Tato diplomová práce je zaměřena na analýzu existujících metod detekce ohně, které dokáží rozpoznat oheň v časných fázích, kdy ještě není možné jej zachytit pomocí klasických sen-zorů.
Na práci jsem spolupracovala se studenty doktorského studia, kteří ve svých disertačních pracích vyvíjí právě nové metody detekce ohně.
Pro testování správnosti detekce jsem vytvořila databázi videí, která obsahují oheň nebo ob-jekty podobné ohni s rizikem falešných detekcí a videí bez ohně.
Poté jsem na těchto videích testovala nový algoritmus detekce ohně a vyhodnotila jeho úspěšnost.
Kromě toho jsem pracovala také na zhotovení databáze tagovaných video rámců, které ob-sahují různé typy ohně. Tato další databáze je používána ke strojovému učení algoritmů s umělou inteligencí, které dokáží rozpoznat oheň v obraze.
Anotace v angličtině
Find and study publications about detecting fire in video from normal cameras.
Create a testing set of tagged images of fires (the ground truth).
Use the testing set for evaluation of success rates of existing fire detection algorithms or systems.
Document the results and present them in graphical form.
If necessary, propose possible improvements of the current detection methods for increasing their success rates.
Fire detection, sensors, video, fire, detector, video-detector, fire-detector, detection.
Rozsah průvodní práce
64 p.
Jazyk
AN
Anotace
Tato diplomová práce je zaměřena na analýzu existujících metod detekce ohně, které dokáží rozpoznat oheň v časných fázích, kdy ještě není možné jej zachytit pomocí klasických sen-zorů.
Na práci jsem spolupracovala se studenty doktorského studia, kteří ve svých disertačních pracích vyvíjí právě nové metody detekce ohně.
Pro testování správnosti detekce jsem vytvořila databázi videí, která obsahují oheň nebo ob-jekty podobné ohni s rizikem falešných detekcí a videí bez ohně.
Poté jsem na těchto videích testovala nový algoritmus detekce ohně a vyhodnotila jeho úspěšnost.
Kromě toho jsem pracovala také na zhotovení databáze tagovaných video rámců, které ob-sahují různé typy ohně. Tato další databáze je používána ke strojovému učení algoritmů s umělou inteligencí, které dokáží rozpoznat oheň v obraze.
Anotace v angličtině
Find and study publications about detecting fire in video from normal cameras.
Create a testing set of tagged images of fires (the ground truth).
Use the testing set for evaluation of success rates of existing fire detection algorithms or systems.
Document the results and present them in graphical form.
If necessary, propose possible improvements of the current detection methods for increasing their success rates.
Fire detection, sensors, video, fire, detector, video-detector, fire-detector, detection.
Zásady pro vypracování
Find and study publications about detecting fire in video from normal cameras.
Create a testing set of tagged images of fires (the ground truth).
Use the testing set for evaluation of success rates of existing fire detection algorithms or systems.
Document the results and present them in graphical form.
If necessary, propose possible improvements of the current detection methods for increasing their success rates.
Zásady pro vypracování
Find and study publications about detecting fire in video from normal cameras.
Create a testing set of tagged images of fires (the ground truth).
Use the testing set for evaluation of success rates of existing fire detection algorithms or systems.
Document the results and present them in graphical form.
If necessary, propose possible improvements of the current detection methods for increasing their success rates.
Seznam doporučené literatury
CETIN, A. Methods and techniques for fire detection: signal, image and video processing perspectives. ISBN 9780128023990.
LIU, Yan, Wei WU, Zhaohui WU a Zhong ZHOU. Fire Detection in Radiant Energy Domain for Video Surveillance. In: 2015 International Conference on Virtual Reality and Visualization (ICVRV) \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. IEEE, 2015, s. 1-8 \matsymb{lbrack}cit. 2017-01-29\matsymb{rbrack}. DOI: 10.1109/ICVRV.2015.54. ISBN 978-1-4673-7673-0. Dostupné z: http://ieeexplore.ieee.org/document/7467203/
AUTHOR GEIR JENSEN. Minimum invasive fire detection for protection of heritage. Oslo: Riksantikvaren, 2006. ISBN 8275740401.
