Detekční algoritmy pohybujících se objektů

Abstract

Tato práce se zabývá metodami detekce pohybujících se objektů. Součástí práce je rešerše dostupných řešení a následná implementace na platformu Raspberry Pi s využitím knihovny OpenCV. Cílem práce je realizovat modul, který je schopný detekovat a rozpoznat pohybující se objekty na obloze. Požadované objekty je možné detekovat jak ve statickém, tak i dynamickém režimu. V teoretické části práce jsou metody děleny na detekci pohybu, objektů a rozpoznávání objektů. V praktické části byla pro detekci nežádoucích objektů zvolena metoda subtrakce pozadí a lokalizace významných bodů ORB, pro rozpoznávání naučených objektů pak kaskádní klasifikátor s Haarovými příznaky. V praktické části byly metody testovány na výpočetní náročnost a úspěšnost detekce. Výsledkem je realizace automatického detekčního zařízení, které umožňuje sledovat a rozlišit nežádoucí objekty na obloze.This work deals with detection methods of moving objects. This thesis contains a research of available solutions for further implementation on the Raspberry Pi using the OpenCV library. The aim of the thesis is to realize a module that is capable of detecting and recognizing moving objects in the sky. Required objects can be detected in static or dynamic mode. In the theoretical part of the thesis are methods divided into motion detection, object detection and object recognition. In the practical part were for detection of undesired objects selected a background subtraction method and the localization of significant ORB points. Haar feature-based cascade classifiers was for recognition of learned objects chosen. In the practical part, methods were of computational difficulty and detection success tested. The result is an automatic detection device that allows to watch and distinguish unwanted objects in the sky.