Detekce anomálií ve videosekvencích na zařízeních s nízkým výpočetním výkonem
Loading...
Date
Authors
Bílek, František
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Bakalářská práce se zaměřuje na problematiku detekce anomálií ve videosekvencích na zařízeních s nízkým výpočetním výkonem. Popsány jsou tradiční i současné přístupy detekce anomálií z hlediska strojového učení a neuronových sítí. Cílem práce je implementovat efektivní a spolehlivý algoritmus, který bude detekovat anomálie v reálném čase. Důraz je kladen na minimalizaci výpočetních nároků a optimalizaci paměťového využití, aby bylo dosaženo efektivity na zařízeních s omezenými výpočetními kapacitami.
The bachelor’s thesis focuses on the problem of anomaly detection in video sequences on devices with low computational power. Traditional and current approaches to anomaly detection are described from the perspective of machine learning and neural networks. The goal of the thesis is to implement an efficient and reliable algorithm capable of detecting anomalies in real-time. Emphasis is placed on minimizing computational requirements and optimizing memory usage to achieve efficiency on devices with limited computational capacities.
The bachelor’s thesis focuses on the problem of anomaly detection in video sequences on devices with low computational power. Traditional and current approaches to anomaly detection are described from the perspective of machine learning and neural networks. The goal of the thesis is to implement an efficient and reliable algorithm capable of detecting anomalies in real-time. Emphasis is placed on minimizing computational requirements and optimizing memory usage to achieve efficiency on devices with limited computational capacities.
Description
Citation
BÍLEK, F. Detekce anomálií ve videosekvencích na zařízeních s nízkým výpočetním výkonem [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
doc. Ing. Petr Münster, Ph.D. (předseda)
Ing. Martin Zukal, Ph.D. (člen)
Ing. Jaroslav Vrána, Ph.D. (člen)
Ing. Pavel Sikora (člen)
doc. Ing. David Kubánek, Ph.D. (místopředseda)
Date of acceptance
2023-06-13
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Student obhájil bakalářskou práci s výhradami a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.
Otázka oponenta:
V rámci popisu použitých sítí ResNet zmiňujete tzv. reziduální spojení. Co přesně tento prvek v architektuře sítě zajišťuje a jaký má vliv na trénování modelu? Student dostatečně vysvětlil otázku.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení