pouze 3 vybrané typy?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Goldmann, Tomáš	cs
dc.contributor.author	Pokorný, Ondřej	cs
dc.contributor.referee	Orság, Filip	cs
dc.date.created	2022	cs
dc.description.abstract	Cílem práce bylo vytvořit systém pro detekci anomálií v záznamech chůze chodců. Jako základ aplikace použijeme již existující řešení pro extrakci souřadnic skeletu chodce OpenPose. Pro následnou detekci z hodnot souřadnic jsem se zaměřil na řešení pomocí neuronových sítí. K řešení jsem použil obousměrnou LSTM neuronovou síť, která během experimentování měla nejlepší hodnoty detekce. Výsledná aplikace zvládá detekci tří anomálií a to skoku, dřepu a kliku. Výstupem je video, ve kterém jsou nápisem označeny sekvence, které obsahují anomálii. Celý systém je implementovaný v jazyce Python a jeho běžně dostupných knihoven.	cs
dc.description.abstract	The goal of this work was to create a system that would be able to detect anomalies in pedestrian walking. As the core of my application, I have used OpenPose, which is an application for detecting human skeletons. Then I used a bidirectional LSTM neural network to detect anomalies in video sequences. This architecture was chosen during the experiment because it outperformed other solutions. I trained my model to detect three types of anomalies. The output of my application is a video with marked sequences of anomalies. The whole system is implemented in Python.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	POKORNÝ, O. Detekce anomálií v chůzi chodců [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.	cs
dc.identifier.other	145216	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/207494
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	strojové učení	cs
dc.subject	umělá inteligence	cs
dc.subject	neuronové sítě	cs
dc.subject	anomálie	cs
dc.subject	detekce anomálií	cs
dc.subject	zpracování obrazu	cs
dc.subject	počítačové vidění	cs
dc.subject	detekce lidí	cs
dc.subject	detekce skeletu	cs
dc.subject	python	cs
dc.subject	LSTM	cs
dc.subject	rekurentní neuronové sítě	cs
dc.subject	kamerový systém	cs
dc.subject	machine learning	en
dc.subject	artificial intelligence	en
dc.subject	neural networks	en
dc.subject	anomaly	en
dc.subject	anomaly detection	en
dc.subject	image processing	en
dc.subject	computer vision	en
dc.subject	human detection	en
dc.subject	skelet detection	en
dc.subject	python	en
dc.subject	LSTM	en
dc.subject	reccurent neural networks	en
dc.subject	surveillance system	en
dc.title	Detekce anomálií v chůzi chodců	cs
dc.title.alternative	Detection of Anomalies in Pedestrian Walking	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2022-06-14	cs
dcterms.modified	2022-06-20-10:23:11	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	145216	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:44:20	en
sync.item.modts	2025.01.15 12:24:31	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Detekce anomálií v chůzi chodců

Files

Original bundle

Collections