Show simple item record

License Plate Detection and Recognition from Still Image

dc.contributor.advisorŠpaňhel, Jakubcs
dc.contributor.authorJaníček, Kryštofcs
dc.date.accessioned2019-04-04T05:13:22Z
dc.date.available2019-04-04T05:13:22Z
dc.date.created2016cs
dc.identifier.citationJANÍČEK, K. Detekce a rozpoznání registrační značky z fotografie [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.cs
dc.identifier.other96493cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/62216
dc.description.abstractTato práce se zabývá návrhem a vývojem systému pro detekci a rozpoznání registrační značky vozidla. Tento systém je rozdělen na tři části, kterými jsou detekce registrační značky, segmentace znaků a rozpoznání znaků. Pro detekci registrační značky je použita kaskáda klasifikátorů, která dosahuje úspěšnosti až 95,5% a přesnosti 95,9%. Segmentace znaků je provedena pomocí vyhledávání kontur s úspěšností 93,3% a přesností 96,5%. Pro rozpoznání znaků je využita neuronová síť, která dosahuje úspěšnosti 98,4% pro jednotlivé znaky. Celý systém je schopen detekovat a rozpoznat 81,5% registračních značek v pořízené testovací datové sadě.cs
dc.description.abstractThis thesis describes the design and implementation of system for detection and recognition of license plate. This system is divided into three parts which are license plate detection, character segmentation and optical character recognition. License plate detection is done by cascade classifier that achieves hit rate of 95.5% and precision rate of 95.9%. Character segmentation is based on contour finding that achieves hit rate of 93.3% and precision rate of 96.5%. Optical character recognition is done by neural network and achieves hit rate of 98.4% for individual characters. The whole system is able to detect and recognize up to 81.5% of license plates from the test data set.en
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectregistrační značkacs
dc.subjectdetekce registrační značkycs
dc.subjectkaskáda klasifikátorůcs
dc.subjectAdaBoostcs
dc.subjectoptické rozpoznání znakůcs
dc.subjectneuronová síťcs
dc.subjectsegmentacecs
dc.subjectlicense plateen
dc.subjectlicense plate detectionen
dc.subjectcascade classifieren
dc.subjectAdaBoosten
dc.subjectoptical character recognitionen
dc.subjectneural networken
dc.subjectsegmentationen
dc.titleDetekce a rozpoznání registrační značky z fotografiecs
dc.title.alternativeLicense Plate Detection and Recognition from Still Imageen
dc.typeTextcs
dcterms.dateAccepted2016-06-16cs
dcterms.modified2020-05-10-16:12:37cs
thesis.disciplineInformační technologiecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédiícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
sync.item.dbid96493en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2020.06.23 10:08:55en
sync.item.modts2020.06.23 09:34:08en
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
dc.contributor.refereeSochor, Jakubcs
dc.description.markBcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
but.committeeprof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Martin Drahanský, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Peter Chudý, Ph.D., MBA (člen) Mgr. Ing. Pavel Očenášek, Ph.D. (člen) Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent 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 přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm velmi dobře (B) .cs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
but.programInformační technologiecs
but.jazykčeština (Czech)


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record