Reprezentace geometrických objektů pro 3D fotografii
|
|
- Radim Brož
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Úvod Reprezentace geometrických objektů pro 3D fotografii Diplomová práce České vysoké učení technické v Praze, Fakulta elektrotechnická Vedoucí diplomové práce: Daniel Martinec, martid1@cmp.felk.cvut.cz
2 Obsah prezentace Úvod 1 Úvod Cíle práce Rekonstrukce 3D modelu 2 Zvolená reprezentace Návrh algoritmu 3 Výsledky Nedostatky 4
3 Cíle práce Úvod Cíle práce Rekonstrukce 3D modelu Návrh metody vhodné pro fúzi dat z velké množiny neorganizovaných 3D bodů získaných z párového sterea Fúze dat zahrnuje zpřesnění parametrů kamer Implementace Nahrazení šupin
4 Úvod Vstupní množina 3D bodů Cíle práce Rekonstrukce 3D modelu
5 U vod Navrhovane r es enı Za ve r Cı le pra ce Rekonstrukce 3D modelu Rekonstrukce 3D modelu Vstupnı Disparitnı Korespondujı cı fotografie mapy oblasti Mrac no bodu 3D na c rtek S um, chyby Redundance vzhledem k s umu Nekonzistence disparitnı ch map, chyby v kalibraci Radim Tylec ek Reprezentace geometricky ch objektu pro 3D fotografii
6 U vod Navrhovane r es enı Za ve r Zvolena reprezentace Na vrh algoritmu Zvolena reprezentace Hloubkove mapy Rekonstruovany povrch Viditelnostnı mapy Zpe tna projekce Radim Tylec ek Reprezentace geometricky ch objektu pro 3D fotografii
7 Skládání povrchu Úvod Zvolená reprezentace Návrh algoritmu Povrch objektů složen z částí viditelných v různých vstupních obrázcích Odstranění překryvů Detekce nespojitostí
8 Návrh algoritmu Úvod Zvolená reprezentace Návrh algoritmu Kamery Korespondence Hloubky Model povrchu Konzistence iterace Viditelnost Filtrace chyb Nespojitosti Obrázky
9 Úvod Výsledky Nedostatky 3D model bez děr Vysoký detail přesnost Filtrace chyb Konzistence kamer
10 Srovnání - šupiny Úvod Výsledky Nedostatky
11 Úvod Výsledky Nedostatky Srovnání - fúze hloubkových map
12 Úvod Výsledky Nedostatky Různé druhy objektů a povrchů
13 U vod Navrhovane r es enı Za ve r Vy sledky Nedostatky Kriticka analy za Neu plna detekce nespojitostı Citlivost na s um vs. vyhlazova nı Velky objem vy stupnı ch dat Velka reprezentace Radim Tylec ek Reprezentace geometricky ch objektu pro 3D fotografii
14 Shrnutí Úvod Rekonstrukce povrchu fúzí hloubkových map Nový přístup: uvolnění parametrů kamer, konzistence Zlepšení: přesnější model, zalepení děr, odstranění artefaktů První krok k úplnému systému rekonstrukce 3D modelu ze stereovidění
15 Úvod Děkuji za pozornost.
16 Úvod Formální zápis problému: Úloha hloubek: (X, Λ, V, C ) = arg max P(X, Λ, V, C I). (1) X,Λ,V,C Úloha viditelnosti: (Λ, C ) = arg max P(Λ, C X, V ), (2) Λ,C V = arg max P(V I, Λ, X ), (3) V
17 Úvod Úloha hloubek soustava lin. rovnic: R j(3) C i + R j(3) R i K i 1 x i p λ i p λ j q = R j(3) C j (4) 1 σ 2 λ ( λ i p λ i p) + p N p 1 (σ i c, p )2 (λi p λ ī p) = 0 (5)
18 Úvod Úloha viditelnosti maximální tok grafem: E(V i ) = n p=1 E(v i p) + 1 2σ 2 v (p, p) N 2 (i) (v i p v ī p) 2 (6) E(v i p) = (q,j) χ i p ; v j q 1 E(v i p, v j q) + (I i p I j q) 2 E(vp, i vq) j = 2σI 2 log h(i i p) (p, p) N 2 (i V ) (λ i p λ ī p) 2 2(σ i λ,p )2 (7) pro v i p = v j q = 2 jinak. (8)
metoda Regula Falsi 23. října 2012
Hledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda Regula Falsi Michal Čihák 23. října 2012 Metoda Regula Falsi hybridní metoda je kombinací metody sečen a metody půlení intervalů předpokladem je (podobně
VíceVedoucí práce: Ing. Petr Soukup, Ph.D. Fakulta stavební Katedra mapování a kartografie Obor Geoinformatika
Diplomová práce Vedoucí práce: Ing. Petr Soukup, Ph.D. České vysoké učení technické v Praze Fakulta stavební Katedra mapování a kartografie Obor Geoinformatika 19. ledna 2011 U vod Pra ce s daty Porovna
VíceÚvod do zpracování obrazů. Petr Petyovský Miloslav Richter
Úvod do zpracování obrazů Petr Petyovský Miloslav Richter 1 OBSAH Motivace, prvky a základní problémy počítačového vidění, pojem scéna Terminologie, obraz, zpracování a analýza obrazu, počítačové vidění,
VíceAlgoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P11
Aplikace UNS při rozpoznání obrazů Základní úloha segmentace obrazu rozdělení obrazu do několika významných oblastí klasifikační úloha, clusterová analýza target Metody Kohonenova metoda KSOM Kohonenova
Víceť ž Á ň ž ř ž ř ý ů ó ů ž ř ř ů Č Í Í Č Á ť ž ť Í Ú ů ř ú ť ř é ň ž ř Ú Č ŠŤ Í ů ů ž ý ř ť ů é ó ř ž ř é ť ř ř ý ú ď ů ř ú ž é ř é ž ó ř ž ů ž ž é ů é ž ú ů ř ž é ň ý ř ž ř ř ý é ý ž é ť ý ř é ů ý ž ý
VíceStrojové učení se zaměřením na vliv vstupních dat
Strojové učení se zaměřením na vliv vstupních dat Irina Perfilieva, Petr Hurtík, Marek Vajgl Centre of excellence IT4Innovations Division of the University of Ostrava Institute for Research and Applications
VíceVýpočet vržených stínů
Výpočet vržených stínů 1996-2016 Josef Pelikán CGG MFF UK Praha pepca@cgg.mff.cuni.cz http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca/ Shadows 2016 Josef Pelikán, http://cgg.mff.cuni.cz/~pepca 1 / 18 Metody vícenásobný
VíceHledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda sečen Michal Čihák 23. října 2012
Hledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda sečen Michal Čihák 23. října 2012 Opakování rovnice přímky Úloha: Určete rovnici přímky procházející body A[a, f(a)] a B[b, f(b)], kde f je funkce spojitá
VíceMultirobotická kooperativní inspekce
Multirobotická kooperativní inspekce prostředí Diplomová práce Multirobotická kooperativní inspekce prostředí Diplomová práce Intelligent and Mobile Robotics Group Laboratory for Intelligent Decision Making
VíceAutomatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu. Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář, 8. 6. 2011
Automatická detekce anomálií při geofyzikálním průzkumu Lenka Kosková Třísková NTI TUL Doktorandský seminář, 8. 6. 2011 Cíle doktorandské práce Seminář 10. 11. 2010 Najít, implementovat, ověřit a do praxe
VíceGeoinformační technologie
Geoinformační technologie JDKEY1 1 GEOINFORMATIKA nový vítr v do plachet geografie obor zabývající se informacemi o prostorových objektech, procesech a vazbách mezi nimi geoinformační technologie = konkrétn
VíceKatalog výrobků. Hexagon metrology
Katalog výrobků Hexagon metrology WLS400M 2 wls400 Hexagon Metrology WLS400 Technologie skenování s bílým světlem od firmy Hexagon Metrology využívá digitálních obrazů a nově vyvinutých algoritmů pro přesné
VíceFungování předmětu. Technologické trendy v AV tvorbě, stereoskopie 2
Fungování předmětu 12 vyučovacích hodin ve 4 blocích Evidence docházky Zimní semestr zakončen prezentací Aktuální informace a materiály na smetana.filmovka.cz Technologické trendy v AV tvorbě, stereoskopie
VíceÚvod Příklad Výpočty a grafické znázornění. Filip Habr. České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská
Neuronové sítě-delta učení Filip Habr České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská 30. března 2009 Obsah prezentace Obsah prezentace Delta učení 1 Teorie k delta učení 2
VíceVYUŽITÍ VÝSLEDKŮ UČENÍ NA VYSOKÝCH ŠKOLÁCH. Příručka pro pedagogickou praxi a vedení VŠ
2016 VYUŽITÍ VÝSLEDKŮ UČENÍ NA VYSOKÝCH ŠKOLÁCH Příručka pro pedagogickou praxi a vedení VŠ 2 3 4 1. Úvod 8 12 20 23 33 42 42 52 62 65 67 2.1 Zásady pro sestavování dokumentace 2 3 3 4 4 Znalost
VíceMETODA PŮLENÍ INTERVALU (METODA BISEKCE) METODA PROSTÉ ITERACE NEWTONOVA METODA
2-3. Metoda bisekce, met. prosté iterace, Newtonova metoda pro řešení f(x) = 0. Kateřina Konečná/ 1 ITERAČNÍ METODY ŘEŠENÍ NELINEÁRNÍCH ROVNIC - řešení nelineární rovnice f(x) = 0, - separace kořenů =
VíceObsah. KAPITOLA 1 Dříve než začneme 19 Kdysi dávno aneb střípky z historie algoritmických strojů 20 1801 21 1833 21 1890 22 třicátá léta 22
Předmluva 11 Čím se tato kniha liší od jiných příruček? 11 Proč C++? 12 Jak číst tuto knihu? 12 Čím se budeme zabývat? 13 Kapitola 1: Dříve než začneme 13 Kapitola 2: Rekurze 13 Kapitola 3: Analýza složitosti
VíceAnalýza profilu povrchů pomocí interferometrie nízké koherence
Analýza profilu povrchů pomocí interferometrie nízké koherence Vedoucí bakalářské práce Ing. Zdeněk Buchta, Ph.D. Tomáš Pikálek 26. června 214 1 / 11 Cíle práce Cíle práce Cíle práce seznámit se s laserovou
VíceVzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Vyučovací předmět: Matematika. Ročník: 7. - 1 - Průřezová témata. Poznám ky. Výstup
- 1 - Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Vyučovací předmět: Matematika Ročník: 7. Výstup - modeluje a zapisuje zlomkem část celku - převádí zlom na des. čísla a naopak - porovnává zlom - zlomek
VíceVyužití dat dálkového průzkumu Země pro monitoring erozního poškození půd
Využití dat dálkového průzkumu Země pro monitoring erozního poškození půd Daniel Žížala 1. snímek z 18 Pozadí, motivace, hypotéza, prostředky ÚVOD 2. snímek z 18 Motivace Ohroženost půdy erozí v ČR - Modelové
VíceTeorie systémů TES 5. Znalostní systémy KMS
Evropský sociální fond. Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti. Teorie systémů TES 5. Znalostní systémy KMS ZS 2011/2012 prof. Ing. Petr Moos, CSc. Ústav informatiky a telekomunikací Fakulta dopravní
Vícenápis z fotky a proč bychom to měli chtít
Univerzita Karlova v Praze Ústav formální a aplikované lingvistiky Proč není snadné přečíst nápis z fotky a proč bychom to měli chtít Jindřich Libovický Propaguj školu na své škole Gymnázium Kladno, 23.10.
VíceAplikace obrazové fúze pro hledání vad
Marek Vajgl, Irina Perfilieva, Petr Hurtík, Petra Hoďáková Národní superpočítačové centrum IT4Innovations Divize Ostravské univerzity Ústav pro výzkum a aplikaci fuzzy modelování Ostrava, Česká republika
VíceZávěr, shrnutí a výstupy pro další předměty projektu EduCom
Tento materiál vznikl jako součást projektu EduCom, který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR. Závěr, shrnutí a výstupy pro další předměty projektu EduCom Ing. Petr Keller,
VícePerspektiva jako matematický model objektivu
Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra informatiky a výpočetní techniky Semestrální práce z předmětu KMA/MM Perspektiva jako matematický model objektivu Martin Tichota mtichota@students.zcu.cz
Vícekamerou. Dle optických parametrů objektivu mohou v získaném obraze nastat geometrická
Odstranění geometrických zkreslení obrazu Vstupní obraz pro naše úlohy získáváme pomocí optické soustavy tvořené objektivem a kamerou. Dle optických parametrů objektivu mohou v získaném obraze nastat geometrická
VíceJiří Karpeta Partner
Jiří Karpeta Partner jiri.karpeta@robodrone.com Firma Robodrone Vývoj a výroba bezpilotních systémů UAS ve spoupráci s Leteckým ústavem VÚT Brno. Několik typů pro škálování scénářů. Zaměření na vyšší užitečné
VícePočítačová grafika 2 (POGR2)
Počítačová grafika 2 (POGR2) Pavel Strachota FJFI ČVUT v Praze 19. února 2015 Kontakt Ing. Pavel Strachota, Ph.D. Katedra matematiky Trojanova 13, místnost 033a E-mail: pavel.strachota@fjfi.cvut.cz WWW:
VíceSurfels: Surface Elements as Rendering Primitives
Surfels: Surface Elements as Rendering Primitives Výzkum v počítačové grafice Martin Herodes Nevýhody plošných primitiv Reprezentace složitých objektů pomocí plošných primitiv (trojúhelníků, čtyřúhelníků
VíceIng. Martin Šindelář. Téma disertační práce: SLEDOVÁNÍ TECHNICKÉHO STAVU ZÁVĚSU KOLA VOZIDLA. Školitel: Doc. Ing. Ivan Mazůrek CSc.
Ing. Martin Šindelář Téma disertační práce: SLEDOVÁNÍ TECHNICKÉHO STAVU ZÁVĚSU KOLA VOZIDLA Školitel: Doc. Ing. Ivan Mazůrek CSc. Téma disertační práce SLEDOVÁNÍ TECHNICKÉHO STAVU ZÁVĚSU KOLA VOZIDLA Funkce
Více37MK Václav KOUŘIL Wifi sítě šíření signálu, realizace Wifi síť je bezdrátová, standardizovaná podle doporučení IEEE. Nejčastěji se setkáváme se sítí standardizovanou doporučením IEEE 802.11b, pracující
VíceK čemu je studentovi střední školy teoretická informatika?
