Detail práce

Detekce anomálií v chování davu ve video-datech z dronu

Diplomová práce Student: Bažout David Akademický rok: 2020/2021 Vedoucí: Beran Vítězslav, doc. Ing., Ph.D.
Název anglicky
Crowd Behavior Anomaly Detection in Drone Videodata
Jazyk práce
český
Abstrakt

V posledních letech dochází k rychlému rozvoji využití dronů v mnoha odvětvích. Své uplatnění nachází i v oblasti národních bezpečnostních složek. Cílem této práce je návrh a implementace nástroje provádějícího analýzu davových scén snímaných dronem. Tento nástroj zajišťuje včasnou identifikaci podezřelého chování osob a usnadňuje jeho lokalizaci. Mezi hlavní přínos patří návrh vhodného algoritmu stabilizace videa umožňující stabilizaci drobných záchvěvů, ale i zpětné dohledání ztracené scény. Dále byly navrženy dva detektory anomálie odlišující se ve způsobu extrakce příznakového vektoru a modelování pozadí. Ve srovnání s nejlepšími přístupy současnosti dosahují srovnatelných výsledků, ale zároveň přináší výhodu v podobě možnosti zpracování on-line dat.

Klíčová slova

stabilizace videa, detekce anomálie, optický tok, davové scény, drony

Ústav
Studijní program
Informační technologie a umělá inteligence, specializace Počítačové vidění
Soubory
Stav
obhájeno, hodnocení B
Obhajoba
24. června 2021
Oponent
Průběh obhajoby

Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B.

Otázky u obhajoby
  1. Kapitola 5.3 naznačuje, že komunikace s výpočetním modulem se děje přes socket, s návrhem vlastního (binárního?) protokolu. Nebylo by vhodnější použít nějaký standardní protokol založený na zprávách, třeba REST API, nebo komunikaci přes fronty jako RabbitMQ, Celery nebo jiné?
  2. Z obr. 3.3 a z popisu dále se může zdát, že transformační matice se postupně akumulují se zpracováním dalších a dalších snímků. Tím se ale akumuluje i chyba - nebylo by vhodnější použít robustnější reprezentaci, třeba translační vektor a reprezentaci rotace (třeba kvaternionem)?
  3. Dokážete metodě poskytnout informace o tom, co je v daném prostředí abnormální?
  4. Jak definujete detekci anomálie?
Komise
Černocký Jan, prof. Dr. Ing. (UPGM FIT VUT), předseda
Bařina David, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Beran Vítězslav, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Herout Adam, prof. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Lengál Ondřej, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing. (UPGM FIT VUT), člen
Citace
BAŽOUT, David. Detekce anomálií v chování davu ve video-datech z dronu. Brno, 2021. Diplomová práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií. 2021-06-24. Vedoucí práce Beran Vítězslav. Dostupné z: https://www.fit.vut.cz/study/thesis/22836/
BibTeX
@mastersthesis{FITMT22836,
    author = "David Ba\v{z}out",
    type = "Diplomov\'{a} pr\'{a}ce",
    title = "Detekce anom\'{a}li\'{i} v chov\'{a}n\'{i} davu ve video-datech z dronu",
    school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
    year = 2021,
    location = "Brno, CZ",
    language = "czech",
    url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/22836/"
}
Nahoru