Sledování letících dron

Abstract

Práce se zabývá využitím konvolučních neuronových sítí pro detekci známého objektu ve videu s ohledem na zpracování dat v reálném čase. Poskytuje úvod do strojového učení, neuronových sítí a jejich implementace v programovacím jazyce Python a přehled nejmodernějších technologií využívaných pro detekci objektů v obraze. Dále se zabývá návrhem několika architektur, vytvořením a zpracováním dvou různých datasetů, měřením a zhodnocením navržených architektur.

Thesis focuses on using convolutional neural networks to detect known object in a video with emphasis on real-time data processing. It provides introduction to machine learning, neural networks and their implementation in Python programming language and overview of the state-of-the-art technologies used for object detection. Then the thesis deals with design of several architectures, creating and processing of two different datasets and evaluation of designed architectures.