Nový přístup pro detekci osob založený na konvoluční neuronové síti

With the rise of the modern possibilities in computer science and device engineering, as well as with growing population in big cities among the world, a lot of new approaches for person detection have become a very interesting topic. In this paper, two different approaches for person detection are tested and compared. As the first and standard approach, the YOLO architectures, which are very effective for image classification, are adapted to the detection problem. The second and novel approach is based on the encoder-decoder scheme causing the image segmentations, in combination with the locator. The locator part is supposed to find local maxima in segmented image and should return the specific coordinates representing the head centers in the original image. Results clearly report this approach with U-Net used as encoder-decoder scheme with the locator based on local peaks as the more accurately performing detection technique, in comparison to YOLO architectures.Se vzestupem moderních možností v počítačové vědě a konstrukci zařízení, stejně jako s rostoucí populací ve velkých městech na světě se mnoho nových přístupů k detekci osob stalo velmi zajímavým tématem. V tomto článku jsou testovány a porovnávány dva různé přístupy k detekci osob. Jako první a standardní přístup jsou architektury YOLO, které jsou velmi účinné pro klasifikaci obrazu, přizpůsobeny problému detekce. Druhý a nový přístup je založen na schématu kodér-dekodér způsobující segmentaci obrazu v kombinaci s lokátorem. Část lokátoru má najít lokální maxima v segmentovaném obrazu a měla by vrátit konkrétní souřadnice představující středy hlav v původním obrazu. Výsledky jasně uvádějí tento přístup s U-Net používaným jako schéma kodér-dekodér s lokátorem založeným na lokálních špičkách jako přesněji provádějící detekční techniku ve srovnání s architekturami YOLO

Spektrální klasifikace mikroplastů s využitím neuronových sítí: pilotní studie využitelnosti

Microplastics, i.e. synthetic polymers that have particle size smaller than 5 mm, are emerging pollutants that are widespread in the environment. In order to monitor environmental pollution by microplastics, it is necessary to have available rapid screening techniques, which provide the accurate information about the quality (type of polymer) and quantity (amount). Spectroscopy is an indispensable method, if precise classification of individual polymers in microplastics is required. In order to contribute to the topic of autonomous spectra matching when using spectroscopy, we decided to demonstrate the quality and efficiency of neural networks. We adopted three neural network architectures, and we tested them for application to spectra matching. In order to keep our study transparent, we use publicly available dataset of FTIR spectra. Furthermore, we performed a deep statistical analysis of all the architectures performance and efficiency to show the suitability of neural networks for spectra matching. The results presented at the end of this article indicated the overall suitability of the selected neural network architectures for spectra matching in microplastics classification.Mikroplasty, tj. syntetické polymery s velikostí částic menší než 5 mm, jsou nově vznikající znečišťující látky, které jsou v životním prostředí velmi rozšířené. Pro monitorování znečištění životního prostředí mikroplasty je nezbytné mít k dispozici rychlé screeningové techniky, které poskytují přesné informace o kvalitě (typu polymeru) a množství. Spektroskopie je nepostradatelnou metodou, pokud je požadována přesná klasifikace jednotlivých polymerů v mikroplastech. Abychom přispěli k tématu autonomního porovnávání spekter při použití spektroskopie, rozhodli jsme se prokázat kvalitu a účinnost neuronových sítí. Testovali jsme tři architektury neuronových sítí pro použití při porovnávání spekter. Aby naše studie byla transparentní, použili jsme veřejně dostupný soubor dat FTIR spekter. Dále jsme provedli hloubkovou statistickou analýzu výkonnosti a účinnosti všech architektur, abychom ukázali vhodnost neuronových sítí pro porovnávání spekter. Výsledky uvedené na konci tohoto článku ukázaly celkovou vhodnost vybraných architektur neuronových sítí pro porovnávání spekter při klasifikaci mikroplastů

Klasifikace polymerů na základě stupně jejich průhlednosti ve SWIR spektru

Detection, classification and sorting of polymeric particles is a common task required in recycling industry. In the proposed work, an innovative method for detection of polymeric particles and their classification is introduced. The method is based on evaluation of images of polymeric particles, obtained from short-wavelength infrared (SWIR) camera, by convolutional neural network (CNN). Compared to conventionally used spectroscopes or hyper-spectral imaging, this method utilizes single wavelength (1 050 nm) and a degree of polymer transparency serves as the main descriptor. Five different polymers (ABS, ABS-T, Nylon, PETG, PLA) in form of regular blocks (size 15 × 15 × 0.3 mm) were used in the experiment. In total 203 images (size 288 × 288 px) were prepared for CNN training and 67 for testing. Scalable ASP U-Net was tested in 6 combinations and their outputs were compared. According to used intersection over union metrics over all outputs, the topology with 64 filters and depth of 3 exhibited the best results.Detekce, klasifikace a třídění polymerních částic je v recyklačním průmyslu běžným úkolem. V navrhované práci je představena inovativní metoda detekce polymerních částic a jejich klasifikace. Metoda je založena na vyhodnocování snímků polymerních částic získaných z krátkovlnné infračervené kamery (SWIR) pomocí konvoluční neuronové sítě (CNN). Ve srovnání s konvenčně používanými spektroskopy nebo hyperspektrálním zobrazováním využívá tato metoda jedinou vlnovou délku (1 050 nm) a jako hlavní deskriptor slouží stupeň průhlednosti polymeru. V experimentu bylo použito pět různých polymerů (ABS, ABS-T, Nylon, PETG, PLA) ve formě pravidelných bloků (velikost 15 × 15 × 0,3 mm). Celkem bylo připraveno 203 obrázků (velikost 288 × 288 px) pro trénování CNN a 67 pro testování. Škálovatelná ASP U-Net byla testována v 6 kombinacích a jejich výstupy byly porovnány. Podle použitých metrik průniku nad sjednocením nad všemi výstupy vykazovala nejlepší výsledky topologie se 64 filtry a hloubkou 3

Centroid based person detection using pixelwise prediction of the position

Implementations of person detection in tracking and counting systems tend towards processing of orthogonally captured images on edge computing devices. The ellipse-like shape of heads in orthogonally captured images inspired us to predict head centroids to determine positions of persons in images. We predict the centroids using a fully convolutional network (FCN). We combine the FCN with simple image processing operations to ensure fast inference of the detector. We experiment with the size of the FCN output to further decrease the inference time. We compare the proposed centroid-based detector with bounding box-based detectors on head detection task in terms of the inference time and the detection performance. We propose a performance measure which allows quantitative comparison of the two detection approaches. For the training and evaluation of the detectors, we form original datasets of 8000 annotated images, which are characterized by high variability in terms of lighting conditions, background, image quality, and elevation profile of scenes. We propose an approach which allows simultaneous annotation of the images for both bounding box-based and centroid-based detection. The centroid-based detector shows the best detection performance while keeping edge computing standards