|
|
Enhancing Localization Accuracy in Industrial Wearables with LoRaWAN
Svertoka, Ekaterina ; Martian, Alexandru (oponent) ; Digulescu-Popescu,, Angela (oponent) ; Lohan, Elena Simona (oponent) ; Hošek,, Jiří (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This research combines theoretical insights, simulation studies, and practical experimentation to explore the field of industrial wearables, with a focus on enhancing their location accuracy through LoRaWAN technology. The work led to creating two classifications on functions and metrics of industrial wearables and 7 open access LoRaWAN datasets in diverse environments (indoor, outdoor, and underground). Moreover, the paper conducts a comprehensive assessment of localization accuracy through multiple approaches, analyzing the influence of variables from the measurement campaign and data processing techniques. Furthermore, it proposes modifications to the k-NN algorithm, which, alongside preprocessing methods, results in a 17.2% increase in accuracy compared to the original benchmark. Validated on LoRaWAN datasets, the proposed algorithms offer potential applications across various fields. The study concludes validation of LoRaWAN-based localization with an accuracy of 2.6m indoors and 4m outdoors, suggesting that while LoRaWAN-based localisation is not as precise as leading technologies, it can be used in sectors such as logistics, agriculture, and smart manufacturing where absolute precision is not essential.
|
|
|
Personalizace léčby respiračních onemocnění pomocí umělé inteligence a interoperabilita s e-health systémy
Myška, Vojtěch ; Drotár,, Peter (oponent) ; Brezany, Peter (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Nasazení kortikosteroidů u post-covidových pacientů má za cíl zabránit transformaci aktivních pozánětlivých změn na nevratné fibrotické změny. Nicméně, tato léčba může mít v některých případech i závažné vedlejší účiny. Taktéž existuje velké množství pacientů, u kterých není jakákoliv léčba potřebná a k plné úpravě pozánětlivých změn dojde spontánně. Tato disertační práce se zaměřuje na personalizaci léčby post-covidových pacientů s využitím algoritmů umělé inteligence (AI) a zlepšení způsobu interoperability AI modelů s informačními systémy zdravotnických zařízení. První část disertační práce se zabývá položením základu stavu vědy a techniky v oblasti využití AI algoritmů pro doporučení nasazení kortikosteroidů u post-covidových pacientů, kteří jsou ohroženi nevratným poškozením plicní tkáně. Práce zkoumá vliv různých parametrů z různých vyšetření na výslednou přesnost natrénovaných modelů. Provedené experimenty ukazují, že nejúspěšnější model dosahuje 73,68% přesnosti, 73,52% vyvážené přesnosti a hodnotou AUC 0,7469. Dosažené výsledky naznačují jeho vhodnost jakožto podpůrného nástroje při rozhodování o následné léčbě post-covidových pacientů. Je zde dokázáno, že při vhodně vybraných parametrech lze s využitím AI identifikovat pacienty, kteří budou z nasazené léčby profitovat. Druhá část práce se zaměřuje na výzkum a vývoj univerzální architektury umožňující interoperabilitu AI modelů s informačními systémy zdravotnických zařízení. Součástí je představení specializované implementace pro včasný záchyt onemocnění COVID-19 s integrovanými DeepCovidXR modely. Během ověření výkonnosti dosahuje průměrná doba zpracování rentgenového snímku pomocí CPU 11,53 sekund a pomocí GPU 2,78 sekund. Obě hodnoty splňují maximální přípustnou dobu analýzy stanovenou na dvacet sekund. Výsledky prezentované v obou částech jsou nasazeny a využívány ve Fakultní nemocnici Olomouc.
|
|
|
Moderní přístup k měření citlivosti mikrobiálních kultur na antibiotika s využitím strojového učení
Lepík, Jakub ; Burget, Radim (oponent) ; Čičatka, Michal (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zaměřuje na problematiku měření citlivosti mikrobiálních kultur na antibiotika (AST), konkrétně na vylepšení a automatizaci vyhodnocení diskové difúzní metody pomocí strojového učení a architektur pro detekci objektů v obraze. Díky využití vývojové platformy TensorFlow a rozsáhlé datové sady, na níž byly vytrénovány vlastní detekční modely, jako je EfficientDet, je umožněno zpracování široké škály vstupních dat. To přináší možnost využití mobilních zařízení vedle tradičních laboratorních přístrojů při vyhodnocování této metody. Pomocí dalších technik zpracování obrazu a knihovny OpenCV byl vyvinut vlastní algoritmus na měření velikosti inhibičních zón, který je společně s detekčními modely integrován v rámci modulu do webové aplikace společnosti Bruker Daltonics GmbH & Co. Tento modul, vyvíjený pomocí platformy ASP.NET, je přehledným a užitečným nástrojem pro asistenci pracovníkům v mikrobiologických laboratořích.
