Detail práce
Klasifikace vozidel s použitím radaru
Tato diplomová práce se zabývá tématem využití radarového signálu ke klasifikaci silničního provozu. Součástí práce je použití radarových modulů s kontinuální vlnou využívajících Dopplerův jev. Radarový signál je následně podroben sérii metod pro zpracování signálu, jež je zakončena Fourierovou transformací. Ze získaných dat jsou vytvořeny klasifikátory metodami SVM a AdaBoost, pomocí kterých jsou vozidla klasifikována do skupin.
Dopplerův jev, radar, zpracování signálu, klasifikace, vozidlo, SVM, Adaboost
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A.
- Jak si vysvětlujete, že výsledky klasifikace s využitím AdaBoost jsou lepší (alespoň v některých případech) než při využití SVM? (Poznámka: Myslím, že obvykle lze očekávat opačný výsledek, alespoň na malých příznakových vektorech.)
- Zvažoval jste využití částí spektra (například výsledky pásmových filtrů) jako prvků příznakového vektoru? (Není celé spektrum "příliš jemné"?)
- Je realistické očekávat odlišení vozidel s různou "hmotou" (například odhad zatížení vozidla)?
Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Sedlák Petr, doc. Ing., Ph.D. (UFYZ FEKT VUT), člen
Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Španěl Michal, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
@mastersthesis{FITMT19268, author = "Ale\v{s} Raszka", type = "Diplomov\'{a} pr\'{a}ce", title = "Klasifikace vozidel s pou\v{z}it\'{i}m radaru", school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}", year = 2017, location = "Brno, CZ", language = "czech", url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/19268/" }