No (2936)
Used filters
(3)
Number of found documents:
2936
Published from
to
Interpretation of emotions from text on social media
Tlustoš, Vít; Košař, Vlastimil; Malik, Aamir Saeed
2024 - English
Většina lidských interakcí probíhá buď prostřednictvím textu, nebo může být na text převedena pomocí speech-to-text technologií. Tato práce je věnována rozpoznávání emocí z takovýchto textů. Navzdory rozsáhlému výzkumu v této oblasti tři významné problémy přetrvávaly: neprozkoumaná nebo omezená účinnost metod napříč doménami, povrchní analýza výsledků a omezená použitelnost výstupů. Tyto výzvy řešíme navržením dvou modelů založených na modelu RoBERTa, které nazýváme EmoMosaic-base a EmoMosaic-large. Tyto modely byly trénovány na následujicích datasetech: SemEval-2018 Task 1:Affect in Tweets, GoEmotions, XED a DailyDialog. Na rozdíl od ostatních studií jsme naše modely trénovali na všech uvedených datasetech současně, přičemž jsme zachovali jejich původní kategorie. Výsledkem jsou modely, které dobře fungují napříč různými doménami a jsou přímo porovnatelné s ostatními metodami. Model EmoMosaic-large dokonce překonává nedávné jedno-doménové state-of-the-art modely na datasetech SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets a GoEmotions, což dokazuje jeho vynikající schopnosti napříč různými oblastmi. Pro zvýšení využitelnosti a reprodukovatelnosti našeho výzkumu poskytujeme veškerý kód a modely veřejně na: https://huggingface.co/vtlustos. Most human interactions are either text-based or can be converted to text using speech-to-text technologies. This thesis is dedicated to recognizing emotions from these texts. Despite extensive research in this domain, three significant challenges persisted: unexplored or limited cross-domain efficacy of the methods, superficial analysis of the result, and limited usability of the outcomes. We address these challenges by proposing two models based on the RoBERTa model, which we call EmoMosaic-base and EmoMosaic-large. These models were trained on the following datasets: SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets, GoEmotions, XED, and DailyDialog datasets. In contrast to prior studies, we trained our models on all the datasets simultaneously while preserving their original categories. This resulted in models that exhibit strong performance across diverse domains and are directly comparable to other methods. In fact, EmoMosaic-large outperforms recent single-domain state-of-the-art models on SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets and GoEmotions datasets, demonstrating outstanding cross-domain performance. To promote the usability and reproducibility of our research, we make all our code and models public, available at: https://huggingface.co/vtlustos.
Keywords:
emotion classification from text; emotion recognition from text; cross-domain emotion recognition; GoEmotions; DailyDialog; XED; SemEval-2018 Task 1; klasifikace emocí z textu; rozpoznávání emocí z textu; rozpoznávání emocí napříč doménami; GoEmotions; DailyDialog; XED; SemEval-2018 Task 1
Available in a digital repository NRGL
Interpretation of emotions from text on social media
Většina lidských interakcí probíhá buď prostřednictvím textu, nebo může být na text převedena pomocí speech-to-text technologií. Tato práce je věnována rozpoznávání emocí z takovýchto textů. Navzdory ...