ZHAO, Yaqin. Candidate Smoke Region Segmentation of Fire Video Based on Rough Set Theory. Journal of Electrical and Computer Engineering \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. 2015, 2015, 1-8 \matsymb{lbrack}cit. 2017-01-29\matsymb{rbrack}. DOI: 10.1155/2015/280415. ISSN 2090-0147. Dostupné z: http://www.hindawi.com/journals/jece/2015/280415/
MARTINEZ-DE DIOS, J.R., B.C. ARRUE, A. OLLERO, L. MERINO a F. GÓMEZ-RODRÍGUEZ. Computer vision techniques for forest fire perception. Image and Vision Computing \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. 2008, 26(4), 550-562 \matsymb{lbrack}cit. 2017-01-29\matsymb{rbrack}. DOI: 10.1016/j.imavis.2007.07.002. ISSN 02628856. Dostupné z: http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0262885607001096
Seznam doporučené literatury
CETIN, A. Methods and techniques for fire detection: signal, image and video processing perspectives. ISBN 9780128023990.
LIU, Yan, Wei WU, Zhaohui WU a Zhong ZHOU. Fire Detection in Radiant Energy Domain for Video Surveillance. In: 2015 International Conference on Virtual Reality and Visualization (ICVRV) \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. IEEE, 2015, s. 1-8 \matsymb{lbrack}cit. 2017-01-29\matsymb{rbrack}. DOI: 10.1109/ICVRV.2015.54. ISBN 978-1-4673-7673-0. Dostupné z: http://ieeexplore.ieee.org/document/7467203/
AUTHOR GEIR JENSEN. Minimum invasive fire detection for protection of heritage. Oslo: Riksantikvaren, 2006. ISBN 8275740401.
ZHAO, Yaqin. Candidate Smoke Region Segmentation of Fire Video Based on Rough Set Theory. Journal of Electrical and Computer Engineering \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. 2015, 2015, 1-8 \matsymb{lbrack}cit. 2017-01-29\matsymb{rbrack}. DOI: 10.1155/2015/280415. ISSN 2090-0147. Dostupné z: http://www.hindawi.com/journals/jece/2015/280415/
MARTINEZ-DE DIOS, J.R., B.C. ARRUE, A. OLLERO, L. MERINO a F. GÓMEZ-RODRÍGUEZ. Computer vision techniques for forest fire perception. Image and Vision Computing \matsymb{lbrack}online\matsymb{rbrack}. 2008, 26(4), 550-562 \matsymb{lbrack}cit. 2017-01-29\matsymb{rbrack}. DOI: 10.1016/j.imavis.2007.07.002. ISSN 02628856. Dostupné z: http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0262885607001096
Přílohy volně vložené
-
Přílohy vázané v práci
ilustrace, grafy, tabulky
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
The student informed the commission about the results of her diploma thesis. Afterwards, the evaluation of the leader and the opponent were read, followed by a discussion during which the following questions and comments were asked:
Algorithm presented in thesis seems to require fine tuning of options in order to work reliably. Did you explore any means for automatic fine tuning of parameters? (Ing. Roman Došek)
The author of the thesis worked actively - from the specification stage of the assignment she cooperated with the manager and with her colleagues, PhD students, who work on the issue of the fire detection in the painting in their dissertation themes. The results of her work are the important part of the new fire detection algorithms in the image and the annotated video database is for development and testing of new algorithms absolutely indispensable. The work meets all the points of the assignment, I have no comments on its quality. (Ing. Tomáš Dulík, Ph.D.)
Please describe your algorithm that you used for the fire detection. Did you find some dependence on the video quality, for example on the data flow, the quality of color, brightness. Did you analyze the color or brightness changes? How does your algorithm behave during night, is it possible to analyze black and white images? (doc. Kodym)
The student responded promptly and answered all the questions correctly.