Ing. Pavel Hrabák, Ph.D.

Závěrečné práce

Bakalářské práce

Řešení konfliktů v celulárním evakuačním modelu

Autor
Matej Šutý
Rok
2021
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Pavel Hrabák, Ph.D.
Oponenti
doc. RNDr. Pavel Surynek, Ph.D.
Anotace
Agentní celulární modely mohou být použity pro simulaci evakuace lidí z místnosti. Akce a interakce heterogenních agentů vytváří skupinový pohyb a zachycují tak komplexní jevy v chování chodců. V této práci je představen multiagentní celulární model založený na floor-field modelu. Ten je rozšířen o novou strategii řešení konfliktů, kdy se jeden nebo víc agentů snaží vstoupit na tutéž buňku. Agenti a model mají různé parametry, které ovlivňují řešení konfliktů. Na těchto vstupních parametrech je provedena citlivostní analýza, která objasňuje vliv jednotlivých parametrů na rozptyl výstupních hodnot.

Analýza videozáznamů evakuačních experimentů - zúžení

Autor
Vít Pospíšil
Rok
2022
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Pavel Hrabák, Ph.D.
Oponenti
Ing. Jakub Novák
Anotace
Tato bakalářská práce se zaměřuje na zpracování dat získaných experimentem simulované evakuace osob místem zúžení. Z experimentu byly pořízeny videozáznamy, ze kterých je potřeba extrahovat pomocí neuronových sítí a strojového vidění trajektorie pohybu jedinců a následně je porovnat a analyzovat. Výsledkem práce jsou získané trajektorie chodců, jejich porovnání s trajektoriemi získanými jedním z organizátorů experimentu, Ing. Markem Bukáčkem, a výsledky statistické analýzy trajektorií.

Odhad Fundamentálního diagramu z evakuačních experimentů

Autor
Juraj Kmec
Rok
2021
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Pavel Hrabák, Ph.D.
Oponenti
Ing. Daniel Vašata, Ph.D.
Anotace
Fundamentální diagram je důležitou charakteristikou toku chodců, která umožňuje inženýrům posuzovat maximální kapacitu chodcovských zařízení. Klasické metody odhadu fundamentálního diagramu používají analytické aproximace tohoto vztahu. Nezohledňují však specifické vlastnosti jednotlivých geometrií a složení chodců. Tato bakalářská práce prezentuje datově orientovaný přístup k odhadu fundamentálního diagramu pomocí umělých neuronových sítí. To zahrnuje simulování evakuací v open-source simulátoru pohybu chodců, výpočet alternativní míry hustoty - průměrné vzdálenosti ke k-nejbližším sousedům a následné trénování neuronové sítě k odhadu fundamentálního vztahu mezi hustotou a rychlostí. Naučené modely ukazují významnou schopnost extrahovat makroskopické vztahy z jednotlivých měření. Predikce je poté rozšířená o další příznaky - relativní polohy nejbližších sousedů a relativní vzdálenost k východu. To přispívá k dalšímu snížení chyby predikce a demonstruje tak použitelnost metod strojového učení v oblasti dynamiky chodců.

Křížení toků chodců - analýza videozáznamů z experimentů

Autor
Anna Sajdoková
Rok
2022
Typ
Bakalářská práce
Vedoucí
Ing. Pavel Hrabák, Ph.D.
Oponenti
Ing. Jakub Novák
Anotace
Práce se soustředí na analýzu a zpracování videozáznamu experimentu křížení chodců pořízeného na ČVUT FJFI v roce 2014. Výsledkem je algoritmus na automatickou extrakci trajektorií chodců z tohoto videa. Chodci na sobě měli speciální čepičky pro rozpoznání. Sledování osob je založeno na detekci čepiček z jednotlivých snímků videa. Asociace detekcí identitám je provedena pomocí nejmenších vzdáleností. U sledovacích algoritmů se může stát, že se trajektorie ztratí. Tyto lokace jsou aproximovány úsečkou. Další částí je rozpoznání kódu z čepiček. Konvoluční neuronová síť detekovala správně 45 % čepiček na náhodném vzorku 20 čepiček. Výstupem práce je dataset trajektorií a analýza pohybu chodců (průměrná rychlost, rychlost a fundamentální diagram).