2023
Browse
Recent Submissions
Now showing 1 - 5 of 138
- ItemDeveloping Brain Computer Interface for Imagined Movements(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Blašková, Barbora; Malik, Aamir Saeed; Jawed, SoyibaRôzne poruchy a choroby mozgu postihujú približne každého šiesteho človeka a veľa z nich necháva na pacientoch trvalé následky. Téma mentálneho zdravia je čoraz viac dôležitá, keďže každý desiaty človek má diagnostikovanú mentálnu poruchu. Je preto dôležité študovať orgán, ktorý je stále z veľkej čati záhadou - mozog. Diplomová práca sa zameriava na Brain Computer Interface (BCI) - rozhranie, ktoré ponúka priame komunikačné spojenie medzi mozgom a vonkajším svetom. Základná myšlienka BCI je veľmi jednoduchá - najprv získať signál z mozgu, dekódovať ho a vykonať akciu vychádzajúcu zo zámeru užívateľa. Jedna z metód ako pomocou mozgu priamo komunikovať sú predstavované pohyby, čo je metóda založená na fakte, že predstava pohybu vyvoláva v mozgu rovnakú odozvu ako skutočný pohyb. V diplomovej práci je navrhnuté použiť EEG a jeho relatívne novú metódu analýzy - mikrostavy. Klasifikátor na rozlišovanie medzi úlohami predstavovaných pohybov je navrhnutý ako kombinácia vlastností mikrostavov extrahovaných z rôznych oblastí mozgu s už známymi vlastnosťami, ako napríklad frekvenčné alebo časové vlastnosti signálu. Klasifikátory boli natrénované na 30 účastníkoch, pre každého zvlášť.Boli implementované dva odlišné klasifikátory - jeden na klasifikáciu nečinnosti oproti aktivite a druhý na klasifikáciu predstavy pohybu ľavej ruky verzus pravej ruky. Priemerná presnosť klasifikácie nečinnosti a aktivity bola 0.85. Priemerná presnosť klasifikácie predstavy pohybu ľavej a pravej ruky bola 0.74. Ukázalo sa, že mikrostavy sú užitočné pri rozlišovaní medzi rôznymi stavmi v kontexte predstavovaných pohybov a BCI, ale potrebujú určité vylepšenia z hľadiska ďalšieho výskumu.
- ItemSystém pro přenos diagnostických dat z automobilu(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Uhliar, Martin; Goldmann, Tomáš; Vašíček, ZdeněkV tejto diplomovej práci je rozobraný návrh a taktiež implementácia na softvérovej a hardvérovej úrovni zariadenia, ktoré slúži na komunikáciu a získavanie diagnostických dát z riadiacej jednotky automobilu. Získané dáta môžu byť uložené na strane zariadenia a taktiež odoslané prostredníctvom technológie LoRa a siete TheThingsNetwork do databázy na vzdialenom serveri. Pre dáta, ktoré je potrebné získať v reálnom čase je použitá technológia NB-IoT. Zaznamenané údaje sú prezentované formou mobilnej aplikácie, ktorá užívateľovi zobrazuje získané dáta a môže ho upozorniť na vzniknutý problém na vozidle. Zariadenie komunikuje s automobilom cez zbernicu CAN s použitím protokolu OBD2 a je ovládané ARM mikrokontrolérom.
- ItemSledování objektů pomocí radaru(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Rafajová, Kateřina; Maršík, Lukáš; Zemčík, PavelCílem této práce je upravit algoritmus Gtrack od společnosti Texas Instruments tak, aby byl použitelný v rámci jiných projektů v programovacím jazyce Python. Výhodou by mělo být především přehledné zadávání parametrů algoritmu. Práce s algoritmem skrze Texas Instruments je poměrně náročná, protože parametry ovlivňující tento algoritmus se zadávají prostřednictvím příkazové řádky. Ladit parametry je zdlouhavé a složité. Tato diplomová práce by měla umožnit jednodušší testování parametrů na nahraných datech. Algoritmus Gtrack využívá radarová zařízení. Radar vysílá signál, který se odráží od objektů v okolí a je zpět přijímán a zpracován. Výsledkem zpracování je 2D/3D point cloud (prostor kolem radaru). Z informací, které point cloud poskytuje je možné získat data týkající se objektů v okolí radaru. Základem je algoritmus Gtrack od společnosti Texas Instruments. Tato práce jej však umožňuje použít nezávisle na platformě od Texas Instruments. Sledovací algoritmus rozpozná jednotlivé objekty a po určitou dobu je dokáže monitorovat. Na základě rozpoznání a sledování daného objektu je možné spustit například nějakou další událost. Výsledkem je informace o objektech pohybujících se v okolí radaru. Hlavním přínosem je možnost využití algoritmu v rámci jiných projektů, jedinou podmínkou je vstupní point cloud ve správném tvaru.
- ItemVykreslování podmořských scén(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Smutný, Martin; Milet, Tomáš; Vlnas, MichalCílem této práce je vykreslení podvodních scén a světelných efektů typických pro takové scény interaktivně ve vysoké kvalitě. Práce se konkrétně zaměřuje na fyzikálně založené vykreslování oceanických vod, které mají komplexní a vysoce proměnlivé optické vlastnosti. Vykreslování takových prostředí vyžaduje simulaci simulaci rozptylu světla uvnitř vodního objemu. Byly důsledně prozkoumány relevantní metody pracující v reálném čase. Byla navrhnuta jednoduchá oceanická scéna, které se skládá z procedurálně generovaného terénu, vodního povrchu a atmosferického modelu. Byl navrhnut fyzikálně založený bio-optický model vodního objemu. Rozptyl prvního řádu je aproximován, tím, že jsou vykreslovány fyzikálně založené povrchové a volumetrické kaustiky, vznikající lomem světla skrze vodní povrch. Vícenásobný rozptyl je aproximován na základě vlastností takových vod. Navržené techniky byly implementovány. Scénu je možné vykreslit z pohledu nad i pod povrchem vody. Techniky vykreslují efekty vodního objemu v přijatelné kvalitě a interaktivity bylo dosaženo na GPU nižší třídy.
- ItemExtrakce informací z dokumentů(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Janík, Roman; Hradiš, Michal; Špaňhel, JakubS rozvojem digitalizace přichází potřeba analýzy historických dokumentů. Důležitou úlohou pro extrakci informací a dolování dat je rozpoznávání pojmenovaných entit. Cílem této práce je vyvinout systém pro extrakci informací z českých historických dokumentů, jako jsou noviny, kroniky a matriční knihy. Byl navržen systém pro extrakci informací, jehož vstupem jsou naskenované historické dokumenty zpracované OCR algoritmem. Systém je založen na modifikovaném modelu RoBERTa. Extrakce informací z českých historických dokumentů přináší výzvy v podobě nutnosti vhodného korpusu pro historickou Češtinu. Pro trénování systému byly použity korpusy Czech Named Entity Corpus (CNEC) a Czech Historical Named Entity Corpus (CHNEC), spolu s mým vlastním vytvořeným korpusem. Systém dosahuje úspěšnosti 88,85 F1 skóre na CNEC a 87,19 F1 skóre na CHNEC. Toto je zlepšení o 1,36 F1 u CNEC a 5,19 F1 u CHNEC a tedy nejlepší známé výsledky.