Title: Automatické rozpoznávání výrobce a modelu vozidla
Other Titles: Automatic vehicle make and model recognition
Authors: Juppa, Radek
Advisor: Král Pavel, Doc. Ing. Ph.D.
Referee: Gruber Ivan, Ing. Ph.D.
Issue Date: 2020
Publisher: Západočeská univerzita v Plzni
Document type: bakalářská práce
URI: http://hdl.handle.net/11025/41795
Keywords: rozpoznávání výrobce a modelu vozidla;vmmr;neuronové sítě;cnn;keras;svm;augmentace
Keywords in different language: vehicle make and model recognition;vmmr;convolution neural network;cnn;keras;svm;augmentation
Abstract: Tato práce se věnuje problematice automatického rozpoznávání výrobce a modelů vozidel. Detailně popisuje postup výroby datasetu z veřejných zdrojů. Pro klasifikaci jsou použity konvoluční neuronové sítě. Práce srovnává výsledky experimentů prováděných na sítích ResNet-50 a VGG-16. Experimenty jsou implementovány v jazyce Python s využitím knihovny Keras/TF. Nejlepší dosažené výsledky jsou otestovány v reálné situaci. Závěrem jsou publikovány návrhy na vylepšení.
Abstract in different language: This work describes the problems of vehicle make and model recognition. It presents in detail the creation of a suitable image dataset from public web resources. Extensive experiments are conducted to find suitable architecture of convolutional neural network. Great results were achieved by using CNN models based on ResNet-50 and VGG16. The work is implemented in Python using Keras/TF. In the conclusion, the actual proposal is evaluated and compared with real world scenarios. Further improvements are proposed.
Rights: Plný text práce je přístupný bez omezení
Appears in Collections:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
BP_A16B0039K.pdfPlný text práce52,05 MBAdobe PDFView/Open
A16B0039K_Hodnoceni.pdfPosudek vedoucího práce27,99 kBAdobe PDFView/Open
A16B0039K_Posudek.pdfPosudek oponenta práce27,79 kBAdobe PDFView/Open
A16B0039K_Obhajoba.pdfPrůběh obhajoby práce41,46 kBAdobe PDFView/Open


Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11025/41795

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.