HORA, A. Pokročilá analýza pohybujících se objektů v dopravě [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.
Úlohou študenta bolo navrhnúť a realizovať algoritmus, ktorý bude schopný využitím neurónovej siete analyzovať objekty vyskytujúce sa v obraze s praktickým zameraním v oblasti dopravy. Samotná práca je prehľadne členená a pomerne vhodným spôsobom rozoberá danú problematiku. Menším nedostatkom práce je, že sa v práci vyskytuje veľa typografických chýb. Naopak veľkým nedostatkom, respektíve problémom v študentov písomnej časti je skutočnosť , že jeho práca dosiahla pri kontrole plagiátov pomerne veľkú zhodu a to až 35 %. Pri dôkladnej kontrole bolo zistené, že student okopíroval, respektíve prepísal vlastnými slovami viacero kapitol a podkapitol. Pomerne veľká časť obsahu, konkrétne kapitola číslo 3, Konvoluční neuronové sítě (CNN) vykazovala najväčšiu zhodu so záverečnou prácou Detekce dopravních značek a semaforů, ktorej autorom je Jan Oškera. Spomínané skutočnosti vo výsledku dramaticky znižujú celkový dojem a odbornosť práce. V rámci riešenia praktickej časti záverečnej práce študent pracoval samostatne a podstate sa pravidelne snažil konzultovať priebeh svojho riešenia. V rámci letného semestral študent ale začal so samotným riešením záverečnej práce pomerne neskoro a to sa odzrkadlilo na jeho dosiahnutých výsledkoch. Zadanie práce praktickej časti bolo síce splne, ale jeho funkčnosť vykazuje chybovosť. Výsledkom práce študenta je naučený model neurónovej siete, ktorý je schopný klasifikovať a následne detekovať dané objekty v obraze. Za týmto účelom bol vytvorený dataset, ktorý študent sám pripravil, spracoval a následne anotoval. Výsledný naučený model bol následne rozšírený o algoritmus schopný sledovať trajektóriu vozidiel a následné počítanie týchto vozidiel v obraze. Vzhľadom na spomenuté skotočnosti záverečnú prácu študenta hodnotím 50 bodmi, E.
Student vypracoval bakalářskou práci na téma pokročilá analýza pohybujících se objektů v dopravě. Po formální stránce je práce průměrná. Obsahuje množství typografických chyb, překlepů a nekvalitních obrázků. Obrázky mají moc dlouhé popisy, které by měly být spíše v podkapitole popisující obrázky. Jako nejzávažnější nedostatek považuji několik vykopírovaných kapitol, nebo kapitol upravených pouze v několika synonymech. Konkrétně se jedná o kapitoly 1.1.1, 1.1.2 a 1.2 zkopírovaných z materiálu „Digitalizace a zpracování obrazu“ autorů Jaroslava Fiřta a Radka Holoty. Dále se jedná o kapitoly 3.1 (v podstatě celá) a 3.2.1, které jsou opsané z práce „Detekce dopravních značek a semaforů“ autora Jana Oškery. Ani jedna z prací není citována, nebo jsou přepsány jen s minimálním počtem změn. Navíc kapitola 3.2.1 obsahuje dvakrát nadpis „Řídící soubory“, což je podle původního textu chyba. Autor v této sekci také kopíruje jeden ze zdrojů původního textu [24], který však neobsahuje zmínku o práci a odkazuje úplně na jiný článek. Práce s literaturou je tristní, odkazy jsou často nefunkční, odkazují na jiné texty, nebo jsou citace nekompletní. Z praktické části práce není patrný autorův přínos. V kapitole 5.1.1 „Příkazy k natrénování modulu YOLOv4“, kde by měla být popsána autorova práce, nic není (tím není myšleno obsahově, ale kapitola neobsahuje žádný text). Tabulky nejsou číslovány ani dostatečně vysvětleny. Dále praktická část obsahuje většinou popis použitých nástrojů, kde jsou navíc nepřesné nebo zavádějící informace. Nechápu přínos kapitoly 5.3 „Screenshoty z běhu programu“, kde se nachází spousta obrázků, bez nějakého hlubšího vysvětlení. Jelikož práce neobsahuje podrobnější popis praktické části, nejsou přiloženy zdrojové kódy, není možné hodnotit splnění zadání. Práci taktéž považuji za plagiát, a tudíž hodnotím známkou F/30.
eVSKP id 141227