but.committee	doc. Ing. Peter Chudý, Ph.D., MBA (předseda) doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Petr Matoušek, Ph.D., M.A. (člen) Ing. Filip Orság, Ph.D. (člen) doc. Ing. Zdeněk Vašíček, 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 oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. Otázky u obhajoby: Při získávání registračního čísla z buňky tabulky odřezáváte název výrobku. Bylo by možné název výrobku nějak využít pro přesnější rozpoznání dané položky na dodacím listu? Bylo by možné ve Vaší práci nějakým způsobem využít slovník přípustných registračních čísel? Přečetl jste všech 44 zdrojů, které jste uvedl v seznamu literatury?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Hradiš, Michal	cs
dc.contributor.author	Necpál, Dávid	cs
dc.contributor.referee	Kišš, Martin	cs
dc.date.created	2020	cs
dc.description.abstract	Cieľom tejto bakalárskej práce je vytvorenie systému pre automatický prepis dodacích listov - dokumentov s pevnou štruktúrou. Riešenie práce je rozdelené do dvoch častí. Prvou časťou je detekcia čiar tabuliek a z nich následná detekcia a extrakcia buniek, ktoré obsahujú požadované dáta. Druhá časť je samotné rozpoznanie ručne písaných numerických znakov v obrázkoch vyrezaných buniek. Výsledný systém dokáže pri kvalitne naskenovaných dodacích listoch detegovať bunky s požadovanými údajmi s presnosťou 100 %, pričom úspešnosť samotného rozpoznávania numerických znakov je viac ako 95 % pre samostatné znaky a vyše 92 % pre celé sekvencie znakov. Prínosom tejto práce je systém pre automatický prepis dodacích listov, ktorý zabezpečuje rýchlejšie a jednoduchšie inak zdĺhavé "prepisovanie obsahu dodacích listov do informačného systému maloobchodu. Využitím tohoto systému ušetrí pracovník na každom dodacom liste viac než 50 % času.	cs
dc.description.abstract	This bachelor thesis aims to create a system for automatic transcription of delivery notes - documents with a fixed structure. The solution is divided into two parts. The first part is table lines detection and subsequent detection and extraction of cells, that contain required data. The second part is handwritten numeric characters recognition in the images of the cutted cells. The resulting system can detect cells with the required data with 100 % accuracy with well-scanned delivery notes, while the success rate of numerical character recognition is more than 95 % for individual characters and more than 92 % for entire character sequences. The benefit of this work is a system for automatic transcription of delivery notes, which provides faster and easier otherwise lengthy rewriting of the contents of delivery notes to the information system in the retail. By using this system, the employee saves more than 50 % of the time on each delivery note.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	NECPÁL, D. Automatický přepis dodacích listů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.	cs
dc.identifier.other	129870	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/194946
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	dodacie listy	cs
dc.subject	OCR	cs
dc.subject	HWR	cs
dc.subject	HTR	cs
dc.subject	ručne písaný text	cs
dc.subject	rozpoznávanie textu	cs
dc.subject	prepis textu	cs
dc.subject	spracovanie obrazu	cs
dc.subject	tabuľky	cs
dc.subject	spracovanie tabuliek	cs
dc.subject	obrázkové dokumenty	cs
dc.subject	dokumenty založené na obrázkoch	cs
dc.subject	NN	cs
dc.subject	neurónová sieť	cs
dc.subject	CRNN	cs
dc.subject	konvolučná rekurentná neurónová sieť	cs
dc.subject	delivery notes	en
dc.subject	OCR	en
dc.subject	HWR	en
dc.subject	HTR	en
dc.subject	handwritten text	en
dc.subject	text recognition	en
dc.subject	text transcription	en
dc.subject	image processing	en
dc.subject	tables	en
dc.subject	table processing	en
dc.subject	document images	en
dc.subject	image based documents	en
dc.subject	NN	en
dc.subject	neural network	en
dc.subject	CRNN	en
dc.subject	convolutional recurrent neural network	en
dc.title	Automatický přepis dodacích listů	cs
dc.title.alternative	Automatic Delivery Note Transcription	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2020-08-27	cs
dcterms.modified	2020-08-27-21:21:46	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	129870	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:33:03	en
sync.item.modts	2025.01.17 10:37:33	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

Automatický přepis dodacích listů

Files

Original bundle

Collections