Detekce osob pomocí termokamery na dronu pro účely efektivnějších záchranných operací

Abstract

Bakalárska práca sa zaobera spojením disciplíny nazývanej temografia so softwarovými systémami na dekekciu objektov. Cieľom je pomocou analýzy a testovania nájsť vhodnú metódu, ktorá dokáže zautomatizovať analýzu dát z termokamier na dronoch. Využitie tejto práce spočíva napríklad v zefektívnení záchranných operácií. Pre dosiahnutie daných cieľov bolo potrebné implementovat aplikáciu v jazyku Python, ktorá realizuje detekciu pomocou dostupných systémov, ako je Darknet. Pomocou tejto aplikácie som experimentálne preukázal, že detekcia pomocou neurónových sietí predstavuje najlepšiu možnost a pomocou systému Darknet je možné detekovať objekty dostatočne rýchlo a presne.

This bachelor's thesis investigates the usage of object detection algorithms on images captured by an infrared camera placed on a drone. The solution will help to automate the analysis of captured data, targeting to increase the effectiveness of rescue operations. During the completion of the task, I developed a Python desktop application, that realizes chosen detection methods. The methods selection was based on an analysis of current approaches and take advantage of the existing detection systems. The application was used to measure the accuracy and performance of these approaches on the dataset created as a part of the thesis. In the end, the conclusion evaluates the possibility to use image detection on a thermogram, in a real-world application. The single-stage Region Proposal Convolutional Network showed the best result and was chosen for future development.