Mobilní aplikace pro detekci objektů pomocí knihovny TensorFlow Lite – Jan Hendrych
Jan Hendrych
Bakalářská práce
Mobilní aplikace pro detekci objektů pomocí knihovny TensorFlow Lite
Anotace:
Cílem této práce je seznámit čtenáře s termíny umělé inteligence a strojového učení. Tato práce ve své první části popisuje umělou inteligenci a její historii. V této části se také čtenář dozví informace potřebné k pochopení fungování modelů strojového učení, určených k detekci objektů na obrázcích. V další části práce je čtenáři popsán vývoj mobilní aplikace využívající modely od společnosti TensorFlow …víceAbstract:
The aim of this thesis is to introduce the reader to the terms artificial intelligence and machine learning. In its first part, this thesis describes artificial intelligence and its history. In this part, the reader will also learn the information needed to understand the operation of machine learning models designed to detect objects in images. The next part of the thesis describes to the reader the …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 25. 4. 2024
Zveřejnit od: 31. 12. 2999
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: Ing. Jan Panuš, Ph.D.
Citační záznam
Jak správně citovat práci
Hendrych, Jan. Mobilní aplikace pro detekci objektů pomocí knihovny TensorFlow Lite. Pardubice, 2024. bakalářská práce (Bc.). Univerzita Pardubice. Fakulta elektrotechniky a informatiky
Plný text práce
Právo: Autor si nepřeje zpřístupnění práce veřejnosti
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Univerzita Pardubice, Fakulta elektrotechniky a informatikyUniverzita Pardubice
Fakulta elektrotechniky a informatikyBakalářský studijní program / obor:
Informační technologie / Informační technologie
Práce na příbuzné téma
-
Využití umělé inteligence a akcelerometru pro klasifikaci nárazu do objektu na pozemní komunikaci.
Vladimír Münz -
Klasifikace spekter pomocí konvolučních neuronových sítí
Pavel Hála -
Návrh a implementace low-cost systému detekce objektů založeného na umělé inteligenci pro robotické rameno UR10
Otto ONDRUS -
Detekce malých pohybujících se objektů ve videu
Matěj Bukáček -
Detekce objektů v obrazových datech pomocí neuronových sítí
Tomáš Slabý -
Automatizace počítání kusů na lakovací lince a datový reporting s využitím umělé inteligence
Jakub Sznapka -
Detekce objektů s využitím textových dotazů
Filip MAJER -
Detekce objektů na robotickém pracovišti pomocí dvojice Kinectů
Peter Dragúň