but.committee	prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (člen) Ing. Zbyněk Křivka, 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 E. Otázky u obhajoby: Proč jsou na výstupu sítě tři kanály, když jsou výstupem dvě mapy? Jak se síť chová, když automobil přejede pruhovou čáru? Jaký je rozdíl mezi trénovací a validační chybou (případně daty)? Proč jste použil knihovnu PyTorch?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Herout, Adam	cs
dc.contributor.author	Letovanec, Lukáš	cs
dc.contributor.referee	Bartl, Vojtěch	cs
dc.date.created	2019	cs
dc.description.abstract	Táto práca sa zaoberá problematikou rozpoznávania hraníc jazdného pruhu v záberoch palubnej kamery. V práci je predstavená architektúra hlbokej konvolučnej neurónovej siete, pomocou ktorej sa rieši spomínaný problém. Sieť bola trénovaná na rozsiahlej dátovej sade pomocou algoritmu gradientového zostupu. Natrénovaný model preukázal schopnosť kvalitne rozpoznávať hranice jazdného pruhu v rôznych situáciách a podmienkach. Výsledok práce potvrdzuje, že hlboké konvolučné neurónové siete sú vhodným nástrojom pre rozpoznávanie hraníc jazdného pruhu.	cs
dc.description.abstract	This thesis is dedicated to the issue of driving lane borders recognition in frames of an onboard camera. In this thesis, an architecture of a deep convolutional neural network is introduced, by means of which the said problem is dealt with. The net was trained on a large dataset using gradient descent algorithm. The trained model has demonstrated the ability to recognize borders of a driving lane well in different situations and conditions. The result of the thesis confirms that deep convolutional neural networks are a suitable tool for driving lane borders recognition.	en
dc.description.mark	E	cs
dc.identifier.citation	LETOVANEC, L. Rozpoznání hranic jízdního pruhu v záběrech palubní kamery [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.	cs
dc.identifier.other	122206	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/180605
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	hlboké konvolučné neurónové siete	cs
dc.subject	gradientový zostup	cs
dc.subject	rozpoznávanie hraníc jazdného pruhu	cs
dc.subject	trénovanie pod dohľadom	cs
dc.subject	počítačové videnie	cs
dc.subject	deep convolutional neural networks	en
dc.subject	gradient descent	en
dc.subject	driving lane borders recognition	en
dc.subject	supervised learning	en
dc.subject	computer vision	en
dc.title	Rozpoznání hranic jízdního pruhu v záběrech palubní kamery	cs
dc.title.alternative	Recognition of Driving Lane Borders in Video from On Board Camera	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2019-06-11	cs
dcterms.modified	2019-09-02-09:04:31	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	122206	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:27:09	en
sync.item.modts	2025.01.17 10:53:11	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

Rozpoznání hranic jízdního pruhu v záběrech palubní kamery

Files

Original bundle

Collections