Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 10 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Úsekové měření rychlosti pro analýzu dopravy
Kubíčková, Pavla ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Sochor, Jakub (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá úsekovým měřením rychlosti automobilů. Práce popisuje existující metody detekce registračních značek a rozpoznání znaků v nich obsažených. Následně jsou popsány metody kaskádového klasifikátoru a klasifikátoru SVM, které jsou v této práci použity. V závěrečné části je zpracované vyhodnocení jednotlivých částí systému.
Software pro detekci a rozpoznání registrační značky vozidla
Masaryk, Adam ; Hradiš, Michal (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárskej práce je navrhnúť a vyvinúť softvér, ktorý dokáže detegovať a rozpoznávať registračné značky z obrázkov. Softvér je rozdelený na 3 časti - detekcia značky, spracovanie výstupu detektora a rozpoznanie znakov na registračnej značke. Detekciu a rozpoznanie sme sa rozhodli implementovať pomocou moderných metód využitím konvolučných neurónových sietí.
Re-identifikace vozidla pomocí rozpoznání jeho registrační značky
Špaňhel, Jakub ; Juránková, Markéta (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem algoritmů detekce a rozpoznání registrační značky vozidla, které by byly použitelné pro re-identifikaci vozidla v obraze, a vytvořením jednoduchého systému analýzy dopravy. Byly navrženy a otestovány jednotlivé části toho systému. Konkrétně se jedná o detekci vozidel, detekci a rozpoznání registrační značky vozidla a systém samotný. Detekce vozidel je prováděna pomocí metody odečítání pozadí a vytváření ohraničení těchto oblastí s úspěšností ~92%. Registrační značka je detekována pomocí kaskády klasifikátoru a dosahuje úspěšnosti 81.72% a přesnosti 94.42%. Rozpoznání poznávací značky pomocí metody Template matching  dosahuje úspěšnosti 60.55%. Proto byl představen zcela nový princip rozpoznávání registrační značky vozidla pomocí jejího skenování užitím principu sliding window  a rozpoznáváním neuronovou sítí. Neuronová síť dosahuje úspěšnosti 64.47% pro testovací datovou sadu při použití pěti příznaků. Malou úspěšnost neuronové sítě však ovlivňuje nedostatek vzorků některých znaků registrační značky.
Detekce a rozpoznání registrační značky z jedoucího vozidla
Tomovič, Martin ; Sochor, Jakub (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť aplikáciu na detekciu a rozpoznávanie registračných značiek, vhodnú pre spracovanie v reálnom čase. Práca obsahuje rozbor vybraných metód zaoberajúcich sa touto problematikou. Časť práce je venovaná súčasnej podobe registračných značiek v Českej republike. Pri tvorbe práce bola vytvorená nová dátová sada a bola implementovaná počítačová aplikácia. Aplikácia využíva existujúce knižnice určené pre počítačové videnie a strojové učenie. Jej úlohou je detekcia a rozpoznávanie značiek z videa. Detekcia je realizovaná pomocou kaskádového klasifikátora a rozpoznávanie pomocou perceptrónovej neurónovej siete. V závere je zhodnotená úspešnosť implementovaného riešenia.
Detekce a rozpoznání registrační značky z fotografie
Janíček, Kryštof ; Sochor, Jakub (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a vývojem systému pro detekci a rozpoznání registrační značky vozidla. Tento systém je rozdělen na tři části, kterými jsou detekce registrační značky, segmentace znaků a rozpoznání znaků. Pro detekci registrační značky je použita kaskáda klasifikátorů, která dosahuje úspěšnosti až 95,5% a přesnosti 95,9%. Segmentace znaků je provedena pomocí vyhledávání kontur s úspěšností 93,3% a přesností 96,5%. Pro rozpoznání znaků je využita neuronová síť, která dosahuje úspěšnosti 98,4% pro jednotlivé znaky. Celý systém je schopen detekovat a rozpoznat 81,5% registračních značek v pořízené testovací datové sadě.
