|
|
Detekce významných událostí v systémech využívajících princip fázových OTDR
Makówka, David ; Petyovský, Petr (oponent) ; Valach, Soběslav (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá návrhem, implementací a testováním systému klasifikujícího události snímané optickým vláknem podél perimetru střežených objektů. V teoretické části jsou objasněny fyzikální principy, základní struktury měřících systémů, metody měření, formát dat, způsoby předzpracování a klasifikace konvolučními neuronovými sítěmi. Praktická část popisuje implementaci softwaru pro učení a testování konvolučních neuronových sítí, proces extrahování vzorků z naměřených dat, jejich anotaci a převod do formátu požadovaného neuronovou sítí. Jsou prezentovány výsledky analýzy snímaných dat a výsledky dosažené úrovně klasifikace konvolučními neuronovými sítěmi jak při zpracování naměřených datasetů, tak při nasazení hotového klasifikátoru na systém pracující v reálném čase.
|
|
|
Rozpoznání květin v obraze
Jedlička, František ; Kříž, Petr (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním květin v obraze a klasifikaci do tříd. Teoretická část je zaměřena na problematiku hlubokých konvolučních neuronových sítí. Praktická část se zabývá popisem mnou vytvořené databáze květin, se kterou je dále pracováno. Databáze obsahuje celkem 13000 fotek rostlin 26 druhů a to čekanky, fialky, gerbery, heřmánku, chrpy, jaterníku, jestřábníku, jetele, karafiátu, konvalinky, kopretiny, macešky, máku, měsíčku, narcise, pampelišky, pcháče, pomněnky, růže, sasanky, sedmikrásky, slu- nečnice, sněženky, starčku, tulipánu a vlaštovičníku. Dále je v práci popsán a použit model neuronové sítě Inception v3 na klasifikaci obrazu do tříd. Výsledná klasifikační přesnost dosáhla 92%.
|
|
|
Detekce významných událostí v systémech využívajících princip fázových OTDR
Makówka, David ; Petyovský, Petr (oponent) ; Valach, Soběslav (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá návrhem, implementací a testováním systému klasifikujícího události snímané optickým vláknem podél perimetru střežených objektů. V teoretické části jsou objasněny fyzikální principy, základní struktury měřících systémů, metody měření, formát dat, způsoby předzpracování a klasifikace konvolučními neuronovými sítěmi. Praktická část popisuje implementaci softwaru pro učení a testování konvolučních neuronových sítí, proces extrahování vzorků z naměřených dat, jejich anotaci a převod do formátu požadovaného neuronovou sítí. Jsou prezentovány výsledky analýzy snímaných dat a výsledky dosažené úrovně klasifikace konvolučními neuronovými sítěmi jak při zpracování naměřených datasetů, tak při nasazení hotového klasifikátoru na systém pracující v reálném čase.
|
|
|
Rozpoznání květin v obraze
Jedlička, František ; Kříž, Petr (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním květin v obraze a klasifikaci do tříd. Teoretická část je zaměřena na problematiku hlubokých konvolučních neuronových sítí. Praktická část se zabývá popisem mnou vytvořené databáze květin, se kterou je dále pracováno. Databáze obsahuje celkem 13000 fotek rostlin 26 druhů a to čekanky, fialky, gerbery, heřmánku, chrpy, jaterníku, jestřábníku, jetele, karafiátu, konvalinky, kopretiny, macešky, máku, měsíčku, narcise, pampelišky, pcháče, pomněnky, růže, sasanky, sedmikrásky, slu- nečnice, sněženky, starčku, tulipánu a vlaštovičníku. Dále je v práci popsán a použit model neuronové sítě Inception v3 na klasifikaci obrazu do tříd. Výsledná klasifikační přesnost dosáhla 92%.
|
host ::
RSS.