Automatická vizuální podpora pro Q-řazení
Loading...
Date
Authors
Kán, Dávid
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Táto bakalárska práca sa zaoberá integráciou Q-triedenia a metód počítačového videnia na detekciu objektov. Cieľom práce je vytvoriť program, ktorý pomocou vizuálnej podpory uľahčí proces a zároveň zabraňuje vzniknutiu chýb vykonávania Q-triedenia. Ďalej sa práca zaoberá vytvorením vhodnej dátovej sady pre natrénovanie modelu a pre experimenty, ktorá zohľadňuje spôsob rozloženia kariet a prostredia. Implementovaný program má formu konzolovej aplikácie a je napísaný pomocou programovacieho jazyka Python. Program používa pre detekciu objektov YOLOv8 a pre získanie textu z kartičiek využíva Pero OCR. S využitím vytvorenej testovacej sady boli na natrénovanom modeli vykonané experimenty a~otestovaný program.
This bachelor thesis deals with the integration of Q-sorting and computer vision methods for object detection. The goal of the work is to create a program that, with the help of~visual support, will facilitate the process and at the same time prevent errors in Q-sorting. Furthermore, the work deals with the creation of~a suitable data set for training the model and for experiments, which takes into account the way the cards are laid out and the~environment. The implemented program takes the form of a console application and is written using the Python programming language. The program uses YOLOv8 to detect objects and uses Pero OCR to retrieve text from cards. Using the created test set, experiments were performed on the trained model and the program was tested.
This bachelor thesis deals with the integration of Q-sorting and computer vision methods for object detection. The goal of the work is to create a program that, with the help of~visual support, will facilitate the process and at the same time prevent errors in Q-sorting. Furthermore, the work deals with the creation of~a suitable data set for training the model and for experiments, which takes into account the way the cards are laid out and the~environment. The implemented program takes the form of a console application and is written using the Python programming language. The program uses YOLOv8 to detect objects and uses Pero OCR to retrieve text from cards. Using the created test set, experiments were performed on the trained model and the program was tested.
Description
Citation
KÁN, D. Automatická vizuální podpora pro Q-řazení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda)
RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen)
Ing. Vojtěch Mrázek, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (člen)
Ing. Ondřej Lengál, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-13
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 C.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení