PODOLA, D. Systém pro asistenci při nepřehledných dopravních situacích [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.
Zadání diplomové práce Bc. Davida Podoly bylo zadáním, na jehož tvorbě se student již od počátku aktivně podílel. Student tuto diplomovou práci realizoval pouze v rámci jediného semestru, proto je v jisté nevýhodě ohledně výsledků úspěšnosti navržených metod oproti diplomovým pracím na podobné téma. V rámci řešení práce byl jasně patrný zájem studenta o řešení tématu práce. Průběžné výsledky při řešení své diplomové práce diplomant prezentoval na studentské soutěži EEICT, kde také získal ocenění. Navržené připomínky z konzultací se vždy pokoušel zapracovat do řešení práce. Úkolem studenta byla navrhnout a realizovat metody detekce pohybujících se vozidel pro účely zařízení, které poskytuje asistenci řidiči vozidla na nepřehledných křižovatkách. Toto zařízení by mohlo být v budoucnu pojmenováno jako inteligentní dopravní zrcadlo. Mezi důležité řešené úkoly patřila definice scény, pořízení testovacích dat a návrh metod detekce pohybujících se vozidel. Dalšími úkoly bylo pro každou z metod detekce ověřit na ručně anotovaných snímcích úspěšnost detekce vozidla. Student zvolil vhodnou prezentační formu v textu práce, práce má dostatečný rozsah a odpovídající jazykovou úroveň. Kladně taktéž hodnotím práci s literaturou, kdy student při řešení nalezených problémů vždy nejprve provedl literární průzkum publikovaných řešení a průběžně je doplňoval do odkazů ve své práci. Výstupem práce je tak nejen navržená metoda detekce pohybujících se vozidel, ale také kvalitní literární rešerše této problematiky. Student věnoval řešení práce dostatek času, jednotlivé úkoly si již v počátcích řešení práce vhodně rozvrhl. Konzultace navštěvoval pravidelně, vždy prezentoval průběžně dosažené výsledky. Rád bych vyzdvihl i diplomantovu snahu o závěrečné konzultace ohledně úprav diplomové práce, tak aby vznikl kompaktní a srozumitelný text. Dosažené výsledky i formální zpracování práce jednoznačně svědčí o inženýrských schopnostech studenta. Předložené práci navrhuji hodnocení: Velmi Dobře – B. (83)
Předložená diplomová práce pana Podoly má od úvodu po závěr téměř osmdesát stran. Zvolená forma prezentace, kdy je celý dokument rozdělen do kapitol, které postupně zpracovávají jednotlivé body zadání, je vhodná pro posouzení splnění jednotlivých bodů, lze tak tedy snadno konstatovat, že všech osm bodů zadání bylo splněno. Méně snadno se však hodnotí rozsah teoretické, převzaté práce, jelikož odkazy na použitou literaturu se v textu objevují průběžně. Není však problém rozlišit myšlenky autora od tezí převzatých. Díky zvolené koncepci se také řada konstatování v práci několikrát opakuje nebo jen drobně modifikuje. Na druhou stranu forma dokumentu dobře popisuje postup řešení podle tzv. V-modelu - od definice požadavků na zařízení přes studium a návrhy principů s průběžnými návrhy testování až po samotnou realizaci a implementaci a finální zhodnocení. Autor v seznamu literatury uvádí celkem dvacet převážně zahraničních dobře citovaných publikací, kdy na všechny se v textu průběžně odkazuje. Avšak kapitola 6.2 nazvaná „Rešerše odborných článků a dalších zdrojů“, která měla dle mého názoru být, vzhledem k hlavnímu cíli zadání, stěžejní, má sotva jednu stránku. Diplomant se v ní také omezuje pouze na postupy detekce popředí od pozadí cestou odečítání od aktuálního snímku postupně aktualizovaného pozadí. To, že nebyly v odborných zdrojích hledány a posléze testovány i jiné postupy, např. analýza pohybu, sledování cíle atd., také výrazně ovlivnilo výslednou úspěšnost navrženého algoritmu. Rešerše metod detekce stínů také mohla být provedena lépe, resp. autor odkazuje na několik publikací, ale tyto nerozepisuje v textu nijak detailněji. V kapitole 7.1.1.5 uvádí, že testoval dva algoritmy, kdy v popisu prvního chybně označil počty světlých i tmavých pixelů stejnou proměnnou nd a u druhého se spokojil s popisem, že je založený na extrakci šestnácti příznaků, ale neuvádí jakých. Díky tomu lze jen špatně posoudit, proč oba uvedené algoritmy na studentových datech selhaly, čehož výsledkem bylo, že modul detekce stínů student z finálního řešení úplně vyřadil. Úkol detekce pohybujících se objektů v dopravě pouze ze sekvence snímků z kamery je vzhledem k složitosti scén a rozmanitosti možných situací a různých, hlavně povětrnostních a světelných, vlivů značně obtížný. Autor si však správně na začátku definoval nejdůležitější požadavky na celé zařízení i na detekční algoritmus a také na metriky sloužící k otestování algoritmu. Sám si s pomocí mobilního telefonu a vytvořeného přípravku pořídil postupně dvě databáze snímků zahrnující řadu problematických situací, které musel pro potřeby testování manuálně anotovat. Dále navrhl postup detekčního algoritmu a ten implementoval ve dvou programovacích prostředích – pro první návrh a ladění zvolil Matlab, pro finální implementaci C++ s využitím knihovny OpenCV, kdy docílil výrazného snížení potřebného času pro analýzu (věnoval se tedy i zhodnocení časové náročnosti algoritmu pro plánovaný běh v real-time). Pro vyhodnocení úspěšnosti návrhu si definoval testovací procedury založené na čtyřpolní tabulce a vzájemném porovnání masky detekce s maskou anotace rozšířenou o vhodné toleranční pásmo. Zvolený postup a metriky vyhodnocení považuji za správné, dobře ukazují na kvalitu návrhu a umožňují odhalení možných selhání, především nejzásadnějších falešně negativních detekcí. Velká část práce se také správně zaobírá volbou a nastavením, laděním jednotlivých volitelných parametrů. Prezentované dosažené výsledky nesplňují stanovené požadavky, ale to se vzhledem k náročnosti problému dalo očekávat. Nižší úspěšnost je však určitě dána i omezením se pouze na jeden postup (viz výše). Jiné přístupy by také pravděpodobně lépe řešily určení směru a rychlosti jízdy vozidel. Přesto zvolený postup separace popředí od pozadí, včetně průběžného aktualizování pozadí považuji za správný. Stejně tak postup určení směru a odhadu rychlosti, pomocí protnutí vozidla postupně dvěma virtuálními čárami, lze hodnotit jako dostatečný, i když přesnost určitě značně omezuje vzorkovací perioda 1s. Přiložené CD obsahuje vedle elektronické verze práce také zdrojové kódy (verze v Matlabu i v C++) a krátké ukázky chodu programu na reálných datech včetně prezentace mezivýsledků. Kód je dobře navržený, modulární a adekvátně komentovaný. Celý dokument má dobrou grafickou úroveň. Formální úprava je taktéž dobrá a dle šablony. Vytkla bych jen několik špatných odkazů na vztahy a např. na neexistující Tabulku 13 (str. 54). V textu se vyskytují jen drobné překlepy, jazykovou úroveň snižují jen častější drobné stylistické chyby. I přes nižší dosaženou úspěšnost detekce vidím hlavní přínos práce především v rozboru, v provedených analýzách a v mnoha poznatcích a návrzích získaných během testování, které by mohly posloužit pro případné další pokračování řešení velmi zajímavého a aktuálního problému. Práce, i přes zmíněné nedostatky, jistě svědčí o inženýrských schopnostech diplomanta, proto ji navrhuji k obhajobě s návrhem na klasifikaci C.
eVSKP id 118264