Jakub Bystričan

Bakalářská práce

Detekce chodců pomocí dronů

Pedestrian Detection Using Unmanned Aerial Vehicles
Anotace:
V tejto práci boli porovnávané metódy detekcie chodcov na snímkoch z dronov pomocou konvolučných neurónových sietí. Boli použité dve detekčné siete - YOLOv5 a Retinanet. U týchto sietí bola porovnávaná ich presnosť, rýchlosť a náročnosť trénovania. Taktiež bol sledovaný vplyv niektorých parametrov trénovania na výsledky detekcie. Pre trénovanie a testovanie bol použitý Stanford Drone Dataset ktorý …více
Abstract:
The main focus of this study was pedestrian detection using drones and convolutional neural networks. 2 detection networks were used - YOLOv5 and Retinanet. The performance was compared based on precision and speed of detection and the demands on training process. Impact of certian training parameters on results was also observed. For training and testing Stanford Drone Dataset was used, containing …více
 

Klíčová slova

konvolučné neurónové siete detekcia chodcov hlboké učenie YOLOv5 Retinanet

Keywords

convolutional neural networks pedestrian detectio deep learning YOLOv5 Retinanet
 
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 4. 2021
Identifikátor: http://hdl.handle.net/10084/144034

Obhajoba závěrečné práce

  • Obhajoba proběhla 31. 5. 2021
  • Vedoucí: Radovan Fusek
  • Oponent: Michael Holuša

Citační záznam

Citovat tuto práci

Plný text práce

Právo: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS)se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.

Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:
  • autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: VŠB – Technická univerzita Ostrava