Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"stabilní vlna (SWD)"
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Comparison of deep learning and classical methods for traffic signs detection
 Geiger, Petr ; Šikudová, Elena (vedoucí práce) ; Mirbauer, Martin (oponent)
Cílem této práce je prozkoumat a vyhodnotit klasické metody počítačového vidění a metody založené na hlubokých neuronových sítích určené pro detekci pozice závory na železničních přejezdech. Tato práce je založena na počátečním detekčním algoritmu, jehož hlavní komponenta používá detektor stabilní vlny. Tento počáteční algoritmus je v práci nejprve zoptimalizován z hlediska výkonosti i kvality jeho výsledků. Obojí je zásadní, jelikož nejlepší metoda by měla být vhodná jako komponenta real-time bezpečnostního systému pro železniční přejezdy. Dále je implementován další přístup založený na hlubokých neuronových sítích, který je také zoptimalizován v obou aspektech. V průběhu této práce je vytvořeno několik datasetů, jak pro trénování, tak i testování detekčních algoritmů. Oba přístupy jsou nakonec vyhodnoceny na stejných datasetech a jejich výsledky jsou porovnány.
Úplný záznam
Comparison of deep learning and classical methods for traffic signs detection
 Geiger, Petr ; Šikudová, Elena (vedoucí práce) ; Mirbauer, Martin (oponent)
Cílem této práce je prozkoumat a vyhodnotit klasické metody počítačového vidění a metody založené na hlubokých neuronových sítích určené pro detekci pozice závory na železničních přejezdech. Tato práce je založena na počátečním detekčním algoritmu, jehož hlavní komponenta používá detektor stabilní vlny. Tento počáteční algoritmus je v práci nejprve zoptimalizován z hlediska výkonosti i kvality jeho výsledků. Obojí je zásadní, jelikož nejlepší metoda by měla být vhodná jako komponenta real-time bezpečnostního systému pro železniční přejezdy. Dále je implementován další přístup založený na hlubokých neuronových sítích, který je také zoptimalizován v obou aspektech. V průběhu této práce je vytvořeno několik datasetů, jak pro trénování, tak i testování detekčních algoritmů. Oba přístupy jsou nakonec vyhodnoceny na stejných datasetech a jejich výsledky jsou porovnány.
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English