|
|
Popis vazby průtoků a plavenin ve vybraných profilech vodních toků
Bobková, Dominika ; Janál,, Petr (oponent) ; Marton, Daniel (vedoucí práce)
Problematika vztahu mezi průtokem a koncentrací plavenin je celosvětově velmi řešené téma. Se znalostí koncentrací plavenin v tocích se dá vyhnout problémům s nadměrným zanášením vodních děl a předcházet tak nedostatečné kapacitě vodních nádrží. Tato diplomová práce částečně navazuje na bakalářskou práci, kterou rozšiřuje a zavádí nové postupy. K analýze vztahu mezi průtokem a koncentrací plavenin jsou využity neuronové sítě, přesněji vícevrstvé perceptronové neuronové sítě. Výsledky sítí jsou následně zpracovávány v programu Excel do podoby grafů a hodnoceny pomocí koeficientu determinace, Nash-Sutcliffova koeficientu a koeficientu RMSE. Praktická aplikace je řešena na dvou profilech – profilu Podhradí nad Dyjí a profilu Židlochovice. Každý profil je zkoumán v jiném časovém období.
|
|
|
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.
|
|
|
Vyhledávání osob ve fotografii
Svoboda, Pavel ; Žák, Pavel (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Základem rozpoznávání lidí ve fotografii je obecně počítačové vidění, které poskytuje metody a algoritmy pro samotnou implementaci. Některé z nich popisuje právě tato práce. Celý proces rozpoznávání lidí je zpracován do tří fází. Těmi jsou detekce, zarovnání detekovaného obličeje a konečně jeho rozpoznání. Ke každé fázi jsou zmíněny algoritmy, které se v dané problematice používají a jenž jsou ze současného pohledu stále vyvíjeny. V implementaci tvoří páteř systému 3 základní algoritmy, mezi které patří AdaBoost pro získání klasifikátoru k detekci, metoda zarovnání obličeje na základě markantních rysů a metoda Eigenfaces k samotnému rozpoznávání. Teoreticky jsou rozebrány mimo výše uvedené i neuronové sítě pro detekci, ASM - Active Shape Models pro zarovnání a AAM - Active Appearance Model pro rozpoznávání. Závěrem nechybí tabulky dat vyhodnocující implementaci.
|
|
|
Aplikace posilovaného učení při řízení modelu vozidla
Maslowski, Petr ; Uhlíř, Václav (oponent) ; Šůstek, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vytvořením autonomního agenta pro řízení modelu vozidla. Rozhodování agenta je řízeno pomocí posilovaného učení (reinforcement learning) s využitím neuronových sítí. Agent získává snímky z přední kamery vozidla a na základě jejich interpretace vybírá vhodné akce pro řízení vozidla. V rámci práce jsem navrhl několik funkcí odměn a s vytvořenými modely jsem experimentoval úpravou hyperparametrů. Výsledný agent pak simuluje řízení vozidla na silnici. Výsledek této práce ukazuje možný přístup k ovládání autonomního vozidla, které se učí řídit metodou strojového učení v simulátoru CARLA.
|
|
|
Detekce a rozpoznávání dopravních značek
Číp, Pavel ; Honec, Peter (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá diskuzí nad metodami detekce a rozpoznávání dopravních značek v městském i mimoměstkém prostředí. Předpokladem pro realizaci systému je zabudovaná kamera, obvykle ve zpětném zrcátku automobilu, snímající scénu před automobilem. Její obrazová data jsou posléze zpracována připojeným PC, kde dochází k převodu dat na informace a jejich vyhodnocení. O případné nalezené značce je řidič vizuálně či akusticky upozorněn. Úloha vedoucí k úspěšnému cíli je rozdělena do čtyřech samostatných bloků. V první části je předzpracování obrazu jako takového. Pracujeme s barevným obrazem a s využitím znalosti o barevnosti dopravních značek v České republice, lze provést barevnou segmentaci žádaných intervalů. Druhým krokem je detekce geometrických tvarů odpovídajících dopravním značkám v segmentovaných datech. Krokem číslo tři je rozpoznání vnitřního piktogramu a jeho nalezení v databázi. Posledním krokem je vizuální výstup zobrazením nalezené dopravní značky. Práce byla zpracována tak, aby byla zajištěna detekce všech důležitých dopravních značení ve třech základních barevných kombinacích platných dle Ministerstva dopravy České republiky. Výsledkem je zdrojový kód pro program MATLAB.
|
|
|
Řízení entit ve strategické hře založené na multiagentních systémech
Knapek, Petr ; Kočí, Radek (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na návrh a implementaci systému podpory učení a plánování agentů schopných hry real-time strategických her typu StarCraft. Budou vysvětleny problémy ovládání herních objektů a protivníků počítačem a představeny obvykle používané způsoby řešení. Na základě analýzy je navržen a implementován nový systém využívající multiagentního přístupu k ovládání hry a metod strojového učení, který je schopný porážet protivníky a přizpůsobovat se novým výzvám.
|
|
|
Analýza AVG signálů
Musil, Václav ; Sekora, Jiří (oponent) ; Rozman, Jiří (vedoucí práce)
Předkládaná diplomová práce se zabývá vybranými metodami analýzy AVG signálů. Cílem této práce je klasifikace těchto signálů a tím přispění k možnostem neinvazivní diagnostiky ischemické choroby dolních končetin. K tomu je využito klasifikace založené na principech vícerozměrné statistické analýzy a na postupech využívajících neuronové sítě. Ke zpracování je použita angiograficky ověřená databáze dat AVG signálů. V závislosti na stupni stenózy, určené digitální subtrakční angiografií, jsou pacienti v tomto souboru roztříděni do tří separovatelných tříd. Na programové klasifikaci do jedné ze tří tříd se podílí 6 parametrů určených z AVG signálů, které byly pořízeny na třech místech měření dolní končetiny. Jako komplexní se jeví přístup k hodnocení choroby ze signálů naměřených na celé dolní končetině. Senzitivita metody shlukové analýzy vzhledem k angiografii se pohybuje v rozmezí 82,75 % až 90,90 %, specificita pak mezi 80,66 % a 88,88 %. Při klasifikaci neuronovými sítěmi jsou hodnoty senzitivity v rozmezí 79,06 % až 96,87 % a hodnoty specificity mezi 73,07 % a 91,30 %.
|
|
|
Řízení přístupu v sítích IP
Frdlík, Tomáš ; Krajsa, Ondřej (oponent) ; Baroňák, Ivan (vedoucí práce)
V práci je popsána problematika zabezpečení QoS pro různé poskytované služby prostřednictvím IP sítí. Tyto aplikace mají vysoké nároky na parametry QoS jako zpoždění, ztrátovost a kolísání zpoždění. Požadovanou kvalitu zabezpečujeme pomocí různých metod, které mají za úkol monitorování sítě a řízení provozu. Jedním z hlavních prvků QoS, kterému se v této práci věnujeme, jsou metody přístupové neboli AC metody. Tyto metody mají za úkol rozhodovat, zda přijmou nebo zamítnou nové spojení na základě jeho parametrů, aniž by ovlivnily QoS ostatních spojení. Dále se tato práce zabývá problematikou využití neuronových sítí v AC metodách. Na závěr práce jsou simulovány a porovnány dvě metody, Gaussova metoda a metoda s využití neuronové sítě pro 100, 1 000 a 10 000 přístupů.
|
|
|
Metody detekce znakové řeči - rešeršní studie
Petr, Luboš ; Venglář, Vojtěch (oponent) ; Krejsa, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této práce je popsat různé metody detekce znakové řeči. Výstupem jednotlivých metod je funkční překlad znakové řeči do textu v reálném čase. Kromě detekce pomocí rukavic a zařízení kinect se tato práce zabývá možnostmi detekce znakové řeči z obrazového záznamu, což je vzhledem k dostupnosti do budoucna nejvíce perspektivní způsob detekce. Práce je dále zaměřena na klasifikaci znaků pomocí neuronových sítí.
|
|
| |
host ::
RSS.