Detekcija igrača u snimkama nogometnih utakmica temeljena na dubokom učenju

diplomski rad

• Naslov (engleski): Player Detection in Football Game Video Based on Deep Learning
• Autor: Davor Šafranko
• Mentor: Zoran Kalafatić (mentor)
• Član povjerenstva: Zoran Kalafatić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Tomislav Hrkać (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marin Šilić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2018-07-17, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Ovaj rad bavi se problemom detekcije igrača u snimkama nogometnih utakmica koristeći duboko učenje. Dan je kratak uvod u područje računalnog vida te probleme koje to područje rješava. Opisane se konvolucijske neuronske mreže te metode slaganja dubokih modela i načini njihova učenja. Zatim su opisane neke metode dubokog učenja za detekciju i semantičku segmentaciju. Također je opisan model za semantičku segmentaciju terena i igrača implementiran u ovom radu. Na kraju su prikazani i komentirani rezultati implementiranog sustava za semantičku segmentaciju.

Sažetak (engleski)

This paper deals with the problem of detecting players in footage of football matches using deep learning. A brief introduction to the field of computer vision and its tasks is provided. Convolutional neural networks and methods for building and learning deep networks are described. Some methods for object detection and semantic segmentation using deep learning are presented. Semantic segmentation model and its implementation are described. At the end the results of the implemented system are shown and explained.

• Ključne riječi: Nogomet; semantička segmentacija; duboko učenje; konvolucijska neuronska mreža; detekcija; računalni vid; TensorFlow
• Ključne riječi (engleski): Football; semantic segmentation; deep learning; convolutional neural network; detection; computer vision; TensorFlow
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:974048
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2019-03-14 01:03:37