Emotion Recognition from Analysis of a Person’s Speech using Deep Learning
Galba, Šimon; Kekely, Lukáš; Malik, Aamir Saeed
2024 - English
Táto práca sa zaoberá analýzou a implementáciou neurónovej siete za účelom rozpoznávania emócií z reči človeka pomocou hlbokého učenia. Práca sa taktiež zaoberá ladením tejto siete za účelom dosiahnutia väčšej citlivosti voči konkrétnej emócii a skúma časové a nepriamo aj finančné nároky tohto ladenia. Inšpiráciou na vytvorenie tejto práce je stúpajúca integrácia umelej inteligencie v oblasti biológie, zdravotníctva ako aj psychológie a jedným z cieľov je aj skúmanie náročnosti vytvárať konkrétne modely neurónových sietí na účely v týchto vedách, čo by malo prispieť k lepšej dostupnosti modelov umenelej inteligencie. Práca stavia na základe implementácie modelu "AST: Audio Spectrogram Transformer" ktorá je verejne dostupná pod licenciou BSD 3-Clause License a využíva metódy ktoré boli doposiaľ využívané na klasifikáciu a rozpoznávanie obrazov vďaka premene zvukovej stopy na spektrogram. Výsledné hodnoty váženej presnosti sú následovné: 93.5% pre EMODB dataset, 92.8% pre EMOVO a 92,9% pre dataset RAVDESS. This thesis deals with the analysis and implementation of a neural network for the purpose of recognizing emotions from human speech using deep learning. The thesis also focuses on tuning this network to achieve greater sensitivity to a specific emotion and explores the time and indirectly the financial requirements of this tuning. The inspiration for creating this work is the increasing integration of artificial intelligence in the fields of biology, healthcare, as well as psychology, and one of the goals is also to study the complexity of creating specific models of neural networks for purposes in these sciences, which should contribute to better accessibility of artificial intelligence models. The work is based on the implementation of the "AST: Audio Spectrogram Transformer" model, which is publicly available under the BSD 3-Clause License and utilizes methods that have been used so far for classification and recognition of images by converting an audio track into a spectrogram. The resulting values of weighted accuracy are as follows: 93.5% for the EMODB dataset, 92.8% for EMOVO, and 92.9% for the RAVDESS dataset.
Keywords:
deep learning; Audio Spectrogram Transformer; speech emotion recognition; speech signal processing; emotion classification; hluboké učení; Audio Spectrogram Transformer; rozpoznávání emocí z řeči; zpracování řečového signálu; klasifikace emocí
Available in a digital repository NRGL
Emotion Recognition from Analysis of a Person’s Speech using Deep Learning
Táto práca sa zaoberá analýzou a implementáciou neurónovej siete za účelom rozpoznávania emócií z reči človeka pomocou hlbokého učenia. Práca sa taktiež zaoberá ladením tejto siete za účelom ...
Automatická komprese vah neuronových sítí
Lorinc, Marián; Sekanina, Lukáš; Mrázek, Vojtěch
2024 - English
Konvolučné neurónové siete (CNN) od svojho vynájdenia zrevolucionizovali spôsob, akým sa realizujú úlohy z odvetvia počítačového videnia. Vynález CNN viedol k zníženiu pamäťovej náročnosti, keďže váhy boli nahradené konvolučnými filtrami obsahujúcimi menej trénovateľných váh. Avšak, toto zníženie bolo dosiahnuté na úkor zvýšenia požiadaviek na výpočtový výkon, ktorý je naviazaný na výpočet konvolúcie. Táto práca skúma hypotézu, či je možné sa vyhnúť načítavaniu váh a miesto toho ich vypočítať, čím sa ušetrí energia. Na otestovanie tejto hypotézy bol vyvinutý nový algoritmus kompresie váh využívajúci Kartézske genetické programovanie. Tento algoritmus hľadá najoptimálnejšiu funkciu kompresie váh s cieľom zvýšiť energetickú účinnosť. Experimenty vykonané na architektúrach LeNet-5 a MobileNetV2 ukázali, že algoritmus dokáže efektívne znížiť spotrebu energie pri zachovaní vysokej presnosti modelu. Výsledky ukázali, že určité vrstvy je možné doplniť vypočítanými váhami, čo potvrdzuje potenciál pre energeticky efektívne neurónové siete. Convolutional Neural Networks (CNNs) have revolutionised computer vision field since their introduction. By replacing weights with convolution filters containing trainable weights, CNNs significantly reduced memory usage. However, this reduction came at the cost of increased computational resource requirements, as convolution operations are more computation intensive. Despite this, memory usage remains more energy-intensive than computation. This thesis explores whether it is possible to avoid loading weights from memory and instead functionally calculate them, thereby saving energy. To test this hypothesis, a novel weight compression algorithm was developed using Cartesian Genetic Programming. This algorithm searches for the most optimal weight compression function, aiming to enhance energy efficiency without compromising the functionality of the neural network. Experiments conducted on the LeNet-5 and MobileNetV2 architectures demonstrated that the algorithm could effectively reduce energy consumption while maintaining high model accuracy. The results showed that certain layers could benefit from weight computation, validating the potential for energy-efficient neural network implementations.
