|
|
Strojové chápání map a výpočet optimální cesty
Peška, Jaroslav ; Ligocki, Adam (oponent) ; Chromý, Adam (vedoucí práce)
Diplomová práce navazuje na předchozí práce zabývající se strojovým chápáním tištěných map zpětně převedených do rastrové grafiky a tvorby modelu terénu. Aplikace také musí dokázat zpracovat záznamy pohybu a integrovat je s načtenou mapou. Cílem je, aby aplikace sloužila k tréninku reprezentantů ČR v orientačním běhu. Nejprve je provedena rešerše způsobů měření polohy v terénu a následné ukládání pomocí dataloggerů. Také jsou definovány mapové značky, které v mapě popisují skladbu terénu. Minulé přístupy jsou vyhodnoceny, včetně identifikace nejzávažnějších problémů bránících praktickému nasazení. Je navržena řada možných vylepšení aplikace, například metody pro odstranění šumu ve vstupních datech nebo pro zrychlení segmentace mapy. Navržená vylepšení jsou implementována, hlavní vylepšení je v oblasti rychlosti zpracování a vylepšení segmentace vrstevnic.
|
|
|
Detekce cesty pomocí dat z kamery pohyblivého robotu
Peška, Jaroslav ; Horák, Karel (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá řešením problému detekce cesty mobilních robotů využitím dat z kamery. V první části je provedena rešerše současných přístupů a zhodnocení možnosti jejich uplatnění v navrženém výsledku. Následně jsou definovány limitní parametry aplikace. Pro výsledné řešení byl definován proces automatického srovnávání přesnosti výsledků s využitím člověkem definovaného etalonu a naměřeny dvě sady testovacích dat. Byla implementována první verze algoritmu, která byla následně optimalizována a akcelerována za pomoci GPGPU. Navržený algoritmus je nakonec vyhodnocen a jsou naznačeny další možná vylepšení.
|
|
|
Separace mluvčích v časové doméně pomocí neuronové sítě
Peška, Jiří ; Černocký, Jan (oponent) ; Žmolíková, Kateřina (vedoucí práce)
Práce se zabývá využitím konvolučních neuronových sítí pro automatickou separaci mluvčích v akustickém prostředí. Cílem je implementovat neuronovou síť podle architektury TasNet za použití frameworku PyTorch, natrénovat síť s různými hodnotami hyperparametrů a porovnat kvalitu separací vzhledem k velikosti síťě. Architektura oproti dosavadním metodám, které převáděly vstupní směs do časově-frekvenční reprezentace, používá konvoluční autoenkodér, který vstupní směs převádí do nezáporné reprezentace, která je optimalizovaná pro extrakci jednotlivých mluvčích. Samotné separace je docíleno aplikací masek, které jsou odhadnuty v separačním modulu. Modul tvoří opakující se posloupnost konvolučních bloků se zvyšující se dilatací, která napomáhá k modelování časových závislostí ve zpracovávané směsi. K vyhodnocení přesnosti byly použity metriky signal to distortion ratio (SDR), dále perceptual evaluation of speech quality (PESQ) a short-time objective intelligibility (STOI). Trénování a vyhodnocování proběhlo za použití Wall Street Journal datasetu (WSJ0). Natrénováním několika modelů s různými hodnotami hyperparametrů bylo možno pozorovat závislost mezi velikostí sítě a hodnotou SDR. Zatímco menší síť dosahovala, po 60 epochách trénování, přesnosti 10.8 dB, větší síť dosahovala až 12.71 dB.
|
|
|
Vzdělání jako rizikový faktor syndromu vyhoření u příslušníků Vězeňské služby České republiky
Peška, Jan
Tématem bakalářské práce je syndrom vyhoření u příslušníků Vězeňské služby České republiky. Hlavním cílem práce je poznat a popsat rizikové faktory napomá-hající vzniku syndromu vyhoření u příslušníků Vězeňské služby České republiky. Konkrétně se zajímám o to, jakou roli hraje v rámci rizikových faktorů úroveň vzdělání příslušníků Vězeňské služby České republiky. Práce je rozdělena na teoretickou a praktickou část. Cílem teoretické části je vymezení zkoumané problematiky a základních pojmů. Součástí teoretické části je tak definice pojmu syndromu vyhoření (burnout syndromu), faktory ovlivňující vznik syndromu vyhoření a možnosti řešení tohoto syndromu. Jádro teoretické části pak tvoří popis syndro-mu vyhoření u „pomáhajících profesí“, s ohledem na téma práce pak u příslušníků Vězeňské služby České republiky. Teoretická část práce je zpracována na základě analýzy, syntézy a komparace informací získaných studiem odborných zdrojů. Cílem praktické části bude zjistit, zda se u příslušníků Vězeňské služby Čes-ké republiky vyskytuje syndrom vyhoření a které rizikové faktory na něho mají vliv. Zejména pak, jakou roli v nich hraje úroveň dosaženého vzdělání příslušníků Vězeňské služby České republiky. Průzkumné šetření bude založeno na kvantita-tivním přístupu. Nástrojem sběru dat bude dotazníkové šetření. Respondenty bu-dou příslušníci Vězeňské služby České republiky vybrané jihomoravské věznice. Získaná data budou analyzována prostřednictvím softwarového nástroje Statistica. Výsledky průzkumného šetření budou prezentovány v podobě grafů a tabulek.
