Bachelor´s works (KKY)

Permanent URI for this collection

Browse

Recent Submissions

Showing 1 - 20 out of 241 results
  • Item
    Automatická detekce typu události ve videozáznamu fotbalového\\ utkání
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2024) Kučera, Václav; Krňoul Zdeněk, Ing. Ph.D.; Kanis Jakub, Ing. Ph.D.
    Tato bakalářská práce se zabývá automatickou detekcí událostí ve videozáznamech fotbalových utkání. Jejím hlavním cílem je analyzovat a zpracovat videozáznamy za účelem nalezení klíčových událostí, jako jsou góly, rohové kopy, fauly a další významné momenty zápasu. V úvodu práce je představena motivace a využití této úlohy, včetně přehledu současných metod a technologií, které se pro detekci událostí ve fotbalu využívají. Následně se práce věnuje metodám strojového a hlubokého učení, které jsou klíčové pro analýzu videozáznamů. V praktické části je popsána aplikace použitého modelu na videozáznamy zápasů nižších českých fotbalových soutěží, včetně přípravy vlastních dat, trénování modelu, provedení experimentů a vyhodnocení jejich výsledků. Závěrem jsou diskutována možná vylepšení, nedostatky a další směry výzkumu v této oblasti.
  • Item
    Modelování a identifikace portálových jeřábů
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2024) Sukovatý, Daniel; Goubej Martin, Doc. Ing. Ph.D.; Helma Václav, Ing.
    Tato bakalářská práce se zabývá návrhem metod pro identifikaci neznámých parametrů jeřábu. Předpokládáme znalost struktury modelu, části sady fyzikálních parametrů a dalších dat získaných experimentem. Celkový čas identifikační metody, včetně experimentu, by měl být krátký z důvodu vícenásobné opakovatelnosti v reálném čase. Výsledné metody budou použity pro tlumení kmitů i přes častou výměnu zátěže. První část se zabývá odvozením matematického modelu ve formě pohybových rovnic a následně linearizací systému. Další částí je validace modelu na základě experimentální identifikace reálného systému. Následující část se zabývá propojením experimentálních dat a známých fyzikálních parametrů za účelem výpočtu neznámých parametrů. Navazující částí je návrh experimentu, který za rozumnou dobu zajistí potřebné experimentální data pro použití k výpočtu z předchozí části. Nakonec bude provedeno ověření všech metod formou srovnání chování pro různé délky lana.
  • Item
    Intuitivní programování robotů pomocí lankových systémů
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2024) Svoboda, Jan; Švejda Martin, Ing. Ph.D.; Langmajer Martin, Ing.
    Tato bakalářská práce se zaměřuje na návrh systému pro intuitivní programování manipulátorů s využitím lankových enkodérů. Práce zahrnuje matematické odvození přímé kinematické úlohy, řešení problematiky s nejednoznačností řešení a analýzu pracovního prostoru. Pro validaci získaných vztahů byl implementován simulační model.
  • Item
    Návrh řídicího systému pro autonomní RC automobil
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2024) Vodrážka, Adam; Flídr Miroslav, Ing. Ph.D.; Bouček Zdeněk, Ing.
    Tato bakalářská práce se zabývá návrhem řízení pro autonomní RC autíčko jezdící po trati, s účelem volby a sledování závodní trajektorie a minimalizace času, potřebného pro projetí tratě. Čtenáři je popsán model autíčka a je představeno prediktivní řízení (MPC - model predictive control), to je způsob řízení na základě predikce chování z modelu. Dále bude představen způsob získávání referenční trajektorie, kterou se bude autíčko snažit následovat.
  • Item
    Predikce rizika zhoršení u pacientů s roztroušenou sklerózou
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2024) Hanzl, Marek; Picek Lukáš, Ing. Ph.D.; Lehečka Jan, Ing. Ph.D.
