|
|
Datové rozhraní pro sdílení "městských dat"
Fiala, Jan ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je prozkoumání existujících řešení sdílení uzavřených a otevřených dat, navrhnutí možnosti způsobu sdílení neveřejných dat, implementace vybraného řešení a demonstrace funkčnosti systému pro sdílení uzavřených dat. Realizační výstup se skládá z katalogu neveřejných datových sad, webové aplikace pro správu neveřejných datových sad, brány aplikačního rozhraní a demonstrační aplikace.
|
|
|
Uživatelské rozhraní systému pro práci s HDR obrazem
Jedlička, Jan ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Čadík, Martin (vedoucí práce)
Tato práce si klade za cíl zprovoznění a vylepšení uživatelského rozhraní programu ToneMapping Studio (TMS) , který je vyvíjen na FIT VUT v Brně pod vedením doc. Ing.Čadíka, PhD. Současné uživatelské rozhraní je realizováno pomocí frameworku Qt3, který je již zastaralý a přestává být podporován. Je tedy zapotřebí převod do aktuální verze Qt5 . V rámci vylepšení uživatelského rozhraní bude provedeno porovnání s již existujícími programy pro práci s HDR obrazem. Na základě porovnání budou navrženy změny, které budou prototypovány a uživatelsky testovány. Druhou částí této práce bude porovnání existujících zásuvných modulů systému TMS pro převod snímků do šedotónové barvy.
|
|
|
Počítání vozidel ve statickém obraze
Vágner, Filip ; Juránek, Roman (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Úkolem této práce je porovnání modelů konvolučních neuronových sítí určených k počítání vozidel ve statickém obraze pomocí odhadu hustoty se zaměřením na rozdílné velikosti objektů ve scéně. Celkem byly vyhodnoceny čtyři modely - Scale Pyramid Network, Scale-adaptive CNN, Multi-scale fusion network a CASA-Crowd. Vyhodnocení proběhlo na třech datových sadách - TRANCOS, CARPK, PUCPR+. Nejlepších výsledků dosáhl model Scale Pyramid Network. Na datové sadě TRANCOS dosáhl v metrice Mean Absolute Error hodnoty 5,44 a v metrice GAME(3) hodnoty 9,95.
|
|
|
Mobilní aplikace pro zaznamenávání spotřeby automobilu
Mokrý, Martin ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je navrhnúť a implementovať mobilnú aplikáciu pre zaznamenávanie spotreby automobilu. Aplikácia je určená pre operačný systém Android. Má umožniť užívateľom jednoducho a efektívne vkladať nové záznamy o čerpaniach paliva. Na základe týchto záznamov im následne zobrazí celkový prehľad o nákladoch ich vozidla. V tejto práci je zachytený postup vytvárania takejto aplikácie, jednotlivé etapy návrhu, implementačné detaily a testovanie výslednej aplikácie. Tiež sú tu uvedené a rozobraté podobné existujúce riešenia.
|
|
|
Úsekové měření rychlosti pro analýzu dopravy
Kubíčková, Pavla ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Sochor, Jakub (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá úsekovým měřením rychlosti automobilů. Práce popisuje existující metody detekce registračních značek a rozpoznání znaků v nich obsažených. Následně jsou popsány metody kaskádového klasifikátoru a klasifikátoru SVM, které jsou v této práci použity. V závěrečné části je zpracované vyhodnocení jednotlivých částí systému.
|
|
|
Detekce jízdy na červenou
Šorf, Milan ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickou detekcí jízdy na červenou ze statické kamery. Teoretická část práce popisuje princip detekce, představuje některé metody zpracování obrazu pro detekci semaforů a automobilů a popisuje metriky pro jejich srovnávání. Práce se rovněž zabývá implementací aplikace pro porovnání úspěšnosti jednotlivých metod.
|
|
|
Počítání vozidel ve statickém obraze
Jelínek, Zdeněk ; Juránek, Roman (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce bylo porovnání různých moderních přístupů k počítání vozidel pomocí odhadu hustoty. Celkem byly porovnány čtyři modely konvolučních neuronových sítí - Counting CNN, Hydra CNN, Perspective-Aware CNN a Multi-column CNN. Vyhodnocení natrénovaných modelů bylo provedeno na třech různých datasetech. Nejpřesnějších výsledků na všech datasetech dosáhl model Perspective-Aware CNN. Na datasetu PUCPR+ dosáhl hodnoty Mean Absolute Error 2,86, čímž prokázal, že jeho použití u problému počítání vozidel je vhodné.
|
|
|
Detekce a rozpoznání hub v přirozeném prostředí
Steinhauser, Dominik ; Juránek, Roman (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Práce řeší problém detekce a klasifikace hub na fotografiích v přirozeném prostředí. K řešení jsem použil konvoluční neuronové sítě. Začátek práce je věnován teorii neuronových sítí. Dále je v práci řešena detekce hub a jejich klasifikace. S pomocí plně konvoluční neuronové sítě je vyřešen i problém lokalizace hub. Výsledky naučených neuronových sítí jsou analyzovány.
|
|
|
Software pro detekci a rozpoznání registrační značky vozidla
Masaryk, Adam ; Hradiš, Michal (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárskej práce je navrhnúť a vyvinúť softvér, ktorý dokáže detegovať a rozpoznávať registračné značky z obrázkov. Softvér je rozdelený na 3 časti - detekcia značky, spracovanie výstupu detektora a rozpoznanie znakov na registračnej značke. Detekciu a rozpoznanie sme sa rozhodli implementovať pomocou moderných metód využitím konvolučných neurónových sietí.
|
|
|
Detekce graffiti tagů v obraze
Pavlica, Jan ; Hradiš, Michal (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na možnost využití současných metod v oblasti počítačového vidění za účelem automatické detekce graffiti tagů v obraze. Tagy jsou nejčastějším projevem graffiti, který slouží jako podpis autora. V rámci práce byly otestovány state-of-art detekční systémy, z nichž se nejvíce osvědčil Single Shot MultiBox Detector. Bylo u něj dosaženo 75,7% AP.
|
host ::
RSS.