but.committee	prof. Ing. Zdeněk Smékal, CSc. (předseda) doc. Ing. Radim Burget, Ph.D. (místopředseda) Ing. Pavel Hanák, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Přinosil, Ph.D. (člen) Ing. Lukáš Jablončík (člen) Ing. Markéta Řepková (člen) Ing. Ondřej Šmirg, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Otázky: Jak je možné, že metrika FP u vašich výsledků dosahuje vyšších hodnot než 100%? Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Student obhájil bakalářskou práci s výhradami a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Telekomunikační a informační systémy	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Číka, Petr	cs
dc.contributor.author	Sivak, Mykyta	cs
dc.contributor.referee	Přinosil, Jiří	cs
dc.date.created	2024	cs
dc.description.abstract	Daná bakalářská práce se zabývá vývojem a implementací algoritmu pro sledování osob v multikamerových systémech na základě analýzy vzoru oblečení. Cílem bylo navrhnout systém, který by byl schopen sledovat osobu v různých pozicích a záběrech, využívající techniky Region of Interest (RoI). Práce začíná rozsáhlým studiem literatury zaměřené na existující metody sledování objektů ve videosekvenčních datech, se speciálním důrazem na techniky sledování RoI. V rámci výzkumu byl navržen a implementován nový algoritmus, který využívá vzory oblečení jako hlavní identifikační prvek pro sledování a re-identifikaci osob v různých kamerových záběrech. Algoritmus byl experimentálně ověřen na datasetech obsahujících videosekvence z několika prostředí, což umožnilo detailně analyzovat jeho účinnost a spolehlivost. Výsledky experimentů ukazují, že navrhovaný systém dosahuje výrazné přesnosti a efektivity ve srovnání s tradičními metodami, a je zvláště účinný v náročných situacích, kde jiné metody selhávají. Na závěr práce jsou prezentovány hodnocení provedených experimentů spolu s doporučeními pro budoucí rozšíření a zlepšení systému. Diskutovány jsou také potenciální výzvy a etické aspekty, včetně otázek soukromí a zpracování osobních údajů.	cs
dc.description.abstract	This bachelor thesis focuses on the development and implementation of an algorithm for tracking individuals in multi-camera systems based on clothing pattern analysis. The aim was to design a system capable of tracking an individual in various positions and frames, using the Region of Interest (RoI) technique. The study begins with a comprehensive review of the existing literature on object tracking in video sequences, with a special focus on RoI tracking techniques. During the research, a new algorithm was developed and implemented that utilizes clothing patterns as the primary identification element for tracking and re-identifying individuals across different camera shots. The algorithm was experimentally validated on datasets containing video sequences from various environments, allowing for a detailed analysis of its effectiveness and reliability. The experimental results demonstrate that the proposed system achieves significant accuracy and efficiency compared to traditional methods and is particularly effective in challenging situations where other methods fail. The thesis concludes with an evaluation of the conducted experiments along with recommendations for future extensions and improvements of the system. Potential challenges and ethical aspects, including issues of privacy and personal data processing, are also discussed.	en
dc.description.mark	C	cs
dc.identifier.citation	SIVAK, M. Sledování osob na základě jejich oblečení v multikamerových systémech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024.	cs
dc.identifier.other	159127	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/246464
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	Počítačové vidění	cs
dc.subject	neuronové sítě	cs
dc.subject	hluboké učení	cs
dc.subject	YOLO	cs
dc.subject	Deep SORT	cs
dc.subject	DeepMAR	cs
dc.subject	ResNet	cs
dc.subject	ReID	cs
dc.subject	Python	cs
dc.subject	PyTorch	cs
dc.subject	ROI.	cs
dc.subject	Computer vision	en
dc.subject	neural networks	en
dc.subject	deep learning	en
dc.subject	YOLO	en
dc.subject	Deep SORT	en
dc.subject	DeepMAR	en
dc.subject	ResNet	en
dc.subject	ReID	en
dc.subject	Python	en
dc.subject	PyTorch	en
dc.subject	ROI.	en
dc.title	Sledování osob na základě jejich oblečení v multikamerových systémech	cs
dc.title.alternative	Tracking people based on their clothing in multi-camera systems	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2024-06-10	cs
dcterms.modified	2024-08-28-14:14:33	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií	cs
sync.item.dbid	159127	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.17 17:18:01	en
sync.item.modts	2025.01.15 14:35:35	en
thesis.discipline	bez specializace	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav telekomunikací	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Sledování osob na základě jejich oblečení v multikamerových systémech

Files

Original bundle

Collections