Analýza semaforov v doprave pomocou obrazov – Michal Štrba
Michal Štrba
Bakalářská práce
Analýza semaforov v doprave pomocou obrazov
Analysis of Traffic Lights in Public Transport Using Images
Anotace:
Cílem této práce je vytvořit aplikaci, která bude analyzovat světelnou signalizaci v dopravě pomocí obrázků. Motivací je přiblížit si využití takového programu při autonomním řízení vozidel. Budeme detekovat samotné semafory na snímcích a následně zjišťovat jejich stav. Bude použita metoda, která je v současné době považována za jednu z nejlepších pro vyhledávání objektů v obrazech, a to detekce pomocí …víceAbstract:
The purpose of this thesis is to create an application, which can detect and analyze traffic lights in traffic through images. Motivation for this thesis is to get a closer look how autonomous vehicles detect objects in images. In images themself, we will detect the location of traffic lights and extract their state. We will use a method, which is currently considered as one of the best methods to …více
Jazyk práce: slovenština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 4. 2024
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: Radovan Fusek
- Oponent: Eduard Sojka
Citační záznam
Plný text práce
Právo: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS)se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: VŠB – Technická univerzita OstravaVŠB – Technická univerzita Ostrava
Fakulta elektrotechniky a informatikyBakalářský studijní program:
Informatika
Práce na příbuzné téma
-
Visualization of hidden layers in convolutional neural networks
Jakub Hruška -
Modelling small-RNA binding using Convolutional Neural Networks
Eva Klimentová -
Automatic Recognition of User Interface States Using Convolutional Neural Networks
Klára Petrovičová -
Segmentation of Dense Cell Populations using Convolutional Neural Networks
Filip Lux -
Interpretation techniques for deep neural networks in digital histopathology
Martin Krebs -
Automatic trackingand assessment of chronic wounds using augmented skin imaging and convolutional neural networks
Monika Molnárová -
Použití konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci snímků ptačího peří
Kateřina Zárybnická -
Jak zmást konvoluční neuronové síte?
Erik Daniel MURGAŠ