MOŠKOVÁ, A. Pasivní optická detekce a klasifikace letících objektů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.

Posudky

Posudek vedoucího

Vlachová Hutová, Eliška

Slečna Andrea Mošková se ve své práci zabývala možností pasivní optické detekce letících objektů. Práci rozdělila do několika bloků, ve kterých nejprve teoreticky popsala problematiku optické detekce a zpracování obrazů a seznámila se s možností zpracování obrazů pro optickou detekci. V další části práce popisuje možné metody detekce a klasifikace pohybujících se objektů a zároveň i v této části vybírá nejvhodnější algoritmy pro finální klasifikaci letících objektů. V praktické části práce zvládla na velmi vysoké úrovni zpracovat velké množství dat, vytvořit testovací množiny, s velmi dobrými výsledky dokázala určit polohy objektů v obraze a vytvořila učící algoritmus pro automatickou detekci objektů v obraze. Tento algoritmus pak otestovala a statisticky vyhodnotila a popsala získaná data. Slečna Mošková na své práci pracovala velmi aktivně, především oceňuji její snahu, kdy se během dvou semestrů zvládla vypořádat s programovacím jazykem Matlab. Využívala také všechny konzultace, ke kterým přistupovala velmi aktivně a vždy přicházela skvěle připravená. Kvalita práce byla také podtržena úspěchem ve studentské konferenci EEICT 2022, kde slečna Mošková získala 2. místo v soutěžní kategorii Industrial Automation, Robotics and Artificial Intelligence II. Zadání bylo splněno, po formální stránce nemám žádné připomínky, a proto doporučuji práci k obhajobě.

Navrhovaná známka
A
Body
100

Posudek oponenta

Marcoň, Petr

Studentka Andrea Mošková se ve své bakalářské práci věnuje zpracováním dat z videokamery za účelem klasifikace letících objektů. Pomocí diferenčních algoritmů detekuje objekty v obraze, vymezuje oblast, kde se objekt pohybuje a následně používá metodu SVM (Support Vector Machine) s využitím SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) deskriptorů ke klasifikaci objektů. Pro tvorbu algoritmů používala primárně zejména program Matlab, ale také platformy .NET v jazyce C#. Navržené algoritmy úspěšně testovala a diskutovala možnosti zvýšení pravděpodobnosti úspěšné klasifikace. Prezentační a technická úroveň práce je na vysoké úrovni. Stejně tak studentka prokázala vysoký stupeň znalosti v řešené problematice. Formální úprava práce vykazuje jen drobné nedostatky, např. rovnice by měly být součástí věty a s tím souvisí i interpunkce. Odkazy na obrázky v textu by měly být malým písmenem, pokud nejsou na začátku věty. Práci hodnotím jako výbornou, svědčí o bakalářských schopnostech studentky.

Navrhovaná známka
A
Body
97

Otázky

eVSKP id 142710