ČVUT DSpace
  • Search DSpace
  • Čeština
  • Login
  • Čeština
  • Čeština
View Item 
  •   ČVUT DSpace
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta elektrotechnická
  • katedra kybernetiky
  • Bakalářské práce - 13133
  • View Item
  • České vysoké učení technické v Praze
  • Fakulta elektrotechnická
  • katedra kybernetiky
  • Bakalářské práce - 13133
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Odhadování parametrů prediktivních modelů přítomnosti lidí na struktuře prostředí

Inferring Temporal Models of People Presence from Environment Structrure

Type of document
bakalářská práce
bachelor thesis
Author
Jan Blaha
Supervisor
Broughton George
Opponent
Coppola Claudio
Field of study
Informatika a počítačové vědy
Study program
Otevřená informatika
Institutions assigning rank
katedra kybernetiky



Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item record
Abstract
Cílem této práce je prezentovat projekt FreMEn contra COVID, jeho technickou stránku, a experimentálně ohodnotit jeho přínos. Aby bylo možné systém nasadit v nových oblastech i přes malé množství dat, možnost přenosu chronorobotických temporálních modelů, při modelovaní lidského davového chování, je taktéž testována. Přenos temporálních modelů je způsob, jak se vypořádat s extrémně malými množství dat, běžnými pro robotiku, která jsou velkým problémem při potřebě rychlého nasazení robotického systému, pokud je jeho funkcionalita na temporálních modelech závislá. Z důvodu společenské potřeby, způsobené světovou pandemií v roce 2020⁠—kvůli které project FreMEn contra COVID vznikl⁠—přenos temporálních modelů byl vyhodnocen pro zlepšení aplikace Nebojsa (angl. FreMEn Advisor) s cílem pomoci lidem zavést do jejich života principy sociálního odstupu. Tato aplikace doporučuje čas k návštěvě veřejných míst, kde jsou vysoké koncentrace lidí tak, aby se mohl uživatel vyhnout vytíženým časům. Společně s přenosem temporálních modelů i efekt systému Nebojsa na riziko, kterému se lidé vystavují při nutných pochůzkách, je testován včetně různých možných zdrojů predikcí zaplněnosti daných míst. Výsledky ukazují, že riziko je významně nižší pro uživatele, kteří se řídí doporučeními a že přenesené modely jsou slibným způsobem, jak službu zajistit i v místech, která nejsou pokrata daty pro přesné modelování.
 
The goal of this thesis is to present the FreMEn contra COVID project from a technical perspective and experimentally evaluate its impact. To allow for deployment in new areas, because of low amounts of data the possibility of transferring chronorobotic temporal models in the application is tested. Temporal transfer presents a way to deal with extremely small amounts of data, common to robotics, that pose a significant problem to quick deployment of robotic systems dependent on those. Because of the social need caused by the world-wide pandemic of 2020⁠—for which the FreMEn contra COVID project was founded⁠—the temporal transfer has been evaluated in the context of boosting the performance of a system meant to aid individuals to implement social distancing measures FreMEn Advisor app. This app gives recommendations to the time of visits to public locations, where many people concentrate so that the user can avoid crowded times. With the temporal transfer, also the impact of the FreMEn Advisor is tested to the risk people experience while doing necessary tasks in public places, like shops, with different possible sources of predictions of human behaviour in given places. The results show that the risk is significantly lower for users following the recommendations and that transferred models present a promising way to provide recommendations for places not covered by data for exact modelling.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/87777
View/Open
PLNY_TEXT (1.657Mb)
PRILOHA (32.02Mb)
POSUDEK (985.8Kb)
POSUDEK (1.028Mb)
Collections
  • Bakalářské práce - 13133 [477]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 

Useful links

CTU in PragueCentral library of CTUAbout CTU Digital LibraryResourcesStudy and library skillsResearch support

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV