Pages
-
-
Praćenje objekata temeljeno na dubokom učenju
-
Grgur Kovač U ovome radu ostvarena je reimplementacija rada Sadeghian et al. (2017), prikazane su komplikacije koje su se pojavile tijekom implementacije te njihova rješenja. Ekstraktor značajki VGG11 zauzimao je previše memorije pa je zamijenjen ResNet-18 koji postiže slične rezultate, a zauzima manje memorije. Objašnjeni su detalji oko formiranja klasifikacijskoga skupa za učenje.
Nakon što su ostvareni slični rezultati kao u ablacijskim eksperimentima iz Sadeghian et al. (2017), napravljeni...
-
-
Praćenje objekata u video sekvenci
-
Ivan Joskić Analiziraju se metode za detekciju i praćenje objekata u video sekvenci. Oslanjamo se samo na klasične metode računalnog vida kao što su izdvajanje značajki na osnovu boje i oblika. Nakon detekcije vrši se praćenje objekata korištenjem kombinacije kalmanovog filtra za predikciju i algoritma dodjeljivanja temeljenog na vjerojatnosti za dodijeljivanje detekcija stazama. Napravljena je usporedba klasičnih metoda detekcije sa detekcijom pomoću neuronske mreže.
-
-
Praćenje objekata u videosnimkama pomoću dubokih mreža
-
Denis Milošević Rad analizira dvije metode dubokog učenja i jednu metodu s klasičnim pristupom za praćenje objekata u video zapisu, te moćan alat za održavanje modela izgleda. Metode dubokog učenja su duboka regresijska mreža i potpuno konvolucijska sijamska mreža, koja imaju svoje prednosti i ograničenja, ali nude jako dobar pristup rješavanju problema.
Metoda klasičnog pristupa je praćenje pomoću kerneliziranih korelacijskih filtera. Radi se o metodi koja koristi teorijska saznanja iz...
-
-
Praćenje objekata u videozapisima
-
Luka Mijić Tema rada je problematika praćenja objekata u videozapisima. Rad sadrži dijelove
posvećene potrebnoj teorijskoj podlozi za shvaćanje temeljnih koncepata. Tako su ukratko opisani histogrami, integralne slike, prostori boja. Glavni fokus rada je na Fragtrack algoritmu za praćenje objekata. Algoritam se bazira na uspoređivanju histograma fragmenata predloška objekta. U radu su opisani svi koraci implementacije Fragtrack algoritma. Nakon toga su izvedeni testovi zbog provjere...
-
-
Praćenje objekata u videozapisima
-
Marko Ćaćić Praćenje objekata u videozapisima je proces detekcije i identifikacije jednog ili
više pokretnih objekata u vremenu i važna je primjena računalnog vida. U okviru
ovog završnog rada implementirano je praćenje temeljeno na algoritmu mean-shift. Za
rad algoritma bilo je potrebno podatke iz videozapisa pretvoriti u algoritmu razumljiv oblik. U tu svrhu izrađen je histogram praćenog objekta te je isti proveden kroz histogram backprojection postupak kojim iz početnog okvira videozapisa...
-
-
Praćenje objekata u videozapisima
-
Bruno Zebić Praćenje objekata u videozapisima jedna je od važnih primjena računalnog vida. U okviru završnog rada potrebno je proučiti postupke praćenja objekata opisane u literaturi. Programski ostvariti sustav temeljen na prikladnim metodama praćenja koji će omogućiti prikaz originalnog videozapisa, odabir objekta za praćenje, te iscrtavati pozicije i trajektorije praćenih objekata u daljnjim okvirima videozapisa. Pripremiti bazu video zapisa za testiranje sustava, analizirati ponašanje...
-
-
Praćenje objekata u videozapisima
-
Matej Jelušić Praćenje objekata u videozapisima jedna je od važnih primjena računalnog vida. U ovom završnom radu analizirano je praćenje objekata, a odabrani algoritmom je camshift algoritam koji koristi informaciju o boji objekta, koji modelira histogramom. Taj histogram se iskorištava za izračun funkcije koja opisuje vjerojatnost položaja objekta u svakoj pojedinoj slici u videozapisu. Određivanjem ekstrema te funkcije pronalazi se točna lokacija objekta.
-
-
Praćenje objekata u videozapisima
-
Marko Damjanić Razmatramo problem praćenja višestrukih objekata u videu. Predlažemo metodu SORT koja problem praćenja objekta kroz slijed okvira razbija na dijelove. Za dio s detekcijom objekta prolazimo kroz dvije različite familije rješenja čijoj se dubljoj funkcionalnosti približimo. Izlazi dijela detekcije su granični okviri detektiranih objekata. Koristi se predviđanje teoretskog pomaka pomoću Kalman filtra te asocijacija objekta između okvira pomoću Mađarskog algoritma. U implementaciji...
-
-
Praćenje objekata u videozapisima
-
Ana Gršković Praćenje pokretnih objekata je veoma relevantan problem u području računalnog vida te je sastavna komponenta brojnih drugih algoritama umjetne inteligencije. Danas postoji mnogo algoritama koji na razne načine optimiraju praćenje pokretnih objekata, a jedan od tih algoritama je Median Flow algoritam. Median Flow algoritam je algoritam koji koristi funkciju za račun optičkog toka (rijetkog ili gustog) te uspoređuje rezultate optičkog toka izračunatog u oba smjera (unaprijed i unazad...
-
-
Praćenje objekata za autonomna vozila u CARLA simulatoru
-
Ivor Pavić Za uspješnu autonomiju u vožnji automobila ključnu ulogu imaju detekcija i praćenje objekata. No, za treniranje algoritama koji odrađuju detekciju i praćenje objekata potrebne su velike količine podataka, a njihovo prikupljanje i označavanje danas je veliki problem. Tu nam uvelike pomažu simulatori. U ovom radu ukratko je opisan CARLA simulator, razrađen je problem detekcije i praćenja objekata, te je opisana CenterTrack duboka neuronska mreža. Na posljetku je prikazano kako...
-
-
Praćenje osoba u videozapisima
-
Martina Kujundžić Zbog primjenjivosti u stvarnom životu, praćenje osoba kao segment računalnog vida je iznimno zanimljivo. Kroz ovaj rad prikazani su neki od algoritama putem kojih se može ostvariti tražena funkcionalnost. Programsko ostvarenje je putem programskog paketa OpenCV, a ostvareno je u jeziku Python. Korišten je Python 2.7 i OpenCV 3.1. Podržani algoritmi praćenja su: Boosting Tracker, MIL Tracker, KCF Tracker, TLD Tracker i Median Flow Tracker. Korisniku je omogućeno označavanje jedne...
-
-
Praćenje parametara pokretnog objekta na mobilnim uređajima s Bluetooth sučeljem
-
Adam Trstenjak Bluetooth standard već je godinama vrlo raširen protokol u komunikaciji uređaja na male udaljenosti, no zbog relativno velike potrošnje energije nije bio pogodan za razvoj bežičnih uređaja sa senzorima koji imaju ograničene energetske resurse. Bluetooth Smart protokol omogućuje bežičnu komunikaciju s manjim utroškom energije, te je posebice pogodan za senzorske uređaje napajane baterijom. Gotovi moduli s ugrađenom podrškom za Bluetooth Smart i mogučnošću programiranja...
Pages