    Cílem této práce bylo navrhnout, otestovat a vyvinout systém pro automatickou predikci rizika zhoršení a kumulativní pravděpodobnosti zhoršení pacientů s roztroušenou sklerózou. Pro tento účel bylo vybranáno a otestováno několik datových sad, modelů a metrik. Pro predikci vývoje roztroušené sklerózy jsme využili standardních metod, tj. Random Forest, Gradient Boosting, ale i nově navrženého transformeru, tj. SurvTRACE, jež jsme dále významně zpřesnili díky (i) optimalizaci trénovacích hyperparametrů, (ii) zvolení vhodné validační procedury a (iii) předzpracováním dat. Funkčnost nově navrženého systému jsme ověřili v rámci soutěže iDPP@CLEF, zaměřené na pomoc lékařům při predikci vývoje nemoci použitím metod založených na umělé inteligenci. Účast v soutěži poskytla skvělé možnosti pro srovnání dosažených výsledků s dalšími tými, jež se problematikou zabývají. Přesnost jsme vyhodnotili jak na validační, tak na testovací sadě v rámci soutěže, kde jsme dosáhli dvou prvních míst z celkem čtyř úloh, kterých jsme se účastnili. Ve zbylých jsme získali druhé a třetí místo. Jako nejlepší se ukázala metoda založená na algoritmu Random Forest, která dosáhla průměrného C-indexu 0.834 při predikci celkového rizika zhoršení a průměrného skóre AUROC 0.881 při predikci kumulativní pravděpodobnosti zhoršení.
  • Item
    Rozpoznávání řeči pomocí neuronových sítí s navazujícím sequence-to-sequence modelem
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2024) Šulc, Matěj; Lehečka Jan, Ing. Ph.D.; Šmídl Luboš, Ing. Ph.D.
    Tato bakalářská práce se zaměřuje na vývoj a optimalizaci systému rozpoznávání řeči využívající kombinaci dvou hlavních technologických nástrojů z domén zpracování akustických signálů a přirozeného jazyka, a to neuronové sítě Wav2Vec2.0, která je doplněna o sequence-to-sequence model T5. Cílem je zvýšit přesnost převodu mluveného slova na textový formát. V první části práce je proveden rozbor metody Wav2Vec2.0, která slouží k extrakci významných akustických informací z audio nahrávek a vytvoření textové reprezentace. Následně je popsán sequence-to-sequence model T5, jenž slouží k úpravě získaného přepisu řeči, jelikož na rozdíl od Wa2Vec2.0 modelu vychází ze znalostí o přirozeném jazyce. Tyto dva klíčové prvky jsou následně integrovány do funkčního systému pro rozpoznávání řeči.
  • Item
    Transport břemene pomocí bezpilotního letounu
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2024) Kozel, Lukáš; Bouček Zdeněk, Ing.; Flídr Miroslav, Ing. Ph.D.
    Tato bakalářská práce se soustředí na vývoj a implementaci algoritmu pro řízení dronu s nákladem zavěšeným volně pod dronem s cílem efektivně tlumit oscilace nákladu během letu. Nejdříve je odvozen matematický model řízeného systému, který je klíčový pro následný návrh LQ (lineárně kvadratického) regulátoru. Následuje návrh a implementace řídícího algoritmu, který je zásadní pro aktivní tlumení oscilací nákladu. Algoritmus je poté nasazen na simulační model. Algoritmus je testován v prostředí PX4 Autopilot v software in the loop, což umožňuje důkladné ověření funkčnosti před potenciálním nasazením na reálný systém. Dále byl pro propojení řídícího systému s virtuálním soupravou dron s nákladem využit ROS2, což zajišťuje efektivní komunikaci. Závěrečná část práce se věnuje validaci implementovaného algoritmu prostřednictvím testovacích scénářů s cílem ověřit jeho schopnost efektivně řídit dron a aktivně tlumit oscilace nákladu za různých podmínek.
  • Item
    Distribuovaný způsob řešení pro Economic Dispatch Problem
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2024) Praum, Jiří; Kubíček Karel, Ing.; Čech Martin, Ing. Ph.D.
