Lokalizace dronů v obrazu z kamery
Localization of UAVs from Camera Image
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Ficenec Adam
Vedoucí práce
Štěpán Petr
Oponent práce
Pačes Pavel
Studijní obor
Letecké a kosmické systémyStudijní program
Kybernetika a robotikaInstituce přidělující hodnost
katedra měřeníObhájeno
2017-01-31Práva
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://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská 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://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Tématem této práce je využití neuronových sítí pro lokalizaci kvadrokoptér. Řešení práce spočívá v důkladném prostudování látky a návrhu algoritmu, který bude schopen správně detekovat a lokalizovat UAV z kamerového výstupu pomocí neuronových sítí. Práce se zabývá rozborem neuronových sítí, vhodným výběrem sítě pro řešení problematiky, jejím návrhem a vytvořením funkčního algoritmu schopného detekovat a označit objekty v reálném čase. Kromě přípravy algoritmu pro živý vstup je jeho funkcionalita ozkoušena na testovací sadě obrazů pro získání ucelené informace o přesnosti. Výsledky testů jsou následně rozebrány a z nich jsou vyvozeny možné návrhy na zlepšení. The goal of this work is to test the possibility of using neural networks to localize UAVs. Solution for this problem lies in an extensive research of given subject and in the development of algorithm, which will be able to detect and localize flying quadrocopters from video stream. This work will provide a thorough analysis of neural networks, proper network design and the development of functional algorithm, capable of live stream object marking. Apart from preparing the algorithm for live feed input, the functionality of this program will be tested on a set of pictures to properly analyze the precision. Results of these tests will be discussed in final suggestion for future upgrades.
Kolekce
- Diplomové práce - 13138 [374]