Digitální knihovnaUPCE
 

Disertační práce / Dissertations FEI (Ph.D.)

Permanentní URI k tomuto záznamuhttps://hdl.handle.net/10195/38790

Procházet

Search Results

Nyní se zobrazuje 1 - 10 z 29
  • Disertační práceOtevřený přístup
    Aplikace hlubokých neuronových sítí při zpracování obrazu
    (Univerzita Pardubice, 2024) Štursa, Dominik; Komínková Oplatková, Zuzana; Kotyrba, Martin
    Tato práce se zabývá aplikací hlubokých neuronových sítí v oblasti zpracování statických dvourozměrných obrazových dat. Cílem je zkoumat extrakci a klasifikaci klíčových vlastností obrazů a aplikovat tyto poznatky pro rozpoznávání, klasifikaci, lokalizaci a detekci objektů v obrazových datech. Výzkum se zaměřuje na ověření hypotézy o schopnosti hlubokých neuronových sítí efektivně zpracovávat a interpretovat obrazová data, přičemž klade důraz na návrh a optimalizaci vhodných architektur neuronových sítí. Práce dále obsahuje rozvoj metodiky pro zobecnění detekce objektů transformací vlastností do pravděpodobnostních map. Výsledkem práce je také soubor aplikací, kde lze efektivně využít navržené transformační metody, jako je sledování osob ve veřejném prostoru nebo přesná detekce klíčových bodů na objektech pro robotické uchopování a manipulaci
  • Disertační práceOtevřený přístup
    Similarity Space and Its Applications
    (Univerzita Pardubice, 2024) Rozinek, Ondřej; Mareš, Jan; Horálek, Josef; Kukal, Jaromír
    Mathematical spaces have been studied for centuries and belong to the basic mathematical theories, which are used in various real-world applications. In general, a mathematical space is a set of mathematical objects with an associated structure. This structure can be specified by a number of operations on the objects of the set. These operations must satisfy certain axioms of mathematical space. Similarity and dissimilarity functions are widely used in many research areas: in information retrieval, data mining, machine learning, cluster analysis and applications in database search, protein sequence comparison and many more. When a dissimilarity function is used, a distance metric is normally required. On the other hand, although similarity functions are used, there is no formally accepted definition of this concept. In this dissertation is used for the first time the novel term similarity space. A significant contribution of this dissertation is the identification of a class of functions that satisfy the axioms of similarity space, alongside the development of novel mathematical theorems and definitions that extend our understanding of similarity. This includes the exploration of duality between similarity and metric spaces, the introduction of normalization transformations that addresses to solution to open unsolved problem, and the establishment of new descriptions and definitions for convergence, continuity, and other fundamental properties within similarity spaces. A significant section is dedicated to developing a new fixed-point theory in similarity space, establishing solutions for differential equations, and introducing a new convergence criterion for the Newton method. Another theoretical contribution is the novel application of similarity space in linear regression. Within the framework of Natural Language Processing (NLP) and Artificial Intelligence (AI), this dissertation applies theoretical insights to address real-world challenges, particularly in the areas of approximate string matching, complex fuzzy record matching and deduplication. By developing a novel convolution-based string matching model, proposing an advanced mathematical model for fuzzy record similarity, and introducing an optimal Q-gram filter for bipartite matching, this research presents novel solutions that significantly improve upon the state-of-the-art methods in terms of efficiency, accuracy, and applicability. In conclusion, this dissertation not only advances the theoretical understanding of similarity spaces but also demonstrates their vast potential for application in data processing and analysis. By bridging the gap between abstract mathematical theory and practical computational challenges, this work lays the groundwork for future innovations across broad range of fields.
  • Disertační práceOtevřený přístup
    Zpracování signálu s komplikovaným dopplerovským spektrem v systému primárního radaru