K čemu je studentovi střední školy teoretická informatika? 9. konference škol vyučujících IT Blatná, 7. 10. 2011 Daniel Lessner, KSVI MFF UK lessner@ksvi.mff.cuni.cz Osnova Úvod Pojmy Čím se zabývám Příklady
VíceVojtěch Franc. Biometrie ZS Poděkování Janu Šochmanovi za slajdy vysvětlující AdaBoost
Rozpoznávání tváří I Vojtěch Franc Centrum strojového vnímání, ČVUT FEL Praha Biometrie ZS 2013 Poděkování Janu Šochmanovi za slajdy vysvětlující AdaBoost Úlohy rozpoznávání tváří: Detekce Cíl: lokalizovat
VíceOptické měřicí 3D metody
Univerzita Palackého v Olomouci Přírodovědecká fakulta Optické měřicí 3D metod Michal Pochmon Olomouc 212 Oponent: RNDr. Tomáš Rössler Ph.D. Publikace bla připravena v rámci projektu Investice do rozvoje
VíceČ e s k ý m e t r o l o g i c k ý i n s t i t u t Okružní 31, 638 00
Č e s k ý m e t r o l o g i c k ý i n s t i t u t Okružní 31, 638 00 Brno Český metrologický institut (dále jen ČMI ), jako orgán věcně a místně příslušný ve věci stanovování metrologických a technických
VíceMultikriteri ln optimalizace proces 0 1 v elektrotechnice
Multikriteri ln optimalizace proces 0 1 v elektrotechnice Franti 0 8ek Mach 1,2, Pavel K 0 1s 2, Pavel Karban 1, Ivo Dole 0 6el 1,2 1 Katedra teoretick і elektrotechniky Fakulta elektrotechnick, Z pado
VíceZ OBRAZOVÉHO ZÁZNAMU. Jan HAVLÍK. Katedra teorie obvodů, Fakulta elektrotechnická
POROVNÁNÍ HRANOVÝCH DETEKTORŮ POUŽITÝCH PŘI PARAMETRIZACI POHYBU Z OBRAZOVÉHO ZÁZNAMU Jan HAVLÍK Katedra teorie obvodů, Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze Abstrakt Tento článek
Vícež ř ý ř Í ř š ř ů Š ý ú ň ř ž Č ř ž ř ý ř ň ř ž Č ř ř ž ř ý ý ř š ř ý ř ř ř ů ř ž ř š ř ř ř ž ý ř ž ř ř ř ř ř ý ý ř ř ž ř ú ž ř ú ů ú ž ž ý ů ů ý ý ů ý ř ž ř ý ř ř š ř ý ý ř ř ř ř ř ř ř ř š ř ý ř ř ř ř
VíceGIS Geografické informační systémy
GIS Geografické informační systémy Obsah přednášky Prostorové vektorové modely Špagetový model Topologický model Převody geometrií Vektorový model Reprezentuje reálný svět po jednotlivých složkách popisu
VíceHledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda půlení intervalů Michal Čihák 23. října 2012
Hledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné metoda půlení intervalů Michal Čihák 23. října 2012 Problém hledání kořenů rovnice f(x) = 0 jeden ze základních problémů numerické matematiky zároveň i jeden
VíceZpracování digitalizovaného obrazu (ZDO) - Analýza pohybu
Zpracování digitalizovaného obrazu (ZDO) - Analýza pohybu Úvod Ing. Zdeněk Krňoul, Ph.D. Katedra Kybernetiky Fakulta aplikovaných věd Západočeská univerzita v Plzni Zpracování digitalizovaného obrazu (ZDO)
VíceBinární vyhledávací stromy II
Binární vyhledávací stromy II doc. Mgr. Jiří Dvorský, Ph.D. Katedra informatiky Fakulta elektrotechniky a informatiky VŠB TU Ostrava Prezentace ke dni 19. března 2019 Jiří Dvorský (VŠB TUO) Binární vyhledávací
Více2.6. Vlastní čísla a vlastní vektory matice
26 Cíle V této části se budeme zabývat hledáním čísla λ které je řešením rovnice A x = λ x (1) kde A je matice řádu n Znalost řešení takové rovnice má řadu aplikací nejen v matematice Definice 261 Nechť
VíceRozhodování. s více účastníky. Miroslav. school@utia
Rozhodování s více účastníky Miroslav Kárný school@utia utia.cas.cz, http://www.utia utia.cas.cz/as Rozhodování Účastník znalosti neúpln plné cíle násobné omezení rozsahů složitostn itostní strategie akce
VíceStabilizace Galerkin Least Squares pro
Fakulta strojní ČVUT Ústav technické matematiky Stabilizace Galerkin Least Squares pro MKP na řešení proudění o vyšších Reynoldsových číslech Ing. Jakub Šístek Doc. RNDr. Pavel Burda, CSc. RNDr. Jaroslav
VíceVektorové mapy. Ing. Martin Bak, vedoucí týmu vývoje martin.bak@firma.seznam.cz
Vektorové mapy Ing., vedoucí týmu vývoje martin.bak@firma.seznam.cz Vektorové mapy Mobilní tým backend technologie, nástroje Cesta vektorů do aplikace úpravy, optimalizace kódování / komprese Jak to celé
VíceMaturitní témata. Informační a komunikační technologie. Gymnázium, Střední odborná škola a Vyšší odborná škola Ledeč nad Sázavou.
