Detekce osob bezpilotními prostředky s využitím neuronových sítí
Human Detection from Aerial Vehicles Using Neural Networks
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Zakharchenko Andrii
Vedoucí práce
Rollo Milan
Oponent práce
Štěpán Petr
Studijní obor
Systémy a řízeníStudijní program
Kybernetika a robotikaInstituce přidělující hodnost
katedra řídicí technikyObhájeno
2019-02-05Práva
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
Cílem této práce bylo navrhnout model neuronové sítě, který bude vhodný pro detekci lidí z bezpilotních letadel. Při vypracovaní teto práce jsme studovali umělé neuronové sítě a zvláště konvoluční neuronové sítě a jejich vhodnost pro detekci objektů. Provedli jsme také přehled deep learning frameworků a nasbírali datovou sadu na trénovaní neuronové sítě. Navrhli jsme několik modelů neuronových sítí a natrénovali je, nicméně všechny naše modely se nezobecňují a prostě se přeučuji. The goal of this work is to propose a neural network model that will be suitable for detecting humans from aerial vehicles. For this task we studied artificial neural networks and especially convolutional neural networks and their suitability for the object detection. We also made an overview of existing deep learning frameworks and gathered dataset in order to train a network to detect humans from aerial images. We proposed several neural network models and trained them, however, all our models do not generalise and simply overfit to training dataset.
Kolekce
- Bakalářské práce - 13135 [476]