Automatické čtení SPZ s využitím technik hlubokého učení
Number Plate Recognition using Deep Learning Techniques
Author
Advisor
Matoušek, RadomilReferee
Dvořák, JiříGrade
AAltmetrics
Metadata
Show full item recordAbstract
Předmětem 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. Focus 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.
Keywords
rozpoznávání registračních značek, státní poznávací značky, umělé neuronové sítě, konvoluční neuronové sítě, hluboké učení, detekce objektů, rozpoznávání registračních značek, státní poznávací značky, umělé neuronové sítě, konvoluční neuronové sítě, hluboké učení, detekce objektůLanguage
čeština (Czech)Study brunch
Aplikovaná informatika a řízeníComposition of Committee
prof. 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) doc. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D. (člen) doc. Ing. Ivan Švarc, CSc. (člen)Date of defence
2018-06-12Process of defence
Student obeznámil komisi s výsledky své BP. Dotazy oponenta a členu komise byly úspěšně zodpovězeny. Kde proběhlo spouštění? Jak se projeví znečištěni SPZ?Result of the defence
práce byla úspěšně obhájenaPersistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/81544Source
DOBROVSKÝ, L. Automatické čtení SPZ s využitím technik hlubokého učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2018.Collections
- 2018 [485]