DZIEKAN i RADA WYDZIAŁU ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI, INFORMATYKI i INŻYNIERII BIOMEDYCZNEJ AKADEMII GÓRNICZO-HUTNICZEJ im. ST. STASZICA W KRAKOWIE | |
---|---|
zapraszają na publiczną dyskusję nad rozprawą doktorską mgra inż. Marcina Kmiecia |
|
WYKRYWANIE NIEBEZPIECZNYCH PRZEDMIOTÓW W AUTOMATYCZNIE ANALIZOWANYCH SEKWENCJACH WIDEO | |
Termin: | 27 maja 2013 roku o godz. 12:00 |
Miejsce: | pawilon B-1, sala 4, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków |
PROMOTOR: | prof. dr hab. inż. Ryszard Tadeusiewicz – Akademia Górniczo-Hutnicza |
RECENZENCI: | prof. dr hab. Mariusz Flasiński – Uniwersytet Jagielloński |
prof. dr hab. inż. Marek Gorgoń – Akademia Górniczo-Hutnicza | |
Z rozprawą doktorską i opiniami recenzentów można się zapoznać w Czytelni Biblioteki Głównej AGH, al. Mickiewicza 30 |
Wykrywanie niebezpiecznych przedmiotów w automatycznie analizowanych sekwencjach wideo
mgr inż. Marcin Kmieć
Promotor: prof. dr hab. inż. Ryszard Tadeusiewicz
Dyscyplina: Automatyka i Robotyka
W pracy zaprezentowane zostały trzy metody służące do detekcji niebezpiecznych przedmiotów w sekwencjach wideo opracowane z myślą o konkretnej klasie obiektów, tj. noży. Noże są obiektami trudnymi do detekcji wizyjnej z uwagi na ich olbrzymie zróżnicowanie, mały rozmiar oraz wysoką refleksyjność. Posiadają jednak wspólną cechę tj. kształt, co umożliwia ich detekcję.
Pierwsza z przedstawionych metod wykorzystuje deskryptory obrazu Histograms of Oriented Gradients i klasyfikator SVM, dopasowany do badanego problemu. Druga z metod oparta jest o algorytm Active Appearance Models, dotychczas stosowany w lokalizacji. Dzięki zastosowaniu detekcji narożników możliwe było jego wykorzystanie do detekcji obiektów w obrazach. Trzecia z przedstawionych metod opiera się na opracowanym przez autora zbiorze cech bazujących na rozkładzie dominujących orientacji krawędzi.
Celem leżącym u podstaw podjętej tematyki było opracowanie algorytmu, który w sposób automatyczny analizowałby obraz wideo pochodzący z monitoringu wizyjnego, czym wspierałby pracę operatora telewizji przemysłowej. W pracy przedstawiony został taki system oraz sprawdzona została jego skuteczność na przykładowych nagraniach wideo.
Jednym ze stawianych wymogów było działanie systemu w czasie zbliżonym do rzeczywistego. W celu spełnienia tego wymogu został on zaimplementowany z użyciem obliczeń równoległych w graficznej jednostce obliczeniowej
w technologii CUDA.