AGENDA:
1. Stefan zaslal pracu k BCP1 [1] a clanok [2]

[1] c:\Users\Juraj\Downloads\201202 AGENDA FIIT Vedenie zaverecnych prac\BC HAJDU\BCP1_Štefan_Hajdú.docx
[2] c:\Users\Juraj\Downloads\201202 AGENDA FIIT Vedenie zaverecnych prac\BC HAJDU\Effective traffic lights recog-.pdf

PRACA:
— veduci prace je dr. JELEMENSKA (Doc. RNDr. Pancik je odborny konzultant)
— odkazovanie na zdroje zmenit na ISO690 prvy prvok a datum – na SK vysokych skolach je to povinne
— doplnit do 3.2 a 3.3 co tam bude

— podla [1] by tam mala byt kapitola X.ZHODNOTENIE . Tam dat vlastnymi slovami co som doteraz urobil, co by som chcel urobit a co by malo byt mojim prinosom prace. Pokojne sa to moze zopakovat to co je v kap.3 V texte co by som chcel urobit treba prejst zadanie vetu po vete a malo by sa to v tom objavit ? Zadanie prechadzaju vseci.

— Musia tam byt explictne uvedene vybral som metodu, realizoval na PC a portoval na Raspi (musi to byt v uvode, zhodnoteni). Zhodnotenei = odpocet naplnenia zadania – ked sa konci praca alebo pise sa priebezny stav prace. Zadanie Bcp je zmluva o dielo – v zhodnoteni sa urobi odpocet zmluvy o dielo.

— tema je velmi siroka a to, ze sme si vybrali spolu s veducim prace doc. Pancikom – traffic lights zuzuje tuto siroku temu.

BC HAJDU 6. konzultacia piatok 11.12.2020 18.00-19.00

PRACA:
1. Prechadzame zaslanu pracu – musi byt formalna stranka robena hned od zaciatku
2. Presunut podkapitoly 1.1-1.3 do kap.2 (analyza)

AGENDA:
— prikladam 201127 BC HAJDU Navrh obsahu a rozsahu.docx a prikladam do emailu aj vzorovu BcP kde sa WORD vyucil na tvorbu obsahu, odkazy na literaturne zdroje a praca so zoznamom zdrojov vo Worde (BP_Danica_Polakova_05.docx)
PRACA:
— urobili sme navrh obsahu a rozsahu – posielam ho emailom
— Mozne metody spracovania obrazu:
— 1. METODA: je tu potreba vyuzitia machine learning (ML) a klasifikatora pre rozpoznanie semaforov v OpenCV (je to sucast zadania BcP) –> zaberie to cas (t.j.sada fotiek)
— 2. METODA: dalej je tu moznost pouzitia template matchingu (TM) v OpenCV (netreba mat natrenovanu mnozinu)
— 3. METODA: spracovanie farieb
— OpenCV je perfektne na toto –> odporucam v analytickej casti popisat vsetky metody a potom si vybrat jednu a odskusat ju na PC a potom na Raspi3 s kamerou. Nasledne v diskusii uviest, ze v dalsom by sa dalo pokracovat
— existuju testovacie sady fotiek semaforov (10GB) urcene pre testovanie kameroveho systemu- BOSCH a HUNDAY –> treba sa pokusit ist metodou ML. Aj otestovanie testovacej sady by bolo prinosom prace.
— STEFAN poslal navrh obsahu:
KAPITOLA 1:
++ Úvod
++ Opísať všeobecne Opencv
++ Opísať všeobecne Computer Vision
++ Opísať využitie CV v driver assistant systems(DAS) a jeho prínosu pre vodičov
KAPITOLA 2:
++ opísať výzvy aký treba čeliť pri rozpoznávaní semafórov(TLR) v dôrazom na CV
++ opísať aktuálne používané metódy na TLR, metódy založené na machine learningu, model matchingu
++ opísať zvolený algoritmus pre zadanie BC, ako sa bude riešiť detekcia a ako rozoznanie farby
++ podrobnejšie opísať proces detekcie s opisom použitých funkcií z opencv
++ podrobnejšie opísať proces rozpoznania farby s opisom vhodných funkcií z opencv
++ opísať metódu overenia
— hodnotenie je v Bakalarsky projekt II [https://www.fiit.stuba.sk/studium/bakalarsky-projekt/bp2.html?page_id=3016 ]
Analýza problému 20 % Sú informácie v analýze vecné, presné a úplné? Je problém správne zaradený do kontextu súčasného stavu poznania (podľa typu projektu)?
Návrh riešenia 30 % Aká je miera tvorivosti preukázanej študentom v návrhu riešenia? Je navrhnuté riešenie v súlade so známymi prístupmi a metódami v príslušnej oblasti? Má prijateľnú úrovne abstrakcie v rámci návrhu riešenia? Sú použité známe techniky pri dokumentovaní návrhu riešenia? Zhodujú sa uvádzané údaje so skutočnosťou (napr. vzhľadom na vytvorený realizačný výstup, ak to zadanie požaduje)?

— 3.2 Navrh riesenia systemu
— sw modul detekcia a rozpoznavanie semaforov v obraze
— detekcia a rozpoznavanie farieb na semafore
— detekcia: deteguje demafor v oraze
— rozpoznanie: rozpozna semafor v obraze
— modul vyhodnotenia – ten zastavi elektricku

— 3.3 Navrh riesenia sw modulu detekcia a rozpoznavanie farieb na semafore
— popis NAVRHU samotneho algoritmu LITRAC

— 3.4 Navrh sposobu overenia
3.4.1 Overenie mna platforme PC
— Overenie algoritmu LITRAC by sa urobilo na PC v OpenCV na statickej scene (mimo auta), v sw pouzivatel zada mysou obrysy semaforu a LITRAC zobrazi vedla semaforu rozpoznanu hodnotu.
— 3.4.2 Overenie na platforme Raspi3
Obdobne by sa overovalo na Raspi OpenCV – to uz nejak vymyslime ako.- asi snomanie fixneho modelu semaforu

— kap.4. ZHODNOTENIE
— par riadkov …

— LITERATURA

— neskor BcP. 2 :“ Opis riešenia Táto časť bakalárskeho projektu obsahuje opis výsledkov riešenia jednotlivých etáp projektu. V prípade, že záverečný projekt nerieši všetky etapy, malo by byť v príslušnej časti uvedené kto, resp. kde sa príslušná etapa rieši/riešila/bude riešiť.
Typické etapy riešenia pri tvorbe softvérového systému:
— špecifikácia požiadaviek
— návrh
— implementácia (ak to zadanie požaduje)
— overenie riešenia“

FOLLOW UP 9.11.2020 Namet na konkretnu algoritmicku ulohu a navrh jej riesenia – email konzulatcia