|
|
Neuronové sítě využité v autonomních vozidlech
Ryšavý, Jan ; Píštěk, Václav (oponent) ; Kučera, Pavel (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá využitím neuronových sítí v autonomních vozidlech. První část práce představuje základní principy neuronových sítí a metody učení, které jsou využívány v autonomních vozidlech. Dále práce popisuje architekturu a funkce neuronových sítí. V druhé části práce jsou také popsány různé typy autonomních vozidel, jejich dělení a přehled senzorů, které autonomní vozidla využívají. Poslední část práce se zabývá implementací neuronových sítí do ECU pomocí programových jazyků a knihoven a dále aplikacemi, jako jsou například detekce objektů nebo rozpoznávání značek.
|
|
|
Visualization of Detected Objects from Drone in Microsoft HoloLens 2
Osvald, Filip ; Materna, Zdeněk (oponent) ; Bambušek, Daniel (vedoucí práce)
Drones have become increasingly valuable in various fields, such as surveillance, disaster management and search and rescue operations. However, transmitting the data and geographic information captured by drones to ground personnel presents a significant challenge. The task becomes even more complex when multiple drones are used, making the processing of information by a single drone operator highly inefficient. The objective of this thesis is to develop a system capable of displaying objects detected by a drone in Augmented Reality. The thesis assesses the usability of such a system for information conveying and identifies suitable devices and technologies that can be incorporated into the system.
|
|
|
Detektor objektů pro robotické pracoviště
Kneslík, Martin ; Bambušek, Daniel (oponent) ; Materna, Zdeněk (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce bylo vytvoření algoritmu umožňujícího detekci a sledování barevných kostiček pomocí hloubkové kamery Kinect Azure a integrování tohoto algoritmu do systému ARCOR2. Řešení používá filtrování vstupního obrazu podle barev, algoritmus DBSCAN pro hledání shluků v mračně bodů a RANSAC pro detekci rovin. Detekce je vyhodnocena na vlastním datasetu, přičemž byla dosažena přesnost 91%. Uživatel systému ARCOR2 může výsledky této práce používat na demonstračním pracovišti v robotické laboratoři, kde budou roboti manipulovat s barevnými kostičkami, které algoritmus detekuje.
|
|
|
Detekce QR kódů pomocí hlubokého učení
Černohous, Matěj ; Kříž, Petr (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem algoritmu pro detekci a dekódování QR kódů v obrazech využitím technik hlubokého učení. V rámci práce byly zhotoveny 2 datové sady, model neuronové sítě YOLOv7 pro detekci QR kódu v obraze, model neuronové sítě YOLOv4-tiny pro detekci pozičních bodů QR kódu a program v jazyce Python využívající těchto modelů pro čtení QR kódů v obrazech. Pro vyhodnocení byl algoritmus porovnán s jinými řešeními čtení QR kódů.
|
|
|
Lokalizace intrakraniálních hemoragií v axiálních řezech CT snímků hlavy.
Kopečný, Kryštof ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Nemček, Jakub (vedoucí práce)
Tématem této práce je lokalizace intrakraniálních krvácení na snímcích počítačové tomografie pomocí jednofázového a dvoufázového detektoru založených na konvolučních neuronových sítích. Práce mimo základní poznatky z umělé inteligence klíčové pro pochopení procesu detekce objektů podává medicínské informace o patologii a zobrazování krvácení. Znalosti ze zmíněných okruhů se využijí pro vlastní návrh algoritmu pracujícím s veřejně dostupnými databázemi CT snímků hlavy a jejich anotací CQ500 a BHX. Součástí práce je vyhodnocení výsledků a jejich diskuse.
|
|
|
Měření rychlosti s použitím radaru
Andrla, Jiří ; Široký, Adam (oponent) ; Maršík, Lukáš (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je navrhnout a implementovat program, který měří rychlost vozidel snímaných radarem s korekcí založenou na úhlu měření. Program je nejprve navržen a implementován v programu Matlab, implementace je poté přenesena také do jazyka C++. Tento program z radarových dat, zaznamenaných na CW radar, detekuje pohybující se dopravní prostředky, vypočítá jejich rychlost s pomocí korekce na základě úhlu a tyto údaje uloží do statistiky. Práce je vypracovávána kvůli zpracování problematiky korekce rychlosti na základě úhlu, protože s touto technikou by mělo být dosaženo přesnějších výsledků než bez ní. Výsledek této práce může být zajímavý pro všechny aplikace a systémy, které mohou používat měření radarem pod úhlem.
|
|
|
Detekce buněk ve snímcích zachycených pomocí mikroskopie
Hubálek, Michal ; Štursa, Dominik (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce bylo vytvořit aplikaci automaticky detekující zdravé buňky kardiomyocytů ze snímků zachycených konfokálním mikroskopem. Práce vznikla na základě konkrétních potřeb výzkumníků ze Slovenské akademie věd, kterým usnadní práci a ušetří čas, protože doposud musejí snímky vyhodnocovat a hledat vhodné buňky ručně. Pro detekci je použita konvoluční neuronová síť RetinaNet, která byla implementována do uživatelsky přívětivé desktopové aplikace. Aplikace také automaticky zaznamenává a ukládá souřadnice detekovaných buněk využitelné pro snímání buněk ve vyšší obrazové kvalitě. Další výhodou vytvořené aplikace je univerzálnost, která umožňuje natrénovat detekci i na jiných datech, čímž je použitelná i na dalších detekčních projektech. Výsledkem práce je funkční, samostatně spustitelná a intuitivní aplikace, která je připravena k použití výzkumníky.
|
|
|
Board Game User Interface with a Camera
Cihlářová, Dita ; Hradiš, Michal (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
The aim of this work is to create a system that would be able to substitute a real opponent in a board game Horse Races and Bets. The game is observed by a camera that transmits images to a computer. The image is then processed and game objects are identified. After that, the application can analyse a current status of the game and decide about the next move of the artificial player. The decision-making algorithm is able to react to every game situation and thus play the game to the end. The application can be used by players that like to play Horse Races and Bets, but currently do not have an opponent, and for demonstrating the possibilities of computer vision.
|
|
|
Detekce více objektů s využitím počítačového vidění
Maršala, Štěpán ; Škrabánek, Pavel (oponent) ; Parák, Roman (vedoucí práce)
Cílem bakalářské práce je navrhnout a prakticky zrealizovat řídící algoritmus pro detekci objektů různých tvarů, barev a velikostí. Práce je rozdělena do pěti kapitol. První kapitola obsahuje rešerši dosavadního poznání v oblasti strojového vidění. Druhá kapitola popisuje funkce a využití open source knihovny OpenCV, která je použitá v praktické části práce. Praktická část začíná kapitolou shrnující použitou techniku. Následuje kapitola, která popisuje samotnou úlohu třídění objektů. Jsou zde popsány všechny technické aspekty a vysvětleny problémy, které bylo nutno překlenout. V poslední kapitole najde čtenář zprávu o zrealizování praktické části práce v laboratoři. Shrnutí výsledků laboratorního experimentu a celkového poznání je v závěru samotné práce.
|
|
|
Detection of cellular processes in image sequences
Hatrinh, Hung Anh ; Richter, Miloslav (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
This bachelor’s thesis deals with cell segmentation and detection of cellular processesin quantitative phase images obtained by a Coherence-controlled holographic microscope (CCHM). A cell segmentation algorithm based on edge detection and watershed segmentation was designed and implemented in the programming language C++ using OpenCV library. For detecting cellular processes, machine learning methods were proposed and implemented in MATLAB®.
|
host ::
RSS.