Ne (3862)
Počet nalezených dokumentů:
3862
Publikováno od
do
Hledání informací v nahrávkách řeči pomocí sémantických vektorů
Boboš, Dominik; Karafiát, Martin; Schwarz, Petr
2024 - anglický
V současné době přetížené informacemi jsou efektivní metody vyhledávání informací velice žádané. Tato práce shrnuje metody pro získávání vektorových reprezentací pro text a zvuk, známé také jako sémantické vektory. Podívali jsme se hlouběji na multimodální mo\-de\-ly, jako jsou SpeechT5 a SeamlessM4T, které transformují tyto typy vstupu do jednoho sdíleného vektorového prostoru. Na základě těchto modelů jsme vybudovali systém, který nám umožňuje vyhledávat v datech bez ohledu na modalitu. Abychom mohli vyhodnotit navrhované řešení, kromě standardního rozpoznávání klíčových slov, také pro úlohy sémantického vyhledávání, manuálně jsme označili datovou sadu pro zachycení podobných sémantických významů klíčových slov nebo frází. Nakonec jsme provedli několik experimentů, kde jsme prozkoumali možnosti modelů omezením pozorovaného kontextu během dotrénovaní neuronové sítě nebo zapojením systémů převodu textu na řeč (TTS) ke zlepšení celkového výkonu. In the current era of information overload, efficient methods for information retrieval are crucial. This thesis summarises methods for obtaining vector representations for text and audio, also known as semantic vectors. We took a deeper look at joint-representation models such as SpeechT5 and SeamlessM4T, which transform these various forms of input into one shared vector space. Based on these models, we built a system which allows us to search in data regardless of the modality. In order to evaluate the proposed solution on semantic search tasks, apart from standard keyword spotting tasks, we labelled a dataset to capture similar semantic meanings of the keywords or phrases. Finally, we conducted several experiments, where we explored the possibilities of the models used by limiting the context seen during finetuning or involving text-to-speech (TTS) systems to improve overall performance.
Klíčová slova:
shared embedding space; semantic vectors; audio embeddings; word vectors; transformers; SSL models; Joint-representation models; multimodal models; keyword spotting; semantic search; information retrieval; sdílený vektorový prostor; sémantické vektory; vektorová reprezentace audia; slovní vektory; transformery; SSL modely; multimodální modely; detekce klíčových slov; sémantické prohledávání; vytěžování informací
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Hledání informací v nahrávkách řeči pomocí sémantických vektorů
V současné době přetížené informacemi jsou efektivní metody vyhledávání informací velice žádané. Tato práce shrnuje metody pro získávání vektorových reprezentací pro text a zvuk, známé také jako ...
Vliv tepelných fluktuací na stabilitu samouspořádaných Casimirových mikrodutin
Hošková, Michaela; Antosiewicz, Tomasz; Shegai, Timur
2024 - anglický
Casimir self-assembly (CaSA) je interdisciplinární obor, který kombinuje koloidní chemii, nanofotoniku a kvantovou elektrodynamiku. Při pokojové teplotě ve vodných roztocích se mikronové vločky samy sestavují a vytvářejí Fabry-Pérotovy rezonátory s laditelnou optickou odezvou ve viditelném spektrálním rozsahu. Navzdory nedávným pokrokům chybí přímé důkazy spojující tyto systémy s kvantovými efekty. V této studii byly k řešení tohoto problému použity experimentální a teoretické techniky zkoumající vliv teplotních fluktuací (TF) na tyto systémy. K měření TF a experimentálnímu mapování Casimirova elektrostatického potenciálu byla použita optická mikroskopie a reflexní spektroskopie, zatímco pravděpodobnostní model zahrnující Boltzmannův faktor poskytl teoretická vysvětlení interakčního potenciálu. Tento přístup potvrzuje přítomnost kvantově atraktivní Casimirovy síly v dutinách a odhaluje mechanismy stability a limity laditelnosti CaSA v roztocích povrchově aktivních látek a solí. Dále tato studie představuje novou optickou metodu pro analýzu interakcí v nanoměřítku a rozšiřuje potenciál aplikací CaSA v pokročilých nanofotonických systémech a koloidní a polaritonické chemii. Casimir self-assembly (CaSA) is an interdisciplinary field that combines colloid chemistry, nanophotonics, and quantum electrodynamics. At room temperature in aqueous solutions, the micron flakes self-assemble to form Fabry-Pérot resonators with a tunable optical response in the visible spectral range. Despite recent advances, direct evidence linking these systems to quantum effects has been lacking. In this study, experimental and theoretical techniques investigating the effect of thermal fluctuations (TF) on these systems were used to address this issue. Optical microscopy and reflection spectroscopy were used to measure TF and experimentally map the Casimir-electrostatic potential, while a probabilistic model involving the Boltzmann factor provided theoretical explanations of the interaction potential. This approach confirms the presence of a quantum attractive Casimir force within the cavities and reveals the stability mechanisms and limits of CaSA tunability in surfactant-salt solutions. In addition, this study introduces a new optical approach for analyzing nanoscale interactions and broadens the potential of CaSA applications in advanced nanophotonic systems and colloidal and polaritonic chemistry.
Klíčová slova:
Casimir effect; self-assembly; thermal fluctuations; Lifshitz formalism; quantum trapping; surfactant-salt solution; surface charge density.; Casimirův jev; samouspořádání; tepelné fluktuace; Lifshitzův formalismus; kvantové zachycení; roztok povrchově aktivní látky a soli; hustota povrchového náboje.
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Vliv tepelných fluktuací na stabilitu samouspořádaných Casimirových mikrodutin
Casimir self-assembly (CaSA) je interdisciplinární obor, který kombinuje koloidní chemii, nanofotoniku a kvantovou elektrodynamiku. Při pokojové teplotě ve vodných roztocích se mikronové vločky samy ...
Možnosti využití magneticky aktivních kapalin v mikrofluidice
Glozigová, Anna; Štigler, Jaroslav; Fialová, Simona
2024 - anglický
Diplomová práce se zabývá magneticky aktivními kapalinami a jejich aplikacemi v mikrofluidice. V první části práce je provedena rozsáhlá rešerše tématických celků, které se problematiky dotýkají. Tato část zahrnuje podrobný přehled základů magnetismu, magneticky aktivních kapalin a mikrofluidiky s přihlédnutím k tzv. milifluidice a mikromagnetofluidice. V této části jsou i, mimo jiné, představeny aplikace a problematika nestabilit spojených s mazáním hydrodynamických kluzných ložisek. Druhá oblast je zaměřena na praktickou část, je zde popsán návrh a realizace experimentu, stejně jako výpočtové simulace provedené pomocí softwarů FEMM a ANSYS Fluent. Třetí část obsahuje rozpravu koncept potenciálního využití magneticky aktivní kapaliny v milikanálcích za účelem regulace nežádoucích jevů spojenými s nestabilitami mazacího oleje v hydrodynamických ložiscích. The thesis addresses the topic of magnetically active liquids and their applications in microfluidics. The first part of the thesis comprises an extensive examination of the thematic units that address the issue in question. This part includes a detailed review of the fundamentals of magnetism, magnetically active liquids, and microfluidics, with particular mention of the so-called millifluidics and micromagnetofluidics. This part also presents, among other things, applications and problems associated with instabilities in the lubrication of hydrodynamic plain bearings. The second area focuses on the practical aspects of the research, including the design and implementation of the experiment and the computational simulations performed using FEMM and ANSYS Fluent software. The third section discusses the potential use of magnetically active fluids in millichannels to control undesirable phenomena associated with lubricating oil instabilities in hydrodynamic bearings.
Klíčová slova:
Magnetically active liquids; magnetorheological liquid; Bingham; microfluidics; millifluidics; FEMM; journal bearings; lubrication-induced instability; Magneticky aktivní kapaliny; magnetoreologická kapalina; Bingham; mikrofluidika; milifluidika; FEMM; kluzná ložiska; nestability mazacího filmu
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Možnosti využití magneticky aktivních kapalin v mikrofluidice
Diplomová práce se zabývá magneticky aktivními kapalinami a jejich aplikacemi v mikrofluidice. V první části práce je provedena rozsáhlá rešerše tématických celků, které se problematiky dotýkají. Tato ...
Segmentace hyperspektrálních fotografií ještěrek
Kotrys, Kryštof; Parák, Roman; Škrabánek, Pavel
2024 - anglický
Tato diplomová práce se zaměřuje na tvorbu systému pro segmentaci hyperspektrálních fotografií ještěrek žijících na území České republiky. První část práce obsahuje shrnutí existujících metod segmentace obrazu, informací o hyperspektrálním obrazu a konvolučních neuronových sítí. Druhá část práce navrhuje postup pro zpracování dat, které vede k tvorbě segmentovaných masek pro zadanou datovou množinu a také prezentuje získané výsledky. This master's thesis focuses on creating a data processing system for segmentation of hyperspectral images of lizards living in the Czech Republic. The first part of the thesis contains a survey of existing image segmentation methods, information about hyperspectral imagery and convolutional neural network theory. The second part proposes a data processing pipeline that creates image segmentation masks for the assigned dataset, as well as presents achieved results.
Klíčová slova:
Hyperspectral image; image segmentation; convolutional neural network; U-Net; data processing; Python; Hyperspektrální obraz; segmentace obrazu; konvoluční neuronová síť; U-Net; zpracování dat; Python
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Segmentace hyperspektrálních fotografií ještěrek
Tato diplomová práce se zaměřuje na tvorbu systému pro segmentaci hyperspektrálních fotografií ještěrek žijících na území České republiky. První část práce obsahuje shrnutí existujících metod ...
Automatizace vyhledávání abnormalit z tomografických dat
Semerák, Petr; Zemek, Marek; Bazala, Jiří
2024 - anglický
Předložená diplomová práce se zabývá automatizací procesu skenování a vyhodnocování abnormalit gascoolerů, které vznikají při jejich výrobě. Nedestruktivní testování využívá technologii CT skenování jejímž výstupem jsou obrazová data. Cílem práce je nahradit zdlouhavý proces ručního procházení dat spolehlivou algoritmizovatelnou metodou a ověřit, zda je tento směr vývoje perspektivní. V teoretické části se práce zabývá chladícími systémy v automobilech, nedestruktivním testování s těžištěm v CT technologii a rešerší softwarů pro prohlížení a analýzu CT dat. Praktická část diplomové práce se zaměřuje na problematiku ucpaných kanálků gascoolerů. Jsou popsány příčiny vzniku této abnormality, dosavadní přístup k jejímu odhalení a nový automatický přístup kontroly. Navržený algoritmus spolu s aplikaci vytvořenou pomocí Matlabu jsou testovány na konkrétních datech. Spolehlivost výsledků je v závěru porovnávána ručním hodnocením CT snímků. Pro hodnocení kvality obrazových dat je trénována hluboká neuronová síť. The presented thesis concerns the automation of the process of scanning and evaluating abnormalities of gascoolers that occur during their production. Non-destructive testing employs CT scanning technology, which generates image data as an output. The objective of the work is to replace the time-consuming manual data scanning process with a reliable algorithmic method and to assess the potential of this direction of development. The theoretical part of the thesis deals with cooling systems in cars, non-destructive testing with a focus on CT technology and a search for software for viewing and analysing CT data. The practical part of the thesis focuses on the problem of clogged gascooler ducts. The causes of this abnormality, the current approach to its detection and a new automatic inspection approach are described. The proposed algorithm together with an application developed using Matlab are tested on concrete data. Finally, the reliability of the results is evaluated by manual inspection of the CT images. A deep neural network is trained to assess the quality of the image data.
Klíčová slova:
Gascooler; X-Ray micro computed tomography; CT; Image processing; Fourier transform; Gascooler; rentgenová počítačová tomografie; CT; zpracování obrazu; Fourierova transformace
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Automatizace vyhledávání abnormalit z tomografických dat
Předložená diplomová práce se zabývá automatizací procesu skenování a vyhodnocování abnormalit gascoolerů, které vznikají při jejich výrobě. Nedestruktivní testování využívá technologii CT skenování ...
Financial time series analysis based on innovative Machine Learning Signal Processing approaches
Tshiangomba, Reagan Kasonsa; Sehnalová, Pavla; Cicone, Antonio
2024 - anglický
Prognózování finančních časových řad bylo klasifikováno jako jeden z nejnáročnějších problémů v v posledním desetiletí kvůli jeho nestacionaritě a nelineárním vlastnostem. Na jednu stranu statistická techniky byly shledány neschopnými přesně předpovídat finanční časové řady. Na druhé straně techniky strojového učení dosáhly pozoruhodných výsledků, ale neposkytují explicitní způsob zacházení s nestacionární vlastností finančních časových řad. Navrhovaný přístup využívá schopnosti dekompozičních technik zpracování signálu k řešení nestacionární vlastnost finančních časových řad. Použitá technika rozkladu signálu v této práci je iterativní filtrování (IF), které generuje funkce vnitřního režimu (IMF). Tyto generované IMF spolu s původním signálem se používají k vytvoření časově-frekvenční reprezentace finanční časové řady zvané IMFogram. Dva typy údajů, jmenovitě MMF a IMFogram, se používají k trénování fúzní neuronové sítě pro predikci finančních časových řad. Jeden záznam součástí fúzní neuronové sítě je umělá neuronová síť (ANN), která bere jako MMF vstup. Další vstupní složkou fúzní neuronové sítě je konvoluční neuronová síť (CNN), která bere jako vstup IMFogram. Výstupy ANN a CNN jsou zřetězeny pro regresní úlohu. Ukážeme aplikaci tohoto nově vyvinutého přístupu k finančním datům, Abych byl přesný, série NASDAQ. A podáváme zprávy o jeho výkonu v různých scénářích hranic podmínky. Forecasting financial time series has been classified as one of the most challenging problems in the last decade due to its non-stationarity and non-linear properties. On one hand, statistical techniques have been found incapable of accurately predicting financial time series. On the other hand, machine learning techniques have achieved remarkable results, but they do not provide an explicit way of handling the non-stationarity property of financial time series. The proposed approach leverages the capabilities of signal processing decomposition techniques to address the non-stationarity property of financial time series. The signal decomposition technique employed in this work is iterative filtering (IF), which generates intrinsic mode functions (IMFs). These generated IMFs, along with the original signal, are used to produce a time-frequency representation of the financial time series, called IMFogram. Two types of data, namely the IMFs and IMFogram, are utilized to train a fusion neural network for predicting the financial time series. One entry component of the fusion neural network is an artificial neural network (ANN) taking the IMFs as input. The other entry component of the fusion neural network is a convolutional neural network (CNN), which takes the IMFogram as input. The outputs of the ANN and the CNN are concatenated for a regression task. We show the application of this newly developed approach to financial data, NASDAQ series to be precise. And we report its performance in different scenarios of boundary conditions.
Klíčová slova:
Artificial neural network (ANN); Convolutional neural network (CNN); Fusion Neural Network; Iterative Filtering (IF); Intrinsic Mode Functions (IMFS); IMFogram; symmetric extension; asymmetric extension; Time series; Umělá neuronová síť (ANN); konvoluční neuronová síť (CNN); fúzní neuronová síť; iteraktivní filtrování (IF); funkce vnitřního režimu (IMFS); IMFogram; symetrické rozšíření; asymetrické prodloužení; Časová řada
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Financial time series analysis based on innovative Machine Learning Signal Processing approaches
Prognózování finančních časových řad bylo klasifikováno jako jeden z nejnáročnějších problémů v v posledním desetiletí kvůli jeho nestacionaritě a nelineárním vlastnostem. Na jednu stranu statistická ...
Aplikace pro detekci Fake News
Zádrapa, Jan; Holop, Patrik; Malinka, Kamil
2024 - anglický
Problém Fake News je aktuálně jeden z největších problémů moderní společnosti. Miliony lidí denně konzumují zavádějící informace a ani o tom nemusí vědět. Tento problém způsobuje riziko po celém světě, protože přispívá k polarizaci společnosti a ovlivňuje volby pomocí propagandy. Bohužel, zatím není vytvořen dostatek spolehlivých automatizovaných nástrojů pro český jazyk, které by dokázaly tento problém řešit. Tato práce má za cíl takovýto nástroj vytvořit a tím pomoci lidem, kteří denně propadají Fake News. The problem of Fake News is one of the most significant problems in our modern society. Millions of people read Fake News articles every day without knowing it. This problem creates a risk worldwide as society is getting polarised, and elections are manipulated by third parties using propaganda. Unfortunately, there are not enough tools to help solve the problem of Fake News detection in the Czech language. This thesis aims to create a tool to help these people recognise Fake News and introduce them commonly used manipulation techniques in text.
Klíčová slova:
Fake News; disinformation; BERT; RoBERTa; natural language processing; machine learning; manipulation techniques; sentimental analysis; Fake News; dezinformace; BERT; RoBERTa; zpracování přirozeného jazyka; strojové učení; manipulativní techniky; sentimentální analýza
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Aplikace pro detekci Fake News
Problém Fake News je aktuálně jeden z největších problémů moderní společnosti. Miliony lidí denně konzumují zavádějící informace a ani o tom nemusí vědět. Tento problém způsobuje riziko po celém ...
