Detekce ohně a kouře ve videosekvenci
| but.committee | doc. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Radek Burget, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen) doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázku 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: Jakým způsobem by bylo možné se vyrovnat s nestatičností snímací kamery vůči prostředí (například záznam ohně z jedoucího auta)? Kolik bylo testovacích vzorků? Měl jste k dispozici referenční video, kde by byl kouř označen ručně a mohl jste tyto videa porovnat? | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Informační technologie | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Švub, Miroslav | cs |
| dc.contributor.author | Tomek, Peter | cs |
| dc.contributor.referee | Štancl, Vít | cs |
| dc.date.accessioned | 2019-06-14T10:51:30Z | |
| dc.date.available | 2019-06-14T10:51:30Z | |
| dc.date.created | 2010 | cs |
| dc.description.abstract | Cílem práce je analýza vstupní videosekvence a následné nalezení oblastí, které obsahujících oheň nebo kouř. Daný problém je rozdělen na dvě podúlohy-detekci ohně a detekci kouře. Základem a prvním krokem analýzy je detekce daných oblastí pomocí Gaussova zloženého modelu-Gaussian mixture model. Na jeho natrénovaní je použit algoritmus Expectation- Maximization, nebo skráceně EM. Pro detekci kouře se dále používa technika optického toku. Výsledné oblasti jsou pak upraveny pomocí aplikace různých morfologických metod a analýzou vzájemné polohy detekovaných oblastí. Výstupem algoritmu je opět videosek- vence, ve které jsou zvýrazněny oblasti s pravděpodobnou přítomností ohně nebo kouře. | cs |
| dc.description.abstract | This thesis aims to analyse a videosignal given in input and find segments that contains fire or smoke. The problem is divided into two cases-detection of fire and detection of smoke. The first and main step of analysation is detection of segments by Gaussian mixture model that is trained by Expectation-Maximization algorithm, or shortly EM algorithm. For smoke detection is than used method of optical flow. The final segments are than processed by some morphological methods and determination of their position is made. Finally, the output of algorithm is again a videosignal in which segments that probably contains fire or smoke are highlighted. | en |
| dc.description.mark | D | cs |
| dc.identifier.citation | TOMEK, P. Detekce ohně a kouře ve videosekvenci [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2010. | cs |
| dc.identifier.other | 35061 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/55926 | |
| dc.language.iso | cs | 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 | Oheň | cs |
| dc.subject | kouř | cs |
| dc.subject | Gaussův zloženej model | cs |
| dc.subject | GMM | cs |
| dc.subject | Expectation-Maximization | cs |
| dc.subject | EM | cs |
| dc.subject | morfologické metody | cs |
| dc.subject | eroze | cs |
| dc.subject | dilatace | cs |
| dc.subject | optický tok | cs |
| dc.subject | farební model | cs |
| dc.subject | RGB | cs |
| dc.subject | HSV | cs |
| dc.subject | digitální obraz | cs |
| dc.subject | rastrová grafi- ka | cs |
| dc.subject | vektorová grafika. | cs |
| dc.subject | Fire | en |
| dc.subject | smoke | en |
| dc.subject | Gaussian muxture model | en |
| dc.subject | GMM | en |
| dc.subject | Expectation-Maximization | en |
| dc.subject | EM | en |
| dc.subject | morphological methods | en |
| dc.subject | erosion | en |
| dc.subject | dilatation | en |
| dc.subject | optical flow | en |
| dc.subject | color model | en |
| dc.subject | RGB | en |
| dc.subject | HSV | en |
| dc.subject | digital image | en |
| dc.subject | vector graphics | en |
| dc.subject | raster graphics. | en |
| dc.title | Detekce ohně a kouře ve videosekvenci | cs |
| dc.title.alternative | Smoke and Fire Detection in Video Sequences | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | bachelorThesis | en |
| dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2010-06-16 | cs |
| dcterms.modified | 2020-05-09-23:42:23 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 35061 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2021.11.12 11:00:41 | en |
| sync.item.modts | 2021.11.12 10:40:17 | en |
| thesis.discipline | Informační technologie | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií | cs |
| thesis.level | Bakalářský | cs |
| thesis.name | Bc. | cs |