Přístupnostní navigace
E-application
Search Search Close
Bachelor's Thesis
Author of thesis: Bc. Marina Kravchuk
Acad. year: 2023/2024
Supervisor: doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D.
Reviewer: Ing. Jaroslav Rozman, Ph.D.
This work focuses on the use of machine learning, particularly convolutional neural networks, in industrial applications. The course of work involves investigating the implementation of these networks directly on embedded devices, specifically NXP i.MX RT microcontrollers. During the course of the study, materials related to the training and use of neural networks and their optimization for deployment on low power devices were reviewed. Several neural network models were trained and tested, the best of which was used in the final version of the application. The application itself is divided into two parts: one part is written in C/C++ in the MCUXpresso IDE, where the main functionality of the program is implemented, while the other part of the work, i.e. the creation of a graphical user interface to control the program, is done in Python. The result is a functional application for the MIMXRT1170-EVK microcontroller that is able to detect and recognize small colored objects of certain shapes from a predefined data set.
object detection, neural network, convolutional neural network, image processing, embedded systems, NXP i.MX RT.
Date of defence
14.06.2024
Result of the defence
Defended (thesis was successfully defended)
Grading
B
Process of defence
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B.
Topics for thesis defence
Language of thesis
Czech
Faculty
Fakulta informačních technologií
Department
Department of Intelligent Systems
Study programme
Information Technology (BIT)
Composition of Committee
doc. Dr. Ing. Otto Fučík (předseda) doc. Mgr. Kamil Malinka, Ph.D. (člen) Ing. Vojtěch Mrázek, Ph.D. (člen) Ing. Libor Polčák, Ph.D. (člen) Ing. David Bařina, Ph.D. (člen)
Supervisor’s reportdoc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D.
Hodnocení odráží přístup studentky v průběhu řešení a mírně obtížnější zadání (zahrnující nutnost experimentovat s více variantami řešení) a také přímou praktickou použitelnost vytvořeného díla.
Jde o zadání firmy NXP. Smyslem práce bylo vytvoření ukázkové aplikace pro demonstraci možností mikrokontroleru i.MX RT v oblasti Embedded AI.
Konzultant z NXP považuje téma za složitější, především z hlediska řešení kompatibility AI modelů jak s HW, kvůli omezením vestavěných zařízení, tak s knihovnami a nástroji, které dané modely více či méně podporují.
Veškeré požadavky zadání byly splněny.
Studijní materiály studentka vyhledala na základě doporučení konzultanta samostatně a použila je smysluplně.
Konzultant z NXP velmi chválí přístup studentky v průběhu řešení a oceňuje její schopnost samostatně hledat a využívat studijní materiály a také trpělivost při experimentování s různými variantami řešení.
V průběhu řešení proběhlo také několik konzultací s pedagogickým vedoucím a byl vždy zřejmý pokrok.
Práce byla dokončena včas a připomínky byly vzaty v úvahu.
-
Grade proposed by supervisor: A
Reviewer’s reportIng. Jaroslav Rozman, Ph.D.
Výsledná práce je i přes uvedené nedostatky funkční a pro zamýšlené použití plně dostačující. Studentka během své práce ukázala, že je schopná nastudovat problematiku neuronových sítí a z možných hotových knihoven vybrat nejvhodnější pro daný účel, natrénovat ji a na mikorkontroléru zprovoznit. Z tohoto důvodu hodnotím stupněm B/80 bodů.
Evaluation level: obtížnější zadání
Tématem práce bylo vytvořit detekci objektů pomocí neuronové sítě na mikrokontroleru. Vzhledem k omezeným možnostem mikrokontrolerů považuji téma za spíše obtížnější.
Prezentační úroveň technické zprávy je dobrá.
Na formulaci některých vět je poznat, že autorka není rodilou mluvčí českého jazyka, ale jinak práce neobsahuje nějak velké množství chyb, překlepů nebo špatně vyskloňovaných slov.
Realizovaná neuronová síť sice nepracuje úplně 100%, ale to může být nejspíše tím, že běží pouze na mikrokontroléru. Větším problémem je spíše několikavteřinová prodleva před rozpoznáním objektu, ale pro plánované použití to nejspíše nevadí.
Výsledná práce je zamýšlena pro použití jako ukázková aplikace pro prezentaci schopností mikrokontrolérů. Zde je trochu škoda, že nepracuje v reálném čase, ale to by se možná dalo spravit další optimalizací, nebo použitím výkonnějšího mikrokontroleru.
Evaluation level: zadání splněno
Zadání práce bylo splněno.
Evaluation level: je v obvyklém rozmezí
Rozsah zprávy je v obvyklém rozmezí.
Práce s literaturou je dobrá.
Grade proposed by reviewer: B
Responsibility: Mgr. et Mgr. Hana Odstrčilová