Disertační práce / Dissertations FEI (Ph.D.)
Permanentní URI k tomuto záznamuhttps://hdl.handle.net/10195/38790
Procházet
2 výsledky
Search Results
Disertační práce Otevřený přístup Aplikace hlubokých neuronových sítí při zpracování obrazu(Univerzita Pardubice, 2024) Štursa, Dominik; Doležel, Petr (školitel); Komínková Oplatková, Zuzana; Kotyrba, MartinTato 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 práce Otevřený přístup Systém automatického mapování 3D prostoru(Univerzita Pardubice, 2019) Chmelař, Pavel; Dobrovolný, Martin; Skapa, Jan; Tkáč, JozefPráce je tematicky orientována do oblasti systémů automatizovaného skenování a mapování třírozměrných prostorů s využitím fúze obrazových a dálkoměrných senzorů. Obsahuje tři hlavní části zahrnující popis vlastního navrženého optického skeneru prostředí, registraci mračen bodů a jejich zpracování pro základní detekci objektů se stanovením prostorových parametrů, vizualizaci a redukci popisných bodů. První část je zaměřena na popis vlastního optického skeneru prostředí a tvorbu výstupního barevného mračna bodů z měřicích snímků. Segmentace laserové čáry pomocí Gaussian mixture modelu, výběr nejlepšího laserového elementu a určení jeho středu je detailně vysvětlena. Druhá část se zabývá předzpracováním mračen bodů, registrací individuálních skenů z různých míst v prostředí. Dvě hlavní metody ICP a NDT jsou porovnány na sestavení uceleného mračna bodů z rozsáhlého patra budovy. V poslední části jsou představeny navržené metody pro zpracování mračen bodů zahrnující tvorbu hloubkového obrazu z libovolné pozice v mračnu bodů se zvolenou orientací virtuální kamery. Rovněž popisuje nový navržený koncept zpracování mračen bodů pomocí úrovňového obrazu a prostorové analýzy dat pro detekci rovin, jejich zpracování, vektorizaci a barevnou vizualizaci. Dosažené výsledky jsou ověřeny a porovnány na skutečném prostředí.