Keywords:
Convolutional Neural Networks; CNN; Evolutionary Algorithms; EA; Genetic Algorithms; GA; Cartesian Genetic Programming; CGP; Optimization; Compression; MobileNetV2; LeNet-5; Energy Efficiency; Weight Compression Algorithm; Deep Learning; Konvolučné neurónové siete; CNN; Evolučné algoritmy; EA; Genetické algoritmy; GA; Kartézske genetické programovanie; CGP; Optimalizácia; Kompresia; MobileNetV2; LeNet-5; Energetická účinnosť; Kompresia váh; Hlboké učenie
Available in a digital repository NRGL
Automatická komprese vah neuronových sítí
Konvolučné neurónové siete (CNN) od svojho vynájdenia zrevolucionizovali spôsob, akým sa realizujú úlohy z odvetvia počítačového videnia. Vynález CNN viedol k zníženiu pamäťovej náročnosti, keďže váhy ...
Vzorkovač optimalizovaný pro odběr zadané skupiny sypkých materiálů
Rolný, Jakub; Nevoral, Tomáš; Škrabánek, Pavel
2024 - English
Tato práce se zabývá vývojem nastavitelného děliče vzorků pro semena různých velikostí a tvarů. Jeho účelem je vytvářet reprezentativní vzorky frakcí, nastavených obsluhou, ze vstupního materiálu, který má být vzorkován. Hlavním cílem bylo vyvinout a otestovat tento typ děliče vzorků. Dělič vzorků byl vyvinut na bázi minipásového dopravníku s klapkou umístěnou na konci dopravníku, odkud se materiál dělí do boxů na vzorky a na zbývající materiál. Pro dělič vzorků byly vyvinuty a testovány čtyři různé typy dopravníkových podavačů. Výsledky testu ukázaly, že verze C dopravníkového podavače poskytuje nejlepší výsledky. Závěrem lze říci, že nastavitelný dělič vzorků usnadňuje produkci reprezentativních vzorků různých semen na jediném zařízení, na rozdíl od použití více komerčně dostupných děličů vzorků, které jsou určeny pro specifické velikosti a tvary částic materiálu. This thesis concerns the development of an adjustable sample divider for seeds of different sizes and shapes. Its purpose is to produce representative samples of fractions set by the operator from the input material to be sampled. The main objective was to develop and test this type of sample divider. The sample divider was developed based on a mini conveyor belt with a sampling flap positioned at the end of the conveyor belt where the material is sampled into the sample and remaining material boxes. Four different types of conveyor feeders were developed and tested for the sample divider. The results of the test indicated that version C of the conveyor feeder gave the best results. In conclusion, the adjustable sample divider facilitates the production of representative samples of different seeds on a single piece of equipment, as opposed to the use of multiple commercially available sample dividers designed for specific sizes and shapes of material particles.
Keywords:
sample divider; theory of sampling; representative sample; communication protocol; vzorkovač; teorie vzorkování; reprezentativní vzorek; komunikační protokol
Available in a digital repository NRGL
Vzorkovač optimalizovaný pro odběr zadané skupiny sypkých materiálů
Tato práce se zabývá vývojem nastavitelného děliče vzorků pro semena různých velikostí a tvarů. Jeho účelem je vytvářet reprezentativní vzorky frakcí, nastavených obsluhou, ze vstupního materiálu, ...
Distribuovaný systém potlačení DoS útoků
Beneš, Dalibor; Žádník, Martin; Šišmiš, Lukáš
2024 - English
Ochrana před distribuovanými útoky odepření služby (DDoS) patří mezi klíčové oblastí síťové bezpečnosti. Jednou z možných forem ochrany je využití zařízení DCPro DDoS Protector vyvíjeného sdružením CESNET. Sdružení CESNET provozuje také systémy pro monitorování a analýzu síťového provozu IPFIXcol2 a NEMEA, a dále poskytuje možnost využít protokol pro monitorování sítě sFlow. Cílem této práce je navrhnout a uskutečnit integraci těchto systémů a vytvořit tak efektivní systém potlačení útoků odepření služby. Při vypracování tohoto cíle byl kladen důraz na efektivní využití stávajích řešení, znovupoužitelnost a možnosti budoucího rozšíření celé distribuované architektury. Protection against distributed denial of service (DDoS) attacks is one of the key areas of network security. One of the forms of defence is to use the DCPro DDoS Protector device developed by the CESNET association. The CESNET association also utilizes network monitoring and traffic analysis systems IPFIXcol2 and NEMEA, as well as the network monitoring protocol sFlow. The aim of this thesis was to propose and realize the integration of those systems, so that an effective distributed system for the mitigation of DDoS attacks could be created. During the work on this task, special focus was given to the effective utilization of existing solutions, reusability and the option for a future expansion of the distributed architecture.
Keywords:
DCPro DDoS Protector; NEMEA; IPFIXcol; IPFIX; sFlow; NetFlow; CESNET; DoS; DDoS; network security; network data analysis; network monitoring; DDoS attack mitigation; DCPro DDoS Protector; NEMEA; IPFIXcol; IPFIX; sFlow; NetFlow; CESNET; DoS; DDoS; síťová bezpečnost; analýza síťových dat; monitorování sítě; potlačení DDoS útoků
Available in a digital repository NRGL
Distribuovaný systém potlačení DoS útoků
Ochrana před distribuovanými útoky odepření služby (DDoS) patří mezi klíčové oblastí síťové bezpečnosti. Jednou z možných forem ochrany je využití zařízení DCPro DDoS Protector vyvíjeného sdružením ...
Robotický manipulátor s využitím RC komponentů a serv
Liška, Jakub; Nosko, Svetozár; Zemčík, Pavel
2024 - English
Cieľom tejto diplomovej práce bolo vytvorenie vlatného robotického manipulátoru, s pou-\\žitím RC(diaľkovo ovládaných) komponentov a servomotorov. V rámci riešenia bolo potre-\\bné robotický manipulátor vybaviť senzorikou, ktorá umožnuje detekciu kolízii s okolím a zabezpečuje tak bezpečnosť obsluhy v pracovnom priestore manipulátoru. Robotický manipilátor je taktiež vybavený absolútnimi enkódermi pre snímanie polohy jednotlivých kĺbov, akcelerometrom a senzormi pre meranie záťaží pôsobiacich na jednotlivé kĺby. O pohyb ramena sa starajú štandardné krokové motory. Samotné telo robotického manipulátoru bolo navrhnuté s ohľadom na jednotlivé komponenty a je možné ho vyrobiť pomocou 3D tlače. Súčastou riešenia je aj užívateľské rozhranie, pomocou ktorého je možné robotické rameno ovládať. The aim of this thesis was to create a valid robotic manipulator, using RC(radio control) components and servomotors. As part of the solution, it was necessary to equip the robotic manipulator with sensors that enable the detection of collisions with the environment and thus ensure the safety of the operator in the working area of the manipulator. The robotic manipulator is also equipped with absolute encoders for sensing the position of individual joints, an accelerometer and sensors for measuring the loads acting on individual joints. Standard stepper motors take care of the arm movement. The body of the robotic manipulator itself has been designed with the individual components in mind and can be fabricated using 3D printing. The solution also includes a user interface that can be used to control the robotic arm.
Keywords:
robotic manipulator; robotic arm; collision detection; stepper motor; kinematics; 3D printing; off-shelf components; RC components; sensors; development boards; robotický manipulátor; robotické rameno; detekcia kolízii; krokový motor; kinematika; 3D tlač; off-shelf komponenty; RC komponenty; senzory; vývojové dosky
Available in a digital repository NRGL
Robotický manipulátor s využitím RC komponentů a serv
Cieľom tejto diplomovej práce bolo vytvorenie vlatného robotického manipulátoru, s pou-\\žitím RC(diaľkovo ovládaných) komponentov a servomotorov. V rámci riešenia bolo potre-\\bné robotický ...
Bezpečnostní analýza vybraného Android TV Boxu
Švenk, Adam; Veigend, Petr; Tamaškovič, Marek
2024 - English
Popularita TV boxov so systémom Android v poslednom čase výrazne vzrástla. Okrem toho, že ponúkajú širokú škálu funkcií, je čoraz aktuálnejšia otázka, či sú dostatočne zabezpečené a chránené. Táto práca popisuje komplexnú bezpečnostnú analýzu vybraného Android TV boxu, ktorá zahŕňa hardvérové aj softvérové komponenty. Skúmaním zraniteľností prítomných v zariadení sa táto práca zameriava na identifikáciu potenciálnych rizík pre súkromie a bezpečnosť používateľov. Okrem toho navrhuje odporúčania na zmiernenie týchto zraniteľností. The popularity of Android TV boxes has increased significantly in recent times. In addition to offering a wide range of functionality, the question of whether they are adequately secured is becoming increasingly pertinent. This thesis performs a comprehensive security analysis of selected Android TV boxes, covering both the hardware and software components. By examining the vulnerabilities present in the device, this thesis aims to identify potential risks to user privacy and security. Additionally, it proposes recommendations to mitigate these vulnerabilities.
Keywords:
security analysis; Android; Android TV; OWASP; vulnerability; firmware; reverse engineering; bezpečnostná analýza; Android; Android TV; OWASP; zraniteľnosť; firmvér; reverzné inžinierstvo
Available in a digital repository NRGL
Bezpečnostní analýza vybraného Android TV Boxu
Popularita TV boxov so systémom Android v poslednom čase výrazne vzrástla. Okrem toho, že ponúkajú širokú škálu funkcií, je čoraz aktuálnejšia otázka, či sú dostatočne zabezpečené a chránené. Táto ...
Studium emise sekundárních částic při rozptylu iontů a jejich projevů v LEIS spektrech
Malatinová, Michaela; Johánek, Viktor; Průša, Stanislav
2024 - English
V tejto práci skúmame emisiu sekundárnych častíc pomocou spektroskopie rozptylu iónov s nízkou energiou (LEIS) a rozptylu iónov so strednou energiou (MEIS). LEIS využíva primárny zväzok iónov vzácnych plynov s počiatočnými energiami niekoľkých keV a je obzvlášť citlivý na najvzdialenejšiu povrchovú vrstvu. Skúmané sú zmeny povrchovej kontaminácie medi, platiny a kremíka, pričom hodnotíme vplyv čistenia rozprašovaním a žíhania na prirodzene sa vyskytujúcu aj indukovanú kontamináciu plynom CO. Tiež sledujeme vplyv pasivácie vodíkom na povrch kremíku. Okrem toho na štúdium desorpcie povrchovej kontaminácie z monokryštalickej Si(100) samonosnej membrány s hrúbkou 50 nm použijeme metódu ToF MEIS S energetickým rozsahom do niekoľkých stoviek keV. Primárne iónové zväzky He, Ne a B sú použité na skúmanie membrány v štandardnej geometrii spätného rozptylu, ale aj v novej priechodnej geometrii experimentu. To nám umožňuje analyzovať emisiu sekundárnych častíc s oboch povrchov. Desorpcia povrchového znečistenia sa predtým pripisovala výhradne energii predanej elektrónovému systému. Ťažšie ióny s vyššou hodnotou straty energie predanej medzi jadrami, však zvyšujú elektronickú depozíciu energie, čo odhaľuje ich synergický efekt. Kombinované účinky zvýšeného prenosu energie do jadrového podsystému a smerový charakter kaskády zrážok zvyšujú výťažok sekundárnych iónov. Tieto poznatky môžu výrazne posunúť výskum čistenia a štruktúrovania 2D materiálov pomocou iónových zväzkov, ktoré ďalej umožní modifikáciu povrchu a kontrolu kontaminácie. In this thesis, we investigate the emission of secondary particles using both Low Energy Ion Scattering (LEIS) and Medium Energy Ion Scattering (MEIS) spectroscopy. LEIS utilizes a primary beam of noble gas ions with initial energies of a few keV and is particularly sensitive to the outermost surface layer. We examine the surface contamination changes on copper, platinum, and silicon, assessing the effects of sputter