but.committee	prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (místopředseda) Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen) Ing. Filip Orság, 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 A. Otázky u obhajoby: What is the range (maximum and minimum distance) in which detection of objects is efficient with this type of radar? What is the precision of speed measurement using the radar (in the same setup that is suitable for object detection)?	cs
but.jazyk	angličtina (English)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Maršík, Lukáš	en
dc.contributor.author	Bartko, Jakub	en
dc.contributor.referee	Zemčík, Pavel	en
dc.date.created	2022	cs
dc.description.abstract	Cieľom tejto práce je výzkum použiteľnosti techník hlbokého učenia na mračnách bodov generovaných radarmi, ktoré operujú v pásme milimetrových vĺn; na účely porozumenia 3D scénam a rozpoznávania osôb. Radar je systém, ktorý využíva rádiové vlny na získavanie informácií o vzdiaľenosti a smere k objektu a o jeho rýchlosti. Na základe týchto dát je možné určiť pozíciu každého detekovaného bodu v priestore. Množina takýchto bodov sa nazýva mračno bodov. Hlboké neurónové siete navrhnuté na prácu s riedkymi mračnami bodov v 3D môžu byť natrénované na segmentáciu radarových mračien, detekciu a klasifikáciu objektov a sledovanie ich pohybu v priestore. Systémy, ktoré sú na nich postavené, môžu predstavovať veľký pokrok v oblasti interpretácie 3D scén autonómnymi strojmi. V rámci tejto práce bol model budujúci na súčasnom stave techniky natrénovaný na detekciu a klasifikáciu objektov a osôb, na základe radarových mračien bodov v 3D. Na ukážku robustnosti natrénovaného modelu a priamočiarosti jeho zapojenia na riešenie významných úloh z reálneho sveta, bola implementovaná aplikácia na počítanie a klasifiká ciu ľudí. Presnosť využitých metód aj výsledného systému bola dôkladne vyhodnotená na súbore dát vytvorenom v rámci tejto práce z radarových mračien bodov, ktorý pozostáva z viac, než 19 500 anotovaných objektov.	en
dc.description.abstract	This thesis aims to research the applicability of deep learning methods on point clouds generated by millimeter-wave radars, as a solution for people detection, and 3D scene understanding in general. Radar is a system that uses radio waves to determine the distance, azimuth, and velocity of surrounding objects. For each point of detection, Cartesian coordinates can be calculated, to produce a set of points in 3D space called a point cloud. Deep neural network architectures designed to operate on sparse 3D point clouds can be trained for point-wise segmentation, object detection, classification, and tracking. This can be used to greatly advance the 3D scene understanding by machines. A model based on the state-of-the-art methods for object detection and classification on sparse point clouds was trained as a part of this thesis, for the purpose of people detection. To showcase the robustness of the trained model and the straightforwardness of its applicability to solve prominent real-world tasks of scene understanding, a people counting application was developed. The employed methods were thoroughly evaluated on a dataset created as a part of this thesis, consisting of over 19,500 labels on 3D radar point clouds.	cs
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	BARTKO, J. Detekce osob s použitím radaru [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.	cs
dc.identifier.other	145226	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/207353
dc.language.iso	en	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	radar operujúci v pásme milimetrových vĺn	en
dc.subject	radarové mračno bodov	en
dc.subject	anotácia mračien bodov v 3D	en
dc.subject	detekcia osôb	en
dc.subject	počítanie osôb	en
dc.subject	porozumenie 3D okoliu	en
dc.subject	architektúra Point-Net++	en
dc.subject	architektúra PointRCNN	en
dc.subject	millimeter-wave radar	cs
dc.subject	radar point cloud	cs
dc.subject	3D point cloud annotation	cs
dc.subject	people detection	cs
dc.subject	people counting	cs
dc.subject	3D scene understanding	cs
dc.subject	PointNet++	cs
dc.subject	PointRCNN	cs
dc.title	Detekce osob s použitím radaru	en
dc.title.alternative	People Detection Using Radar	cs
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2022-06-15	cs
dcterms.modified	2022-06-20-10:23:10	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	145226	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:42:01	en
sync.item.modts	2025.01.16 00:37:13	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

Detekce osob s použitím radaru

Files

Original bundle

Collections