but.committee	prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Martin Drahanský, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Peter Chudý, Ph.D., MBA (člen) Mgr. Ing. Pavel Očenášek, Ph.D. (člen) Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm velmi dobře (B) .	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Špaňhel, Jakub	cs
dc.contributor.author	Janíček, Kryštof	cs
dc.contributor.referee	Sochor, Jakub	cs
dc.date.created	2016	cs
dc.description.abstract	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.	cs
dc.description.abstract	This thesis describes the design and implementation of system for detection and recognition of license plate. This system is divided into three parts which are license plate detection, character segmentation and optical character recognition. License plate detection is done by cascade classifier that achieves hit rate of 95.5% and precision rate of 95.9%. Character segmentation is based on contour finding that achieves hit rate of 93.3% and precision rate of 96.5%. Optical character recognition is done by neural network and achieves hit rate of 98.4% for individual characters. The whole system is able to detect and recognize up to 81.5% of license plates from the test data set.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	JANÍČEK, K. Detekce a rozpoznání registrační značky z fotografie [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.	cs
dc.identifier.other	96493	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/62216
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	registrační značka	cs
dc.subject	detekce registrační značky	cs
dc.subject	kaskáda klasifikátorů	cs
dc.subject	AdaBoost	cs
dc.subject	optické rozpoznání znaků	cs
dc.subject	neuronová síť	cs
dc.subject	segmentace	cs
dc.subject	license plate	en
dc.subject	license plate detection	en
dc.subject	cascade classifier	en
dc.subject	AdaBoost	en
dc.subject	optical character recognition	en
dc.subject	neural network	en
dc.subject	segmentation	en
dc.title	Detekce a rozpoznání registrační značky z fotografie	cs
dc.title.alternative	License Plate Detection and Recognition from Still Image	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2016-06-16	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:12:37	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	96493	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 18:57:59	en
sync.item.modts	2025.01.17 10:55:36	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Detekce a rozpoznání registrační značky z fotografie

Files

Original bundle

Collections