Mobilní aplikace pro detekci graffiti tagů

Abstract

Práce se zaměřuje na rozpoznávání objektů v obraze za použití principů umělé inteligence. Řeší detekci podpisů autorů v oblasti umění zvané graffiti. Zabývá se základní problematikou této oblasti a dále poukazuje na použití počítačového vidění a jeho následnou, praktickou aplikaci na mobilních zařízeních, konkrétně tedy na platformě Android. Zvolenou neuronovou sítí byl model ssdMobileNet_v2 . Naučený model dosahuje přesnosti mAP 73.5.% při hodnotě IoU 0.6. Po provedení procesu kvantizace byla pak přesnost snížena na 68.5%. Samotná mobilní aplikace poskytuje real-time detekci a několik dalších potřebných funkcí pro lokalizaci a sběr dat.Thesis focuses on the object recognition of images, using the principles of artificial intelligence. It solves the signature detection of authors in the field of art called graffiti. It concerns about basic problematic of this field, it also points to the use of computer vision followed by practical application on mobile devices, specifically on the Android platform. The selected neural network models was the ssdMobileNet_v2 . The trained model achieves mAP accuracy of 73.5% meanwhile the IoU was set to 0.6. After the quantization process, the accuracy was reduced to 68.5%. The mobile application provides real-time detection and several other necessary functions for localization and data collection.