Využití údajů ze senzorů v aglomeracích pro účely krizového řízení

dc.contributor.advisorŠenovský, Pavel
dc.contributor.authorŠkolařová, Nikola
dc.contributor.refereeLesňák, Michal
dc.date.accepted2026-06-03
dc.date.accessioned2026-09-02T14:48:14Z
dc.date.available2026-09-02T14:48:14Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractDiplomová práce se zabývá integrací digitálních údajů ze senzorických sítí v aglomeracích do systémů krizového řízení. Teoretická část vymezuje průmysl 4.0, koncept Smart City a urban resilience, popisuje legislativní a procesní rámec ČR a limity tradičního sběru dat, a charakterizuje technologickou infrastrukturu (IoT/IIoT senzory, LPWAN, 5G, satelitní propojení) včetně metod pokročilé analytiky. Jádrem je kategorizace údajů pro čtyři domény: environmentální data, stav kritické infrastruktury, monitoring pohybu osob a detekce CBRN hrozeb. Praktická část využívá WSM s vahami z AHP k vícekriteriální komparaci technologických variant. Výsledky ukazují převahu integrovaných platforem s datovou fúzí v environmentální oblasti, pasivních optovláknových systémů u kritické infrastruktury, LiDARu a termovize v monitoringu pohybu osob a grafenových platforem s NB IoT při detekci nebezpečných látek. Práce formuluje doporučení pro bezpečnostní plánování a identifikuje bariéry integrace: kybernetickou bezpečnost, GDPR a fragmentovanou datovou architekturu.cs
dc.description.abstractThe thesis examines the integration of digital data from sensor networks in urban agglomerations into crisis management systems. The theoretical part delineates Industry 4.0, the Smart City and urban resilience concepts, describes the Czech legislative and procedural framework and the limits of traditional data collection, and characterizes the technological infrastructure (IoT/IIoT sensors, LPWAN, 5G, satellite links) including methods of advanced analytics. The core is a categorization of data for four domains: environmental data, the condition of critical infrastructure, monitoring of population movement, and detection of CBRN threats. The practical part applies a multi-criteria comparison using the Weighted Sum Model (WSM) with weights derived by the Analytic Hierarchy Process (AHP). The results show the advantage of integrated data-fusion platforms in the environmental domain, passive fiber-optic systems for critical infrastructure, LiDAR and thermal imaging systems for monitoring population movement, and graphene platforms with NB-IoT for hazardous-substance detection. The thesis formulates recommendations for safety planning and identifies integration barriers, namely cybersecurity, the GDPR framework, and fragmented data architectures.en
dc.description.department050 - Katedra ochrany obyvatelstvacs
dc.description.resultvýborněcs
dc.format.extent2276385 bytes
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.otherOSD002
dc.identifier.senderS2720
dc.identifier.thesisSKO0212_FBI_N1032A020001_2026
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10084/161354
dc.language.isocs
dc.publisherVysoká škola báňská – Technická univerzita Ostravacs
dc.rights.accessopenAccess
dc.subjectkrizové řízení, Smart City, průmysl 4.0, senzory, senzorové sítě, odolnost městacs
dc.subjectcrisis management, Smart City, industry 4.0, sensors, sensor networks, urban resilienceen
dc.thesis.degree-grantorVysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta bezpečnostního inženýrstvícs
dc.thesis.degree-levelMagisterský studijní programcs
dc.thesis.degree-nameIng.
dc.thesis.degree-programBezpečnostní plánovánícs
dc.titleVyužití údajů ze senzorů v aglomeracích pro účely krizového řízenícs
dc.title.alternativeUsing the sensor data from agglomerations for crisis managementen
dc.typeDiplomová prácecs
local.files.count5
local.files.size2830022
local.has.filesyes

Files

Original bundle

Now showing 1 - 5 out of 5 results
Loading...
Thumbnail Image
Name:
SKO0212_FBI_N1032A020001_2026.pdf
Size:
2.17 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Text práce
Loading...
Thumbnail Image
Name:
SKO0212_FBI_N1032A020001_2026_zadani.pdf
Size:
154.28 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Zadání
Loading...
Thumbnail Image
Name:
SKO0212_FBI_N1032A020001_2026_posudek_vedouci_Senovsky_Pavel.pdf
Size:
159.27 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího – Šenovský, Pavel
Loading...
Thumbnail Image
Name:
SKO0212_FBI_N1032A020001_2026_posudek_oponent_Lesnak_Michal.pdf
Size:
164.66 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta – Lesňák, Michal
Loading...
Thumbnail Image
Name:
SKO0212_FBI_N1032A020001_2026_zaznam_z_obhajoby.pdf
Size:
62.46 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Záznam o průběhu a výsledku obhajoby