|
|
Deep Learning Algorithms on Embedded Devices
Hadzima, Jaroslav ; Boštík, Ondřej (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
This paper describes currently widely used Deep Learning architectures and methods for object detection and classification in video, with intention of using them on embedded systems. We will cover steps and reasoning when choosing the most appropriate embedded hardware for our application. Our test application consists of vehicle detection and free parking space detection using Deep learning methods, all wrapped under name Smart car park. This application provides monitoring of vehicle presence in car park and if they occupy parking spot or not. All this is expected to be done using embedded device. Later, there will be covered configuration steps for our embedded device with emphasis on hardware optimization for speed. We will provide comparison of available inference models, which will be rated mostly in categories like speed or F1 score, which have the biggest impact in our application. The best candidate will be selected and used for testing of our application.
|
|
|
System for Autonomous Data Collection from Weighting Sensors
Lučanský, Adam ; Strnadel, Josef (oponent) ; Šimek, Václav (vedoucí práce)
Thesis implements a system for the remote weight measurements of the beehives. Bus-unit board (STM32F0) samples two load cells (HX711 converter) and exposes data to the CAN bus. All units are chained through telephone cable, with a master unit (Raspberry Pi 3) with CAN shield at one end collecting and sending data to the web-server. Wireless data transmission is provided by integrated WiFi. System is battery-powered and charged by a solar panel large enough to accommodate continuous operation. Data are shown to the user in web-interface. Autonomous electronic weight measurement replaces current tedious manual mechanical scale reading and the need to visit beehives personally. System is installed on beehives for a local beekeeper.
|
|
|
Systém pro určování nadzemní výšky letajících objektů
Boba, Peter ; Mičulka, Lukáš (oponent) ; Strnadel, Josef (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá dizajnom a vývojom systému pre meranie výšky (nad zemou) lietajúcich objektov. Popisuje teoretické podklady týkajúce sa merania výšky v aviatike ako aj rôzne techniky merania výšky. Meranie je vykonávané pomocou HMD (zariadenia na meranie výšky) - vstavaného systému, ktorý využíva senzor barometrického tlaku na meranie výšky. Hlavná časť tejto diplomovej práce je venovaná pozemnej jednotke - serveru, ktorý obsahuje sadu aplikácií. Použitím tohto serveru a rádiového spojenia je možné zasielať riadiace príkazy do HMD, prijímať dáta a zasielať dáta do webovej aplikácie. Server ďalej funguje ako dátové úložisko, je schopný spracovávať a analyzovať dáta. Táto práca taktiež diskutuje presnosť merania a dátový výstup. Systém bol testovaný a používaný na viacerých akrobatických súťažiach bezmotorových klzákov.
|
|
|
Detekce přítomnosti subjektů ve střeženém prostoru
Múdry, Adam ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Šimek, Václav (vedoucí práce)
Cieľom tejto diplomovej práce bolo navrhnúť a implementovať systém slúžiaci na detekciu prítomnosti subjektu v stráženom priestore pomocou vstavanej platformy ESP32. Navrhnutý systém je schopný využívať viacero rôznych senzorov, umožňujúcich detekciu pohybu, zvuku, snímanie fotografii a podobne. Riešenie práce bolo realizované taktiež s pomocou platformy Raspberry Pi ako ovládacieho serveru a voliteľne využíva aj cloudové služby pre väčšiu flexibilitu nasadenia.
|
|
|
Detekce přítomnosti subjektů ve střeženém prostoru
Múdry, Adam ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Šimek, Václav (vedoucí práce)
Cieľom tejto diplomovej práce bolo navrhnúť a implementovať systém slúžiaci na detekciu prítomnosti subjektu v stráženom priestore pomocou vstavanej platformy ESP32. Navrhnutý systém je schopný využívať viacero rôznych senzorov, umožňujúcich detekciu pohybu, zvuku, snímanie fotografii a podobne. Riešenie práce bolo realizované taktiež s pomocou platformy Raspberry Pi ako ovládacieho serveru a voliteľne využíva aj cloudové služby pre väčšiu flexibilitu nasadenia.
|
|
|
Deep Learning Algorithms on Embedded Devices
Hadzima, Jaroslav ; Boštík, Ondřej (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
This paper describes currently widely used Deep Learning architectures and methods for object detection and classification in video, with intention of using them on embedded systems. We will cover steps and reasoning when choosing the most appropriate embedded hardware for our application. Our test application consists of vehicle detection and free parking space detection using Deep learning methods, all wrapped under name Smart car park. This application provides monitoring of vehicle presence in car park and if they occupy parking spot or not. All this is expected to be done using embedded device. Later, there will be covered configuration steps for our embedded device with emphasis on hardware optimization for speed. We will provide comparison of available inference models, which will be rated mostly in categories like speed or F1 score, which have the biggest impact in our application. The best candidate will be selected and used for testing of our application.
|
|
|
System for Autonomous Data Collection from Weighting Sensors
Lučanský, Adam ; Strnadel, Josef (oponent) ; Šimek, Václav (vedoucí práce)
Thesis implements a system for the remote weight measurements of the beehives. Bus-unit board (STM32F0) samples two load cells (HX711 converter) and exposes data to the CAN bus. All units are chained through telephone cable, with a master unit (Raspberry Pi 3) with CAN shield at one end collecting and sending data to the web-server. Wireless data transmission is provided by integrated WiFi. System is battery-powered and charged by a solar panel large enough to accommodate continuous operation. Data are shown to the user in web-interface. Autonomous electronic weight measurement replaces current tedious manual mechanical scale reading and the need to visit beehives personally. System is installed on beehives for a local beekeeper.
|
|
|
Systém pro určování nadzemní výšky letajících objektů
Boba, Peter ; Mičulka, Lukáš (oponent) ; Strnadel, Josef (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá dizajnom a vývojom systému pre meranie výšky (nad zemou) lietajúcich objektov. Popisuje teoretické podklady týkajúce sa merania výšky v aviatike ako aj rôzne techniky merania výšky. Meranie je vykonávané pomocou HMD (zariadenia na meranie výšky) - vstavaného systému, ktorý využíva senzor barometrického tlaku na meranie výšky. Hlavná časť tejto diplomovej práce je venovaná pozemnej jednotke - serveru, ktorý obsahuje sadu aplikácií. Použitím tohto serveru a rádiového spojenia je možné zasielať riadiace príkazy do HMD, prijímať dáta a zasielať dáta do webovej aplikácie. Server ďalej funguje ako dátové úložisko, je schopný spracovávať a analyzovať dáta. Táto práca taktiež diskutuje presnosť merania a dátový výstup. Systém bol testovaný a používaný na viacerých akrobatických súťažiach bezmotorových klzákov.
|
host ::
RSS.