450-4101/01 – Metody zpracování zvukového a obrazového signálu v řídicích systémech (MZZOSŘS)

Garantující katedraKatedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvíKredity4
Garant předmětuIng. Zdeněk Macháček, Ph.D.Garant verze předmětuIng. Zdeněk Macháček, Ph.D.
Úroveň studiapregraduální nebo graduální
Jazyk výukyčeština
Rok zavedení2019/2020Rok zrušení
Určeno pro fakultyFEIUrčeno pro typy studianavazující magisterské
Výuku zajišťuje
Os. čís.JménoCvičícíPřednášející
MAC37 Ing. Zdeněk Macháček, Ph.D.
SCH0175 Ing. Miroslav Schneider
Rozsah výuky pro formy studia
Forma studiaZp.zak.Rozsah
prezenční Zápočet a zkouška 2+2
kombinovaná Zápočet a zkouška 0+16

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

V tomto předmětu se studují matematické algoritmy, metody a principy zpracování audio a video signálů. Studenti se seznámí se zpracováním digitálních audio a video signálů implementovatelných do digitální, mikroprocesorové a procesorové techniky. Předmět zahrnuje znalosti z oborů měření, regulace, elektroniky, biomedicínské techniky, zpracování audio a video signálů. Cílem předmětu je seznámit studenty se základními metodami a jednotlivými algoritmy zpracování audio a video signálů s využitím metod zpracování zvukových signálů, zvukových efektů, šíření zvukových signálů, digitalizace zvukových signálů, analýzy a syntézy zvukového signálu, komprese zvukových signálů, základů pro zpracování řečového signálu, snímání a zpracování obrazového signálu, digitalizaci obrazového signálu, metody segmentace obrazu, detekce hran, transformace obrazu, geometrie obrazového signálu, filtrace obrazového signálu, rozpoznání objektů. Studenti seznámí zejména s implementací vybraných základním metod do digitální techniky, mikroprocesorové a procesorové techniky. Jednotlivé způsoby a základní metody zpracování audio a video signálů se prezentují na přednáškách a ve cvičeních studenti prakticky realizují zadání jednotlivých protokolů resp. projektů, které tematicky odpovídají probíraným tématům na přednáškách. Praktické zvládnutí nástrojů pro zpracování a analýzu audio a video signálů.

Vyučovací metody

Přednášky
Individuální konzultace
Experimentální práce v laboratoři

Anotace

Předmět Metody zpracování zvukového a obrazového signálu v řídicích systémech poskytuje ucelený moderní základ pro práci s digitálními zvukovými a obrazovými signály, zaměřený na aplikace v průmyslu, automatizaci, měření a řídicích systémech. Studenti se seznámí s metodami snímání, digitalizace, předzpracování, analýzy a interpretace signálů, a to jak klasickými technikami digitálního zpracování signálů, tak metodami umělé inteligence. Výuka se věnuje analýze zvukových signálů včetně frekvenční analýzy, syntézy, extrakce rysů a rozpoznávání řeči. Současně se studenti seznámí se zpracováním obrazových signálů, od předzpracování dat přes geometrické a jasové transformace až po detekci hran, segmentaci a rozpoznávání objektů v průmyslovém prostředí. Na cvičeních studenti prakticky implementují probírané metody v prostředí Pythonu s využitím knihovny OpenCV, simulačního softwaru MATLAB a vyzkouší si implementaci do mikrokontrolérů používaných v průmyslových technologiích. Součástí laboratorní výuky je také práce s virtuální instrumentací, kamerovými a akustickými měřicími systémy, které odpovídají reálným průmyslovým aplikacím, jako je akustická diagnostika strojů, kontrola kvality pomocí obrazu, měření a monitorování procesů či automatizované rozpoznávání objektů. Předmět je určen studentům se zaměřením na řízení, průmyslovou automatizaci, robotiku, měřicí techniku, akustickou diagnostiku, průmyslového a strojové vidění.

Povinná literatura:

Hájovský, R., Pustková, R., Kutálek, F.:Zpracování obrazu v měřicí a řídicí technice. Učební text vytvořený v rámci projektu CZ.O4.01.3/3.2.15.2/0326 -E-learningové prvky pro podporu výuky odborných a technických předmětů. Ostrava, 2010. Psutka J., Matoušek J.: Mluvíme s počítačem česky. Praha. Academia. 2006. ISBN 80-200-1309-1.

Doporučená literatura:

Hlaváč, V., Sedláček, M.: Zpracování signálů a obrazů, ČVUT, Praha, 2007.ISBN 978-80-01-03110-0.

Další studijní materiály

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

Student realizuje projekty č.1-10 z části ve výuce v laboratorních cvičení. Projekty jsou tvořeny zpracováním, měřením, analýzou audio a video signálů s implementací do digitální, mikroprocesorové a procesorové techniky včetně využití matematického softwaru. Student písemně vypracuje 10 protokolů z projektů. Za každý protokol může student získat až 2 body. Za všechny protokoly může tedy student získat maximálně 20 bodů. Na konci semestru student vypracuje závěrečný test, za který může získat až 20 bodů. Podmínky udělení zápočtu: Studentu je udělen zápočet, pokud vypracoval a byly mu klasifikovány všechny protokoly a pokud vypracoval a byl mu klasifikován kontrolní test a pokud získal celkem alespoň 15 bodů za cvičení. Protokoly jsou v průběhu semestru zpracovávány studenty v rámci konzultačních hodin probíhajících v laboratoři. Předmět je ukončen závěrečnou zkouškou, která se skládá z písemné části 0 - 50 bodů a z části ústní 0 - 10 bodů.

E-learning

Materiály jsou dostupné v https://lms.vsb.cz/

Další požadavky na studenta

Žádné další požadavky na studenta nejsou kladeny.

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

Přednášky 1. Úvod do zpracování zvukových a obrazových signálů v řídicích a průmyslových systémech 2. Snímání a digitalizace zvuku pomocí mikrofonů a ADC pro průmyslové aplikace 3. Frekvenční analýza zvukových signálů metodami DFT, FFT a spektrogramů 4. Syntéza a generování zvukových signálů pomocí modulací 5. Analýza řečového signálu metodami MFCC, LPC a klasickými postupy rozpoznávání 6. AI metody pro zpracování zvuku využívající neuronové sítě 7. Snímání a digitalizace obrazových signálů v průmyslových kamerových systémech 8. Předzpracování obrazových dat pomocí filtrů pro odstranění šumu a normalizaci 9. Geometrické a jasové transformace obrazu včetně histogramových metod 10. Frekvenční analýza obrazu pomocí 2D FFT a filtrů ve frekvenční oblasti 11. Konvoluční metody pro detekci hran a morfologické operace ve strojovém vidění 12. Segmentace obrazu a metody detekce objektů pro řízení a automatizaci 13. AI metody pro rozpoznání objektů a pokročilé metody v průmyslu Cvičení 1. Měření a zpracování zvukových a obrazových dat pomocí MATLABu, Pythonu a virtuální instrumentace 2. Implementace a digitalizace zvuku pomocí ADC a DAC v MATLABu, Pythonu a mikrokontroléru 3. Předzpracování zvukových signálů pomocí filtrů a metod odstranění šumu 4. Analýza zvuku pomocí frekvenčních metod v MATLABu, Pythonu 5. Generování a syntéza zvukových signálů digitálními metodami 6. Extrakce rysů zvukového signálu pomocí metod pro rozpoznání signálu 7. Implementace AI modelů pro klasifikaci zvuků a řeči v Pythonu 8. Měření a zpracování obrazových dat z kamerových systémů pomocí MATLABu, Pythonu a virtuálních přístrojů 9. Předzpracování obrazu a filtrace pro strojové vidění 10. Geometrické a jasové transformace obrazu včetně histogramových úprav 11. Frekvenční analýza obrazu pomocí 2D FFT a frekvenčních filtrů 12. Implementace detekce hran a morfologických operací v MATLABu, Pythonu a mikrokontroléru 13. Segmentace obrazu a implementace metod pro rozpoznání objektů pomocí umělé inteligence

Podmínky absolvování předmětu

Prezenční forma (platnost od: 2019/2020 zimní semestr)
Název úlohyTyp úlohyMax. počet bodů
(akt. za podúlohy)
Min. počet bodůMax. počet pokusů
Zápočet a zkouška Zápočet a zkouška 100 (100) 51
        Zápočet Zápočet 40  15
        Zkouška Zkouška 60  11 3
Rozsah povinné účasti: povinná účast na cvičeních, jsou akceptovány 2 omluvy

Zobrazit historii

Podmínky absolvování předmětu a účast na cvičeních v rámci ISP: Splnění všech povinných úkolů v individuálně dohodnutých termínech.

Zobrazit historii
Kombinovaná forma (platnost od: 2019/2020 zimní semestr)
Název úlohyTyp úlohyMax. počet bodů
(akt. za podúlohy)
Min. počet bodůMax. počet pokusů
Zápočet a zkouška Zápočet a zkouška 100 (100) 51
        Zápočet Zápočet 40  15
        Zkouška Zkouška 60  11 3
Rozsah povinné účasti: povinná účast na cvičeních, jsou akceptovány 2 omluvy

Zobrazit historii

Podmínky absolvování předmětu a účast na cvičeních v rámci ISP: Splnění všech povinných úkolů v individuálně dohodnutých termínech.

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramObor/spec.Spec.ZaměřeníFormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2026/2027 (N0714A150001) Řídicí a informační systémy K čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2026/2027 (N0714A150001) Řídicí a informační systémy P čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2025/2026 (N0714A150001) Řídicí a informační systémy P čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2025/2026 (N0714A150001) Řídicí a informační systémy K čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2024/2025 (N0714A150001) Řídicí a informační systémy P čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2024/2025 (N0714A150001) Řídicí a informační systémy K čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2023/2024 (N0714A150001) Řídicí a informační systémy K čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2023/2024 (N0714A150001) Řídicí a informační systémy P čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2022/2023 (N0714A150001) Řídicí a informační systémy P čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2022/2023 (N0714A150001) Řídicí a informační systémy K čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2021/2022 (N0714A150001) Řídicí a informační systémy P čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2021/2022 (N0714A150001) Řídicí a informační systémy K čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2020/2021 (N0714A150001) Řídicí a informační systémy P čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2020/2021 (N0714A150001) Řídicí a informační systémy K čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2019/2020 (N0714A150001) Řídicí a informační systémy P čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán
2019/2020 (N0714A150001) Řídicí a informační systémy K čeština Ostrava 1 volitelný odborný stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku

Hodnocení Výuky



2024/2025 letní
2023/2024 letní
2022/2023 letní
2021/2022 letní
2019/2020 letní