ZÁTOPEK, M. Metody strojového vidění pro rozpoznání dopravního značení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2015.
Pan Zátopek postupoval při vypracování své diplomové práce na téma „Metody strojového vidění pro rozpoznávání dopravního značení“ pečlivě, nikoli však vždy systematicky. Kromě vstupního zevrubného studia aktuálního stavu řešené úlohy se věnoval jednak pořízení vlastní obrazové galerie snímků dopravních značek pořízených za jízdy vozidlem a jednak implementaci řady algoritmů pro testování jejich použitelnosti v dané úloze. Z organizačního pohledu si ale diplomant příliš dobře nerozvrhl síly a zejména se často zbytečně tříštil na detailní implementaci a testech metod, které ještě nebyly ověřena jako principiálně vhodné. Vzhledem ke svým schopnostem tak nedošel ve zpracování práce tak daleko, jak jsem očekával. Pochválit lze celkovou samostatnost, smysl pro detail a docházku na pravidelné konzultace, v závěru práce každotýdenní.
Zadání patří k náročnějším po stránce odborné a časové. Zadání je možné považovat za splněné, snad až na bod požadující dosáhnout srovnatelné kvality s používanými systémy (předpokládám, že je míněn placený firemní SW), což je ovšem u této problematiky pro jednotlivce velice obtížný úkol. Práce svědčí o úsilí diplomanta při nastudování dané problematiky, při tvorbě a získání zpracovávaných dat a při testování algoritmů. Zároveň svědčí o orientaci v dané problematice. Celkový dojem z práce je ovšem výrazně ovlivněn stavem, kdy (patrně z nedostatku času v závěru prací) nedošlo k optimálnímu nastavení algoritmů a výslednou detekci tedy není možné označit jako kvalitní. Přístup k hodnocení výsledků je správný. Bohužel jak diplomant píše, neměl již dostatek času po zjištění kvality (která nedopadla nejlépe) algoritmy vylepšit, nebo hledat nové. K detekci dochází, ale zpracování je velice citlivé na jakékoli zhoršení vstupních dat (šum, zkreslení, …) Testy identifikace dopadly lépe při použití všech informací získaných během vyhodnocení, ovšem i zde je velký prostor pro zlepšování. Diplomant odvedl značné množství práce jak při studiu algoritmů tak při experimentálních zjištěních jejich funkce pro různé typy vstupních dat a algoritmů. Z provedených testů vyplývá, že chybí závěrečná fáze tvorby a to odladění algoritmů a popřípadě i volba algoritmů kvalitnějších. Je ovšem potřebné přihlédnout k obtížnosti a variabilitě řešeného problému, kdy nalezení správné kombinace algoritmů a jejich nastavení není snadným úkolem. Zvolená koncepce práce je správná, na převzaté části navazuje vlastní práce diplomanta. Písemná práce je sestavena v logickém sledu a rozsah kapitol odpovídá jejich důležitosti. Kapitola 2 uvádí rešerši současného stavu. Tato problematika je probrána široce, což plyne z úvah pro použití kamerových systémů v autonomních vozidlech. Přínosem této kapitoly jsou ukázky citovaných algoritmů na snímky dopravní situace (v práci to není explicitně uvedeno, ale jelikož u snímků nejsou odkazy na zdroj, předpokládám, že jsou to vlastní výsledky diplomanta). V kapitole 3 popisuje tvorbu vlastní databáze snímků i použité databáze veřejné. Pro použitý HW i použité databáze je proveden detailní popis vlastností. Vlastní databáze byla vytvořena za různých podmínek a (před)zpracována pro automatické vyhodnocování a testování (vytvoření anotací s polohou značek ve snímcích). Z dostupných databází našel tři, které se jeví jako vhodné a dostatečné pro otestování navrhovaných algoritmů. V kapitole 4 popisuje rozbor a základní testy algoritmů, včetně použitých metod. Jedná se o popis práce diplomanta, ne vždy je z popisu řešení zřejmé do jaké míry je vlastní prací diplomanta a které části kódu čerpá z dostupných knihoven. Například u citovaných funkcí není zřejmé, zda se jedná o funkce toolboxů prostředí MATLAB, nebo jsou prací diplomanta. U funkcí je ovšem popsána jejich hlavička a činnost. Nepřehledně je popsáno získání vzorků, se kterými se v této kapitole počítá. V kapitole 5 jsou shrnuty provedené experimenty s metodami popsanými v předchozích kapitolách. Shrnutí je provedeno pomocí sady tabulek. Postupně jsou popsány jednotlivé fáze lokalizace a určení typu značky. Práce je psána přehledně, v logickém sledu, termíny jsou uváděny postupně a navazují na sebe. V práci je menší množství překlepů a chyb (např. vzorec 1 str. 35, označení funkcí pro prahování jak logX je nešťastné, špatně vzorec 3 str. 38., není jasné, jak byly pořízeny data obr 4.4 (a dále), ). I když kvalita výsledného určení značky nepatří k nejlepším, je nutné ocenit vytvoření rozsáhlé vlastní databáze včetně anotací, vytvoření algoritmů a také rozsáhlé testování. Vzhledem k těmto skutečnostem navrhuji hodnocení C/77.
eVSKP id 85408