Automatické čtení SPZ s využitím technik hlubokého učení

but.committeeprof. Ing. Dagmar Janáčová, CSc. (předseda) prof. RNDr. Ing. Miloš Šeda, Ph.D. (místopředseda) prof. RNDr. Ing. Jiří Šťastný, CSc. (člen) RNDr. Martin Kuba, Ph.D. (člen) prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D. (člen) doc. Ing. Ivan Švarc, CSc. (člen)cs
but.defenceStudent obeznámil komisi s výsledky své BP. Dotazy oponenta a členu komise byly úspěšně zodpovězeny. Kde proběhlo spouštění? Jak se projeví znečištěni SPZ?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programStrojní inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorMatoušek, Radomilcs
dc.contributor.authorDobrovský, Ladislavcs
dc.contributor.refereeDvořák, Jiřícs
dc.date.created2018cs
dc.description.abstractPředmětem této práce je rešerše hlubokých konvolučních umělých neuronových sítí a jejich využití na řešení problému automatického rozpoznávání státních poznávacích značek. Po přehledu teorie a současných trendů byl určen další směr vývoje. Práce zkoumá několik typů konvolučních neuronových sítí a komplexní architekturu systému spolupracujících aplikací. V praktické části je popsána implementace a výsledky experimentů se zhodnocením vhodnosti zkoumaných sítí pro praktické využití.cs
dc.description.abstractFocus of this thesis is research of deep convolutional artificial neural networks and their usage as solution to automatic license plate recognition problem. After summary of theory and current trends the further direction of development has been chosen. Thesis investigates several types of convolutional neural networks and complex architecture of system of collaborating applications. In practical part is described implementation and results of experiments with assessment of networks’ suitability for practical use.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationDOBROVSKÝ, L. Automatické čtení SPZ s využitím technik hlubokého učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2018.cs
dc.identifier.other111853cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/81544
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectrozpoznávání registračních značekcs
dc.subjectstátní poznávací značkycs
dc.subjectumělé neuronové sítěcs
dc.subjectkonvoluční neuronové sítěcs
dc.subjecthluboké učenícs
dc.subjectdetekce objektůcs
dc.subjectrozpoznávání registračních značeken
dc.subjectstátní poznávací značkyen
dc.subjectumělé neuronové sítěen
dc.subjectkonvoluční neuronové sítěen
dc.subjecthluboké učeníen
dc.subjectdetekce objektůen
dc.titleAutomatické čtení SPZ s využitím technik hlubokého učenícs
dc.title.alternativeNumber Plate Recognition using Deep Learning Techniquesen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2018-06-12cs
dcterms.modified2018-06-12-11:29:46cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid111853en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.27 08:40:32en
sync.item.modts2025.01.15 16:58:02en
thesis.disciplineAplikovaná informatika a řízenícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav automatizace a informatikycs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
6.01 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
review_111853.html
Size:
10.26 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_111853.html

Collections