Detektor ohně ve videu

Abstract

Tato diplomová práce se zabývá detekcí ohně ve videu pomocí farební analýzy a strojového učení, konkrétně hlubokých konvolučních neurónových sítí, použitím nástroje Caffe. Cílem je vytvoření velké sady dat, která může sloužit jako základní prvek detekce založené na strojovém učení a vytvoření detektoru použitelného v reálné aplikaci. Pro účely projektu byla navrhnuta a vytvořena sada nástrojů pro tvorbu sekvencí s ohněm, jejich segmentaci a automatickou anotaci spolu s velkou trénovací sadou krátkých sekvencí umělo vymodelovaného ohně.{This thesis deals with fire detection in video by colour analysis and machine learning, specifically deep convolutional neural networks, using Caffe framework. The aim is to create a vast set of data that could be used as the base element of machine learning detection and create a detector usable in real application. For the purposes of the project a set of tools for fire sequences creation, their segmentation and automatic labeling is proposed and created together with a large test set of short sequences with artificial modelled fire.