Vyhledávání a identifikace spadených stromů v Lidarových datech s použitím metod umělé inteligence
but.committee | prof. RNDr. Jiří Bouchala, Ph.D. (předseda) doc. RNDr. Miroslav Kureš, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Pavel Štarha, Ph.D. (člen) prof. RNDr. Jan Franců, CSc. (člen) doc. RNDr. Libor Žák, Ph.D. (člen) | cs |
but.defence | Diplomant seznámil komisi s diplomovou prací a odpověděl na dotazy oponenta diplomové práce. Oponent - dr. Loučka - nebyl přítomen u obhajoby. Komise položila diplomantovi otázky k diplomové práci: Prof. Bouchala: od jaké délky už je to strom a kdy je to větev? Poznámka doc. Kureše: Proč tvar "spadený strom" místo "spadlý"? Prof. Bouchala: Kolik vrstev měla ta síť? Proč nestačí jedna vrstva? Prof. Franců: Vstupy jsou letecké - pohled shora? Jak jste srovnával výsledky, ručně? Student všechny otázky zodpověděl. | cs |
but.jazyk | čeština (Czech) | |
but.program | Matematické inženýrství | cs |
but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
dc.contributor.advisor | Procházková, Jana | cs |
dc.contributor.author | Šalomon, Filip | cs |
dc.contributor.referee | Loučka, Pavel | cs |
dc.date.accessioned | 2025-06-14T03:57:19Z | |
dc.date.available | 2025-06-14T03:57:19Z | |
dc.date.created | 2025 | cs |
dc.description.abstract | Tato diplomová práce se zabývá detekcí ležících kmenů ve skenech lesa. Nejprve je z mračna bodů vytvořen obraz, který je následně upraven. V obraze jsou potom modelem YOLOv8-OBB detekovány kmeny. Natrénovaný model je testován na datech z Boubínského pralesa. | cs |
dc.description.abstract | This master’s thesis focuses on the detection of fallen tree trunks in forest scans. The methodology involves transforming point cloud data into an image, followed by image processing. A YOLOv8-OBB model is then employed to detect tree trunks within the processed image. The trained model’s performance is tested on real-world data from the Boubín Forest. | en |
dc.description.mark | A | cs |
dc.identifier.citation | ŠALOMON, F. Vyhledávání a identifikace spadených stromů v Lidarových datech s použitím metod umělé inteligence [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2025. | cs |
dc.identifier.other | 165441 | cs |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11012/252428 | |
dc.language.iso | cs | cs |
dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství | cs |
dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
dc.subject | umělá inteligence | cs |
dc.subject | YOLOv8-OBB | cs |
dc.subject | detekce ležících kmenů | cs |
dc.subject | analýza obrazu | cs |
dc.subject | konvoluce | cs |
dc.subject | morfologické operace | cs |
dc.subject | artificial intelligence | en |
dc.subject | YOLOv8-OBB | en |
dc.subject | fallen tree trunk deetection | en |
dc.subject | image processing | en |
dc.subject | convolution | en |
dc.subject | morphological operations | en |
dc.title | Vyhledávání a identifikace spadených stromů v Lidarových datech s použitím metod umělé inteligence | cs |
dc.title.alternative | Search and identification of fallen trees in Lidar data using artificial intelligence methods | en |
dc.type | Text | cs |
dc.type.driver | masterThesis | en |
dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
dcterms.dateAccepted | 2025-06-13 | cs |
dcterms.modified | 2025-06-13-15:05:41 | cs |
eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta strojního inženýrství | cs |
sync.item.dbid | 165441 | en |
sync.item.dbtype | ZP | en |
sync.item.insts | 2025.06.14 05:57:19 | en |
sync.item.modts | 2025.06.14 05:33:48 | en |
thesis.discipline | bez specializace | cs |
thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav matematiky | cs |
thesis.level | Inženýrský | cs |
thesis.name | Ing. | cs |
Files
Original bundle
1 - 3 of 3
Loading...
- Name:
- final-thesis.pdf
- Size:
- 6.41 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- file final-thesis.pdf
Loading...
- Name:
- appendix-1.zip
- Size:
- 5.98 MB
- Format:
- Unknown data format
- Description:
- file appendix-1.zip
Loading...
- Name:
- review_165441.html
- Size:
- 10.18 KB
- Format:
- Hypertext Markup Language
- Description:
- file review_165441.html