    Celá tato práce je věnována zkoumání Economic Dispatch Problem (EDP) v energetických sítích a to zejména se zaměřením na distribuovaný způsob řešení. Výsledky decentralizovaného algoritmu budou porovnány s klasickou centralizovanou metodou a bude tak ověřeno, zda opravdu poskytují oba přístupy stejné výsledky. EDP je problémem optimalizace výroby elektřiny s cílem minimalizovat náklady a zajistit dostatečné dodávky elektřiny podle poptávky. Vzhledem k rostoucímu významu obnovitelných zdrojů energie a liberalizace trhů s elektřinou nabývá EDP stále větší relevance. Tato práce si klade za cíl porovnat efektivitu centralizovaných a decentralizovaných metod pro řešení EDP v kontextu moderních energetických sítí. Zaměřuje se na zkoumání možností decentralizovaných přístupů a jejich schopnosti dosáhnout srovnatelných výsledků s tradičními centralizovanými metodami.
  • Item
    Sledování pohybu pracovního nástroje a replikace pohybu robotem
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2024) Kejval, Filip; Švejda Martin, Ing. Ph.D.; Reitinger Jan, Ing.
    Tato práce se zabývá možností využití komerčně dostupného systému virtuální reality HTC Vive a rozšířeného Kálmánova filtru pro přesné a spolehlivé on-line sledování libovolného pracovního nástroje či objektu v průmyslových řešeních a následnou replikací zaznamenané dráhy robotickým manipulátorem. Je zde popsán proces získání dat, jejich zpracování a následné porovnání sledovacích schopností s reálným robotickým systémem Staubli TX40.
  • Item
    Kooperativní řízení multiagentního systému se zaměřením na detekci a ošetření kolizí
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2024) Kolář, Petr; Kubíček Karel, Ing.; Myslivec Tomáš, Ing.
    Tato bakalářská práce se zabývá kooperativním řízením multiagentního systému, zejména úlohami detekce a ošetření kolizí mezi agenty a překážkami. Cílem práce je vysvětlit a demonstrovat metody pro řízení skupin autonomních agentů tak, aby bylo dosaženo koordinovaného pohybu s minimálním rizikem kolize. Práce se věnuje analýze existujících algoritmů hejnového chování a jejich adaptací pro potřeby prevence kolizí s překážkami. Dále zkoumá využití konceptů teorie grafů a jejich vliv na topologii a vztahy mezi agenty. Následně se práce zaměřuje na vysvětlení vybraného algoritmu včetně popisu informačního toku, typu možných překážek a analýzou stability. V rámci práce jsou vytvořeny a otestovány simulace demonstrující shlukování agentů v definovaném cíli a jejich reakce na výskyt překážek. U všech příkladů jsou diskutovány vlastnosti systému a důsledky funkcí využitých na řízení multiagentního systému.
  • Item
    Sledování dronu
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2024) Herman, Jakub; Bouček Zdeněk, Ing.; Neduchal Petr, Ing. Ph.D.
    Tato bakalářská práce se zabývá vývojem a implementací algoritmu pro sledování dronů v konfiguraci leader-follower s využitím technologií ROS2 a PX4 Autopilot, včetně simulačního prostředí Gazebo garden. Cílem je navrhnout a experimentálně ověřit systém, který umožňuje sledujícímu dronu efektivně následovat vedoucí dron s vysokou přesností, i v dynamických nebo krizových situacích. V práci jsou popsány veškeré komponenty systému, včetně komunikace a metody detekce a lokalizace dronů. Výsledky experimentů ukázaly, že navržený systém dokáže přesně sledovat trajektorie a dynamicky reagovat na změny v prostředí. Práce v závěru diskutuje potenciál pro vylepšení v oblasti autonomních dronových technologií.
  • Item
    Návrh systému na tvorbu počítačového modelu skutečného objektu vhodného pro následný 3D tisk
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2024) Gaier, Jakub; Neduchal Petr, Ing. Ph.D.; Myslivec Tomáš, Ing.
