Result Details

Detekce chodců z výšky pomocí neuronových sítí

KANICH, O.; DRAHANSKÝ, M.; GOLDMANN, T. Detekce chodců z výšky pomocí neuronových sítí. Brno: 2019. 38 s.
English title
Pedestrian detection from height using neural nets
Type
report
Language
Czech
Authors
Kanich Ondřej, Ing., Ph.D., DITS (FIT)
Drahanský Martin, prof. Ing., Ph.D., DITS (FIT)
Goldmann Tomáš, Ing., Ph.D., DITS (FIT)
Abstract

Zpráva se zabývá popisem detekce osob v obrazu a následné monitorování a vizualizace jejich pohybu. Práce se soustředí na datasety nasnímané z výšky, zaznamenané např. pomocí dronu. K detekci je využívaná model neuronové sítě RetinaNet. Každé detekované osobě je přiřazen příznakový vektor. Pomocí něj se monitoruje samotný pohyb osob. Úspěšnost detekce je 58,6 %.

English abstract

Report is dealing with description of methods for detection of person in image. Also it monitors and visualises movement of these persons. Report is focusing on datasets acquired from height, e.g. from drone. For detection RetinaNet neural net model is used. Each detected person gets and feature vector. Using this vector the movement of the persons is monitored. Success rate of detection is 58.6 %.

Published
2019
Pages
38
Place
Brno
BibTeX
@misc{BUT162097,
  author="Ondřej {Kanich} and Martin {Drahanský} and Tomáš {Goldmann}",
  title="Detekce chodců z výšky pomocí neuronových sítí",
  year="2019",
  pages="38",
  address="Brno",
  url="https://www.fit.vut.cz/research/publication/12162/"
}
Files
Projects
Tools and methods for video and image processing to improve effectivity of rescue and security services operations, MV, Bezpečnostní výzkum České republiky 2015-2020, VI20172020068, start: 2017-01-01, end: 2020-12-31, completed
Research groups
Departments
Back to top