GÁBEL, M. Algoritmy asistenčního systému řidiče [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2025.
Pan Gábel vypracoval práci na téma algoritmů asistenčního systému řidiče. Podle mě všech známých skutečností není dokument plagiátem. Míra podobnosti 9,9 % detekovaná systémem Theses je dána především formálními náležitostmi, obecným popisem v teoretické části a odkazováním na vlastní bakalářskou práci, na kterou DP navazuje. Dokument má nadstandardní rozsah – 107 normostran (úvod – závěr), celkem 123 stran, i přesto se autorovi podařilo v celém textu udržet logický sled, věcný a srozumitelný popis i vysokou formální i grafickou úroveň. Jazykovou úroveň nemohu plně posoudit, přesto jsem nenarazila na nějaké zjevné zásadní chyby. V rámci teorie (první dvě kapitoly – 44 stran) poskytl student ucelený přehled asistenčních systémů řidiče a teoretický základ zpracování obrazu. Obecný popis mohl být asi zkrácen nebo vynechán, zajímavější a pro práci přínosnější jsou podkapitoly věnujících se přímo jednotlivým řešeným úlohám. Pan Gábel si vybral tři samostatné problémy – rozpoznání dopravních značek, detekci jízdních pruhů a odhad vzdálenosti ostatních vozidel v zorném poli jedné kamery. U všech dílčích problémů v literatuře vyhledal a zpracoval vždy několik přístupů využívajících, jak tradiční metody zpracování obrazu, tak moderní metody strojového učení, především konvolučních neuronových sítí. Celkem pan Gábel využil 59 relevantních zdrojů, se kterými je v práci správně zacházeno. Praktická realizace začíná posbíráním vhodných datasetů – převzatých i vlastních, které musel student sám pracně anotovat. Architektura celého vytvořeného systému byla navržena jako modulární. Tvoří ji jednak vlastní moduly pro jednotlivé řešené úlohy, ale ty jsou i vzájemně propojeny a výsledky jsou prezentovány v rámci vizualizačního modulu. Postupy navržených algoritmů jsou důkladně popsány, implementovány v jazyce Python a v rámci možností i otestovány. Řešení, výběr a implementaci postupů, považuji za správné. Oceňuji, že úlohy jsou vyřešeny nejen samostatně, ale výsledky jsou vhodně integrovány a vizualizovány. To vyžadovalo mnoho práce navíc, například nejen detekovat vozidla a na základě šířky odhadnout jejich vzdálenost, ale také podle pozice a detekce jízdních pruhů vozidla přiřadit do stejného nebo vedlejších pruhů a dále odhadnout jeho i vlastní rychlost a určit směr pohybu. Navržené vizualizační rozhraní je intuitivní a přehledné, jednoduché, ale přesto poskytuje mnoho informací o celkové situaci před vozidlem a v jeho okolí. Vzhledem ke všem potřebným závislostem jsem se nyní nepokoušela program na vlastním PC rozběhnout, ale viděla jsem jej v chodu při konzultacích. Doporučený postup instalace je popsán v readme, přiložen je i seznam potřebných knihoven. Práci s programem by usnadnil i dobře strukturovaný a komentovaný kód. Pan Gábel pracoval na své diplomové práci velmi svědomitě. Start v prvním semestru byl sice spíše pozvolnější, o to intenzivněji ale pracoval v druhém semestru. Pravidelně konzultoval, prezentoval své dílčí výsledky a představoval plány do budoucna. Práce pana Gábela splnila stanovené cíle a ukázala, že student dokáže samostatně řešit komplexní úlohy. Výsledky práce jsou využitelné v oblasti vývoje asistenčních systémů řidiče a mají potenciál pro další vývoj a nasazení v praxi. Proto doporučuji práci k obhajobám s hodnocením A (90 b).
Práce patří k rozsáhlejším a řešená problematika k náročnějším. Student provedl rešerši řešené problematiky a její stav prezentoval v prvních dvou kapitolách. Již v této části hodnotil klady a zápory řešení v návaznosti na jeho práci. V této části čerpá převážně z literatury, se kterou vhodně pracuje a tato je v práci citována. Práci testoval na snímcích ze standardních databází a vlastních anotovaných dat, které popsal v kapitole 3, a videa vytvořil vlastní. Na základě rešerše zvolil tři oblasti řešení, kterým se dále věnoval a navrhl systém pro jejich zpracování. Všechny tři oblasti spolu s jejich problémy a výsledky jsou popsány v kapitole 4. Způsob vizualizace výsledků je následně popsán v kapitole 5. Práce má rozsah 105 stránek, čímž přesahuje doporučenou délku. Práce je však čtivá a problematika je popsána a hodnocena uceleně a v souvislostech. Prezentační a formální úroveň práce jsou na dobré úrovni. Práce obsahuje menší množství chyb (Např. str. 9 dvakrát uveden LiDAR. U obrázků s vlastním řešením (např.4.2, 4.5 …) by bylo vhodné použít odkazování obrázků a jednotlivých podobrázků jako u přebraných obrázků (např. 2.21). Obrázky by měly být odkazovány i když jsou na stejné stránce jako doprovodný text. U obr 4.5 došlo k přetečení mezi stránkami. V práci není jasné řešení detekce pruhů při přejezdu z pruhu do pruhu (str. 70 „řešíme pravou a levou čáru“). U popisu druhého řešení výpočtu čar (obr 4.9) by například bylo vhodné upřesnit vliv roztažení obrázku na přesnost a rychlost zpracování – roztažení snímku vede k nelineárnímu přidávání bodů, což mění jejich váhu pro následující výpočty a zvětšení počtu pixelů zpomaluje výpočty. Zajímavou informací by byla tabulka s dosaženými rychlostmi vyhodnocení. Postup řešení lze považovat za správný a práce ukazuje na celkové pochopení a zvládnutí dané problematiky. O velmi dobré orientaci v problematice i praktickém zvládnutí tématu svědčí nejen vlastní text, ale i přiložené soubory (zdroje a použité databáze) a ukázkové video po zpracování. Toto video však patří k jednodušším a bylo by vhodné např. u obhajoby ukázat řešení například v městském provozu se složitějším značením a přejezdy mezi pruhy. Předložená práce celkově svědčí o magisterských schopnostech studenta.
eVSKP id 167991