Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Fyzikální aspekty digitálního obrazu a detekce objektů aplikací konvolučních neuronových sítí
ŠTINDLOVÁ, Lucie
Diplomová práce se zabývá problematikou počítačového vidění a porovnáním trénovaných deep learning modelů. V teoretické části je rozpracován podrobný přehled fyzikálních vlastností elektromagnetického záření viditelného spektra a principů záznamu digitálního snímku, včetně jeho vlastností. Následuje rešerše metod zpracování obrazu, kde jsou stručně charakterizovány konvenční metody a poté i konvoluční neuronové sítě. Praktická část je zaměřena na vytvoření vhodného datasetu s anotacemi, jenž je dále aplikován pro trénování vybraných modelů. Z hlediska zvolených vyhodnocovacíh metrik, a také na základě experimentálního stanovení vstupních parametrů pro trénování, je analyzována variabilita a přesnost získaných výsledků.
Identifikace železničních vozů na základě obrazové informace
ŠEPS, Pavel
Tato magisterská práce se zaměřuje na návrh a vytvoření systému pro identifikaci železničních vozů na základě identifikační informace, která se nachází na boku každého vagónu. Popisuje nalezení optimálního předzpracování nalezeného snímku, porovnání OCR služeb, nalezení vhodných technologií a vyhodnocení kvality vytvořené aplikace. Součástí práce je také popis stávajících řešení, popis vývoje a funkčnosti aplikace. Pro získání snímků vozů je navržena a sestavena fotopast, která je umístěna v blízkosti vlakového kolejiště. K nalezení identifikačních informací byla naučena vlastní neuronová síť. Pro vytvoření testovacích a trénovacích množin určených k učení neuronové sítě, byla vytvořena vlastní anotační aplikace. Tuto neuronovou síť implementuje aplikace pro identifikaci železničních vozů. Aplikace také využívá služby Azure pro OCR. Identifikační aplikace je určena k automatizaci manuálního procesu. Systém je připravený pro použití v reálném provozu.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.