Identifikace železničních vozů na základě obrazové informace

Bc. Pavel ŠEPS

Diplomová práce

Anotace:

Tato magisterská práce se zaměřuje na návrh a vytvoření systému pro identifikaci železničních vozů na základě identifikační informace, která se nachází na boku každého vagónu. Popisuje nalezení optimálního předzpracování nalezeného snímku, porovnání OCR služeb, nalezení vhodných technologií a vyhodnocení kvality vytvořené aplikace. Součástí práce je také popis stávajících řešení, popis vývoje a funkčnosti aplikace. Pro získání snímků vozů je navržena a sestavena fotopast, která je umístěna v blízkosti vlakového kolejiště. K nalezení identifikačních informací byla naučena vlastní neuronová síť. Pro vytvoření testovacích a trénovacích množin určených k učení neuronové sítě, byla vytvořena vlastní anotační aplikace. Tuto neuronovou síť implementuje aplikace pro identifikaci železničních vozů. Aplikace také využívá služby Azure pro OCR. Identifikační aplikace je určena k automatizaci manuálního procesu. Systém je připravený pro použití v reálném provozu.

Abstract:

This master's thesis focuses on the design and implementation of railway wagon indetification system based on the identifying information on the side of each wagon. It describes the search for the optimal image preprocessing, comparison of OCR services, search for the suitable technologies and evaluation of the quality of the finished application. Part of this thesis also describes existing solutions and the application development and functionality. To obtain the images of the wagons, a photo trap is designed and assembled, which is then located near the train track. A custom neural network was built to find the identifying information and a custom annotation application was developed to create the test and training sets. The final identification application then implements this neural network. It also uses Azure OCR services. It is designed to automate the manual process and is ready for use in real operation.

Klíčová slova

železniční vůz, vlak, fotopast, OCR, azure, raspberry pi, neuronová síť, hluboké učení, Javascript, Vuejs, Python, C# .NET, Entity Framework, Tensorflow, OpenCV, UIC, anotace dat, detekování objektu, strojové vidění, lokalizace

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 20. 5. 2020

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Ing. Miroslav Skrbek, Ph.D.

JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH

Přírodovědecká fakulta

Magisterský studijní program / obor:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika - specializace Informační systémy a technologie