|
|
Klasifikace onemocnění COVID-19 na základě analýzy rentgenových snímků plic
Šteflík, Dominik ; Kiac, Martin (oponent) ; Myška, Vojtěch (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá vývojom a hodnotením algoritmov umelej inteligencie na klasifikáciu ochorenia COVID-19 z röntgenových snímok hrudníka. Vzhľadom na závažnosť a vplyv pandémie COVID-19 na svetovú populáciu sa schopnosť rýchlej a presnej diagnostiky ochorení z röntgenových snímok stala kritickou. Táto štúdia zhŕňa súčasné pokroky v oblasti spracovania obrazu a hĺbkového učenia s cieľom vyhodnotiť použitie viacerých moderných klasifikačných metód v praxi. Pomocou datasetu získaného z českého lekárskeho prostredia sa tieto metódy analyzujú a overujú za účelom preskúmania ich efektivity a presnosti v reálnych situáciách. Metódy vybrané pre túto štúdiu, COVID-Net, DarkCovidNet a CoroNet, boli zvolené vzhľadom na ich dostupnosť, rozšírené používanie a preukázanú účinnosť v tejto oblasti. Jadrom práce je návrh konvolučnej neurónovej siete prispôsobenej na extrakciu a učenie sa z nepatrných znakov prítomných na röntgenových snímkach svedčiacich o prítomnosti vírusu COVID-19. Táto snaha čelila značným výzvam, vyplývajúcim z rôznorodých akvizičných parametrov röntgenových snímok, ktoré môžu podstatne ovplyvniť diagnostickú presnosť. Jednotnosť týchto parametrov je rozhodujúca pre spoľahlivú analýzu, čo zdôrazňuje význam dôkladných techník predbežného spracovania. V dôsledku toho sa zaviedli pokročilé postupy normalizácie, úpravy kontrastu a rozšírenia s cieľom štandardizovať vstupné údaje. Samotná konvolučná sieť využíva sériu konvolučných, združovacích a plne prepojených vrstiev, ktoré sú optimalizované na zvládnutie odlišností prítomných v lekárskych obrazových dátach. Architektúra siete obsahuje mechanizmus pozornosti implementovaný prostredníctvom bloku stlačenia a excitácie na dynamické nastavenie významnosti rôznych kanálov vo vstupnom obraze. Integráciou týchto prvkov je model siete vycvičený tak, aby sa zameral na podstatné rysy v rámci röntgenových snímok, čo mu umožňuje efektívne rozoznávať nepatrné indikátory ochorenia COVID-19. Okrem iného sa v tejto práci pojednáva o~potenciáli integrácie takýchto diagnostických nástrojov riadených umelou inteligenciou do existujúcich infraštruktúr zdravotnej starostlivosti s cieľom zlepšiť včasnú detekciu a liečbu ochorenia COVID-19. Zistenia naznačujú, že využitie umelej inteligencie v lekárskom zobrazovaní môže výrazne pomôcť pri riešení a kontrole epidémií ochorení, čo v konečnom dôsledku prispieva k lepším zdravotníckym výsledkom.
|
|
|
Tracking People in Video Captured from a Drone
Lukáč, Jakub ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
This thesis deals with the problem of determining the location of a person through their distance from camera approximation. The location is derived from video which is captured using a drone. The goal here is to propose and test existing solutions, and state-of-the-art algorithms for each encountered subproblem of the tracking. This means overcoming challenges such as object detection, re-identification of persons in time, estimating object distance from the camera and processing data from various sensors. Then, I am using these methods to design the final solution which can operate in nearly real-time. Implementation is based on the use of Intel NCS accelerator unit with the cooperation of small computer Raspberry Pi. Therefore, the setup may be easily mounted directly to a drone. The resulting application can generate tracking metadata for detected individuals in the recording. Afterwards, the positions are visualised as paths for better end-user presentation.
|
|
|
Zobrazení virtuální grafiky a animací pro sportovní analýzu
Očenáš, Daniel Miloslav ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cieľom bakalárskej práce je vytvoriť súbor nástrojov použitých pri analýze videozáznamov športových podujatí, predovšetkým futbalových zápasov. Užívateľ môže nástroje použiť na zvýraznenie vybraných hráčov, ktorí sú ďalej trackovaní a zvýrazňovaní. Ďalej manuálne vytvárať smerovníky, znázorňujúce smer pohybu hráča alebo lopty. Trojrozmerné objekty sú vytvárané perspektívnym skreslením korešpondujúcim so scénou, ktorá je zachytená kamerou. Teoretická časť bakalárskej práce uvádza prehľad odbornej literatúry potrebnej na správne zobrazenie grafických objektov do videa v duchu rozšírenej reality. Praktická časť práce je zameraná na implementáciu a vizualizáciu grafických nástrojov s použitím knižnice OpenGL.
