Holistické rozpoznání registrační značky pomocí konvolučních neuronových sítí
but.committee | doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Radek Burget, Ph.D. (místopředseda) Ing. David Bařina, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen) Ing. Vojtěch Mrázek, 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 D. Otázky u obhajoby: V navrženém schématu trénování se po určitém počtu epoch mění velikost dávky a learning rate. Ale z experimentů je vidět, že např. 3 část (zelená v Obr. 4.10) výrazně zhoršuje vlastnosti. Čím to je? Jak byste to řešil? Je vůbec nutné takto rozdělovat trénování na několik částí? Existují jiné prostředky dosáhnout podobného efektu? | 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 | Morbitzer, Dušan | cs |
dc.contributor.referee | Juránek, Roman | cs |
dc.date.created | 2022 | cs |
dc.description.abstract | Cílem této práce je vytvoření modelu neuronové sítě pro holistické rozpoznávání registračních značek se zaměřením na přesnost a zkrácení doby trénovacího procesu. Model byl implementován, jako spojení konvoluční neuronové sítě pro extrakci hlubokých rysů obrázku značky a Bidirectional LSTM s CTC. Natrénovaný model byl porovnán s jinou implementací, využívající holistického přístupu, která byla natrénována na stejném datasetu. Vlastní návrh sítě dosáhl lepších výsledků při rozpoznávání na datové sadě, odlišné od trénovací, s chybovostí 8,3 %. | cs |
dc.description.abstract | The goal of this work is to create a model of neural network for holistic recognition of license plates, focused on accuracy and shortening of the learning process. The model was implemented as a union of convolutional neural network for extraction of deep features of a plate and Bidirectional LSTM with CTC. The trained model was compared to another implementation using a holistic approach, that was trained on the same dataset. My design of the network achieved better results in recognition on a dataset, which is different from the training one, with an error rate of 8.3 %. | en |
dc.description.mark | D | cs |
dc.identifier.citation | MORBITZER, D. Holistické rozpoznání registrační značky pomocí konvolučních neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022. | cs |
dc.identifier.other | 145236 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/207363 | |
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 | konvoluční neuronové sítě | cs |
dc.subject | Bidirectional LSTM | cs |
dc.subject | CTC | cs |
dc.subject | Python | cs |
dc.subject | Keras | cs |
dc.subject | TensorFlow | cs |
dc.subject | zpracování obrazu | cs |
dc.subject | rozpoznání registrační značky | cs |
dc.subject | deep learning | cs |
dc.subject | convolutional neural networks | en |
dc.subject | Bidirectional LSTM | en |
dc.subject | CTC loss | en |
dc.subject | Python | en |
dc.subject | Keras | en |
dc.subject | TensorFlow | en |
dc.subject | image processing | en |
dc.subject | license plate recognition | en |
dc.subject | deep learning | en |
dc.title | Holistické rozpoznání registrační značky pomocí konvolučních neuronových sítí | cs |
dc.title.alternative | Holistic License Plate Recognition Based on Convolution Neural Networks | en |
dc.type | Text | cs |
dc.type.driver | bachelorThesis | en |
dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
dcterms.dateAccepted | 2022-06-14 | cs |
dcterms.modified | 2022-06-20-10:23:07 | cs |
eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
sync.item.dbid | 145236 | en |
sync.item.dbtype | ZP | en |
sync.item.insts | 2025.03.18 19:42:12 | en |
sync.item.modts | 2025.01.17 12:56:26 | 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 |
Files
Original bundle
1 - 4 of 4
Loading...
- Name:
- final-thesis.pdf
- Size:
- 4.86 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- final-thesis.pdf
Loading...
- Name:
- Posudek-Vedouci prace-24954_v.pdf
- Size:
- 86.43 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek-Vedouci prace-24954_v.pdf
Loading...
- Name:
- Posudek-Oponent prace-24954_o.pdf
- Size:
- 89.01 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek-Oponent prace-24954_o.pdf
Loading...
- Name:
- review_145236.html
- Size:
- 1.48 KB
- Format:
- Hypertext Markup Language
- Description:
- file review_145236.html