Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 37 záznamů.  1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Detekce objektů v laserových skenech pomocí konvolučních neuronových sítí
Marko, Peter ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá detekciou čiary vodorovného dopravného značenia z mračna bodov, ktoré bolo získané laserovým mobilným mapovaním. Systém pracuje interaktívne v spolupráci s užívateľom, ktorý vyznačí počiatok čiary dopravného značenia. Program postupne deteguje zvyšné časti dopravného značenia a vytvorí ich vektorovú reprezentáciu. Na začiatku je mračno bodov premietnuté do vodorovnej roviny a výsledkom je 2D obrázok, ktorý je segmentovaný konvolučnou neurónovou sieťou U-Net. Segmentácia označuje jednu dopravnú čiaru. Segmentácia je prevedená na lomenú čiaru, ktorú je možné použiť v geo-informačnom systéme. Sieť U-Net pri testovaní dosiahla presnosť segmentácie 98,8\%, špecificitu 99,5\% a senzitivitu 72,9\%. Odhadnutá lomená čiara dosiahla priemernú odchýlku 1,8cm.
Nabízím/hledám místní pomoc. Jak tyto lidi propojit efektivně a bezpečně?
Kohútová, Alena ; Veľas, Martin (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cielom tejto bakalarskej prace je navrhnut system, ktory bude spajat ludi vyhladavajucich pomoc s tymi, ktori ju potrebuju, so zameranim na efektivitu pouzitia a motivacie uzivatelov vyuzitim gamifikacnej techniky. System umoznuje pridavanie inzeratov, zahajenie spoluprace uzivatelov, pridavanie hodnoteni ostatnym uzivatelom a dalsie. Vysledny webovy system je implementovany s vyuzitim modernych technik pre tvoru webov. Vysledkom prace je implementovany prototyp, ktory je vyhodnoteny uzivatelskym testovanim.
3D Mapping from Sparse LiDAR Data
Veľas, Martin ; Hofierka,, Jaroslav (oponent) ; Kaartinen,, Harri (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
This work deals with the proposal of novel algorithms for sparse 3D LiDAR data processing, including the design of a whole mobile backpack mapping solution. This research was driven by the need for such solutions in the field of geodesy, mobile surveying, and the building construction. Firstly, there is a proposal of the iterative algorithm for reliable point cloud registration and odometry estimation from 3D LiDAR point clouds. The sparsity and the size of these data are overcome using random sampling by Collar Line Segments (CLS). The evaluation, using standard KITTI dataset, showed superior accuracy over the well known General ICP algorithm. Convolutional neural networks play an important role in the second method of odometry estimation, which processes encoded LiDAR data in form of 2D matrices. The method is able to run online, while the accuracy is preserved when only translation motion parameters are required. This can be handy when the online preview of mapping is required and the rotation parameters can be reliably provided by e.g. IMU sensor. Based on the CLS algorithm, mobile backpack mapping solution 4RECON was designed and implemented. Using the calibrated and synchronized pair of Velodyne LiDARS and the deployment of dual antenna GNSS/INS solution, the universal system, providing accurate 3D modeling of both small indoor and large open environments, was developed. Our evaluation proved that the requirements set for this system were fulfilled -- relative accuracy up to $5$~cm and the average error of georeferencing under $12$~cm. The last pages contain the description and the evaluation of another method based on the convolutional neural networks -- designed for ground segmentation of 3D LiDAR point clouds. This method outperformed the current state-of-the-art in this task and represents the way semantics cad be introduced into the 3D laser data.
Detekce objektů v laserových skenech pomocí konvolučních neuronových sítí
Zelenák, Michal ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Táto práca je zameraná na segmentáciu vozovky v laserových skenoch, pomocou konvolučnej neurónovej siete. Pre riešenie uvedeného problému, ktorý nájde uplatnenia v oblastiach údržby vozovky, boli použité konvolučné neurónové siete pre ich flexibilitu a rýchlosť. Práca prináša implementáciu a modifikácie existujúcej metódy, ktorá daný problém rieši pomocou plne prepojenej konvolučej neurónovej siete. Týmito modifikáciami sú napríklad použitie rôznych parametrov pre chybovú funkciu, použitie iného počtu tried v modeli a datasete. Vplyv modifikácií bol experimentálne overený a bola dosiahnutá presnosť 96.12%, a hodnota F-measure 95.02%.