|
|
|
Separace mluvčích v časové doméně pomocí neuronové sítě
Peška, Jiří ; Černocký, Jan (oponent) ; Žmolíková, Kateřina (vedoucí práce)
Práce se zabývá využitím konvolučních neuronových sítí pro automatickou separaci mluvčích v akustickém prostředí. Cílem je implementovat neuronovou síť podle architektury TasNet za použití frameworku PyTorch, natrénovat síť s různými hodnotami hyperparametrů a porovnat kvalitu separací vzhledem k velikosti síťě. Architektura oproti dosavadním metodám, které převáděly vstupní směs do časově-frekvenční reprezentace, používá konvoluční autoenkodér, který vstupní směs převádí do nezáporné reprezentace, která je optimalizovaná pro extrakci jednotlivých mluvčích. Samotné separace je docíleno aplikací masek, které jsou odhadnuty v separačním modulu. Modul tvoří opakující se posloupnost konvolučních bloků se zvyšující se dilatací, která napomáhá k modelování časových závislostí ve zpracovávané směsi. K vyhodnocení přesnosti byly použity metriky signal to distortion ratio (SDR), dále perceptual evaluation of speech quality (PESQ) a short-time objective intelligibility (STOI). Trénování a vyhodnocování proběhlo za použití Wall Street Journal datasetu (WSJ0). Natrénováním několika modelů s různými hodnotami hyperparametrů bylo možno pozorovat závislost mezi velikostí sítě a hodnotou SDR. Zatímco menší síť dosahovala, po 60 epochách trénování, přesnosti 10.8 dB, větší síť dosahovala až 12.71 dB.
|
|
|
Strojové chápání map a výpočet optimální cesty
Peška, Jaroslav ; Ligocki, Adam (oponent) ; Chromý, Adam (vedoucí práce)
Diplomová práce navazuje na předchozí práce zabývající se strojovým chápáním tištěných map zpětně převedených do rastrové grafiky a tvorby modelu terénu. Aplikace také musí dokázat zpracovat záznamy pohybu a integrovat je s načtenou mapou. Cílem je, aby aplikace sloužila k tréninku reprezentantů ČR v orientačním běhu. Nejprve je provedena rešerše způsobů měření polohy v terénu a následné ukládání pomocí dataloggerů. Také jsou definovány mapové značky, které v mapě popisují skladbu terénu. Minulé přístupy jsou vyhodnoceny, včetně identifikace nejzávažnějších problémů bránících praktickému nasazení. Je navržena řada možných vylepšení aplikace, například metody pro odstranění šumu ve vstupních datech nebo pro zrychlení segmentace mapy. Navržená vylepšení jsou implementována, hlavní vylepšení je v oblasti rychlosti zpracování a vylepšení segmentace vrstevnic.
|
|
|
Road Detection Using Data From Mobile Robot
Camera
Peška, Jaroslav
The paper is focused on developing a road detection algorithm that uses only data from a mobile robot’s camera. Key requirements are low latency and relatively low power requirements. Presented algorithm makes use of machine learning, where the neural network is fed not only image data, but also select additional inputs.
|
|
|
Detekce cesty pomocí dat z kamery pohyblivého robotu
Peška, Jaroslav ; Horák, Karel (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá řešením problému detekce cesty mobilních robotů využitím dat z kamery. V první části je provedena rešerše současných přístupů a zhodnocení možnosti jejich uplatnění v navrženém výsledku. Následně jsou definovány limitní parametry aplikace. Pro výsledné řešení byl definován proces automatického srovnávání přesnosti výsledků s využitím člověkem definovaného etalonu a naměřeny dvě sady testovacích dat. Byla implementována první verze algoritmu, která byla následně optimalizována a akcelerována za pomoci GPGPU. Navržený algoritmus je nakonec vyhodnocen a jsou naznačeny další možná vylepšení.
|
|
|
Plán vstupu nového subjektu na trh
Doležel, Jakub ; Peška, Jan (oponent) ; Chlebovský, Vít (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá vypracováním podnikatelského plánu pro založení dceřiné společnosti zabývající se dopravně inženýrským opatřením. Úvodní část se zabývá teoretickými východisky, pojmy a metodami, které budou přímo aplikovány v následujících částí. Analytická část je zaměřena na jednotlivé analýzy externího a interního prostředí, popisu mateřské společnosti, zejména po finanční stránce vynaložených nákladů a obsahuje shrnující analýzu popisující postavení této společnosti na trhu. Závěrečná část obsahuje volbu právní formy zakládající společnosti, obchodní a finanční plán, rizikovost projektu, časový plán a zhodnocení podnikatelského záměru.
|
|
| |
host ::
RSS.