|
|
|
Strojové vidění pro lokalizaci objektů
Hasík, Dávid ; Huzlík, Rostislav (oponent) ; Vetiška, Jan (vedoucí práce)
Bakalárska práca sa zaoberá tvorbou systému strojového videnia pre lokalizáciu objektov a možnosťami aplikácie tohto typu úlohy strojového videnia. V práci je popísaný dizajn daného systému, a tiež všetky jeho komponenty, ich vlastnosti, a výhody a nevýhody ich použitia. Takisto je zostavená vlastná scéna pre snímanie ukážkového predmetu. Pre vyhodnocovanie obrazu je použitý bežný počítač s programom Vision assistant a jeho nástroje. V tomto programe sú vytvorené a následne porovnané výkonnosti dvoch postupov vyhodnocovania obrazu.
|
|
|
Aplikace mravenčích algoritmů
Kaščák, Imrich ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá základným optimalizačným algoritmom Ant Colony Optimization (ACO) - Ant System (AS) a jeho rozšírením Ant Colony System (ACS) na probléme obchodného cestujúceho (TSP). Podstatou týchto algoritmov je nájdenie optimálneho riešenia (najkratšej cesty) v zadanej inštancii obsahujúcej niekoľko miest. Demonštruje overenie fungovania oboch algoritmov, experimentálne skúmanie vplyvu nastaviteľných parametrov mravčích algoritmov na výsledok. Ďalej je práca zameraná na skúmanie myšlienky optimalizácie detekcie hrán v obrazoch zavedením modifikácie do predstaveného existujúceho riešenia. Experimenty modifikovaného riešenia sú vykonané a porovnané s pôvodným.
|
|
|
Měření tvarově složitých dílů s využitím zpracování obrazu
Sujová, Sára ; Březina, Michal (oponent) ; Štětina, Josef (vedoucí práce)
Bakalárska práca sa zaoberá témou merania opotrebenia pastorka REA aktuátora využívaného pri regulácii systému obtokového ventilu turbodúchadla. Prvá teoretická časť práce popisuje témy obtokových ventilov, aktuátorov, ozubených kolies a optických metód. V druhej časti je realizovaná metóda merania pastorka s využitím digitálneho mikroskopu a aplikácie na meranie šírky zubov pastorka navrhnutej v prostredí MATLAB.
|
|
|
Detekce objektů
Baáš, Filip ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá detekciou tvarovo nemenných objektov na snímkach. Pre detekciu je využitý algoritmus hranového vzdialenostného párovania, ktorý je na tieto účely stavaný. Prvá časť tejto práce je určená teoretickému vysvetleniu princípu tohto algoritmu. Sú tu vysvetlené najpoužívanejšie spôsoby prevedenia vzdialenostnej transformácie, potrebnej pre tento algoritmus. Ďalej je tu vysvetlený výpočet hranovej vzdialenosti a pyramídová reprezentácia informácií. Druhá časť je venovaná vývojovým nástrojom použitým v tejto práci, ktorými sú vývojové prostredie Visual Studio a knižnice OpenCV pre spracovanie obrazu a Qt pre tvorbu grafického používateľského rozhrania. V poslednej časti tejto práce je popísaná praktická realizácia detekcie objektov. Je tu popísaný spôsob akým sú objekty renderované, postup vytvorenia vzoru z renderovaného obrazu, spôsob vytvorenia sady vzorov, porovnanie rýchlostí vzdialenostných transformácií počítaných v rôznych metrikách, porovnanie obyčajnej a pyramídovej detekcie a spôsob vyhodnotenia detekcie. V závere práce sú zhrnuté dosiahnuté výsledky práce.
|
|
| |
|
|
Dekódování čárového kódu v obraze v reálném čase
Krupa, Martin ; Kajan, Rudolf (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem práce je popsat čárové kódy používané běžně v praxi a vytvořit aplikaci, která bude za pomocí počítačového vidění zvolené kódy detekovat a rozpoznávat v reálnem čase. Nejdříve popisuje klasické, lineární čárové kódy, pak následuje popis dvourozměrných maticových kódů, jejich vznik, použití a struktura. Detailněji je rozebrán princip lokalizace, kódování a dekódování QR Kódu, s kterým se dále v práci pracuje. Taktéž je uveden stručný popis počítačového vidění a knihovny OpenCV. Následuje popis návrhu a implemenace aplikace na lokalizaci a rozpoznávání QR Kódů. Nakonec je popsané testování aplikace a jsou zhrnuty výsledky a možnosti pokračování práce.
|
|
|
Generátor syntetické datové sady pro dopravní analýzu
Svoreň, Ondrej ; Sochor, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá vytvorením generátora syntetickej dátovej sady pre do pravnú analýzu. V práci sa venujem problematike analýzy dopravy prostredníctvom počí tačového videnia, spôsobu a podmienkam vytvorenia generátora syntetickej dátovej sady, potenciálnemu využitiu výsledkov na strojové učenie a možnostiam ďalšieho vývoja. Zo za obstaraných fotografií automobilov Českej republiky, Slovenska, Poľska a Maďarska som vytvoril generátor syntetických poznávacích značiek týchto štátov, ktoré tvoria po grafic kých úpravách a po spojení s fotografiami automobilov výslednú dátovú sadu určenú na strojové učenie. Samotné riešenie je rozdelené do troch skriptov v jazyku Python s použi tím knižnice OpenCV. Výsledná dátová sada slúži systému využívajúcemu strojové učenie na reidentifikáciu evidenčných čísel vozidiel z fotografií zachytených v cestnej premávke.
|
host ::
RSS.