    Tato práce se zabývá návrhem systému na tvorbu počítačového modelu skutečného objektu vhodného pro následný 3D tisk. Cílem práce je seznámit se se základními principy 3D skenování a tvorbou 3D modelu z naměřených dat až po jeho úpravu pro 3D tisk. Následně je dle prostudované literatury navržen vlastní systém pro tvorbu počítačového modelu. Pro pořízení dat je použita hloubková kamera Intel RealSense D435i a data jsou zpracována na notebooku. Dosažené výsledky jsou prezentovány na vytisknutém modelu.
  • Item
    Detekce objektů s využitím textových dotazů
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2023) Majer, Filip; Švec Jan, Ing. Ph.D.; Hrúz Marek, Ing. Ph.D.
    V teoretické části práce je představena obecná teorie dopředných, rekurentních a konvolučních neuronových sítí. Následuje podrobný popis Transformer architektury, použitých modelů a datasetů pro detekci objektů. V praktické části práce byla navržena architektura modelu pro detekci objektů v obrazu s využitím textových dotazů. Dotazy mohly být jednoslovné nebo ve formě vět. Pro obě varianty bylo natrénováno několik modelů s různými kombinacemi parametrů. Na závěr byly tyto modely vyhodnoceny a byla navržena některá vylepšení.
  • Item
    Analýza výkonu operatéra během nácviku chirurgického šití z videa
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2023) Viktora, Jan; Jiřík Miroslav, Ing. Ph.D.; Vyskočil Jiří, Ing.
    Tato práce se zabývá tvorbou algoritmu, který bude schopen detekovat určité medicínské nástroje (jehelec, pinzetu, nůžky) z obrazu. Další algoritmus bude schopen detekovat různé objekty v obraze, tato detekce bude použita k předzpracování videa. Společně tyto detekce vytvoří pro uživatel statistiku a ohodnocení výkonu. Nejprve jsou shrnuté současné přístupy ke zpracování obrazu. Dále jsou popsány datasety potřebné k trénování neuronových sítí. Poslední část se věnuje ověření funkčnosti natrénovaných neuronových sítí.
  • Item
    Simulátory přístupů k úloze Simultánní lokalizace a mapování vytvořené pro systém ROS2
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2023) Valtr, Ondřej; Neduchal Petr, Ing. Ph.D.; Flídr Miroslav, Ing. Ph.D.
    Tato bakalářská práce se věnuje problematice Simultánní lokalizace a mapování. Úloha je korektně formulována a je uvedena její matematická pravděpodobnostní podoba, jak bývá definována a se kterou je dále pracováno. Rozsáhlá část práce popisuje tři základní přístupy, pomocí nichž lze tuto úlohu řešit. Tyto přístupy byly následně implementovány v jazyce Python. Následně je problém zjednodušen na 2D případ (pozice robota v rovině s úhlem značícím jeho orientaci). Vytvořené zdrojové kódy byly začleněny do struktury systému ROS2, což vyžadovalo jejich úpravu. V ROSu2 tak vznikla jednoduchá aplikace, která výsledné simulátory založených na daných přístupech spouští a poskytuje data pro jejich porovnání. Posledním krokem bylo výsledné trajektorie vykreslit pomocí nástroje ROSu2 pro 3D vizualizaci robotických aplikací: RViz2. Hlavním přínosem této práce je implementace a otestování systémů řešících Simultánní lokalizaci a mapování v rámci ROS2.
  • Item
    Detekce akustických událostí
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2023) Tauš, Daniel; Šmídl Luboš, Ing. Ph.D.; Bulín Martin, Ing. M.Sc.
    Tato práce se zabývá neuronovými sítěmi pro detekci a klasifikaci audio signálu. V první kapitole se seznámíme se strojovým učením, druhy neuronových sítí, jak zpracováváme signál a jak se výsledky vyhodnocují. Druhá kapitola obsahuje experimenty na ozkoušeném datasetu Speech Commands Dataset a experimenty s tvorbou dat pro neuronové sítě. Třetí kapitola se věnuje detekci akustických událostí na vlastním datasetu, na kterém se testují již vyzkoušené postupy z druhé kapitoly.
  • Item
    Analýza nástrojů a pipeline pro zpracování long-read sequencing dat
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2023) Soukupová, Barbora; Houdová Lucie, Ing. Ph.D.; Holubová Monika, Mgr. Ph.D.