Analýza chování malwaru pomocí velkých jazykových modelů
Rádsetoulal, Vlastimil; Homoliak, Ivan; Očenášek, Pavel
2024 - anglický
Táto práca skúma využitie veľkých jazykových modelov (LLMs) vylepšených technikou Retrieval-Augmented Generation (RAG) pre efektívnu analýzu správania malvéru. Začína prehľadom metód analýzy malvéru, ako statických tak dynamických. Štúdia sa zameriava na využitie rámca MITRE ATT&CK na pochopenie správania malvéru veľkým jazykovým modelom. Jadro výskumu sa zameriava na architektúru a implementáciu nástroja na analýzu správania malvéru, ktorý implementuje RAG s využitím LLMs. Tento nástroj má za cieľ pomôcť profesionálom v oblasti bezpečnosti využívať možnosti generatívnej AI na interpretáciu komplexného správania malvéru. Okrem toho, výskum zahŕňa praktické nasadenie systému pre správu bezpečnostných informácií a udalostí (SIEM), pričom využíva platformu Wazuh na detekciu simulovaných útokov. Nasadenie a testovanie prebiehajú v kontrolovanom virtuálnom prostredí. Práca poukazuje na potenciál LLM modelov pri zlepšovaní opatrení v kybernetickej bezpečnosti. Práca končí diskusiou o možných vylepšeniach implementovaného nástroja. This thesis investigates the use of large language models (LLMs) enhanced with Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques to analyze malware behaviors effectively. Starting with an overview of malware analysis methods, both static and dynamic, the study delves into the use of the MITRE ATT&CK framework to understand and categorize malware strategies. The core of the research focuses on the architecture and implementation of a malware behavior analysis tool that integrates RAG with LLMs. This tool aims to aid security professionals leveraging generative AI's capabilities to interpret complex malware behaviors. Additionally, the research includes a practical deployment of the Security Information and Events Management (SIEM) system, using the Wazuh platform to detect simulated adversarial behaviors. The deployment and testing are done in a controlled virtual environment, highlighting the potential of LLMs in enhancing cyber security measures. The thesis concludes with recommendations for future enhancements and the potential expansion of generative AI applications in cyber security.
Klíčová slova:
large; language; models; malware; behavior; analysis; detection; velké; jazykové; modely; malware; analýza; chování; detekce
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Analýza chování malwaru pomocí velkých jazykových modelů
Táto práca skúma využitie veľkých jazykových modelov (LLMs) vylepšených technikou Retrieval-Augmented Generation (RAG) pre efektívnu analýzu správania malvéru. Začína prehľadom metód analýzy malvéru, ...
Laser control of the metamagnetic phase transition in FeRh nanostructrures
Velič, Alexander; Dubroka, Adam; Arregi Uribeetxebarria, Jon Ander
2024 - anglický
Nedávno sa ukázalo, že rýchlosť zápisu informácií v magnetických médiách by sa mohla výrazne zvýšiť využitím ultrakrátkych laserových impulzov, ktoré umožňujú koherentné prepínanie magnetizácie v pikosekundovej časovej škále. Ekviatomická zliatina FeRh, ktorá sa vyznačuje fázovým prechodom prvého rádu medzi antiferomagnetickým (AF) a feromagnetickým (FM) rádom, predstavuje zaujímavý materiál na riadenie magnetického poriadku pomocou laserových impulzov. Ultrakrátke laserové impulzy však podporujú iba jednostranný prechod z AF na FM, zatiaľ čo spätný prechod z FM na AF si vyžaduje chladenie a nemožno ho dosiahnuť laserovým ožiarením v rýchlych časových intervaloch. Táto práca sa snaží preskúmať originálne spôsoby riadenia magnetického fázového prechodu v mezoštruktúrach FeRh využitím metastabilného charakteru podchladených FM stavov nachádzajúcich sa v tomto systéme. Polia submikrónových štruktúr FeRh sú vyrobené pomocou litografie a ich charakteristiky fázového prechodu boli skúmané pomocou mikroskopie magnetickej sily. Identifikujú sa podchladené stavy a ich vlastnosti, pričom sa hodnotí ich odozva na osvetlenie ultrarýchlymi laserovými pulzmi. Je vidieť, že impulzy s nízkym výkonom môžu priniesť podchladené FM štruktúry do základného stavu AF, zatiaľ čo impulzy s vysokým výkonom indukujú dopredný prechod AF-to-FM, čím sa nakoniec dosiahne svetlom indukovaná obojsmerná kontrola fázového prechodu vo FeRh. It has been recently shown that information writing speed in magnetic media could be greatly enhanced by utilizing ultrashort laser pulses, which enable coherent magnetization switching at the picosecond timescale. The equiatomic FeRh alloy, which features a first-order phase transition between antiferromagnetic (AF) and ferromagnetic (FM) order, constitute an interesting material for control of magnetic order using laser pulses. However, ultrashort laser pulses only promote the forward AF-to-FM transition, whereas the reverse FM-to-AF transition necessitates cooling and cannot be achieved via laser irradiation, at fast timescales. This work seeks to explore original ways of controlling the magnetic phase transition in FeRh mesostructures by exploiting the metastable character of supercooled FM states found in this system. Arrays of submicron FeRh structures were fabricated using lithography and their phase transition characteristics were investigated using magnetic force microscopy. Supercooled states and their properties were identified, with their response to illumination with ultrafast laser pulses being evaluated. It was seen that low power pulses can bring supercooled FM structures to the ground AF state, whereas high-power pulses induce the forward AF-to-FM transition, eventually achieving light-induced bidirectional control of the phase transition in FeRh.
Klíčová slova:
magnetic phase transition; FeRh; antiferromagnetism; ferromagnetism; mesostructures; laser-induced control; bidirectional; magnetická fázová premena; FeRh; antiferromagnetismus; ferromagnetismus; mesoštruktúry; leserom indukovaná kontrola; biderekcionálny
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Laser control of the metamagnetic phase transition in FeRh nanostructrures
Nedávno sa ukázalo, že rýchlosť zápisu informácií v magnetických médiách by sa mohla výrazne zvýšiť využitím ultrakrátkych laserových impulzov, ktoré umožňujú koherentné prepínanie magnetizácie v ...
Aplikace pro podporu tréninku silových sportů
Klem, Richard; Tesařová, Alena; Herout, Adam
2024 - anglický
Tato práce představuje nový přístup k analýze výkonu v silových sportech pomocí modelu strojového učení pro odhad lidské pózy. Implementované řešení využívá model RTMPose k odhadu klíčových bodů lidské pózy, následně odvozuje polohu činky ze souřadnic zápěstí a vypočítává výkonnostní metriky. Konkrétní úhly kamery nebo viditelné kotouče nejsou vyžadovány. Navrhovaná metoda vylepšuje tradiční silový trénink tím, že poskytuje zpětnou vazbu a výkonnostní metriky, jako je průměrná rychlost, a ukazuje se jako účinná ve veřejných posilovnách i v domácím prostředí, a to i pro cvičení s vlastní vahou nebo pomůckami jako je např. odporová guma. Rozsáhlé experimenty potvrzují širokou použitelnost navrhnutého řešení. Srovnání s profesionálním systémem Qualisys prokazuje dostatečnou kvalitu aplikace. This thesis presents a novel approach for strength sports performance analysis using a human pose estimation machine learning model. The implemented solution employs the RTMPose model to estimate keypoints, then derive the barbell position from the wrist coordinates, and compute performance metrics without requiring specific camera angles or visible weight plates. The proposed method enhances traditional resistance training by providing feedback and performance metrics such as mean velocity. The solution was proved effective in both gym and home environments, even without barbells. Extensive experiments demonstrate the robustness and wide usability of the solution. Comparison with the professional system Qualisys confirms the validity of the application results.
Klíčová slova:
powerlifting; velocity-based training; computer vision; mobile application; human pose estimation; RTMPose; client-server architecture; monocular space calibration; silový trojboj; trénink založený na rychlosti; počítačové vidění; mobilní aplikace; odhad lidské pózy; RTMPose; architektura klient-server; monokulární kalibrace prostoru
Plné texty jsou dostupné v digitálním repozitáři NUŠL
Aplikace pro podporu tréninku silových sportů
Tato práce představuje nový přístup k analýze výkonu v silových sportech pomocí modelu strojového učení pro odhad lidské pózy. Implementované řešení využívá model RTMPose k odhadu klíčových bodů ...
NUŠL poskytuje centrální přístup k informacím o šedé literatuře vznikající v ČR v oblastech vědy, výzkumu a vzdělávání. Více informací o šedé literatuře a NUŠL najdete na webu služby.
Vaše náměty a připomínky posílejte na email nusl@techlib.cz
Provozovatel
Zahraniční báze