Systém využívající rozpoznávání dopravních značek pomocí umělých neuronových sítí pro hlášení změn ve značení – Bc. Jan Dospiva
Bc. Jan Dospiva
Diplomová práce
Systém využívající rozpoznávání dopravních značek pomocí umělých neuronových sítí pro hlášení změn ve značení
A System Using Artificial Neural Networks for Road Sign Recognition for Reporting of Traffic Signalisation Changes \nl{}
Abstract:
The work deals with creating an integrated application for recognition of variable traffic signs from video files using image processing techniques and the use of artificial neural networks. Describes the methods used image processing using the library Emgu CV and libraries for working with map data GMaps.NET. The aim of this work was to team development application capable of detecting and identifying …víceAbstract:
Práce se zabývá tvorbou ucelené aplikace na rozpoznávání proměnného dopravního značení z videosouboru pomocí technik zpracování obrazu a využití umělých neuronových sítí. Popisuje použité metody zpracování obrazu s využitím knihovny Emgu CV a knihovny pro práci s mapovými daty GMaps.NET. Cílem této práce byl týmový vývoj aplikace schopné detekovat a identifikovat dopravní značení s nutností implementace …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 26. 5. 2014
Zveřejnit od: 26. 5. 2014
Obhajoba závěrečné práce
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
DOSPIVA, Jan. \textit{Systém využívající rozpoznávání dopravních značek pomocí umělých neuronových sítí pro hlášení změn ve značení}. Online. Diplomová práce. Zlín: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky. 2014. Dostupné z: https://theses.cz/id/9870rx/.
Jak správně citovat práci
Dospiva, Jan. Systém využívající rozpoznávání dopravních značek pomocí umělých neuronových sítí pro hlášení změn ve značení. Zlín, 2014. diplomová práce (Ing.). Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky
Plný text práce
Právo: Autor si přeje zpřístupnit práci veřejnosti od 26.5.2014
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou od 26. 5. 2014 dostupné: autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, Fakulta aplikované informatikyPlny text prace je k dispozici v elektronicke podobe
Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
Fakulta aplikované informatikyMagisterský studijní program / obor:
Inženýrská informatika / Počítačové a komunikační systémy
Práce na příbuzné téma
-
Krátkodobá predikce spotřeby elektřiny s využitím umělé neuronové sítě
Daniel Pešek -
Časoprostorové predikční modelování pandemie COVID-19 užitím umělé neuronové sítě
Martin KUKRÁL -
Umělé neuronové sítě jako přístup k extrakci plodového elektrokardiogramu a detekci R-kmitů
Silvie Kovalová -
Podpora diagnostiky nemocí pohybového aparátu pomocí umělé neuronové sítě
Zdeněk Novotný -
Klasifikace obrazu elektronového mikroskopu pomocí umělé neuronové sítě
Magdaléna Skřičilová -
Realizace soft senzoru v PLC pomocí umělé neuronové sítě
Tomáš Hort -
Umělé neuronové sítě pro rozpoznávání odhalených postav
Tomáš Kopecký -
Predikce parametrů laserem buzeného plazmatu pomocí umělé neuronové sítě
Martin Grünwald