but.committee	doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (místopředseda) Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen) Ing. Lukáš Kekely, Ph.D. (člen) Ing. Vladimír Veselý, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm D. Otázky u obhajoby: Proč má smysl řešit sledování osob ve kamerových systémech? Jak jste otestoval sledování osoby bezpečnostním kamerový systémem se synchronním záznamem složeným z více kamer (např. situace kdy osoba 1 vejde do záběru kamery 1, postupně mizí z jejích záběru, ale zároveň se objevuje na kamerách 2 a 3, apod.)? Proč jste vytvářel vlastní dataset? Jak jste vyhodnocoval svůj systém? Jak jste vybral detektor a extraktor příznaků? Z jakého důvodu je v práci kapitola 2?	cs
but.jazyk	slovenština (Slovak)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Goldmann, Tomáš	sk
dc.contributor.author	Macák, Filip	sk
dc.contributor.referee	Orság, Filip	sk
dc.date.created	2021	cs
dc.description.abstract	Hlavným cieľom tejto bakalárskej práce je vytvoriť aplikáciu na detekciu a rozpoznanie osôb zachytených na záberoch v multi-kamerovom systéme. Výstupom aplikácie je video, na ktorom sú detekované osoby vyznačené a každej osobe je priradené identifikačné číslo, pomocou ktorého je možno ju rozoznať naprieč zadanými záznamami. Pri riešení práce bolo preskúmaných viacero riešení problematiky detekcie a rozpoznávania založených na neurónových sietiach a text práce slúži ako prehľad týchto problematík. Aplikácia je postavená na knižniciach PyTorch a Torchreid. Na detekciu je využitý detektor so sieťou Faster-RCNN a rozpoznávanie je založené na sieti OSNet. Súčasťou aplikácie je aj jednoduché užívateľské rozhranie pre uľahčenie práce s aplikáciou. Aplikácia slúži ako ukážka state-of-the-art riešení deteckie a rozpoznávania osôb.	sk
dc.description.abstract	The main purpose of this bachelor's thesis is to create an application for person detection and recognition from scenes captured in a multi-camera system. The output of the application is a video on which the detected persons are highlighted and each person is assigned an identification number through which it can be recognized across the input scenes. Several solutions to the problem of person detection and recognition were examined and the text of this work serves as an overview of these problems. The application is built on PyTorch and Torchreid libraries. A detector with a Faster-RCNN network is used for detection and recognition is based on the OSNet network. The application also includes a simple user interface to facilitate work with the application. The application serves as a demonstration of the state-of-the-art for person detection and recognition.	en
dc.description.mark	D	cs
dc.identifier.citation	MACÁK, F. Detekce a rozpoznání chodců ve vícekamerovém systému [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2021.	cs
dc.identifier.other	136610	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/199440
dc.language.iso	sk	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	detekcia osôb	sk
dc.subject	rozpoznávanie osôb	sk
dc.subject	kamerový systém	sk
dc.subject	umelá inteligencia	sk
dc.subject	konvolučné neurónové siete	sk
dc.subject	Python	sk
dc.subject	PyTorch	sk
dc.subject	torchreid	sk
dc.subject	Faster-RCNN	sk
dc.subject	OSNet	sk
dc.subject	person detection	en
dc.subject	person recognition	en
dc.subject	camera system	en
dc.subject	artificial intelligence	en
dc.subject	convolutional neural networks	en
dc.subject	Python	en
dc.subject	PyTorch	en
dc.subject	torchreid	en
dc.subject	Faster-RCNN	en
dc.subject	OSNet	en
dc.title	Detekce a rozpoznání chodců ve vícekamerovém systému	sk
dc.title.alternative	Pedestrian Detection and Recognition in a Multi-Camera System	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2021-06-15	cs
dcterms.modified	2021-06-19-12:15:56	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	136610	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:37:13	en
sync.item.modts	2025.01.17 14:51:39	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Detekce a rozpoznání chodců ve vícekamerovém systému

Files

Original bundle

Collections