Detekce a rozpoznávání osob ve vícekamerovém systému
Loading...
Date
Authors
Martinček, Ľuboš
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
ORCID
Abstract
Práca sa zaoberá detekciou a rozpoznávaním osôb vo viackamerovom systéme. V práci sú popísané všeobecné kamerové systémy a ich vývoj a metódy používané na detekciu a rozpoznanie osôb. Na základe týchto informácií v druhej časti projektu popisujú návrh a implementáciu viackamerového systému, ktorý je schopný rozpoznať a rozpoznať osoby. Práca kombinuje implementáciu YOLO detektora s extraktorom príznakov na bázi Omni-Scale neurónovej siete.
This thesis deals with the detection and recognition of people in a multi-camera system. In this thesis I describe general camera systems and their development and methods used for detection and recognition of persons. Based on this information, in the second part of the project I describe the design and implementation of a multi-camera system that is able to detect and recognize people. This thesis implements a combination of a YOLO detector and an Omni-Scale neural network based feature extractor.
This thesis deals with the detection and recognition of people in a multi-camera system. In this thesis I describe general camera systems and their development and methods used for detection and recognition of persons. Based on this information, in the second part of the project I describe the design and implementation of a multi-camera system that is able to detect and recognize people. This thesis implements a combination of a YOLO detector and an Omni-Scale neural network based feature extractor.
Description
Keywords
detekcia osôb , rozpoznanie osôb , kamerový systém , strojové učenie , neurónové siete , konvolučné neurónové siete , sledovanie osôb , Python , tensorflow , PyTorch , torchreid , Darknet-53 , Omni-Scale Network , YOLO , person detection , person reidentification , camera system , machine learning , neural networks , convolutional neural networks , person tracking , Python , tensorflow , PyTorch , torchreid , Darknet-53 , Omni-Scale Network , YOLO
Citation
MARTINČEK, Ľ. Detekce a rozpoznávání osob ve vícekamerovém systému [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c. (předseda)
doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Petr Matoušek, Ph.D., M.A. (člen)
doc. Mgr. Lukáš Holík, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-12
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 přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena