Computer Vision for Autonomous Drone Video Capture

Thesis title: Computer Vision for Autonomous Drone Video Capture
Author: Heldes, Adrián
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Alexa, Štěpán
Opponents: Karas, Jakub
Thesis language: English
Abstract:
The focus of this master thesis will be on the development of a prototype drone that utilizes computer vision for autonomous video capture. The prototype will be implemented using python for the drone's computer vision code and for the accompanying application. The drone will be able to autonomously follow a person using computer vision algorithms, enabling it to capture dynamic footage. This work aims to demonstrate the potential of computer vision in drones for real-time video capture and tracking, and will contribute to the growing field of drone-based video capture applications.
Keywords: Drone; Computer Vision; Autonomous video capture
Thesis title: Počítačové videnie pre autonómne snímanie videa dronom
Author: Heldes, Adrián
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Alexa, Štěpán
Opponents: Karas, Jakub
Thesis language: English
Abstract:
Táto diplomová práca sa zameria na vývoj prototypu dronu, ktorý využíva počítačové videnie na autonómne snímanie videa. Prototyp bude implementovaný pomocou pythonu pre kód počítačového videnia dronu a aj pre sprievodnú aplikáciu. Dron bude schopný autonómne sledovať osobu pomocou algoritmov počítačového videnia, čo mu umožní zachytiť dynamické zábery. Cieľom tejto práce je demonštrovať potenciál počítačového videnia v dronoch na snímanie videa a nasledovanie v reálnom čase a prispeje k rastúcej oblasti aplikácií na nahrávanie videa založených na dronoch.
Keywords: Dron; Počítačové videnie; Autonómne snímanie videa

Information about study

Study programme: Data a analytika pro business
Type of study programme: Magisterský studijní program
Assigned degree: Ing.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Information Technologies

Information on submission and defense

Date of assignment: 23. 4. 2023
Date of submission: 1. 5. 2023
Date of defense: 31. 5. 2023
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/84460/podrobnosti

Files for download

    Last update: