but.committee	prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (předseda) prof. Ing. Mária Bieliková, Ph.D. (člen) doc. Ing. Hana Kubátová, CSc. (člen) Ing. Jiří Kadlec, CSc. (člen) doc. Ing. Jozef Honec, CSc. (člen)	cs
but.defence	The student presented the goals and results, which he achieved during his work on the dissertation. The student has fully answered the questions of the committee members and opponents as well as from the guests. The committee did agree by a majority/unanimously that the student fulfilled all the requirements for being awarded the academic title Ph.D.	cs
but.jazyk	angličtina (English)
but.program	Výpočetní technika a informatika	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Zemčík, Pavel	en
dc.contributor.author	Musil, Petr	en
dc.contributor.referee	Chalmers, Alan	en
dc.contributor.referee	Kadlec, Jiří	en
dc.date.accessioned	2022-05-31T22:53:40Z
dc.date.available	2022-05-31T22:53:40Z
dc.date.created		cs
dc.description.abstract	V dnešní době je patrný nárůst počtu kamer a dohledových systémů ve veřejném prostoru. Množství informací které tato zařízení produkují je enormní a není v lidských silách je všechny vyhodnotit a interpretovat. Použití výpočetních technologií je nezbytné. Moderní algoritmy počítačového vidění již dosahují skvělých výsledků, jejich širšímu použití v praxi zatím brání nízký výkon zařízení a vysoké požadavky na výpočetní zdroje a energii. Jednou z možností je využití vysokého paraelního výkonu FPGA pro efektivní zpracování těchto algoritmů. Cílem této disertační práce je představit navržené metody optimalizace detektoru objektů v obraze běžících na FPGA. Tyto detektory využívají boostovatelné soft kaskády klasifikátorů spolu s lokálními obrazovými příznaky, které slouží jako slabé klasifikátory. Navržené postupy využívají sekvenční vyhodnocení slabých klasifikátoru. Pro zvýšení výkonu detekce je vyhodnocováno současně více pozic v obraze. Je navržen nový přístup pro detekci objektů různé velikosti nevyžadující externí paměť. Vytvořené detektory byly experimentálně ověřeny na úlohách detekce obličejů a poznávacích značek automobilů. Dosažená výsledky překonávají současný stav poznání, umožňují vytvořit detektory objektů s vyšším detekčním výkonem, lepším poměrem výkonu a spotřebovaných zdrojů FPGA a s lepší přesností detekce.	en
dc.description.abstract	Nowadays, an increasing number of cameras and surveillance systems can be observed. The amount of information that these devices produce is enormous, and it is not in human power to process it all, therefore using computing power is needed. Modern computer vision algorithms, especially object detection, already achieve excellent results. One of the disadvantages of current vision algorithms is high computational complexity. Therefore, it is desired to implement these algorithms into a suitable device with better performance to power ratio. FPGA represents a reliable option due to its parallel and power-efficient computing. This dissertation aims to propose methods for optimising the object detector in an image running on an FPGA. These detectors use boosted soft cascades of classifiers with local image feature like weak classifiers. The proposed detectors use sequential evaluation of weak classifiers. More positions in the image are evaluated in parallel to increase the detection performance. Also, a new approach for multiscale object detection is proposed; its advantage is no need for external memory. The new detectors were experimentally verified on the tasks of detecting faces and license plates. The results outperform the current state-of-the-art, allow to create object detectors with higher detection performance, better power to resources ratio and better detection accuracy.	cs
dc.description.mark	P	cs
dc.identifier.citation	MUSIL, P. Hardwarová akcelerace detekce objektů v obraze [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. .	cs
dc.identifier.other	143129	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/204611
dc.language.iso	en	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	Detekce objektů	en
dc.subject	AdaBoost	en
dc.subject	WaldBoost	en
dc.subject	Akcelerace	en
dc.subject	FPGA	en
dc.subject	Object Detection	cs
dc.subject	AdaBoost	cs
dc.subject	WaldBoost	cs
dc.subject	Acceleration	cs
dc.subject	FPGA	cs
dc.title	Hardwarová akcelerace detekce objektů v obraze	en
dc.title.alternative	Hardware acceleration of object detection in images	cs
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	doctoralThesis	en
dc.type.evskp	dizertační práce	cs
dcterms.modified	2022-03-17-12:07:42	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	143129	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2022.06.01 00:53:40	en
sync.item.modts	2022.06.01 00:12:48	en
thesis.discipline	Výpočetní technika a informatika	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Doktorský	cs
thesis.name	Ph.D.	cs

Hardwarová akcelerace detekce objektů v obraze

Files

Original bundle

Collections