Detekce ohně a kouře ve videozáznamu
Loading...
Date
Authors
Buzovský, Viktor
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Práce pojednává o možnostech detekce ohně a kouře ve videozáznamu z reálného prostředí. Cílem práce je vybrat vhodný model, tento model natrénovat a jeho detekční schopnosti následně vylepšit přídavnou implementací. První část práce shrnuje potřebné teoretické znalosti, které jsou v kontextu práce využívány. Druhá, praktická část, pak představuje naučený model a jeho následné pokusy o vylepšení, jednak pomocí optického toku a dále pak pomocí přídavných klasifikačních sítí. Práce je zakončena finální implementací detektoru ohně a kouře a je představen návrh na jeho potenciální zlepšení. Součástí práce jsou mimo jiné i použité a vytvořené datasety.
Thesis deals with possibilities regarding detection of fire and smoke in real enviroment video. The main task is to choose suitable model, train this model, and improve detection capabilities of the model afterwards. First part of thesis is summary of theoritical knowledge needed to have understanding of discussed technical necessities. The second, practical part presents the learned model and its subsequent attempts at improvement, firstly using optical flow and then using additional classification networks. The work is concluded with a final implementation for the detector of fire and smoke, and a proposal for its potential improvement is presented. The work also includes the datasets used and created, among other things.
Thesis deals with possibilities regarding detection of fire and smoke in real enviroment video. The main task is to choose suitable model, train this model, and improve detection capabilities of the model afterwards. First part of thesis is summary of theoritical knowledge needed to have understanding of discussed technical necessities. The second, practical part presents the learned model and its subsequent attempts at improvement, firstly using optical flow and then using additional classification networks. The work is concluded with a final implementation for the detector of fire and smoke, and a proposal for its potential improvement is presented. The work also includes the datasets used and created, among other things.
Description
Keywords
detekce objektů, detekce ohně, detekce kouře, optický tok, konvoluční neuronové sítě, klasifikační neuronové sítě, počítačové vidění, neuronové sítě, trénování neuronových sítí, YOLOv7, object detection, fire detection, smoke detection, optical flow, convolutional neural networks, computer vision, neural networks, neural network training, YOLOv7
Citation
BUZOVSKÝ, V. Detekce ohně a kouře ve videozáznamu [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. Radim Burget, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Jaroslav Sklenář, CSc. (místopředseda)
Ing. Pavel Hanák, Ph.D. (člen)
Ing. Ondřej Šmirg, Ph.D. (člen)
Ing. Ondřej Pavelka (člen)
Ing. Jiří Přinosil, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-13
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Student obhájil bakalářskou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.
Otázka: Jaká konkrétní metoda byla ve Vaší práci použita pro výpočet optického toku? Výběr zdůvodněte.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení