MAKÓWKA, D. Detekce významných událostí v systémech využívajících princip fázových OTDR [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.
Diplomová práce na téma „Detekce významných událostí v systémech využívajících princip fázových OTDR“ se zabývá vývojem a návrhem metod pro určení typu událostí vzniklých na distribuovaném optickém vláknovém snímači z hlediska zabezpečení perimetru. Práce po odborné stránce patří k středně náročným, vyžadujícím studium principu metod fázového OTDR, souvisejících optických a elektrických komponent. V neposlední řadě je třeba prostudovat a vybrat vhodnou kombinaci algoritmických metod k vlastní detekci událostí a jejich rozpoznaní. Diplomant zvolil dnes populární metodu využití neuronových sítí pro rozpoznání a klasifikaci událostí budících optické vlákno. Diplomová práce je logicky dělena do kapitol s důrazem na klíčové body zadání, jejich detailní rozbor a postup řešení. Poslední kapitoly jsou zaměřeny na analýzu získaných výsledků a jejich prezentaci převážně v grafické formě. Rozsahem patří diplomová práce pana Makówky k nadstandardním, vyžadující značné časové úsilí k získání a anotování potřebných datasetů, učení neuronové sítě a její verifikaci v reálných podmínkách. Výsledky práce jsou bohužel znehodnoceny textovou částí, obsahující značné množství chybných formulací, překlepů a dalších formálních nedostatků. Pan Makówka pracoval aktivně a samostatně. Na konzultacích průběžně prezentoval dosažené výsledky a diskutoval další postup práce. Diplomovou práci doporučuji k obhajobě a navrhuji hodnocení 84 bodů - B
Zadání práce Bc. Davida Makówky má odpovídající náročnost, která je vhodná pro vysokoškolskou diplomovou práci. Cílem práce bylo provést nejprve základní literární rešerši metod pro analýzu a měření parametrů optických tras světlovodů využívajících principů optické reflektometrie v časové doméně - Optical Time Domain Reflectometry (OTDR). Dalším úkolem práce bylo popsat a navrhnout možnosti využití principů měření parametrů optických tras pro zajištění perimetrické bezpečnosti. Cílová aplikace má být schopná detekce přítomnosti osob snažící se o narušení prostoru liniových staveb: (ploty, produktovody, kabelové a dopravní trasy). Mezi další úkoly patřila definice vhodné praktické demonstrační úlohy a popis existujícího měřicího vybavení. Úkolem diplomanta bylo dále pořídit dostatečné množství zkušebních dat, neboť hlavním výstupem práce má být realizace zkušební implementace klasifikátoru umožňujícího ze zkušebních dat automaticky detekovat nestandardní události reprezentující chování osob snažící se o narušení střeženého prostoru. Student zvolil přístup transformující naměřená data z detektoru optické trasy do formy obrazových dat a pro realizaci klasifikátoru zvolil přístup využívající konvoluční neuronové sítě. S využitím jazyka Python navrhl jednoúčelovou aplikaci, pomocí které je možné modifikovat důležité parametry učení, v rámci demonstrace funkčnosti klasifikátoru. Posledními body zadání bylo ověření funkce klasifikátoru na zkušební množině dat a zhodnocení dosažených výsledků. Těchto cílů práce bylo studentem dosaženo a výsledky jsou prezentovány v textu práce. Přílohy obsahují zdrojové texty v jazyce Python a zkušební sadu dat. Korektnost a opakovatelnost výsledků dosažených studentem, tak bude možné v budoucnu ověřit a v tématu práce dále pokračovat. Student tak prokázal důležité návyky nutné pro jeho budoucí profesní kariéru. Bohužel však musím konstatovat, že prezentační úroveň textu degraduje výsledky diplomové práce. Student si pravděpodobně nevhodně rozdělil čas nutný pro dokončení praktické realizace a čas nutný pro dokončení textu diplomové práce. Práce je členěna do velké množství kapitol (celkem 20), které navíc nejsou zakončeny žádným dílčím uzavřením problematiky. Čtenář je tak nucen si tyto závěry odvozovat samostatně. Text práce tak netvoří logický sled myšlenek a následných zdůvodnění, které by byly v textu podporovány průběžnými výsledky. Některé kapitoly obsahují pouze několik obrázků, bez jakéhokoliv textu (např. kapitoly 8 a 9). Formální úroveň textu je také podprůměrná. Přestože student vytvořil práci o rozsahu 100 stran, zcela zanedbal kontrolu výsledného textu a to do takové míry, že v kapitole 4.8 je číslování stran zahájeno opětovně od strany 8 a neodpovídají si následně ani číslované odkazy na předchozí kapitoly. Student v textu využívá hovorové výrazy a přechyluje do českého jazyka některé anglické výrazy (např. cituji: Rayliho rozptyl). Práce s literaturou je také na podprůměrné úrovni. Formát citací neodpovídá požadavkům. Některé názvy kapitol obsahují v textu přímo vložené WWW odkazy, případně nedokončená slova. Od kapitoly 6 (strana 18, ovšem pozor práce obsahuje dvě různé strany 18), již diplomant text nepřejímá z uváděné literatury, což je bohužel velmi patrné na snížené kvalitě odborného textu: nedokončené věty, hovorové výrazy (např. neuronová síť obsahuje odumřelé buňky, vodopádový obraz apod.) To, že student ani po pětiletém studiu na Ústavu měřicí a řídicí techniky není schopen rozpoznat správný zápis účelových a dějových slov jen další ukázkou nedostatečné výstupní jazykové kontroly textu. V celém textu práce jsou slova: (měřicí, budicí, řídicí) uváděny chybně. Přes uvedené nedostatky student zrealizoval prototyp automatického klasifikátoru, provedl vhodnou analýzu parametrů učení konvoluční neuronové sítě a provedl také několik iteračních kroků vedoucích ke zvýšení úspěšnosti klasifikace dat. Studentem intuitivně zvolené třídy pravděpodobně mají respektovat chování osob snažící se o narušení prostoru, cituji: (plot, skákání, běh, vibrace, pozadí), bude pravděpodobně v budoucnu nutné lépe definovat a dále tyto třídy rozšířit. Závěrem je tedy možné zhodnotit, že student zrealizoval požadovanou experimentální aplikaci, věnoval realizaci experimentů velké množství času, ale zcela podcenil prezentaci dosažených výsledků a zpracování textu práce. Přes uvedené nedostatky mohu konstatovat, že předložená práce svědčí o inženýrských schopnostech diplomata, ovšem spíše na podprůměrné úrovni. Práci doporučuji k obhajobě. Studentovi navrhuji hodnocení předložené diplomové práce stupněm: Dobře - C. (70).
eVSKP id 142697