Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 3 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Řešení dopravy na části ulic Okružní, Fillova a Milenova
Vltavská, Veronika ; Patočka, Miroslav (oponent) ; Smělý, Martin (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá návrhem úpravy dvou autobusových zastávek na ulici Okružní a zvýšení počtu parkovacích míst pomocí parkovací garáže na ulici Milénova. V současné době je zde nedostatek parkovacích míst pro místní obyvatele. Cílem této práce je, úpravou autobusových zastávek na ulici Okružní, zlepšit průjezdnost a přehlednost křiřovatky a také změna jedné zastavky do zálivu pro lepší průjeznodst hlavní cesty. Navýšení prakovacích míst podle výpočtu parkovacích stání a úprava dopravní situace na ulicích Milénova Fillova a Vaculíkova.
Detekce a rozpoznání omezení rychlosti z dopravních značek
Solnický, Vojtěch ; Krejsa, Jiří (oponent) ; Grepl, Robert (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá návrhem a implementací systému pro detekci a rozpoznání omezení rychlosti z dopravních značek. Konkrétně jde o rozpoznání červených kruhových značek Nejvyšší povolená rychlost z obrazových dat za použití metod počítačového vidění. V rámci práce je naprogramováno a otestováno několik metod. Ve finálním řešení je použita segmentace pomocí YCbCr barevného modelu. Detekce kruhové značky i závěrečná klasifikace je vyřešena porovnáním se vzorem. Pro rozpoznání v reálném čase je použit algoritmus sledování detekovaných značek mezi snímky videosekvence. Program je vytvořen v prostředí MATLAB a Simulink. Výsledkem je prototyp jednoduchého asistenčního systému, který je možné implementovat na jakýkoli počítač s kamerou. Správná funkce algoritmu byla prokázána při testech v reálném provozu.
Detekce a rozpoznání omezení rychlosti z dopravních značek
Solnický, Vojtěch ; Krejsa, Jiří (oponent) ; Grepl, Robert (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá návrhem a implementací systému pro detekci a rozpoznání omezení rychlosti z dopravních značek. Konkrétně jde o rozpoznání červených kruhových značek Nejvyšší povolená rychlost z obrazových dat za použití metod počítačového vidění. V rámci práce je naprogramováno a otestováno několik metod. Ve finálním řešení je použita segmentace pomocí YCbCr barevného modelu. Detekce kruhové značky i závěrečná klasifikace je vyřešena porovnáním se vzorem. Pro rozpoznání v reálném čase je použit algoritmus sledování detekovaných značek mezi snímky videosekvence. Program je vytvořen v prostředí MATLAB a Simulink. Výsledkem je prototyp jednoduchého asistenčního systému, který je možné implementovat na jakýkoli počítač s kamerou. Správná funkce algoritmu byla prokázána při testech v reálném provozu.

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