|
|
Inteligentní přístupový terminál na platformě ESP32
Pomykal, Šimon ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Šimek, Václav (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout levné řešení inteligentního přístupového systému založeného na platformě esp32. Toto řešení bude zaměřeno zejména na zabezpečení rodinných domů, bytů, garáží, zahrad apod. Přístupový systém je tvořen modulem terminálu, určeným pro autentizaci osob pomocí senzoru otisku prstu a kamerami, které monitorují vymezenou vstupní oblast daného objektu. Tyto moduly jsou připojeny ke cloudu pomocí služby AWS IoT Core. Další částí systému je cloudová aplikace, jenž vyhodnocuje data z jednotlivých modulů. Přístupový systém je primárně navržen jako součást domácího zabezpečovacího systému, ale může být do jisté míry využit i samostatně.
|
|
|
Detekce kvádrů-krabic v obraze
Soroka, Matej ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je experimentovať a vyhodnotis rôznymi prístupmi počítačového videnia s cieľom automatickej detekcie krabíc-kvádrov v obraze, za týmto cieľom boli v riešení použité prístupy založené na neurónových sieťach. V práci boli prevedené experimenty s klasifikáciou pomocou vlastnej dátovej sady, klasifikáciou s využitím vlastnej konvolučnej neurónovej siete, detekciou pomocou pouvného okna, detektora YOLO a v poslednej časti návrh vylepšenia s použitím sietí U-net a MirrorNet.
|
|
|
Matení algoritmů počítačového vidění
Hrabal, Matěj ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo zkoumání existujících metod matení počítačového vidění a rozpoznávání. Zaměřil jsem se zejména na metody typu pixel attack.Dále jsem porovnal jednotlivé metody obrany proti těmto útokům. Jednotlivé metody typu pixel attack a možnosti obrany proti těmto útokům jsem implementoval v jazyce python s využitím knihovny Keras. V rámci práce jsem vytvořil nástroj, který umožňuje provést útok metodou pixel attack na uživateli zvoleném obrázku, a z informací získaných při útocích dokáže generovat statistiky. Nástroj také umožňuje detekovat možné útoky v obrázcích.
|
|
|
Enhancement of image quality for security forces
Varga, Adam ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with image quality enhancement for security forces. Image quality enhancement in this case means increasing the resolution of image data by using super-resolution techniques using models of deep convolutional neural networks. The thesis in its theoretical part describes the principles of the operation of this technique and in its practical part is presented the work with selected state-of-the-art models in the area of super-resolution.
|
|
|
Odhad kanálu v OFDM systémech pomocí deep learning metod
Hubík, Daniel ; Staněk, Miroslav (oponent) ; Miloš, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá simulací rádiového komunikačního systému OFDM v základním pásmu a jeho následnou ekvalizací. Model je založen na standardu IEEE 802.11n. Vývoj a simulace modelu byly vytvořeny v programových prostředích MATLAB a Python. Byly využity konvenční metody estimace kanálu (LS, MMSE), ale také nekonvenční metody jako je ekvalizace kanálu s využitím strojového učení. Byly provedeny experimenty s architekturami umělých neuronových sítí a studována závislost na kvalitě ekvalizace. Funkce modelu byla vyhodnocována kódovanou a nekódovanou bitovou chybovostí BER.
|
|
| |
|
|
Generování kódu z textového popisu funkcionality
Kačur, Ján ; Ondřej, Karel (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce bolo navrhnúť a implementovať systém na generovanie kódu z textového popisu funkcionality. Boli vypracované celkovo 2 systémy, prvý z nich slúžil ako kontrolný prototyp, a druhý ako reálny výstup práce. Zameral som sa na použitie nepredtrénovaných modelov s menšími rozmermi. Obidva systémy používali ako jadro model typu Transformer. Druhý systém využil na rozdiel od prvého syntaktický rozklad kódu aj textových popisov. Dáta pre obidva systémy pochádzali z projektu CodeSearchNet, cieľový jazyk pre generovanie bol jazyk Python. Druhý systém dosiahol lepšie číselné výsledky, ako prvý, s presnosťou predpovede slov 85%, zatiaľ čo prvý len 60%. Systém dokázal doplniť správny kód na dokončenie funkcie, s väčšou časovou odozvou. V tejto práci sa venujem takmer výlučne druhému systému.
|
|
|
Rekurentní neuronové sítě pro klasifikaci textů
Myška, Vojtěch ; Kolařík, Martin (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá návrhem neuronových sítí pro klasifikaci pozitivních a negativních textů. Vývoj probíhal v programovacím jazyce Python. Návrh modelů hlubokých neuronových sítí byl proveden pomocí vysokoúrovňového API Keras využívající knihovnu pro numerické výpočty TensorFlow. Výpočetní operace byly provedeny pomocí GPU využívající CUDA architekturu. Výstupem práce je jazykově nezávislý model neuronových sítí umožňující klasifikaci textů na úrovni znaků. Vzorky byly úspěšně klasifikovány až v 93,64% případů. Trénovací a testovací data byla poskytnuta vícejazyčnou a Yelp databází. Simulace byly provedeny na 1200000 anglických, 12000 českých, německých a španělských textů.
|
|
|
Detection and Recognition of License Plates
Tykva, Jiří ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
The goal of this Bachelor's thesis is to design, implement, and test a system that can detect and recognize license plates in real-time by using neural networks. The collected data will be saved into the database. The system's architecture is divided into three main parts. The first part handles the license plate detection in the image by making use of the TensorFlow Object Detection API. The detector reaches the accuracy of 98.15 % AP with a speed of roughly 14 fps. The second part deals with license plate tracking by using the algorithm SORT. The third part holistically recognizes the text of the license plate and can reach up to 0.6% character error rate and 2% word error rate. The system may be used by law enforcement for purposes such as for keeping track of stolen vehicles or for the automatic road tolling.
|
|
|
Detekce objektů v laserových skenech pomocí konvolučních neuronových sítí
Marko, Peter ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá detekciou čiary vodorovného dopravného značenia z mračna bodov, ktoré bolo získané laserovým mobilným mapovaním. Systém pracuje interaktívne v spolupráci s užívateľom, ktorý vyznačí počiatok čiary dopravného značenia. Program postupne deteguje zvyšné časti dopravného značenia a vytvorí ich vektorovú reprezentáciu. Na začiatku je mračno bodov premietnuté do vodorovnej roviny a výsledkom je 2D obrázok, ktorý je segmentovaný konvolučnou neurónovou sieťou U-Net. Segmentácia označuje jednu dopravnú čiaru. Segmentácia je prevedená na lomenú čiaru, ktorú je možné použiť v geo-informačnom systéme. Sieť U-Net pri testovaní dosiahla presnosť segmentácie 98,8\%, špecificitu 99,5\% a senzitivitu 72,9\%. Odhadnutá lomená čiara dosiahla priemernú odchýlku 1,8cm.
|
host ::
RSS.