Robotické následování osoby pomocí neuronových sítí
| but.committee | prof. Ing. Luděk Žalud, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Petr Beneš, Ph.D. (místopředseda) Ing. František Burian, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Jílek, Ph.D. (člen) Ing. Libor Veselý, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Student obhájil diplomovou práci. Komise neměla žádné významné námitky k řešené práci. V průběhu odborné rozpravy odpověděl na dotazy oponenta, byla diskutována míra aktuálnosti řešeného problému a vhodnost prezentace výsledků. Student úspěšně vysvětlit, co myslel některými nejasnými termíny. | cs |
| but.jazyk | angličtina (English) | |
| but.program | Elektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technika | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Žalud, Luděk | en |
| dc.contributor.author | Zakarovský, Matúš | en |
| dc.contributor.referee | Lázna, Tomáš | en |
| dc.date.created | 2020 | cs |
| dc.description.abstract | Hlavným cieľom práce bolo vytvorenie softvérového riešenia založeného na neurónových sieťach, pomocou ktorého bolo možné detegovať človeka a následne ho nasledovať. Tento výsledok bol dosiahnutý splnením jednotlivých bodov zadania tejto práce. V prvej časti práce je popísaný použitý hardvér, softvérové knižnice a rozhrania pre programovanie aplikácií (API), ako aj robotická platforma dodaná skupinou robotiky a umelej inteligencie ústavu automatizácie a meracej techniky Vysokého Učenia Technického v Brne, na ktorej bol výsledný robot postavený. Následne bola spracovaná rešerš viacerých typov neurónových sietí na detekciu osôb. Podrobne boli popísané štyri detektory. Niektoré z nich boli neskôr testované na klasickom počítači alebo na počítači NVIDIA Jetson Nano. V ďalšom kroku bolo vytvorené softvérové riešenie tvorené piatimi programmi, pomocou ktorého bolo dosiahnuté ciele ako rozpoznanie osoby pomocou neurónovej siete ped-100, určenie reálnej vzdialenosti vzhľadom k robotu pomocou monokulárnej kamery a riadenie roboty k úspešnému dosiahnutiu cieľa. Výstupom tejto práce je robotická platforma umožnujúca detekciu a nasledovanie osoby využiteľné v praxi. | en |
| dc.description.abstract | The main goal of this thesis was to create a software solution based on a neural network to enable detection of a person and its subsequent following. This was achieved via completion of the points of the assignment. First, a hardware solution and used libraries and application programming interfaces were described as well as the robotic platform supplied by the Robotics and AI group of BUT Department of Control and Instrumentation upon which the robot was built on. Next, a research of various neural networks used for person detection was conducted. Four detectors were described in detail. Some of them were tested on either a PC or a NVIDIA Jetson Nano computer. Afterwards, a software solution consisting of five programs was created to achieve goals such as, detection of the person using ped-100 neural network, real-world position with reference to the robot estimation using monocular camera and robot control to successfully follow a target. The output of this thesis is a robotic platform able to detect and follow a person that can be used in a real-world applications. | cs |
| dc.description.mark | B | cs |
| dc.identifier.citation | ZAKAROVSKÝ, M. Robotické následování osoby pomocí neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020. | cs |
| dc.identifier.other | 126931 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/189330 | |
| dc.language.iso | en | 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 | Umelá inteligencia | en |
| dc.subject | Robotika | en |
| dc.subject | Nasledovanie osôb | en |
| dc.subject | Neurónové siete | en |
| dc.subject | AI | en |
| dc.subject | CNN | en |
| dc.subject | FPN | en |
| dc.subject | ROS | en |
| dc.subject | Jetson Nano | en |
| dc.subject | Artificial Intelligence | cs |
| dc.subject | Robotics | cs |
| dc.subject | Person tracking | cs |
| dc.subject | Neural Networks | cs |
| dc.subject | AI | cs |
| dc.subject | CNN | cs |
| dc.subject | FPN | cs |
| dc.subject | ROS | cs |
| dc.subject | Jetson Nano | cs |
| dc.title | Robotické následování osoby pomocí neuronových sítí | en |
| dc.title.alternative | Robotic Tracking of a Person using Neural Networks | cs |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2020-06-17 | cs |
| dcterms.modified | 2020-06-18-15:26:46 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 126931 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.26 14:24:49 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.15 23:49:03 | en |
| thesis.discipline | Kybernetika, automatizace a měření | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav automatizace a měřicí techniky | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |