Bakalářské práce
Statistické modelování časových řad souvisejících s Covid-19
Autor
Oleh Kuznetsov
Rok
2021
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Radomír Žemlička
Katedra
Anotace
V letech 2020-2021 zažívá celý svět potíže způsobené globální epidemií nového viru SARS-CoV-2. Cílem této práce je statistická analýza časových řad souvisejících s pandemií COVID-19 v České republice a zkoumání využitelnosti modelů Facebook Prophet a Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) k analýze a predikci vývoje pandemických procesů. Tato práce propojuje globální změny, které nastaly ve vybraných časových řadách, s poskytnutými vládními omezeními (lockdown, nošení obličejové masky apod.).
Modelování a vlastnosti autoregresních procesů
Autor
Artem Tokarevskikh
Rok
2021
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Karel Klouda, Ph.D.
Katedra
Anotace
Problematika streamovaných dat přitahuje v poslední době mnoho pozornosti v odvětvích jako jsou IoT, sociální sítě či elektronický obchod. Jde o data, která jsou svými zdroji kontinuálně generovaná a je potřeba je zpracovávat v reálném čase. Vzhledem k vysoké frekvenci jejich získávání je potřeba využívat metody, které jsou výpočetně minimálně náročné a zároveň mají minimální požadavky na paměť. Autoregresni (AR) modely jsou jedním ze základních přístupů k modelování časových řad. Myšlenka autoregresních modelů spočívá v tom, že současná hodnota řady je lineárně závislá na hodnotách předchozích. Díky své struktuře AR modely umožňují efektivně zpracovávat streamovaná data i v situacích, kdy složitější modely nemohou být kvůli související výpočetní a paměťové náročnosti využity. Tato práce zkoumá AR procesy a jejich vlastnosti, nastiňuje teorii, která za nimi stojí, a uvádí příklad AR modelování na reálných datech týkajících se průběhu pandemie COVID-19 v České republice.
Porovnání národních časových řad vývoje COVID-19
Autor
Michael Kolínský
Rok
2021
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Radomír Žemlička
Katedra
Anotace
Tato práce se zabývá analýzou národních časových řad denního počtu nově nakažených virem COVID-19. Data jsou převzatá ze Světové zdravotnické organizace. Ve fázi předzpracování dat jsou národní řady přeškálovány na počet obyvatel v dané zemi. Datům je snížena dimenzi s pomocí metody Piecewise aggregate approximation a jsou odstraněny všechny složky časových řad s vyjímkou trendu. V práci jsou definovány čtyři metody porovnání časových řad jako Dynamic Time Warping (DTW), Edit Distance With Real Penalty (ERP), Longest Common Subsequence Similarity (LCSS) a Diskrétní Fréchetova vzdálenost. V další fázi je na předzpracovaná data aplikován algoritmus aglomerativního hierarchického shlukování s použitím průměrné párové vzdálenosti a využitím předchozích metrik. V poslední fázi jsou zvoleny výsledné počety shluků pro všechny metriky s využitím dendrogramu. V závěru práce se nachází vykreslené shluky, které jsou diskutovány spolu s vlastnostmi použitých metod měření vzdálenosti.
Aproximace v logistické regresi
Autor
Eliáš El Frem
Rok
2022
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Ondřej Tichý, Ph.D.
Katedra
Anotace
Logistická regrese je klasifikační metoda používaná při strojovém zpracování dat. Tato práce se zabývá optimalizací Bayesovského odhadu parametrů logistického modelu pomocí Laplaceovské aproximace. Dosavadní metody většinou spoléhají na suboptimální Laplaceovské aproximace. Tato práce jde ještě o krok dále. Zkoumá dopad přesnější aproximace na kvalitu odhadu. Výsledky výpočetně náročných optimalizací jsou zde porovnány s tradičními optimalizacemi, jež jsou sice výpočetně jednodušší, ale také méně přesné.
Sledování více cílů pomocí PHD filtrů
Autor
Petr Jechumtál
Rok
2023
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Tomáš Vlk
Katedra
Anotace
Tato práce se zaměřuje na problém sledování více cílů, což je stále velmi náročná disciplína. Zabývá se nejistotou spojení mezi měřením a cílem v prostředí se zvýšeným šumem. Cíle se navíc mohou objevovat a mizet víceméně náhodně. Řešení popsané v této práci je založeno na bayesovské inferenci a sestává z filtrů hustoty pravděpodobnostních hypotéz. Tento přístup zahrnuje modelování příslušných množin cílů a měření jako náhodné konečné množiny. K šíření aposteriorní intenzity, což je statistika prvního řádu náhodné konečné množiny cílů v čase, se používají rekurze hustoty pravděpodobnosti.
Predikce výsledků UFC na základě statistik a sentimentu
Autor
Roman Isaev
Rok
2023
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
RNDr. Vladimíra Sečkárová, Ph.D.
Katedra
Anotace
Tato práce se zabývá rešerší teorie oboru jenž se nazývá Analýza Sentimentů a studuje možnosti použití sentimentů uživatelů kteří je nechávají na online platformách ve formě komentářů k predikci budoucích výsledků zápasů v UFC. Dále, tato práce používá již známe metody založené na minulých statistikách a dosahuje výsledků porovnatelných s předchůdci. Nakonec, tato práce slouží jako důkaz toho, že sentimenty můžou mít vysokou hodnotu k predikci výsledků UFC, neboť dosahuje vysoké přesnosti na studovaném případě při predikci pomocí příspěvků na Twitteru.
Návrh a implementace doporučovacího systému pro knihy
Autor
Damián Baraník
Rok
2023
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
RNDr. Vladimíra Sečkárová, Ph.D.
Katedra
Anotace
Odporúčacie systémy sú skoro každodennou súčasťou našich životov. Je potrebné vynaložiť značné úsilie an hľadanie nového knižného titulu an základe osobných preferencií. Na zjednodušenie tohto procesu, väčšina online predajcov využíva schopnosti odporúčacích systémov na propagáciu ďalších produktov pre ich zákazníkov. V práci ukazujeme najmoderjenšie riešenia a analyzujeme rozdielne prístupy k odporúčaciemu procesu. Na základe analýzy vytvárame odporúčací systém pre knihy. Náš systém kombinuje viaceré odporúčacie algoritmy a dáva užívateľovi možnosť nastaviť špecifickosť odporúčania.
Informační systém o dostupnosti léků
Autor
Dominik Kyjevský
Rok
2024
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Pavel Náplava, Ph.D.
Katedra
Anotace
Tato bakalářská práce se zabývá analýzou veřejně dostupných dat od Státního ústavu pro kontrolu léčiv, zejména dat o léčivých přípravcích a historických dat o dodávkách a výdejích léků, s cílem navrhnout model pro predikci budoucích dodávek a výdejů.
Byla implementována webová aplikace, která uživatelům umožňuje vyhledávat léky nebo látky a poskytuje klíčové informace včetně statistických grafů dodávek, výdejů a jejich predikcí.
Ekonomicko-manažerské vyhodnocení aplikace zahrnuje analýzu nákladů na vytvoření a provoz, návrhy na financování a možnosti dalšího rozvoje aplikace. Výsledkem vyhodnocení je vysoký potenciál zisku v případě placené spolupráce s lékárnami.
Přínosem této aplikace je vysoká přesnost predikce budoucích výdejů a dodávek léků, na základě které mohou uživatelé reagovat na možné budoucí nedostatky s předstihem.
Analýza progresí u pacientů s rakovinou plic
Autor
Martin Skala
Rok
2024
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Marko Šidlovský
Katedra
Anotace
Hlavním cílem této práce bylo analyzovat a určit možné predikce progrese rakoviny plic. Na základě těchto výsledků se dospělo k závěru, že lze předvídat progrese pacientů s rakovinou plic. Podařilo se dosáhnout vysoké přesnosti s machine learning modelem náhodným lesem s boostingem, který dosahoval ohromujících výsledku s balancovanou přesností 94.75% a s F1 skórem 92.47%. Výzkum potvrzuje důležitou roli strojového učení ve zdravotnictví, kdy správný model dokáže usnadnit práci doktorů i lékařských odborníků.
Cubature Kalman filtering in engineering practice
Autor
Petr Fiedler
Rok
2024
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Ondřej Tichý, Ph.D.
Katedra
Anotace
Tato práce zkoumá kubaturní Kalmanův filtr, algoritmus určený pro odhad stavu systému v reálném čase v rámci nelineárních modelů. Tento filtr má silné teoretické základy, avšak originální představení tohoto algoritmu může být hůře přístupné kvůli jeho závislosti na pokročilých matematických konceptech. Práce si klade za cíl pečlivě představit jeho odvození, tak, aby bylo přístupnější. Součástí toho jsou v této práci vysvětleny matematické principy klíčové pro odvození tohoto algoritmu. Kubaturní Kalmanův filtr je dále porovnán s jinými nelineárními filtračními algoritmy, aby byly zdůrazněny jeho jedinečné vlastnosti. Práce také demonstruje účinnost a fungování filtru na praktických příkladech.
Systém statistického řízení půjček
Autor
Jaroslav Urban
Rok
2024
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
RNDr. Vladimíra Sečkárová, Ph.D.
Katedra
Anotace
Práce se zabývá problémem efektivní správy půjček na online trhu s půjčkami. Trh se skládá ze subjektů ochotných poskytovat půjčky a subjektů, které vytvářejí poptávku. Oba druhy subjektů sdílejí informace o sobě, svých preferencích a požadavcích. S ohledem na dostupné informace se trh jeví jako solidní výzva pro vývoj automatizovaného systému, který by spravoval půjčky. Bakalářská práce si klade za cíl navrhnout a implementovat systém správy půjček, který bude postavený na metodách statistického modelování.
Online modelování vícerozměrných počtů s využitím poissonovského modelu
Autor
David Lapuník
Rok
2025
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
RNDr. Vladimíra Sečkárová, Ph.D.
Katedra
Anotace
Vícerozměrná počtová data jsou běžná v mnoha reálných aplikacích. Tato práce zkoumá online modelování těchto dat založené na Poissonovském modelu. Rozšiřujeme jednorozměrnou Poissonovskou regresi na vícerozměrný model a využíváme Bayesovský přístup k umožnění online inference. Klíčovou výzvou je určení optimální struktury závislostí mezi modelovanými počty. K řešení tohoto problému zkoumáme použití metody dynamického průměrování modelů, která je účinná, ale výpočetně náročná. Pro snížení výpočetní náročnosti navrhujeme několik heuristických strategií, které se vyhýbají vyčerpávajícímu prohledávání všech modelů, přičemž si zachovávají schopnost online modelování. Navržené metody jsou evaluovány na dvou syntetických a dvou reálných datových sadách o pohybu chodců.
Distribuovaný JIPDA filtr
Autor
Pavel Kopecký
Rok
2025
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Tomáš Kalvoda, Ph.D.
Katedra
Anotace
Práce se zabývá distribuovaným sledováním více cílů založeným na Joint Integrated Probabilistic Data Association (JIPDA) filtru. Nejprve jsou představeny základy sledování cílů, včetně teorie stavových modelů a Kalmanova filtru. Dále je popsáno několik zavedených metod pro sledování jednoho a více cílů, přičemž každá z nich směřuje k robustnějšímu řešení této úlohy. Nakonec je popsán samotný JIPDA filtr.
Ve druhé polovině práce jsou studovány různé techniky distribuovaného odhadu. Jednou z těchto metod je difúze informace, která je následně použita k vytvoření distribuované varianty JIPDA filtru. Filtr je nejprve popsán ve své nejobecnější podobě s použitím obecných hustot pravděpodobnosti a poté za lineárně-Gaussovských podmínek výhodných pro praktickou implementaci. Závěrečné kapitoly hodnotí výkonnost navrženého algoritmu ve srovnání s nekolaborativním filtrem JIPDA a ve srovnání s dalším moderním distribuovaným algoritmem pro sledování cílů, čímž se demonstrují přednosti navrženého přístupu.
Diplomové práce
Předpověď cen elektřiny v závislosti na počasí
Autor
Jan Dejdar
Rok
2019
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Tomáš Vondra, Ph.D.
Katedra
Anotace
Tato diplomová práce se zabývá předpovídáním ceny elektřiny v závislosti na počasí. Výzkum tohoto tématu je předmětem velkého zájmu, protože na přesných předpovědích cen elektřiny závisí provozovatelé elektráren i velké podniky, které elektřinu spotřebovávají. Vzhledem k nemožnosti efektivního ukládání většího množství elektřiny a nutnosti vyvažovat v síti mezi produkcí a spotřebou cena elektřiny na krátkodobých trzích velmi výrazně kolísá, což činí její přesné předpovídání náročným.
Cenu elektřiny ovlivňuje mnoho faktorů. Zejména ve střední a západní Evropě je jedním z nich počasí, kvůli stále se zvyšujícímu množství solárních a větrných elektráren. Cílem této práce je analyzovat dostupná data o počasí a cenách elektřiny na burze a vytvořit pro tato data prediktivní model.
Fúze heterogenních modelů v sítích spolupracujících agentů
Autor
Martin Šmíd
Rok
2020
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Katedra
Anotace
Tato práce se zabývá možnostmi zlepšení lokálních predikcí v agentních sítích pomocí sdílení informací se sousedními uzly. Agenti používají různé modely, v důsledku čehož je omezen typ informací, které si mohou vyměnit se sousedy. Je navrženo několik variant ke zlepšení predikce, některé z nich umožňují zahrnutí jistoty predikce. Varianty jsou následně implementovány a porovnány na simulovaných i reálných datech.
Sekvenční bayesovská poissonovská regrese
Autor
Radomír Žemlička
Rok
2020
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Katedra
Anotace
Poissonovská regrese je populární zobecněný lineární model používaný k modelování diskrétních náhodných veličin, typicky počtů. Tato práce je zaměřena na problematiku jejího sekvenčního odhadování s regresními koeficienty potenciálně pomalu proměnnými v čase. Je použita vhodná aproximace normálním rozdělením, aby tak bylo možné učinit v Bayesovském kontextu. Rovněž je diskutována kalibrační technika pro zvýšení kvality odhadů. Na závěr je navržen případ použití představeného přístupu v doméně zpracování signálu, zejména jeho použití v difuzních sítích (diffusion networks) pro realizaci distribuovaného kolaborativního odhadování.
Distribuovaná Kalmanovská filtrace při částečně heterogenních modelech
Autor
Thanh Quang Mai
Rok
2021
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Ondřej Tichý, Ph.D.
Katedra
Anotace
Tato práce se zabývá problémem distribuovaného Kalmanovského filtrování při částečně heterogenních modelech. Je navrhnuta modifikace existujícího difuzního Kalmanova filtru, umožňující v difuzních sítích použití částečně heterogenních modelů. Výkon méně komplexních modelů je také zvýšen implementací heuristiky umožńující detekci selhávajících uzlů sítě, selhávající uzly jsou restartovány a je jim dána šance se zotavit.
Bayesovská filtrace stavových modelů s neznámými kovariancemi
Autor
Tomáš Vlk
Rok
2021
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Ondřej Tichý, Ph.D.
Katedra
Anotace
Tato závěrečná práce se věnuje problému distribuovaného Baysovského sekvenčního odhadu neznámých stavů stavových modelů s neznámými kovariačními maticemi šumu procesu i měření. Tento problém je velmi častý v reálných případech, kde specifické informace o kovariačních maticích šumu pro jednotlivé senzory nemusí být dostupné. Řešení navržené v této práci je postavené na teorii variačního Bayese, ta je využitá jak k odhadu stavů, tak i k odhadu kovariační matice šumu měření. Z důvodu zlepšení sdílíme jak měření, tak i posteriorní odhady mezi sousedními uzly v síti. Práce zároveň ukazuje způsob optimalizace kovariační matice procesního šumu.
Analýza vlastností a robustnosti bayesovských filtrů
Autor
Mykyta Boiko
Rok
2023
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Tomáš Vlk
Katedra
Anotace
Jak je známo, stavové modely se široce používají k modelování různých pozorovatelných procesů v různých oblastech, od financí až po biologii. Na základě pozorované posloupnosti je hlavním zájmem odvodit posloupnost skrytých stavů, které je vyvolaly. Hlavním cílem této práce je studovat výkonnost a robustnost různých Bayesovských algoritmů používaných pro online filtraci stavů při dobře specifikovaných i chybně specifikovaných stavových modelech. Důvodem je skutečnost, že v praxi z různých důvodů často chybí znalost šumu procesu nebo měření. Tato práce se dotýká zejména poměrně populárního případu, kdy je model měření chybně specifikován. V rámci této práce je kladen důraz na seznámení s filtry z nejpopulárnější rodiny, Kalmanovy rodiny, a uvažuje se o nich z Bayesovského hlediska, přičemž nechybí ani částicový filtr, který je v souvislosti s aplikací na chybně specifikované modely považován za stabilnější. Pozornost bude věnována také a budou provedeny experimenty s tzv. přibližnými Bayesovskými filtry, které umožňují úplnou neznalost šumového rozdělení měření. Výsledkem práce by mělo být pokrytí teorie všeho výše uvedeného a výsledky experimentů, nevyjímaje stanovení plánů pro další rozvoj tématu.
Vysvětlitelnost v klasifikaci časových řad
Autor
Narek Vardanjan
Rok
2023
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
RNDr. Vladimíra Sečkárová, Ph.D.
Katedra
Anotace
Klasifikace časových řad má rozsáhlé využití v různých
oblastech, od zdravotnictví po zajišťování kvality potravin. Navzdory širokému
použití však není snadné interpretovat predikční modely. Tato diplomová práce se
zaměřuje na návrh nového klasifikačního modelu s jednodušší vysvětlitelností.
Model je založen na ARIMA modelech, které jsou často používány pro předpovídání
časových řad. Dataset problému je transformován z surových časových řad na
hodnoty koeficientů ARIMA modelu a následně klasifikován pomocí haldy
rozhodovacích stromů. Vysvětlitelnost je zajištěna pomocí existujících modelů
pro klasifikaci tabulkových dat. Kromě navržených ARIMA modelů práce obsahuje
také metodu pro vysvětlení chování modelu nad surovými daty časových řad, která
vychází z metody LIME.
Sledování více cílů s využitím externí informace
Autor
Andrey Babushkin
Rok
2023
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Tomáš Vlk
Katedra
Anotace
Tato práce se zaměřuje na problém sledování více cílů v prostředí s vysokým množstvím rušení a nejistotou ohledně počtu sledovaných objektů pomocí Bayesovské inference. V této práci se hlavně zaměřujeme na populární Gaussian mixture probability hypothesis density (GM-PHD) filtr a představujeme techniku, jak zahrnout dodatečné informace pro případy, kdy senzor nedokáže detekovat sledované objekty z důvodu fyzických nebo prostředkových omezení. Poskytujeme veškeré potřebné teoretické pozadí od základů teorie pravděpodobnosti až po diskusi o různých metodách sledování více cílů a představení rámce Finite Set Statistics (FISST). Dále zahrnujeme rozsáhlé měření výkonnosti a analýzu výsledků, kde ukazujeme, že navržená technika fúze výrazně zlepšuje sledovací výsledky. Nakonec diskutujeme omezení filtru a navrhujeme možné způsoby, jak je překonat.
Distribuované sledování více cílů
Autor
Jan Novák
Rok
2024
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Tomáš Vlk
Katedra
Anotace
Tato práce se zaměřuje na téma distribuovaného sledování více cílů. Nejprve popisuje nezbytné matematické koncepty potřebné k porozumění tématu. Poté představuje koncept odhadu skrytého stavu s pomocí skrytého Markovova modelu a modelu měření. Následně představuje a odvozuje Kalmanův filtr s využitím exponenciální rodiny distribucí. Z Kalmanova filtru jsou dále postupně odvozen PDA, IPDA, JIPDA a JIPDA filtry. Jakmile jsou tyto koncepty zavedeny, zabývá se metodami distribuovaného filtrování, přičemž se hlavně zaměřuje na difúzní přístup. Difúzní přístup je nejprve popsán obecným způsobem. Poté je navržen difúzní algoritmus založený na JIPDA filtru. Funkčnost navrženého algoritmu je pak vyhodnocena v několika experimentech.
Network anomaly detection based on traceroute data
Autor
Jan Peřina
Rok
2024
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
doc. Ing. Tomáš Čejka, Ph.D.
Katedra
Anotace
Detekce anomálií v síti je klíčová pro identifikaci problémů v počítačových sítích, zvláště pro počítačové sítě globálního rozsahu,
jako je Worldwide LHC Computing Grid, který slouží k zpracování dat z experimentů prováděných v CERNu.
Tato práce si klade za cíl zdokonalit nebo nahradit stávající heuristický algoritmus pro detekci anomálií v síti, který byl původně
navržen pro identifikaci změn v síťovém směrování na základě traceroute měření mezi centry po celém světě, která jsou generována prostřednictvím softwaru perfSonar.
Práce demonstruje informační bohatost traceroute měření a navrhuje několik modelů založených na Bayesovském učení, které mají za cíl
zlepšit detekci anomálií na základě traceroute dat.
Sledování tahu ptáků s využitím PHD filtru
Autor
Tomáš Holas
Rok
2024
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Tomáš Vlk
Katedra
Anotace
Rychlý vývoj miniaturních zařízení s polohovacími a komunikačními schopnostmi GNSS podnítil jejich široké využití v biologickém výzkumu. Konkrétně sledování volně žijících živočichů v reálném čase nebo téměř v reálném čase umožňuje důkladně zkoumat jejich chování v jejich přirozeném prostředí a v průběhu migrace. Tato studie se zaměřuje na lokalizaci ptáků katalogizovaných v databázi BOP\_RODENT Research Institute for Nature and Forest (INBO). Tento lokalizační přístup využívá probability hypothesis density (PHD) filtr ve standardní konfiguraci a jeho upravenou verzi přizpůsobenou pro sledování jednotlivých ptáků. Mezi hlavní důvody pro volbu tohoto filtru patří jeho schopnost lokalizovat více cílů současně, odolnost vůči vnějšímu šumu a falešně pozitivním výsledkům a nezávislost na předchozí znalosti množství cílů. Původní přínosy tohoto výzkumu jsou dvojí: návrh metody založené na PHD pro sledování ptáků a~vylepšení základního filtru PHD pro usnadnění tvorby trajektorií.
Odhadování pravděpodobnosti detekce v algoritmech pro sledování více cílů s využitím pokročilých metod zpracování obrazu
Autor
Michal Seibert
Rok
2024
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Ondřej Tichý, Ph.D.
Katedra
Anotace
Tato práce se zaměřuje na problém sledování cílů se zašuměnými měřeními v prostředí s obsahem falešných cílů. Algoritmy pro sledování více cílů s nejistotou v počtu cílů a nejistotou v jejich přežití jsou mnohdy citlivé na správné nastavení parametrů vzhledem k prostředí. Jedním z klíčových parametrů je pravděpodobnost detekce, která se mnohdy uvažuje konstantní. V této práci je představena metoda pro odhad této pravděpodobnosti pro každý cíl v každém časovém okamžiku při sledování cílů na video záznamech. K získání měření od cílů je použito pokročilých metod umělé inteligence pro zpracování obrazu, jejichž výstupy jsou využity k vypočtení pravěpodobnosti detekce. K analýze funkčnosti použitého řešení je využito Gaussian mixture probability hypothesis density (GM-PHD) filtru, který patří mezi základní algoritmy pro sledování více cílů, založené na statistice konečných náhodných množin. Vhodnost použitého řešení je poté diskutována spolu s omezeními a potenciálními budoucími možnostmi dalšího vylepšení.
Vylepšení kvality odhadu vícecílového sledovacího algoritmu s využitím on-demand externích senzorů
Autor
Anna Tesaříková
Rok
2024
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Tomáš Vlk
Katedra
Anotace
Tato práce se zabývá problematikou sledování více cílů, především probability hypothesis density (PHD) filtrem, a metodami, jak zlepšit jeho výkonnost v oblastech, kde je senzor zatížen významným množstvím misdetekcí nebo vysokou intenzitou clutteru. K tomuto účelu jsou využívány informace z on-demand externích senzorů. Představujeme tři postupy, jak zahrnout dodatečné informace z algoritmů pro sledování jednoho cíle -- probabilistic data association (PDA) filtrů. Poskytujeme veškeré potřebné teoretické základy pro metody sledování jednoho cíle, sledování více cílů a fúze informací. Vyhodnotíme výkonnost navrhovaných postupů a ukážeme, že zlepšují výsledky sledování.
Splývání trajektorií v JPDA filtrech a jeho potlačení
Autor
Artem Tokarevskikh
Rok
2024
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Tomáš Vlk
Katedra
Anotace
Multi-target tracking (MTT) hraje klíčovou roli v různých aplikacích, od autonomních vozidel a robotiky až po dohled a řízení letového provozu. Filtry Joint Probabilistic Data Association (JPDA) se pro MTT široce používají díky své efektivitě a schopnosti zpracovávat nejistoty při asociaci dat v zašuměném prostředí. Nicméně filtry JPDA jsou náchylné ke splývání stop, kdy se stopy blízkých cílů mají tendenci slučovat, což vede k nepřesnému odhadu stavu a potenciální ztrátě stopy.
Tato diplomová práce zkoumá problém splývání stop ve filtrech JPDA a navrhuje novou techniku potlačení, která kombinuje adaptivní validační gateování s prořezáváním hypotéz. Naše metoda dynamicky upravuje velikost validační oblasti na základě blízkosti cílů a odhadovaných stavů, čímž efektivně omezuje možnosti asociace a snižuje pravděpodobnost splývání stop. Prostřednictvím simulací a experimentů demonstrujeme efektivitu našeho navrhovaného přístupu při zlepšování přesnosti lokalizace a celkového výkonu sledování ve srovnání se základním filtrem JPDA a JPDA* s prořezáváním.
Ačkoli naše metoda vykazuje významné výhody, vykazuje vyšší míru chybného detekování v extrémních scénářích. Diskutujeme potenciální vysvětlení tohoto omezení a navrhujeme směry pro budoucí výzkum, včetně adaptivního výběru parametrů gateování, alternativních strategií gateování a pokročilých technik správy stop. Řešením těchto aspektů se snažíme dále zlepšit robustnost a spolehlivost sledovacích systémů založených na JPDA pro zvládání komplexních scénářů s více cíli.
Odhadování tepové frekvence a krevního tlaku z video dat
Autor
Matěj Putík
Rok
2025
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Karel Klouda, Ph.D.
Katedra
Anotace
Tato diplomová práce se zabývá monitorováním životních funkcí pomocí videa se zaměřením na odhad srdeční frekvence a krevního tlaku pomocí dálkové fotopletysmografie (rPPG). Tradiční metody měření životních funkcí vyžadují fyzický kontakt s pacientem, což přináší riziko infekce, způsobuje nepohodlí a omezuje možnosti nepřetržitého monitorování. Přístupy založené na videu nabízejí přesvědčivou bezkontaktní alternativu tím, že detekují jemné fyziologické signály prostřednictvím běžných kamer. Výzkum prezentovaný v této práci systematicky porovnává devět různých nesupervizovaných metod extrakce pulzů (CHROM, POS, GREEN, GRGB, ICA, PCA, LGI, PBV a OMIT) ve čtyřech oblastech zájmu obličeje (čelo, levá tvář, pravá tvář a nos), přičemž integruje tři analytické oblasti (časovou oblast, frekvenční oblast a Kalmanův filtr). Na základě komplexního vyhodnocení 3 075 analytických oken od 50 subjektů práce identifikuje metodu CHROM aplikovanou na oblast čela s integrací Kalmanova filtru jako optimální konfiguraci, která dosahuje průměrné absolutní chyby 6,93 BPM. Pro odhad krevního tlaku je vyvinut multimodální přístup kombinující měření doby průchodu pulzu, metriky variability srdeční frekvence a antropometrické rysy s využitím algoritmu XGBoost. Výsledky ukazují, že bezkontaktní monitorování srdeční frekvence dosahuje přesnosti srovnatelné s komerčními nositelnými zařízeními, zatímco spolehlivé odhady krevního tlaku i nadále představují náročnou výzvu a vyžadují další zdokonalení. V celé práci jsou stanoveny biologické a fyzikální základy fotopletysmografie, zkoumá se kardiovaskulární fyziologie, interakce světla a tkáně a optické principy, které umožňují dálkovou detekci životních funkcí. Zkoumá životaschopnost této technologie pro různé zdravotnické a spotřebitelské aplikace, zabývá se metodologickými výzvami a zvažuje budoucí směry výzkumu, včetně přístupů supervizovaného učení a vývoje rozmanitějších datasetů, přičemž se zabývá také důležitými důsledky této nové technologie z hlediska ochrany soukromí a etiky.
Multisenzorové odhadování trajektorií pomocí TPHD filtrů
Autor
Adam Peňáz
Rok
2025
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Michal Seibert
Katedra
Anotace
Tato práce se zaměřuje na odhadování trajektorií pomocí distribuovaných TPHD filtrů v rámci sledování více cílů. Využitím nového přístupu založeného na náhodných konečných množinách trajektorií jsou tradiční přístupy založené na množinách cílů rozšířeny tak, aby umožňovaly odhad celých trajektorií namísto stavů jednotlivých cílů. Pro zlepšení odhadu trajektorií byly navrženy tři strategie fúze: vážená shoda momentů, shoda momentů a průnik kovariancí. Dále byla představena metoda pro řešení rozměrových nesouladů v odhadech trajektorií. Simulace v nekooperativních i kooperativních scénářích, vyhodnocené pomocí metriky GOSPA, ukázaly, že spolupráce zlepšuje odhad trajektorií, zejména v případech s nízkou pravděpodobností detekce. Metoda průniku kovariancí se ukázala jako nejúčinnější strategie, která snižuje počet falešných detekcí a zvyšuje celkovou přesnost. Tato práce rozvíjí využití distribuovaného TPHD filtrování pro robustní odhad trajektorií v rámci sledování více cílů.
Detekce nevalidních informací v ADS-B datech
Autor
Jakub Nádraský
Rok
2025
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Anna Tesaříková
Katedra
Anotace
Automatic Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B) je moderní systém, který výrazně zlepšuje sledování letadel, ale postrádá bezpečnostní opatření, což ho činí zranitelným vůči útokům zaměřeným na ADS-B zprávy. Tato práce se zabývá detekcí nevalidních ADS-B dat pomocí přístupu založeného na sledování více cílů. Navrhujeme detekční algoritmus založený na porovnání nahlášených dat, s daty nezávisle odhadnutými pomocí Gaussian mixture probability hypothesis density filtru. Algoritmus byl vyhodnocen na reálných a simulovaných datech a prokázal účinnou detekci při zachování nízké míry falešných poplachů. Výsledky přispívají k bezpečnosti ADS-B systémů a naznačují možné oblasti budoucího výzkumu, jako je integrace v reálném čase.