Software pro detekci a rozpoznání registrační značky vozidla
Masaryk, Adam ; Hradiš, Michal (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárskej práce je navrhnúť a vyvinúť softvér, ktorý dokáže detegovať a rozpoznávať registračné značky z obrázkov. Softvér je rozdelený na 3 časti - detekcia značky, spracovanie výstupu detektora a rozpoznanie znakov na registračnej značke. Detekciu a rozpoznanie sme sa rozhodli implementovať pomocou moderných metód využitím konvolučných neurónových sietí.
Re-identifikace vozidla pomocí rozpoznání jeho registrační značky
Špaňhel, Jakub ; Juránková, Markéta (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem algoritmů detekce a rozpoznání registrační značky vozidla, které by byly použitelné pro re-identifikaci vozidla v obraze, a vytvořením jednoduchého systému analýzy dopravy. Byly navrženy a otestovány jednotlivé části toho systému. Konkrétně se jedná o detekci vozidel, detekci a rozpoznání registrační značky vozidla a systém samotný. Detekce vozidel je prováděna pomocí metody odečítání pozadí a vytváření ohraničení těchto oblastí s úspěšností ~92%. Registrační značka je detekována pomocí kaskády klasifikátoru a dosahuje úspěšnosti 81.72% a přesnosti 94.42%. Rozpoznání poznávací značky pomocí metody Template matching  dosahuje úspěšnosti 60.55%. Proto byl představen zcela nový princip rozpoznávání registrační značky vozidla pomocí jejího skenování užitím principu sliding window  a rozpoznáváním neuronovou sítí. Neuronová síť dosahuje úspěšnosti 64.47% pro testovací datovou sadu při použití pěti příznaků. Malou úspěšnost neuronové sítě však ovlivňuje nedostatek vzorků některých znaků registrační značky.
Detekce a rozpoznání registrační značky z fotografie
Janíček, Kryštof ; Sochor, Jakub (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a vývojem systému pro detekci a rozpoznání registrační značky vozidla. Tento systém je rozdělen na tři části, kterými jsou detekce registrační značky, segmentace znaků a rozpoznání znaků. Pro detekci registrační značky je použita kaskáda klasifikátorů, která dosahuje úspěšnosti až 95,5% a přesnosti 95,9%. Segmentace znaků je provedena pomocí vyhledávání kontur s úspěšností 93,3% a přesností 96,5%. Pro rozpoznání znaků je využita neuronová síť, která dosahuje úspěšnosti 98,4% pro jednotlivé znaky. Celý systém je schopen detekovat a rozpoznat 81,5% registračních značek v pořízené testovací datové sadě.
Detekce a rozpoznání registrační značky z jedoucího vozidla
Tomovič, Martin ; Sochor, Jakub (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvoriť aplikáciu na detekciu a rozpoznávanie registračných značiek, vhodnú pre spracovanie v reálnom čase. Práca obsahuje rozbor vybraných metód zaoberajúcich sa touto problematikou. Časť práce je venovaná súčasnej podobe registračných značiek v Českej republike. Pri tvorbe práce bola vytvorená nová dátová sada a bola implementovaná počítačová aplikácia. Aplikácia využíva existujúce knižnice určené pre počítačové videnie a strojové učenie. Jej úlohou je detekcia a rozpoznávanie značiek z videa. Detekcia je realizovaná pomocou kaskádového klasifikátora a rozpoznávanie pomocou perceptrónovej neurónovej siete. V závere je zhodnotená úspešnosť implementovaného riešenia.
Úsekové měření rychlosti pro analýzu dopravy
Kubíčková, Pavla ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Sochor, Jakub (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá úsekovým měřením rychlosti automobilů. Práce popisuje existující metody detekce registračních značek a rozpoznání znaků v nich obsažených. Následně jsou popsány metody kaskádového klasifikátoru a klasifikátoru SVM, které jsou v této práci použity. V závěrečné části je zpracované vyhodnocení jednotlivých částí systému.

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