Název: Algoritmy hlubokého učení na embedded platformě
Překlad názvu: Deep Learning Algorithms on Embedded Devices
Autoři: Hadzima, Jaroslav ; Boštík, Ondřej (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2019
Jazyk: eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [eng] [cze]
Táto práca popisuje v súčastnosti široko používané architektúry a modely pre Hlboké Učenie, riešiace úlohu detekcie a klasifikácie objektov vo videu. Dôraz tu bude kladený na ich použiteľnosť na vstavaných zariadeniach. Postupne preberieme kroky a odvôvodňovanie pri výbere najlepšieho vstavaného systému pre našu aplikáciu. Ukážková aplikáci pozostáva hlavne z detekcie vozidiel a detekcie voľných parkovacích miest s využitím algoritmov Hlbokého Učenia. Táto aplikácia umožňuje monitorovať počet vozidiel, nachádzajúcich sa na parkovisku a zároveň rozhodnúť, či sa nachádzajú na prakovacom mieste alebo nie. Následne tu budú prebrané kroky nutné ku konfigurácii zariadenia s dôrazom na optimalizáciu hardvéru pre dosiahnutie čo najväčšej rýchlosti. V ďaľšej časti bude poskytnuté porovnanie vybraných modelov, ktoré budú porovnávané hlavne v kategóriách ako rýchlosť alebo F1 skóre. Najlepší kandidát bude použitý na riešenie našej aplikácie a následné testovanie jej vlastností s názvom Inteligentné parkovisko. This paper describes currently widely used Deep Learning architectures and methods for object detection and classification in video, with intention of using them on embedded systems. We will cover steps and reasoning when choosing the most appropriate embedded hardware for our application. Our test application consists of vehicle detection and free parking space detection using Deep learning methods, all wrapped under name Smart car park. This application provides monitoring of vehicle presence in car park and if they occupy parking spot or not. All this is expected to be done using embedded device. Later, there will be covered configuration steps for our embedded device with emphasis on hardware optimization for speed. We will provide comparison of available inference models, which will be rated mostly in categories like speed or F1 score, which have the biggest impact in our application. The best candidate will be selected and used for testing of our application.
Klíčová slova: Car detection; Deep Learning; Embedded systems; Machine Learning; Object detection; Raspberry Pi 3 Model B; Smart car park; Detekcia objektov; Detekcia vozidiel; Hlboké učenie; Inteligentné parkovisko; Raspberry Pi 3 Model B; Strojové učenie; Vstavané systémy

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/177758

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-606104


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce