Detekce pádu a autonehody prostřednictvím Android smartphonu

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Martin Rožánek, Ph.D. (místopředseda) Ing. Marina Ronzhina, Ph.D. (člen) Mgr. Ing. Karel Sedlář, Ph.D. (člen) MUDr. Michal Jurajda, Ph.D. (člen) RNDr. Jan Balvan, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Mgr. Ing. Sedlář položil otázku: Je aplikace kompatibilní s Android Auto? Dala by se aplikace rozšířit i o pád na kole? MUDr. Jurajda položil otázku: Proč používáte pro detekci pouze akcelerometr? Student obhájil bakalářskou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykslovenština (Slovak)
but.programBiomedicínská technika a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMaděránková, Denisask
dc.contributor.authorRepčík, Tomášsk
dc.contributor.refereeRonzhina, Marinask
dc.date.accessioned2019-06-14T10:50:33Z
dc.date.available2019-06-14T10:50:33Z
dc.date.created2019cs
dc.description.abstractBakalárska práca „Detekcia pádu a autohavárie pomocou Android smartphonu“ popisuje teoretické spracovanie pádu človeka a autonehody. Pre vytvorenie vhodného modelu pre detekcie bol vykonaný zber údajov simulovaných pádov, denných aktivít a jazdy autom za pomoci 23 dobrovoľníkov. Pre detekciu pádu bola vytvorená neurónová sieť s presnosťou 86 %. Detekcia autohavárie prináša algoritmus využívajúci akcelerometer a GPS, ktorý podľa prítomnosti vysokého preťaženia a absencie jazdy dokáže vyhodnotiť prítomnosti kolízie. Aplikácia bola následne testovaná pomocou všetkých dostupných dát pomocou dobrovoľníkov, ktorí ju používali po dobu 520 h.sk
dc.description.abstractBachelor thesis “Detection of car accident and collapse by Android smartphone” describes theoretical basics of a collapse and a car accident. With help of 23 volunteers, data has been collected from daily tasks, simulating collapses and driving. Based on that a model with capability to classify a car accident was created. The detection of collapse uses neural network with accuracy of 86 %. The detection of car accident uses accelerometer and GPS. To indicate the car accident a high acceleration created by the accident and absence of moving car is required. Next, the application was tested by all available data and by the volunteers in daily life, who used the application for 520 h.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationREPČÍK, T. Detekce pádu a autonehody prostřednictvím Android smartphonu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.cs
dc.identifier.other118311cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/173624
dc.language.isoskcs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectPádsk
dc.subjectautohaváriask
dc.subjectAndroidsk
dc.subjectPythonsk
dc.subjectJavask
dc.subjectstrojové učeniesk
dc.subjectneurónová sieťsk
dc.subjectCollapseen
dc.subjectcar accidenten
dc.subjectAndroiden
dc.subjectPythonen
dc.subjectJavaen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectneural networken
dc.titleDetekce pádu a autonehody prostřednictvím Android smartphonusk
dc.title.alternativeDetection of car accident and collapse by Android smartphoneen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2019-06-13cs
dcterms.modified2019-06-14-09:50:40cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid118311en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 11:59:42en
sync.item.modts2021.11.12 11:17:08en
thesis.disciplineBiomedicínská technika a bioinformatikacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
4.75 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
641.15 KB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_118311.html
Size:
7.03 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_118311.html
Download
Collections
2019