    (Univerzita Pardubice, 2023) Juryca, Karel; Bezoušek, Pavel (školitel); Hubáček, Petr; Matoušek, Zdeněk
    Disertační práce se zaměřuje na možnosti potlačení vlivu nezájmových cílů radarových systémů, které mají komplikované dopplerovské spektrum. Především se jedná o větrné elektrárny, které svým pohybem listů silně ovlivňují detekční schopnosti radarových systémů v rozlišovacích buňkách, kde se daná větrná elektrárna nachází. K analýze vlivu větrných elektráren na radarové systémy se používá navržený SW simulátor odraženého signálu, který byl experimentálně ověřen měřením na několika exemplářích větrných elektráren s použitím měřicího řetězce navrženého a zhotoveného v rámci disertace k tomuto účelu. Data SW simulátoru byla využita k vývoji predikčních a potlačovacích algoritmů, které byly otestovány na reálných měřených datech.
  • Disertační práceOtevřený přístup
    Zpracování širokopásmových radarových signálů se zaměřením na spolehlivost detekce objektů
    (Univerzita Pardubice, 2023) Krejčí, Tomáš; Němec, Zdeněk (školitel); Hubáček, Petr; Schejbal, Vladimír
    Práce pojednává o problematice signálového zpracování v radarových systémech využívající širokopásmové pulsní signály. Představeny jsou principy pulsního primárního radaru, který slouží k porovnání s navrhovaným typem širokopásmového OFDM radaru. Práce též obsahuje teoretický rozbor metod určení směru příchodu signálu s využitím spektrálního rozkladu a principu digitálního beamformingu, který je využíván k zpřesnění odhadu polohy cíle v prostoru, včetně technologie MIMO. Klíčovým prvkem práce je aplikace širokopásmového OFDM pulsního signálu. Jsou analyzovány principy odhadu radiální vzdálenosti a rychlosti cíle. Diskutovány jsou dopady Dopplerova posuvu vlivem pohybu cíle vůči radaru a koherence vysílací a přijímací části radarového senzoru na využití parametrů senzoru. V závěrečné části jsou analyzovány a porovnány výsledky reálného měření, kde byl použit běžný pulsní signál a OFDM signál.
  • Disertační práceOtevřený přístup
    Adaptivní anténní systémy pro pasivní radiolokaci
    (Univerzita Pardubice, 2023) Hnilička, Tomáš; Schejbal, Vladimír (školitel); Hubáček, Petr; Matoušek, Zdeněk
    Práce se zabývá návrhem adaptivního anténního systému pro pasivní radiolokátor. Práce si klade za cíl redukci počtu anténních elementů se zachováním hodnoty úhlové rozlišovací schopnosti. Pro dosažení tohoto cíle je vybrán a popsán koncept aplikace řídkých anténních řad využívajících progresivních metod signálového zpracování, který se jeví jako perspektivní v dané oblasti. Práce se ve své úvodní části podrobně věnuje problematice výběru vhodné techniky a optimalizace syntézy řídkých anténních řad. Dále jsou představeny metody adaptivního určování směru příchodu signálu využívající ekvidistantní a řídké řady, které jsou následně analyzovány. Závěrem je pro vybraný koncept řídké řady provedeno experimentální ověřovací měření za pomocí radarového demonstrátoru, kde dosažené výsledky jsou statisticky vyhodnoceny a porovnávány s výsledky měření s ekvidistantní řadou o stejného počtu anténních elementů.
  • Disertační práceOtevřený přístup
    Analýza biomedicínských signálů pro diagnostiku poruch hlasu
    (Univerzita Pardubice, 2022) Jičínský, Milan; Mareš, Jan (školitel); Kukal, Jaromír; Volná, Eva
    Tato práce se zabývá objektivním a reprodukovatelným způsobem měření změn hlasu pro účely foniatrie. Zahrnuje postup použitý pro získání dat, kalibraci, extrakci příznaků a vyhodnocení. Byla vyvinuta a navržena samostatná aplikace schopná všech těchto kroků, aby splnila požadavky nemocnice, která si ji vyžádala.
  • Disertační práceOtevřený přístup
    Optimalizační metody pro vícevrstvý algoritmus genetického programování
    (Univerzita Pardubice, 2022) Merta, Jan; Brandejský, Tomáš (školitel); Fábera, Vít; Zelinka, Ivan
    Disertační práce se zaměřuje na vícevrstvý (konkrétně dvouvrstvý) přístup k algoritmu genetického programování a vylepšení trénovacího procesu pomocí moderních optimalizačních metod a přístupů (například sborového učení). Cílem disertační práce bylo navrhnout a implementovat dvouvrstvý algoritmus genetického programování, otestovat jeho chování v rámci symbolické regrese na několika základních testovacích případech a najít vhodná nastavení, která mají potenciál zefektivnit proces učení genetického programování a zvýšit přesnost výsledných modelů. Algoritmus pracuje ve dvou fázích. V první fázi hledá vhodné dílčí modely (stavební bloky) popisující jednotlivé segmenty dat pomocí. Ve druhé fázi hledá výsledný model jako nelineární kombinaci těchto dílčích modelů.
