Ing. Justýna Frommová

Ing. Justýna Frommová

Ing. Matěj Jech

Katedra aplikované matematiky

Tato bakalářská práce se zabývá detekcí a klasifikací defektů v papírenských sítech, která jsou v mnoha ohledech podobná technickým textiliím. Cílem práce bylo navrhnout a sestavit snímací soustavu, která by umožnila sběr obrazových dat, data nasbírat a dále navrhnout algoritmy schopné automaticky detekovat a klasifikovat různé typy defektů, které mohou při výrobě síta vzniknout. V práci je popsán proces návrhu optické části, výběr vhodného osvětlení i kamerového systému. Dále jsou popsány jednotlivé metody zpracování obrazu včetně filtrací, transformací a segmentací, které byly pro detekci použity. Výsledkem je sada algoritmů, které na základě analýzy obrazu dokážou s určitou přesností rozpoznat a odlišit konkrétní typy defektů. V závěru práce jsou diskutovány výhody a omezení zvoleného řešení a možné směry dalšího vývoje.

Ing. Justýna Frommová

RNDr. Luděk Kleprlík, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Tato práce se zaměřuje na realistické a vizuálně přitažlivé spojování obrazů vozidel se zvoleným pozadím na základě 2D technik zpracování obrazu. Pro umocnění věrohodnosti obrazové syntézy jsou pro vozidlo generovány odrazy a stíny. Zvláštní pozornost je věnována parametrizovatelnosti a řízení výstupních vlastností jako je intenzita stínu, poloha světelného zdroje či vhodná deformace odrazu. V rámci realizace byl sestaven algoritmus implementující metodu Pixel Height pro modelování geometrie stínu s vylepšením o tzv. soft shadow, odraz vozidla pomocí sloupcové rotace s vyhlazením klouzavým průměrem a také bezešvé spojení popředí s pozadím skrze alpha blending a rozmazáním po hraně. Jsou prezentovány výsledky ve virtuálních místnostech i skutečném autosalonu. Výstupy algoritmu ukazují, že navržené řešení je schopno až na zmíněné výjimky produkovat esteticky i technicky akceptovatelnou úroveň výstupů vhodných pro marketingové účely.

Ing. Justýna Frommová

Ing. Jitka Hrabáková, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Práce se věnuje návrhu a tvorbě algoritmu, který je schopen automaticky vytvořit sestřih jízd ze záznamů závodů v surfingu. Zároveň přináší dataset 47 hodin anotovaných surfových videí. Klasifikační model využívající MobileNet a LSTM binárně klasifikuje snímky videa jako obsahující/neobsahující surfaře sjíždícího vlnu. Na jeho predikce jsou aplikovány metody vyhlazení signálu a vybrány momenty obsahující jedoucího surfaře. Z nich je vytvořen výstup ve formě sestříhaného videa. Výsledný algoritmus dosahuje upravené přesnosti 97 % a správně identifikuje 88 % jízd. Zcela vynechává pouze 1,5 % jízd.