Aktivní detekce obětí s RGB-D-T senzorem
Active Victim Detection with RGB-D-T Sensor
dc.contributor.advisor | Zimmermann Karel | |
dc.contributor.author | Těžký Jiří | |
dc.date.accessioned | 2016-06-05T09:43:03Z | |
dc.date.available | 2016-06-05T09:43:03Z | |
dc.date.issued | 2016-05-27 | |
dc.identifier | KOS-587865081505 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10467/64826 | |
dc.description.abstract | Diplomová práce se zabývá aktivní detekcí potenciálních lidských obětí na základě kamerových (RGB), hloubkových (D) a termovizních (T) dat, a to jejich klasifikací (segmentací) pomocí umělé neuronové sítě. Věnuje se učení hlubokých neuronových sítí pro segmentaci RGB-D-T snímků. Využívá se framework Caffe pro hluboké učení a práci s umělými neuronovými sítěmi. Výsledná segmentace vstupního RGB-D-T snímku je použita k detekci oběti a následně také k řízení pohledu termovizní kamery, která je umístěna na pohyblivé jednotce, a to k upřesnění segmentace v místech, kde nemůžeme rozhodnout a zároveň zde chybí informace o teplotě z důvodu menšího zorného pole termokamery. Pro tento účel byl přeučen model konvoluční neuronové RGB sítě a vytvořena nástavba pro hloubkovou a teplotní složku. Bylo sestaveno několik modelových architektur sítí, které byly vyhodnoceny. Model s nejlepšími výsledky byl vybrán k použití segmentace na robotovi se systémem ROS. K tomu je navržen a implementován algoritmus pro řízení pohledu termokamery k upřesnění konfidenční hodnoty segmentace. Na závěr byl proveden a vyhodnocen experiment, který demonstruje celkovou funkčnost systému. | cze |
dc.description.abstract | The diploma thesis deals with active detection of the potential human victims based on camera (RGB), depth (D) and thermal (T) data. Detection uses this data for classification (segmentation) by the artificial neural network. The thesis dedicated to deep learning and working with artificial neural networks. Output of the RGB-D-T segmentation is used to victim detection and subsequently for segmentation clarification at indecisive locations assuming the missing temperature information due to the small field of thermal camera view. Clarification is done by view control of the thermal imaging camera which is placed on the movable unit. For this purpose was fine-tuned RGB model of convolutional neural network and designed extension for depth and thermal component. Several models were created and evaluated. The RGB-D-T model with the best results was chosen for segmentation on the robot running on ROS system. Then the camera view control algorithm was designed for clarification of segmentation confidence value. On a proof of concept was performed experiment with the robot. | eng |
dc.language.iso | CZE | |
dc.publisher | České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum. | cze |
dc.publisher | Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre. | eng |
dc.rights | A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://www.cvut.cz/sites/default/files/content/d1dc93cd-5894-4521-b799-c7e715d3c59e/cs/20160901-metodicky-pokyn-c-12009-o-dodrzovani-etickych-principu-pri-priprave-vysokoskolskych.pdf | eng |
dc.rights | Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://www.cvut.cz/sites/default/files/content/d1dc93cd-5894-4521-b799-c7e715d3c59e/cs/20160901-metodicky-pokyn-c-12009-o-dodrzovani-etickych-principu-pri-priprave-vysokoskolskych.pdf | cze |
dc.subject | Počítačové vidění, Strojové učení, Segmentace, Hluboké učení, Neuronová síť, Konvoluční neuronové sítě, Caffe, ROS | cze |
dc.subject | Computer Vision, Machine Learning, Image Segmentation, Deep Learning, Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Caffe, ROS | eng |
dc.title | Aktivní detekce obětí s RGB-D-T senzorem | cze |
dc.title | Active Victim Detection with RGB-D-T Sensor | eng |
dc.type | diplomová práce | cze |
dc.type | master thesis | eng |
dc.date.accepted | ||
dc.contributor.referee | Hurych David | |
theses.degree.discipline | Robotika | cze |
theses.degree.grantor | katedra kybernetiky | cze |
theses.degree.programme | Kybernetika a robotika | cze |
Soubory tohoto záznamu
Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích
-
Diplomové práce - 13133 [495]