Rozpoznávání objektů v obraze na platformě NVidia Jetson Nano – Bc. Jan Veselý
Bc. Jan Veselý
Master's thesis
Rozpoznávání objektů v obraze na platformě NVidia Jetson Nano
Object Detection on nVidia Jetson Nano Platform
Abstract:
Cílem této práce je tvorba aplikace detekce objektů v obraze implementovaná na platformě Nvidia Jetson Nano. Je vypracován potřebný teoretický základ potřebný porozumění problematice konvolučních neuronových sítí a na příkladech popsán postup jejich učení. Na závěr je vypracováno srovnání vytvořeného řešení na platformě Nvidia Jetson Nano s komerčním systémem od firmy Cognex pro zpracování obrazu na …moreAbstract:
This work focuses on creation visual object detection application implemented on Nvidia Jetson Nano. There is given necessary theoretical basis for understanding the problem of convolutional neural networks and described procedure of their learning is described on examples. Finally, a comparison of the developed solution on the Nvidia Jetson Nano platform with a commercial vision system from Cognex …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 18. 5. 2022
Thesis defence
- Supervisor: Ing. Jakub Novák, Ph.D.
Citation record
The right form of listing the thesis as a source quoted
Veselý, Jan. Rozpoznávání objektů v obraze na platformě NVidia Jetson Nano. Zlín, 2022. diplomová práce (Ing.). Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, Fakulta aplikované informatikyPlny text prace je k dispozici v elektronicke podobe
Tomas Bata University in Zlín
Faculty of Applied InformaticsMaster programme / field:
Engineering Informatics / Automatic Control and Informatics
Theses on a related topic
-
Rozpoznávání objektů v obrazu na platformě NVidia Jetson Nano
Michal SCHWOB -
Využití Jetson Nano pro výuku umělé inteligence na středních průmyslových školách
David Olžbut -
Analýza současného stavu mobilních servisních robotů založených na řídícím systému NVIDIA Jetson
Radim Vybíral -
Kapsulové neuronové sítě v počítačovém vidění
David ČÍŽ -
Počítačové vidění s hlasovou interakcí na Raspberry Pi
Martin ADAMEC -
Rekurentní neuronové sítě v počítačovém vidění
Jan Křepský -
Neuronové sítě v počítačovém vidění
Daniel RUCKÝ -
Význam přenosového učení pro technologii počítačového vidění
Ondřej Bronec