Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 3 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Detekce snížené viditelnosti a obrazových defektů pro kameru připevněnou na vozidle
Sedláček, Miloš ; Řičánek, Dominik (oponent) ; Svědiroh, Stanislav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá tématem rozpoznání snížené viditelnosti a obrazových defektů způsobených nepříznivým počasím či osvětlením ze snímků pořízených kamerou připevněnou na vozidle. Práce popisuje základní charakteristiku nejčastějších vlivů a jejich účinků na kamerová data a představuje některé existující metody detekce těchto vlivů. Dále je vytvořen a popsán dataset obsahující vybrané defekty. Následně je v práci popsána problematika umělých neuronových sítí. Pro detekci defektů je implementována konvoluční neuronová síť, která je trénována a testována pomocí sestaveného datasetu. Na závěr jsou prezentovány dosažené výsledky sítě, její výpočetní náročnost a porovnání s výsledky jiných prací.
Rozpoznání počasí z pohledu venkovní stacionární kamery
Jenčo, Michal ; Juránková, Markéta (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce řeší rozpoznávání počasí z pohledu stacionární venkovní kamery se záběrem krajiny, a to konkrétně mlhy, jasného, polojasného a zamračeného počasí. Zvolený problém byl vyřešen výpočtem pěti obrazových příznaků a strojového učení. Podařilo se dosáhnout celkové úspěšnosti rozpoznávání 95% s jenom malými odchýlkami mezi jednotlivými typmi počasí. Hlavným zjištěním této práce je, že za pomoci zvolené sady jednoduchých příznaků je možno úspěšně odlišit zvolené typy počasí. Výsledky této práce umožňují graficky vykreslit průběh počasí počas dne.
Rozpoznání počasí z pohledu venkovní stacionární kamery
Jenčo, Michal ; Juránková, Markéta (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce řeší rozpoznávání počasí z pohledu stacionární venkovní kamery se záběrem krajiny, a to konkrétně mlhy, jasného, polojasného a zamračeného počasí. Zvolený problém byl vyřešen výpočtem pěti obrazových příznaků a strojového učení. Podařilo se dosáhnout celkové úspěšnosti rozpoznávání 95% s jenom malými odchýlkami mezi jednotlivými typmi počasí. Hlavným zjištěním této práce je, že za pomoci zvolené sady jednoduchých příznaků je možno úspěšně odlišit zvolené typy počasí. Výsledky této práce umožňují graficky vykreslit průběh počasí počas dne.

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