cleaning and annealing on both naturally occurring and induced CO gas contamination. Additionally, we employ Time-of-Flight MEIS with energy ranges up to a few hundred keV to study the desorption of surface contamination from a single-crystalline Si(100) self-supporting 50 nm thick membrane. Primary beams of He, Ne, and B were used to probe the membrane in both standard backscattering and novel transmission measurement geometries, allowing us to analyze emission from both surfaces. The desorption of surface contamination was previously attributed to electronic sputtering. However, heavier ions with higher nuclear stopping enhance the electronic energy deposition, revealing a synergy effect between them. The combined effects of increased energy deposition to the nuclear subsystem and the directional nature of the collision cascade increased the yield of secondary ions. This knowledge can significantly advance the precision cleaning and structuring of 2D materials using ion beams, enabling surface modification and control of contamination.
Keywords:
Low Energy Ion Scattering Spectroscopy; Medium Energy Ion Scattering Spectroscopy; secondary particles emission; surface contamination; silicon membrane; spektroskopia rozptylu iónov s nízkou energiou; spektroskopia rozptylu iónov so strednou energiou; emisia sekundárnych častíc; povrchová kontaminácia; kremíková membrána
Available in a digital repository NRGL
Studium emise sekundárních částic při rozptylu iontů a jejich projevů v LEIS spektrech
V tejto práci skúmame emisiu sekundárnych častíc pomocou spektroskopie rozptylu iónov s nízkou energiou (LEIS) a rozptylu iónov so strednou energiou (MEIS). LEIS využíva primárny zväzok iónov vzácnych ...
Aligning pre-trained models for spoken language translation
Sedláček, Šimon; Beneš, Karel; Kesiraju, Santosh
2024 - English
Tato práce zkoumá nový end-to-end přístup k překladu mluveného jazyka (ST) využívající předtrénovaných modelů pro přepis řeči (ASR) a strojový překlad (MT), propojené malým spojovacím modulem (Q-Former, STE). Ten má za úkol překlenout mezeru mezi modalitami řeči a textu mapováním embedding reprezentací ASR enkodéru do latentního prostoru reprezentací MT modelu. Během trénování jsou zvolené ASR a MT model zmrazeny, laděny jsou pouze parametry spojovacího modulu. Trénování a evaluace jsou prováděny na datasetu How2, obsahujícím ST data z Angličtiny do Portugalštiny. V našich experimentech zjišťujeme, že většina sladěných systémů překonává referenční kaskádový ST systém, přičemž využívají stejné základní modely. Navíc, při zachování konstantní a ve srovnání malé (10M parametrů) velikosti spojovacího modulu, větší a silnější ASR a MT modely univerzálně zlepšují výsledky překladu. Zjišťujeme, že spojovací moduly mohou také sloužit jako doménové adaptéry pro zvolené základní systémy, kdy významně zlepšují výsledky překladu ve sladěném ST prostředí, a to i oproti holému MT výkonu daného MT modelu. Nakonec navrhujeme proceduru pro předtrénování spojovacího modulu s potenciálem snížit množství ST dat potřebných pro trénink obdobných sladěných systémů. In this work, we investigate a novel approach to end-to-end speech translation (ST) by leveraging pre-trained models for automatic speech recognition (ASR) and machine translation (MT) and connecting them with a small connector module (Q-Former, STE). The connector bridges the gap between the speech and text modalities, transforming the ASR encoder embeddings into the latent representation space of the MT encoder. During training, the foundation ASR and MT models are frozen, and only the connector parameters are tuned, optimizing for the ST objective. We train and evaluate our models on the How2 English to Portuguese ST dataset. In our experiments, aligned systems outperform our cascade ST baseline while utilizing the same foundation models. Additionally, while keeping the size of the connector module constant and small in comparison (10M parameters), increasing the size and capability of the ASR encoder and MT decoder universally improves translation results. We find that the connectors can also serve as domain adapters for the foundation models, significantly improving translation performance in the aligned ST setting, compared even to the base MT scenario. Lastly, we propose a pre-training procedure for the connector, with the potential for reducing the amount of ST data required for training similar aligned systems.
Keywords:
spoken language translation; speech translation; model alignment; automatic speech recognition; machine translation; transfer learning; transformers; Q-Former; domain adaptation; překlad mluveného jazyka; překlad řeči; sladění modelů; automatické rozpoznávání řeči; strojový překlad; transfer learning; transformery; Q-Former; doménová adaptace
Available in a digital repository NRGL
Aligning pre-trained models for spoken language translation
Tato práce zkoumá nový end-to-end přístup k překladu mluveného jazyka (ST) využívající předtrénovaných modelů pro přepis řeči (ASR) a strojový překlad (MT), propojené malým spojovacím modulem ...
Návrh a implementace nástroje pro analýzu obrazových dat vestavěných systémů
Lipták, Samuel; Šnajder, Jan; Krejsa, Jiří
2024 - English
Táto diplomová práca sa zaoberá overením funkcionality grafického rozhrania v integrovaných systémoch. Súčasné prístupy využívajúce kamerové systémy pre optickú kontrolu sú charakterizované nedostatočnou spoľahlivosťou, vysokými nákladmi, náročnou údržbou a náročnosťou na priestorové umiestnenie. Cieľom tejto práce je analyzovať a navrhnúť nový prístup k získavaniu grafických dát, ktorý bude založený na spoľahlivej technológii. Konkrétne riešenie využíva technológiu FPGA (Field-Programmable Gate Array) a celý systém je implementovaný na vývojovej platforme PYNQ. Táto platforma zároveň obsahuje server s API, čo umožňuje jednoduchší prístup k získaným dátam. Výsledkom tejto práce je nová metóda overenia funkcionality grafického rozhrania vstavaných systémov, ktorá bude spĺňať požadované kritériá spoľahlivosti a účinnosti. Takýto prístup by mohol nájsť uplatnenie v priemysle a prispieť k zlepšeniu kvality a efektívnosti kontroly kvality integrovaných systémov. This thesis deals with the verification of the functionality of the graphical interface in embedded systems. Current approaches using camera systems for optical inspection are characterised by a lack of reliability, high cost, maintenance difficulties and spatial challenges. The aim of this work is to analyse and propose a new approach to graphical data acquisition, based on a reliable technology. The specific solution uses FPGA (Field-Programmable Gate Array) technology and the whole system is implemented on the PYNQ development platform. This platform also includes a server with an API, which allows easier access to the acquired data. The result of this work is a new verification method of the graphical interface of embedded systems, which will meet the required reliability and efficiency criteria. Such an approach may find application in industry and contribute to improving the quality and efficiency of quality control of embedded systems.
Keywords:
graphical interface; embedded systems; FPGA; PYNQ; quality control; grafické rozhranie; vstavané systémy; FPGA; PYNQ; kontrola kvality
Available in a digital repository NRGL
Návrh a implementace nástroje pro analýzu obrazových dat vestavěných systémů
Táto diplomová práca sa zaoberá overením funkcionality grafického rozhrania v integrovaných systémoch. Súčasné prístupy využívajúce kamerové systémy pre optickú kontrolu sú charakterizované ...
NRGL provides central access to information on grey literature produced in the Czech Republic in the fields of science, research and education. You can find more information about grey literature and NRGL at service web
Send your suggestions and comments to nusl@techlib.cz
Provider
Other bases