Odhad počtu cílů spolupracujícími PHD a CPHD filtry
Autor
Antonín Kříž
Rok
2025
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Michal Seibert
Katedra
Anotace
Tato práce se zabývá problémem odhadu kardinality při sledování více cílů se zaměřením na PHD (Probability Hypothesis Density) a CPHD (Cardinalised PHD) filtry. Ačkoli oba filtry nabízejí výpočetně efektivní řešení, protože se vyhýbají explicitnímu přiřazování dat, každý z nich trpí odlišnými nedostatky: filtr PHD je náchylný k nadhodnocování kardinality v nepřehledném prostředí (spooky efekt), zatímco filtr CPHD často nedostatečně rychle reaguje na dynamické změny v počtu cílů (lenost). K překonání těchto omezení navrhuje tato práce kolaborativní framework, který kombinuje odhady kardinality obou filtrů matematicky podloženým způsobem.
Práce nejprve předkládá teoretický základ, který obsahuje přehled základních pojmů a konceptů od bayesovského odhadu a modelování pohybu, po analýzu přístupů k filtrování jednoho a více cílů. Následuje podrobný rozbor PHD a CPHD filtrů s důrazem na jejich statistické předpoklady, rozdíly v chování za různých podmínek sledování a jejich výhody a nevýhody.
Je představen kolaborativní framework pro fúzi kardinalit PHD a CPHD filtrů, který využívá jak naivní strategie, tak i pokročilé metody jako je fúze založená na distribučních hrotech a směsích, formulovaný jako optimalizační problém pomocí minimalizace Kullback-Leiblerovy divergence a přímé optimalizace metriky GOSPA. Navrhované metody jsou implementovány s ohledem na výpočetně efektivní implementaci jako modulární simulační prostředí a vyhodnoceny ve třech různých simulovaných scénářích. Experimentální výsledky vyhodnocené pomocí metriky GOSPA ukazují, že několik strategií konzistentně překonává samostatné filtry PHD a CPHD a přináší lepší robustnost a adaptabilitu ve všech testovaných prostředích.
Zvyšování flexibility CPHD filtru pomocí zapomínání
Autor
Marek Bína
Rok
2025
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Michal Seibert
Katedra
Anotace
Filtr CPHD (cardinalized probability hypothesis density) je vylepšením základního filtru PHD, specificky zaměřeným na poskytování stabilnějších odhadů počtu cílů (tj. jejich kardinality). Klíčovou charakteristikou filtru CPHD je, že rostoucí počet cílů ze své podstaty nezvyšuje rozptyl kardinality, který představuje nejistotu ohledně počtu cílů. To však přináší určité praktické nevýhody. Výsledný filtr může vykazovat poměrně pomalou reakci na změny v počtu cílů a je náchylný k jevu označovanému jako "spooky effect". Tato práce představuje metodu pro zlepšení flexibility filtru CPHD začleněním mechanismu zapomínání. Tím se zlepšuje adaptabilita CPHD filtru v dynamických scénářích s využitím úprav kardinality a interakcí se zorným polem.
Vícecílové sledování pomocí kombinace PDA a PHD filtrů
Autor
Petr Jechumtál
Rok
2025
Typ
Diplomová práce
Vedoucí
doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.
Oponenti
Ing. Tomáš Vlk
Katedra
Anotace
Tato diplomová práce se zabývá novým přístupem ke sledování více cílů prostřednictvím fúze dvou odlišných filtračních paradigmat: filtru Probabilistic Data Association (PDA) a filtru Gaussian Mixture Probability Hypothesis Density (GM-PHD). Zatímco filtr PDA vyniká v odhadu trajektorií cílů díky přesné asociaci měření, filtr GM-PHD poskytuje robustní řešení v prostředích s vysokou úrovní rušení a nabízí spolehlivé odhady existence cílů. Navržená fúzní strategie, založená na Mahalanobisově vzdálenosti, využívá silné stránky obou filtrů s cílem zvýšit přesnost a robustnost sledování. Rozsáhlé simulace zahrnující scénáře s jedním i více cíli při různých úrovních rušení prokazují účinnost navrhovaného přístupu.