Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorKrál Pavel, Doc. Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorJuppa, Radek
dc.contributor.refereeGruber Ivan, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted2020-6-16
dc.date.accessioned2020-11-10T00:38:59Z-
dc.date.available2019-10-7
dc.date.available2020-11-10T00:38:59Z-
dc.date.issued2020
dc.date.submitted2020-5-7
dc.identifier82929
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/41795
dc.description.abstractTato 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.cs
dc.format49 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectrozpoznávání výrobce a modelu vozidlacs
dc.subjectvmmrcs
dc.subjectneuronové sítěcs
dc.subjectcnncs
dc.subjectkerascs
dc.subjectsvmcs
dc.subjectaugmentacecs
dc.titleAutomatické rozpoznávání výrobce a modelu vozidlacs
dc.title.alternativeAutomatic vehicle make and model recognitionen
dc.typebakalářská prácecs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.description.abstract-translatedThis 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.en
dc.subject.translatedvehicle make and model recognitionen
dc.subject.translatedvmmren
dc.subject.translatedconvolution neural networken
dc.subject.translatedcnnen
dc.subject.translatedkerasen
dc.subject.translatedsvmen
dc.subject.translatedaugmentationen
Vyskytuje se v kolekcích:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
BP_A16B0039K.pdfPlný text práce52,05 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A16B0039K_Hodnoceni.pdfPosudek vedoucího práce27,99 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A16B0039K_Posudek.pdfPosudek oponenta práce27,79 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A16B0039K_Obhajoba.pdfPrůběh obhajoby práce41,46 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/41795

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Vysokoškolské kvalifikační práce / Theses
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra informatiky a výpočetní techniky / Department of Computer Science and Engineering
  5. Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)