Analýza ekonomické návratnosti investic do kamerových systémů s AI – Matěj Šulc
Matěj Šulc
Bakalářská práce
Analýza ekonomické návratnosti investic do kamerových systémů s AI
Analysis of economic return on investment in CCTV systems with AI
Anotace:
Práce porovnává finanční a provozní rozdíly kamerových systému s AI se základními kamerovými systémy. Začátek práce se věnuje obecnému popisu kamerových systémů a jejich komponentů. Následně stručně seznamuje s principem neuronů, typy neuronových sítí a jejich využití v technologiích s umělou inteligencí, která se zde také popisuje. V poslední části analyzuje pořizovací a provozní náklady kamerových …víceAbstract:
This work examines the differences in cost and operation between two types of camera systems: basic systems and systems that utilize artificial intelligence (AI). The beginning of the work provides a general overview of camera systems and their parts. The work then briefly explains the principle of neurons and types of neural networks, which are used in AI technologies. The last section compares the …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 3. 2023
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 23. 5. 2023
- Vedoucí: Ing. Zdeněk Votruba, Ph.D.
- Oponent: Petr Vaculík, Ph.D.
Citační záznam
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Česká zemědělská univerzita v Praze, Technická fakultaČeská zemědělská univerzita v Praze
Technická fakultaBakalářský studijní program:
Obchod a podnikání s technikou
Práce na příbuzné téma
-
Analýza technologie rozpoznávání emocí z obrazu a její aplikace
Michal Každan -
Minimalistická bezpečnostní kamera
Dominik Tomášek -
Úspěšnost detekce obličeje v jednotlivých oblastech záběru bezpečnostní kamerou
Matúš Juhász -
Umělá inteligence jako nástroj politické manipulace a propagandy
Jaroslav Štolc -
Využití SW nástroje Power BI pro manažerský reporting
Filip Wimmer -
Demand estimation using Machine Learning methods
Gabriela Moravčíková -
Fiscal multipliers through machine learning
Juraj Szitás -
Exchange rates predictions using machine learning methods
Yaroslav Korobka
Název
Vložil
Vloženo
Práva