  • Disertační práceOtevřený přístup
    Odhad hloubkové mapy za využití neuronových sítí
    (Univerzita Pardubice, 2022) Beran, Ladislav; Doležel, Petr; Kotyrba, Martin; Šilhavý, Radek
    Tato práce se zabývá aktuálním tématem umělých neuronových sítí a jejich využití v odhadu hloubkové mapy na základě vstupního barevného snímku získaného z monokulární kamery. Práce je rozdělena do několika částí. V první části práce jsou popsány teoretické základy umělých neuronových sítí. Následující část se zabývá analýzou aktuálně používaných architektur neuronových sítí a výběrem vhodné struktury pro sémantickou segmentaci obrazových dat z kamerového snímače. V práci jsou taktéž rozebrány základní principy práce s mračnem bodů, jako je registrace, transformace apod. V experimentální části práce jsou popsány senzory robotické platformy jako je hloubková kamera či V-SLAM kamera, včetně postupu snímání a předzpracování množiny dat pro učení neuronové sítě. V závěru práce je proveden rozbor výsledků všech testovaných neuronových sítí, ze kterých byly na základě zvolených kritérií vybrány nejlepší, u kterých byla provedena detailní analýza.
  • Disertační práceOtevřený přístup
    Nástroje a algoritmy pro identifikaci osob s využitím kontury lidské ruky
    (Univerzita Pardubice, 2021) Moravec, Jaroslav; Pošík, Petr; Procházka, Aleš
    Student se v rámci disertační práce komplexně zabýval oblastí biometrické identifikace osob s využitím kontury lidské ruky a systematické korekce vad distorze optických soustav biometrických scannerů pro účely pořizování obrazů rukou. Cíl disertační práce byl návrh nových, případně inovovaných, metod a postupů v oblasti identifikace osob s využitím kontury lidské ruky v návaznosti na technické vybavení potřebné pro snímání obrazů lidské ruky. Předmětem výzkumu bylo sestavit návrh nových metod pro odstraňování distorse optických soustav biometrických scannerů. Byly uvažovány různé metody polynomiální korekce centrické distorse s využitím pokročilých evolučních algoritmů. Další oblastí výzkumu byly nové postupy a metody pro identifikaci osob s využitím kontury lidské ruky založené na pokročilých evolučních algoritmech. Výsledky návrhu korektorů distorze vad optických soustav byly ověřeny s využitím komparativních obrazů ze zvolené optické soustavy biometrického scanneru a také na komparativních obrazech obecného charakteru. Výsledky návrhu algoritmů pro identifikaci osob s využitím kontury lidské ruky byly prakticky ověřeny na veřejně dostupné komparativní databázi obrazů kontur rukou. Všechny navržené postupy byly porovnány s výsledky dosahovanými v rámci state-of-the-art v dané vědní oblasti.
  • Disertační práceOtevřený přístup
    Metodika určování propustnosti kolejišť železničních stanic s podporou počítačové simulace
    (Univerzita Pardubice, 2020) Diviš, Roman; Adamko, Norbert; Bulíček, Josef
    Železniční doprava představuje jeden ze základních způsobů dopravy osob a zboží. Infrastruktura železnice je restriktivnější a omezenější (než je tomu např. u infrastruktury automobilové dopravy) a případné technické problémy na zařízeních či přetížení části infrastruktury mohou negativně ovlivnit mnoho vlaků na železnici. Techniky určování kapacity na železnici slouží k analýze a vyhodnocení, jakou kvalitu provozu lze na dané části železniční infrastruktury (a s ní související realizovanou vlakovou dopravu) očekávat. Kapacitu lze zjišťovat s užitím různých technik a matematických aparátů, zahrnujících metody analytické, grafické a experimentální. Disertační práce se primárně věnuje návrhu inovativní metodiky pro určování kapacity železničních stanic s využitím techniky počítačové simulace. Navrhovaná metodika využívá techniku vnořených reflektivních simulací, která jako podpora rozhodování umožňuje hledat řešení konfliktů vznikajících při stochastických simulacích. Disertační práce se dále zaměřuje na popis techniky vnořených reflektivních simulací a jejich uplatnění jako obecné podpory rozhodování v simulaci. V poslední části práce je navržená metodika pro zjišťování kapacity železničních stanic aplikována na rozsáhlé případové studii.