dc.contributor.advisor | Krumnikl, Michal | |
dc.contributor.author | Šimon, Michal | |
dc.date.accessioned | 2016-11-03T07:33:09Z | |
dc.date.available | 2016-11-03T07:33:09Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.other | OSD002 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/115859 | |
dc.description | Import 03/11/2016 | cs |
dc.description.abstract | Tato práce popisuje základní metody detekce pohybu ve videosekvencích a rozebírá rozdílné
přístupy k řešení této úlohy. Jsou zde popsány výhody a nevýhody jednotlivých přístupů a
vhodnost jejich použití na konkrétních příkladech. Dále je rozebrán článek Abnormal Motion
Detection in an Occlusive Environment jako základ pro implementaci a rozšíření této metody.
Součástí této práce je také implementace analyzátoru jako cloudové služby pomocí NodeJS
a nativního modulu v jazyce C++. Toto spojení zajišťuje snadnou škálovatelnost a zároveň
dostatečný výpočetní výkon. Je zde rozebrán také vhodný přístup k vývoji takovéto služby a
popsán proces automatizace sestavení aplikace i konfigurace infrastruktury. Práce obsahuje také
testy analyzátoru na několika existujících datasetech včetně výroby vlastního. | cs |
dc.description.abstract | This paper describes the basic methods of motion detection in video sequences and discusses
different approaches to solving this task. There are described advantages and disadvantages of
different approaches and their suitability to specific examples. Furthermore there is described
the article Abnormal Motion Detection in an occlusive Environment as a basis for the implementation
and expansion of this method. Part of this work is the implementation of the analyzer as
a cloud based service using NodeJS and native module in C++. This connection provides easy
scalability and also enough computing power. There is also analyzed the appropriate approach
to the development of such services and described the process of application assembly automation
and configuration of infrastructure. This work also includes test for analyzer on several
existing datasets, including the production of own one. | en |
dc.format.extent | 10414071 bytes | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | cs | |
dc.publisher | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | Optický tok | cs |
dc.subject | Oddělení popředí a pozadí | cs |
dc.subject | DBScan | cs |
dc.subject | K-means | cs |
dc.subject | Interoperabilita
C++ a NodeJS | cs |
dc.subject | Cloud | cs |
dc.subject | Automatizace | cs |
dc.subject | Optical Flow | en |
dc.subject | Foreground and background separation | en |
dc.subject | DBScan | en |
dc.subject | K-means | en |
dc.subject | C++
and NodeJS interoperability | en |
dc.subject | Cloud | en |
dc.subject | Atomation | en |
dc.title | Detekce pohybu ve videosekvencích | cs |
dc.title.alternative | Motion Detection in Surveillance Video | en |
dc.type | Diplomová práce | cs |
dc.contributor.referee | Fabián, Tomáš | |
dc.date.accepted | 2016-06-07 | |
dc.thesis.degree-name | Ing. | |
dc.thesis.degree-level | Magisterský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
dc.description.department | 460 - Katedra informatiky | |
dc.thesis.degree-program | Informační a komunikační technologie | cs |
dc.thesis.degree-branch | Informatika a výpočetní technika | cs |
dc.description.result | velmi dobře | cs |
dc.identifier.sender | S2724 | cs |
dc.identifier.thesis | SIM0119_FEI_N2647_2612T025_2016 | |
dc.rights.access | openAccess | |