Detekce anomálií v chůzi chodců - Pokorný, Ondřej (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2022)
Cílem práce bylo vytvořit systém pro detekci anomálií v záznamech chůze chodců. Jako základ aplikace použijeme již existující řešení pro extrakci souřadnic skeletu chodce OpenPose. Pro následnou detekci z hodnot souřadnic jsem se zaměřil na řešení pomocí neuronových sítí. K řešení jsem použil obousměrnou LSTM neuronovou síť, která během experimentování měla nejlepší hodnoty detekce. Výsledná aplikace zvládá detekci tří anomálií a to skoku, dřepu a kliku. Výstupem je video, ve kterém jsou nápisem označeny sekvence, které obsahují anomálii. Celý systém je implementovaný v jazyce Python a jeho běžně dostupných knihoven.

The goal of this work was to create a system that would be able to detect anomalies in pedestrian walking. As the core of my application, I have used OpenPose, which is an application for detecting human skeletons. Then I used a bidirectional LSTM neural network to detect anomalies in video sequences. This architecture was chosen during the experiment because it outperformed other solutions. I trained my model to detect three types of anomalies. The output of my application is a video with marked sequences of anomalies. The whole system is implemented in Python.
Detection of Anomalies in Pedestrian Walking
Keywords: strojové učení; umělá inteligence; neuronové sítě; anomálie; detekce anomálií; zpracování obrazu; počítačové vidění; detekce lidí; detekce skeletu; python; LSTM; rekurentní neuronové sítě; kamerový systém; machine learning; artificial intelligence; neural networks; anomaly; anomaly detection; image processing; computer vision; human detection; skelet detection; python; LSTM; reccurent neural networks; surveillance system