Navigace pomocí hlubokých konvolučních sítí
Skácel, Dalibor ; Veľas, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje problematice navigace a autonomního řízení za použití konvolučních neuronových sítí. Jsou zde představeny hlavní přístupy využívající zpracování senzorických vstupů uváděné v odborné literatuře a popsána teorie neuronových sítí, imitačního a zpětnovazebního učení. Dále jsou zde popsány nástroje a metody vhodné pro zpracování systému řízení. Jsou vytvořeny dva typy modelů pro řízení vozidel v simulačním prostředí. Modely využívají učících algoritmů DAGGER a DDPG. Vytvořené modely jsou otestovány v prostředí simulátoru TORCS.
Detekce cesty pro autonomní vozidlo
Komora, Matúš ; Veľas, Martin (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa venuje problematike detekcie cesty v okolí autonómneho vozidla. Cesta sa vyhodnocuje na základe dát z laserového radaru Velodyne LiDAR. V práci je použité už existujúce riešnie, ktoré je rozšírené o strojové učenie SVM s postupným učením. Práca porovnáva staré a nové riešenie na datasete KITTI. Úspešnosť odhadu cesty je vypočítaný podľa ukazateľa F-measure.
Kalibrace robotického pracoviště
Uhlíř, Jan ; Veľas, Martin (oponent) ; Kapinus, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou kalibrace robotického pracoviště, zahrnující zaměření kalibračního objektu za~účelem vzájemné kalibrace 2D nebo 3D kamery, robotického ramene a scény robotického pracoviště. Nejprve byla nastudována problematika týkající se kalibrací již zmíněných prvků. Dále byla provedena analýza vhodných metod realizujících tyto kalibrace. Výsledkem práce je aplikace robotického systému ROS poskytující metody pro tři různé typy kalibračních programů, jejichž funkcionalita je v závěru této práce experimentálně ověřena.
Street view pro mapování senzorickou mobilní platformou
Győri, Adam ; Kapinus, Michal (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárskej práce je vytvoriť webovú aplikáciu, ktorá umožňuje prehliadanie panoramatických fotografií s voliteľným mapovým podkladom. Aplikácia slúži pre potreby geodetov na pasportizáciu budov a areálov. Hlavnou úlohou aplikácie je zjednodušiť inšpekciu získaných obrazových dát. Riešenie pozostáva z vizuálneho zobrazenia prehliadky a vytorenia prepínacieho mapového podkladu.
3D výuková aplikace s využitím hloubkových senzorů
Zubrik, Tomáš ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá vytvorením interaktívneho výukového systému, ktorý využitím hĺbkového senzora a projektora vykresľuje interaktívnu topografickú mapu na povrch piesku. Pri realizácii sa vychádzalo z existujúceho riešenia, ktoré predstavuje aplikácia AR Sandbox. Aplikácia okrem vizualizácie nadmorských výšok umožňuje interaktívne modelovanie terénu, pričom používateľa navádza farebným odlíšením k jeho správnemu vymodelovaniu. Bolo pripravené rozšírenie, ktoré umožňuje užívateľovi zvoliť si ľubovoľnú časť zemského povrchu pre vytváranie jej modelu. Riešenie využíva plný potenciál pôvodnej aplikácie a užívateľovi ponúka zažiť pútavú skúsenosť pri modelovaní známej oblasti zemského reliéfu či povodia rieky. Výsledkom práce je funkčný systém, nápomocný pre získavanie poznatkov z oblasti topografie a hydrológie. Užívateľské testovanie pomocou dotazníka UEQ ukázalo použiteľnosť, pričom pri dosiahnutí priemerného skóre 1.2, je riešenie na škále UEQ hodnotené ako nadpriemerný výsledok.
Cloudové řešení pro zpracování 3D modelů
Klemens, Jakub ; Veľas, Martin (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá možnostmi zpracování 3D modelů v prostředí cloudových aplikací. Na základě získaných znalostí vznikla knihovna Cloud3D implementována v jazyce C++. Výsledná knihovna slouží k rychlému vytváření klient-server aplikací. Knihovna je rozdělena do tří samostatných částí: klient, poskytovatel služeb a Load Balancer. Poskytovatel služeb pracuje v cloudu a umožňuje zpracovávání 3D modelů, které mu zašle klient. Největší výhodou knihovny Cloud3D je jednoduchost vytváření nových aplikací s její pomocí. Mezi další výhody patří škálovatelnost, zajištěna implementací look-a-side Load Balanceru, a bezpečnost, zajištěna použitím SSL certifikace. 

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 37 záznamů.   1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam:
Viz též: podobná jména autorů
2 Velas, Marek
3 Velas, Michal
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.