    Long-read sekvenování je technologie, která způsobila revoluci v oblasti genomiky. Na rozdíl od dříve používaných sekvenačních technik, které dokážou přečíst pouze krátké úseky DNA, long-read sekvenování dokáže číst až desítky tisíc bází najednou, což poskytuje nový a komplexnější pohled na genom. Tato práce představuje principy long-read sekvenování a jeho výhody a nevýhody oproti jiným metodám sekvenování. Cílem této práce je poskytnout přehled dostupných nástrojů a pipeline, které jsou k dispozici pro analýzu dat z long-read sekvenování, a také shrnout současné aplikace.
  • Item
    Analýza přístupů k autonomnímu přistání dronu na plošině
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2023) Kovář, Jan; Neduchal Petr, Ing. Ph.D.; Bouček Zdeněk, Ing.
    Tato bakalářská práce se zabývá analýzou přístupů k autonomnímu přistání dronů na plošině. Výzkum je zaměřen na bezpilotní letouny a jejich široké spektrum využití v různých oblastech. Hlavním cílem je prozkoumat různé metody detekce bezpečné přistávací plochy, včetně využití kamer, LiDARu a jejich kombinace. Dalším cílem je zkoumat autonomní přistání dronů pomocí simulace. Práce obsahuje teorii bezpilotních letounů, jejich klasifikaci a způsoby ovládání. Dále jsou popsány různé typy přistávacích ploch a metody detekce bezpečné plochy. Pro testování a výzkum je využito simulačního prostředí s použitím ArUco značek pro detekci plochy. Výsledky práce poskytují cenné poznatky pro další výzkum a zdokonalování autonomních systémů pro přistání dronů na plošině.
  • Item
    Automatická segmentace satelitních snímků
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2023) Balda, Pavel; Gruber Ivan, Ing. Ph.D.; Hlaváč Miroslav, Ing. Ph.D.
    Úloha automatické segmentace satelitních snímků nachází využití v mnoha oblastech moderního výzkumu. V první části této práce jsou prezentovány možné přístupy k problematice a dostupná data. Většina práce se poté věnuje přístupům k sémantické segmentaci satelitních snímků na benchmarkovém datasetu LoveDA, kdy jsou v rámci práce prezentovány nejprve vybrané metody s ruční extrakcí příznaků a jejich výsledky na vybraném datasetu a následně postupný vývoj metod hlubokého učení umělých neuronových sítí s vyhodnocením v soutěži LoveDA Semantic Segmentation. Hlavní výstupy práce tvoří shrnutí problematiky, statistiky použitých metod a funkční segmentační model neuronové sítě.
  • Item
    Neuronové sítě pro porozumění řeči
    (Západočeská univerzita v Plzni, 2023) Kimlová, Vladimíra; Bulín Martin, Ing. M.Sc.; Švec Jan, Ing. Ph.D.
    Neuronové sítě jsou dnes dominantním nástrojem pro mnoho úloh v oblasti strojového učení a umělé inteligence. Avšak pro dosažení vysoké přesnosti řešení dané úlohy je potřeba velké množství anotovaných dat pro trénování sítě, což může být časově náročné a drahé. Tato bakalářská práce se zaměřuje na využití lidské interakce při trénování neuronových sítí (tzv. human-in-the-loop přístup) s cílem umožnit neuronové síti se učit nové věci v reálném čase a rychle a flexibilně reagovat na nové situace. Výsledná metoda umožňuje adaptivní dotrénování libovolných vzorků a tříd v reálném čase na neuronové síti pro klasifikaci záměru. Tento proces je uskutečněn prostřednictvím interaktivního hlasového dialogu a Sentence Transformeru. Síť pro klasifikaci záměru byla vytvořena pomocí transfer learningu pro efektivnější trénování a zlepšení schopnosti generalizace. Celý systém je navržen tak, aby byl snadno použitelný a mohl být nasazen na zařízení s omezenými výpočetními zdroji, jako je Raspberry Pi.
OPEN License Selector