|
|
| |
|
|
Forenzní metoda rozpoznávání originality uměleckých děl s pomocí multispektrální analýzy
Lánský, David ; Mezina, Anzhelika (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Odhalování falzifikátů je zásadní pro ochranu trhu s uměním a zachování autentičnosti uměleckých děl. Tato práce se věnuje detekci falzifikátů, a to s využitím konvolučních neuronových sítí (CNN). Hlavním cílem bylo vyvinout pokročilé metody, které jsou schopné identifikovat anomálie v malbách za účelem potvrzení pravosti či prokázání falzifikátu. V rámci tohoto výzkumu byly aplikovány architektury U-net a techniky binární sémantické segmentace, které výrazně zpřesňují relevanci detekovaných oblastí. Hlavním přínosem práce je 112 modelů čtyř různých architektur U-net a U-net++, které metodou binární sémantické segmentace efektivně zdůrazňují anomálie. Modely byly natrénovány na souboru obrazů s jejich synteticky vytvořenými rentgenovými snímky a uměle generovanými anomáliemi. Modely jsou tímto způsobem schopné detekovat olovnaté skvrny, hřebíky, vrstvy skrytých maleb, defekty, zatímco zároveň dokáží ignorovat nevýznamné prvky, jako jsou rámy obrazů a přeexponované rentgenové snímky. Testování modelů probíhalo ve dvou fázích. V první fázi byly hodnoceny pomocí metriky IoU na množině 400 synteticky generovaných dat, kde v nejlepších případech dosahovaly až 83,5 % IoU. V druhé fázi byly hodnoceny subjektivním způsobem na obrazech se skutečnými rentgeny a přirozenými anomáliemi. Tento přístup kombinuje tradiční rentgenové techniky s moderním počítačovým viděním, čímž odhaluje odchylky, které by mohly být přehlédnuty při standardní vizuální inspekci. Tímto přínosným spojením technologií práce otevírá nové možnosti pro ochranu uměleckých sbírek a poskytuje solidní základ pro další výzkum v oblasti detekce falzifikátů uměleckých děl pomocí umělé inteligence.
|
|
|
Optimalizace řízení s pomocí zpětnovazebního učení na platformě Robocode
Pastušek, Václav ; Myška, Vojtěch (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá optimalizací řízení tankového robota v prostředí Robocode za využití zpětnovazebního učení. Komplexita tohoto problému spadá do třídy EXPSPACE, což představuje výzvu, kterou nelze podcenit. Teoretická část práce pečlivě zkoumá platformu Robocode, koncepty zpětnovazebního učení a příslušné algoritmy, zatímco praktická část se zaměřuje na optimalizaci agenta, implementaci zpětnovazebních algoritmů a vytvoření uživatelsky přívětivého rozhraní pro snadné trénování a testování modelů. V rámci práce bylo natrénováno a otestováno celkem 64 modelů, jejichž data a parametry jsou vzájemně srovnávány a prezentovány v přiložených databázích a grafech. Nejlepší výsledky v průměrném počtu zásahů na epizodu dosáhly modely s označením v0.8.0 a v1.0.0. U prvního z nich se projevila určitá schopnost vyhýbání se střelám, zatímco u druhého byly pozorovány úspěšnější zásahy.
|
|
| |
|
|
Zjišťování příznaků z obrazových dat
Uher, Václav ; Beneš, Radek (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Zpracování obrazu je jednou z oblastí analýzy signálů. Tato práce se zabývá zjišťováním příznaků z obrazových dat a jejich implementací pomocí programovacího jazyku Java. Hlavní přínos práce spočívá ve vytvoření extraktorů příznaků a jejich implementací do programu RapidMiner. Díky čemuž vznikl robustní nástroj pro analýzu obrazu. Funkčnost jednotlivých operátorů je ověřena na snímcích mamografu. Byl vytvořen funkční model pro odstraňování artefaktů ze snímků mamografu. Úspěšnost odstraňování je srovnatelná s ostatními podobnými pracemi. Dále byly srovnány učící se algoritmy na příkladu detekce srdeční komory na ultrazvukovém snímku.
|
|
|
Enhancement of image quality for security forces
Varga, Adam ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with image quality enhancement for security forces. Image quality enhancement in this case means increasing the resolution of image data by using super-resolution techniques using models of deep convolutional neural networks. The thesis in its theoretical part describes the principles of the operation of this technique and in its practical part is presented the work with selected state-of-the-art models in the area of super-resolution.
|
|
|
Decentralized communication tool with anonymity guarantee
Legéň, Michal ; Burget, Radim (oponent) ; Malý, Jan (vedoucí práce)
Anonymity on the internet is becoming a actuall issue nowadays. There are several tools, that can be used to monitor user's activity and it can lead to lose privacy of users. The aim of this master's thesis is to describe different ways of working anonymous systems, especially the method called Onion Routing. The introduction of this work is devoted to the description of this method together with asymmetric cryptosystem RSA. The second part belongs to basics of socket programming and to the implementation of anonymous system in programming language C++. The final part is focussed on analysis of system in terms of security and time complexity. The conditions of anonymity and decentralization are accomplished. There is no presence of central server in the system and the management is handled by signalling messages.
|
host ::
RSS.