Gymnázium, Střední odborná škola a Vyšší odborná škola Ledeč nad Sázavou Maturitní témata předmět Informační a komunikační technologie Dominik Janák 2015 třída 4I Dominik Janák Maturitní otázky Výpočetní
VíceMONITORING EROZNÍHO POŠKOZENÍ PŮD POMOCÍ METOD DPZ USING REMOTE SENSING FOR MONITORING OF SOIL DEGRADATION BY EROSION
MONITORING EROZNÍHO POŠKOZENÍ PŮD POMOCÍ METOD DPZ USING REMOTE SENSING FOR MONITORING OF SOIL DEGRADATION BY EROSION 2013 ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA STAVEBNÍ, KATEDRA HYDROMELIORACÍ
VícePředpokládané znalosti žáka 1. stupeň:
Předpokládané znalosti žáka 1. stupeň: ČÍSLO A POČETNÍ OPERACE používá přirozená čísla k modelování reálných situací, počítá předměty v daném souboru, vytváří soubory s daným počtem prvků čte, zapisuje
Více1 3D snímání: Metody a snímače
1 3D snímání: Metody a snímače Nejprve je potřeba definovat, že se v rámci tohoto předmětu budeme zabývat pouze bezkontaktními metodami zisku hloubkové informace. Metody pro 3D snímání lze dělit v podstatě
VíceNewtonova metoda. 23. října 2012
Hledání kořenů rovnic jedné reálné proměnné Newtonova metoda Michal Čihák 23. října 2012 Newtonova metoda (metoda tečen) využívá myšlenku, že tečna v daném bodě grafu funkce nejlépe aproximuje graf funkce
VíceJaroslav Machotka. 12. ledna 2012
Pavel Švec Ondřej Perutka Karel Ploc Tomáš Zrůst Jaroslav Machotka Fakulta informačních technologíı České vysoké učení technické v Praze 12. ledna 2012 Obsah Aktuální stav systému SmartBuildings 1 Aktuální
VíceRočník IX. Matematika. Období Učivo téma Metody a formy práce- kurzívou. Průřezová témata. Mezipřed. vztahy. Kompetence Očekávané výstupy
Opakování IX. Opakování učiva 8. ročníku Lomené výrazy mocniny, mnohočleny, rovnice Metody slovní monologické, dialogické a práce s knihou Matematizuje jednoduché reálné situace s využitím proměnných.
VíceOsvětlování a stínování
Osvětlování a stínování Pavel Strachota FJFI ČVUT v Praze 21. dubna 2010 Obsah 1 Vlastnosti osvětlovacích modelů 2 Světelné zdroje a stíny 3 Phongův osvětlovací model 4 Stínování 5 Mlha Obsah 1 Vlastnosti
VícePoužití technik UI v algoritmickém obchodování II
Použití technik UI v algoritmickém obchodování II Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze 7. dubna 2014 Anotace Anotace Anotace Anotace Obchodování připomenutí problému Anotace Anotace
VíceAnalýza pohybu. Karel Horák. Rozvrh přednášky: 1. Úvod. 2. Úlohy analýzy pohybu. 3. Rozdílové metody. 4. Estimace modelu prostředí. 5. Optický tok.
