Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 23 záznamů.  předchozí11 - 20další  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Podpora deskové hry Nemesis na mobilním telefonu s OS Android
Štěpánek, Miroslav ; Švec, Tomáš (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit mobilní aplikaci k deskové hře Nemesis určenou na systém Android, která umožní uživateli zjistit informace o herních komponentech při hře. Práce se skládá ze dvou hlavních částí, první je model vytvořený za pomoci knihovny Tensorflow, který zajišťuje detekci těchto komponent. Druhou je pak samotná aplikace, která dostává výsledky od dříve zmíněného modelu a zobrazuje výsledné informace uživateli. Toto usnadňuje uživateli hru a pomáhá ji i urychlit. Výsledný systém je možné modifikovat, tak aby byla aplikace využitelná i pro jiné hry. 
Rozpoznávání osob a jejich činnosti ve videu z bezpečnostních kamer
Saloň, Juraj Samuel ; Švec, Tomáš (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je navrhnutie a implementovanie systému schopného rozpoznávať činností ľudí z bezpečnostných kamier. Hlavný dôraz je kladený na koncept komplexných situácií alebo udalostí, ktoré sú definované vzťahmi medzi rozpoznanými objektmi. Úvod tejto práce je venovaný oboznámeniu sa s jednotlivými časťami systému, kde sú objasnené využité techniky rozpoznávania objektov, sledovania objektov a rozpoznávania činností, ktoré sú použité v tejto práci. Druhá časť práce popisuje konečný návrh a implementáciu systému. Pre rozpoznávanie jednotlivých činností sú ďalej definované niektoré vzťahy medzi získanými informáciami popisujúce tieto činnosti, ako napríklad "vystupovanie z auta" alebo "kráčanie dvoch a viacerých ľudí spolu". Nakoniec je úspešnosť rozpoznávania vyhodnotená metrikou strednej priemernej presnosti (Mean Average Presicion).
Rozpoznávání obrazu na mobilním telefonu pro usnadnění hraní deskových her
Turek, Matej ; Švec, Tomáš (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvorenie aplikácie pre kartovú hru BANG!, ktorá uľahčí hranie tejto hry. Aplikácia je vytvorená pre operačný systém Android a využíva knižnicu OpenCV. Táto aplikáciu umožňuje rozpoznať jednotlivé karty hry a zobraziť o nich pravidlá, popis, a možné ťahy, pričom všetko toto prispieva k ľahšiemu pochopeniu hrania hry.
Analýza záznamů bezpečnostních kamer
Ščavnická, Šárka ; Švec, Tomáš (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá systémami na analyzovanie záznamov z bezpečnostných kamier. Cieľom bolo vytvorenie funkčného riešenia, ktoré bude analyzovať záznamy a odpovedať na dotazy od užívateľa. Vytvorený systém kombinuje algoritmus YOLO pre detekciu objektov a DeepSORT na ich následné sledovanie. Celkovo obsahuje päť modelov, ktoré detekujú špecifické situácie. Jednotlivé modely dosiahli počas testovania rôznej úspešnosti, pričom najnižšia úspešnosť bola 58 % a išlo o model detekcie vystúpenia z auta. Najvyššiu úspešnosť, 83 %, dosiahol model na detekciu stretnutia medzi dvomi ľudí.
Posilované učení pro hraní robotického fotbalu
Brychta, Adam ; Švec, Tomáš (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vytvořením agenta pro hraní robotického fotbalu. V práci používám metodu hlubokého Q-učení, která využívá hlubokou neuronovou síť. Praktická část práce se zabývá implementací agenta pro posilované učení. Cílem agenta je vybrat nejlepší akci pro daný stav prostředí. Trénování agenta probíhá v různých scénářích situací na hřišti. Výsledek této práce ukazuje přístup k hraní fotbalu pomocí strojového učení.
Podpora hry Sagrada na mobilním telefonu s OS Android
Trněný, Jan ; Švec, Tomáš (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit podpůrnou aplikaci k deskové hře Sagrada na mobilní zařízení s OS Android. Řešení se skládá z detekce a rozpoznání karty herního vzoru a kostek na hrací ploše za využití knihovny OpenCV. Následně je poskytnuta podpora, v průběhu a na závěr hry, pro výpočet bodů a kontrolu pravidel pro jednoho i více hráčů. Tyto funkce dovolují spravovat data více hráčů na jednom mobilním zařízení a pomáhají k rychlejší kontrole pravidel a výpočtu bodů. Funkce zároveň poskytují pomoc začínajícím hráčům k lepšímu pochopení hry.
Webová aplikace pro kontrolu výsledků automatického zpracování videa a jeho ručního anotování
Červíček, Petr ; Švec, Tomáš (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá implementací webové aplikace pro získávání cenných dat pro anotování. Data se získávají převážně z videí a obrázků, ale mohou to také být deepfakes obrázky a gify. Pro detekování objektů ve videu se používá knihovna YOLO - You Only Look Once. Celá aplikace je vyvíjena v Node.js, na kterém běží backend aplikace a React pro vývoj frontendu. Pro lepší pochopení vývoje webových aplikací je v textu taktéž popsán historický vývoj webových technologií.
Multiple-Context Trust Model for a Social Network Using Personality Analysis
Švec, Tomáš ; Zbořil, František (oponent) ; Samek, Jan (vedoucí práce)
This master's thesis follows up on the bachelor thesis which described a model of trust for the social network Facebook. The model has been enhanced with remarks from the UMAP 2013 conference and its scalability and flexibility were verified. Basic terminology from personality psychology is explained and then used to find correlation between trust and users' personality. The model Big Five is chosen to represent user's character and a questionnaire is designed. Said questionnaire is used to find correlation between Big Five and the multi-context trust model. This correlation is estimated based on knowledge from the field of sociology and then verified on real Facebook users.
Problematika dojicích robotů DeLaval
ŠVEC, Tomáš
Obsah této diplomové práce je zaměřen na vyhodnocení výkonnosti dojícího robota DeLaval ve vybraném stájovém objektu. Pro tuto práci byla vybrána stáj rodinné farmy pana Šítala z obce Mojné. V období od 19.9. 2018 až do 18.3. 2019 byly sledovány vybrané parametry robotizovaného dojení a na základě zjištěných hodnot byla vyhodnocena výkonnost zařízení. Ve zkoumaném období byl sledován počet dojených krav za 24 h, průměrný počet dojení na dojnici, průměrný čas dojení a denní mléčná užitkovost. Ve vybrané stáji bylo v půlročním období průměrně dojeno 44 dojnic s frekvencí 2,62 návštěv dojícího robota za den. Průměrně dojení zabralo 7 minut a 40 sekund. Mléčná užitkovost dosahovala hodnot 30,70 l mléka na dojnici za den, celkový nádoj stáda činil denně 1353,01 l mléka.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 23 záznamů.   předchozí11 - 20další  přejít na záznam:
Viz též: podobná jména autorů
9 Švec, Tomáš
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.