Zobrazit minimální záznam

dc.contributor.advisorPlatoš, Jan
dc.contributor.authorKadlec, Jiří
dc.date.accessioned2024-10-08T08:41:15Z
dc.date.available2024-10-08T08:41:15Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.otherOSD002
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10084/155106
dc.description.abstractThis diploma thesis’s concern is a proposal of state-of-the-art techniques for object recognition, together with a description and a brief explanation of said techniques, implementation of a custom solution for ship recognition based on a chosen technique and its application on a real world problem. In the first part is a general introduction to the problematic of object and text detection. In the second part there is a detailed description of the chosen technique, which was used for the implementation of the custom solution. Then, in the next part, there is described the way of data processing and its use, which were made available for this project. Last but not least, there is an implementation proposal of the entire data engineering part, both for training and testing phases, together with implementation itself. And finally, in conclusion, a use of a chosen model on the prepared data, together with an objective evaluation and precision, effectivity and applicability appraisal for real world use.en
dc.description.abstractTato diplomová práce se zabývá přednesením dosavadně nejlepších technik pro rozpoznávání objektů společně s jejich popisy a stručným výkladem, implementací vlastního řešení pro rozpoznávání lodí dle vybrané techniky a její aplikace na reálný případ. V první části práce je uvedena obecná problematika týkající se detekce objektů a textu. V druhé části je uveden detailní popis vybrané techniky, jež je použita k vlastní implementaci řešení. Poté je v následující části uveden způsob zpracování a použití dat, jež byly pro tento projekt zpřístupněny. V neposlední řadě je vylíčen implementační návrh datového zpracování jak pro trénovací, tak i testovací část včetně implementace samotné. Závěrem je poté použití vybraného modelu na zpracovaných datech společně s jejich objektivním hodnocením a posouzením přesnosti, efektivity a použitelnosti v reálném případě.cs
dc.format.extent3070400 bytes
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoen
dc.publisherVysoká škola báňská – Technická univerzita Ostravacs
dc.subjectboat detectionen
dc.subjectobject detectionen
dc.subjectneural networken
dc.subjectdetectionen
dc.subjectharboren
dc.subjectdeep learningen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectautomatizationen
dc.subjectdata processingen
dc.subjectanalysisen
dc.subjectyoloen
dc.subjectocren
dc.subjecteasyocren
dc.subjectmultiprocessingen
dc.subjectgpuen
dc.subjectaccelerationen
dc.subjectrozpoznávání lodícs
dc.subjectdetekce objektůcs
dc.subjectneuronová síťcs
dc.subjectdetekcecs
dc.subjectpřístavcs
dc.subjecthluboké učenícs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectautomatizacecs
dc.subjectzpracování datcs
dc.subjectanalýzacs
dc.titleShip detection and identification in video sequencesen
dc.title.alternativeDetekce a identifikace lodí ve video sekvencíchcs
dc.typeDiplomová prácecs
dc.contributor.refereeRévay, Lukáš
dc.date.accepted2024-06-05
dc.thesis.degree-nameIng.
dc.thesis.degree-levelMagisterský studijní programcs
dc.thesis.degree-grantorVysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatikycs
dc.description.department460 - Katedra informatikycs
dc.thesis.degree-programInformatikacs
dc.description.resultvelmi dobřecs
dc.identifier.senderS2724
dc.identifier.thesisKAD0163_FEI_N0613A140034_2024
dc.rights.accessopenAccess


Soubory tohoto záznamu

Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam