Název: Rozpoznání druhu vozidla v obraze
Překlad názvu: Recognition of Vehicle Class in Image
Autoři: Čabala, Roman ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2020
Jazyk: slo
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [slo] [eng]
Cieľom tejto bakalárskej práce je rozpoznať typ vozidla z obrazu pomocou neurónových sietí. Vozidlá sú rozdelené na šesť typov a to konkrétne - osobné auto, malá dodávka, dodávka, nákladné auto, kamión a autobus. Dátová sada bola vlastnoručne zozbieraná z videozáznamov, ktoré zaznamenávajú trajektóriu vozidiel. Následne bol zostrojený anotačný nástroj na anotovanie obrázkov. Na trénovanie sietí boli použité architektúry: VGG16, ResNet50, Xception, InceptionResNet-v2. Výsledkom práce je porovnanie architektúr. Všetky architektúry sa natrénovali a dosiahli výsledok nad 90%. The goal of this bachelor thesis is to recognize the type of vehicle from the image using neural networks. Vehicles are divided into 6 types, namely a car, a small van, a van, a mini truck, a truck and a bus. The data set was picked from videos that record the trajectory of the vehicles. Subsequently, an image annotation tool was built. The following architectures were used for network training: VGG16, ResNet50, Xception, InceptionResNet-v2. The result of the work is a comparison of architectures. All architectures were trained and achieved a result above 90%.
Klíčová slova: InceptionResNet; Keras; Python; ResNet50; Tensorflow; vehicle type classification; VGG16; Xception

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/191677

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-416469


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce