Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 3 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Návrh programu pro obsluhu kamer a provádění strojového učení
Lukaszczyk, Jakub ; Richter, Miloslav (oponent) ; Bilík, Šimon (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce řeší návrh programu pro ovládání průmyslových kamer. První část se věnuje současným aplikacím, jejich designu a nedostatkům. V praktické části je poté navržena obdobná aplikace v jazyce Python. Oproti současně dostupným aplikacím poskytuje navrhovaná aplikace modulární a otevřený design a lze ji tudíž dále rozšiřovat a modifikovat. Aplikace je nadále doplněna o vazbu na knihovnu Tensorflow a umožňuje tak klasifikaci obrazu a učení modelů umělých neuronových sítí. Aplikace byla otestována a jeví se být funkční. V závěru práce jsou výsledky zhodnoceny a jsou nastíněny možnosti dalšího vývoje.
Vizuální detekce anomálií v průmyslové výrobě
Lukaszczyk, Jakub ; Petyovský, Petr (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí anomálií v obrazových datech pořízených na průmyslovém výrobku. V první části je nastíněna problematika a přístupy k jejímu řešení pomocí hlubokého učení. Dále jsou rozebrány některé z používaných architektur, které lze pro tuto úlohu použít. V praktické části je poté popsána platforma pro průmyslovou inspekci, použitý software a tvorba vlastního anotovaného datasetu. Poskytnutý software je rozšířen o funkcionalitu pro ovládání platformy a práci s více kamerami. Poslední část se zabývá experimenty, jejichž cílem je zjistit vliv datasetu na výsledný model a odhad jeho výkonnosti. Experimenty vyhodnocují vliv jak v trénovací, tak i v testovací fázi.
Návrh programu pro obsluhu kamer a provádění strojového učení
Lukaszczyk, Jakub ; Richter, Miloslav (oponent) ; Bilík, Šimon (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce řeší návrh programu pro ovládání průmyslových kamer. První část se věnuje současným aplikacím, jejich designu a nedostatkům. V praktické části je poté navržena obdobná aplikace v jazyce Python. Oproti současně dostupným aplikacím poskytuje navrhovaná aplikace modulární a otevřený design a lze ji tudíž dále rozšiřovat a modifikovat. Aplikace je nadále doplněna o vazbu na knihovnu Tensorflow a umožňuje tak klasifikaci obrazu a učení modelů umělých neuronových sítí. Aplikace byla otestována a jeví se být funkční. V závěru práce jsou výsledky zhodnoceny a jsou nastíněny možnosti dalšího vývoje.

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