|
|
Konvoluční neuronová síť pro segmentaci obrazu
Mitrenga, Michal ; Petyovský, Petr (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Cílem bakalářské práce je seznámit se s problematikou konvolučních neuronových sítí a realizovat segmentaci obrazu. Toto téma v sobě zahrnuje obor počítačového vidění, který je používán v systémech s umělou inteligencí. Zvláštní pozornost je věnována procesu segmentace obrazu. Dále se práce věnuje základním principům umělých neuronových sítí, struktuře konvolučních neuronových sítí a zejména pak popisu jednotlivých architektur sémantické segmentace. Vybraná architektura SegNet je použiti v praktické aplikaci spolu s před-učenou sítí. Součástí práce je databáze obrazů CamVid, která je použita pro trénování. Pro testování je vytvořena databáze vlastních snímků. Praktická část je zaměřená na trénování CNN a hledání nevhodnějších parametrů pro učení sítě za pomocí SW Matlab.
|
|
|
Experimentální měření s termovizní kamerou
Jakl, Oldřich ; Číp, Pavel (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřená na vlastnosti a princip měření termovizních kamer. V první části práce je seznámení se základními pojmy a fyzikálními zákony, na jejichž principu je založeno fungování termovizní kamery. V druhé části jsou popsány funkce detektorů infračerveného záření a charakter výstupních dat termovizní kamery. Dále jsou prezentovány experimenty a pozorování, které nám přiblíží vlastnosti termovizní kamery a pomohou interpretovat data získaná kamerou.
|
|
|
Dohledávání objektů v obraze
Pluskal, Richard ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Práce se zabývá návrhem prostředí pro zadávání geometrických objektů v obraze za účelem jejich dalšího zpracování. Program by měl také obsahovat algoritmy usnadňující zadávání objektů (například automatické upřesňování polohy zadávaných objektů). V první části je uveden stručný úvod do oblasti počítačového vidění a jeho základních metod použitých v práci a také popis knihovny pro zpracování obrazu OpenCV. Další část popisuje tři základní geometrické útvary, které jsou v programu prozatím implementovány. Protože výstup programu je v univerzálním formátu XML, následuje krátká kapitola právě o XML. Poté jsou shrnuty některé používané metody pro hledání parametrického popisu objektů v obraze. Poslední kapitola popisuje navržený systém a hodnotí možnost a vhodnost jeho použití pro různé typy obrazů.
|
|
|
Model dopravní situace
Dvořák, Michal ; Petyovský, Petr (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá identifikací parametrů potřebných pro fyzickou realizaci modelu dopravního kamerového systému. Tyto informace jsou pak využity k návrhu a konstrukci modelu, který bude schopný simulovat důležité dopravní situace. Pozornost je pak věnována schopnosti modelu přijímat instrukce s pomocí k tomuto účelu implementovaného komunikačního rozhraní. Práce se poté zabývá vytvořením aplikačního rozhraní, které umožní ovládání skupiny kamer a získání obrazu z nich. Vlastnosti aplikace jsou takové, aby umožnily budoucí využití kamer pro měření úsekové rychlosti a detekci průjezdu na červenou.
|
|
|
Řízení CNC frézky
Cedrych, Jan ; Petyovský, Petr (oponent) ; Macho, Tomáš (vedoucí práce)
V práci jsou rozebrány možnosti modernizace řídícího systému frézky MAHO MH 500 C s přihlédnutím k současnému stavu stroje, k předpokládanému využití a k finančním možnostem. Práce se dále zabývá propojením stávajícího elektrického vybavení stroje s novým řídicím systémem. Navržená koncepce umožňuje plynulé obrábění ve třech osách a pozicování otočného stolu.
|
|
|
Snímání kapiláry pomocí barevného skeneru a hledání významných zón
Wojnar, Petr ; Petyovský, Petr (oponent) ; Štohl, Radek (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá tvorbou aplikace pro ovládání skeneru přes WIA rozhraní pro účely snímání kapiláry při elektroseparačních metodách analytické chemie. Takto získané snímky kapiláry je možné zpracovat pomocí online aplikace pro detekci významných zón ihned v průběhu experimentu nebo aplikací pro offline detekci již nasnímaného souboru snímků. Tyto aplikace jsou vytvářeny v prostředí LabVIEW firmy National Instruments.
|
|
|
Spojování snímků
Smital, Petr ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami zlepšení kvality obrazového výstupu z elektronového mikroskopu pomocí skládání po sobě jdoucích snímků do sebe. Práce obsahuje obecné pojednání o elektronových mikroskopech a problémech, které u nich zhoršují kvalitu obrazu, a dále o základních třech matematických algoritmech, které lze pro jejich odstranění použít. Jedná se o metodu prostého průměrování, metodu nejmenších čtverců a metodu vektorového prostoru. U všech metod je popsán způsob jejich realizace, možnosti jejich použití a jejich vzájemné srovnání. Práce se také zabývá dalším využitím skládání obrazu, konkrétně problémem tzv. superrozlišení, tj. překonání fyzického rozlišení snímače výše zmíněnými metodami, a problémem centrování elektronového svazku.
|
|
|
Detection of cellular processes in image sequences
Hatrinh, Hung Anh ; Richter, Miloslav (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
This bachelor’s thesis deals with cell segmentation and detection of cellular processesin quantitative phase images obtained by a Coherence-controlled holographic microscope (CCHM). A cell segmentation algorithm based on edge detection and watershed segmentation was designed and implemented in the programming language C++ using OpenCV library. For detecting cellular processes, machine learning methods were proposed and implemented in MATLAB®.
|
|
| |
|
|
Unární klasifikátor obrazových dat
Beneš, Jiří ; Petyovský, Petr (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá úvodem do klasifikačních algoritmů. Následně rozděluje klasifikátory na unární, binární a multi-class a popisuje jednotlivé typy klasifikátorů. Práce srovnává jednotlivé klasifikátory a jejich oblasti použití. Pro unární klasifikátory jsou v práci uvedeny praktické příklady a seznam využívaných architektur. Práce obsahuje kapitolu zaměřenou na srovnání vlivů hyper parametrů na kvalitu unární klasifikace pro jednotlivé architektury. Součástí odevzdání práce je potom praktický příklad reimplementace unárního klasifikátoru.
|
host ::
RSS.