Detail práce
Detekce anomálií v chůzi chodců
Cílem práce bylo vytvořit systém pro detekci anomálií v záznamech chůze chodců. Jako základ aplikace použijeme již existující řešení pro extrakci souřadnic skeletu chodce OpenPose. Pro následnou detekci z hodnot souřadnic jsem se zaměřil na řešení pomocí neuronových sítí. K řešení jsem použil obousměrnou LSTM neuronovou síť, která během experimentování měla nejlepší hodnoty detekce. Výsledná aplikace zvládá detekci tří anomálií a to skoku, dřepu a kliku. Výstupem je video, ve kterém jsou nápisem označeny sekvence, které obsahují anomálii. Celý systém je implementovaný v jazyce Python a jeho běžně dostupných knihoven.
strojové učení, umělá inteligence, neuronové sítě, anomálie, detekce anomálií, zpracování obrazu, počítačové vidění, detekce lidí, detekce skeletu, python, LSTM, rekurentní neuronové sítě, kamerový systém
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.
- Jaká se změní kvalita odezvy neuronové sítě v jiném prostředí než je to, které je na trénovacích videích?
- Je možné modifikovat navržené řešení tak, aby detekovalo jakoukoliv anomálii v chůzi a nikoliv pouze 3 vybrané typy?
Burget Lukáš, doc. Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Holík Lukáš, doc. Mgr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Martínek Tomáš, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Matoušek Petr, doc. Ing., Ph.D., M.A. (UIFS FIT VUT), člen
@bachelorsthesis{FITBT24839,
author = "Ond\v{r}ej Pokorn\'{y}",
type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce",
title = "Detekce anom\'{a}li\'{i} v ch\r{u}zi chodc\r{u}",
school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
year = 2022,
location = "Brno, CZ",
language = "czech",
url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/24839/"
}