1 / 40 Analýza pohybu Karel Horák Rozvrh přednášky: 1. Úvod. 2. Úlohy analýzy pohybu. 3. Rozdílové metody. 4. Estimace modelu prostředí. 5. Optický tok. 2 / 40 Analýza pohybu Karel Horák Rozvrh přednášky:
VícePřijímací zkouška z matematiky 2017
Fakulta informačních technologií ČVUT v Praze Přijímací zkouška z matematiky 2017 Kód uchazeče ID:.................. Varianta: 14 Příklad 1. (3b) Mějme dvě čísla zapsaná v pětkové soustavě: 4112 5 a 2443
VíceSEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE. Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI
SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI Předmě t STATISTICKÁ ANALÝ ZA JEDNOROZMĚ RNÝ CH DAT (ADSTAT) Ú stav experimentá lní biofarmacie, Hradec
VíceÚloha 1: Lineární kalibrace
Úloha 1: Lineární kalibrace U pacientů s podezřením na rakovinu prostaty byl metodou GC/MS měřen obsah sarkosinu v moči. Pro kvantitativní stanovení bylo nutné změřit řadu kalibračních roztoků o různé
VícePowerOPTI Řízení účinnosti tepelného cyklu
PowerOPTI Řízení účinnosti tepelného cyklu VIZE Zvýšit konkurenceschopnost provozovatelů elektráren a tepláren. Základní funkce: Spolehlivé hodnocení a řízení účinnosti tepelného cyklu, včasná diagnostika
VíceIterační metody řešení soustav lineárních rovnic. 27. prosince 2011
Iterační metody řešení soustav lineárních rovnic Michal Čihák 27. prosince 2011 Přímé metody řešení soustav lineárních rovnic V přednáškách z lineární algebry jste se seznámili s několika metodami řešení
VíceZpracování digitalizovaného obrazu (ZDO) - Segmentace II
Zpracování digitalizovaného obrazu (ZDO) - Segmentace II Další metody segmentace Ing. Zdeněk Krňoul, Ph.D. Katedra Kybernetiky Fakulta aplikovaných věd Západočeská univerzita v Plzni Zpracování digitalizovaného
VíceKatedra informatiky, Univerzita Palackého v Olomouci. 27. listopadu 2013
Katedra informatiky, Univerzita Palackého v Olomouci 27. listopadu 2013 Rekonstrukce 3D těles Reprezentace trojrozměrných dat. Hledání povrchu tělesa v těchto datech. Představení několika algoritmů. Reprezentace
VíceVývoj řízený testy Test Driven Development
Vývoj řízený testy Test Driven Development Richard Salač, Ondřej Lanč Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská České vysoké učení technické v Praze 23. - 30. 10. 2012 Obsah 1 Testování 2 Klasický přístup
VíceOd Pythagorovy věty k super-počítání
Od Pythagorovy věty k super-počítání MODAM,. dubna 5 Dalibor Lukáš Kat. aplikované matematiky, FEI& IT4Innovations VŠB TU Ostrava web: am.vsb.cz email: dalibor.lukas@vsb.cz Od Pythagorovy věty k super-počítání
VícePráce s obrazovým materiálem CENTRUM MEDIÁLNÍHO VZDĚLÁVÁNÍ. Akreditované středisko dalšího vzdělávání pedagogických pracovníků
Práce s obrazovým materiálem CENTRUM MEDIÁLNÍHO VZDĚLÁVÁNÍ Akreditované středisko dalšího vzdělávání pedagogických pracovníků Obrazový materiál příjemná součást prezentace lépe zapamatovatelný často nahrazení
VíceStudie proveditelnosti Protipovod ových opat ení na ece Úhlav v P ešticích
Pöyry Environment a.s. SRPEN 2011 Studie proveditelnosti Protipovod ových opat ení na ece Úhlav v P ešticích D. VODOHOSPODÁ SKÉ EŠENÍ Objednatel: Protipovod ová opat ení na ece Úhlav v P ešticích O B S
VíceČESKÁ TECHNICKÁ NORMA
ČESKÁ TECHNICKÁ NORMA ICS 35.040 Červenec 2013 Informační technologie Formáty výměny biometrických dat Část 5: Data obrazu obličeje ČSN ISO/IEC 19794-5 36 9860 Information technology Biometric data interchange
VíceKalibrační proces ve 3D
Kalibrační proces ve 3D FCC průmyslové systémy společnost byla založena v roce 1995 jako součást holdingu FCC dodávky komponent pro průmyslovou automatizaci integrace systémů kontroly výroby, strojového
VíceMeo S-H: software pro kompletní diagnostiku intenzity a vlnoplochy
Centrum Digitální Optiky Meo S-H: software pro kompletní diagnostiku intenzity a vlnoplochy Výzkumná zpráva projektu Identifikační čí slo výstupu: TE01020229DV003 Pracovní balíček: Zpracování dat S-H senzoru
VíceA B C D E F 1 Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace 2 Vzdělávací obor: Matematika 3 Ročník: 8. 4 Klíčové kompetence. Opakování 7.
A B C D E F 1 Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace 2 Vzdělávací obor: Matematika 3 Ročník: 8. 4 Klíčové kompetence Výstupy Učivo Průřezová témata Evaluace žáka Poznámky (Dílčí kompetence) 5 Kompetence
VíceAutomatické rozpoznávání dopravních značek
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Jiří Hofman Automatické rozpoznávání dopravních značek Semestrální práce z předmětu ITS 2012 Obsah 1. Automatické rozpoznávání dopravních značek (ATSR)...
VíceŘešení "stiff soustav obyčejných diferenciálních rovnic
Řešení "stiff soustav obyčejných diferenciálních rovnic Jiří Škvára Katedra fyziky, Přírodovědecká fakulta Univerzity J.E. Purkyně v Ústí n.l.. ročník, počítačové metody ve vědě a technice Abstrakt Seminární
VíceAktuální informace k vývoji tržních cen bytů a tržních nájmů v roce 2008
Aktuální informace k vývoji tržních cen bytů a tržních nájmů v roce Projekt Regionální disparity v dostupnosti bydlení Milada Kadlecová, Michal Hadlač, Milan Poledník, Petra Sedláková STRUKTURA PREZENTACE
VíceA B C D E F 1 Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace 2 Vzdělávací obor: Matematika 3 Ročník: 8. 4 Klíčové kompetence. Opakování 7.
A B C D E F 1 Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace 2 Vzdělávací obor: Matematika 3 Ročník: 8. 4 Klíčové kompetence Výstupy Učivo Průřezová témata Evaluace žáka Poznámky (Dílčí kompetence) 5 Kompetence
VíceFunkce. Logaritmická funkce. Mgr. Tomáš Pavlica, Ph.D. Digitální učební materiály, Gymnázium Uherské Hradiště
Funkce Logaritmická funkce Mgr. Tomáš Pavlica, Ph.D. Gymnázium Uherské Hradiště Digitální učební materiály, 01-1 Obsah Logaritmická funkce 1 Logaritmická funkce předpis funkce a ukázky grafů srovnání grafů
VíceGPS - Global Positioning System
Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava 20. února 2011 GPS Družicový pasivní dálkoměrný systém. Tvoří sít družic, kroužících na přesně specifikovaných oběžných drahách. Pasivní znamená pouze
VíceUrčeno pro Navazující magisterský studijní program Stavební inženýrství, obor Pozemní stavby, zaměření Navrhování pozemních staveb
Vzorový dokument pro zpracování základního posouzení objektu z hlediska stavební fyziky pro účely Diplomové práce ve formě projektové dokumentace stavby zpracovávané na Ústavu pozemního stavitelství, FAST,
VíceNeuronové sítě Učení bipolárního perceptronu
Neuronové sítě Učení bipolárního perceptronu Základní pojmy bipolární perceptron vstupy a výstupy jsou ± Učení: vycházíme z kladných a záporných vzorů a učíme váhy w, w,..., w n ( n ) y = sign w k x k,
VíceAlgoritmy pro spojitou optimalizaci
Algoritmy pro spojitou optimalizaci Vladimír Bičík Katedra počítačů Fakulta elektrotechnická České vysoké učení technické v Praze 10.6.2010 Vladimír Bičík (ČVUT Praha) Algoritmy pro spojitou optimalizaci
VíceAutomatizační a měřicí technika (B-AMT)
Ústav automatizace a měřicí techniky Bakalářský studijní program Automatizační a měřicí technika () Specializace oboru Řídicí technika Měřicí technika Průmyslová automatizace Robotika a umělá inteligence
VíceZhotovení a úprava fotografií. 01 Digitální fotografie
Zhotovení a úprava fotografií 01 Digitální fotografie Michal Kačmařík Institut geoinformatiky, VŠB-TUO Obsah prezentace 1. Úvod 2. Princip digitální fotografie 3. Fotografická technika co vybrat? 4. Základní
VíceMATEMATICKÝ SEMINÁŘ (volitelný a nepovinný předmět)
MATEMATICKÝ SEMINÁŘ (volitelný a nepovinný předmět) Charakteristika vyučovacího předmětu Obsahové vymezení Vzdělání v matematickém semináři je zaměřeno na: užití matematiky v reálných situacích osvojení
VíceUčební osnovy Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Vzdělávací obor: Volitelný předmět Matematický seminář ročník 8.
Učební osnovy Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Vzdělávací obor: Volitelný předmět Matematický seminář ročník 8. Výuka matematického semináře bude probíhat jednou týdně v dvouhodinovém bloku.
VíceSTUDIE PROTIPOVODŇOVÝCH OPATŘENÍ NA OCHRANU OBCE KLY
STUDIE PROTIPOVODŇOVÝCH OPATŘENÍ NA OCHRANU OBCE KLY VIZUALIZACE ZÁMĚRU PPO Ing. Filip Kysnar, Ph.D. Kly 17.5.2017 OSNOVA PREZENTACE Cíle dnešního setkání Obec Kly a povodně Historie přípravy projektu
VíceMartin NESLÁDEK. 14. listopadu 2017
Martin NESLÁDEK Faculty of mechanical engineering, CTU in Prague 14. listopadu 2017 1 / 22 Poznámky k úlohám řešeným MKP Na přesnost simulace pomocí MKP a prostorové rozlišení výsledků má vliv především:
VíceAlgoritmizace prostorových úloh
Algoritmizace prostorových úloh Vektorová data Daniela Szturcová Prostorová data Geoobjekt entita definovaná v prostoru. Znalost jeho identifikace, lokalizace umístění v prostoru, vlastností vlastních
VíceRestaurace (obnovení) obrazu při známé degradaci
Restaurace (obnovení) obrazu při známé degradaci Václav Hlaváč České vysoké učení technické v Praze Centrum strojového vnímání (přemosťuje skupiny z) Český institut informatiky, robotiky a kybernetiky
VíceProgram jednání byl upraven a doplněn o aktuální body. Členové programového výboru a KRK schválili program jednání. Pro: 6 Proti: 0 Zdržel se: 0
Zápis z jednání programového výboru Místní akční skupiny Hlučínsko, které se uskutečnilo dne 24. 10. 2011 od 9 00 h v areálu Hoštické a. s. ve Velkých Hošticích Přítomní: PV: pp. Josef Teuer, Daniel Procházka,
Více2. Pro každou naměřenou charakteristiku (při daném magnetickém poli) určete hodnotu kritického
1 Pracovní úkol 1. Změřte V-A charakteristiky magnetronu při konstantním magnetickém poli. Rozsah napětí na magnetronu volte 0-200 V (s minimálním krokem 0.1-0.3 V v oblasti skoku). Proměřte 10-15 charakteristik
VícePřehled vhodných metod georeferencování starých map
Přehled vhodných metod georeferencování starých map ČVUT v Praze, katedra geomatiky 12. 3. 2015 Praha Georeferencování historická mapa vs. stará mapa georeferencování umístění obrazu mapy do referenčního
VíceMarketingový plán. Studentská komora Rady vysokých škol
Marketingový plán Studentská komora Rady vysokých škol Seminární práce pro předmět Marketing informačních služeb Karolína Kučerová, IV. sem. nav. mgr. LS 2003/2004 Cíl Hlavním cílem marketingových aktivit
VíceSeznam příloh. PŘÍLOHA 1: Seznam tabulek. PŘÍLOHA 2: Seznam grafů. PŘÍLOHA 3: Seznam obrázků. PŘÍLOHA 5: Dotazník k SWOT analýze
Seznam příloh PŘÍLOHA 1: Seznam tabulek PŘÍLOHA 2: Seznam grafů PŘÍLOHA 3: Seznam obrázků PŘÍLOHA 4: Dotazník k PEST analýze PŘÍLOHA 5: Dotazník k SWOT analýze PŘÍLOHA 1: Seznam tabulek 1) Tabulka č. 1
VíceAutomatické generování pozic optického skeneru pro digitalizaci plechových dílů.
Automatické generování pozic optického skeneru pro digitalizaci plechových dílů. Tomáš Koutecký Prezentace k obhajobě doktorské dizertační práce Ústav konstruování Odbor reverzního inženýrství a aditivních
VíceVedení digitální mapy velkého měřítka. Pavel Doubek Praha
Vedení digitální mapy velkého měřítka Pavel Doubek Praha 4.4.2012 Vedení digitální mapy velkého měřítka Obsah prezentace Souřadnice obrazu a polohy ve výměnném formátu ISKN Dvoje souřadnice v geometrických
VíceEXPERIMENTÁLNÍ METODY I. 2. Zpracování měření
FSI VUT v Brně, Energetický ústav Odbor termomechanik a technik prostředí prof. Ing. Milan Pavelek, CSc. EXPERIMENTÁLNÍ METODY I OSNOVA. KAPITOLY. Zpracování měření Zpracování výsledků měření (nezávislých
VíceFakulta přírodovědně-humanitní a pedagogická. Okruhy otázek pro státní závěrečné zkoušky. Bakalářské studium
Fakulta přírodovědně-humanitní a pedagogická Okruhy otázek pro státní závěrečné zkoušky Bakalářské studium Informatika se zaměřením na vzdělávání Bc. Matematika: Funkce, její průběh a vlastnosti. Popisná
Více2C06028-00-Tisk-ePROJEKTY
Stránka. 27 z 50 3.2. ASOVÝ POSTUP PRACÍ - rok 2009 3.2.0. P EHLED DÍL ÍCH CÍL PLÁNOVANÉ 2009 íslo podrobn Datum pln ní matematicky formulovat postup výpo t V001 výpo etní postup ve form matematických
Víceě ě š é Č ě ě š Š š Č ú ě ě ě ě ó š ě ě š é ě é š ě é é é ě é é ěž ě Ž ě ě ě ů ě š ů ů é Ž ňů ňů Ž Ž é ňů ů ď é ů ď é ů Ý ď é é ňů ňů ě ů ňů ů ů ě é ňů Ý ě Ý ď é é š Ž š š Ž ě Ž ů ě š ě Ž Ž š ě é Ž Ž š
VícePROGRAMOVÁNÍ. Cílem předmětu Programování je seznámit posluchače se způsoby, jak algoritmizovat základní programátorské techniky.
Cílem předmětu Programování je seznámit posluchače se způsoby, jak algoritmizovat základní programátorské techniky. V průběhu budou vysvětlena následující témata: 1. Dynamicky alokovaná paměť 2. Jednoduché
Více