Hledat
Zobrazují se záznamy 1-6 z 6
Metody hlubokého učení pro detekci poruch z CCTV inspekce kanalizační sítě, Deep learning for detection of defects in sewer CCTV
; Vedoucí práce: Šimánek Petr; Oponent práce: Kordík Pavel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-25)
Práce je zaměřena na detekci poruch z kamerové inspekce kanalizace. Cílem práce je vytvořit model hluboké neuronové sítě, která dokáže s vysokou přesností určit, zda je na daném snímku porucha v kanalizaci či ne, a ulehčit ...
Nowcasting srážek pomocí generative adversarial network, Precipitation nowcasting using a generative adversarial network
; Vedoucí práce: Bartel Jakub; Oponent práce: Šimánek Petr (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-17)
Nedávne pokroky v oblasti umelej inteligencie umožnili použitie strojového učenia ako nástroja k nowcastingu - krátkodobej predpovedi zrážok. V posledných rokoch sme mohli vidieť mnoho publikácií na túto tému, keďže je to ...
Krátkodobá předpověd srážek ze satelitních dat pomocí strojového učení, Short-Term Precipitation Forecasting from Satellite Data Using Machine Learning
; Vedoucí práce: Šimánek Petr; Oponent práce: Dedecius Kamil (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-09)
Geostacionární meteorologické satelity jsou zdrojem globálních a častých pozorování počasí, ale nepozorují přímo srážky. V této práci zkoumáme metody odhadování a předpovídání srážek ze satelitních dat. Cílem této práce ...
Hodnocení nejistoty krátkodobé předpovědi srážek, Quantification of uncertainty of precipitation nowcasting
; Vedoucí práce: Šimánek Petr; Oponent práce: Hrabák Pavel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-16)
Hodnocení nejistoty je důležitým aspektem hlubokého učení. Protože většina modelů nedokáže vysvětlit své predikce, je vhodné vyjádřit míru jejich nejistoty. V této práci se zabýváme způsoby jak tohoto dosáhnout. Implementovali ...
Detekce textu v historických mapách, Detection of text in historical maps
; Vedoucí práce: Šimánek Petr; Oponent práce: Smítková Janků Ladislava (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-16)
Detekce textu je náročný úkol, zejména pokud jde o detekci konkrétních typů textu, jako jsou například názvy míst na historických mapách. Tato práce představuje dvě metody založené na konvolučních neuronových sítích, PSENet ...
Vylepšení krátkodobé předpovědi srážek s využitím metod hlubokého učení s pokročilou architekturou, Improving short-term rain prediction by using deep neural networks with advanced architecture
; Vedoucí práce: Šimánek Petr; Oponent práce: Vašata Daniel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-16)
Nowcasting srážek si klade za cíl poskytovat přesné krátkodobé předpovědi srážek pro určitou oblast. V posledních letech se k takovým předpovědím čím dál častěji využívají hluboké neuronové sítě. Zaměřením této práce je ...